Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.562
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Fahma : Jurnal Informatika Komputer, Bisnis dan Manajemen Teknomatika: Jurnal Informatika dan Komputer
Anggraini, Deviana Dyah
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Engineering

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
Klasterisasi Segmentasi Pola Penyewaan Lapangan Mini Soccer di Yogyakarta Menggunakan Algoritma K-Means Anggraini, Deviana Dyah; Aksan, Azzikra Ramadhanti; Dwijayanti, Irmma; Maulana Ridwan, Muhamad Fikry
Jurnal Informatika Komputer, Bisnis dan Manajemen Vol 23 No 1 (2025): Januari 2025
Publisher : LPPM STMIK El Rahma Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61805/fahma.v23i1.151

Abstract

Sepak bola mini (mini soccer) adalah cabang olahraga sepak bola yang dimainkan di lapangan berukuran lebih kecil dengan jumlah pemain lebih sedikit, sehingga menjadi pilihan populer terutama di perkotaan dengan keterbatasan lapangan besar. Namun, pengelola sering menghadapi kesulitan dalam meratakan waktu penyewaan, karena jam tertentu cenderung menjadi favorit, sementara jam lainnya kurang diminati. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pola penyewaan lapangan mini soccer berdasarkan waktu penyewaan guna mendukung manajemen dalam menentukan strategi bisnis yang efektif. Penelitian ini menggunakan metode klastering dengan algoritma K-Means. Analisis dilakukan untuk mengelompokkan data penyewaan berdasarkan parameter seperti waktu mulai, durasi, dan frekuensi transaksi. Hasilnya menunjukkan data penyewaan dapat dikelompokkan ke dalam beberapa cluster, yaitu cluster tinggi dan rendah yang mencerminkan segmentasi pola penyewaan lapangan. Setiap cluster memberikan wawasan tentang perilaku penyewa, seperti waktu penyewaan paling populer, durasi rata-rata, dan preferensi hari tertentu. Informasi ini membantu manajemen merancang strategi terarah, seperti promosi atau bundling paket. Penelitian membuktikan algoritma K-Means efektif dalam memahami pola penyewaan dan mendukung pengambilan keputusan berbasis data. Implikasi hasil ini dapat meningkatkan pengelolaan operasional serta loyalitas pelanggan melalui strategi bisnis yang lebih relevan dan kompetitif.
Evaluasi dan Optimalisasi Penyewaan Lapangan Mini Soccer Menggunakan Business Process Improvement Anggraini, Deviana Dyah; Aksan, Azzikra Ramadhanti; Maulana Ridwan, Muhamad Fikry; Aesyi, Ulfi Saidata; anggraini, devianadyah
Jurnal Informatika Komputer, Bisnis dan Manajemen Vol 23 No 1 (2025): Januari 2025
Publisher : LPPM STMIK El Rahma Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61805/fahma.v23i1.159

Abstract

Pengelolaan bisnis secara manual sering kali dianggap tidak efisien. Dalam konteks penyewaan lapangan mini soccer, pengelolaan bisnis secara manual dapat memunculkan berbagai kendala seperti sulitnya mengakses informasi jadwal, lambatnya proses komunikasi, dan potensi kesalahan pencatatan jadwal. Kendala-kendala tersebut tidak hanya menghambat operasional tetapi juga menurunkan kepuasan pelanggan. Oleh karena itu, diperlukan upaya untuk meningkatkan efisiensi dan efektivitas proses bisnis penyewaan lapangan. Hal ini bertujuan untuk mengevaluasi dan mengoptimalkan proses bisnis penyewaan lapangan di salah satu tempat penyewaan mini soccer di Yogyakarta. Metode Failure Mode and Effect Analysis (FMEA) digunakan untuk mengidentifikasi potensi kegagalan dalam proses yang ada, sedangkan pendekatan Business Process Improvement (BPI) diterapkan untuk menyederhanakan dan meningkatkan efisiensi proses bisnis. Dengan mengurangi waktu pemesanan dan penggunaan lapangan hingga 83,6%, prototipe aplikasi yang dikembangkan dapat meningkatkan kecepatan dan akurasi proses bisnis. Pengujian menggunakan metode Single Ease Question (SEQ) menunjukkan bahwa proses bisnis yang disarankan lebih mudah digunakan dan memiliki tingkat kepuasan pengguna yang tinggi. Diharapkan solusi ini akan membantu pengelola lapangan meningkatkan kualitas layanan dan membantu pengambilan keputusan berbasis data.
Sistem Deteksi Dini Anemia pada Anak Usia 0-59 Bulan Menggunakan Naïve Bayes dan Optimasi Particle Swarm Optimization Aksan, Azzikra; Anggraini, Deviana Dyah; Ridwan, Muhamad Fikry Maulana; Santoso, Herdiesel
Jurnal Teknomatika Vol 18 No 1 (2025): TEKNOMATIKA
Publisher : Fakultas Teknik dan Teknologi Informasi, Universitas Jenderal Achmad Yani Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30989/teknomatika.v18i1.1574

Abstract

Anemia in children aged 0–59 months poses a serious health concern with long-term effects on growth and development. This study aims to develop a web-based early detection system for childhood anemia using a Naïve Bayes algorithm enhanced with Particle Swarm Optimization (PSO). The system uses secondary data from the 2018 Demographic and Health Survey in Nigeria, which includes variables such as age, nutritional status, and medical history. Although the dataset is from Nigeria, the variables are universal and relevant, making the findings applicable for similar model development in other regions.The Naïve Bayes algorithm is employed for classifying anemia levels, while PSO is applied to improve prediction accuracy by optimizing feature weights and tuning model parameters. Results show an increase in accuracy from 92.17% to 95.71% after optimization. This demonstrates PSO’s effectiveness in improving model performance, especially in datasets with imbalanced class distributions.The system is implemented as a user friendly website, allowing quick and accessible anemia detection. This solution is particularly useful in regions with limited healthcare access. The findings indicate that combining Naïve Bayes with PSO can enhance predictive accuracy and support broader efforts to improve child health outcomes.
Co-Authors Aksan, Azzikra Aksan, Azzikra Ramadhanti anggraini, devianadyah Dwijayanti, Irmma Herdiesel Santoso Maulana Ridwan, Muhamad Fikry Ridwan, Muhamad Fikry Maulana Ulfi Saidata Aesyi