Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Mahasiswa Sistem Informasi (JMSI)
Pratiwi Cahyaningtiyas
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
IMPLEMENTASI ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK PREDIKSI PRODUKSI PADI NASIONAL: STUDI KASUS PADA DATA PRODUKSI PADI INDONESIA Muhammad Ady Nugroho; Pratiwi Cahyaningtiyas; Rizqi Aufa Eka Prathama; Rengga Arga Deva; Arif Setiawan
Jurnal Mahasiswa Sistem Informasi (JMSI) Vol. 6 No. 2 (2025): Jurnal Mahasiswa Sistem Informasi (JMSI)
Publisher : Program Studi DIII Sistem Informasi - Universitas Muhammadiyah Metro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24127/jmsi.v6i2.9112

Abstract

Ketersediaan data yang akurat mengenai produksi beras sangat mempengaruhi ketahanan pangan nasional. Studi ini mengusulkan pendekatan prediktif menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) dan data produksi historis dari BPS dari tahun 2018 hingga 2023. Model ini dibuat dengan K sama dengan 2 dan fitur waktu, yaitu waktu mutlak dan relatif, yang telah dinormalisasi. Metode evaluasi model menunjukkan bahwa kinerja model memuaskan dengan R² sebesar 0,88. Untuk prediksi 2024 dan 2025, tren produksi terlihat relatif stabil. Berdasarkan hasil tersebut, studi ini menyimpulkan bahwa KNN memang merupakan alternatif yang baik sebagai teknik prediksi yang sederhana dan efektif yang dapat secara aktif membantu keputusan kebijakan berbasis data di sektor pertanian
ANALISIS POLA CUACA BERBASIS BUSINESS INTELLIGENCE MENGGUNAKAN PLATFORM DOMO PADA DATA HISTORIS CUACA Pratiwi Cahyaningtiyas; Nur Robiatul Adawiyah; Rizqi Aufa Eka Prathama; Rosalva Denisia Yulia Yahya; Andhika Putri Khoirun Nisfah; Muhammad Arifin
Jurnal Mahasiswa Sistem Informasi (JMSI) Vol. 7 No. 1 (2025): Jurnal Mahasiswa Sistem Informasi (JMSI)
Publisher : Program Studi DIII Sistem Informasi - Universitas Muhammadiyah Metro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24127/jmsi.v7i1.10851

Abstract

Cuaca itu sangat dekat dengan kehidupan sehari-hari. Banyaknya kegiatan manusia, terutama di bidang pertanian dan bisnis, yang sangat dipengaruhi oleh kondisi cuaca. Setiap hari sebenarnya tersedia banyak sekali data cuaca, namun data tersebut sering kali hanya menjadi angka-angka dan tidak benar-benar dimanfaatkan. Oleh karena itu, penelitian ini mencoba mengolah data cuaca historis agar lebih mudah dipahami dan dapat memberikan gambaran yang lebih jelas. Data yang digunakan berasal dari file Weatherhistory.csv yang berisi informasi tentang suhu, suhu yang dirasakan, kecepatan angin, dan kelembaban udara. Data ini kemudian diolah menggunakan platform Domo dengan pendekatan Business Intelligence dan disajikan dalam bentuk visualisasi. Dengan cara ini, hubungan antarvariabel dan perubahan pola cuaca dari waktu ke waktu jadi lebih mudah dilihat. Dari hasil analisis terlihat bahwa suhu yang dicatat sering kali tidak sama dengan suhu yang dirasakan, terutama saat kelembapan udara tinggi. Selain itu, saat suhu meningkat, kecepatan angin juga cenderung ikut meningkat, meskipun tidak selalu dengan pola yang sama. Pola kelembapan juga menunjukkan perbedaan yang cukup jelas antara musim hujan dan musim kemarau. Secara umum, hasil ini menunjukkan bahwa penggunaan platform BI berbasis cloud seperti Domo dapat membantu mengubah data cuaca mentah menjadi informasi yang lebih sederhana dan dapat dimanfaatkan, khususnya untuk mendukung pengambilan keputusan di bidang pertanian.
Co-Authors Andhika Putri Khoirun Nisfah Arif Setiawan Muhammad Ady Nugroho MUHAMMAD ARIFIN Nur Robiatul Adawiyah Rengga Arga Deva Rizqi Aufa Eka Prathama Rosalva Denisia Yulia Yahya