Claim Missing Document
Check
Articles

Found 8 Documents
Search

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN POTENSI ASET LAHAN PROVINSI JAWA BARAT Rahayu, Mina Ismu; Sukmana, Rini Nuraini
Creative Research Journal Vol 2, No 02 (2016)
Publisher : Badan Penelitian dan Pengembangan Daerah (BP2D) Provinsi Jawa Barat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (2238.202 KB)

Abstract

Sistem Pendukung Keputusan (SPK) merupakan konsep pengambilan informasi berdasarkan data dasar yang sudah terdapat dalam suatu sistem informasi (Turban,). Konsep penarikan data menjadi suatu informasi dilakukan untuk mempermudah pengambil keputusan dalam melakukan analisis data. Dalam pengembangan SPK dibutuhkan konsep arsitektur integrasi data sehingga dapat menghasilkan kumpulan data analisis sesuai dengan kebutuhan pengambil keputusan. berdasarkan hal tersebut dikembangkan suatu prototype konsep integrasi SPK potensi asset lahan provinsi Jawa Barat dimana data dasar dari sistem ini merupakan data Aset yang bersumber dari Sistem Informasi Aset Provinsi Jawa Barat. Selanjutnya pendefenisian potensi yang dapat dilakukan bebas sesuai dengan kebutuhan basis pengetahuan dapat berdasarkan kebutuhan pemanfaatan atau potensi bencana. Dalam penelitian ini proses analisis dilakukan menggunakan metode AHP (Analytic Hierarchy Process) dan SPK Potensi Aset dikembangkan berbasis web sehingga memudahkan dalam pengaksesan informasi dan disesuaikan dengan seluruh perangkat (gadget) yang dapat mengakses halaman web. SPK Potensi Aset diharapkan dapat menghasilkan konsep integrasi data yang dapat digunakan sebagai data dasar kebutuhan analisis pemanfaatan dan pengelolahan aset–aset oleh pemerintah provinsi Jawa Barat. 
Pengukuran Kelayakan Simulator Forensik Digital Menggunakan Metode Multimedia Mania Eddy Prasetyo Nugroho; Irawan Afrianto; Rini Nuraini Sukmana
MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer Vol 21 No 2 (2022)
Publisher : LPPM Universitas Bumigora

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (366.217 KB) | DOI: 10.30812/matrik.v21i2.1556

Abstract

Pengujian kelayakan suatu media pembelajaran merupakan hal yang penting dilakukan untuk menjamin keberlangsungan, keberlanjutan dan keterikatan (engagement) antara aplikasi dengan penggunanya. Tujuan dari penelitian ini adalah menguji kelayakan dari aplikasi simulator forensik digital sebagai media ajar untuk menginvestigasi keamanan sistem pada lingkungan jaringan komputer menggunakan metode multimedia mania. Bidang jaringan komputer dan internet merupakan lingkungan yang memiliki kerentanan yang sangat tinggi, dimana berbagai macam jenis eksploitasi terhadap lingkungan ini sering terjadi dan menyebabkan kerugian yang besar, sehingga pembelajaran pada bidang ini menjadi suatu hal yang penting dilingkungan sekolah, khususnya pada Sekolah Menengah Kejuruan bidang teknik dan jaringan komputer serta informatika. Multimedia mania merupakan suatu metode pengukuran kelayakan berupa rubrik yang menilai aspek-aspek teknis pada aplikasi multimedia. Rubrik ini digunakan untuk menggali lebih banyak informasi terkait keselarasan media pembelajaran dengan kebutuhan dan kenyamanan pengguna. Penilaian pada rubrik ini terdiri dari 5 aspek penting, yaitu mekanisme, elemen multimedia, struktur informasi, dokumentasi, dan kualitas konten multimedia. Hasil pengujian kelayakan simulator forensik digital di 4 sekolah menegah kejuruan mendapatkan nilai kelayakan sebesar 89,22% dari ahli media dan 96,55% dari penilaian siswa. Hasil ini menunjukkan bahwa simulator forensik digital layak untuk dijadikan sebagai media pembelajaran dan bahan ajar multimedia pada bidang investigasi keamanan jaringan komputer.
PENERAPAN ALGORITMA NAÏVE BAYES CLASSIFIER UNTUK ANALISIS SENTIMEN KELANGKAAN MINYAK GORENG PADA MEDIA SOSIAL TWITTER Muhammad Nasrul Fadillah; Rini Nuraini Sukmana
Jurnal Teknologi Informasi dan Elektronika (INFOTRONIK) Vol 7, No 2 (2022): Vol 7 No 2 Tahun 2022
Publisher : Universitas Sangga Buana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32897/infotronik.2022.7.2.1716

Abstract

Twitter merupakan salah sebagian dari sosial media yang banyak digemari hingga saat ini. Pada akhir – akhir ini yang menjadi trending topic di Twitter yaitu mengenai isu kelangkaan minyak goreng, dimana masyarakat Indonesia saat ini sedang dihadapi krisis minyak goreng. Minyak goreng merupakan salah sebagian dari kebutuhan pokok di masyarakat. Sehingga bermunculan opini baik positif maupun negatif terhadap isu tersebut. Untuk mengetahui opini yang ada di Twitter maka yang harus dilakukan adalah mengolah data tweet untuk diklasifikasikan menjadi opini positif dan negatif. Salah satu cara dalam menganalisis yang dapat diaplikasikan yaitu Analisis Sentimen. Dalam melangsungkan analisis sentimen diperlukan suatu algoritma yang mumpuni yaitu Naïve Bayes Classifier untuk mendapatkan hasil akurasi yang maksimal serta untuk menunjang aplikasi tersebut dalam mengklasifikasikan data tweet pada media sosial Twitter pada isu kelangkaan minyak goreng.
Sistem Prediksi Harga Emas Berdasarkan Data Time Series Menggunakan Metode Artificial Neural Network (ANN) Razan Aiman Nadir; Rini Nuraini Sukmana
Digital Transformation Technology Vol. 3 No. 2 (2023): Artikel Periode September 2023
Publisher : Information Technology and Science(ITScience)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/digitech.v3i2.2877

Abstract

Emas merupakan jenis logam mulia yang paling banyak diminati untuk dijadikan sebagai objek investasi, dikarenakan harga jual maupun beli cenderung mengalami kenaikan. Akan tetapi, terdapat kondisi bahwa pergerakan harga emas dapat mengalami fluktuasi, dan hal itu akan menjadi resiko dalam berinvestasi. Perkembangan zaman saat ini dapat membantu masyarakat untuk mengatasi permasalahan tersebut, yaitu melalui cara prediksi atau perkiraan pergerakan harga emas di masa yang akan datang. Penelitian ini dilakukan untuk prediksi pada harga emas ANTAM Logam Mulia untuk 5 bulan ke depan. Data diperoleh dari situs resmi Logam Mulia. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah Artificial Neural Network (ANN) dengan melalui beberapa tahapan, yaitu tahap training, testing dan prediksi, dengan penggunaan 3 skenario pembagian data. Skenario data 90% training & 10% testing yang pada tahap training diperoleh arsitektur terbaik 5-20-1 dengan akurasi 91.89% dan menghasilkan akurasi 76.43% pada tahap testing. Skenario data 80% training & 20% testing yang pada tahap training diperoleh arsitektur terbaik 5-30-1 dengan akurasi 90.77% dan menghasilkan akurasi 56.51% pada tahap testing. Skenario data 70% training & 30% testing yang pada tahap training diperoleh arsitektur terbaik 5-20-1 dengan akurasi 91.92% dan menghasilkan akurasi 56.12% pada tahap testing. Dengan demikian, harga prediksi yang digunakan adalah prediksi pada skenario data training 90% dan testing 10%, dikarenakan hasil evaluasi dengan data testing akurasinya lebih baik dibandingkan kedua skenario lainnya
Sistem Pendukung Keputusan Diagnosa Penyakit Pada Tumbuhan Terong Ungu Menggunakan Metode Teorema Bayes Mochammad Raja Hardianto; Rini Nuraini Sukmana
Digital Transformation Technology Vol. 3 No. 2 (2023): Artikel Periode September 2023
Publisher : Information Technology and Science(ITScience)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/digitech.v3i2.2882

Abstract

Terong, sebagai salah satu sayuran yang sangat populer di Indonesia, memiliki banyak manfaat sebagai sumber energi bagi tubuh manusia. Meskipun bukan kebutuhan pokok, terong tetap diminati oleh konsumen rumah tangga karena kemampuannya diolah menjadi berbagai hidangan lezat dan digunakan dalam pengobatan tradisional. Terong ungu adalah salah satu varietas yang berharga di Indonesia, dan menjaga kesehatan tanaman terong ungu sangat penting untuk memastikan hasil panen yang baik. Untuk membantu petani dan ahli pertanian mengidentifikasi penyakit pada tanaman terong ungu secara dini, sebuah sistem pendukung keputusan (SPK) telah dikembangkan. Metode Teorema Bayes digunakan dalam SPK ini untuk memprediksi probabilitas terjadinya penyakit berdasarkan gejala yang terlihat. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengembangkan SPK yang mampu mengenali penyakit pada terong ungu dan memberikan solusi penanganan yang tepat. Keuntungannya meliputi bantuan yang cepat dan akurat dalam diagnosa penyakit bagi petani dan ahli pertanian, serta kontribusi pada pencegahan dan pengendalian penyakit di pertanian. Dalam penelitian ini, perhatian khusus diberikan pada implementasi Teorema Bayes dalam SPK dan pengembangan antarmuka pengguna yang responsif. Meskipun data penyakit belum dapat dimasukkan, penelitian ini membuka wawasan baru dalam penerapan Teorema Bayes dalam diagnosa penyakit tanaman, menciptakan peluang untuk pengembangan lebih lanjut dalam bidang pertanian yang mendukung pertumbuhan ilmu pengetahuan dan teknologi di sektor ini.
Pemilihan Siswa Teladan SD Negeri Cipetir IV Dengan Metode Multi-Objective Optimization On The Basis Of Ratio Analysis Riandi Adiwijaya; Rini Nuraini Sukmana
Digital Transformation Technology Vol. 3 No. 2 (2023): Artikel Periode September 2023
Publisher : Information Technology and Science(ITScience)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/digitech.v3i2.2898

Abstract

Penelitian ini menghadirkan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) untuk membantu dalam pemilihan Siswa Teladan di SD Negeri Cipetir IV. Metode yang digunakan dalam SPK ini adalah Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA). Tujuan utama dari penelitian ini adalah membuat sebuah aplikasi yang dapat membantu guru dalam menilai dan memilih siswa teladan di SD Negeri Cipetir IV dikelas 6A dan 6B dengan mempertimbangkan kriteria-kriteria yang relevan. Dalam penelitian ini, beberapa kriteria yang digunakan untuk pemilihan siswa teladan antara lain absensi, nilai raport, keaktifan dan budi pekerti. Penelitian ini mengimplementasikan metode MOORA untuk menganalisis dan memberikan bobot pada setiap kriteria. Hasil dari penelitian ini adalah daftar siswa teladan yang dipilih berdasarkan peringkat mereka dalam MOORA. Hasil perhitungan menunjukkan bahwa penggunaan metode MOORA dalam SPK ini dapat memberikan hasil pemilihan siswa teladan yang lebih adil dan obyektif dibandingkan dengan metode pemilihan konvensional. Dengan demikian, penelitian ini memberikan kontribusi dalam meningkatkan proses pemilihan siswa teladan di SD Negeri Cipetir IV di kelas 6A dan 6B serta dapat diterapkan dalam konteks pemilihan serupa di lembaga pendidikan lainnya. Kata Kunci : Sistem Pendukung Keputusan, Pemilihan Siswa Teladan, MOORA , SD Negeri Cipetir IV, Kriteria pemilihan
Sistem Prediksi Penjualan Pakaian Berbasis Web Dengan Menggunakan Metode Monte Carlo (Studi Kasus : Greaclogo) Novi Nurmalasari; Rini Nuraini Sukmana
Digital Transformation Technology Vol. 3 No. 2 (2023): Artikel Periode September 2023
Publisher : Information Technology and Science(ITScience)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/digitech.v3i2.3098

Abstract

Abstrak Penjualan adalah suatu hal yang biasa digunakan setiap bisnis sebagai panduan. Dari penjualan ini, perusahaan bisa mendapatkan keuntungan untuk menjaga kelangsungan usahanya. Sistem prediksi penjualan merupakan aktivitas yang semakin penting dan menjadi faktor yang harus diperhitungkan dalam rencana bisnis. Penelitian ini membahas tentang sistem prediksi berbasis web yang dapat memprediksi penjualan periode berikutnya menggunakan metode Monte Carlo dengan studi kasus pada konveksi Greaclogo. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data histori penjualan untuk produk Kaos periode Januari 2022 s/d September 2022. Hasil uji coba peramalan penjualan untuk produk Kaos menggunakan metode Monte Carlo didapatkan hasil prediksi untuk 9 bulan ke-depan dengan melakukan sebanyak 10 kali percobaan simulasi yang memiliki kesalahan rata-rata sebesar 4.021%, sehingga sistem prediksi berbasis web menggunakan metode Monte Carlo yang dibangun memiliki akurasi yang baik.
PENINGKATAN DESAIN FOTO PRODUK DAN PEMASARAN BERBASIS DIGITAL KELOMPOK UMKM MAKANAN DI KECAMATAN CINAMBO Teguh Nurhadi Suharsono; Gunawan Gunawan; Rini Nuraini Sukmana; Fauzan Andriana Rahman; Sendhy Maula Ammarulloh
Jurnal Abdimas Sang Buana Vol. 4 No. 2 (2023): Jurnal Abdimas Sang Buana - November
Publisher : LPPM Universitas Sangga Buana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32897/abdimasusb.v4i2.2673

Abstract

Usaha mikro, kecil, dan menengah (UMKM) adalah salah satu sektor bisnis yang memiliki kapasitas untuk berkembang secara konsisten dan stabil dalam ekonomi nasional. Perlu ada strategi khusus untuk pemulihan ekonomi karena wabah COVID-19 sangat dirasakan oleh UMKM dan pariwisata, karena keduanya sangat memengaruhi pertumbuhan ekonomi. UMKM di Kelurahan Cisaranten Wetan Kecamatan Cinambo juga mengalami permasalahan berkaitan dengan masa Covid-19 ini. Beberapa UMKM tersebut setelah Covid-19 mulai bangkit. Para UMKM ini terdiri dari usaha di bidang kuliner, yaitu kuliner rujak, rempeyek, rangginang, bakso pentol, makanan pepes, bawang goreng, dan roti. Permasalahan yang terjadi pada para UMKM ini untuk mengembangkan produknya adalah kesulitan mereka dalam mendesain foto produk untuk ditampilkan di media sosial maupun cara memasarkan yang lebih baik di media sosial. Media sosial ini sangat penting bagi mereka karena untuk memperluas pemasaran produknya yang tidak hanya mengandalkan konsumen di sekitarnya saja. Berdasarkan hal tersebut di atas, maka dilakukan pelatihan untuk desain foto produk dan pemasaran produk-produk UMKM tersebut dalam bentuk kegiatan pengabdian kepada masyarakat. Pelatihan menggunakan aplikasi Canva karena relatif mudah digunakan melalui handphone yang tentunya dimiliki oleh para UMKM tersebut. Pemasaran produk menggunakan Instagram, karena saat ini Instagram banyak digunakan dan mudah penggunaannya. Kegiatan PKM ini menunjukkan ketercapaian peserta untuk pelatihan desain produk sebesar 72,73 % serta ketercapaian pelatihan pemasaran digital melalui Instagram sebesar 78,18%.  Berdasarkan IKU Perguruan Tinggi juga telah tercapai 2 orang mahasiswa melakukan mendapat pengalaman di luar kampus (IKU 2) serta hasil kerja 3 orang Dosen digunakan oleh masyarakat (IKU 5).