Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
5.338
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Informatika Jurnal SIMADA (Sistem Informasi dan Manajemen Basis Data) Prosiding Seminar Nasional Darmajaya Jurnal Informasi dan Komputer Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer Sinar Sang Surya: Jurnal Pusat Pengabdian kepada Masyarakat International Research on Big-data and Computer Technology (IRobot) Metta : Jurnal Ilmu Multidisiplin Jurnal Abdimas Bina Bangsa Journal Computer Science and Informatic Systems : J-Cosys Batara Wisnu : Indonesian Journal of Community Services Ilmu Komputer untuk Masyarakat Prisma Sains: Jurnal Pengkajian Ilmu dan Pembelajaran Matematika dan IPA IKIP Mataram Digital Transformation Technology (Digitech) Journal of Artificial Intelligence and Digital Business Jurnal Masyarakat Madani Indonesia Jurnal Pengabdian Masyarakat Bangsa Journal Of Artificial Intelligence And Software Engineering Journal of Digital Community Services Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi (J-Diteksi) Darma Abdi Karya: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat
Muharni, Sita
Universitas Dharma Wacana
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Astronomy Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Immunology & microbiology Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Mathematics Medicine & Pharmacology Nursing Physics Public Health Social Sciences Other

Published : 40 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 40 Documents
Search

 1   2   3   4 
Application Of The Smart Method In Decision Making For Kip Scholarship Recipients Faculty Of Faculty Of Business Technology And Science Muri, Adinda Cantika; Muharni, Sita
Journal of Artificial Intelligence and Software Engineering Vol 5, No 1 (2025): March
Publisher : Politeknik Negeri Lhokseumawe

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30811/jaise.v5i1.6447

Abstract

The selection process for the Indonesia Smart Card (KIP) scholarship at the Faculty of Business and Science Technology faces challenges in ensuring an objective and transparent selection of recipients. The number of applicants often exceeds the available quota, necessitating a fair decision-making method. This study applies the Simple Multi-Attribute Rating Technique (SMART) to support the decision-making process in determining KIP scholarship recipients. SMART is used to assign weights to various criteria, such as parental income, land ownership, and the number of dependents. Using this method, candidates are ranked based on their total scores, calculated from the weighted criteria. The results indicate that the SMART method provides a more objective and systematic selection process, assisting universities in identifying the most eligible scholarship recipients. The implementation of this method is expected to enhance transparency and accountability in scholarship selection at higher education institutions.
Optimization of the Naïve Bayes Algorithm Using Particle Swarm Optimization (PSO) for Predicting Heart Disease Symptoms Muharni, Sita; Andriyanto, Sigit; Supardi, Supardi
Prisma Sains : Jurnal Pengkajian Ilmu dan Pembelajaran Matematika dan IPA IKIP Mataram Vol 13, No 3: July 2025
Publisher : Universitas Pendidikan Mandalika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33394/j-ps.v13i3.15573

Abstract

Heart disease is one of the leading causes of mortality in Indonesia, yet early detection remains a challenge due to limitations in data and suboptimal classification methods. This study aims to improve the accuracy of heart disease prediction by integrating the Naïve Bayes algorithm with Particle Swarm Optimization (PSO) for feature selection. A dataset of 303 patient records was processed using RapidMiner across three configurations: Naïve Bayes with split validation (80:20), Naïve Bayes with 10-fold cross-validation, and Naïve Bayes with PSO-based feature selection. The results showed that incorporating PSO increased accuracy from 87.60% to 89.26%, along with improvements in precision and recall, while maintaining a high AUC value (0.933). These findings demonstrate that PSO effectively identifies the most relevant features and enhances the performance of heart disease prediction models. The study also underscores the importance of validation methods and model interpretability in the application of artificial intelligence in healthcare.
Inovasi Pelayanan Kesehatan Berbasis Digital melalui Pelatihan SIRS Versi 6.3 untuk Peningkatan Akurasi Data Medis Andriyanto, Sigit; Muharni, Sita; Nugroho, Tri Adi; Al Farisi, Muhammad Farhan; Dzaki, Muhammad Daffa; Irnanda, Intania
Journal of Digital Community Services Vol. 2 No. 2 (2025): July
Publisher : Institute Of Advanced Knowledge and Science

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.69693/dcs.v2i2.34

Abstract

Perkembangan teknologi informasi yang pesat telah membawa dampak signifikan dalam berbagai aspek kehidupan, termasuk dalam sektor pelayanan kesehatan. Di tengah tantangan peningkatan mutu layanan dan kebutuhan efisiensi kerja di rumah sakit, adopsi teknologi digital menjadi salah satu solusi strategis yang tak terhindarkan. RSUD Jenderal Ahmad Yani Kota Metro, sebagai rumah sakit umum daerah yang menjadi rujukan utama di wilayahnya, juga tengah menghadapi tantangan serupa. Rumah sakit, ini memiliki peran vital dalam menyediakan layanan kesehatan bagi masyarakat Kota Metro dan sekitarnya. Kegiatan pengabdian masyarakat ini dirancang sebagai bentuk kolaborasi antara dunia akademik dan institusi pelayanan kesehatan dalam upaya mendukung transformasi digital di bidang kesehatan. Metode yang digunakan dalam kegiatan ini adalah pendekatan partisipatif, yang menempatkan tenaga kesehatan sebagai subjek utama dalam proses pelatihan dan penguatan kapasitas. Fokus kegiatan adalah pada pelatihan penggunaan Sistem Informasi Rumah Sakit (SIRS Versi 6.3) sebagai sarana untuk meningkatkan akurasi pencatatan dan pengelolaan data medis pasien di RSUD Jenderal Ahmad Yani Kota Metro. Pihak manajemen RSUD Jenderal Ahmad Yani menyambut baik kegiatan ini dan berkomitmen untuk mengintegrasikan pelatihan serupa dalam program peningkatan kapasitas internal. Dampak nyata dari pelatihan ini terlihat dari peningkatan akurasi pencatatan, efisiensi waktu kerja, serta penurunan tingkat kesalahan input data. Hal ini menunjukkan bahwa dengan pendekatan yang tepat, rumah sakit daerah pun dapat bertransformasi menuju layanan berbasis digital yang lebih andal dan profesional.
Analisis Data Sintetis Polycystic Ovary Syndrome Menggunakan Algoritma Naive Bayes dan K-NN Andriyanto, Sigit; Muharni, Sita; Sulistiyanto, Sulistiyanto
RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business Vol. 4 No. 1 (2025): Februari - April
Publisher : Prodi Bisnis Digital Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/riggs.v4i1.387

Abstract

Kesehatan reproduksi wanita adalah aspek penting yang memiliki dampak besar pada kualitas hidup, baik secara fisik, emosional dan sosial. Kondisi yang sering mengganggu keseimbangan kesehatan reproduksi wanita adalah sindrom ovarium polikistik atau disebut PCOS (Polycystic Ovary Syndrome). PCOS adalah gangguan hormonal yang cukup kompleks dan sering ditemukan pada wanita. Diperkirakan sekitar 5 hingga 10% wanita dari usia remaja menghasilkan kondisi ini, menjadikannya salah satu gangguan endokrin yang paling umum pada wanita. Dalam konteks kesehatan, ini dapat berarti mengklasifikasikan apakah seseorang mungkin memiliki penyakit atau tidak sesuai dengan data gejala atau hasil tes laboratorium, Data sintetis yang mewakili kasus PCOS. Studi ini menggunakan dua algoritma klasifikasi yang akan digunakan untuk menganalisis data sintetis PCOS. Total data dari 3000 reocrd dapat ditentukan bahwa keakuratan menunjukkan bahwa keakuratan kisaran data dari data sindrom ovarium polifoni (PCOS) 93.83% untuk algoritma naive bayes, sedangkan untuk data yang diprediksi diagnosa PCOS (Polycystic Ovary Syndrome) menghasilkan 99.33% untuk algoritma K-NN. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa algoritma K-NN dapat menghitung dengan baik dengan menggunakan data sintetis wanita dengan PCOS (Polycystic Ovary Syndrome).
Optimization of the Naïve Bayes Algorithm Using Particle Swarm Optimization (PSO) for Predicting Heart Disease Symptoms Muharni, Sita; Andriyanto, Sigit; Supardi, Supardi
Prisma Sains : Jurnal Pengkajian Ilmu dan Pembelajaran Matematika dan IPA IKIP Mataram Vol. 13 No. 3: July 2025
Publisher : Universitas Pendidikan Mandalika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33394/j-ps.v13i3.15573

Abstract

Heart disease is one of the leading causes of mortality in Indonesia, yet early detection remains a challenge due to limitations in data and suboptimal classification methods. This study aims to improve the accuracy of heart disease prediction by integrating the Naïve Bayes algorithm with Particle Swarm Optimization (PSO) for feature selection. A dataset of 303 patient records was processed using RapidMiner across three configurations: Naïve Bayes with split validation (80:20), Naïve Bayes with 10-fold cross-validation, and Naïve Bayes with PSO-based feature selection. The results showed that incorporating PSO increased accuracy from 87.60% to 89.26%, along with improvements in precision and recall, while maintaining a high AUC value (0.933). These findings demonstrate that PSO effectively identifies the most relevant features and enhances the performance of heart disease prediction models. The study also underscores the importance of validation methods and model interpretability in the application of artificial intelligence in healthcare.
Pelatihan Digital Marketing dan Pengelolaan Keuangan Bagi UMKM Kain Perca Banjarsari Metro Utara Muharni, Sita; Apsiswanto, Untoro
Darma Abdi Karya Vol. 2 No. 2 (2023): Darma Abdi Karya: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat
Publisher : LPPM POLITEKNIK LP3I

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.38204/darmaabdikarya.v2i2.1708

Abstract

Masalah yang dihadapi oleh UMKM di Kota Metro dalam pengelolaan keuangan dan pemasaran digital, yang sebagian besar disebabkan oleh kurangnya pengetahuan tentang masalah pencatatan keuangan. Tahapan yang dilakukan dalam pengabdian ini adalah: melakukan survei tentang kemampuan UMKM dalam menyusun laporan keuangan dan pemasaran digital. Langkah kedua adalah meningkatkan kesadaran akan pentingnya melaporkan laporan keuangan. Pada langkah selanjutnya, UMKM diajarkan cara menggunakan digital marketing untuk meningkatkan penjualan. Pada tahap keempat, para pelaku UMKM diberi pelatihan tentang cara menyusun laporan keuangan dan cara menggunakan digital marketing untuk memasarkan produk mereka. Tahap kelima adalah melakukan analisis SWOT potensi sumber daya manusia yang ada di UMKM kecil dan menentukan skor terhadap mereka. Tahap terakhir adalah membuat kesimpulan tentang UMKM yang paling potensial dalam hal sumber daya manusia. Kegiatan pengabdian pengelolan keuangan dan digital marketing telah dilaksanakan dengan sukses yang digelar di lokasi UMKM Kain Perca Banjarsari pada hari Jumat tanggal 22 Desember 2023. Pada saat pelatihan yang dilakukan di UMKM Kain Perca Banjarsari di hadiri hadir 7 peserta yang berasal anggota UMKM Kain Perca Banjarsar Kota Metro, ketujuh peserta ini adalah UMKM yang mempunyai permasalahan sesuai dengan tema pelatihan. Peserta yang mengikuti pelatihan memiliki kesamaan permasalahan yang dihadapi yaitu permasalahan ketidakmampuan dalam mengelola keuangan dan ketidaktahuan masalah digital marketing. Simpulan yang dapat dibuat tentang hasil pelaksanaan pengabdian pelatihan pengelolaan keuangan dan digital marketing sebagai berikut (a) Peserta pelatihan memiliki pemahaman yang baik tentang digital marketing, yang membuat pemahaman mereka tentang pelatihan menjadi lebih mudah. (b) Peserta masih tertarik pada tema pengelolaan keuangan, tetapi mereka belum terbiasa dengannya saat melakukan pelatihan.
PENINGKATAN KEMANDIRIAN BELAJAR BASIS DATA DENGAN PENGEMBANGAN E-MODUL INTERAKTIF Andriyanto, Sigit; Muharni, Sita; Setiawan, Susilo
Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi (J-Diteksi) Vol. 4 No. 1 (2025): Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi (J-Diteksi)
Publisher : Universitas Aisyah Pringsewu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30604/diteksi.v4i1.1938

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan e-modul interaktif entity relationship diagram (ERD) untuk meningkatkan kemandirian belajar siswa mata pelajaran Basis Data Semester I, Program Studi D3 Rekam Medis dan Informasi Kesehatan Universitas Aisyah Pringsewu. Penelitian ini merupakan penelirian Research and Development (R&D) menggunakan model ADDIE. Desain uji coba produk terdiri dari uji coba tahap awal, uji coba lapangan utama dan uji coba lapangan operasional dengan melaksanakan pra-eksperimental. Instrumen pengumpulan data yang digunakan adalah angket analisis kebutuhan, skala kelayakan e-modul oleh ahli materi dan media, skala kemandirian belajar dan skala respon mahasiswa yang kemudian dianalisa secara deskriptif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa berdasarkan penilaian para ahli, pada aspek materi memperoleh kategori sangat layak dengan skor 3,88; aspek media kategori sangat layak dengan skor 3,61; sedangkan kelayakan produk e-modul pada aspek respon pengguna menunjukkan produk e-modul tergolong dalam kategori sangat layak. Nilai akhir kemandirian belajar mengalami peningkatan sebesar 0,45 dan tergolong kategori sedang. Dari hasil analisa tersebut, dapat disimpulkan bahwa e-modul interaktif sangat layak dan cukup efektif digunakan untuk meningkatkan kemandirian belajar Basis Data.
VISUALISASI MONOGRAFI DALAM BENTUK INFOGRAFIS DI KELURAHAN BANJAR SARI KECAMATAN METRO UTARA Oktalia; Muharni, Sita
Jurnal SIMADA (Sistem Informasi dan Manajemen Basis Data) Vol. 7 No. 2 (2024): Jurnal SIMADA (Sistem Informasi dan Manajemen Basis Data)
Publisher : LP2M Institut Informatika Dan Bisnis Darmajaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30873/simada.v7i2.682

Abstract

The kelurahan monograph is a document containing essential data about a region, such as demographics, education, health, and economy. However, presenting data in text and tables is often difficult for the general public and policymakers to understand. This study aims to visualize the monograph data of Banjar Sari Subdistrict, Metro Utara District, in the form of informative and engaging infographics to enhance data comprehension and utilization. The research employs the Visual Data Mining (VDM) approach, which includes data collection, processing, analysis, and visualization using Tableau software. The results indicate that the generated infographics improve public understanding of their regional conditions, encourage active participation, and support data-driven decision-making. Evaluations show that infographics are easier to understand than conventional monograph documents and more effective in conveying information. This study contributes to presenting monograph data visually, making it more accessible for various stakeholders in planning better and data-driven regional development.
Penentuan Pola Penjualan Menggunakan Algoritma Apriori Muharni, Sita; Andriyanto, Sigit
Digital Transformation Technology Vol. 4 No. 1 (2024): Periode Maret 2024
Publisher : Information Technology and Science(ITScience)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/digitech.v4i1.3679

Abstract

Dalam menghadapi era teknologi yang semakin berkembang dan berpengaruh sangat besar terhadap persaingan ekonomi, khususnya persaingan dalam dunia bisnis perdagangan barang, seperti minimarket atau toko, maka penggunaan teknik data mining dapat dijadikan acuan dalam mengelola data-data transaksi untuk dijadikan sebuah informasi. Multi Mart merupakan perusahaan yang bergerak di bidang makanan. Multi Mart menjual segala macam barang kebutuhan pokok, makanan, rokok dan lain-lain. Multi Mart memiliki beberapa permasalahan diantaranya adalah jumlah data yang semakin banyak sehingga data menumpuk. Akibat dari permasalahan tersebut, maka diterapkan teknik data mining dengan menggunakan algoritma apriori yang bertujuan untuk mengetahui hasil analisis pola penjualan toko dan menentukan pola asosiatif dari data transaksi yang sering dibeli secara bersamaan. Penelitian ini difokuskan pada penentuan pola penjualan dengan menggunakan metode apriori. Tahap penelitian yang dilakukan memiliki 5 tahapan: Pemilihan Data, Preprocessing Data, Transformasi, Data Mining, dan Evaluasi. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa terdapat beberapa barang yang dapat ditempatkan pada rak yang sama seperti telur, rokok (garam) dan coca-cola dengan nilai confidence sebesar 70.2% serta barang lainnya.
Pengembangan Sistem Informasi Manajemen yang Mendukung Pelaporan Kinerja dan Akreditasi Digital Meningkatkan Kapasitas Operator Puskesmas Pagelaran Andriyanto, Sigit; Muharni, Sita; Al Farisi, Muhammad Farhan; Nugroho, Tri Adi; Aminudin, Nur; Setiawan, Susilo; Yovita, Rizka Dwi; Marsim, Etanaulia; Luthfia B, Yessiana; Setiyarini, Elita Yuni
Jurnal Masyarakat Madani Indonesia Vol. 5 No. 1 (2026): Februari (In Progress)
Publisher : Alesha Media Digital

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59025/71epm244

Abstract

Pusat Kesehatan Masyarakat (Puskesmas) adalah fasilitas pelayanan kesehatan tingkat pertama yang bertanggung jawab secara strategis untuk memberikan layanan kesehatan kepada masyarakat, terutama di tingkat kecamatan.  Puskesmas adalah ujung tombak sistem kesehatan nasional dan bertanggung jawab atas pelayanan kuratif dan rehabilitatif serta program preventif dan promotif.  Sebagian besar operator tidak menerima pelatihan yang cukup tentang cara menggunakan SIMPUS dan sistem digital lainnya.  Beberapa orang masih melakukan transformasi digital manual atau semi-digital (menggunakan lembar kerja spreadsheet tanpa sistem terintegrasi), tetapi ini tidak dapat dilakukan secara instan. transformasi digital semacam ini tidak dapat dilakukan secara instan. Diperlukan adanya pendekatan penguatan kapasitas (capacity building) yang komprehensif bagi para operator Puskesmas. Para operator Puskesmas membutuhkan pendekatan penguatan kapasitas yang menyeluruh. Hasil evaluasi pre-test dan post-test menunjukkan bahwa peserta lebih memahami penggunaan SIMPUS secara signifikan. Nilai rata-rata peserta meningkat dari 55,3 menjadi 86,7 setelah pelatihan. Selain itu, operator memperoleh pemahaman yang lebih baik tentang hubungan antara data pelayanan dan indikator kinerja yang harus dilaporkan. Dari perspektif efisiensi, peningkatan kapasitas meningkatkan kemampuan teknis individu dan sistem kerja organisasi secara keseluruhan; waktu penyusunan laporan bulanan yang sebelumnya membutuhkan tiga hingga empat hari sekarang hanya membutuhkan satu hingga dua hari. Selain itu, jumlah laporan yang dikembalikan oleh Dinas Kesehatan karena kesalahan data menurun hingga 70%. Secara langsung, kegiatan ini meningkatkan kualitas manajemen data kesehatan di Puskesmas Pagelaran. Hasilnya dapat digunakan sebagai model replikasi untuk puskesmas lain di wilayah Kabupaten Pringsewu Lampung dalam jangka panjang. Untuk mencapai hal ini, diperlukan rencana jangka panjang untuk kegiatan ini harus mencakup pelatihan lanjutan tentang analisis data dan pelaporan yang didasarkan pada standar kualitas peningkatan infrastruktur teknologi dan sistem jaringan dan pembentukan tim pengelola data internal yang berfungsi sebagai pusat pembelajaran untuk karyawan baru.
Co-Authors ., Rusliyawati Al Farisi, Muhammad Farhan Andika Restu Saputra Andreas Perdana Anisa Anisa Apri Candra Widyawati Apri Riyawan Apsiswanto, Untoro David Naista Doni Andrian Dwi Feriyanto Dzaki, Muhammad Daffa Ervi Ana Faisal Dikarya Gusti Rai Indrawan Hafidz, Muhamad Luthfi Irnanda, Intania Johan Johan Kesumaningrum, Chrisensia Puspa Khoiriyah, Mafiqotul Komang Yudhistira Kurnia Muludi Lutfi Andrianto Luthfia B, Yessiana M Nur Ikhsanto Marsim, Etanaulia Muhammad Nur Ikhsanto, Muhammad Nur Muhammad Reza Redo Islami Muri, Adinda Cantika Nugroho, Tri Adi Nur Aminudin Oktalia Pardosi, Joseph Kevin Fratama Perdana, Andreas Pratomo, Panji Andhika Rahsel, Yoeyong Rellisa Dewi Zita Asmara Rengga Adinata Ricco Herdiyan Saputra Ridwan Yusuf Riswan Hasbid Setiawan, Susilo Setiyarini, Elita Yuni Sigit Andriyanto Siti Nurjanah Sulistiyanto Sulistiyanto Sulistiyanto Sulistiyanto, Sulistiyanto Supardi Supardi Suprapto, Bambang Syaputra, Muhammad Adie Tri Adi Nugroho Tri Aristy Saputri Trisna Hadi Prawira Usep Saprudin Winia Waziana Yonaldy, Bernardinus Yovita, Rizka Dwi