Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.702
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Informatics and Digital Expert (INDEX)
Rizal Nursamsi, Dede
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Engineering

Published : 4 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search

 1 
Pengembangan Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Kelayakan Telur Tetas Ayam Menggunakan Metode SAW-WP Priyadi, Dimas; Rizal Nursamsi, Dede; Ghurroh Setyoningrum, Nuk
Informatics and Digital Expert (INDEX) Vol. 7 No. 2 (2025): INDEX, November 2025
Publisher : LPPM Universitas Perjuangan Tasikmalaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36423/index.v7i2.2372

Abstract

Telur tetas merupakan faktor penting dalam pembibitan ayam karena kualitas telur yang digunakan akan menentukan keberhasilan penetasan. Di Nurhidayat Farm, proses seleksi kelayakan telur masih dilakukan secara manual dan subjektif sehingga berpotensi menimbulkan ketidakkonsistenan hasil. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem pendukung keputusan (SPK) berbasis web untuk menentukan kelayakan telur tetas ayam dengan mengkombinasikan metode simple additive weighting (SAW) dan weighted product (WP). Kedua metode ini dipilih karena mampu memberikan perhitungan objektif melalui normalisasi bobot kriteria dan perhitungan preferensi. Penilaian didasarkan pada empat kriteria utama, yaitu berat telur, usia telur, kebersihan cangkang, dan ukuran telur. Pengembangan sistem menggunakan metode waterfall mulai dari analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, hingga pengujian dengan metode black box. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan mampu memberikan hasil perangkingan telur berdasarkan tingkat kelayakan secara konsisten dan akurat. Dengan demikian, sistem ini dapat membantu peternak meningkatkan efisiensi proses seleksi serta mengurangi ketergantungan pada intuisi subjektif. Selain itu, sistem yang dibangun menyajikan tampilan interaktif dan dapat diakses secara real-time sehingga mendukung pengambilan keputusan yang lebih cepat dan tepat.
Perbandingan Kinerja Algoritma Decision Tree Dan Naïve Bayes Dalam Analisis Sentimen Publik Terhadap Kebijakan Pemerintah Mengenai Batasan Penggunaan Media Sosial Anak mar'atusholihat, amelia; Ghurroh Setyoningrum, Nuk; Rizal Nursamsi, Dede
Informatics and Digital Expert (INDEX) Vol. 7 No. 2 (2025): INDEX, November 2025
Publisher : LPPM Universitas Perjuangan Tasikmalaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36423/index.v7i2.2407

Abstract

Perkembangan teknologi informasi menjadikan media sosial sebagai sarana utama untuk berinteraksi, berbagi informasi, dan mengekspresikan pendapat. Namun, tingginya penggunaan media sosial oleh anak-anak menimbulkan kekhawatiran terhadap dampak negatif yang ditimbulkan, sehingga pemerintah menetapkan kebijakan pembatasan usia anak dalam penggunaan media sosial. Penelitian ini bertujuan menganalisis sentimen masyarakat terhadap kebijakan tersebut dengan menerapkan algoritma Decision Tree dan Naïve Bayes. Data penelitian diperoleh dari komentar pengguna TikTok terkait isu pembatasan usia. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data dengan web scraping, pra-pemprosesan (translation, case folding, cleansing, tokenizing, stopword removal, stemming), pelabelan sentimen (positif, negatif, netral), serta representasi data menggunakan Bag of Words. Dataset dibagi menjadi 80% data latih dan 20% data uji. Hasil pengujian menunjukkan bahwa algoritma Naïve Bayes memiliki performa lebih baik dibandingkan Decision Tree. Naïve Bayes mencapai akurasi 97,14%, presisi 97,08%, dan recall 96,92%, sedangkan Decision Tree memperoleh akurasi 91,90%, presisi 96,46%, dan recall 79,76%. Temuan ini membuktikan bahwa Naïve Bayes lebih efektif dalam analisis sentimen media sosial, terutama pada dataset dengan distribusi kelas beragam.Penelitian ini berkontribusi pada pemahaman penerapan algoritma klasifikasi dalam menganalisis opini publik terhadap kebijakan pemerintah, khususnya pembatasan usia media sosial. Selain itu, hasilnya dapat menjadi rujukan bagi pembuat kebijakan maupun penelitian selanjutnya dengan dataset lebih besar atau algoritma yang lebih kompleks.
Perancangan UI/UX Bank Sampah di Bandung Raya Berbasis Mobile Menggunakan Metode Double Diamond Hafizhni Anggia, Rafi; Maududy, Robby; windriyana, windriyana; miftahudin, miftahudin; Rizal Nursamsi, Dede
Informatics and Digital Expert (INDEX) Vol. 7 No. 2 (2025): INDEX, November 2025
Publisher : LPPM Universitas Perjuangan Tasikmalaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36423/index.v7i2.2414

Abstract

Pengelolaan sampah menjadi pusat perhatian Dinas Lingkungan Hidup karena masyarakat masih memaksimalkan pembuangan sampah tanpa dipilah ke tempat pembuangan akhir yang mengakibatkan overload dari kapasitasnya. Bank Sampah Bersinar merupakan badan yang memiliki konsep reduce, reuse dan recycle (3R) yang bertujuan untuk meningkatkan kesadaran pemilahan sampah. Namun peran dari Bank Sampah Bersinar masih kurang optimal karena keterbatasan akses lokasi, drop point, sarana informasi dan teknologi menjadi hambatannya. Dalam upaya meningkatkan layanan, perancangan UI/UX aplikasi menjadi salah satu solusi yang dapat memperbaiki permasalahan. Pendekatan desain proses model double diamond dianggap mampu menggali permasalahan hingga mendalam dengan proses discover, define, develop dan deliver. Hasil yang didapat pada perancangan ini adalah sebuah strategi untuk mengintegrasikan seluruh layanan bank sampah sehingga lebih efektif. Manfaat dari penelitian ini dapat digunakan untuk pembuatan aplikasi yang digunakan oleh masyarakat.
Sistem Pendukung Keputusan Untuk Rekomendasi Pembelian Motor Bekas Berdasarkan Harga Dan Kondisi Wildan Hannan, Muhammad; Rizal Nursamsi, Dede; Ghurroh Setyoningrum, Nuk
Informatics and Digital Expert (INDEX) Vol. 7 No. 2 (2025): INDEX, November 2025
Publisher : LPPM Universitas Perjuangan Tasikmalaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36423/index.v7i2.2426

Abstract

Motor bekas merupakan faktor penting dalam proses pembelian kendaraan karena kualitas motor yang dipilih akan menentukan kepuasan dan keandalan pengguna. Di Sanjaya Motor, proses pemilihan motor bekas masih dilakukan secara manual dan subjektif sehingga berpotensi menimbulkan ketidakkonsistenan hasil rekomendasi. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem pendukung keputusan untuk menentukan kelayakan motor bekas dilakukan dengan menerapkan metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). Metode ini dipilih karena mampu memberikan perhitungan objektif melalui proses normalisasi, pembobotan kriteria, dan perhitungan nilai preferensi. Penilaian didasarkan pada empat kriteria utama, yaitu harga motor, tahun produksi, jarak tempuh, dan kondisi mesin. Pengembangan sistem menggunakan metode Waterfall, yang meliputi tahap analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, dan pengujian dengan metode Black Box. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan mampu memberikan hasil perangkingan motor bekas secara konsisten dan akurat. Dengan demikian, sistem ini dapat membantu konsumen dalam memilih motor bekas yang sesuai kebutuhan dan kemampuan finansial, serta meningkatkan efisiensi proses pengambilan keputusan.
Co-Authors Ghurroh Setyoningrum, Nuk Hafizhni Anggia, Rafi mar'atusholihat, amelia Maududy, Robby Miftahudin . Priyadi, Dimas Wildan Hannan, Muhammad Windriyana, Windriyana