Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
7.335
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN) Jurnal Sistem dan Informatika International Journal of Law Reconstruction Jurnal Pendidikan Informatika dan Sains Jurnal Khatulistiwa Informatika JURNAL TEKNIK INFORMATIKA DAN SISTEM INFORMASI Al-Khidmah JURNAL EDUCATION AND DEVELOPMENT NUSANTARA : Jurnal Ilmu Pengetahuan Sosial CYBERNETICS BULETIN AL-RIBAATH JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) GERVASI: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Jutisi: Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer JUSTINDO (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi Indonesia) Jurnal Teknika Jurnal Abdi Insani JIKA (Jurnal Informatika) Journal of Innovation Information Technology and Application (JINITA) Innovation in Research of Informatics (INNOVATICS) Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer) Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech) JUTECH : Journal Education and Technology Jurnal Pengabdian Masyarakat Nusantara Jurnal Media Informatika JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Joutica : Journal of Informatic Unisla Journal of Artificial Intelligence and Engineering Applications (JAIEA) Jurnal Riset Rumpun Ilmu Teknik (JURRITEK) Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Komunikasi Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi SmartComp Jurnal Informatika Polinema (JIP) Journal of Multidiscipline and Collaboration Research Jurnal Ragam Pengabdian JUSTINDO (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi Indonesia) KREATIF: Jurnal Pengabdian Masyarakat Nusantara
Syarifah Putri Agustini Alkadri
Universitas Muhammadiyah Pontianak, Indonesia
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Automotive Engineering 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 Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Mathematics Physics Public Health Social Sciences Other

Published : 63 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 63 Documents
Search

 2   3   4   5   6 
Implementation of Data Mining to Predict Dengue Prone Areas Using C4.5 Algorithm (Case Study: Sanggau Regency) Kalsum, Dayang Nur; Alkadri, Syarifah Putri Agustini; Istikoma, Istikoma
Smart Comp :Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 14, No 1 (2025): Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/smartcomp.v14i1.7540

Abstract

Applying data mining to predict areas prone to dengue fever is the right thing. The C4.5 algorithm or also known as the decision tree algorithm is a data mining technique that can be used to create predictive models based on historical data. This research aims to develop a prediction model for dengue-prone areas in Sanggau Regency using the C4.5 algorithm with research methodology such as problem identification, data collection, data needs analysis, system design, system development, system testing, analysis of test results system, drawing conclusions. The author can build a website application to help predict areas prone to dengue fever. The application that was built can help the Health Service in predicting dengue fever even though there is a lack of accuracy. In this context, historical data regarding dengue cases, risk factors and regional characteristics in Sanggau Regency can be used to make accurate predictions regarding dengue-prone areas. It is hoped that the creation of a prediction application for dengue-prone areas by taking data from the Sanggau Regency office from 2018-2023 will be more helpful in providing information, especially for areas experiencing dengue fever in the future
Implementasi Unit Testing Dan End-To-End Testing Pada Sistem Informasi Akademik Teknik Informatika Alkhairi, Muhammad Ghozy; Alkadri, Syarifah Putri Agustini; Utami, Putri Yuli
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 9, No 4 (2024)
Publisher : STKIP PGRI Tulungagung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29100/jipi.v9i4.5626

Abstract

Pengujian perangkat lunak bertujuan untuk mengidentifikasi bug, kesalahan logika, atau potensi masalah lainnya yang dapat memengaruhi kinerja dan keamanan perangkat lunak. Sistem Informasi Manajemen Akademik Teknik Informatika (SIMATIK) adalah salah satu sistem informasi yang digunakan di Universitas Muhammadiyah Pontianak yang digunakan untuk memfasilitasi penilaian kerja praktik dan tugas akhir. Penting untuk memastikan bahwa SIMATIK beroperasi dengan baik dan bebas dari bug yang dapat mengganggu proses penggunaan sistem oleh mahasiswa maupun dosen. Oleh karena itu, diimplementasikan end-to-end testing dan unit testing pada pengujian SIMATIK. Teknik yang digunakan pada unit testing yaitu basis path yang dimulai dari membuat flowgraph, menghitung cyclomatic complexity untuk menentukan jalur pengujian dan melakukan unit test. Tahapan yang dilakukan dalam end-to-end testing dimulai dari menyusun skenario pengujian yang mencakup daftar fitur yang dipilih dan melakukan end-to-end test. Setelah dilakukan pengujian aplikasi menggunakan metode unit testing dan end-to-end testing tidak ditemukan kesalahan, maka pengujian dipastikan berhasil.
Uji Sensitivitas Metode AHP dan Fuzzy AHP dalam Pemilihan Universitas Swasta di Kota Pontianak Setiaji, Wanda Primadita; Alkadri, Syarifah Putri Agustini; Sucipto, Sucipto
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 13, No 1 (2025)
Publisher : Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/justin.v13i1.83394

Abstract

Semakin meningkat angka kebutuhan primer, yaitu pendidikan, disertai peningkatan minat calon mahasiswa pada perguruan tinggi memberikan peluang bagi Universitas Swasta. Pemilihan Universitas Swasta di Kota Pontianak membutuhkan keputusan yang tepat, ditambah banyak Universitas Swasta yang dibangun membuat calon mahasiswa sulit menentukan pilihan. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan hasil sensitivitas dua metode terhadap perubahan bobot kriteria dan merekomendasikan Universitas Swasta di Kota Pontianak, maka digunakan sistem pendukung keputusan dengan uji sensitivitas pada metode Fuzzy AHP dan AHP. Metode Fuzzy AHP mampu mengatasi ambiguitas dalam penilaian subjektif dengan konsep himpunan Fuzzy dan analisa struktur AHP. Sedangkan metode AHP menyediakan skala pengukuran konsistensi dan membagi masalah kompleks menjadi hierarki penyelesaian, sehingga kedua metode dapat mempermudah proses analisis. Hasil penelitian menunjukkan alternatif "Universitas Muhammadiyah Pontianak" merupakan Universitas Swasta terbaik dengan nilai AHP sebesar 0,093 dan Fuzzy AHP sebesar 0,822. Terdapat perbedaan rangking kedua metode, yaitu peringkat kedua pada AHP adalah "Sekolah Tinggi Agama Kristen Abdi Wacana Pontianak" dengan nilai 0,092 dan peringkat kedua Fuzzy AHP adalah "Universitas OSO" dengan nilai 0,693. Berdasarkan hasil uji sensitivitas metode Fuzzy AHP lebih relevan digunakan dengan perubahan nilai 8,861% dan metode AHP sebesar 1,197%. Sehingga, menunjukkan bahwa metode Fuzzy AHP paling sensitif terhadap perubahan bobot dengan nilai sensitivitas yang lebih tinggi dan terpilih untuk digunakan pada penelitian  yang  dilakukan.
Classification of Fetal Health Using the K-Nearest Neighbor Method and the Relieff Feature Selection Method Anita; Asrul Abdullah; Syarifah Putri Agustini Alkadri
Journal of Artificial Intelligence and Engineering Applications (JAIEA) Vol. 4 No. 2 (2025): February 2025
Publisher : Yayasan Kita Menulis

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59934/jaiea.v4i2.794

Abstract

Understanding fetal health early can reduce risks to the pregnancy and the womb. Identifying correlations among factors influencing fetal well-being helps medical professionals clarify key impacts. Quantified relationships between features and labels also guide future research. This study focuses on three aspects: evaluating KNN model performance with and without ReliefF feature selection, analyzing the impact of feature removal, and assessing ReliefF's ability to identify critical features for fetal health classification.The research begins by framing fetal health classification as a supervised machine learning task using labeled datasets. A cardiotocographic dataset from the UCI Machine Learning Repository supports data collection. Initial analysis identifies data types and detects outliers, followed by preprocessing, feature selection, and KNN model training. Model testing uses metrics such as accuracy and recall. Results show the KNN model with ReliefF features achieves an accuracy of 0.896. Testing a pruned model by removing high-importance features slightly reduces accuracy to 0.866. These findings confirm ReliefF's effectiveness in identifying essential features and optimizing model efficiency without compromising quality. This study underscores ReliefF's role in improving KNN performance for fetal health classification.
New Employee Selection System using WP and SAW Methods Based on Web at PT Lanang Agro Bersatu Ria Sapitri; Syarifah Putri Agustini Alkadri; Putri Yuli Utami
Journal of Artificial Intelligence and Engineering Applications (JAIEA) Vol. 4 No. 2 (2025): February 2025
Publisher : Yayasan Kita Menulis

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59934/jaiea.v4i2.808

Abstract

Employees are valuable assets for a company, requiring careful selection based on educational background and experience to ensure proper placement and avoid issues. At PT Lanang Agro Bersatu, the selection process involves approximately 30 candidates monthly. This study developed a web-based employee selection system using the Weighted Product (WP) and Simple Additive Weighting (SAW) methods. The system aims to calculate weight values for criteria such as Education, Work Experience, Age, Health, GPA, Academic Tests, and Psychological Tests, providing accurate rankings to simplify decision-making. The top candidate, Khusnul Wasillah, achieved the highest preference value of 0.1563, calculated through combined SAW and WP methods. System testing using black box and equivalence partitioning methods showed 100% accuracy.
Decision Support System for Selection of Achieving Students Using MetDecision Support System for Selection of Achieving Students Using Method Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA) Web Based Isra Pebrianti; Syarifah Putri Agustini Alkadri; Asrul Abdullah
Journal of Artificial Intelligence and Engineering Applications (JAIEA) Vol. 4 No. 2 (2025): February 2025
Publisher : Yayasan Kita Menulis

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59934/jaiea.v4i2.829

Abstract

The selection of outstanding students identifies the best students based on grades and achievements to recommend them for college entrance. This process often encounters challenges due to numerous determining factors, leading to potential biases in decision-making. A Decision Support System (DSS) helps address this by utilizing data and decision models to resolve structured and unstructured problems. This study applies the MOORA (Multi-Objective Optimization on the basis of Ratio Analysis) method, using criteria such as attendance, attitude scores, knowledge and skills component values, extracurricular/organizational involvement, and achievements. The DSS identified 40 outstanding students at SMA Negeri 1 Tayan Hulu, with the highest preference score of 0.0819 achieved by Indah Prasetyaning Tias. Functional testing was conducted using the black-box method with Equivalence Partitioning, and accuracy testing through MAPE showed a calculation accuracy rate of 2.79%.
MEMBANGUN KREATIVITAS DAN KETERAMPILAN DIGITAL MENGGUNAKAN PLATFORM GAMIFIKASI MENGGUNAKAN WORLDWALL DAN KAHOOT Alkadri, Syarifah Putri Agustini; Muhammad Dwi Ramadhianto
GERVASI: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Vol. 9 No. 1 (2025): GERVASI: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat
Publisher : LPPM IKIP PGRI Pontianak

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31571/gervasi.v9i1.8823

Abstract

Pembelajaran di SMP Muhammadiyah 2 Pontianak menghadapi tantangan berupa minimnya pemanfaatan teknologi, materi yang monoton, dan rendahnya partisipasi siswa. Solusi yang ditawarkan adalah penggunaan game edukasi berbasis platform gamifikasi seperti kahoot dan wordwall yang bertujuan meningkatkan kreativitas dan keterampilan digital guru dalam mengembangkan media pembelajaran interaktif. Metode yang digunakan adalah community development melalui lima tahap: perencanaan, tindakan, observasi dan evaluasi, refleksi, serta persiapan luaran. Hasil menunjukkan peningkatan pemahaman guru sebesar 75% dan menghasilkan media pembelajaran sebagai luaran. Penggunaan game edukasi terbukti efektif dalam menciptakan ekosistem belajar yang kreatif dan menyenangkan.
PENGAMANAN DATA MENGGUNAKAN VIGENERE CIPHER DAN TABEL ASCII BERBASIS WEB Ajmi, Nur Dzakiyyah; Sucipto, Sucipto; Alkadri, Syarifah Putri Agustini
Jurnal Informatika Vol 9, No 2 (2025): JIKA (Jurnal Informatika)
Publisher : University of Muhammadiyah Tangerang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31000/jika.v9i2.13527

Abstract

Penyalahgunaan informasi merupakan salah satu dampak negatif dari perkembangan teknologi yang berkembang pesat saat ini, oleh karena itu perlu dilakukan pengamanan informasi agar tidak dapat diakses oleh orang-orang yang tidak bertanggung jawab. Kriptografi merupakan ilmu yang mempelajari tentang penyandian data dan pengamanan data. Salah satu cara agar data informasi tersebut aman dan terhindar dari pembobolan adalah dengan memberikan password pada file data. Pada penelitian ini akan menggunakan algoritma vigenere cipher pada proses enkripsi. Namun, algoritma Vigenere Cipher merupakan algoritma klasik yang dimana pada metode algoritma klasik ini telah banyak diketahui oleh cryptanalysis yaitu algoritma yang terlalu sederhana. Untuk menghindari hal tersebut, penelitian ini akan memodifikasi algoritma Vigenere Cipher dengan Algoritma ASCII. Dengan demikian, hasil modifikasi penggabungan dua algoritma tersebut dapat memberikan keamanan pada file data dan membuat ciphertext semakin sulit untuk dibobol. Hasil yang akan dicapai dari penelitian ini adalah terciptanya sebuah web yang dapat menyandikan data dan informasi.
Analisis sentimen climate change menggunakan support vector machine Utami, Putri Yuli; Alkadri, Syarifah Putri Agustini; Otafyani, Mega
Jurnal Pendidikan Informatika dan Sains Vol. 14 No. 1 (2025): Jurnal Pendidikan Informatika dan Sains
Publisher : IKIP PGRI Pontianak

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31571/saintek.v14i1.8674

Abstract

Perubahan iklim adalah isu global dengan dampak signifikan pada berbagai aspek kehidupan. Tujuan penelitian ini melakukan analisis sentimen terhadap data publik dan mengevaluasi performa model dalam klasifikasi analisis sentimen. Jumlah data teks terkait isu ini terus meningkat, sehingga text mining menjadi pendekatan penting untuk menganalisis data secara mendalam. Algoritma seperti Support Vector Machine (SVM) memberikan solusi inovatif untuk klasifikasi dokumen dan analisis sentimen dalam domain ini. Tahapan penelitian dimulai dari pengumpulan data, pengelolaan data, pre-processing data, pembobotan kata (TF-IDF), analisis sentimen dengan model Support vector machine, serta evaluasi hasil. Support Vector Machine  dengan rasio 80:20  menunjukkan performa lebih tinggi dengan akurasi 0,88, precision (weighted avg) 0,89, recall (weighted avg) 0,88, Nilai K= 10, F1-score (weighted avg) 0,88, ROC-AUC 0,99 menunjukkan kinerja model baik.
Implementasi Information Retrieval System Aksesibilitas Buku di Perpustakaan dengan Metode Dice Similarity Vika Ummu Hani; Syarifah Putri Agustini Alkadri; Rachmat Wahid Saleh Insani
JURAL RISET RUMPUN ILMU TEKNIK Vol. 4 No. 1 (2025): April : Jurnal Riset Rumpun Ilmu Teknik
Publisher : Pusat riset dan Inovasi Nasional

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55606/jurritek.v4i1.4561

Abstract

The problem of accessibility and efficiency of book search is still a major challenge in school libraries, especially those that still rely on manual systems. This study aims to implement and test the effectiveness of an information retrieval system (IRS) based on the Dice Similarity method in the SMA Negeri 1 Siantan Library, West Kalimantan. The research method used is experimental descriptive quantitative, with data collection through observation, interviews, and documentation, as well as system testing on collection data and library user activities. The system was developed using the Laravel framework and MySQL database, and evaluated using precision and recall metrics. The results showed that the system has a Precision value of 100% and a variable Recall value, with the highest value of 66.66% and the lowest of 14.28%. The implementation of this system significantly speeds up the search process, minimizes recording errors, and increases user satisfaction. The findings recommend the adoption of Dice Similarity-based IRS as an applicable solution for school libraries in supporting literacy and easy access to information. The findings are expected to be a reference for the development of library information systems in educational environments with limited resources.
Co-Authors Acep Supriyanto Ade Zaldi Eureka Zendar Ade Aditya Saputra, Rangga Agustian Agustian Ajmi, Nur Dzakiyyah Alda Cendekia Siregar Alda Cendekia Siregar Alifiansyah, Zuhrie Aliya Supandih, Fathia Alkhairi, Muhammad Ghozy Andalas Rivaldi Permana Anita Anugerah, Ade Arninda, Arninda Asrul Abdullah Asyari, Bisma Barry Caesar Octariadi Barry Ceasar Octariadi Ceasar Octariadi, Barry Chatarina Umbul Wahyuni Darniva, Fara Diky Pratama Dila Adellia Dini Oktaviani Dwika, Arya Sukma Putra Eko Julianto Enkan Feny Nopitasari Fakhruzi, Izhan Hafi Risandika Hasim, Wahyudi Hazilina, Hazilina Heni Kriswanti Herlangga, Herlangga Isra Pebrianti Istikoma Istikoma Kalsum, Dayang Nur Kristin Damay Asmara Marwan, Yusuf Masroni Maysa, Ade Medi, Medi Menur Wahyu Pangestika, Menur Wahyu Mochamad Wahyudi Muhammad Dwi Ramadhianto Novianti, Novianti Nurmelidia Larasati Octariadi, Barry Ceasar Otafyani, Mega Pirman Pirman Putri Yuli Utami Rachmat Wahid Saleh Insani Raihan Anugrah Fakhri Ramadhianto, Muhammad Dwi Ria Sapitri Rizka Amalia Rizki Akbar Pratama Rizky Wahyu Prasetio Roni, Roni Ruhama, Ufi Ryan Permana Ryani Yulian Setiaji, Wanda Primadita Sinta Rama Dani Siti Nur Fadillah, Utin Sucipto Sucipto Sucipto Sucipto Sucipto Sucipto Sucipto Sucipto Sufi Vanitra Sumirah Sumirah Sumirah Sumirah Tiara Tri Anita vera vibiola Vika Ummu Hani Wahyu Nugroho Wiguna, Seftyan Yulrio Brianorman