Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
4.383
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JUITA : Jurnal Informatika Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Jurnal Komputer Terapan Kinetik: Game Technology, Information System, Computer Network, Computing, Electronics, and Control Jurnal Tekno Kompak Jurnal Repositor Community Development Journal: Jurnal Pengabdian Masyarakat
S, Vinna Rahmayanti
Universitas Muhammadiyah Malang
Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Health Professions Public Health

Published : 29 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 29 Documents
Search

 1   2   3 
Prediksi Pendapatan Kargo Menggunakan Arsitektur Long Short Term Memory Bagas Aji Aprian; Yufis Azhar; Vinna Rahmayanti Setya Nastiti
Jurnal Komputer Terapan  Vol. 6 No. 2 (2020): Jurnal Komputer Terapan
Publisher : Politeknik Caltex Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (230.827 KB) | DOI: 10.35143/jkt.v6i2.3621

Abstract

Indonesian air cargo transportation is currently experiencing quite significant development. One of the cargo services in Indonesia is Garuda Indonesia Cargo and has several branch offices. The existence of a revenue forecast model is expected to provide insight into a branch office. This research proposes an income prediction using the Deep Learning algorithm, Long Short Term Memory (LSTM). LSTM is used because the data to be processed is time series data. The results of testing accuracy are measured using Root Mean Squared Error (RMSE). The data in this study are income from one branch office, the Cargo Service Center (CSC) Tangerang City. Data contains collections of goods delivery transactions every day. The data goes through 4 preprocessing processes, namely subtotal, outlier detection, difference, and scaling. The results of this study show the best prediction results, namely the composition of the 90% train data and 10% test data with RMSE values of train data 641375.70 and test data 594197.70.
Accessibility Analysis of Websites of Provincial Governments in Indonesia Vinna Rahmayanti Setyaning Nastiti; Amelia Deastu; Gita Indah Marthasari
Kinetik: Game Technology, Information System, Computer Network, Computing, Electronics, and Control Vol. 7, No. 1, February 2022
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22219/kinetik.v7i1.1406

Abstract

Web accessibility means that people with disabilities can use, navigate, and interact with the website. The World Wide Web Consortium (W3C) has provided important guidelines on web accessibility known as the Web Content Accessible Guidelines (WCAG). The Indonesian government encourages the use of new media, namely website, via Presidential Instruction number 3 of 2003 concerning the National Policy and Strategy for e-government development, which mandates every government agency to build a website. In the previous study, the tools used had limitations and were unable to complete the websites evaluation. Therefore, in this study, WCAG 2.0 standard was applied to analyze the websites of provincial governments in Indonesia. Two accessibility evaluation tools were employed, namely TAW and aXe. In addition, for data analysis and interpretation, descriptive statistics and normality tests were applied. The results showed that the most common violation was found in perceivable principle. It was expected that the findings of this study could provide insight and recommendation for web developers working on provincial government website in Indonesia.
PREDIKSI MASA SUBUR PADA WANITA MENGGUNAKAN PEMODELAN STATE SPACE BERBASIS SUHU BASAL TUBUH Vinna Rahmayanti Nastiti; Diah Risqiwati
Jurnal Tekno Kompak Vol 14, No 1 (2020): Februari
Publisher : Universitas Teknokrat Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33365/jtk.v14i1.475

Abstract

Mengamati perubahan yang dialami tubuh selama menstruasi akan memberikan petunjuk penting tentang status kesuburan. Salah satu metode yang dianggap paling efektif dan mudah untuk diimplementasikan adalah dengan pemantauan suhu basal tubuh. Pada dasarnya, suhu basal tubuh (BBT) adalah kondisi dimana suhu berada pada level terendah. Masuknya masa subur ditandai oleh sedikit penurunan suhu, diikuti oleh kenaikan secara tiba-tiba setidaknya 0,2 °C (0,4 °F) selama 48 jam berikutnya. Tentunya siklus masa subur tesebut termasuk dalam data deret waktu dikarenakan datanya saling berhubungan satu sama lain yang berurutan, disusun dari satu objek yang terdiri dari beberapa waktu periode. Salah satu metode prediksi data deret waktu adalah state-space. Teknik yang digunakan di dalam state-space adalah memisah waktu masa lalu dengan masa sekarang. Oleh karena itu pada penelitian di prediksi masa subur wanita berbasis suhu basal tubuh menggunakan pemodelan state-space, hasilnya sangat baik dengan akurasi rata-rata kesalahan prediksi dibawah 5%
Sistem Monitoring Gas Amonia dan Kadar Bersih Udara Pada Kandang Sapi Perah Dengan Menggunakan Protokol Komunikasi MQTT Dan Algoritma Rule Based System Muhammad Gofur; Diah Risqiwati; Vinna Rahmayanti Setyaning Nastiti
Jurnal Repositor Vol 3 No 1 (2021): Januari 2021
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22219/repositor.v2i9.537

Abstract

Peternakan sapi merupakan faktor yang sangat penting dalam memenuhi kebutuhan manusia akan pangan, dalam peternakan sapi perah banyak sekali manfaat dan keuntungan yang didapatkan seperti susu dan daging. Salah satu contoh yang membahayakan bagi sapi dan peternak adalah menyebarnya paparan gas amonia bagi lingkungan area kandang sapi perah dan rumah peternak. Gas amonia sendiri dihasilkan dari kotoran sapi yang terlalu lama mengendap dalam sebuah ruangan, jika kotoran sapi tidak cepat untuk dibersihkan maka efek yang ditimbulkan dapat mencemari lingkungan dan berdampak timbulnya penyakit yang bisa menyerang manusia dan sapi perah. Dengan adanya kemajuan teknologi dibuat lah sebuah model pemantauan gas amonia, gas monoksida dan suhu kelembaban dengan menggunakan perangkat Arduino Uno, sensor MQ-7, sensor MQ-135 dan DHT11 pada area kandang sapi perah dengan menggunakan MQTT dan algoritma rule based system. Alat ini juga mempunya aksi buzzer dan blower, fungsi buzzer sendiri sebagai peringatan jika kondisi area kandang sudah terpapar oleh gas amonia dan monoksida maka buzzer akan berbunyi. Sedangkan blower gunanya sebagai penetralisir udara agar gas yang berbahaya tidak sampai memasuki ruangan rumah peternak dan menstabilkan suhu kelembaban area kandang sapi perah. Hasil pengujian rssi menunjukakan bahwa jarak berpengaruh dalam pengiriman data semakin jauh jarak akan mempengaruh sinyal dan delay waktu akan terjadi dalam pengiriman data.
Penerapan Algoritma C5.0 Pada Analisis Faktor-Faktor Pengaruh Kelulusan Tepat Waktu Mahasiswa Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Malang Vinna Rahmayanti Setyaning Nastiti; Yufis Azhar; Andriani Eka Pramudita
Jurnal Repositor Vol 1 No 2 (2019): Desember 2019
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22219/repositor.v1i2.545

Abstract

Kelulusan tepat waktu mahasiswa merupakan salah satu permasalahan yang sulit untuk diatasi oleh setiap pihak perguruan tinggi, begitu pula pada jurusan Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Malang. Permasalahan ini harus segera diatasi mengingat kualitas mahasiswa akan mempengaruhi sebuah akreditasi perguruan tinggi maupun jurusan. Oleh karena itu, perlu dilakukan analisis faktor-faktor pengaruh kelulusan tepat waktu mahasiswa Teknik Informatika UMM. Penelitian ini menggunakan algoritma C5.0 untuk melakukan seleksi fitur penting dan analisis regresi untuk melakukan estimasi peluang kelulusan tepat waktu mahasiswa. Variabel bebas yang digunakan adalah jenis kelamin, asal daerah, status masuk, SKS semester 4, SKS semester 6, IP semester 2, IP semester 4, IP semester 6, IPK semester 2, IPK semester 4, IPK semester 6, jenis SMA, status SMA, pendidikan orang tua, dan pekerjaan orang tua. Hasil implementasi algoritma C5.0 pada penelitian ini mampu melakukan seleksi fitur dengan menghasilkan 8 dari total keseluruhan 15 fitur dengan nilai akurasi yang lebih baik dibandingkan nilai akurasi yang menggunakan keseluruhan fitur. Serta, penelitian ini mampu memberikan model regresi dengan nilai akurasi sebesar 82%.
Klasifikasi Sinopsis Novel Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier Vinna Rahmayanti Setyaning Nastiti; Setio Basuki; Hilman Hilman
Jurnal Repositor Vol 1 No 2 (2019): Desember 2019
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22219/repositor.v1i2.799

Abstract

Tidak dapat dipungkiri kemajuan teknologi berkembang dengan sangat cepat terutama di bidang komputer, saat ini dengan komputer pekerjaan yang mulanya dikerjakan oleh manusia dapat di ambil alih komputer guna membantu pekerjaan manusia itu sendiri, seperti halnya studi kasus pada penelitian ini yaitu sebuah sistem yang dapat mengklasifikasikan teks berupa sinopsis kedalam kelompok genrenya. Genre adalah gaya cerita dalam sebuah novel, terdapat banyak genre pada novel diantaranya genre romantis, komedi, misteri, horor dan lain-lain, dengan mengetahui genre novel pembaca akan dapat mengetahui gaya cerita novel tersebut. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah metode TF-IDF (Term Frequency Inverse Document Frequency) dan Naïve Bayes Classifier. Metode TF-IDF digunakan untuk mendapatkan bobot dari setiap kata yang terkandung dalam dokumen yang hasilnya digunakan dalam metode Naïve Bayes Classifier untuk mendapatkan hasil klasifikasi sinopsis kedalam bentuk genre. Berdasarkan evaluasi menggunakan confusion matrix dengan menggunakan 600 data latih dan 200 data uji didapatkan akurasi sebesar 80,5%.
Analisa Rekayasa Ulang Proses Bisnis Pada UD. Top Stiker Dewi Aprilitasari; Ilyas Nuryasin; Vinna Rahmayanti Setyaning Nastiti
Jurnal Repositor Vol 2 No 10 (2020): Oktober 2020
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22219/repositor.v2i10.820

Abstract

Rekayasa ulang digunakan untuk mengindentifikasi, menganalisa, dan mendesain ulang proses bisnis inti perusahaan/organisasi bertujuan mencapai peningkatan dramatis pada pengukuran kinerja penting seperti biaya, kualitas, layanan dan kecepatan. Pencapaian dilakukan rekayasa ulang yaitu mendukung lebih sebuah misi perusahaan dan mengurangi biaya. UD. Top Stiker adalah salah satu perusahaan yang bergerak di bidang aksesoris telepon genggam, alat tulis dan kantor dansepeda motor yang saat ini sedang berkembang, sehingga perlu meningkatkan kualitas pelayanan semakin baik. Namun proses bisnis di UD. Top Stiker belum berjalan dengan baik dan memiliki permasalahan yang dapat mengganggu jalannya kegiatan operasional UD. Top Stiker. Menggunakan metode BPR dan analisis SWOT untuk menghasilkan strategi alternatif dan BPMN untuk pemodelan proses bisnis. Penelitian yang digunakan untuk mendapatkan data diperoleh melalui studi kepustakaan, observasi, wawancara dan memberikan kuesioner kepada pemilik UD. Top Stiker. Hasil akhir penelitian ini yang diperoleh adalah sebuah rekomendasi mendesain ulang proses bisnis dengan mengurangi beberapa tahapan proses dari 18 tahapan proses menjadi 13 tahapan proses sehingga menjadi lebih cepa dan sederhana.Sedangkan IFAS faktor kekuatan bernilai 1,55 dan faktor kelemahan bernilai 1,75, untuk EFAS faktor peluang bernilai 1,7 dan faktor ancaman bernilai 1,45.
Rancang Bangun Sistem Informasi Berbasis WEB Pada Asrama Mahasiswa Kalimantan Selatan (AMKS) Mandastana Malang Menggunakan Arsitektur HMVC (Hierarchical, Model, View, Controller) Christian Sri Kusuma Aditya; Ilyas Nuryasin; Vinna Rahmayanti Setyaning Nastiti; Muhammad Robby Fathuda
Jurnal Repositor Vol 1 No 2 (2019): Desember 2019
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22219/repositor.v1i2.879

Abstract

Asrama Mahasiswa Kalimantan Selatan (AMKS) Mandastana Malang merupakan fasilitas yang diberikan oleh Pemerintah Provinsi Kalimantan Selatan untuk mahasiswa yang menempuh pendidikan di kota Malang. Pengolahan data merupakan komponen penting dalam suatu organisasi. Pengelolaan data dan penyampaian informasi yang lambat juga akan menjadi kendala yang akan datang dan semua pelaporan data atau informasi juga belum terkomputerisasi. Semua proses yang masih menitik beratkan kepada sistem manual membuat pengolahan data dan informasi menjadi kurang efesien. Pada penelitian ini dilakukan perancangan sebuah sistem informasi berbasis web pada AMKS Mandastana Malang yang berfungsi untuk pengelolaan data dan informasi dari kegiatan-kegiatan organisasi asrama serta pelaporan data kepada Pemerintah Provinsi Kalimantan Selatan. Sistem ini menggunakan framework codeigniter modular extensions atau sering disebut HMVC (Hierarchical, Model,View,Controller) sebagai struktur yang memudahkan untuk perancangan, perawatan dan pengembangan. Metode waterfall digunakan sebagai metode pengembangan dalam sistem ini. Pengujian sistem menggunakan blackbox testing, requirement test dan UAT (User Acceptance Test) menghasilkan sistem yang berjalan dengan baik.
Prediksi Permintaan Kargo pada Cargo Service Center Tangerang City Menggunakan Metode Gated Recurrent Unit Rifky Ahmad Saputra; Yufis Azhar; Vinna Rahmayanti Setyaning Nastiti
Jurnal Repositor Vol 2 No 8 (2020): Agustus 2020
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22219/repositor.v2i8.972

Abstract

Pada saat ini persaingan bisnis dalam bidang layanan kargo khususnya di Indonesia semakin ketat. Terdapat beberapa perusahaan layanan kargo di Indonesia, salah satunya yaitu Cargo Service Center Tangerang City. Untuk mengantisipasi persaingan bisnis tersebut, Cargo Service Center Tangerang City harus dapat menentukan strategi manajemen usaha, baik dalam jangka menengah maupun jangka panjang. Salah satunya hal yang dapat dilakukan yaitu prediksi permintaan kargo. Pada Cargo Service Center Tangerang City terdapat data transaksi kargo mulai dari Januari 2016 hingga Septermber 2019, oleh karena itu dilakukanlah penelitian yaitu mengimplementasikan metode Gated Recurrent Unit untuk melakukan prediksi permintaan kargo. metode Gated Recurrent Unit merupakan model pengembangan dari Recurrent Neural Network yang biasa digunakan untuk melakukan prediksi pada data sekuens. Pengujian model prediksi dalam penelitian ini dilakukan dengan mencari nilai Root Mean Square Error terkecil dari beberapa percobaan. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa model cukup baik dalam melakukan prediksi permintaan kargo, namun terdapat beberapa hasil prediksi metode Gated Recurrent Unit yang masih belum maksimal mendekati nilai aktual misalnya pada nilai aktual yang berada di titik puncak.
Penerapan Metode K-Means Dengan Metode Elbow Untuk Segmentasi Pelanggan Menggunakan Model RFM (Recency, Frequency & Monetary) Adnan Burhan Hidayat Kiat; Yufis Azhar; Vinna Rahmayanti Setyaning Nastiti
Jurnal Repositor Vol 2 No 7 (2020): Juli 2020
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22219/repositor.v2i7.973

Abstract

Segmentasi pelanggan pada perusahaan merupakan tindakan yang dapat mempermudah perusahaan dalam mengambil keputusan ke depan. Pada penelitian ini data yang digunakan berasal dari perusahaan otomotif, PT Hasjrat Abadi Ambon. Data yang dipakai terdiri dari data transaksi dan pelanggan kendaraan bermotor. Penerapan model RFM dapat mengelompokkan pelanggan-pelanggan berdasarkan nilai variabel Recency, Frequency dan Monetary. Hasil dari model RFM akan memperoleh status baru pada tiap pelanggan dari skala terbaik sampai terburuk. Pelanggan yang telah memiliki status akan dikelompokkan menggunakan metode K-Means menjadi beberapa Cluster(kelompok). Dalam menentukan jumlah Cluster yang optimal maka diterapkan metode Elbow. Algoritma yang digunakan dalam pembentukan Cluster terdiri dari Euclidean Distance dan Manhattan Distance. Kedua algoritma akan dibandingkan kualitas pembentukan Clusternya menggunakan metode Silhoutte Coefficient. Hasil yang diberikan pada penelitian ini berupa data yang terbagi atas 5 kelompok dengan dilakukannya lima kali pengujian untuk menentukan centroid yang unggul. Cluster yang unggul akan dibuatkan visualisasi datanya untuk memudahkan perusahaan dalam mengambil keputusan. Berdasarkan penerapan Silhoutte Coefficient, algoritma yang lebih unggul yaitu Manhattan Distance dengan nilai s(i) sebesar 0.152695.
Co-Authors Abdy Yoga Syantara Achmad Rizal Yogaswara Adnan Burhan Hidayat Kiat Ahmad Junjung Sudrajad Akbi, Denar Regata Amelia Deastu Amelia Dwi Deastu Andriani Eka Pramudita Anhar Aria Maulana Asty Try Yuliandari Bagas Aji Aprian Bella Chintia Merita Christian Sri Kusuma Aditya Dede Nor Alfiansyah Dewi Aprilitasari Diah Risqiwati Dini Tri Purwaningsih Evi Dwi Wahyuni Gian Bagus Sadewa Giffari Zakawaly Gita Indah Marthasari Hilman Hilman Ilyas Nuryasin Imsa Nur Dwijayanti Lidya Fankky Oktavia Putri Muhammad Gofur Muhammad Rivaldi Asyhari Muhammad Robby Fathuda Naufal Adiftya Falah Novita Daian Marlissa Nur Hayatin Pratama, Ramadan Qori Raditya Damayanti Ramadan Pratama Rifky Ahmad Saputra Riska Septiana Putri Saputri, Indah Setio Basuki Setio Basuki Sirril Asrory Titin Eka Puspitawati Wildan Suharso Wiyono, Briansyah Setio Yufis Azhar Zamah Sari