Garuda - Garba Rujukan Digital

p-Index From 2019 - 2024

5.939

P-Index

This Author published in this journals

All Journal International Journal of Evaluation and Research in Education (IJERE) ComEngApp : Computer Engineering and Applications Journal Indonesian Journal of Electronics and Instrumentation Systems IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems) Jurnal Ilmu Komputer dan Informasi Jurnal Ilmiah Informatika Komputer Jurnal Buana Informatika Perfecting a Video Game with Game Metrics Telematika : Jurnal Informatika dan Teknologi Informasi Scientific Journal of Informatics Khazanah Informatika: Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika Jurnal Fourier InfoTekJar : Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan Proceeding of the Electrical Engineering Computer Science and Informatics JPSE (Journal of Physical Science and Engineering) Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer Jurnal Informatika INTEGER: Journal of Information Technology Jurnal Matematika: MANTIK JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan JTAM (Jurnal Teori dan Aplikasi Matematika) Jurnal Informatika Universitas Pamulang JUMANJI (Jurnal Masyarakat Informatika Unjani) Mathvision : Jurnal Matematika Building of Informatics, Technology and Science Transformasi : Jurnal Pendidikan Matematika dan Matematika Jurnal Mnemonic Majalah Ilmiah Matematika dan Statistika (MIMS) Dinamika Informatika: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi)

Dian Candra Rini, Dian Candra

Universitas Islam Negeri Sunan Ampel

Author-ID : 1971240

Astronomy Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Physics Transportation

Published : 45 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

1 2 3 4 5

Penerapan Algoritma Fuzzy C-Means (FCM) dalam Pengelompokan Provinsi di Indonesia berdasarkan Indikator Penyakit Menular Manusia Fahriza Novianti; Yasirah Rezqita Aisyah Yasmin; Dian Candra Rini Novitasari
JUMANJI (Jurnal Masyarakat Informatika Unjani) Vol 6 No 1 (2022): Jurnal Masyarakat Informatika Unjani
Publisher : Jurusan Informatika Universitas Jenderal Achmad Yani

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26874/jumanji.v6i1.103

Penyakit menular merupakan penyakit yang dapat tersebar dari manusia yang sakit ke manusia yang sehat. Penyait menular di Indonesia diantaranya adalah HIV, AIDS, TBC dan demam berdarah. Tujuan dari penelitian ini ialah pengelompokkan provinsi di Indonesia berdasarkan indikator penyakit menular dan kepadatan penduduk masyarakat diperlukan untuk mengetahui tingkat penyebaran penyakit terseut pada suatu wilayah dan juga sebagai antisipasi pemerintah dalam melakukan pemerataan faslitas kesehatan. Metode clustering yang digunakan pada penelitian ini adalah Fuzzy C-Means (FCM). Dari penelitian yang telah dilakukan diperoleh hasil pada tahun 2019 dan 2020 pengelompokan provinsi di Indonesia dibagi menjadi 3 cluster. Didapatkan nilai Shillouette Coefficient yang paling pada tahun 2019 sebesar 0.9151. Sedangkan pada tahun 2020, karena didapatkan nilai Shillouette Coefficient yang sebesar 0.91899.

PREDIKSI PRODUKSI BAWANG MERAH DI KABUPATEN NGANJUK DENGAN METODE SEASONAL ARIMA (SARIMA) Noviati Maharani Sunariadi; Putroue Keumala Intan; Dian Candra Rini Novitasari; Yuni Hariningsih
TRANSFORMASI Vol 6 No 1 (2022): TRANSFORMASI : Jurnal Pendidikan Matematika dan Matematika
Publisher : Pendidikan Matematika FMIPA Universitas PGRI Banyuwangi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36526/tr.v6i1.1672

Produksi bawang merah merupakan komoditas holtikultura yang dikembangkan secara nasional dengan pembinaan yang intensif. Faktor utama yang mempengaruhi produksi bawang merah adalah varietas benih, lahan dan cuaca. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi produksi bawang merah agar komoditas bawang merah dapat menjaga kestabilan harga dan ketersediaan barang di kabupaten Nganjuk. Data pada penelitian ini bersumber dari BPS kabupaten Nganjuk yang digunakan dalam membangun model terbaik dengan metode SARIMA untuk memprediksi produksi bawang merah periode 2021-2023. Berdasarkan hasil analisis yang dilakukan, model terbaik adalah model SARIMA (3,0,2)(2,1,2)12 yang memiliki nilai MAPE sebesar 2,01%.

Analisis Resiko Kanker Serviks Menggunakan PCA-ANFIS Berdasarkan Historical Medical Record Noviati Maharani Sunariadi; Siti Nur Fadilah; Dian Candra Rini Novitasari
JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA Vol 6, No 3 (2022): Juli 2022
Publisher : STMIK Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30865/mib.v6i3.3901

Cervical cancer is the second highest disease in the category of women that accounts for the most deaths based on data from WHO. Based on data from the Global Cancer Observatory (Globocan), cervical cancer has a total of 36,633 cases with a death rate of 21,003 cases due to cervical cancer and is relatively high. People with this disease are often difficult to distinguish between healthy and not. So the purpose of this study is to discuss the diagnosis of cervical cancer using the Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) and Principal Component Analysis (PCA) reduction to find the best accuracy in the diagnosis of cervical cancer. ANFIS is a system used for modeling based on fuzzy Sugeno, which considers the simplicity of computation. PCA is a method applied to express information expressed in data and specified in an alternative form. The amount of data used is 72 data with 10 features. Then the data is normalized and feature reduction is performed using PCA. After doing feature reduction by PCA obtained 4 influential features. Furthermore, analysis using ANFIS was carried out from the data that PCA extraction was carried out and which was not carried out. Then the accuracy test is carried out using the confusion matrix. The best result based on diagnostic accuracy is ANFIS using 91.67% PCA with the model obtained from the 3rd k-fold and the membership function type is trapmf, while the accuracy without PCA is smaller than using PCA, which is 86.67%.

ANALISIS PREDIKSI JUMLAH PENDUDUK DI KOTA PASURUAN MENGGUNAKAN METODE ARIMA Ilmiatul Mardiyah; Wika Dianita Utami; Dian Candra Rini Novitasari; Moh. Hafiyusholeh; Dewi Sulistiyawati
BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan Vol 15 No 3 (2021): BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan
Publisher : PATTIMURA UNIVERSITY

Laju pertumbuhan penduduk di Kota Pasuruan pada tahun 2019 sebesar 0.68% dengan jumlah penduduk 200.422 jiwa. Tingginya pertumbuhan penduduk dapat mempengaruhi kepadatan penduduk. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi pertumbuhan penduduk Kota Pasuruan menggunakan metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average). Metode ARIMA adalah cara prediksi data deret waktu yang memiliki tiga model, yaitu AR (Autoregressive), MA (Moving Average), ARMA (Autoregressive Moving Average). Metode ini memiliki parameter (p,d,q) dapat diketahuidari plot ACF dan PACF untuk memastikan model yang akan digunakan untuk prediksi. Dalam penelitian ini data yang digunakan merupakan data penduduk Kota Pasuruan tahun 1983 sampai tahun 2019 sejumlah 37 data. Dari data tersebut didapatkan ARIMA model (1,1,1) dengan jumlah penduduk Kota Pasuruan pada tahun 2020 adalah 203.221 jiwa, didapatkan nilai MSE 10542507.06 dan MAPE 1.52%.

Implementasi Metode Firefly Algorithm-Extreme Learning Machine (FA-ELM) untuk Peramalan Cuaca Maritim pada Jalur Penyeberangan Ketapang - Gilimanuk Putri Wulandari; Dina Zatusiva Haq; Dian Candra Rini Novitasari
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 10, No 2 (2022)
Publisher : Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/justin.v10i2.49964

Cuaca merupakan fenomena yang dinamis. Dalam beberapa tahun terakhir, atmosfer bumi selalu berubah. Keadaan laut berdampak pada kegiatan di pelabuhan, seperti cuaca di laut, angin kencang, pasang surut, dll. Hujan deras menyebabkan kabut menutupi visibilitas kapten, angin kencang, dan ketinggian ombak adalah beberapa persyaratan sebelum keberangkatan transportasi laut. Untuk mengurangi risiko kecelakaan, diperlukan peramalan cuaca maritim dalam beberapa jam ke depan. Penelitian ini, meramalkan parameter cuaca maritim, yaitu, kecepatan angin dan tinggi gelombang di tiga titik untuk jam berikutnya berdasarkan tiga jam sebelumnya menggunakan algoritma Extreme Learning Machine yang telah dioptimalkan bobotnya menggunakan Firefly Algorithm.

Deteksi Tingkat Keparahan Cedera Panggul Menggunakan ANFIS Adam Fahmi Khariri; Monika Refiana Nurfadila; Dian Candra Rini Novitasari
Jurnal Informatika Vol 9, No 2 (2022): Oktober 2022
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/inf.v9i2.12511

Cedera panggul dan acetabular merupakan cedera yang jarang terjadi, terhitung sekitar 3% hingga 8% dari semua cedera. Meskipun angka kematian cedera panggul hanya terbatas pada 1-2%, apabila disertai dengan perdarahan intra-abdominal atau pada intracranial menimbulkan kematian tertinggi yaitu 50%. Kematian akibat cedera panggul terbilang tinggi ketika penanganan awal dan akurat tidak diperhatikan. Pada penelitian ini dilakukan bertujuan mendeteksi tingkat keparahan penderita cedera panggul menggunakan adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS). Bertujuan membantu medis dalam memberikan penanganan sesuai dengan tingkat keparahan cedera panggul. Penelitian dengan metode ANFIS untuk mendeteksi keparahan cedera panggul mendapatkan nilai akurasi, presisi, sensitifitas dan F-skor sebesar 100%.

Cluster Analysis of Environmental Pollution in Indonesia Using Complete Linkage Method with Elbow Optimization Adelia Damayanti; Wika Dianita Utami; Dian Candra Rini Novitasari; Putroue Keumala Intan; Mohammad Lail Kurniawan
JTAM (Jurnal Teori dan Aplikasi Matematika) Vol 7, No 2 (2023): April
Publisher : Universitas Muhammadiyah Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31764/jtam.v7i2.12961

The issue of environmental contamination remains unsolved. The problem continues to have a substantial detrimental impact. This research aimed to identify provinces in Indonesia with high or low levels of environmental pollution so that the government may offer treatment to provinces with high levels of pollution and seek a significant reduction in the incidence of environmental pollution in Indonesia. Clustering is required to identify provinces with high and low pollution levels using the complete linkage method because this method can provide tight clusters and is less impacted by outliers. The analysis of the complete linkage method with Elbow optimization revealed two optimal clusters, namely high and low clusters. The high cluster consists of three provinces: Central Java, West Java, and East Java. The low cluster consists of 31 provinces. This research used a Silhouette Coefficient validity test. The value of the Silhouette Coefficient is 0.75. The value indicates that the data object is in the correct cluster and that the cluster structure is relatively strong.

Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Jamsostek Mobile Menggunakan Metode Support Vector Machine Vina Fitriyana; Lutfi Hakim; Dian Candra Rini Novitasari; Ahmad Hanif Asyhar
Jurnal Buana Informatika Vol. 14 No. 01 (2023): Jurnal Buana Informatika, Volume 14, Nomor 1, April 2023
Publisher : Universitas Atma Jaya Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24002/jbi.v14i01.6909

Sentiment Analysis of Jamsostek Mobile Application Reviews Using the Support Vector Machine Method. Today's technology is evolving quickly, leading to new developments that have helped produce JMO and other mobile applications that can be useful to Indonesians. The reviews or comments in the JMO can be used as a gauge for quality and user satisfaction. This study aims to analyze the quality of JMO applications and classify reviews or opinions into positive, negative, and neutral categories through sentiment analysis. The Support Vector Machine method is used in this analysis process with a linear kernel approach to determine the level of accuracy of classifying JMO application reviews. Research shows that classifying the SVM method against sentiment analysis of reviews or JMO application reviews produces the best accuracy scores, obtaining results with accuracy of 96%, precision of 92%, recall of 96%, and f1-score of 94%, while for the results of most reviews are positive category reviews with a total of 17.571.Keywords: sentiment analysis, JMO, SVM, linear kernel Perkembangan pesat teknologi saat ini memunculkan inovasi baru untuk menciptakan berbagai aplikasi mobile yang dapat memberi kemudahan bagi masyarakat Indonesia, salah satunya yaitu JMO. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kualitas aplikasi JMO dan mengklasifikasikan ulasan atau opini kedalam kategori positif, negatif dan netral melalui analisis sentimen. Metode Support Vector Machine digunakan pada proses analisis ini dengan pendekatan kernel linear untuk mengetahui tingkat akurasi dari pengklasifikasian ulasan aplikasi JMO tersebut. Penelitian menunjukkan bahwa pengklasifikasian metode SVM terhadap analisis sentimen ulasan atau review aplikasi JMO menghasilkan nilai akurasi terbaik, didapatkan hasil dengan accuracy 96%, precision 92%, recall 96%, dan f1-score 94%, sedangkan untuk hasil ulasan terbanyak adalah ulasan berkategori positif dengan jumlah 17.571.Kata Kunci: analisis sentimen, JMO, SVM, kernel linear

CLUSTERING DAERAH BANJIR DI JAWA TIMUR DENGAN ALGORITMA FUZZY C-MEANS Ifadah, Corii; Ratnasari, Cristanti Dwi; Novitasari, Dian Candra Rini
Dinamika Informatika : Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Vol 14 No 2 (2022)
Publisher : Fakultas Teknologi Informasi Universitas Stikubank (Unisbank) Semarang

Application Random Forest Method for Sentiment Analysis in Jamsostek Mobile Review Tasya Auliya Ulul Azmi; Luthfi Hakim; Dian Candra Rini Novitasari; Wika Dianita Utami Dianita Utami
Telematika Vol 20, No 1 (2023): Edisi Februari 2023
Publisher : Jurusan Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31315/telematika.v20i1.8868

Purpose: This study aims to monitor the service quality of JMO applications from time to time by classifying JMO user reviews into the class of positive, neutral, and negative sentiments.Design/methodology/approach : The method used in this study is the random forest classification method. Data processing in this study uses feature extraction, TF-IDF and labeling with the lexicon-based method.Findings/result: Based on the research results, it was found that the highest frequency of classification was the positive class with 17571 reviews compared to the neutral class with 8701 reviews and the negative class with 3876 reviews with an accuracy evaluation value of 93%, precision 88%, recall 93%, and f1-score 90%.Originality/value/state of the art:This study uses 150737 reviews that have been pre-processed using the random forest method and TF-IDF and lexicon-based feature extraction.

Co-Authors Abdulloh Hamid Abdulloh Hamid Adam Fahmi Khariri Adelia Damayanti Adyanti, Deasy Ahmad Hanif Asyhar Ahmad Hanif Asyhar Ahmad Hidayatullah Ahmad Lubab Ahmad Yusuf Ahmad Zoebad Foeady Ahmad Zoebad Foeady Alvin Nuralif Ramadanti Arifin, Ahmad Zaenal Aris Fanani Aris Fanani Chalawatul Ais Deasy Adyanti Dewi Sulistiyawati Dilla Dwi Kartika Dina Zatusiva Haq Dina Zatusiva Haq Diva Ayu Safitri Nur Maghfiroh Elen Riswana Safila Putri Evi Septya Putri Fahriza Novianti Fajar Setiawan Fajar Setiawan Fajar Setiawan FAJAR SETIAWAN Fajar Setiawan Faris Mushlihul Amin Ferryan, Dhandy Ahmad Firmansjah, Muhammad Foeady, Ahmad Zoebad Galuh Andriani Ganeshar B.D. Prasanda Gede Gangga Wisnawa Gita Purnamasari R Hani Khaulasari Hanimatim Mu'jizah Ifadah, Corii Ilmiatul Mardiyah Indra Ariyanto Wijaya Irkhana Indaka Zulfa Jauharotul Inayah Kusaeri Kusaeri Luluk Mahfiroh Lutfi Hakim Lutfi Hakim Luthfi Hakim M. Hasan Bisri Mayandah Farmita Moh. Hafiyusholeh Moh. Hafiyusholeh Moh. Hafiyusholeh Moh. Hafiyusholeh Mohammad Lail Kurniawan Mohammad Rizal Abidin Monika Refiana Nurfadila MUHAMMAD FAHRUR ROZI Muhammad Fahrur Rozi Muhammad Syaifulloh Fattah Muhammad Thohir Musfiroh Musfiroh Nanang Widodo Nanang Widodo Nanang Widodo Nisa Trianifa Noviati Maharani Sunariadi Noviati Maharani Sunariadi Nur Afifah Nur Hidayah Nurissaidah Ulinnuha Nurissaidah Ulinnuha Nurissaidah Ulinnuha Putri Wulandari Putroue Keumala Intan Putroue Keumala Intan Putroue Keumala Intan Putroue Keumala Intan Rafika Veriani Ratnasari, Cristanti Dwi RIFA ATUL HASANAH Rifa Atul Hasanah Rozi, Muhammad Fahrur Sari, Ghaluh Indah Permata Setiawan, Fajar Siti Nur Fadilah Siti Nur Fadilah Siti Ria Riqmawatin Suwanto Suwanto Suwanto Suwanto Tasya Auliya Ulul Azmi Thohir, Muhammad Ulinnuha, Nurissaidah Umi Masruroh Kusman Unix Izyah Arfianti USWATUN KHASANAH Utami, Tri Mar'ati Nur Veriani, Rafika Vina Fitriyana Wanda N.P. Sunaryo Wika Dianita Utami Wika Dianita Utami Wika Dianita Utami Wika Dianita Utami Wika Dianita Utami Wika Dianita Utami Dianita Utami Yasirah Rezqita Aisyah Yasmin Yuni Hariningsih Yuniar Farida Yuniar Farida, Yuniar Yuyun Monita Yuyun Monita Zulfa, Elok Indana

Title

Found 45 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 45 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 45 Documents
Search