Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
4.018
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Mnemonic JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika)
Hartami Santi, Indyah
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

Published : 31 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 30 Documents
Search
Journal : JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika)

 1   2   3 
PENERAPAN NAVIE BAYESIAN UNTUK MENDIAGNOSA PENYAKIT AYAM BROILER: Studi Kasus di Wilayah Ngaglik, Srengat, Kabupaten Blitar Rumys, Jaguar; Hartami Santi, Indyah; Fanny , Dimas
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 7 No. 2 (2023): JATI Vol. 7 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v7i2.7265

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengatasi permasalahan yang sering terjadi pada peternakan yaitu sering terjadi gejala penyakit yang terjadi pada ayam sehingga peternak membutuhkan seorang pakar atau dokter untuk mendiagnosa penyakit yang terjadi.Perkembangan penyakit hewan unggas sangat cepat sehingga dibutuhkan alat bantu untuk mendiagnosa penyakit ayam tersebut.Oleh karena itu diperlukan alat atau sistem yang memiliki kemampuan dalam mendiagnosa penyakit pada ayam broiler.Salah satu alternatif untuk mengatasi permasalahan tersebut dapat menerapkan metode Naive Bayesian.Metode ini sederhana karena metode ini merupakan pengklasifikasian statistik yang dapat digunakan untuk memprediksi keanggotaan suatu class sehingga metode ini dalam mendiagnosa ialah dapat memprediksi kemungkinan penyakit muncul berdasarkan gejala gejala yang di alami oleh ayam. Kelayakan metode ini ialah layak digunakan karena hasil pengujian menggunakan Confusion Matrix pada penerapan Navie Bayesian dengan cara membandingkan diagnosa pakar dan diagnosa dari sistem navie bayesian menunjukkan hasil yang baik dengan nilai Sensifity 98,99%, Spectifity 98,02%, Accuracy 98,97% dan Error Rate 2,02%.
PENERAPAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK PREDIKSI HARGA JAGUNG DENGAN PENGUJIAN RMSE Tri Wijaya, Sandy; Hartami Santi, Indyah; Wulansari, Zunita
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 7 No. 2 (2023): JATI Vol. 7 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v7i2.7391

Abstract

Jagung merupakan salah satu komoditas pertanian yang penting di Indonesia, baik sebagai bahan pangan maupun sebagai bahan industri. Namun, pada tahun 2022, produksi jagung mengalami penurunan menjadi sebesar 339.788,4 ton, sedangkan untuk permintaan jagung pada tahun 2022 sebesar 36.527 ton dan penawaran sebesar 298.508 ton. Penurunan produksi dapat berdampak pada pasokan jagung yang tersedia, maka harga jagung juga akan mengalami fluktuasi yang dapat mempengaruhi ekonomi petani, peternak maupun industri yang menggunakan bahan dasar jagung. Adapun tujuan dari penelitian ini yaitu memprediksi harga jagung menggunakan metode K-Nearest Neighbor (K-NN) di Kabupaten Tulungagung yang menghasilkan harga prediksi harga jagung pada bulan Mei dan menguji metode untuk mengetahui tingkat akurasinya. Pengujian dari prediksi menggunakan metode Root Mean Square Error (RMSE) yang menghasilkan tingkat error 185,1497 dan persentase sebesar 95%.
PENERAPAN SVM DALAM ANALISIS SENTIMEN PADA EDLINK MENGGUNAKAN PENGUJIAN CONFUSION MATRIX Rininda, Gistinia; Hartami Santi, Indyah; Kirom, Sabitul
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 7 No. 5 (2023): JATI Vol. 7 No. 5
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v7i5.7420

Abstract

Edlink adalah aplikasi yang membantu siswa dan dosen melakukan kegiatan pembelajaran secara daring. Namun, suatu aplikasi selalu memiliki kekurangan sehingga menimbulkan komentar dari pengguna aplikasi. Oleh karena itu penelitian ini bertujuan menganalisis sentimen komentar aplikasi Edlink untuk mempertimbangkan pemasalahan yang ada. Analisis sentimen merupakan proses menganalisis text untuk menentukan kecenderungan opini publik. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah Support Vector Machine (SVM). Langkah awal yang dilakukan yaitu mengumpulkan data ulasan pengguna aplikasi Edlink menggunakan teknik scrapping dan menghasilkan 86 data. Kemudian dilakukan proses preprocessing data yang meliputi labelling, case folding, cleaning, tokenezing, stopwords removal, dan steeming kemudian dilakukan pembobotan kata TF IDF dan diklasifikasikan menggunakan metode SVM, perhitungan performa menggunakan teknik confusion matrix menghasilkan nilai sentimen positif sebesar 24% dan pengujian precision sebesar 100% dan recall 25%, sedangkan kelas sentimen negatif sebesar 76% dan pengujian precision 81% dan recall 100% sehingga mendapatkan tingkat keakuratan sebesar 82%.
PENERAPAN LOGIKA FUZZY METODE TSUKAMOTO UNTUK PREDIKSI JUMLAH MAHASISWA BARU Suharyudi Onoaji, Ambal; Hartami Santi, Indyah; Chulkamdi, Mukh Taofik
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 7 No. 5 (2023): JATI Vol. 7 No. 5
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v7i5.7480

Abstract

Pendidikan menjadi faktor penting dalam meningkatkan kualitas hidup suantu bangsa, untuk mempromosikan kemajuan pendidikan diperlukan fasilitas penunjang kebutuhan mahasiswa yang berkualitas. Fluktuasi jumlah mahasiswa baru selama 4 tahun terakhir telah menyulitkan analisis dan perencanaan kebijakan oleh pihak universitas. Maka dari itu penelitian ini bertujuan untuk menerapkan logika fuzzy dengan metode Tsukamoto dalam memprediksi jumlah mahasiswa baru untuk tahun mendatang pada Universitas xyz. Dalam penelitian ini, metode kuantitatif dengan pendekatan deskriptif digunakan untuk mengumpulkan dan menganalisis data jumlah mahasiswa baru di 9 fakultas. Langkah-langkah penelitian ini meliputi fuzzyfikasi, inferensi fuzzy, dan defuzzyfikasi yang sesuai dengan flowchart logika fuzzy. Fuzzyfikasi digunakan untuk mengubah data numerik menjadi variabel linguistik, sedangkan inferensi fuzzy dilakukan untuk menyusun aturan-aturan fuzzy berdasarkan data historis yang ada. Selanjutnya, defuzzyfikasi digunakan untuk menghasilkan nilai prediksi jumlah mahasiswa baru. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa logika fuzzy dengan metode Tsukamoto dapat digunakan dalam memprediksi jumlah mahasiswa baru pada Universitas xyz. Dengan demikian, metode ini dapat membantu pihak universitas dalam perencanaan dan pengambilan keputusan terkait jumlah mahasiswa baru.
PENENTUAN JASA PENGIRIMAN BARANG ONLINE TERBAIK MENGGUNAKAN METODE TOPSIS Febria Pitaloka, Rika; Hartami Santi, Indyah; Febrinita, Filda
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 7 No. 5 (2023): JATI Vol. 7 No. 5
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v7i5.7515

Abstract

Dallalm pembelialn online kita bisa menggunalkaln jalsal pengirimaln untuk mengantarkan barang yang kita pesan. Nalmun dengaln aldalnyal berbalgali malcalm jenis lalyalnaln jalsal pengirimaln balralng yalng tersedial, walrgal desal meralsal bingung untuk memilih malnal yalng terbalik, kalrenal sering kalli mengallalmi permalsallalhaln yalng merugikaln warga desa. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan sistem pendukung keputusan menggunakan metode TOPSIS dalam menentukan alternatif jasa pengiriman barang terbaik dengan mempertimbangkan beberapa kriteria-kriteria penting yang digunakan untuk mendapatkan keputusan solusi terbaik di desa Bangsri. Dalam menentukan solusi alternatif terbaik, peneliti menggunakan metode TOPSIS dengan 5 alternatif dan 6 kriteria. Alternatif pada penelitian ini yaitu JNE, J&T, Pos Indonesia, SiCepat dan TIKI. Kriteria yang digunakan yaitu ketepatan waktu pengiriman, biaya pengiriman, keamanan pengiriman, kualitas pelayanan, penanganan barang dan jarak pengiriman. Bobot untuk setiap kriteriannnya yaitu 0.20, 0.20, 0.20, 0.15, 0.15, dan 0.10. Hasil yang diperoleh dari metode TOPSIS yaitu J&T mendapatkan peringkat pertama dan menjadi solusi terbaik dengan nilai 0.796, diikuti dengan JNE mendapatkan nilai 0.725, SiCepat mendapatkan nilai 0.701, TIKI mendapatkan nilai 0.692 dan Pos Indonesia mendapatkan nilai 0.647.
RANCANG BANGUN PROTOTIPE ROBOT PEMBUAT HANGER BERBASIS ARDUINO UNO Hidayat, Nur; Hartami Santi, Indyah; Yuana, Haris
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 7 No. 5 (2023): JATI Vol. 7 No. 5
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v7i5.7536

Abstract

Latar belakang dari perancangan robot pembuat gantungan baju ini dikarenakan masih banyak dijumpai pengerjaan pembuatan gantungan baju yang masih sederhana. Oleh karena itu yang menjadi fokus dalam perancangan robot pembuat gantungan baju ini adalah meningkatkan efektifitas, efisiensi kerja dan kekuatan alat supaya dapat digunakan untuk menekuk kawat dengan diameter 1 mm. dalam merancang robot pembuat gantungan baju ini yang pertama adalah metode pengamatan alat yang sudah ada. Kemudian merancang alat penekuk plat yang meniru tahapan-tahapan pembuatan gantungan baju dengan cara manual. Tahap selanjutnya adalah perencanaan, perhitungan dan penggambaran untuk menentukan komponen – komponen yang digunakan. Tahap terakhir yaitu proses coding, perakitan, dan kalibrasi. Dari hasil perencanaan dan perhitungan menunjukkan bahwa robot pembuat gantungan baju ini mampu menekuk kawat dengan diameter kawat maksimum 1 mm. Hasil pengujian yang telah dilakukan, didapat beberapa kelebihan dan kekurangan alat. Kelebihan alat ini diantaranya robot bisa diprogram jeda waktu bergeraknya motor servo. Sedangkan kekurangan alat ini diantaranya, tidak terdapat perangkat pemuat untuk menarik kawat bahan gantungan baju, keypad untuk mengatur penekukan kawat satu kali aksi.
RANCANG BANGUN SISTEM REORDER POINT CV LOHJINAWI BERBASIS WEBSITE MENGGUNAKAN METODE WATERFALL Eko Widyanto, Danang; Hartami Santi, Indyah; Febrinita, Filda
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 7 No. 5 (2023): JATI Vol. 7 No. 5
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v7i5.7635

Abstract

Hutan merupakan suber daya alam yang melimpah salah satunya di sektor industry kayu, sedangkan Teknologi adalah hal yang tidak dapat dipisahkan dari segala bidang, salah satunya adalah CV Lohjinawi. Sebuah gudang di Kabupaten Blitar. sering terjadi masalah inventory gudang, dan sering terjadi kesalahan data barang. Oleh sebab itu penelitian ini bertujuan agar dapat merancang sebuah Sistem Reorder Point Persediaan Barang dan agar terjaga keseimbangan barang yang ada pada gudang. Sistem Reorder Point Persediaan Barang di Gudang CV Lohjinawi adalah sebuah sistem berbasis website yang dikembangkan menggunakan metode Waterfall, dengan menggunkan metode ini diharap mempermudah dalam pengerjaan dari pembuatan aplikai Sistem Reorder Point. Sedangkan untuk pengujian Penelitaian ini menggunakan metode blackbox testing untuk pengujiannya hasil yang diperoleh dari penelitian ini adalah Test Cest Form Login, Test dashboard, Test data master yang ter diri dari supplier, kategori maupun data barang, barang masuk, barang keluar, dan laporan. yang memperoleh hasil sebesar 100%. Dengan adanya penelitian ini suatu sistem reorder point persediaan barang pada gudang kayu ini dapat mempermudah dalam mengetahui jumlah persediaan barang yang tersedia di dalam suatu gudang dan mempermudah admin gudang dalam penyajian laporan persediaan keluar masuk barang juga mengetahui kapan untuk memesan barang lagi ke supplier.
IMPLEMENTASI ALGORITMA MONTE CARLO UNTUK PREDIKSI JUMLAH ANTRIAN CUCI MOBIL DAN MOTOR Prasetya, Hendra; Hartami Santi, Indyah; Primasari, Yusniarsi
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 7 No. 5 (2023): JATI Vol. 7 No. 5
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v7i5.7653

Abstract

Cuci Steam 77 merupakan perusahaan jasa yang memberikan pelayanan cuci mobil dan motor diwilayah kota blitar. Di layanan jasa ini sering sekali terjadi kehabisan bahan baku karena belum adanya safety stock dan prediksi jumlah antrian kendaraan. Prediksi memberikan banyak manfaat bagi layanan jasa untuk mempermudah pengelolaan bahan baku serta meningkatkan kwalitas layanan jasa. Kurangnya persediaan bahan baku pada bulan oktober sampai dengan desember tahun 2023 menjadikan layanan jasa sering kewalahan dalam mengontrol dan mengelola persediaan bahan baku sehingga perlu adanya suatu prediksi untuk memecahkan masalah dalam layanan jasa. Oleh karena itu, penelitian ini akan memprediksi jumlah antrian kendaraan dengan algoritma Monte Carlo yang diharap bisa membantu pengelolaan pada layanan jasa. Data yang diolah adalah data jumlah antrian bulan april 2022 sampai maret 2023. Hasil pengolahan data didapatkan bahwa tingkat akurasi prediksi menggunakan metide monte carlo sebesar 97,11 %. Algoritma Monte Carlo bisa digunakan untuk memprediksi antrian kendaraan di cuci steam 77 di bulan berikutnya sehiingga bisa mempermudah dalam pengambilan keputusan.
SISTEM UNTUK MENGHILANGKAN NOISE SALT AND PEPPER DENGAN PYTHON PADA CITRA DIGITAL Ali Mas’ud, Moh.; Hartami Santi, Indyah; Wulansari, Zunita
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 7 No. 5 (2023): JATI Vol. 7 No. 5
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v7i5.7718

Abstract

Dalam era digital, citra merupakan bentuk data visual yang sangat penting. Sayangnya, kualitas citra digital sering kali terganggu oleh berbagai jenis noise , termasuk noise salt and pepper, yang dapat mengurangi kejelasan dan akurasi informasi dalam citra tersebut. Penelitian ini dilaksanakan di studio foto Iswaraness dengan pendekatan penelitian RND. Data dikumpulkan melalui wawancara, kuesioner, observasi, dan referensi kepustakaan. Algoritma Median filter diterapkan untuk menghilangkan noise salt and pepper pada citra digital dan database MySQL akan digunakan untuk penyimpanan proses pengolahan citra digital. Penelitian ini bertujuan untuk menguji efektivitas sistem penghilangan noise salt and pepper dengan menggunakan metode blackbox testing. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Median filter dalam bahasa pemrograman Python berhasil secara signifikan mengatasi noise salt and pepper dalam citra digital. Hasil pengujian blackbox juga mengonfirmasi keberhasilan sistem ini. Temuan ini memberikan wawasan yang penting terkait potensi penggunaan metode ini dalam meningkatkan kualitas citra digital yang terpengaruh oleh noise salt and pepper.
IMPLEMENTASI METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING UNTUK MEMPREDIKSI TINGKAT PENGGUNAAN BAHAN PRODUKSI ROTI DAN KUE: STUDI KASUS : CV. DEA CAKE AND BAKERY Dwi Laksono, Idam; Hartami Santi, Indyah; Chulkamdi, M. Taofik
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 7 No. 5 (2023): JATI Vol. 7 No. 5
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v7i5.7780

Abstract

Perusahaan Cv. Dea Cake And Bakery merupakan salah satu perusahaan di bidang produksi makanan yang berfokus pada penjualan roti dan kue. Perusahaan ini dalam mengelola bahan produksi masih terdapat kendala saat memprediksi tingkat penggunaan bahan baku produksi. Kendala tersebut dapat berdampak signifikan bagi CV. Dea Cake And Bakery, seperti kurangnya ketersediaan barang yang mengakibatkan terganggunya produksi dan kelebihan barang produksi yang berpotensi menyebabkan pemborosan dan kedaluarsa. Sehingga diperlukan sistem prediksi yang lebih canggih dan efektif. Sistem tersebut dapat dibuat dengan methode Single Exponential Smoothing. Metode Single Exponential Smoothing adalah salah satu metode peramalan yang umum digunakan dalam analisis time series. Hasil penelitian menunjukkan bahwa implementasi metode Single Exponential Smoothing memberikan prediksi terhadap tingkat penggunaan bahan produksi roti dan kue di CV. Dea Cake And Bakery pada bulan juni 2023. Dari total 103 bahan, prediksi terbaik terdapat pada bahan Mentega Spreadable merek Simas yang berjumlah 146 bahan, Keju padat merek Wincheez yang berjumlah 208 bahan. Jumlah ramalan kedua bahan tersebut sama persis dengan data actual bulan Juni. Untuk pengujian akurasi menggunakan Mean Absolute Percentage Eror (MAPE) dari setiap bahan produksi roti dan kue memiliki rata rata 0,059%.
Co-Authors Adi Purnama, Candra Ali Mas’ud, Moh. Ananda, Wahyu Asrozy, Muhammad Faisal Bagus Wicaksono, Ilham Chulkamdi, Mukh Taofik Chulkamdi, Taofik Chulkhamdi, M. Taufik Cindy Intan Fanderella, Nur Dimas Fanny Hebrasianto Permadi Dwi Febriani, Riska Dwi Laksono, Idam Dwi Puspitasari, Wahyu Eko Widyanto, Danang Fahim Hidayatulloh, Mohammad Fanny , Dimas Fawwaz Nashrullah, Irfan Febria Pitaloka, Rika Febrinita, Filda Fikri Yunus, Moh. Handoyo, Ari Harits, M.Fata Nur Hatul Halimah, Hanik Hendra Prasetya Imas Tarini, Iges Kirana Ardani, Erviera Kirom, Sabitul Lailatul Mukaromah, Bintang M. Taofik Chulkamdi, M. Taofik Maulana Risfaul Ulum, Andika Mawaddah, Udkhiati Mei Sedi, Putri Motto Reza Arthana, Ocky Nur Hidayat Prasetiyawan, Wisnu Primasari, Yusniarsi Rahma Soraya, Anisha Ramadhan, Sahrul Ratib, Fatkhur Rimba Asmara, Virganda Rininda, Gistinia Rumys, Jaguar Sandi, Anisa Suharyudi Onoaji, Ambal Tazkiya Ramadhoni, Alfin Tri Wijaya, Sandy Wulansari, Zunita Yuana, Haris Yuniarti, Rima Yunis Teresa, Rizki