Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
4.294
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Bianglala Informatika : Jurnal Komputer dan Informatika Akademi Bina Sarana Informatika Yogyakarta SMARTICS Journal Jurnal Informatika Global Infotek : Jurnal Informatika dan Teknologi Madaniya Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer) Infotech: Jurnal Informatika & Teknologi Jurnal SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen Informatika dan Komputer) Jurnal Dinamika Informatika (JDI) Duta.com : Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Komunikasi Proceeding of International Conference Health, Science And Technology (ICOHETECH) Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis
Hartanti, Dwi
Universitas Duta Bangsa Surakarta
Religion Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Physics

Published : 34 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 34 Documents
Search

 1   2   3   4 
Penerapan Association Rule Menggunakan Apriori Untuk Rekomendasi Produksi Roti Dwi Hartanti; Indah Nofikasari; Muhammad Arizal Yusuf Hermawan; Dwi Handayani
Bianglala Informatika Vol 9, No 1 (2021): Bianglala Informatika 2021
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/bi.v9i1.9941

Abstract

Bisnis mulai berkembang pesat pada masa sekarang. Salah satunya adalah bisnis dalam bidang bakery. Mega Saputera Bakery merupakan salah satu usaha dibidang penjulaan roti. Banyak jenis roti yang dijual dengan rasa yang berbeda-beda antara lain roti pisang coklat, roti mocca, roti konde, roti donat, roti pisang coklat goreng, roti kelapa, roti strawberry dan roti nanas. Dalam satu hari banyak transaksi yang terjadi pada pembelian roti. Tujuan dari penelitian yang dilakukan dengan pemodelan association rule untuk mengetahui pola pembelian roti oleh konsumen. Berdasarkan pola pembelian maka dapat di rekomendasikan produksi roti. Rekomendasi ini akan bermanfaat dalam prosuksi roti sehingga dalam produksi roti akan lebih optimal dan tidak merugikan pemilik karena banyak roti yang tidak terjual. Pada penelitian yang dilakukan nilai support dan nilai confident yang digunakan niali support minimal 25% dan nilai confident minimal 70%. Hasil penelitian didapatkan hasil untuk kombinasi 2 itemset didapatkan 11 kombnasi 2 itemset, 10 kombinasi 3 itemset dan 5 Kombinasi 4 itemset. Nilai lift ratio paling tinggi 2,073 dan paling rendah 1.285
Fuzzy Topsis System Untuk Pemilihan Atlet Balap Sepeda Terbaik Arif Wicaksono Septyanto; Faulinda Ely Nastiti; Joni Maulindar; Dwi Hartanti
Jurnal Dinamika Informatika Vol 9 No 2 (2020): Jurnal Dinamika Informatika
Publisher : Universitas PGRI Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1211.734 KB)

Abstract

Balap sepeda merupakan salah satu olahraga yang di membutuhkan atlet dalam perlombaannya. Atlet yang terbaik merupakan salah satu hal yang wajib dimiliki oleh sebuah komunitas. Masalah yang ada pada penentuan atlet balap sepeda masih secara manual belum terdapatnya teknologi dalam penentuan atlet balap sepeda. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk penentuan atlet balap sepeda terbaik.Dalam penentuan atlet balap sepeda terbaik kriteria yang akan digunakan seperti kriteria tinggi badan, berat badan, lari, sit and reach, push up, sit up,ergo, beep/balke, kayuh. Metode fuzzy dan topsis dapat diterapkan dalam pendukung keputusan penentuan atlet balap sepeda terbaik yang tersajikan dalam bentuk perangkingan atlet balap sepeda terbaik. Hasil dari penelitian yang telah dilakukan didapatka nilai paling tinggi sehingga didapat atlet balap sepeda terbaik dengan nilai 0.878.
Penerapan Data Mining untuk Memprediksi Jumlah Produk Terlaris Menggunakan Algoritma Naive Bayes Studi Kasus (Toko Prapti) Robi Wariyanto Abdullah; Dwi Hartanti; Hanifah Permatasari; Arif Wicaksono Septyanto; Yuda Abi Bagaskara
Jurnal Informatika Global Vol 13, No 1
Publisher : UNIVERSITAS INDO GLOBAL MANDIRI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36982/jiig.v13i1.2060

Abstract

Toko Prapti is a small privately owned company that sells basic necessities,. So far, the prapti shop produces sales data every day, but the results obtained show that the prapti shop has not maximized the data so that it becomes a data accumulation. Therefore, the researcher conducted a study on product sales data by utilizing and applying data mining using the nave Bayes classifier algorithm to determine the interest in purchasing goods at the prapti shop. data. In this study, the author uses the waterfall system development method. The author implements this research using a web programming language, namely PHP, using the CodeIgniter framework with MySQl database. The system built with the nave Bayes algorithm includes product sales data, nave calculations of each attribute and reporting. This system produces 4 attributes that greatly affect the results of the classification. The attributes used in this research are the attributes are quarter 1, quarter 2, quarter 3 and quarter 4. Prediction results obtained using the nave Bayes algorithm produce information that can be used by stores to identify the best-selling products purchased by consumers so that it can help prapti shops to find and determine the target market more accurately. Sources of data taken from the previous 1 year with system accuracy using a confusion matrix resulted in 83.3% accuracy, 84.2% precision and 88.9% recall.    Keywords : Data mining, Nave bayes Classifier, Code Igniter, Confusion Matrix
Rancang Bangun E-Commerce Paket Pemasaran Digital Social Media (Follower, Likes, Views) Eka Wijanarka Satata Putra; Hanifah Permatasari; Dwi Hartanti
Jurnal DutaCom Vol 15 No 1
Publisher : LPPM Universitas Duta Bangsa Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (3235.028 KB) | DOI: 10.47701/dutacom.v15i1.2002

Abstract

Saat ini Pemasaran Digital Social Media sangat diminati oleh masyarakat, dimana banyak konsumen menginginkan akun social media mereka memiliki follower, likes dan viewer yang banyak. Hal ini bertujuan untuk dapat meningkatkan Brand Awareness dan Kepercayaan pelanggan terhadap produk yang ditawarkan oleh penjual pemilik akun social media tersebut. Tapi, segala strategi social media yang disusun akan menjadi percuma apabila akun anda tidak memiliki follower dan mayoritas orang mem-follow akun social media anda terkadang telah memiliki info tentang bisnis dan produk yang anda jual, meskipun mereka belum pernah sama sekali melakukan pembelian. Tetapi, mereka dapat menjadi agen tidak resmi yang akan menyuarakan konten dari social media anda. Itulah mengapa penting bagi anda memiliki follower, likes, dan viewers yang banyak. Oleh karena itu penulis mengembangkan Website dengan metode Software Development Life Cycle (SDLC) yang dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database MYSQL. Yang bertujuan untuk dapat membantu dan mempermudah pengelolaan informasi penjualan follower, likes, dan viewers kepada pembeli, serta memberikan informasi secara realtime sehingga diharapkan sistem yang dibuat nantinya juga akan membantu untuk menghasilkan service layanan jasa penambahan follower, likes, views terhadap akun social media yang menginginkan penambahan jasa social media tersebut agar lebih cepat dan akurat serta dapat mengefisiensikan waktu.
Layanan Online Laporan Kehilangan Barang Pada Polres Karanganyar Berbasis Mobile Dyah Aprimavista Cahyani; Dwi Hartanti; Sopingi Sopingi
Jurnal DutaCom Vol 14 No 2
Publisher : LPPM Universitas Duta Bangsa Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1043 KB) | DOI: 10.47701/dutacom.v14i2.2021

Abstract

Berdasarkan banyaknya data para pelapor kepada petugas Sentra Pelayanan Kepolisian Terpadu (SPKT) Polres Karanganyar menyebabkan terjadinya ketidakteraturan manajemen data sehingga menimbulkan kesulitan bagi petugas dalam hal penyimpanan data para pelapor, pencarian data para pelapor serta kesulitan dalam hal menghitung jumlah laporan kehilangan setiap harinya. Selain itu data pelapor tidak tersimpan secara otomatis dalam database, sehingga beresiko terjadinya kehilangan data. Maka diusulkan pembuatan Sistem Informasi Pelaporan Kehilangan Barang pada Polres Karanganyar Berbasis Android, yang dapat mempermudahkan petugas dan masyarakat. Metode pengembangan sistem yang digunakan pada sistem ini adalah waterfall. Metode ini menyediakan alur yang berurutan, mulai dari analisis sistem, desain perancangan sistem, implementasi sistem, pengujian sistem, pemeliharaan sistem. Metode pengujian yang digunakan untuk menguji Sistem Informasi Pelaporan Kehilangan Barang pada Polres Karanganyar Berbasis Android ini adalah menggunakan metode black box dimana setiap tampilan dan fungsi yang ada di dalam sistem informasi ini akan di uji. Hasil pengujian yang dilakukan dapat berjalan dengan baik dan sesuai fungsinya.
KNOWLEDGE BASED RECOMMENDATION MODELING FOR CLOTHING PRODUCT SELECTION RECOMMENDATION SYSTEM Vihi Atina; Dwi Hartanti
Jurnal Teknik Informatika (Jutif) Vol. 3 No. 5 (2022): JUTIF Volume 3, Number 5, October 2022
Publisher : Informatika, Universitas Jenderal Soedirman

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20884/1.jutif.2022.3.5.584

Abstract

One of the markets which is the largest wholesaler of clothing in Central Java is the Klewer market area and its surroundings. The Simple Inc Store is one of the clothing stores in the area. Simple Inc Store is a large kiosk that sells clothing products in the form of various types of t-shirts, shirts, jackets, sweaters and pants. Sales of products in these stores are still done conventionally, namely customers come directly to the store to choose and buy products. The number of clothing products that are sold makes customers experience difficulties in the process of selecting clothing products. Therefore, it is necessary to develop a recommendation system that can assist customers in choosing clothing products. The purpose of this research is to create a Knowledge Based Recommendation model for the Recommendation System for Selection of Clothing Products. The system development method used in this research is Rapid Application Development (RAD), which consists of stages, namely business modeling, data modeling and process modeling. The recommendation system method used in this research is knowledge based recommendation. Knowledge based recommendation has the advantage of being able to set the level of user priority based on the user's needs for the product by calculating the similarity value between customer needs and clothing product attributes. Knowledge based recommendation modeling for this clothing product selection recommendation system can provide 5 choices of clothing product search attributes, namely brand, price, material, color and size. Based on the results of modeling the knowledge based recommendation method with 20 sample data, it can provide recommendations for clothing products based on the criteria needed by customers by calculating the similarity value between customer needs and the attributes possessed by each clothing product. Clothing products with the highest similarity value will be displayed as a result of clothing product recommendations, namely the highest similarity value of 0.6 is obtained for Maternal t-shirts. The results of this knowledge-based recommendation modeling can be used as a reference in developing a recommendation system for the selection of clothing products.
CLOTHING PRODUCT SELECTION RECOMMENDATION SYSTEM WITH KNOWLEDGE BASED RECOMMENDATION METHOD Vihi Atina; Dwi Hartanti
Proceeding of International Conference on Science, Health, And Technology Proceeding of the 3rd International Conference Health, Science And Technology (ICOHETECH)
Publisher : LPPM Universitas Duta Bangsa Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (732.633 KB) | DOI: 10.47701/icohetech.v3i1.2267

Abstract

The market which is the largest wholesaler of clothing in Central Java is the Klewer market area and its surroundings. One of the clothing stores in the area is the Simple Inc Store. Simple Inc Store is a large kiosk that sells clothing products in the form of various types of shirts, t-shirts, jackets, sweaters and pants. Sales of products in these stores are still done conventionally, namely customers come directly to the store to choose and buy products. The number of clothing products that are sold makes customers experience difficulties in the process of selecting clothing products. Therefore, it is necessary to develop a recommendation system that can assist customers in choosing clothing products. The purpose of this study is to build a Recommendation System for Selection of Clothing Products by applying the Knowledge Based Recommendation method. The research method used in this research is Rapid Application Development (RAD) which consists of 5 stages, namely Business Modeling, Data Modeling, Process Modeling, Application Generation, and Testing. Knowledge based recommendation has the advantage of being able to set the level of user priority based on the user's needs for the product. Knowledge based recommendation on the recommendation system for the selection of clothing products can provide 5 choices of search attributes for clothing products, namely brand, price, material, color and size. clothing product selection recommendation system can display clothing product information, perform clothing searches based on customer needs based on a choice of 5 attributes and can display clothing product recommendations. Clothing products with the highest similarity value are displayed as clothing product recommendations. The results of the system testing using the blackbox testing method show that the functions in the recommendation system for selecting clothing products have successfully run as expected.
Sistem Rekomendasi Pemilihan Paket Instalasi CCTV menggunakan Metode Knowledge Based pada CCTV Center Delanggu Matin Muhith; Dwi Hartanti; Joni Maulindar
Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis (SENATIB) 2022
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Duta Bangsa Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (354.459 KB)

Abstract

Pada masa sekarang banyak aksi kriminal yangterjadi seperti pencurian dan pembobolan rumah atau tempatusaha. Dari beberapa kasus belum dapat terselesaikandikarenakan kurangnya saksi kunci atau bukti pendukunguntuk mengusut kriminal tersebut. Bagi pengguna, memilihCCTV yang sesuai merupakan hal penting, jika salah dapatmenyebabkan hasil perekaman kurang sesuai. Dari berbagaimerk tersebut memiliki tipe yang beragam yang dapatdisesuaikan kebutuhan mulai untuk kebutuhan rumah,peternakan, toko, kantor hingga pabrik. Pengguna dalammemilih kamera CCTV harus langsung datang ke kantor danberkonsultasi dengan pihak sales. Bagi pengguna yangmemiliki kesibukan hal ini tidak dapat dilakukan karenabiasanya konsultasi membutuhkan waktu agak lama. Dilihatdari permasalahan pengguna untuk mendapatkan rekomendasiCCTV dan untuk meningkatkan efisiensi kerja dari sales makapenulis ingin membuat sistem rekomendasi pemilihan paketinstalasi CCTV dengan metode knowledge based denganpendekatan constraint based yang merekomendasikan item,berdasarkan aturan eksplisit yang ditentukan sebagai batasan.
PERANCANGAN APLIKASI DETEKSI RISIKO TINGGI PADA KEHAMILAN MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST BERBASIS MOBILE DI DESA BOLOPLERET KABUPATEN KLATEN Rifqi Firdausi Arafad; Joni Maulindar; Dwi Hartanti
Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis (SENATIB) 2022
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Duta Bangsa Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (383.164 KB)

Abstract

Risiko tinggi kehamilan adalah suatu kehamilan yangmemiliki risiko lebih besar dari biasanya (baik bagi ibu maupunbayinya), dan dapat terjadinya penyakit atau kecacatan maupunkematian sebelum ataupun sesudah persalinan. Risiko tinggikehamilan ini dapat membahayakan ibu maupun bayi yangsedang dikandung, karena dampaknya yang besar sepertikematian pada ibu atau bayi. Kasus kematian ibu hamil diIndonesia pada tahun 2017 yaitu sebesar 177 setiap 100.000kelahiran. Jumlah ini lebih besar jika dibandingkan negaraASEAN lainnya seperti Malaysia yaitu sebesar 29 setiap100.000 kelahiran dan Thailand yaitu sebesar 37 setiap 100.000kelahiran Program one client one kader ini merupakanpelibatan kader dalam upaya pemantauan dan pendampinganibu hamil yang dalam pelaksanaannya satu kader hanyamendampingi satu ibu hamil yang berbasis dalam kewilayahanDi desa Bolopleret, pelaksanaan program one client one kaderdilaksanakan dengan sangat baik. Namun pelaksanaan programini masih dilakukan secara manual. Oleh karena itu, denganperkembangan teknologi diharapkan dapat membantumempercepat proses pendeteksian risiko tinggi ibu hamil. Salahsatu teknologi yang dapat
SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT INFEKSIUS HEWAN TERNAK SAPI Anjar Setiawan; Vihi Atina; Dwi Hartanti
Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis (SENATIB) 2022
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Duta Bangsa Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (436.032 KB)

Abstract

Abstrak—Biasanya peternak menanganinya dengan membuatjamu tradisional berupa campuran telur ayam jawa, madu, tempeyang setengah berjamur lalu digoreng dan dicampur jadi satu dandiberikan ke sapi tersebut. Setelah ditunggu dua sampai tiga jammasih belum ada perubahan peternak langsung menghubungimantri atau pakar terdekat untuk memberikan solusi awal bagimasalah peternak di daerah Boyolali terutama infeksius ternak sapi yaitu sapi helminthiasis (cacingan) yang diare terus-menerus, keluar cacing dari lubang anus, dan nafsu makan berkurang. Extreme Program merupakan metodologi dalampengembangan agile software development metodologis yangberfokus pada pengkodean (coding) yang menjadi aktivitasutama dalam semua tahapan pada siklus pengembanganperangkat lunak. Dengan 4 metode Extreme Programming yangdilakukan yaitu planning, design, coding, dan testing. MetodeCF digunakan dalam penerapan sistem pakar ini untuk mengukurtingkat kepastian dalam mendiagnosis penyakit. Sistem pakaryang dihasilkan terdapat dua hak akses yaitu pakar danpengguna. Fitur hak akses pakar yaitu admin, penyakit, gejala,pengetahuan, post keterangan, ubah password, dan tentang.Kemudian hak akses pengguna yaitu keterangan penyakit,diagnosa penyakit, riwayat penyakit, info harga dan tentang padamenu beranda. Kesimpulan testing (pengujian) berhasilmenerapkan pengujian sistem menggunkan metode black boxtesting, pengujian perhitungan, dan pengujian kuesioner.Pengujian kuesioner untuk pakar memiliki nilai rata-rata totalpresentase setuju 100% dan untuk pengguna memiliki rata-ratatotal presentase sangat setuju 25% dan setuju 75%.
Co-Authors Adi Tiyas Ahmad Fathoni Afu Ichsan Pradana Alvian Ahmada Akhbar Anjar Setiawan Ardhi Tiya Setiawan Arif Wicaksono Septyanto Atina, Vihi Avianto Adi Pratama Bagas Muttaqi Bagus Adi Nugroho Bagus Irfanzah Arda Nugraha Bayu Tri Pramono Daffa Rizki Putra Noordi Dika Adi Pratama Divangga Revansa Arya Pradhana Dwi Handayani Dwi Kurniawan Saputro Dyah Aprimavista Cahyani Eka Wijanarka Satata Putra Enggar Wijaya Putra Ester Anugrayningtyas Faulinda Ely Nastiti Fitroh Ahmad Abdul Aziz Hanifah Permatasari Hasda Surya Putra Hiskia Kus Setiawan Indah Nofikasari Iqbal Hanan Junaidi Irfan Agus Prastowo Kevin Yoga Ananta Leny Monica Lidia Earlene Rendhiva Lola Sekar Arum Maskhul Ryan Ibrahim Matin Muhith Maulindar, Joni Meraldy Fiko Rastio Ajie Mochammad Naufal Bagaskara Muhamad Daivany Nur Auilya Saleh Muhammad Arizal Yusuf Hermawan Muhammad Nur Ikhsanuddin Nadia Amalia Putri Nanang Setiawan Neha Poetri Setiawati Nurbagus Saputro Praba Milantino A.R.K Pramudya Aziz Wisnuadi Puput Dwi Mandiri Raditya Koesyan Dipo Pramukti Restu Gilang Wijanarko Rifqi Firdausi Arafad Rizki Hendra Kusuma Robi Wariyanto Abdullah Sandy Yustisio Oktaviandra Shelvi Azizah Sopingi Sri Lestari Ummi Kultsum Vincentius Anggarda P.M Wahyu Adi Pratama Yasinta istiqomah Yuda Abi Bagaskara Zariel Ardian Ekovih