Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
1.665
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Journal of the Medical Sciences (Berkala Ilmu Kedokteran) Techno.Com: Jurnal Teknologi Informasi Jurnal Pseudocode JOIV : International Journal on Informatics Visualization Techno Nusa Mandiri : Journal of Computing and Information Technology Jurnal Infomedia JURNAL PengaMAS Information System Journal (INFOS) IJCOSIN : Indonesian Journal of Community Service and Innovation MATRIX : JURNAL MANAJEMEN TEKNOLOGI DAN INFORMATIKA JAMAS: Jurnal Abdi Masyarakat
Nugraha, Anggit Ferdita
Universitas Amikom Yogyakarta
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Immunology & microbiology Languange, Linguistic, Communication & Media Neuroscience Social Sciences Other

Published : 11 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 11 Documents
Search

 1   2 
Meta-Algorithms untuk Meningkatkan Kinerja Klasifikasi dalam Keberhasilan Telemarketing Perbankan Muhammad Eka Purbaya; Anggit Ferdita Nugraha; Sapriani Gustina; Muhammad Khusaini Azis
Techno.Com Vol 19, No 4 (2020): November 2020
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33633/tc.v19i4.3725

Abstract

Banyak bank dan perusahaan asuransi berinteraksi dengan pelanggan mereka menggunakan jasa telemarketing agar dapat lebih meningkatkan pendapatan bank dan mencapai target. Kompetisi yang ketat di industri perbankan membuat tenaga penjualan bank mengejar target terutama menjelang akhir tahun. Pelaku telemarketing atau biasa disebut telemarketer pada perbankan bertugas menghubungi nasabah potensial yang dilakukan secara berkala melalui sambungan telepon. Namun tidak semua nasabah mendapatkan respons yang positif, sering kali telemarketing menemui antipati dari nasabah sebelum proses komunikasi dilakukan. Pendekatan yang diusulkan untuk menemukan nasabah potensial adalah dengan cara klasifikasi data nasabah menggunakan pembelajaran mesin (machine learning). Penggunaan algoritme pembelajaran yang dilakukan secara tunggal memungkinkan untuk dikembangkan menggunakan meta-algorithms sehingga akan memaksimalkan kinerja klasifikasi dalam memprediksi target pelanggan atau nasabah yang sesuai dengan kebutuhan perusahaan agar tujuan pemasaran tercapai. Berdasarkan hasil penelitian yang diperoleh, tindakan pra-pemrosesan dan penggunaan meta-algorithms seperti bagging memberikan kontribusi yang baik untuk proses pembelajaran model decission tree pada data telemarketing dengan hasil akurasi terbaik 98,7%.
R-Peaks Detection Method for Classifying Arrhythmia Disorder Anggit Ferdita Nugraha; Brahmantya Aji Pramudita; Noor Akhmad Setiawan; Hanung Adi Nugroho
Journal of the Medical Sciences (Berkala Ilmu Kedokteran) Vol 49, No 4 (2017)
Publisher : Journal of the Medical Sciences (Berkala Ilmu Kedokteran)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (711.071 KB) | DOI: 10.19106/JMedSci004904201705

Abstract

Electrocardiography (ECG) is a non-invasive technique that is used to diagnose heartabnormalities. ECG records all heart activities and represent them using bio electricsignals. Arrhythmia is one of the cardiac disorder that can be detected using ECG.Arrhythmia need to be detected early because of an early symptom of heart diseaseas deadly as coronary heart disease and heart failure. Arrhythmia described using thedifference between the R-peaks based on QRS complex. Therefore, R-peaks detection willbe an important factor that can be used to classify arrhythmia disease. One of the widelyused methods to detect R-peaks is Pan-Tompkins method. Pan-Tompkins method used athreshold value approach to get all location of R-peaks point from the ECG signals. Thisstudy proposed a development based on Pan-Tompkins method by change the thresholdvalue using normalize technique and moving windows approach to get all location ofR-peaks point from the ECG signals. This study uses MIT-BIH arrhythmia dataset. Thismethod can show the R-peaks detection with 99.83% sensitivity and 0.40% total errorrate detection. Hence, this method has potential to be used for classifying arrhythmiadisorder based on the R-peaks point.
Penanganan Missing Values Untuk Meningkatkan Kinerja Model Machine Learning Pada Data Telemarketing Anggit Ferdita Nugraha; Yoga Pristyanto; Irfan Pratama
Jurnal Pseudocode Vol 7, No 2 (2020): Volume 7 Nomor 2 September 2020
Publisher : Universitas Bengkulu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (281.8 KB) | DOI: 10.33369/pseudocode.7.2.165-171

Abstract

Abstrak: Telemarketing menjadi salah satu media pemasaran produk maupun jasa yang sampai saat ini masih banyak digunakan oleh berbagai perusahaan terutama di bidang perbankan, asuransi, dan telekomunikasi. Telemarketing dianggap lebih efektif dibandingkan dengan penggunaan baliho, flyer maupun brosur karena menghubungkan secara langsung antara perusahaan dengan calon pelanggan. Pada proses implementasinya, penggunaan telemarketing ini justru seringkali menemui kegagalan dan bahkan berujung pada sikap antipati calon pelanggan yang dihubungi bahkan sebelum proses komunikasi dilakukan. Salah satu penyebab terjadinya kegagalan dari proses telemarketing adalah tidak adanya proses seleksi untuk mengetahui potensi dari calon pelanggan. Machine learning menjadi salah satu alternatif yang dapat digunakan untuk membantu memilih dan menentukan calon pelanggan potensial dan sesuai dengan target perusahaan. Akan tetapi, missing values yang ada pada data telemarketing seringkali menjadi permasalahan baru yang harus ditangani agar penggunaan machine learning menjadi lebih efektif dan mendukung keberhasilah telemarketing. Pada penelitian ini, K-means digunakan sebagai salah satu cara untuk menangani adanya missing values pada data telemarketing. Hasilnya, terdapat peningkatan hingga sebesar 6% jika diukur berdasarkan nilai akurasi menggunakan model Decision Tree. Kata Kunci: Telemarketing, Machine Learning, Missing Values, K-Means, Klasifikasi.
Penerapan metode Stacking dan Random Forest untuk Meningkatkan Kinerja Klasifikasi pada Proses Deteksi Web Phishing Anggit Ferdita Nugraha; Rifda Faticha Alfa Aziza; Yoga Pristyanto
Jurnal Infomedia:Teknik Informatika, Multimedia & Jaringan Vol 7, No 1 (2022): Jurnal Infomedia
Publisher : Politeknik Negeri Lhokseumawe

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30811/jim.v7i1.2959

Abstract

Ketidakseimbangan kelas seringkali menjadi hal yang diabaikan terutama oleh para peneliti di bidang data mining dan machine learning. padahal dengan melakukan penanganan terhadap ketidakseimbangan kelas, memungkinkan adanya peningkatan kinerja klasifikasi apabila dibandingkan dengan penggunaan model klasifikasi tunggal. Hal tersebut dikarenakan cara kerja klasifikasi tunggal yang cenderung bekerja untuk mengenali pola mayoritas dan mengasumsikan distribusi data secara relative membuat kinerja klasifikasi menjadi kurang maksimal. Oleh karena itu, pada penelitian ini diusulkan sebuah pendekatan level algoritmik yang memanfaatkan algoritma random forest, serta metode stacking yang menggabungkan algoritma decision tree dengan naïve bayes sebagai model klasifikasi pada dua jenis web phising dataset yang masing-masing memiliki imbalanced rasio sebesar 1.25% untuk binary class dan 6.82% untuk multiclass. Ide dasar dilakukannya pendekatan level algoritmik ini karena keunggulannya yang mampu meningkatkan dan memaksimalkan kinerja klasifikasi tanpa merubah komposisi maupun pola dataset sehingga informasi yang ada pada dataset tetap terjaga. Hasilnya, penggunaan algoritma random forest memiliki nilai akurasi tertinggi yakni sebesar 96.4% pada dataset web phising binary class, sedangkan metode stacking yang menggabungkan algoritma decision tree dengan naïve bayes menghasilkan kinerja terbaik pada dataset web phising multiclass berdasarkan nilai akurasi sebesar 88.8%
Hoax news identification using machine learning model from online media in Bahasa Indonesia Inggrid Yanuar Risca Pratiwi; Anggit Ferdita Nugraha
Matrix : Jurnal Manajemen Teknologi dan Informatika Vol. 12 No. 2 (2022): Jurnal Manajemen Teknologi dan Informatika
Publisher : Unit Publikasi Ilmiah, P3M, Politeknik Negeri Bali

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (448.059 KB) | DOI: 10.31940/matrix.v12i2.58-67

Abstract

Information and communication technology that’s developing is one of the main triggers of the information explosion today. Nowadays, various news content is not only easy to obtain but also easy to produce through various platforms on the internet, including popular online media, such as blogs and websites. So a lot of news content on blogs and websites that are currently being circulated leads to fake news content (hoaxes) that can mislead the perception and thoughts of the readers. Therefore, it is important to develop a system that can detect the presence of fake news content to minimize the losses caused by the presence of fake news content. In this study, the Naive Bayes algorithm is proposed as a machine learning model that will be used to detect fake news content in Indonesian language online media. As a result, the global accuracy value reached 71% with recall, precision, and F1-Score values as a whole above 70% which indicates that the proposed model can detect fake news content quite well.
PEMANFAAT INVENTORY SYSTEM UNTUK MENINGKATKAN EFISIENSI DAN KINERJA PADA UMKM MANASTA FOOD Yoga Pristyanto; Anggit Ferdita Nugraha; Rohmad Fajarudin; Lucky Adhikrisna Wirasakti
-
Publisher : UNIVERSITAS KHAIRUN

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33387/pengamas.v5i2.3519

Abstract

Manasta Food merupakan salah satu usaha mikro kecil menengah yang bergerak dibidang penjualan bahan makanan. Manasta Food berlokasi Jalan Jatinom Penggung KM 1 Dusun Jetis, Kelurahan Padas, Kecamatan Karanganom, Kabupatan Klaten, Provinsi Jawa Tengah. Manasta Food didirikan oleh Bapak Sriyanta yang juga selaku pemilik kurang lebih sekitar awal tahun 2020. Pada proses bisnisnya Manasta Food bergerak dalam penjualan bahan makanan beku seperti bakso, olahan ikan, nugget, ayam, sosis dan beberapa produk beku lainnya. Seiring dengan berkembangnya Manasta Food, terdapat kendala dalam proses manajemen persediaan/inventarisasi barang. Selama ini proses manajemen persediaan/inventarisasi barang masih manual sehingga membutuhkan waktu yang cukup lama dalam pemrosesan barang dan transaksi. Oleh karena itu inventory system merupakan solusi untuk mengatasi permasalahan tersebut. Dengan adanya inventory system dapat meningkatkan kinerja dan efisiensi waktu dalam proses manajemen barang dan proses transaksi jual beli poduk. Selain itu sistem ini dapat digunakan juga untuk memantau trend transaksi barang sehingga pemilik Manasta bisa mengetahui barang apa saja yang sedang laris dalam periode waktu tertentu.
Pelatihan Peningkatan Strategi Pemasaran Produk Wedang Uwuh Pada Unit Usaha Saking Griya Restu Rakhmawati; Anggit Ferdita Nugraha; Bayu Nadya Kusuma; Dewi Anisa Istiqomah; Surya Tri Atmaja Ramadhani; Vikky Aprelia Windarni
Indonesian Journal of Community Service and Innovation (IJCOSIN) Vol 3 No 1 (2023): Januari 2023
Publisher : LPPM IT Telkom Purwokerto

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20895/ijcosin.v3i1.897

Abstract

Unit usaha Saking Griya merupakan salah satu bidang usaha minuman tradisional dengan produk utama yang ditawarkan adalah wedang uwuh. Wedang uwuh merupakan minuman tradisional yang menyegarkan dan memiliki berbagai manfaat kesehatan. Sayangnya, di era modern seperti sekarang ini, eksistensi dari wedang uwuh mulai terkikis dan bahkan banyak dari generasi sekarang justru belum mengenal wedang uwuh. Hal tersebut dimungkinkan proses untuk memperkenalkan wedang uwuh seringkali dilakukan secara tradisional dan manual secara mulut ke mulut dan tidak mencakup sampai dengan lintas generasi. Sedangkan adanya teknologi komunikasi dan internet memiliki potensi yang besar untuk dapat membawa wedang uwuh agar dapat dikenal oleh masyarakat luas. Kegiatan pengabdian masyarakat pada unit usaha Saking Griya dimulai dari proses identifikasi permasalahan mitra, dan menemukan masalah yakni proses pemasaran produk yang masih tradisional, serta pemanfaatan media sosial untuk promosi yang belum maksimal. berdasarkan hasil identifikasi dan wawancara dirumuskan adanya solusi dalam bentuk pemaparan dan pendampingan kepada mitra guna meningkatkan strategi pemasaran dan promosi produk wedang uwuh Saking Griya. Selain itu, evaluasi terhadap logo dan pengemasan produk juga dilakukan agar menambah kesan modern dan menarik ketika digunakan sebagai konten promosi melalui media sosial. Berdasarkan proses pemaparan dan pendampingan yang dilakukan kepada mitra, dihasilkan berbagai konten promosi produk wedang uwuh Saking Griya yang dapat digunakan pada media sosial instagram yang nampak modern dan menarik bagi pelanggan yang membuat engagement media sosial instagram saking griya meningkat dan diiringi dengan bertambahnya jumlah followers beberapa waktu setelah strategi pemasaran dilakukan
Extreme Gradient Boosting Algorithm to Improve Machine Learning Model Performance on Multiclass Imbalanced Dataset Yoga Pristyanto; Zulfikar Mukarabiman; Anggit Ferdita Nugraha
JOIV : International Journal on Informatics Visualization Vol 7, No 3 (2023)
Publisher : Politeknik Negeri Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30630/joiv.7.3.1102

Abstract

Unbalanced conditions in the dataset often become a real-world problem, especially in machine learning. Class imbalance in the dataset is a condition where the number of minority classes is much smaller than the majority class, or the number is insufficient. Machine learning models tend to recognize patterns in the majority class more than in the minority class. This problem is one of the most critical challenges in machine learning research, so several methods have been developed to overcome it. However, most of these methods only focus on binary datasets, so few methods still focus on multiclass datasets. Handling unbalanced multiclass is more complex than handling unbalanced binary because it involves more classes than binary class datasets. With these problems, we need an algorithm with features that can support adjustments to the difficulties that arise in multiclass unbalanced datasets. One of the algorithms that have features for adjustment is the ensemble algorithm, namely Xtreme Gradient Boosting. Based on the research, our proposed method with Xtreme Gradient Boosting showed better results than the other classification and ensemble algorithms on eight datasets with five evaluation metrics indicators such as balanced accuracy, the geometric-mean, multiclass area under the curve, true positive rate, and true negative rate. In future research, we suggest combining methods at the data level and Xtreme Gradient Boosting. With the performance increase in Xtreme Gradient Boosting, it can be a solution and reference in the case of handling multiclass imbalanced problems. Besides, we also recommended testing with datasets in the form of categorical and continuous data.
DETEKSI WEBSITE PHISHING MENGGUNAKAN TEKNIK FILTER PADA MODEL MACHINE LEARNING Vikky Aprelia Windarni; Anggit Ferdita Nugraha; Surya Tri Atmaja Ramadhani; Dewi Anisa Istiqomah; Fiyas Mahananing Puri; Adi Setiawan
Information System Journal Vol. 6 No. 01 (2023): Information System Journal (INFOS)
Publisher : Universitas Amikom Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24076/infosjournal.2023v6i01.1268

Abstract

Phishing merupakan bentuk serangan pada dunia maya yang cukup popular, dimana pengguna dibuat untukmengunjungi situs web yang tidak sah. Pengguna ditipu untuk mengungkapkan informasi pribadinya sepertiusername, password, informasi kartu kredit dan sebagainya. Maraknya phishing membuat kerugian dalam halprivacy, bahkan terjadi penyalahgunaan data yang menyebabkan kerugian finansial. Tujuan dari penelitian iniadalah peneliti ingin menggunakan machine learning dengan memanfaatkan fitur filter yang ada didalamnya yaitupearson correlation dan menerapkan 3 metode Naïve Bayes, Decision Tree dan Random Forest untuk menentukanmetode yang paling efektif dalam mendeteksi web phishing. Terdapat 4 alur penelitian yang digunakan olehpeneliti, yaitu (1) Tahap persiapan, (2) Metode yang digunakan, (3) Analisa, dan (4) Evaluasi. Dari hasil penelitianini didapatkan bahwa penerapan metode Naïve Bayes memiliki nilai akurasi sebesar 60,4%, metode Decision Treememiliki nilai akurasi 94,4% dan metode Random Forest memiliki akurasi sebesar 96,3%. Sehingga dapatdisimpulkan bahwa metode yang paling efektif untuk mendeteksi web phishing adalah menggunakan RandomForest karena memiliki tingkat akurasi sebesar 96.3%. Pada penelitian selanjutnya dapat dilakukan pada kasusyang sama dengan menggunakan algoritma yang berbeda.
MENGEMBANGKAN KETRAMPILAN DESAIN GRAFIS UNTUK MENDUKUNG PRODUKTIVITAS DI ERA 5.0: Developing Graphic Design Skills To Support Productivity In The 5.0 Era vikky kiky; Surya Tri Atmaja Ramadhani; Fiyas Mahananing Puri; Dewi Annisa Istiqomah; Amirudin Khoirul Huda; Anggit Ferdita Nugraha
JAMAS : Jurnal Abdi Masyarakat Vol. 1 No. 3 (2023)
Publisher : Forind Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Graphic design is a fine art often encountered in various activities on the street and in public spaces. Graphic design can be used for various purposes, such as making pamphlets, posters, brochures and other promotional media. As an extracurricular organization, the English Tadris Study Program Student Association (HMPS) Faculty of Tarbiyah and Teacher Training, State Islamic University (UIN) Salatiga often holds events that must be published visually with graphic design. However, there needs to be more knowledge about graphic design. HPMS TBI members are still limited to the Medkominfo division only, so it is necessary to provide Graphic Design Training (PGD) using the Canva application to all members. The aim of this activity is for administrators to have graphic design skills so they can create more exciting and high-quality event documentation. The method used in this community service program is divided into four stages, starting from analyzing partner problems by observing and interviewing by coming directly to the location with the head of the HMPS TBI UIN Salatiga organization, creating training modules, delivering material and direct practice, and evaluate activities using questionnaires. The results of this program succeeded in improving the graphic design skills of the participants, especially members of HMPS TBI. HMPS TBI members can now significantly contribute more to documentation and promotional activities on campus and in the surrounding community. They can create more professional promotional materials.
Co-Authors Adi Setiawan Amirudin Khoirul Huda Atik Nurmasani Bayu Nadya Kusuma Brahmantya Aji Pramudita Dewi Anisa Istiqomah Dewi Anisa Istiqomah Dewi Annisa Istiqomah Fiyas Mahananing Puri Gustina, Sapriani Hanung Adi Nugroho Heri Sismoro Inggrid Yanuar Risca Pratiwi Irfan Pratama Lucky Adhikrisna Wirasakti Marcheilla Trecya Anindita Muhammad Eka Purbaya Muhammad Khusaini Azis Noor Akhmad Setiawan Rifda Faticha Alfa Aziza Rohmad Fajarudin Surya Tri Atmaja Ramadhani Surya Tri Atmaja Ramadhani Vikky Aprelia Windarni Vikky Aprelia Windarni vikky kiky Yoga Pristyanto Zulfikar Mukarabiman