Garuda - Garba Rujukan Digital

p-Index From 2019 - 2024

7.004

P-Index

This Author published in this journals

All Journal Jurnal Simetris Jurnal technoscientia Telematika : Jurnal Informatika dan Teknologi Informasi Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF) Jurnal Sistem Informasi dan Bisnis Cerdas Bianglala Informatika : Jurnal Komputer dan Informatika Akademi Bina Sarana Informatika Yogyakarta Jurnal Eksplora Informatika JurTI (JURNAL TEKNOLOGI INFORMASI) CARADDE: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Voice Of Informatics ABDIMAS: Jurnal Pengabdian Masyarakat JMAI (Jurnal Multimedia & Artificial Intelligence) JUSIM (Jurnal Sistem Informasi Musirawas) Antivirus : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika Technologia: Jurnal Ilmiah Journal of Information Systems and Informatics Jurnal Sistem informasi dan informatika (SIMIKA) JURNAL TEKNOLOGI TECHNOSCIENTIA Journal of Computer and Information Systems Ampera Journal of Software Engineering Ampera Charity : Jurnal Pengabdian Masyarakat Prosiding SNAST Jurnal Pengabdian Masyarakat Indonesia Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Robotika Jurnal Abdi Masyarakat Indonesia International Journal Of Computer, Network Security and Information System (IJCONSIST) Jurnal Sains dan Teknologi Jurnal Pengabdian Mitra Masyarakat (JPMM) Journal of Computer Science and Technology (JCS-TECH) Journal Of Information System And Artificial Intelligence Jurnal Sistem Informasi dan Bisnis Cerdas Journal Research of Social Science, Economics, and Management SENAPAS

Prasetyaningrum, Putri Taqwa

Universitas Mercu Buana Yogyakarta

Author-ID : 2423035

Aerospace Engineering Arts Humanities Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Public Health Social Sciences Other

Published : 58 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

2 3 4 5 6

PENERAPAN DATA MINING DALAM MENGELOMPOKKAN KUNJUNGAN WISATAWAN DI KOTA YOGYAKARTA MENGGUNAKAN METODE K-MEANS Bambang Setio Purnomo; Putri Taqwa Prasetyaningrum
Journal of Computer Science and Technology Vol 1 No 1 (2021): November 2021
Publisher : LPPM Universitas Widya Dharma

Yogyakarta is one of the cities in Indonesia that has a tourist attraction and is a tourist destination that is most in demand by tourists, seen from the number of tourist visits that are increasing from year to year. Apart from being a tourist city, Yogyakarta is a city of students, a city of culture and a city of struggle. Because Yogyakarta is called a tourist city, there are many kinds of tourist objects offered by the City of Yogyakarta. In this case, the application of data mining can be a solution in analyzing data. Clustering is included in descriptive methods, and also includes unsupervised learning where there is no previous object class definition. So that clustering can be used to determine class labels for data whose class is not known. The K-Means method is included in partitioning clustering which separates data into separate parts. The K-Means method is well known for its ease and ability to group large data and outliers very quickly. from the data entered and has been processed through the K-Means algorithm method that has performed iterations 5 times by choosing cluster 1, cluster 2, cluster 3 randomly (random) with cluster 1 having 24 data with a percentage of (50%), cluster 2 has 11 data with a percentage of (23%), and cluster 3 has 13 data with a percentage of (27%).

Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Menentukan Persediaan Obat (Studi Kasus Di RS Bethesda Yogyakarta) GUNARTATIK ESTHININGTYAS; Putri Taqwa Prasetyaningrum
Journal Of Information System And Artificial Intelligence Vol. 1 No. 1 (2020): Journal of Information System and Artificial Intelligence Vol I, No I Nov.2020
Publisher : Sistem Informasi Universitas Mercu Buana Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (377.054 KB)

ABSTRAKDalam pelayanan Farmasi sebuah Rumah Sakit, persediaan obat adalah salah satu faktor penting. Jumlah persediaan atau stok harus dipertimbangkan, dengan tujuan untuk menjaga stok tersedia stabil. Stok tersedia berarti bahwa di warehouse tidak ada kelebihan stok atau kekurangan stok. Dalam penelitian ini yang dimaksud adalah warehouse Farmasi Rawat Jalan Lantai I Rumah Sakit Bethesda. Masalahnya adalah bahwa setiap item obat memiliki pengeluaran yang berbeda, sangat tergantung pada peresepan dokter. Maka perhitungan diperlukan untuk menentukan pola obat apa yang perlu disediakan (reorder),yang tidak perlu disediakan atau bahkan perlu dikurangi jumlahnya di warehouse. Algoritma C4.5 adalah sekelompok algoritma yang menggunakan pohon keputusan. Pohon keputusan adalah metode klasifikasi dan prediksi yang sangat kuat dan terkenal. Algoritma ini digunakan untuk menganalisis obat yang perlu direorder agar ketersediaan obat tetap terjaga. Penerapan algoritma C4.5 dapat digunakan untuk memprediksi ketersediaan stok di Farmasi Rawat Jalan Bawah Lantai 1 Rumah Sakit Bethesda. Hasil penghitungan nilai entropy dalam algoritma C4.5 menggunakan Decision tree RapidMiner dapat menghasilkan pola apakah stok di Farmasi Rawat Jalan Bawah Lantai 1 Rumah Sakit Bethesda perlu ditambah, cukup atau perlu dikurangi.

Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Harga Bawang Merah Di Yogyakarta Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor Dapit Virdaus; Putri Taqwa Prasetyaningrum
Journal Of Information System And Artificial Intelligence Vol. 1 No. 1 (2020): Journal of Information System and Artificial Intelligence Vol I, No I Nov.2020
Publisher : Sistem Informasi Universitas Mercu Buana Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (358.982 KB)

Bawang merah merupakan salah satu sayuran musiman dengan hasil panen terbesar. Namun, harganya terkadang tidak stabil, bisa sangat murah atau sangat mahal. Kondisi ini menyulitkan mereka yang membutuhkan bawang merah, dan juga membuat petani merugi karena harga yang tidak stabil.Keadaan yang membuat petani bawang merah merugi merupakan masalah serius, mengingat bawang merah merupakan tanaman atau bumbu yang hampir wajib ada di setiap hidangan. Oleh karena itu, diperlukan suatu penelitian untuk mengatasi masalah tersebut, maka penelitian yang mengimplementasikan data mining dengan menggunakan metode algoritma K-Nearest Neighbor akan diterapkan untuk memprediksi harga bawang merah menggunakan data yang telah tersedia sebelumnya.Pada penelitian ini dilakukan empat skenario atau kondisi yang dijadikan sasaran data bawang merah dalam pengolahan datanya agar diperoleh hasil yang lebih variatif dan lebih presisi dengan tingkat akurasi prediksi tertinggi. Setelah melakukan berbagai macam percobaan pada data yang diadakan dalam penelitian ini, atau lebih tepatnya penerapan empat kondisi pada data, diperoleh hasil akurasi tertinggi dengan nilai 91,67%. Variabel yang paling berpengaruh terhadap panenan adalah faktor cuaca atau curah hujan, namun untuk faktor harga pada suatu waktu atau pada kondisi dimana faktor produksi yang besar tidak menjamin harga akan lebih murah atau stabil. Dalam hal ini terdapat campur tangan dalam urusan politik dan ekonomi yang tidak dapat diakses oleh penulis sebagai peneliti.

Penerapan Data Mining Untuk Prediksi Layanan Produk Indihome Menggunakan Metode K-Nearst Neighbor Arwa Ulayya Haspriyanti; Putri Taqwa Prasetyaningrum
Journal Of Information System And Artificial Intelligence Vol. 1 No. 2 (2021): Journal of Information System and Artificial Intelligence Vol I, No II Mei.2021
Publisher : Universitas Mercu Buana Yogyakarta

ABSTRACTPT. Telkom is a company engaged in the field of telecommunication that develops IndiHome product. IndiHome itself is the combination of product and service types including telecommunication, information, media and edutainment becomes one consisting internet service, internet voicete and interactive internet (UseeTV cable) or Triple Play. The development of a maximum marketing strategy requires an effective and efficient marketing mix. In principle, the marketing strategy provides direction in relation with variables such as market segmentation, target, positioning, and marketing mix element. In order to support this study, the variable used is operational variable for external and internal analysis. In this study, the method used is qualitative research method. Meanwhile, the type of the study is descriptive.The primary data is directly obtained from the research subject through observation, interview, and documentation. As seen from the large number of customer request related to the service product based on sales data for the past 1 year, it is important to get the sales prediction of best-selling service product, in order to facilitate the company in developing service provision planning. Furthermore, the use of data mining classification technique and K-Nearest Neighbor algorithm is needed to find out the best-selling service product sales. The result of this study is the prediction of the best-selling service product sales which is 1 from the total of 3 product types that are sold includingInternet, Internet Voice, and Internet Voice Useetv. It is based on the accuracy value towards the classification of the best-selling product sales of 99.99%.

Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Mengklasifikasi Hasil Produksi Kunir Putih (Studi Kasus CV Windra Mekar) Jumiyati; Putri Taqwa Prasetyaningrum
Journal Of Information System And Artificial Intelligence Vol. 1 No. 1 (2020): Journal of Information System and Artificial Intelligence Vol I, No I Nov.2020
Publisher : Sistem Informasi Universitas Mercu Buana Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (585.344 KB)

CV Windra Mekar merupakan industri pengolahan obat tradisional yang berlokasi di Bantul, Yogyakarta dirintis pada tahun 2002. Dari masa ke masa yang membuat CV Windra Mekar semakin berjaya dan permintaan produk kunir putih yang semakin melonjak membuat produksi kunir putih juga harus dapat memenuhi target pasar demi menjaga kepercayaan dan kepuasan konsumen. Faktor – faktor yang mempengaruhi jumlah produksi sangat penting untuk melihat apakah jumlah produksi yang dihasilkan dapat memenuhi kebutuhan pasar atau tidak. Dalam hal ini, penerapan data mining menjadi solusi dalam menganalisa hal tersebut. Algoritma C4.5 merupakan salah satu metode data mining yang mampu untuk memprediksi jumlah produksi kunir putih. Algoritma C4.5 disebut juga dengan pohon keputusan (decision tree). Konsep dari pohon keputusan ini adalah dengan mengumpulkan data selanjutnya dibuatkan decision tree yang kemudian akan dihasilkan rule-rule solusi permasalahan. Dari hasil penelitian faktor-faktor yang mempengaruhi jumlah produksi kunir putih adalah jumlah bahan dasar, SDM (Sumber Daya Manusia), dan jumlah permintaan konsumen. Pengujian menggunakan Framework Rapid Miner diperoleh hasil dengan nilai akurasi sebesar 65.87%.

Penerapan Data Mining Dalam Prediksi Hasil Produksi Kelapa Sawit PT Borneo Ketapang Indah Menggunaka Metode Linier Regression Nuning Rusmilawati; Putri Taqwa Prasetyaningrum
Journal Of Information System And Artificial Intelligence Vol. 1 No. 2 (2021): Journal of Information System and Artificial Intelligence Vol I, No II Mei.2021
Publisher : Universitas Mercu Buana Yogyakarta

PT Borneo Ketapang Indah merupakan suatu perusahaan yang bergerak dalam bidang perkebunan produksi kelapa sawit yang terletak di pulau Kalimantan. Dalam memprediksi hasil produksi kelapa sawit dapat membantu perusahaan untuk melihat factor apa saja yang mempengaruhi dalam proses produksi kelapa sawit pada masa yang akan datang dengan menggunakan data tiga tahun terakhir 2017-2019 berdasarkan data yang ada seperti Luas Lahan, Curah Hujan, Pemupukan dan Jumlah Produksi sebagai variable yang akan diprediksi. Oleh karena itu, peneliti melakukan analisi Data Mining Hasil Produksi kelapa sawit agar menjadi informasi yang dapat di gunakan oleh PT Borneo Ketapang Indah. Dalam melakukan analisis peneliti menggunakan tools Rapidminer, metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Liniear Regression. Setelah dilakukan analisis prediksi Liniear Regression pada tools rapidminer maka di dapatlah 2 variable factor yang mempengaruhi Hasil Produksi kelapa sawit yaitu variable X1 (Luas Lahan) dan variable X2 (Curah Hujan) dengan nilai coefficient masing-masing variable sebesar 0,646 untuk variable Luas Lahan, variable Curah Hujan sebesar 0,530.

SPK Rekomendasi Makanan Bernutrisi Bagi Pednerita Gizi Buruk Metode EDAS Khoirut Tamimi; Putri Taqwa Prasetyaningrum
Journal Of Information System And Artificial Intelligence Vol. 2 No. 1 (2021): Journal of Information System and Artificial Intelligence Vol II, No I November
Publisher : Universitas Mercu Buana Yogyakarta

A state of human health is different, this is due to a pattern of life which living person is also different. In addition to eating less meets nutrition in a balanced, a person is also often neglected by the consumption of food a day that have an impact on the health of the body. A diet that contains balanced nutrition is strongly recommended by health experts. The advice is not just addressed to a sick person, but a person in a healthy state should also be aware of a good diet. The meaning of health according to the ACT no. 36 year 2009 is the condition of the body in a healthy state of physical, mental, spiritual or social for everyone to live productively in the context of the social and economical. It means that it can be said that in a healthy state, allowing a person to live a prosperous life. The elements of human well-being is only one health. The current process of determining recommendations for patients at the health center is still done manually with accurate level is still low, this is due to there is a system that can provide calculations systematically to give more accurate results. On the problems that exist right now that is about decision-making in providing recommendations nutritious food for people with poor nutrition. So in the application and implementation of such a system is expected to provide positive benefits for the users of the system. One of the methods applied in this system is a method of EDAS (Evaluation Based on Distance from Average Solution). With the formation of a decision support system using the method of EDAS, then the results of the dietary recommendations for patients to be more accurate with the calculations based on the criteria that are there.

Socialization and Training of The Use of Inventory Applications for Optimization of Goods Inventory Putri Taqwa Prasetyaningrum; Nurul Tiara Kadir; Albert Yakobus Chandra; Irfan Pratama
ABDIMAS: Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol. 5 No. 2 (2022): ABDIMAS UMTAS: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat
Publisher : LPPM Universitas Muhammadiyah Tasikmalaya

This service is entitled Socialization and Training on the Use of Inventory Applications for Optimizing Goods Inventory. The problems faced by partners include; First, (1) There is no socialization and training on the Inventory application, (2) Difficulty in making accurate customer demand forecasts. The output targets in this program are (1) application of services carried out by providing socialization and training, (2) Providing knowledge of proper and accurate inventory management. The service program is carried out in 2 forms; First, (1) socialization and training on the use of inventory applications. In using the inventory application, the training was carried out in 4 meetings. Every meeting there are training activities and socialization of the use of inventory applications to partners. Second, the design of the Nyong Group sales transaction inventory application. Second, activities and knowledge about optimizing inventory. These training sessions are conducted with partners and employees. The implementation of this program is designed in four stages of activity, namely: (1) Coordination and preparation stage (2) Training stage (3) Science and technology implementation stage (4) Evaluation & Mentoring Stage.

IMPLEMENTASI SUPPORT VECTOR MACHINE UNTUK ANALISIS SENTIMEN KOMENTAR APLIKASI TANDA TANGAN DIGITAL Mita Oktafani; Putri Taqwa Prasetyaningrum
Jurnal Sistem Informasi dan Bisnis Cerdas Vol 15 No 1 (2022): Februari 2022
Publisher : Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, UPN Veteran Jawa Timur

Ulasan atau review pengguna diolah untuk memahami keluhan pengguna terhadap aplikasi agar tersampaikan kepada pihak pengembang untuk dapat memelihara aplikasi. Dari ulasan yang terdapat di Google Playstore, PT. Privy ID sebagai pengembang aplikasi tanda tangan digital ingin mengetahui tingkat kepuasan publik atau pengguna sekaligus sebagai bahan evaluasi bagi perusahaan. Dari ulasan pengguna dilakukan identifikasi dan klasifikasi, namun hal tersebut dapat menghabiskan waktu dalam proses pengklasifikasiannya karena ulasan pengguna yang berjumlah banyak bahkan bertambah setiap saat. Oleh karena itu, dibutuhkannya sistem otomasi analisa sentimen ulasan aplikasi. Sistem ini menerapkan algoritma Support Vector Machine (SVM) sebagai metode untuk menentukan sebuah ulasan mempunyai sentimen positif atau negatif. Analisis dilakukan dengan membandingkan fungsi kernel Radial Basis Function (RBF) dan kernel Linear yang dikombinasikan dengan eksperimen penambahan fiture selection, parameter, dan n-gram. Kesimpulannya adalah penyetelan parameter, dan fitur-fitur n-gram mampu meningkatkan nilai akurasi. Dari hasil percobaan dihasilkan ulasan aplikasi tanda tangan digital kelas negatif sebanyak 4.137 dan kelas positif sebanyak 1.816 pada kernel RBF. Sedangkan pada kernel Linear diperoleh kelas negatif sebanyak 4.049 dan kelas positif sebanyak 1.904 data.

IMPLEMENTASI ENTERPRISE RESOURCE PLANNING PADA TOKO BUNGA REN FLORIST CO Scholastica Lewoema; Putri Taqwa Prasetyaningrum
Journal of Computer Science and Technology Vol 2 No 2 (2022): November 2022
Publisher : LPPM Universitas Widya Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54840/jcstech.v2i2.3

In this era filled with many digital-based activities, it indirectly encourages business people to move out of their comfort zone. One of them is Ren Florist Co. Flower Shop. Flower Shop Ren Florist Co. is a flower shop engaged in the sale of flowers. Opened in early 2017, Ren Florist Co is already marketing its products online. However, this has not been considered effective, because several work systems such as making billing receipts, cashiers, official websites, employee recruitment processes, and filling out employee databases have not used an adequate ERP system. Therefore, in this study, the application that can overcome the problems that occur is the Odoo ERP application. Odoo is an open-source ERP application that can be accessed through the website, which is suitable for use in new companies so that it can reduce costs for the application development process. The modules developed at Ren Florist Co Flower Shop include the Sales Module, Point of Sale Module, Website Module, Recruitment Module, and Employees Module.

Co-Authors Adi Ronggo Wicaksono Agung Supoyo Ahmad Iwan Fadli Ahmad Mukhlasin Albert Yakobus Chandra Albert Yakobus Chandra Alphi Mukti Anggie Kurniawati Anggo Luthfi Yunanto Ari Wibowo Arita Witanti Artika Sari Arwa Ulayya Haspriyanti Bambang Setio Purnomo Bambang Setio Purnomo Cindy Okta Melinda Dapit Virdaus Denny Jean Cross Sihombing Devi Febrianti dewi, Ine shinta Dhana Sudana Fransiskus Xaverius Pere GUNARTATIK ESTHININGTYAS Hamam Nurrofiq Hasnidar Hasnidar Heri Agus Prasetyo Irfan Pratama Irya Wisnubhadra Isnaini Agustin Julius Bata Jumiyati Juwita Juwita Khalifah Samiih Sya'bani Sya'bani Khoirut Tamimi Kris Rahayu Kristina Andryani Latifah, Retno Leni Karlina luky kurniawan, luky Mario Sihotang Mita Oktafani Nanda, Tietan Geovanka Ningsih, Ruly Nuning Rusmilawati Nur Sholehah Dian Saputri Nuri Budi Hangesti Nurul Tiara Kadir Nurul Tiara Kadir Okta, Sri Oktafani, Mita Ozzi Suria Ozzi Suria Pipin Yuliyanto Puja Waldi Nadeak Puja Rani Dwi Lestari Reny Yuniasanti Resi Dwi Febrianti Rias Ilham Agung Nugroho Santoso Pamungkas Sari, Artika Scholastica Lewoema Setiyani, Santi Suyoto Suyoto Wahyuningsih Wahyuningsih

Title

Found 58 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 58 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 58 Documents
Search