Garuda - Garba Rujukan Digital

p-Index From 2019 - 2024

3.133

P-Index

This Author published in this journals

All Journal Jurnal Sains dan Informatika Jurnal Riset Informatika JOISIE (Journal Of Information Systems And Informatics Engineering) Jurnal Teknologi Komputer dan Sistem Informasi JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM MANAGEMENT (JOISM) Jurnal Ilmiah Intech : Information Technology Journal of UMUS Journal Automation Computer Information System (JACIS) Abdiformatika: Jurnal Pengabdian Masyarakat Informatika JAMU : Jurnal Abdi Masyarakat UMUS

Harliana Harliana

Fakultas Eksakta, Universitas Nahdlatul Ulama (UNU) Blitar

Author-ID : 2424890

Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Dentistry Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Mathematics Medicine & Pharmacology Nursing Public Health Social Sciences Transportation Other

Published : 22 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

1 2 3

Sentiment Analysis of Vaccine Booster during Covid-19: Indonesian Netizen Perspective Based on Twitter Dataset Khoiril Hikmah; Abd. Charis Fauzan; Harliana Harliana
JTKSI (Jurnal Teknologi Komputer dan Sistem Informasi) Vol 5, No 2 (2022): JTKSI (Jurnal Teknologi Komputer dan Sistem Informasi)
Publisher : JTKSI (Jurnal Teknologi Komputer dan Sistem Informasi)

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

Corona virus has become a global threat at the end of 2019. The spread of this corona virus is very fast to all countries in the world. The World Health Organization (WHO) has determined the status of the corona virus as a global pandemic called the Corona Virus Desease 2019 (Covid-19). Indonesia was detected first case of Covid-19 on March 2, 2020. After that, the number of Covid-19 cases in Indonesia increased every day and had a real impact on various sectors sectors, such as the economic and education. The Indonesian government has handled this health disaster, one of way that has been done is by holding a COVID-19 vaccine. Includes one dose vaccine, second dose vaccine and vaccine booster. The existence of this vaccine booster has received various opinions from Indonesian netizens who were conveyed through social media of Twitter. Therefore, this research aims to analyze the sentiments of Indonesian netizens about booster vaccination. In this study, data was collected from the Twitter dataset by crawling using the Rapidminer. Then, the data preprocessing stage is carried out consisting of: case folding, tokenizing, filtering and stemming. Sentiment classification is divided into positive sentiment, negative sentiment and neutral sentiment. Sentiment classification resolved using the Naive Bayes algorithm. This research resulted sentiment of vaccine booster during Covid-19 based on Indonesian netizen, include tweets of 23% positive sentiment, tweets of 15% neutral sentiment and tweets of 76% negative sentiment with an accuracy rate of 89%.

Optimasi K-Means dengan Particle Swarm Optimization pada Pengelompokkan Daerah Stunting Harliana Harliana; Raden Mohamad Herdian Bhakti; Otong Saeful Bachri; Fery Sofian Efendi
Jurnal Teknik Informatika UMUS Vol 3 No 02 (2021): November
Publisher : Universitas Muhadi Setiabudi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46772/intech.v3i02.457

Stunting suatu kondisi balita yang memiliki tinggi badan lebih pendek dari usia normalnya. Berdasarkan data PSG Dinas Kesehatan Kabupaten Kediri di bulan februari 2018, tingkat prevelensi stunting di seluruh kecamatan Kabupaten Kediri sekitar 19,79%. Melihat tingkat prevelensi yang tinggi tersebut, maka penelitian ini akan melakukan clustering terhadap 37 kecamatan yang ada di Kabupaten Kediri berdasarkan prosentasi tingkat stunting tertinggi sampai dengan terendah. Untuk mendapatkan hasil yang maksimal maka algoritma k-means yang digunakan akan dioptimasi dengan PSO. Berdasarkan hasil penelitian didapatkan bahwa rata-rata hasil nilai silhouette coefficient dan akurasi pada PSO k-means akan menghasilkan nilai yang lebih tinggi bila dibandingkan dengan k-means murni. Namun apabila dilihat dari waktu komputasinya maka k-means murni memiliki waktu yang lebih cepat bila dibandingkan dengan PSO k-means.

Klasifikasi Tingkat Rumah Tangga Miskin Saat Pandemi Dengan Naïve Bayes Classifier Harliana Harliana; Fatra Nonggala Putra
Jurnal Sains dan Informatika Vol. 7 No. 2 (2021): Jurnal Sains dan Informatika
Publisher : Teknik Informatika, Politeknik Negeri Tanah Laut

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34128/jsi.v7i2.339

Secara definisi kemiskinan merupakan suatu kondisi individu ditingkat rumah tangga yang dinilai berdasarkan karaktersitik kemiskinan. Sebagai dampak dari pandemi covid-19 prosentase rumah tangga miskin di Indonesia meningkat sekitar 9,78%. Berdasarkan hal tersebut, maka penelitian ini akan melakukan klasifikasi dengan algoritma Naïve Bayes Classification untuk menentukan rumah tangga miskin melalui parameter survey ekonomi Nasional Tahun 2020 Modul Ketahanan Sosial yang berfokus pada pengeluaran dan konsumsi perkapita responden selama pandemic. Sedangkan tujuan dari penelitian ini adalah mendapatkan akurasi tertinggi yang dihasilkan oleh Naïve Bayes Classification dalam penentuan rumah tangga miskin. Menurut hasil pengujian dengan confusion matrix dan 10-fold cross validation didapatkan bahwa rata-rata akurasi tertinggi terjadi pada fold ke-10 dengan nilai accuracy 93,21%; precision 86,3%; dan recall 80,11%. Hal ini berarti bahwa akurasi yang dihasilkan oleh naïve bayes classifier dalam melakukan clasifikasi rumah tangga miskin cukup tinggi

PERFORMANCE COMPARISON OF MUSHROOM TYPE CLASSIFICATION BASED ON MULTI-SCENARIO DATASET USING DECISION TREE C4.5 AND C5.0 Citra Mirna Wati; Abd. Charis Fauzan; Harliana Harliana
Jurnal Riset Informatika Vol 4 No 3 (2022): Period of June 2022
Publisher : Kresnamedia Publisher

Indonesia has a tropical climate that supports mushroom growth. Mushroom classification into poisonous and non-poisonous mushrooms. Identification of the type of mushroom is vital because mushrooms, especially poisonous mushrooms, risk causing potential hazards to humans, such as causing serious illness and even death. This study aimed to identify the fungus type using a computational approach, namely the Decision Tree C4.5 and C5.0 Algorithms. This research contributes to using multi-scenario datasets and comparing the performance of the C4.5 and C5.0 decision tree algorithms. The dataset used is a fungal classification dataset obtained from kaggle.com. The method stages in this research are literature study, data collection, and data preprocessing, which includes a data cleaning process and a partitioning process for multi-scenario datasets. Afterwards, the Decision Tree Algorithms C4.5 and C5.0 were implemented using the sci-kit-learn library. The last step is to do a performance comparison using the confusion matrix. The results showed that identifying poisonous mushrooms using the Decision Tree C5.0 Algorithm obtained an accuracy of 97.05% for scenario 1, 97.00% for scenario 2, and 97.11% for scenario 3. At the same time, the Decision Tre C4.5 algorithm yielded an accuracy. by 96.92% for scenario 1, 96.90% for scenario 2, and 97.05% for scenario 3. Based on the comparison of the performance of the classification results, we conclude that the Decision Tree C5.0 algorithm in scenario 3 has the highest accuracy for fungal identification poisonous.

Implementasi K-Nearest Neighbor Dengan Jarak Minkowski Untuk Deteksi Dini Covid-19 Pada Citra CT-Scan Paru-Paru Afivatu Pratama Agustin; Abd. Charis Fauzan; Harliana Harliana
Jurnal Teknik Informatika UMUS Vol 4 No 01 (2022): Mei
Publisher : Universitas Muhadi Setiabudi

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

Covid-19 merupakan penyakit menular yang disebabkan oleh Serve Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2. Virus corona memiliki kemampuan daya tular yang sangat mudah. Deteksi virus corona pada umumnya dilakukan dengan uji laboratorium dan pencitraan medis seperti CT-Scan paru-paru. Pencitraan medis sangat diperlukan untuk mengurangi resiko penularan karena tidak kontak langsung dengan pasien. Berdasarkan hal tersebut, penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan nilai akurasi tertinggi dari hasil klasifikasi citra CT-Scan paru-paru menggunakan metode K-Nearest Neighbor (K-NN) dengan jarak Minkowski. Klasifikasi kelas yang digunakan yaitu covid dan non covid. Data penelitian berupa CT-Scan paru-paru Covid-19 berjumlah 349 dan 397 data CT-Scan non Covid-19. Terdapat dua skenario yang digunakan untuk mengetahui hasil akurasi tertinggi yang pertama 47% data digunakan untuk data uji, 53% data untuk data latih, dan yang kedua 20% data sebagai data uji dan 80% data sebagai data latih. Akurasi terbaik diperoleh hasil 80% dengan nilai K=1 pada skenario ke-2.

Implementasi Algoritma Fuzzy Tsukamoto Untuk Penilaian Kinerja Pegawai Universitas Nahdlatul Ulama Blitar Nurul Aziz Tri Wahyuni; Abd. Charis Fauzan; Harliana Harliana
Journal Automation Computer Information System (JACIS) Vol. 1 No. 2 (2021): November
Publisher : Indonesian Journal Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47134/jacis.v1i2.11

Setiap institusi dituntut menciptakan kinerja karyawan yang tinggi untuk pengembangan kualitas sebuah institusi, termasuk kualitas kinerja pegawai. Peran penting kinerja pegawai dalam aktivitas perguruan tinggi sangat berpengaruh untuk menjaga kualitas kinerja. Maka dari itu, diperlukan evaluasi kinerja melalui proses penilaian kinerja. Tujuan penelitian ini adalah mengetahui penilaian kinerja pegawai Universitas Nahdlatul Ulama Blitar melalui sistem komputerisasi evaluasi kinerja pegawai. Data yang digunakan berupa data absensi pegawai berisi data absensi jam kerja dan data kehadiran sebagai dataset yang bersumber dari data Lembaga Penjaminan Mutu Universitas Nahdlatul Ulama Blitar. Penelitian akan menggunakan metode Fuzzy Tsukamoto yang dikembangkan dalam sebuah sistem keputusan. Sistem yang dibangun berbasis desktop menggunakan Netbean 8.0.2 dan JDK 1.8.0. Berdasarkan hasil yang telah dilakukan maka dapat disimpulkan bahwa penerapan metode Fuzzy Tsukamoto menggunakan input variabel kehadiran dengan nilai keangggotaan kurang baik, cukup baik dan baik dan kedisiplinan dengan nilai keanggotaan kurang disiplin, cukup disiplin dan disiplin dengan output hasil kinerja kurang baik, cukup baik dan kinerja baik sebagai evaluasi kinerja pegawai Universitas Nahdlatul Ulama Blitar. Hasil penelitian ini berupa data hasil penilaian kinerja berupa excel yang dapat diunduh melalui sistem yang telah dikembangkan.

Model Rapid Application Development Untuk Mengembangkan Sistem Informasi Manajemen Asesor Pada Lembaga Sertifikasi Profesi P1 Universitas Nahdlatul Ulama Blitar Mohammad Zainurrokhim; Abd. Charis Fauzan; Harliana Harliana; Siti Karomah
Journal Automation Computer Information System (JACIS) Vol. 2 No. 1 (2022): Mei
Publisher : Indonesian Journal Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47134/jacis.v2i1.34

Lembaga Sertifikasi Profesi (LSP) P1 Universitas Nahdlatul Ulama Blitar (UNU Blitar) adalah lembaga pelaksana kegiatan sertifikasi profesi yang memperoleh lisensi resmi dari Badan Nasional Sertifikasi Profesi (BNSP) untuk melaksanakan asesmen bagi para asesi di UNU Blitar. Dalam pelaksanaannya, proses asesmen dilakukan dengan menggunakan media kertas, baik itu dalam pengisian formulir untuk pendaftaran, pelaksanaan asesmen mandiri, penilaian asesor, maupun dalam pengarsipan berkas asesi. Pengelolaan data jika menggunakan kertas dinilai kurang efisien, apalagi dengan pesatnya perkembangan jumlah asesi di LSP P1 UNU Blitar. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem informasi manajemen pada LSP P1 UNU Blitar. Fokus pengembangan sistem informasi manajemen ini adalah pada asesor, karena akan terintegrasi dengan sistem informasi manajemen asesi dan administrasi. Metode pengembangan menggunakan model Rapid Application Development (RAD) sebagai salah satu model yang memiliki sifat incremental terutama untuk pengerjaan jangka pendek. Model ini juga dipilih karena proses perancangan dapat dilakukan secara parallel dari pemodelan bisnis, pemodelan data, pemodelan proses, pembentukan aplikasi, pengujian dan turnover. Hasil pengembangan sistem informasi manajemen asesor untuk LSP P1 UNU Blitar ini mempermudah asesor dalam memberi penilaian terhadap asesi yang terbagi dalam empat dokumen, diantaranya pelaksanaan asesmen, perangkat asesmen, keputusan asesmen dan laporan asesmen.

Peningkatan Pemasaran Usaha Kecil Pecel Blitar Bu Jub Melalui Media Internet Hartatik Hartatik; Wiwi Widayani; Andri Syafrianto; Harliana Harliana
Abdiformatika: Jurnal Pengabdian Masyarakat Informatika Vol. 1 No. 2 (2021): November 2021 - Abdiformatika: Jurnal Pengabdian Masyarakat Informatika
Publisher : Indonesian Scientific Journal

Pandemi Covid-19 sangat mempengaruhi usaha UMKM. Salah satu UMKM yang terdampak oleh pandemi Covi-19 adalah usaha sambael pecel rumahan milik Ibu Jubaedah yang berada di Kabupaten Blitar. sejak adanya pandemi diawal 2020 “sambel pecel Bu Jub” mengalami penurunan penjualan secara drastis. Banyaknya para penjual nasi pecel yang tutup dan berkurangnya jumlah wisatawan yang berkunjung ke Desa menjadi salah satu faktor pendukung menurunnya omzet penjualan. Beberapa usaha telah dilakukan oleh UMKM "sambel pecel Bu Jub" namun belum bisa memberikan hasil yang optimal. Berdasarkan hasil survei yang dilakukan ditemukan tiga permasalahan mendasar yang menyebabkan omset penjualan UMKM "Sambel Pecel Bu Jub" menurun (selain karena dampak pandemi Covid-19) yaitu belum adanya logo yang menjadi ciri khas produk, strategi promosi yang kurang efektif dan ketatnya persaingan bisnis. Adapun solusi yang ditawarkan dan direalisasikan pada kegiatan ini adalah dibuatkannya suatu website dan logo guna memperkenalkan produk, dan pendampingan penggunaan aplikasi. Hasil kegiatan yang dilakukan membrikan dampak positif bagi pelaku UMKM. Pembuatan logo mampu meningkatkan branding UMKM. Website yang dibangun mampu memperluas promosi. Pelatihan penggunaan website selama 2 minggu mampu meningkatkan pemahaman pemilik mengenai alur penggunaan aplikasi

Peningkatan Kompetensi Santri Melalui Pelatihan Instalasi Sistem Operasi dan Jaringan Komputer Harliana Harliana; Muhamat Maariful Huda; Rizqi Darma Rusdiyan Yusron
Abdiformatika: Jurnal Pengabdian Masyarakat Informatika Vol. 1 No. 2 (2021): November 2021 - Abdiformatika: Jurnal Pengabdian Masyarakat Informatika
Publisher : Indonesian Scientific Journal

Santri merupakan seseorang yang sedang mempelajari ilmu agama pada suatu pesantren, dan saat ini Pondok Pesantren Nurul Muttaqin Al-Barokah sedang meningkatkan kemampuan soft skill santrinya melalui berbagai macam pelatihan. Salah satu macam pelatihan yang dilakukan yaitu peningkatan soft skill santri melalui pengenalan dan praktek langsung berbagai jenis sistem operasi dan instalasi jaringan komputer. Berdasarkan studi pra-observasi dan study analisis yang dilakukan kepada para santri, maka solusi yang ditawarkan pada kegiatan pengabdian ini adalah melakukan pelatihan kepada para santri untuk dapat melakukan instalasi operating system dan jaringan komputer dengan topologi LAN. Dari outout yang diinginkan, tim akan memecah kegiatan menjadi pengenalan operating system, instalasi operating system dan jaringan, pengenalan peralatan jaringan, pembuatan LAN, serta melakukan pengujian terhadap koneksi yang dibangun. Sebagai evaluasi terhadap kegiatan yang telah dilakukan, tim telah melakukan pengujian secara likert dan didapatkan hasil bahwa lebih dari 80% responden santri merasa puas dan paham akan materi yang disampaikan.

PENERAPAN ALGORITMA PILLAR UNTUK OPTIMASI PENENTUAN TITIK AWAL CENTROID PADA ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING Dewi Lestari; Abd. Charis Fauzan; Harliana Harliana
JOISIE (Journal Of Information Systems And Informatics Engineering) Vol 6 No 1 (2022)
Publisher : Institut Bisnis dan Teknologi Pelita Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35145/joisie.v6i1.2053

Data set merupakan data yang masih perlu diolah menjadi sebuah informasi dengan menggunakan metode data mining salah satunya yaitu metode K-Means. Namun metode ini masih mempunyai kelemahan pada saat pengambilan centroid awal masih dilakukan secara acak, sehingga perlu dilakukan optimalisasi dengan algoritma Pillar. Dataset yang digunakan berasal dari KAAGLE yang mengambil representasi tingkat stress seseorang dengan menggunakan delapan atribut dan lima class. Datset tersebut akan diolah dengan tahapan pre processing, perhitungan algoritma Pillar, dan perhitungan metode k-means. berdasarkan tahapan tersebut, maka penelitian ini akan menghasilkan nilai centroid yang optimal yaitu saat jarak euclidience distance maksimal setiap centroid harus kurang dari sama dengan nilai batas lingkungan (nbdis) dan lebih dari sama dengan nilai maksimal (nmin) sehingga diperoleh centroid awal optimal dengan algoritma Pillar pada id 336, 228, 35, 29, 506. Berdasarkan hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma pillar mampu meningkatkan pengelompokan dengan evaluasi Davies Bouldin Index (DBI) sebesar 0,00000473 dan mempercepat iterasi yang semula hasil diperoleh pada iterasi ke-23 menjadi iterasi ke-17 hasil pengklusteran sudah ditemukan.

Co-Authors Abd. Charis Fauzan Afivatu Pratama Agustin Andri Syafrianto Citra Mirna Wati Dewi Lestari Dwi Nurani Fatra Nonggala Putra Fery Sofian Efendi Fiqih Ainul Qhabib Hartatik Hartatik Hartatik Hartatik Hartatik Imam Machfud Kadek Sukerti Khoiril Hikmah Leni Ayu Marlina Mei Maemunah Mohammad Zainurrokhim Muhamat Maariful Huda Muhammad Naja Maskuri Muhammat Maariful Huda Nurul Aziz Tri Wahyuni Otong Saeful Bachri Raden Mohamad Herdian Bhakti Raden Mohamad Herdian Bhakti Raden Mohamad Herdian Bhakti Rahmadita Sabrina Islahany Rizqi Darma Rusdiyan Yusron Salnan Sabdo Wibowo Septiya Nuraeni Setyawan, Dimas Ari Siti Karomah Siti Nuralia Subana Subana Suraji Suraji Tito Prabowo Tito Prabowo Tito Prabowo Wiwi Widayani

Title

Found 22 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 22 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 22 Documents
Search