Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
2.698
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Bulletin of Electrical Engineering and Informatics Bulletin of Electrical Engineering and Informatics Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Bulletin of Electrical Engineering and Informatics INTEGER: Journal of Information Technology Network Engineering Research Operation [NERO] JPP IPTEK (Jurnal Pengabdian dan Penerapan IPTEK) Prosiding Seminar Nasional Sains dan Teknologi Terapan Journal of Applied Sciences, Management and Engineering Technology (JASMET) Prosiding Seminar Nasional Teknik Elektro, Sistem Informasi, dan Teknik Informatika (SNESTIK)
Dian Puspita Hapsari
Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya
Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Materials Science & Nanotechnology Other

Published : 24 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 24 Documents
Search

 1   2   3 
Analisis Sentimen pada Opini Pengguna Maskapai Penerbangan Menggunakan Hybrid Cuckoo Search Nanang Fakhrur Rozi; Fandi Arianto; Dian Puspita Hapsari
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 6, No 3: Juni 2019
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (2213.677 KB) | DOI: 10.25126/jtiik.2019631337

Abstract

Tingginya minat penggunaan pesawat terbang dipengaruhi oleh tingginya tingkat mobilitas masyarakat yang menuntut perpindahan kota dalam waktu yang singkat. Meski demikian, tidak semua maskapai penerbangan mampu memberikan layanan yang memuaskan bagi konsumennya. Kualitas layanan yang diberikan oleh suatu maskapai, baik dari segi keselamatan, keamanan, maupun kenyamanan, umumnya dapat diketahui melalui opini penumpang lainnya. Banyaknya opini negatif yang didapat oleh maskapai mengindikasikan buruknya kualitas layanannya, begitu pula sebaliknya. Akan tetapi, jumlah opini yang semakin hari semakin meningkat menyebabkan sulitnya konsumen dalam menilai kualitas maskapai secara cepat. Oleh karena itu, analisis sentimen dibutuhkan guna mempercepat konsumen dalam menilai kualitas layanan maskapai. Hybrid Cuckoo Search (HCS) merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk melakukan analisis tersebut. Metode ini mampu mengelompokkan informasi secara cepat. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan HCS dalam melakukan analisis sentimen pada data opini penumpang maskapai penerbangan. Hasil uji coba menunjukkan bahwa nilai rata-rata akurasi, precision, dan recall dari data opini 7 maskapai dengan 1.000 iterasi masing-masing sebesar 69,24%; 70,88%; dan 77,57%. AbstractThe high demands of airplanes usage are influenced by the increasing levels of people's mobility who want to trip from one city to another in a short time. However, not all airlines company could provide satisfactory services for the consumers. The quality of services provided by an airline, in terms of safety, security, and convenience, is usually known through passenger opinions. The number of negative opinions gained by airlines indicates its poor quality of service and vice versa. However, the increasing number of opinion increases the difficulty of the consumer in assessing the quality of the airline quickly. Therefore, sentiment analysis is needed to accelerate the consumer in assessing the quality of airline services. Hybrid Cuckoo Search (HCS) is a method which can be used in conducting such analysis. This method is able to group information quickly. This study aims to implement HCS in conducting sentiment analysis on airline passenger opinion data. The results show that the averaged accuracy, precision, and recall from opinion dataset of 7 airlines company at 1,000 iteration are 69.24%, 70.88%, and 77.57% respectively.
Simulation design of trajectory planning robot manipulator Wahyu S. Pambudi; Enggar Alfianto; Andy Rachman; Dian Puspita Hapsari
Bulletin of Electrical Engineering and Informatics Vol 8, No 1: March 2019
Publisher : Institute of Advanced Engineering and Science

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1383.249 KB) | DOI: 10.11591/eei.v8i1.1179

Abstract

Robots can be mathematically modeled with computer programs where the results can be displayed visually, so it can be used to determine the input, gain, attenuate and error parameters of the control system. In addition to the robot motion control system, to achieve the target points should need a research to get the best trajectory, so the movement of robots can be more efficient. One method that can be used to get the best path is the SOM (Self Organizing Maps) neural network. This research proposes the usage of SOM in combination with PID and Fuzzy-PD control for finding an optimal path between source and destination. SOM Neural network process is able to guide the robot manipulator through the target points. The results presented emphasize that a satisfactory trajectory tracking precision and stability could be achieved using SOM Neural networking combination with PID and Fuzzy-PD controller.The obtained average error to reach the target point when using Fuzzy-PD=2.225% and when using PID=1.965%. 
IMPLEMENTASI FUZZY DECISION TREE UNTUK PREDIKSI GAGAL GINJAL KRONIS Fitri Sofia Nur Khamidah; Dian Puspita Hapsari; Hendro Nugroho
INTEGER: Journal of Information Technology Vol 3, No 1 (2018)
Publisher : Fakultas Teknologi Informasi Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31284/j.integer.2018.v3i1.155

Abstract

Fuzzy Decision Tree Implementation for Predicting Chronic Renal Failure. Kidney is one of the important organs for the body. The main function of kidney is for filtering process. The gradual decreasing of kidney function will lead to kidney disease and if it is left unchecked, it will lead to chronic renal failure. Chronic renal failure is a type of disease that can cause death. Until now there is no antidote for the disease of chronic renal failure, therefore this disease cannot be cured but its development can be slowed or stopped. The early diagnosis of this disease will help to prevent the fatal consequences. To diagnose the disease requires some laboratory tests in which the results of the test will be calculated and summed up by a doctor or medical practitioner. The development of science and technology, especially in the field of computers will help the doctor’s works in analyzing the results of laboratory test easier and faster. By some data as training data and implementing Fuzzy Decision Tree classification algorithm, it is expected to obtain high accuracy results that can be used as a reference for predicting chronic renal failure and avoid the occurrence of fatal consequences. The test was conducted by using some predetermined threshold and obtained the most optimal accuracy 98.28% with which indicated a fairly high level of accuracy. Thus the Fuzzy Decision Tree algorithm can be said to be able to predict the disease of chronic renal failure by the accuracy 98.28%.
Pemanfaatan Teknologi Informasi Sebagai Media Pembelajaran di Taman Pendidikan Al-Quran Maftahatul Hakimah; Tukadi Tukadi; Rinci Kembang Hapsari; Hendro Nugroho; Dian Puspita Hapsari
JPP IPTEK (Jurnal Pengabdian dan Penerapan IPTEK) Vol 3, No 2 (2019)
Publisher : LPPM ITATS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31284/j.jpp-iptek.2019.v3i2.559

Abstract

Perkembangan teknologi informasi saat ini memberikan kemudahan akses disegala bidang sekalipun pendidikan non formal seperti TPQ. Cara belajar yang menyenangkan menjadi tuntutan bagi para guru TPQ termasuk di TPQ Al-Fadlol agar para santri bisa memahami materi agama sehingga bisa diterapkan dalam rutinitas keseharian. Materi ibadah sehari-hari yang diajarkan di TPQ Al-Fadlol ini adalah doa sehari-hari, tuntunan shalat dan cerita islami. Kegiatan Pengabdian Kepada Masyarakat yang dilakukan ini adalah menyajikan materi utama di TPQ Al-Fadlol dalam sebuah aplikasi yang diberi nama Muslim Daily Prayer sebagai media pembelajaran. Dengan aplikasi ini, para santri dan para guru bisa menciptakan suasana belajar yang tidak membosankan sehingga para santri lebih bersemangat belajar agama. Selain itu, sosialisasi terhadap pengaruh positif dan negatif dari adanya teknologi informasi ini diberikan untuk membekali para santri dan para guru agar lebih bijak dalam menggunakannya.
Analisa Kualitas Fitur Aplikasi Mobile Dengan Menggunakan Pendekatan Sentimen Grey Birdyne Yanuar Melani; Septiyawan Rosetya Wardhana; Dian Puspita Hapsari; Nanang Fakhrur Rozi
Prosiding Seminar Nasional Sains dan Teknologi Terapan 2019: Menuju Penerapan Teknologi Terbarukan pada Industri 4.0: Perubahan Industri dan Transformasi P
Publisher : Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

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

Abstract

Media sosial adalah salah satu media untuk berkomunikasi yang banyak diminati oleh para penggunanya.Seiring semakin banyaknya pengguna yang mengunduh aplikasi media sosial berbasis mobile, membuatpara develover rutin meriliskan fitur-fitur terbaru setiap rentan waktu tertentu. Akan tetapi, tidak semua fiturditerima dengan baik oleh para pengguna dalam berselancar di media sosial. Para pengguna mempunyaiperan untuk memberikan penilaian terhadap fitur terbaru yang dirilis pada media sosial yang digunakannya.Semakin banyak suatu fitur media sosial yang mendapatkan komentar positif, maka fitur tersebut berhasilditerima dengan baik oleh para penggunanya. Sebaliknya semakin banyak komentar negatif yang didapat,maka fitur media sosial tersebut kurang dapat diterima oleh para penggunanya. Namun, masih belum adasistem untuk mengulas komentar para pengguna media sosial. Melalui pendekatan Sentimen Greyberdasarkan Grey Sentiment Lexicon dilakukan dalam penelitian ini untuk mendapatkan nilai sentimen dantingkat kepuasan para pengguna terhadap fitur aplikasi media sosial berbasis mobile. Berdasarkan percobaanyang dilakukan terhadap tiga media sosial, didapatkan nilai akurasi, presisi, recall dan f-measure berturutturut sebesar 78.14%, 83.13%, 90.2% dan 86.52%. Hasil tersebut menunjukkan bahwa Sentimen Grey dapatdigunakan sebagai sistem untuk mengklasifikasikan komentar serta mampu memberikan nilai sentimenyang terkandung dalam komentar pengguna.
ANALISA PERBANDINGAN KINERJA PROTOKOL ROUTING AODV, DSDV, DAN DSR PADA JARINGAN MOBILE AD-HOC NETWORK (MANET) Wachid Ismail Amrullah; Dian Puspita Hapsari; Siti Agustini
Prosiding Seminar Nasional Sains dan Teknologi Terapan 2021: Peluang dan Tantangan Peningkatan Riset dan Teknologi di Era Pasca Covid-19
Publisher : Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

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

Abstract

Mobile ad-hoc network atau kepanjangan dari MANET merupakan salah satu jaringan yang terdiri dari beberapa perangkat dinamis antara lain disebut node tanpa perlu infrastruktur jaringan yang tetap, sehingga menjadikan jaringan yang bersifat sementara. Menurut performa dan fungsinya, protokol routing pada MANET dibagi menjadi tiga kelas yaitu table-driven (proactive), on-deman (reactive), dan hybrid. Perbedaan dari dari masing-masing protokol adalah dari algoritmanya yang menjadikan perbedaan efektifitas kerja jaringan saat diterapkan di wilayah yang miliki luas area berbeda. Luas area dan jumlah node dan kecepatan mobilitasnya merupakan beberapa faktor yang mempengaruhi kinerja protokol routing pada MANET. Dari masing-masing jenis tersebut mempunyai karakteristik kekurangan dan kelebihanya. Pada penelitian kali ini menekankan pengimplementasian protokol routing AODV, DSDV dan DSR. Ketiga protokol routing tersebut akan dilakukan simulasi menggunakan Network Simulator 2 (NS2) dengan mempunyai luas area dan jumlah node yang berbeda. Kinerja dari ketiga protokol routing tersebut akan diuji dan dianalisa menggunakan beberapa parameter yaitu packet delivery ratio, throughtput, dan end to end delay. Dari penelitian ini menghasilkan analisa kesimpulan bahwa ketiga routing protocol tersebut jika diukur menggunakan packet delivery ratio dan throughput maka yang terbaik adalah protokol routing AODV, dan jika diukur dengan end to end delay maka DSR yang terbaik jika dibandingkan dengan DSDV.
PENGEMBANGAN APLIKASI PEMBELAJARAN TIK BERBASIS WEB MENGGUNAKAN MODEL ADDIE UNTUK SISWA SMK Rachman Arief; Muhamad Imron Wazirudin; Andy Rachman; Dian Puspita Hapsari
Prosiding Seminar Nasional Sains dan Teknologi Terapan Pendekatan Multidisiplin Menuju Teknologi dan Industri yang Berkelanjutan
Publisher : Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

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

Abstract

Saat ini perkembangan teknologi informasi dari hari ke hari semakin berkembang dengan pesat mendesak berbagai lembaga pendidikan untuk menggunakan sistem E-learning dalam meningkatkan keefektifan pembelajaran. Kurangnya waktu pembelajaran didalam kelas menjadi permasalahan serius yang perlu adanya solusi. Banyak guru mengeluh karena terbatasnya waktu dalam penyampaian materi dikelas yang sangat minim, sementara siswa dituntut untuk paham detail materi yang disampaikan melalui latihan soal. Selain itu pemberian soal-soal latihan secara manual juga berpengaruh terhadap penyitaan waktu yang dibutuhkan. Oleh karena itu dikembangkan dalam penelitian ini aplikasi Elearning dengan model pengembangan ADDIE. Pengujian atau validasi dilakukan oleh ahli media, ahli materi dan pengujian pada siswa SMK. Berdasarkan hasil survey kepada ahli media, didapatkan rata-rata penilaian sebesar 89,7% yang berarti aplikasi sangat sesuai untuk digunakan pembelajaran, dari sisi ahli materi, didapatkan rata-rata penilaian sebesar 88,1% yang berarti aplikasi sangat sesuai untuk digunakan pembelajaran, dan dari siswa didapatkan rata-rata penilaian sebesar 88,9% yang berarti aplikasi sangat sesuai untuk digunakan dalam proses pembelajaran.
Implementasi Algoritma Clustering Untuk Pengelompokan Pelanggan Retail Berdasarkan Skor Recency, Frequency, Dan Monetary Moch Irfan Chanafi; Dian Puspita Hapsari; Rinci Kembang Hapsari; Tutuk Indriyani
Prosiding Seminar Nasional Sains dan Teknologi Terapan 2019: Menuju Penerapan Teknologi Terbarukan pada Industri 4.0: Perubahan Industri dan Transformasi P
Publisher : Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

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

Abstract

Retail atau dalam Bahasa Indonesia disebut ecerean merupakan sebuah teknik untuk memasarkan produk yang dilakukan oleh penjual ke pelanggan. Para pembisnis retail biasanya memperhatikan masalah umum yang terdapat pada bisnis ini, seperti pelanggan mana yang setia. Berdasarkan kasus tersebut, pembisnis retail mulai tertarik untuk menerapkan proses penambangan data untuk mengelompokan pelanggan berdasarkan karakteristik pelanggan yang serupa dan mengidentifikasi perbedaan antar kelompok.Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menyelidiki masalah pemetaan pelanggan yang kaitannya dengan customer relationship management. Pada penelitian ini akan diterapkan metode RFM analysis untuk melakukan penilaian pelanggan berdasarkan skor recency, frequency, dan monetary. Selanjutnya diterapkan metode klustering DBSCAN dan Fuzzy C-Means untuk melakukan pengelompokan data pelanggan retail. DBSCAN merupakan sebuah metode klustering yang mengelompokan data berdasarkan tingkat kerapatan data yang tinggi dengan yang rendah, sedangkan Fuzzy C-Means mengelompokan data berdasarkan derajat keanggotaan setiap data. Data pelanggan akan dikelompokan dengan 2 metode tersebut menjadi masing – masing metode 5 kelompok. Selanjutnya hasil setiap proses klustering baik DBSCAN dan Fuzzy C-Means akan dinilai validitas klusternya dengan menggunakan metode Silhouette Index. Dimana untuk DBSCAN pada kluster 2 sampai 5 memiliki nilai SI 1 sedangkan untuk Fuzzy C-Means memiliki kluster dengan nilai validitas tertinggi yaitu kluster 4 dengan nilai 0.5584288019243665.
Fractional Gradient Based Optimization for Nonlinear Separable Data Dian Puspita Hapsari; Muhammad Fahrur Rozi
Journal of Applied Sciences, Management and Engineering Technology Vol 3, No 1 (2022)
Publisher : Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31284/j.jasmet.2022.v3i1.2881

Abstract

The Support Vector Machine or SVM classifier is one of the machine learning algorithms whose job is to predict data. Traditional classifier has limitations in the process of training large-scale data, tends to be slow. This study aims to increase the efficiency of the SVM classifier using a fractional gradient descent optimization algorithm, so that the speed of the data training process can be increased when using large-scale data. There are ten numerical data sets used in the simulation that are used to test the performance of the SVM classifier that has been optimized using the Caputo type fractional gradient descent algorithm. In this paper, we use the Caputo derivative formula to calculate the fractional-order gradient descent from the error function with respect to weights and obtain a deterministic convergence to increase the speed of the Caputo type fractional-order derivative convergence. The test results show that the optimized SVM classifier achieves a faster convergence time with iterations and a small error value. For further research, the optimized SVM linear classifier with fractional gradient descent is implemented on the problem of unbalanced class data.
Support Vector Machine optimization with fractional gradient descent for data classification Dian Puspita Hapsari; Imam Utoyo; Santi Wulan Purnami
Journal of Applied Sciences, Management and Engineering Technology Vol 2, No 1 (2021)
Publisher : Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31284/j.jasmet.2021.v2i1.1467

Abstract

Data classification has several problems one of which is a large amount of data that will reduce computing time. SVM is a reliable linear classifier for linear or non-linear data, for large-scale data, there are computational time constraints. The Fractional gradient descent method is an unconstrained optimization algorithm to train classifiers with support vector machines that have convex problems. Compared to the classic integer-order model, a model built with fractional calculus has a significant advantage to accelerate computing time. In this research, it is to conduct investigate the current state of this new optimization method fractional derivatives that can be implemented in the classifier algorithm. The results of the SVM Classifier with fractional gradient descent optimization, it reaches a convergence point of approximately 50 iterations smaller than SVM-SGD. The process of updating or fixing the model is smaller in fractional because the multiplier value is less than 1 or in the form of fractions. The SVM-Fractional SGD algorithm is proven to be an effective method for rainfall forecast decisions.
Co-Authors Abd. Rasyid Syamsuri Aeri Rachman Andy Rachman Arief Rachman Birdyne Yanuar Melani Chanafi, Moch Irfan Enggar Alfianto Fandi Arianto Fitri Sofia Nur Khamidah Hendro Nugroho Hendro Nugroho, Hendro Imam Utoyo Khamidah, Fitri Sofia Nur M Tsalits Nururrohman Maftahatul Hakimah Maftahatul Hakimah, Maftahatul Melani, Birdyne Yanuar MHA Harits MI Firdaust Moch Irfan Chanafi Muhamad Imron Wazirudin Muhammad Fahrur Rozi Muhima, Rani Rotul Nanang Fakhrur Rozi Nururrohman, M Tsalits Rachman Arief Rachman Arief, Rachman Reza Uttungga Rinci Kembang Hapsari Rinci Kembang Hapsari Ruly Adi Permana SA Adriko Salma N. Aini Santi Wulan Purnami Septiyawan Rosetya Wardhana Siti Agustini, Siti Tukadi Tukadi, Tukadi Tutuk Indriyani Utoyo, Imam Uttungga, Reza Wachid Ismail Amrullah Wahyu S. Pambudi Waras Lumandi Wardhana, Septiyawan Rosetya Wazirudin, Muhamad Imron WR Wahyudi