Articles
<![CDATA[PENINGKATAN KUALITAS SDM DENGAN PEMANFAATAN IPTEK MELALUI PELATIHAN KOMPUTER DASAR DAN INTERNET PADA ANGGOTA POLSEK KEDUNGBANTENG ]]>
<![CDATA[Primandani Arsi]]>;
<![CDATA[Sulis waningsih]]>;
<![CDATA[Aldi Setia Pambudi]]>;
<![CDATA[Wawa Maisa]]>
<![CDATA[ Jurnal Abdimas BSI: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol 2, No 2 (2019): Agustus 2019 ]]>
Publisher : <![CDATA[LPPM Universitas Bina Sarana Informatika ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (749.847 KB)
|
DOI: 10.31294/jabdimas.v2i2.4244
<![CDATA[Pesatnya perkembangan Ilmu Pengetahuan dan Teknologi (IPTEK) menuntut lembaga kepolisian untuk selalu menyesuaikan perkembangan tersebut. Untuk meningkatkan mutu SDM (Sumber Daya Manusia) di Lembaga Kepolisian diperlukan personil yang memiliki kemampuan memadai dengan tuntutan perkembangan yang ada sekarang ini. Tugas polisi yang selalu bersinggungan langsung dengan masyarakat, dituntut untuk lebih cepat tanggap dalam hal pelayanan dan pelaporan berbasiskan teknologi informasi, oleh karena itulah diperlukan polisi yang berkualitas. Berbagai upaya dilakukan oleh lembaga kepolisian baik tingkat resort maupun tingkat sektor untuk meningkatkan kualitas polisi di bidang teknologi informasi. Namun upaya yang dilakukan tersebut belum dapat menjangkau seluruh polisi yang ada. Berdasarkan kenyataan tersebut, maka peningkatan kualitas SDM dengan pemanfaatan teknologi perlu dilakukan pada polisi yang ada untuk membantu polisi mengembangkan kemampuannya dalam mengelola proses pelayanan masyarakat yang berbasiskan teknologi informasi. Pelatihan komputer dasar dan internet bertujuan untuk mengembangkan situasi pelayanan yang lebih baik, membimbing polisi yang masih mengalami kesulitan menggunakan perangkat teknologi informasi agar menjadi polisi yang berkualitas. Dari hasil evaluasi kegiatan pelatihan disimpulkan bahwa pelatihan yang dilakukan mampu meningkatkan kemampuan peserta.Kata Kunci: Iptek, SDM, polisi]]>
<![CDATA[Sistem Peramalan Penjualan Menggunakan Metode Trend Moment Pada Toko Mebel Nabila Furniture Paguyangan Brebes Berbasis Desktop ]]>
<![CDATA[Desta Nur Efika Ardini]]>;
<![CDATA[Andi Dwi Riyanto]]>;
<![CDATA[Primandani Arsi]]>;
<![CDATA[Yusyida Munsa Idah]]>;
<![CDATA[Agung Prasetyo]]>
<![CDATA[ Jurnal Informatika Upgris Vol 5, No 2: Desember (2019) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas PGRI Semarang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.26877/jiu.v5i2.4346
<![CDATA[Persediaan stok spring bed pada toko Mebel Nabila Furniture masih sering mengalami fluktuasi. Sistem peramalan penjualan barang hanya berdasarkan perkiraan saja sehingga mengakibatkan sering terjadinya kekurangan stok barang dan kelebihan persediaan barang di toko. Guna mempermudah dalam menentukan jumlah stok yang harus disediakan maka dibutuhkan sistem dengan metode peramalan penjualan tertentu. Metode yang digunakan untuk menghitung peramalan ini adalah metode trend moment. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk merancang dan membangun sebuah aplikasi untuk peramalan penjualan menggunakan metode Trend Moment untuk pengambilan keputusan dalam mengetahui jumlah stok mebel di toko Mebel Nabila Furniture. Dengan adanya sistem peramalan penjualan barang mebel dan furniture menggunakan metode trend moment dapat membantu pihak toko dalam pengambilan keputusan tentang pengadaan jumlah stok dan prediksi jumlah penjualan barang pada periode tertentu sehingga meminimalisir kelebihan atau kekurangan stok pada toko Mebel Nabila Furniture.]]>
<![CDATA[Analisis Sentimen Pindah Ibu Kota Berbasis Naive Bayes Classifier ]]>
<![CDATA[Primandani Arsi]]>;
<![CDATA[Bagus Adhi Kusuma]]>;
<![CDATA[Azizan Nurhakim]]>
<![CDATA[ Jurnal Informatika Upgris Vol 7, No 1: JUNI 2021 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas PGRI Semarang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.26877/jiu.v7i1.7636
<![CDATA[Perkembangan media sosial memudahkan pengguna dalam percepatan akses informasi di internet. Akses informasi yang awalnya sulit diperoleh begitu mudah sekarang ini. Media sosial memungkinkan penggunanya tidak hanya mengonsumsi tapi juga berpartisipasi, membuat, mengomentari dan menyebarkan beragam konten dalam berbagai format. Banyak media sosial yang berkembang di internet, salah satu yang banyak digemari adalah Twitter. Twitter merupakan media sosial yang memungkinkan para penggunanya untuk berinteraksi secara personal ataupun terbuka. Melalu fitur hashtag para pengguna Twitter dapat mengetahui topik yang sedang dibahas secara real-time. Selain itu kata kunci pada Twitter dapat pula menjadi sumber perbincangan oleh pengguna. Salah satu topik yang ramai diperbincangkan di Twitter adalah terkait issue pemindahan ibu kota Indonesia. Namun dibalik hal tersebut terdapat kontroversi dari pihak yang merasa pro dan kontra, masing-masing memiiki sudut pandang sendiri. Hal ini menyebabkan munculnya fenomena perdebatan khususnya di Twitter yang sebenarnya menunjukkan perhatian kolektif mengenai wacana publik. Kecenderungan pengguna Twitter dalam memposting konten dapat diketahui dengan cara analisa sentiment. Pada penelitian ini diusulkan metode Naive Bayes Classifier (NBC) untuk menganalisa sentimen terhadap wacana pemerintah di media massa online Twitter pada topik pemindahan ibukota Indonesia dengan cara mengklasifikasikan menjadi positif, dan negatif. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa nilai akurasi yang diperoleh sebesar 94,33%. Dengan dilakukannya analisa sentimen ini diharapkan dapat diketahui permasalahan yang terdapat pada kontroversi topik pemindahan ibukota, sehingga dapat dijadikan sebagai bahan evaluasi untuk kepentingan lebih lanjut.]]>
<![CDATA[OPTIMASI UMKM DI KEC.KEDUNGBANTENG KAB.BANYUMAS MELALUI PENDEKATAN IPTEK GUNA KETAHANAN EKONOMI PADA MASA PANDEMI COVID-19 ]]>
<![CDATA[Primandani Arsi]]>;
<![CDATA[Pungkas Subarkah]]>;
<![CDATA[Trian Damai]]>;
<![CDATA[Azizan Nurhakim]]>
<![CDATA[ SELAPARANG Jurnal Pengabdian Masyarakat Berkemajuan Vol 6, No 1 (2022): Maret ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Muhammadiyah Mataram ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.31764/jpmb.v6i1.7951
<![CDATA[ABSTRAKHadirnya Usaha Mikro, Kecil dan Menengah (UMKM) di Indonesia mampu meratakan pertumbuhan ekonomi hingga ke pelosok daerah. Tingginya penyerapan tenaga kerja dapat mengurangi tingkat pengangguran hingga menurunnya angka kemiskinan. Pandemi COVID-19 di Indonesia yang berlangsung dari pertengahan Maret 2020 hingga kini telah menimbulkan dampak pada sektor ekonomi Indonesia. Kebijakan Pembatasan Sosial Berskala Besar (PSBB) pada kota-kota besar di Indonesia mengakibatkan kelumpuhan sektor ekonomi di berbagai wilayah salah satunya Banyumas. Metode yang dilakukan adalah dengan Participatory Action Research (PAR), dimana tim melakukan observasi guna mengidentifikasi permasalahan mitra UMKM, pelaksanaan dan evaluasi. Dari kegiatan yang telah dilaksanakan mitra cukup memahami tentang penggunaan IPTEK diantaranay konsep digital marketing dan mampu menggunakan internet untuk melakukan pemasaran. Meningkatnya kemampuan mitra dalam melakukan pemasaran diharapkan dapat membantu mitra untuk memperoleh pasar yang lebih luas dan meningkatkan daya saing mitra sebagai pelaku UMKM. Kata kunci: digital marketing; IPTEK; UMKM. ABSTRACTThe The presence of Micro, Small and Medium Enterprises (UMKM) in Indonesia is able to even out economic growth to remote areas. The high absorption of labor can reduce the unemployment rate and reduce the poverty rate. The COVID-19 pandemic in Indonesia which lasted from mid-March 2020 until now has had an impact on the Indonesian economic sector. The Large-Scale Social Restriction Policy (PSBB) in big cities in Indonesia has resulted in paralysis of the economic sector in various regions, one of which is Banyumas. The method used is Participatory Action Research (PAR), where the team conducts observations to identify the problems of UMKM partners, implementation and evaluation. From the activities that have been carried out, partners understand enough about the use of science and technology including the concept of digital marketing and are able to use the internet to do marketing. The increased ability of partners in marketing is expected to help partners to gain a wider market and increase the competitiveness of partners as UMKM actors.. Keywords: digital marketing; IPTEK; UMKM. ]]>
<![CDATA[Komparasi Model Prediksi Kurs Pada Masa Pandemi Covid-19 Menggunakan Neural Network Berbasis Genetic Algorithm dan Particle Swarm Optimization ]]>
<![CDATA[Ali Nur Ikhsan]]>;
<![CDATA[Primandani Arsi]]>;
<![CDATA[Jali Suhaman]]>
<![CDATA[ Infotekmesin Vol 13 No 1 (2022): Infotekmesin: Januari, 2022 ]]>
Publisher : <![CDATA[P3M Politeknik Negeri Cilacap ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.35970/infotekmesin.v13i1.938
<![CDATA[Data from Bank Indonesia shows that the rupiah exchange rate against dollar weakened at the beginning of the Covid-19 pandemic. This exchange rate volatility is an important problem in the Indonesian economy. Therefore, the prediction model for the exchange rate against the dollar is needed during the Covid-19 pandemic to predict the exchange rate during the Covid-19 Pandemic. This study is proposed to compare the prediction of the rupiah exchange rate against the dollar using the GA-based Neural Network algorithm and the PSO-based Neural Network algorithm. Initially the data was collected in the period 2019 to 2021, then the data is preprocessed. Validation used the k-fold validation technique with a ratio of 70:30, while the evaluation is carried out with the output of RMSE. The results showed that the performance of PSO and GA was the same, namely 0.020 +/- 0.006.]]>
<![CDATA[Optimasi SVM Berbasis PSO pada Analisis Sentimen Wacana Pindah Ibu Kota Indonesia ]]>
<![CDATA[Primandani Arsi]]>;
<![CDATA[Rizki Wahyudi]]>;
<![CDATA[Retno Waluyo]]>
<![CDATA[ Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 5 No 2 (2021): April 2021 ]]>
Publisher : <![CDATA[Ikatan Ahli Informatika Indonesia (IAII) ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (384.009 KB)
|
DOI: 10.29207/resti.v5i2.2698
<![CDATA[President Joko Widodo decided to move the capital city of the country outside Java. The relocation of the capital city is contained in the 2020-2024 National Medium-Term Development Plan. Community response to this has been mixed through national television and social media, especially Twitter. The tendency of Twitter users to respond to the government discourse can be seen with sentiment analysis. Sentiment analysis is one of the areas of Natural Language Processing (NLP) that builds systems for recognizing and extracting opinions. In this study, the Feature Selection PSO algorithm in the classification of the SVM model is proposed to improve the resulting accuracy in the sentiment analysis of moving capital cities. Experiments on the data of 1,319 tweets (457 positive sentiments and 862 negative sentiments) indicate an increase in accuracy by 2.09% from 79.06% to 81.15%, with the classification category is “Good Classification”.]]>
<![CDATA[Komparasi Model Klasifikasi Sentimen Issue Vaksin Covid-19 Berbasis Platform Instagram ]]>
<![CDATA[Primandani Arsi]]>;
<![CDATA[Laili Nur Hidayati]]>;
<![CDATA[Azizan Nurhakim]]>
<![CDATA[ JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA Vol 6, No 1 (2022): Januari 2022 ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK Budi Darma ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.30865/mib.v6i1.3509
<![CDATA[Information about COVID-19 or regulations regarding it has been massively shared by the Ministry of Health, via kemenkes_ri account. Including the topic of vaccinations. Although health research has been conducted to support the covid-19 vaccine campaign, however there are still people who give negative comments. Sentiment is also found in the kemenkes_ri account. Sentiment analysis is an opinion classification process to determine the responses given are included in the positive, negative or neutral categories. In this study, it is proposed to compare the performance of the SVM and KNN algorithms to classify sentiment in the kemenkes_ri account related to vaccine policy in Indonesia. Sentiment is classified into 3 polarities namely neutral, positive, and negative. The purpose of this comparison is to compare the best classification model on the topic of vaccine issue sentiment analysis, especially the Instagram platform. In this study, the stages started from the comment scrapping technique which resulted in 2,925 records. Preprocessing using NLP technique and weighting using TF-IDF technique. Next, the SMOTE technique was performed to avoid imbalancing class. The ratio of training and testing data is 9:1. The results showed that the best classification is SVM = 98.30%, while the KNN method is 80.03%.]]>
<![CDATA[Media Pembelajaran Budaya Berbasis Permainan Monopoli ]]>
<![CDATA[Raditya Danar Dana]]>;
<![CDATA[Primandani Arsi]]>;
<![CDATA[Saeful Karim]]>
<![CDATA[ Jurnal ICT : Information Communication & Technology Vol 16, No 1 (2017): JICT-IKMI, Juli 2017 ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK IKMI Cirebon ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.36054/jict-ikmi.v16i1.14
<![CDATA[Budaya merupakan suatu cara berkembang yang dimiliki bersama oleh sebuah kelompok orang yang diwariskan dari generasi kegenerasi. Semakin majunya Negara dari zaman kezaman dan berkembang pesatnya teknologi budaya lokal semakin menghilang eksistensinya. dengan ini pola pikir remaja menjadi terpengaruh kehidupan barat atau budaya barat. Bahkan saat ini budaya lokal kurang diminati oleh kalangan remaja, karena kurangnya alat untuk mengenalkanya, jadi mereka kesulitan untuk belajar mengenali budaya lokal. Masalahnya adalah kurangnya alat peraga yang dijadikan sebuah media. Maka untuk  meningkan belajar siswa pada mata pelajaran budaya metode yang diterapkan dalam metode penelitian melalui game Monopoli dapat mengenalkan sesuatu yang ada disekitar kita dan kita juga bisa belajar sambil bermain sehingga dapat meningkatkan minat belajar siswa tentang budaya. Metode yang digunakan desain pengembangan ADDIE dengan langkah – langkah. Menganalisa karakter siswa, menetapkan kopetensi, memilih metode, media dan bahan ajar, pemanfaatan bahan dan media, adapun untuk membuatnya melibatkan beberapa sofweare seperti Unity 3D, Adobe Photoshop, Adobe Audicion, Unity Remote dan android SDK.Dengan dibuatya game Monopoli ini biasa untuk meningkatkan minat siswa - siswa dalam mempelajari budaya lokal, supaya mereka tahu budaya – budaya yang sudah ada di Indonesia, Dari hasil hipotesis diperoleh Ho ditrima maka(Media pemblajaran budaya berbasis permainan monopoli dapat meningkatkan minat siswa dalam mempelarari budaya lokal sebesar 60%).]]>
<![CDATA[Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Perkembangan Anak Berkebutuhan Khusus Tuna Grahita Menggunakan Metode Weighted Product ]]>
<![CDATA[Primandani Arsi]]>;
<![CDATA[Yuni Novita]]>
<![CDATA[ Jurnal ICT : Information Communication & Technology Vol 17, No 2 (2018): JICT-IKMI, Desember 2018 ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK IKMI Cirebon ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.36054/jict-ikmi.v17i2.34
<![CDATA[Sekolah Luar Biasa – C merupakan salah satu lembaga pendidikan yang diperuntukkan bagi anak-anak berkebutuhan khusus tuna grahita. Anak-anak tunagrahita pada umumnya mereka hidup bergantung dengan orang lain karena ketidakmampuannya mengurus diri sendiri. Untuk mempermudah dalam menentukan perkembangan anak tunagrahita, maka diperlukan suatu sistem pendukung keputusan yang mempunyai kemampuan mengevaluasi dengan mengacu kepada solusi yang diberikan oleh metode Weighted Product (WP). Sistem pendukung keputusan dalam menentukan perkembangan anak, dengan metode Weighted Product (WP) ini dibuat berdasarkan data dan kriteria yang diperoleh dari pihak sekolah. Hasil penelitian memperlihatkan bahawa sistem pendukung keputusan yang diusulkan dapat diimplementasikan dan digunakan sesuai dengan tujuan sebelumnya.]]>
<![CDATA[Optimasi Prediksi NilaiTukar Rupiah Terhadap Dolar Menggunakan Neural Network Berbasiskan Algoritma Genetika ]]>
<![CDATA[Primandani Arsi]]>;
<![CDATA[Joko Prayogi]]>
<![CDATA[ Jurnal Informatika Vol 7, No 1 (2020): April 2020 ]]>
Publisher : <![CDATA[LPPM Universitas Bina Sarana Informatika ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (206.799 KB)
|
DOI: 10.31294/ji.v7i1.6793
<![CDATA[Nilai tukar adalah nilai mata uang sebuah negara yang dinyatakan dalam nilai mata uang negara lain. Sebagai contoh, nilai tukar rupiah (Rp) pada dolar amerika serikat (USD) adalah nilai satu dolar amerika dalam rupiah, begitu juga sebaliknya nilai satu rupiah terhadap dolar amerika. Korelasi nilai tukar ini kaitannya dengan pergadangan internasional dimana etidakpastian nilai tukar menjadi permasalahan yang penting dalam bidang keuangan. Oleh karena itu diperlukan sebuah model prediksi guna memprakirakan nilai tukar dimasa depan. Hasil yang akurat dalam prediksi nilai tukar ini sangat bermanfaat bagi pemegang kepentingan dimasa depan. Pada peneltian ini prediksi data nilai tukar rupiah pada dolar dilakukan dengan menggunakan Neural Network berbasis algoritma genetika. Berdasarkan eksperimen yang dilakukan pada data time series nilai tukar rupiah pada dolar periode 1 Januari 2013 sd 30 Agustus 2018 yang berjumlah 1470 record menggunakan metode Neural Network berbasis algoritma Genetika, terbukti bahwa model optimasi tersebut mampu meningkatkan hasil akurasi prediksi yaitu dari 0,010 +/- 0,001 menjadi 0,008 +/- 0,001, terjadi penurunan nilai RMSE sebesar 0,002 yang berarti peningkatan akurasi prediksi.]]>
