Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
1.745
P-Index
This Author published in this journals
All Journal IJCIT (Indonesian Journal on Computer and Information Technology) Bianglala Informatika : Jurnal Komputer dan Informatika Akademi Bina Sarana Informatika Yogyakarta Indonesian Journal on Software Engineering (IJSE) Jurnal Teknoinfo EVOLUSI : Jurnal Sains dan Manajemen Indonesian Journal of Networking and Security - IJNS Joutica : Journal of Informatic Unisla
Elly Muningsih
Universitas Bina Sarana Informatika
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Education Electrical & Electronics Engineering Engineering

Published : 15 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 15 Documents
Search

 1   2 
FACEBOOK COMMERCE, E-COMMERCE PADA MEDIA SOSIAL FACEBOOK YANG MODERN DAN POPULER Elly Muningsih
Bianglala Informatika Vol 2, No 1 (2014): Bianglala Informatika 2014
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/bi.v2i1.557

Abstract

Dalam dunia bisnis, suatu perusahaan dituntut untuk selalu bisa menerapkan strategi dan langkah yang tepat agar dapat berhasil dan sukses. Penerapan teknologi informasi seperti internet memegang peranan yang penting. Salah satunya adalah E-Commerce yang banyak diaplikasikan oleh banyak organisasi bisnis karena membawa keunggulan khususnya kegiatan promosi dan layanan pembelian produk. E-Commerce yang diterapkan pada jejaring sosial atau sosial media yang saat ini sangat popular yaitu Facebook disebut Facebook Commerce atau F-Commerce. F-Commerce menggabungkan fungsi media sosial yang menghubungkan banyak orang dan fungsi E-Commerce yang bisa digunakan untuk melalukan transaksi penjualan produk online. Penelitian ini mencoba menguraikan tentang F-Commerce dengan segala fitur dan kelebihannya yang digunakan untuk meningkatkan penjualan produk juga memudahkan transaksi konsumen dengan segala fasilitasnya yang tidak dimiliki sosial commerce lainnya
Penerapan Metode K-Means Untuk Clustering Produk Online Shop Dalam Penentuan Stok Barang Elly Muningsih; Sri Kiswati
Bianglala Informatika Vol 3, No 1 (2015): Bianglala Informatika 2015
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (207.787 KB) | DOI: 10.31294/bi.v3i1.570

Abstract

ABSTRAK - Manajemen stok yang dilakukan secara tidak akurat dan asal-asalan akan menyebabkan biaya simpan yang tinggi dan tidak ekonomis, karena bisa terjadi kekosongan atau kelebihan produk tertentu. Hal ini tentu akan sangat merugikan semua pelaku usaha seperti halnya online shop. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan produk yang dijual pada online shop Ragam Jogja menjadi beberapa cluster untuk mengetahui produk mana yang paling diminati sehingga jumlah stok harus banyak, produk diminati untuk jumlah stok sedang dan produk kurang diminati untuk jumlah stok sedikit. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah metode K-Means yang merupakan salah satu metode terbaik dan paling popular dalam algoritma clustering dimana K-Means mencari partisi yang optimal dari data dengan meminimalkan kriteria jumlah kesalahan kuadrat dengan prosedur iterasi yang optimal. Variabel yang digunakan adalah kode produk, jumlah transaksi, volume penjualan dan rata-rata penjualan. Penelitian juga didukung dengan software Rapidminer untuk pengolahan data dengan metode K-Means. Hasil akhir dari penelitian adalah berupa suatu program aplikasi yang dapat mengelompokkan produk menjadi kategori jumlah stok banyak, sedang dan sedikit berdasarkan transaksi penjualan. Kata kunci : clustering, manajemen stok, metode K-Means, program aplikasi
Rancang Bangun Aplikasi “Sipedi” Pada UPTD Puskesmas Nanggulan Kulon Progo Budi Kristianto; Elly Muningsih
Indonesian Journal on Software Engineering (IJSE) Vol 5, No 2 (2019): IJSE 2019
Publisher : Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/ijse.v5i2.6953

Abstract

Keberadaan Perpustakaan Puskesmas dibawah pengelolaan UPTD Puskesmas Nanggulan selain sebagai layanan masyarakat juga merupakan sumber data, informasi, dan pengetahuan. Perpustakaan Digital berbasis Web sangat diperlukan karena dapat mempermudah penyimpanan dan penyebarluasan informasi serta ilmu pengetahuan ke seluruh masyarakat. Untuk penelitian ini merancang bangun aplikasi “Sipedi” yaitu Sistem Informasi Perpustakaan Digital berbasis web pada UPTD Puskesmas Nanggulan. Metode pengumpulan data yang digunakan adalah wawancara, observasi, dan studi pustaka. Website ini dikembangkan menggunakan program PHP dan pengolahan data menggunakan database MySQL. Design tampilan dirancang menggunakan Adobe Dreamweaver CS6. Metode pengembangan perangkat lunak penelitian ini menggunakan model waterfall dengan beberapa tahapan, meliputi analisis kebutuhan perangkat lunak, desain, pembuatan kode program, pengujian, dan pendukung (support) atau pemeliharaan (maintenance). Sedangkan pengujian yang dilakukan menggunakan Black Box Testing.
Implementasi Pendaftaran Nasabah Berbasis Web Pada PT. Bank Rakyat Indonesia Unit Cepoko Ngawi Choiriyatus Shiddiqiyah; Elly Muningsih
Indonesian Journal on Software Engineering (IJSE) Vol 4, No 1 (2018): IJSE 2018
Publisher : Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (514.846 KB) | DOI: 10.31294/ijse.v4i1.6290

Abstract

ABSTRACT - Web-based information technology today is needed by the company in facilitating its activities. Likewise with PT. Bank Rakyat Indonesia (BRI) which handles various activities and jobs related to customer service, such as customer registration, savings and loan services, financial installment payment etc. PT. Bank Rakyat Indonesia (BRI) Unit Cepoko is one of the branches of BRI unit that has not used the web in its activities for customer registration service so that this makes it difficult for prospective customers located far from institutions that want to become customers. Therefore it takes a web that can be used to facilitate registration of prospective customers. This study aims to design a web created using Macromedia Dreamweaver 8, where the application is expected to facilitate the implementation of the web for customer registration. Software development using Waterfall method and testing using Black Box Testing method. The results of this study is a webbased information system that allows prospective customers to register as a customer at PT. Bank Rakyat Indonesia (BRI) Unit Cepoko, Ngawi. Keywords: customer registration, web, Waterfall method, Black Box Testing
Penerapan Metode K-Means dan Optimasi Jumlah Cluster dengan Index Davies Bouldin untuk Clustering Propinsi Berdasarkan Potensi Desa Elly Muningsih; Ina Maryani; Vembria Rose Handayani
Evolusi : Jurnal Sains dan Manajemen Vol 9, No 1 (2021): Jurnal Evolusi 2021
Publisher : Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/evolusi.v9i1.10428

Abstract

Abstrak : Metode K-Means merupakan salah satu metode Data Mining yang banyak digunakan dalam penelitian pengelompokan. Namun metode K-Means memiliki beberapa kekurangan, salah satunya yaitu dalam penentuan jumlah cluster. Penelitian kali ini akan mengaplikasikan Indeks Davies Bouldin (DBI) sebagai salah satu cara optimasi jumlah cluster untuk mengelompokkan propinsi berdasar potensi desa dengan banyaknya jenis industri yang dimiliki wilayahnya. Data yang digunakan adalah data banyaknya desa atau kelurahan menurut keberadaan dan jenis industri kecil dan mikro (desa). Pengolahan data menggunakan aplikasi RapidMiner. Pengujian dilakukan dengan mencari nilai terkecil dari DBI dimana setelah data di olah diketahui nilai terkecil adalah 0,175 di jumlah cluster 3. Kata kunci : metode K-Means, pengelompokan, Index Davies Bouldin, Abstract: The K-Means method is one of the most widely used data mining methods in clustering research. However, the K-Means method has several shortcomings, one of which is in determining the number of clusters. This research will apply the Davies Bouldin Index (DBI) as a way of optimizing the number of clusters to classify provinces based on village potential and the number of types of industry the region has. The data used is data on the number of villages or sub-districts according to the existence and type of small and micro industries (villages). Data processing uses the Rapid Miner application. Testing is done by finding the smallest value from the DBI where after the data is processed it is known that the smallest value is 0.175 in the number of clusters 3. Keywords: K-Means method, grouping, Davies Bouldin Index
SISTEM INFORMASI BERBASIS WEB PADA TEMPAT ZIARAH GOA MARIA LOURDES SENDANGSONO KULONPROGO Yohana Desy Chrissetiyantari; Elly Muningsih
Evolusi : Jurnal Sains dan Manajemen Vol 7, No 1 (2019): Jurnal Evolusi 2019
Publisher : Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (981.9 KB) | DOI: 10.31294/evolusi.v7i1.5098

Abstract

Abstract - In Goa Maria Catholicism the center for pilgrimage and devotion to Mary, its existence has a long history. Goa Maria Lourdes Sendangsono is one of the pilgrimage places visited by many Catholics, because of the availability of prayer facilities that support comfort on pilgrimage. Another interesting thing is the prayer service box that is provided for pilgrims who want to submit prayer requests, which later will be prayed for during the Eucharistic service. But the prayer service box is considered to be less effective and efficient than that as well as a lack of information for pilgrims about Goa Maria Lourdes Sendangsono. This website is expected to make it easier for pilgrims to get information about Goa Maria Lourdes Sendangsono and facilitate the delivery of prayer requests online. Data collection methods used in research include observation, interviews, literature studies and documentation. While the software development method uses the waterfall method. In the end, the information system of the web-based Pilgrimage Site of Goa Maria Lourdes Sendangsono is an effective and efficient means of information because it covers a wider area.Keywords : prayer requests, website, waterfall method, means of informationAbstrak - Di dalam Agama Katolik Goa Maria menjadi pusat untuk berziarah dan devosi kepada Maria, keberadaannya mempunyai sejarah panjang. Seperti Goa Maria Lourdes Sendangsono yang menjadi salah satu tempat ziarah yang banyak dikunjungi oleh orang Katolik, karena tersedianya fasilitas-fasilitas doa yang mendukung kenyamanan dalam berziarah. Hal menarik lainnya yaitu kotak layanan doa yang disediakan bagi peziarah yang ingin menyampaikan permohonan doa, yang nantinya doa akan diujubkan pada saat ibadah Ekaristi. Namun kotak layanan doa dirasa kurang efektif dan efisien selain itu juga kurangnya informasi bagi peziarah tentang Goa Maria Lourdes Sendangsono. Perancangan website ini diharapkan dapat memudahkan peziarah mendapatkan informasi seputar Goa Maria Lourdes Sendangsono serta memudahkan penyampaian permohonan doa secara online. Metode pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian antara lain dengan observasi, wawancara, studi pustaka dan dokumentasi. Sedangkan metode pengembangan perangkat lunak menggunakan metode waterfall. Pada akhirnya sistem informasi Tempat Ziarah Goa Maria Lourdes Sendangsono berbasis web sebagai sarana informasi yang efektif dan efisien karena mencakup wilayah yang lebih luas.Kata Kunci : permohonan doa, website, metode waterfall, sarana informasi
SISTEM APLIKASI BERBASIS OPTIMASI METODE ELBOW UNTUK PENENTUAN CLUSTERING PELANGGAN Elly Muningsih; Sri Kiswati
Joutica Vol 3, No 1 (2018)
Publisher : Universitas Islam Lamongan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (442.889 KB) | DOI: 10.30736/jti.v3i1.196

Abstract

Customer is a very important asset for the company. Having customers who are loyal to the company is an absolute and important for the progress of the company. This study aims to help companies, especially in the online shop to create a better customer management by identifying and grouping customers into several clusters or groups to know the characteristics of their loyalty to the company. The method used in this research is K-Means method which is one of the best and most popular method in clustering algorithm. To overcome the weakness of the K-Means method in determining the number of clusters, we use the Elbow method where this method gets the comparison of the number of clusters added by calculating the SSE (Sum of Square Error) of each cluster value. This research starts from collecting the necessary data and will be processed. From total transaction data 478 then done cleaning of data and result 73 data. Then the data processed with RapidMiner software from Cluster 2 up to 10 to search the data center of each cluster. From the calculated SSE value found that the best number of clusters is 3. The end result of the research is a Visual Basic based application program that is expected to provide ease in grouping or clustering customers. Software development method using Waterfall method.
KOMBINASI METODE K-MEANS DAN DECISION TREE DENGAN PERBANDINGAN KRITERIA DAN SPLIT DATA Elly Muningsih
Jurnal Teknoinfo Vol 16, No 1 (2022): Januari
Publisher : Universitas Teknokrat Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33365/jti.v16i1.1561

Abstract

Data mining merupakan suatu proses mencari pola atau menarik informasi data besar dan terpilih menggunakan teknik atau metode tertentu. Metode K-Means dan Decision Tree merupakan bagian dari teknik Data Mining. Penelitian ini akan mengkombinasikan metode K-Means untuk melakukan clustering data menjadi 3 cluster kemudian hasil dari clustering akan di klasifikasi menggunakan Metode Decision Tree dengan perbandingan kriteria Gain Ratio, Information Gain dan Gini Index. Data yang diolah di bagi (split) menjadi 2 yaitu data training dan data testing dengan prosentase 70:30, 80:20 dan 90:10. Hasil dari penelitian untuk menemukan kriteria mana yang menghasilkan pohon keputusan dan performa terbaik berdasarkan nilai akurasi tertinggi dari masing-masing kelompok data. Data diambil dari Repository UCI dengan jumlah 811 record dan 52 atribut. Dari pengolahan data yang dilakukan diketahui Untuk split data 70:30, nilai akurasi dengan kriteria Gain Ratio, Information Gain dan Gini Index mendapatkan nilai sama yaitu 97,53. Kriteria Gain Ratio dan Gini Index menghasilkan nilai akurasi tertinggi yaitu 98,15% untuk split data 80:20. Sedangkan Information Gain mendapat nilai akurasi tertinggi 98,77%  untuk split data 90:10. 
SISTEM INFORMASI PENJUALAN BIBIT DURIAN BERBASIS WEB PADA KELOMPOK TANI MAJU MAKMUR DESA ALASMALANG Vembria Rose Handayani; Indah Sulistyowati; Elly Muningsih
Bianglala Informatika Vol 8, No 2 (2020): Bianglala Informatika 2020
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (922.012 KB) | DOI: 10.31294/bi.v8i2.8435

Abstract

Berkembangnya ilmu pengetahuan dan teknologi informasi membuat manusia mencari cara yang cepat untuk memudahkan kegiatan usaha. Salah satu caranya adalah menggunakan teknologi informasi berupa website. Kelompok Tani Bibit Durian Maju Makmur adalah sebuah kelompok tani yang bergerak dibidang tanaman dan berada di desa Alasmalang Kabupaten Banyumas. Namun penjualan dan pemasaran bibit durian pada Kelompok Tani Maju Makmur belum memanfaatkan adanya website ataupun penggunaan e-commerce karena keterbatasan pengetahuan tentang internet. Para petani hanya menggunakan handphone untuk sarana penjualan maupun pemasaran. Dengan pembuatan website untuk Kelompok Tani Maju Makmur dapat mengatasi masalah transaksi penjualan dan pemasaran bibit durian. Perancangan sistem informasi berbasis website ini menggunakan Dreamweaver CS6, PHP, HTML, dan XAMPP. Metode yang digunakan dalam pengembangan sistem ini yaitu dengan model waterfall. Untuk pengujian unit menggunakan Black Box Testing. Dengan keberadaan website dapat membantu konsumen atau pelanggan dalam mengakses informasi kapan dan dimana saja, serta bisa menjadi sarana promosi untuk memperluas jangkauan pemasaran produk dan menambah penghasilan.
Penerapan Metode Principle Component Analysis (PCA) untuk Clustering Data Kunjungan Wisatawan Mancanegara ke Indonesia Elly Muningsih; Noor Hasan; Gunawan Budi Sulistyo
Bianglala Informatika Vol 8, No 1 (2020): Bianglala Informatika 2020
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (957.862 KB) | DOI: 10.31294/bi.v8i1.8470

Abstract

The tourism sector is one of the country's biggest foreign exchange earners. Foreign tourist visits to Indonesia reached 16.1 million during 2019. Therefore foreign tourist visits become a very important thing. In this study clustering will be carried out or grouping data on foreign tourist visits into 5 groups for the category of countries with very high, high, high enough, low and very low visits. Data processing was performed using the K-Means clustering method and the Principle Component Analysis (PCA) dimension reduction method. From the data processing, K-Means modeling results combined with the PCA method resulted in a smaller or better Davies Bouldin Index (DBI) evaluation value of 0.310 compared to K-Means modeling alone which obtained a DBI value of 0.382. The tools used in data processing are RapidMiner. The results of clustering are expected to be a reference for related parties to maximize the promotion of overseas tourism.
Co-Authors Akhmad Syukron Budi Kristianto Choiriyatus Shiddiqiyah Fransisca Natalia Gunawan Budi Sulistyo Hutapea, Lamhot Ina Maryani Indah Sulistyowati Lamhot Hutapea Nani Purwati Noor Hasan Pudji Widodo Sopian Aji Sri Kiswati Sri Kiswati Sri Kiswati Trisna Nur Primantika Vadlya Ma'arif vembria rose handayani Yohana Desy Chrissetiyantari