Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.983
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal CoreIT Indonesian Journal of Artificial Intelligence and Data Mining Jurnal Responsif : Riset Sains dan Informatika
Indriyanti Indriyanti
Universitas Bina Sarana Informatika
Computer Science & IT

Published : 5 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 5 Documents
Search

 1 
RANCANG BANGUN APLIKASI INVENTORY DENGAN QRCODE BERBASIS WEBSITE PADA RSI ASSYIFA SUKABUMI Erni Ermawati; Tri Wahyuni; Indriyanti Indriyanti; Nurul Ichsan; Haerul Fatah
Jurnal RESPONSIF: Riset Sains & Informatika Vol 4 No 1 (2022): Jurnal Responsif : Riset Sains dan Informatika
Publisher : LPPM Universitas BSI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51977/jti.v4i1.658

Abstract

Inventory dalam sebuah perusahaan merupakan hal yang penting. Namun RSI. Assyifa Sukabumi saat ini masih melakukan proses pengecekan barang secara manual dari satu ruangan ke ruangan yang lain. Sehingga sering terjadi kendala saat proses inventory dilakukan dan mengurangi produktivitas pekerjaan. Tujuan pembuatan sistem ini adalah untuk memudahkan petugas dalam melakukan proses inventory. Proses inventory yang dilakukan yaitu proses pengecekan oleh petugas terkait jumlah barang yg pindah/hilang/rusak dilakukan setiap 1 bulan sekali. Adanya sistem ini memudahkan petugas untuk melakukan pengecekan tanpa harus membawa kertas & balpoin. Serta dapat langsung mengetahui data yg lama secara otomatis melalui sistem tanpa harus membuka berkas/file lama yg kadang lupa menyimpan, file hilang, atau file corrupt. Pada sistem ini data sudah terintegrasi per ruangan, bahkan pertanggal tertentu. Jenis metode pengembangan menggunakan pendekatan UCD (user centered design). Pada tahap perancangan sistem menggunakan Unified Modeling Language (UML). Bahasa pemrograman yang digunakan dalam pembuatan aplikasi ini adalah PHP, tools menggunakan sublime dan untuk database menggunakan MySQL. Hasil dari penelitian ini menunjukan aplikasi inventory dengan menggunakan Qrcode berbasis website yang dirancang dan dibangun berhasil mampu mendukung proses inventory. Berdasarkan dari hasil pengujian sistem dengan metode blackbox juga menunjukan bahwa semua fungsionalitas dari aplikasi inventarisir yang dirancang dapat berjalan dengan tepat dan sangat baik.
Comparison Of Data Mining In E-Learning Learning Based On Log Aktivity On PSO-Based Nural Network Algorithms With PSO-Based SVM Elin Panca Saputra; Supriatiningsih Supriatiningsih; Indriyanti Indriyanti
Indonesian Journal of Artificial Intelligence and Data Mining Vol 3, No 2 (2020): Spetember 2020
Publisher : Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24014/ijaidm.v3i2.10519

Abstract

The purpose of this research is to find a higher or better level of accuracy, we make a comparison between the Neural Network method based on Particle Swarm Optimization and the Particle Swarm Optimization-based support vector machine method, from evaluation on e-learning based learning systems is very important to determine the level. accuracy in learning.. In addition, the purpose of this study is to find the attributes of the highest predictive results of student learning who follow the e-learning learning system. The data we use are 641 users which are taken from the log of student learning activities from the LMS. The logs we use are Gender, Excercise, Forum, Chat, Diskusi, Upload An Assgmnt, Message, Excercise Quiz, dan Total Log. All logs will be recorded in the LMS. The data used in this study, the results of the tests we conducted, the results obtained using the PSO-based Neural Network (NN) method obtained an accuracy value of 97.35%, and the results of the AUC value were 98.60%. Then we did the second trial using the PSO-based support vectore machine (SVM) method to get an accuracy value of 88.47% and an AUC value of 93.80%. Then the conclusion is that using the neural network method is higher than using the spport vector machine method with an accuracy difference of 8.88% while the AUC accuracy value is a difference of 4.8%.
IMPLEMENTASI ORANGE DATA MINING UNTUK PREDIKSI HARGA BITCOIN Indriyanti Indriyanti; Nurul Ichsan; Haerul Fatah; Tri Wahyuni; Erni Ermawati
Jurnal Responsif : Riset Sains dan Informatika Vol 4 No 2 (2022): Jurnal Responsif : Riset Sains dan Informatika
Publisher : LPPM Universitas Adhirajasa Reswara Sanjaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51977/jti.v4i2.762

Abstract

Bitcoin merupakan salah satu aset kripto yang biasa digunakan untuk bertransaksi secara virtual dan merupakan tiga teratas dari cryptocurrency yang paling banyak diperdagangkan. Harga bitcoin dapat berubah setiap waktu, untuk itu diperlukan suatu prediksi harga bitcoin dimasa mendatang. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan aplikasi orange data mining dalam memprediski harga bitcoin dengan metode K-Nearest Neighbor (K-NN) dan Support Vector Machine (SVM). Prediksi kinerja dari kedua metode yang digunakan dapat dilihat dari hasil Root Mean Square Error (RMSE) dan Mean Absolute Error (MAE). Data bitcoin yang telah dikumpulkan akan dianalisa menggunakan aplikasi orange data mining, proses pengujian menerapkan K-Fold Cross Validation (K=5), sedangkan proses perbandingan metode menggunakan Test and Score. Hasil perbandingan kedua model menunjukkan bahwa SVM karena memiliki nilai RMSE dan MAE paling kecil yaitu 0.010 dan 0.008, maka dari itu untuk prediksi harga bitcoin di masa mendatang model Support Vector Machine (SVM) dapat dijadikan rekomendasi terbaik dibandingkan model K-NN.
SISTEM INFORMASI PENGELOLAAN ASPIRASI MASYARAKAT SEBAGAI POKOK PIKIRAN DPRD KOTA TASIKMALAYA Haerul Fatah; Marliana Rahmawati Nurhanifah; Herlan Sutisna; Tri Wahyuni; Erni Ermawati; Indriyanti Indriyanti; Nurul Ichsan
Jurnal Responsif : Riset Sains dan Informatika Vol 5 No 1 (2023): Jurnal Responsif : Riset Sains dan Informatika
Publisher : LPPM Universitas Adhirajasa Reswara Sanjaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51977/jti.v5i1.1023

Abstract

Berdasarkan riset pada DPRD Kota Tasikmalaya, ditemukan bahwa dalam pengajuan aspirasi masih belum terkomputerisasi sehingga ditemui beberapa masalah seperti pencatatan data pokok-pokok pikiran kurang efektif, sehingga terjadi penumpukan data berupa hard copy, mekanisme hasil penyusunan pokok-pokok pikiran yang jarang dipublikasi, sehingga beresiko terjаdinya manipulasi data, terutаmа dаlаm рembаgiаn роs аnggаrаn pokok-pokok pikiran sertа рelаksаnааnnyа kurаng mengаkоmоdаsi аsрirаsi mаsyаrаkаt. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menciptakan sistem informasi pengelolaan aspirasi masyarakat yang efektif dan efisien serta membangun sarana komunikasi antara masyarakat dan pemerintah Sekretariat DPRD Kota Tasikmalaya. Pendekatan yang digunakan adalah pendekatan kualitatif dengan jenis penelitian deskriptif. Metode yang digunakan adalah metode SDLC Waterfall. Berdasarkan penelitian yang dilakukan diperoleh hasil bahwa perancangan sistem informasi pengelolaan aspirasi masyarakat merupakan solusi yang sangat baik untuk menghindari terjadinya penumpukan data, serta masyarakat dapat mengetahui dan memantau hasil dari penyusunan pokok-pokok pikiran anggota DPRD. Kata Kunci: Aspirasi Masyarakat, DPRD Kota Tasikmalaya, Pokok Pikiran, Waterfall
Computer Assessment Test at the Association of Indonesian Independent Housing Experts with Waterfall Model Elin Panca Saputra; Risqi Nur Alfiyah; Indriyanti Indriyanti
Jurnal CoreIT: Jurnal Hasil Penelitian Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Vol 9, No 1 (2023): June 2023
Publisher : Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (583.967 KB) | DOI: 10.24014/coreit.v9i1.11483

Abstract

The Association of Indonesian Self-Help Housing Experts (PERAPSI) is a government organization that was just inaugurated in 2020 with an official certificate from the Ministry of Law and Human Rights of the Republic of Indonesia (KEMENKUMHAM) under the Directorate of Public Housing, Ministry of Public Works and Public Housing (PUPR).The Association of Indonesian Self-Help Housing Experts (PERAPSI) is tasked with directly gathering people in remote parts of the archipelago, an estimated 4,500 people who are not recorded by the Ministry of PUPR who are working on building self-help houses.For this reason, the Association of Indonesian Self-Help Housing Experts (PERAPSI) itself will record data and go through a process of data collection and assessment of people who are not recorded.The assessment process itself is through the Computer Assessment Test (CAT).The system development method used is the Waterfall method.Methods of Requirement Definition, System and Software Design, Construction, Deployment, which ends with support for the resulting software.With this designed system, it is a test with a computer in real time.This system can provide several advantages compared to the currently running system, namely efficiency and effectiveness in processing information and managing computer test data.
Co-Authors Erni Ermawati Fatah, Haerul Herlan Sutisna, Herlan Marliana Rahmawati Nurhanifah Nurul Ichsan Panca Saputra, Elin Risqi Nur Alfiyah Supriatiningsih Supriatiningsih Tri Wahyuni