Garuda - Garba Rujukan Digital

p-Index From 2019 - 2024

5.764

P-Index

This Author published in this journals

All Journal KARMAPATI (Kumpulan Artikel Mahasiswa Pendidikan Teknik Informatika) ISSN: 2252-9063 Juara: Jurnal Riset Akuntansi Jurnal Pilar Nusa Mandiri Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika (JANAPATI) J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) Jurnal Pelayanan dan Pengabdian Masyarakat (Pamas) Jutisi: Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi Jurnal Akuntansi Bisnis Jurnal Pengabdian Nasional (JPN) Indonesia J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks) Prosiding Seminar Nasional Teknik Elektro, Sistem Informasi, dan Teknik Informatika (SNESTIK) Jurnal Krisnadana Jurnal Karya Abdi Masyarakat Jurnal Ilmiah Ilmu Terapan Universitas Jambi Smart Techno (Smart Technology, Informatic and Technopreneurship) Jurnal Krisnadana Jurnal Pengabdian Nasional (JPN) Indonesia

Nengah Widya Utami

STMIK Primakara

Author-ID : 2639898

Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Public Health Social Sciences Other

Published : 37 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

1 2 3 4

PENERAPAN DATA MINING UNTUK MENENTUKAN STRATEGI PROMOSI PRODUK INDUSTRI KREATIF UMKM KOTA DENPASAR PASCA PANDEMI COVID 19 I Made Artana; Nengah Widya Utami
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains Vol 4 No 2 (2022): EDISI 12
Publisher : Program Studi Informatika Universitas Teknologi Sumbawa

In era of the Covid-19 pandemic MSMEs in Denpasar City has increased but not significantly compared to previous years. Entering the industrial revolution 4.0 and society 5.0 requires business actors to be more creative and innovative. In this case, it is very important for MSMEs to determine the right strategy, especially in terms of product promotion so that they can compete in expanding the market and increasing income, so that it is expected to revive the economy of Denpasar City. The Denpasar City Government has a large number of MSME data, but this data has not been used properly. One of the data mining methods is K-Means clustering. The stages of data mining in this research process include: 1)data pre-processing which includes data cleaning, data integration, data selection and data transformation; 2)the application of data mining methods using the K-Means clustering algorithm, which at this stage has the same characteristics and characteristics in certain clusters, and finally 3)data interpretation and evaluation of the information and knowledge patterns generated from the mining process. The cluster results obtained from this study are expected to be a reference in policy making to determine the promotion strategy of creative industry products in Denpasar City.

TEXT MINING DALAM ANALISIS SENTIMEN PEMBELAJARAN DARING DI MASA PANDEMI COVID 19 MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR Nengah Widya Utami; Made Artana
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains Vol 4 No 2 (2022): EDISI 12
Publisher : Program Studi Informatika Universitas Teknologi Sumbawa

Sistem pembelajaran di masa pandemi Covid19 ini telah beralih menjadi pembelajaran dalam jaringan (daring). Berbagai komentar baik positif maupun negatif diungkapkan khususnya oleh peserta didik. Mahasiswa STMIK Primakara menyampaikan kritik/saran/pendapat terkait metode atau strategi mengajar yang dilakukan oleh dosen dalam pembelajaran daring melalui sistem SISKA Primakara. pengisian data EDOM oleh mahasiswa dilakukan setiap 6 (enam) bulan sekali. Hingga saat ini data komentar edom berjumlah sangat besar dan belum dimanfaatkan dengan baik. Selain itu, saat ini belum ada strategi yang tepat mengenai metode pembelajaran yang harus diimplementasikan dalam situasi pembelajaran daring. Untuk itu dilakukan penerapan text mining dalam analisis sentiment pembelajaran daring di STMIK Primakara menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN). Hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi acuan dalam penentuan metode dan strategi pembelajaran yang tepat guna tercapainya peningkatan kepuasan mahasiswa dalam pembelajaran daring. Tahapan penelitian meliputi identifikasi masalah, studi literatur, pengumpulan data, text preprocessing (filtering, cleansing, case folding, tokenizing, stemming, stopword, dan cross validation), analisis dan kesimpulan, pembuatan laporan, serta publikasi luaran. Hasil penelitian menunjukkan komentar mahasiswa lebih cenderung sentimen negatif. Persepsi negatif dihasilkan karena ketidakpuasan mahasiswa terhadap pembelajaran daring.

TEXT MINIG CLUSTERING UNTUK PENGELOMPOKAN TOPIK DOKUMEN PENELITIAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS DENGAN COSINE SIMILARITY Nengah Widya Utami; I Gede Juliana Eka Putra
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains Vol 4 No 3 (2022): EDISI 13
Publisher : Program Studi Informatika Universitas Teknologi Sumbawa

Penelitian merupakan salah satu unsur yang wajib dilakukan baik oleh dosen maupun mahasiswa di perguruan tinggi. Dalam hal ini memungkinkan para peneliti mengambil topik yang sama atau hampir serupa. Melalui penelitian ini akan dilakukan analisis untuk mengelompokkan dokumen penelitian. Hasil dari pengelompokan dokumen penelitian ini akan memperlihatkan bagaimana pola kemiripan dan keterkaitan antar penelitian dalam bentuk cluster. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah judul penelitian dosen tahun 2019-2021 berumlah 52 data. Proses ekstraksi dokumen dilakukan dengan menggunakan proses text mining, sedangkan untuk proses pengelompokan dokumen dilakukan dengan menggunakan metode k-means clustering dengan cosine similarity. Pada tahap text mining dilakukan proses preprocessing diantaranya proses tokenization, filtering dan stemming. Algoritma K-Means mampu menghasilkan cluster optimal yang berjumlah 6 cluster. Trend topik penelitian yang dilakukan dosen di STMIK Primakara meliputi Pengembangan dan Evaluasi Sistem Informasi, E-Government, Data Mining, Teknologi Pendidikan, Machine Learning/Artificial Intelligence, serta Manajemen dan Bisnis.

USING SVM (SUPPORT VECTOR MACHINE) METHOD TO PREDICT BEST SELLER BOOK IN AMAZON Nengah Widya Utami; Joshael Juinor Soplantila
Smart Techno (Smart Technology, Informatics and Technopreneurship) Vol. 3 No. 1 (2021)
Publisher : STMIK Primakara

Amazon is an American multinational technology company based in Seattle, Washington, which focuses on e-commerce, cloud computing, digital streaming, and the Big Four artificial intelligence along with Google, Apple, and Facebook. Therefore this company must have many and varied sales data. One of them is book sales data. In this study, the author is interested in analyzing best-selling book sales by implementing data mining using the SVM algorithm, where the data is taken at Kaggle.com in the form of a data set.

IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK MENGKLASIFIKASIKAN PRODUK PADA SEBUAH SUPERMARKET MENGUNAKAN ALGORITMA ID3 PADA ORANGE Nengah Widya Utami; I Wayan Budi Suryawan
Smart Techno (Smart Technology, Informatics and Technopreneurship) Vol. 3 No. 1 (2021)
Publisher : STMIK Primakara

Technological developments are increasingly increasing or developing very rapidly. The development of technology has also affected the increasing needs of the community, so supermarkets and retailers are competing to provide various types of products or daily needs. However, in every collection or supermarket, it is necessary to know what types of products are needed by customers who will later become targets. To help shops and supermarkets, the authors will conduct an analysis to find out the types of products that customers like by implementing data mining in supermarket classification using the ID3 algorithm

ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM POINT OF SALES (POS) PADA TOKO HARCO BALI Stefani Yohana Paula Bere; Ni Made Estiyanti; Nengah Widya Utami
Smart Techno (Smart Technology, Informatics and Technopreneurship) Vol. 5 No. 1 (2023)
Publisher : STMIK Primakara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59356/smart-techno.v5i1.79

Toko Harco Bali is a company that sells electronic equipment. In the system that is running at the Toko Harco Bali, it is still done manually such as making notes which often have errors when calculating the total payment, there is no recording of customer data & inventory records that are still written in notebooks and make time less effective, as well as the lack of existing internal control activities so as to make employees take concurrent jobs. Point Of Sales (POS) is a system to process sales transactions of goods. Internal control is one of the systems to guarantee the security of the company. The purpose of this research is to analyze and design the point 0f sales system. In this design, the system can provide convenience and security in the transaction process. The research method used is the system development method, namely the prototyping approach. The stages in the prototyping method are, design or planning and end in the design of a new proposed system. The results of the analysis of SPI components in the form of control environment, risk assessment, information and communication, supervision and control activities and the results of this research design in the form of Database DFD, ERD and interface design

Prediksi Financial Distress Pada Perusahaan Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia Menggunakan Algoritma Decision Tree Ni Putu Riska Handayani; Nengah Widya Utami; I Gst. Agung Pramesti Dwi Putri
Prosiding Seminar Nasional Teknik Elektro, Sistem Informasi, dan Teknik Informatika (SNESTIK) 2023: SNESTIK III
Publisher : Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31284/p.snestik.2023.4102

Prediksi financial distress pada perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia dengan menerapkan algoritma decision tree menggunakan data sebanyak 750 records, dimana 90% data dengan jumlah 675 digunakan sebagai data training. Sedangkan 10% data dengan jumlah 75 digunakan sebagai data testing. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui prediksi financial distress pada perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Implentasi data menggunakan tools Orange Data Mining dengan algoritma decision tree memperoleh tingkat akurasi sebesar 98.7%, F1 Score sebesar 98.8%, Precision sebesar 97.6%, Recall sebesar 1.00%,. Dengan nilai Area Under Curve (AUC) sebesar 98.4% termasuk dalam kelompok “Excellent Classification”. Hasil evaluasi menggunakan confusion matrix memperoleh tingkat akurasi sebesar 98.7%, F1 Score sebesar 98,6% Precision sebesar 97.7%, Recall sebesar 99.7%, dan Specificity sebesar 97.5%. Hasil evaluasi menggunakan grafik ROC Analyis algoritma decision tree hasil kurva menunjukkan lebih dekat dengan batas kiri mendekati 1. Dengan rasio “Debt to Tottal Asset Ratio (DAR)” yang menjadi root node (akar) dalam pola pohon keputusan dalam penelitian ini.

Analisis Intention Of Use Dalam Implementasi Pembayaran Qris Pada Pelaku Usaha Di Pasar Seni Sukawati I Dewa Ayu Rai Utari; Nengah Widya Utami; I Gusti Agung Pramesti Dwi Putri
Prosiding Seminar Nasional Teknik Elektro, Sistem Informasi, dan Teknik Informatika (SNESTIK) 2023: SNESTIK III
Publisher : Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31284/p.snestik.2023.4085

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui apa saja yang dapat mempengaruhi intention of use dalam implementasi pembayaran digital Quick Response Indonesia Standard (QRIS) pada pelaku usaha di Pasar Seni Sukawati dengan menggunakan metode Technology Acceptance Model (TAM) yang dimodifikasi menggunakan 2 variabel utama dan 2 variabel tambahan. Jumlah sampel dalam penelitian ini yaitu 161 responden yang diambil menggunakan teknik simple random sampling. Uji validitas dan uji reliabilitas instrumen dilakukan untuk memastikan bahwa kuisioner telah valid dan reliabel. Data yang telah diperoleh dianalisis dengan metode Analisis Regresi Linier Berganda menggunakan software SPSS versi 25. Hasil pengujian mengindikasikan bahwa hipotesis yang diterima hanya satu yaitu variable perceived trust terhadap intention of use, sedangkan tiga hipotesis lainnya, yaitu perceived usefulness terhadap intention of use, perceived ease of use terhadap intention of use, dan perceived enjoyment terhadap intention of use ditolak.

PERANCANGAN SISTEM INFORMASI EVALUASI KINERJA DOSEN BERBASIS WEBSITE (STUDI KASUS STMIK PRIMAKARA) Yurina Anggela Oktaviana; I Putu Satwika; Nengah Widya Utami
Jurnal Krisnadana Vol 1 No 3 (2022): Jurnal Krisnadana - Mei 2022
Publisher : Yayasan Sinergi Widya Nusantara (Sidyanusa)

Pada kampus STMIK Primakara masih memiliki kendala atau permasalahan dalam proses kegiatan evaluasi kinerja dosen khususnya pada pengelolaan data penelitian, pengabdian dan penunjang. Pengelolaan dilakukan secara manual, karena belum adanya sistem informasi dalam pengelolaan data tersebut, membuat proses pelaporan menjadi terlambat dan tidak jarang lupa untuk melakukan penyetoran data kegiatan yang telah diikuti selama satu semester. Tujuan penelitian ini dapat membantu proses evaluasi kinerja dosen khususnya pada kegiatan penelitian, pengabdian dan penunjang. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu metode prototype, dimana peneliti menggunakan metode pengumpulan data dengan melakukan wawancara kepada bagian LPPM, HRD, dan Kaprodi, selain itu juga dengan melakukan studi literatur. Hasil dari penelitian ini yaitu dosen dapat melakukan input data penelitian, pengabdian dan juga penunjang secara tersistem, untuk team reviewer memberikan penilaian terhadap penelitian dan pengabdian yang diajukan, sedangkan bagian LPPM melakukan approved dan rejected terhadap penelitian dan pengabdian yang diajukan, dan untuk HRD dapat melakukan validasi data penunjang yang telah diajukan dosen. Dalam membuat perancangan sistem informasi ini peneliti menggunakan framework VueJS dengan template metronic.

Analisis Transaksi Penjualan Barang Menggunakan Metode Apriori pada UD. Ayu Tirta Manis I Komang Dion Adi Saputra; I Putu Satwika; Nengah Widya Utami
Jurnal Krisnadana Vol 1 No 2 (2022): Jurnal Krisnadana - Januari 2022
Publisher : Yayasan Sinergi Widya Nusantara (Sidyanusa)

Ayu Tirta Manis adalah perusahaan yang menjual segala kebutuhan masyarakat baik makanan, minuman, sarana prasarana, dari berbagai kebutuhan pokok dan kebutuhan sehari-hari. Peran data di UD ini masih belum dapat teroptimalkan. Padahal mengingat perkembangan peran dan posisi data di era digital saat ini menjadi sangat penting, data dapat diibaratkan sebuah sumber daya yang dapat digali lebih lanjut untuk menghasilkan informasi atau pengetahuan baru. Menangkap masalah tersebut, ada beberapa solusi yang dapat ditawarkan dalam penyelesaian masalah, salah satunya adalah pemanfaatan teknik Data Mining dengan teknik asosiasi, salah satu jenis asosiasi adalah algoritma apriori. Berdasarkan data yang telah dikategorikan, mengahsilkan kombinasi barang yang paling banyak dibeli yaitu minuman dan rokok. Kombinasi barang yang paling banyak dibeli menghasilkan nilai support sebesar 10% dan nilai confidence sebesar 91%.

Co-Authors A. A. Istri Ita Paramitha Astawa, Ni Luh Putu Ning Septyarini Putri Bagus Made Sabda Nirmala Bagus Putu Wahyu Nirmala Dewa Made Aryadi Mertha Sanjaya Dewa Pramana Farikha Dwi Nur Qossina Januar Helmy Syakh Alam I Dewa Ayu Rai Utari I Gede Juliana Eka Putra I Gede Juliana Eka Putra I Gede Juliana Eka Putra I Gede Juliana Eka Putra I Gede Mahendra Darmawiguna I Gede Putu Krisna Juliharta I Gst. Agung Pramesti Dwi Putri I Gst.Agung Prmaesti Dwi Putri I Gusti Bagus Made Wiradharma I Ketut Resika Arthana I Komang Andi Sugiarta I Komang Dion Adi Saputra I Made Artana I Made Dwi Hita Darmawan I Putu Agus Swastika I Putu Restu Prajna I Putu Satwika I Wayan Arya Wiguna I Wayan Budi Suryawan Joshael Juinor Soplantila Ketut Queena Fredlina Ketut Tri Budi Artani Komang Tri Werthi Linda Lorenza Hafifah Luh Eka Sri Utami Made Artana Ni Ketut Melly Astuti Ni Komang Ayu Suarpurningsih Ni Made Estiyanti Ni Made Mila Fatmasari Ni Nyoman Saptiari Ni Putu Nita Artaningsih Ni Putu Riska Handayani Ni Wayan Oktha Pratiwi Nyoman Purnama, Nyoman Putri Anugrah Cahya Dewi Putu Ari Widiastuti Stefani Yohana Paula Bere Tiawan Tiawan Yurina Anggela Oktaviana

Title

Found 37 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 37 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 37 Documents
Search