Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
1.463
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Sainteks Jurnal Edik Informatika : Penelitian Bidang Komputer Sains dan Pendidikan Informatika SMATIKA Jurnal Sains dan Informatika INFOMATEK: Jurnal Informatika, Manajemen dan Teknologi Jurnal Informasi dan Teknologi Intensive Journal
Nurhaeni Nurhaeni
Universitas Sari Mulia
Computer Science & IT Education Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology

Published : 8 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : Jurnal Informasi dan Teknologi

 1 
Analisis dan Pemodelan Sistem Informasi Penjadwalan Perkuliahan Menggunakan Fuzzy Simple Additive Weighting Nurhaeni Nurhaeni; Liliana Swastina; Subhan Panji Cipta
Jurnal Informasi dan Teknologi 2023, Vol. 5, No. 2
Publisher : SEULANGA SYSTEM PUBLISHER

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37034/jidt.v5i2.317

Abstract

Penjadwalan mata kuliah merupakan kegiatan yang sangat penting sebagai awal dari proses belajar mengajar agar dapat terlaksana dengan teratur, baik bagi dosen yang mengajar maupun mahasiswa yang mengambil mata kuliah. Dalam penggambaran sistem ini menggunakan metode pendekatan berorientasi objek dengan alat bantu pemodelan UML (Unified Modeling Language) dan menggunakan metode pengembangan sistem model prototipe sebagai acuan tahapan penelitian. Penelitian ini merupakan tahap awal dalam membangun sistem informasi penjadwalan kuliah. Hasil penelitian ini berupa model penerapan algoritma Fuzzy Simple Additive Weighting (FSAW) untuk optimasi sistem informasi penjadwalan mata kuliah.
Penanganan Imputasi Missing Values pada Data Time Series dengan Menggunakan Metode Data Mining Muhammad Riko Anshori Prasetya; Arif Mudi Priyatno; Nurhaeni
Jurnal Informasi dan Teknologi 2023, Vol. 5, No. 2
Publisher : SEULANGA SYSTEM PUBLISHER

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37034/jidt.v5i2.324

Abstract

Pengumpulan data untuk perkiraan cuaca menjadi sangat penting untuk dilakukan untuk meningkatkan kualitas dari perkiraan cuaca tetapi seringkali data yang didapatkan untuk melakukan perkiraan cuaca tersebut terdapat data yang hilang (missing values). Untuk mengatasi permasalahan missing values, metode yang paling umum dilakukan adalah dengan melakukan sebuah imputasi terhadap missing values tersebut. Agar dapat melakukan imputasi pada data yang terdapat missing values tersebut dibutuhkan suatu metode imputasi. Pada penelitian ini, metode imputasi yang dilakukan adalah dengan menggunakan metode konvensional yaitu dengan menggunakan mean dan nilai maksimum dan metode data mining yang menggunakan KNN dan Neural Network. Dari ujicoba yang dilakukan didapatkan jika Metode KNN memiliki nilai RMSE yang terendah.
Co-Authors Ahmad Ripani Arif Mudi Priyatno Bayu Nugraha Ikhsan, M. Rizki Liliana Swastina Muhammad Riko Anshori Prasetya Muhammad Zulfadhilah Nur Rahmadani Prastya, Septyan Eka Septyan Eka Prastya Subhan Panji Cipta