Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
1.235
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Jurnal Ilmiah FIFO Petir Jurnal Cendikia JSAI (Journal Scientific and Applied Informatics) Jurnal Pengabdian Masyarakat Nasional
Sarwati Rahayu
Universitas Mercu Buana
Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Engineering

Published : 9 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 9 Documents
Search

 1 
Metode Entropy-SAW dan Metode Entropy-WASPAS dalam Menentukan Promosi Jabatan Bagi Karyawan Terbaik di Cudo Communications Sarwati Rahayu; Ahmad Juang Teguh Gumilang; Oktia Putri Bharodin; Firya Faturahman
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 7 No 5: Oktober 2020
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2020712888

Abstract

Manajemen kinerja merupakan proses yang dilakukan oleh perusahaan untuk menilai kinerja dari karyawan, sehingga karyawan dengan kinerja terbaik akan mendapatkan promosi jabatan. Selama ini divisi IT pada Cudo Communications dalam mengelola data karyawan masih belum maksimal, sehingga menimbulkan masalah dalam menilai kinerja karyawan. Tujuan penelitian ini adalah mencari alternatif terbaik dan metode terbaik antara metode Entropy-SAW dan metode Entropy-WASPAS untuk penilaian kinerja karyawan. Metode Entropy digunakan untuk menghitung bobot entropy akhir pada setiap kriteria. Metode yang digunakan untuk mencari alternatif terbaik adalah metode SAW dan WASPAS. Dalam perhitungan metode Entropy, terlebih dahulu harus menentukan kriteria dan bobot awal pada tiap kriteria. Adapun kriteria yang digunakan adalah kehadiran, task, dan assessment. Metode Simple Additive Weighting (SAW) dan metode Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS) untuk menentukan karyawan dengan kinerja terbaik. Data karyawan yang ikut proses assessment diperoleh dari persentase kehadiran yang 80% atau lebih. Oleh karena itu sebanyak 6 orang yang lanjut ke tahap assessment yaitu Muhammad Ridwan, Dirly Try Andhika, Keysa Dwilingga, Kelvin Dylan Hensen, Nesya Ayu Wulandari, dan Yusuf Rizqi Ramanka. Hasil metode Entropy-SAW dan Entropy-WASPAS bahwa alternatif ke-2 (  memiliki nilai tertinggi daripada alternatif lain, sebesar 0,860 untuk metode Entropy-SAW dan sebesar 0,851 untuk metode Entropy-WASPAS. Adapun alternatif (  adalah karyawan bernama Dirly Try Andhika. Karena itu, Dirly Try Andhika yang layak untuk memdapatkan usulan promosi jabatan. Metode yang tepat untuk dijadikan sebagai bahan pertimbangan dalam pengambilan keputusan yaitu metode Entropy-SAW, karena nilai dari tiap alternatif yang diperoleh lebih besar daripada nilai dari tiap alternatif pada metode Entropy-WASPAS.AbstractPerformance management is a process undertaken by the company to assess the performance of employees so that employees with the best performance will get the promotion of the position. During this time the IT division of Cudo Communications in managing employee data is still not maximal, causing problems in assessing employee performance. The purpose of this research is to find the best alternatives and the best method between the Entropy-SAW method and the Entropy-WASPAS method for employee performance assessment. The Entropy method is used to calculate the final Entropy weight of each criterion. The methods used to find the best alternatives are the SAW and WASPAS methods. In calculating the Entropy method, it must first determine the criteria and the initial weight of each criterion. The criteria used are attendance, task, and assessment. Simple Additive Weighting (SAW) method and the Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS) method to determine the best-performing employees. Employee Data that participates in the assessment process is obtained from the percentage of attendance 80% or more. Therefore, 6 people who continued to the assessment stage namely Muhammad Ridwan, Dirly Try Andhika, Keysa Dwilingga, Kelvin Dylan Hensen, Nesya Ayu Wulandari, and Yusuf Rizqi Ramanka. The results of the Entropy-SAW and Entropy-WASPAS methods that the 2nd alternative ( ) have the highest value than the other alternatives, amounting to 0.860 for the Entropy-SAW method and at 0.851 for the Entropy-WASPAS method. The alternative ( ) is an employee named Dirly Try Andhika. Therefore, Dirly Try Andhika deserves to get the promotion proposal. The right method to serve as a consideration in decision making is the Entropy-SAW method because the value of each alternative obtained greater than the value of each alternative in the method Entropy-WASPAS.
SISTEM APLIKASI LAYANAN UNTUK MENGAKOMODIR PERMINTAAN TERHADAP DEPARTMENT INFORMASI TEKNOLOGI (STUDI KASUS: PT. AIVON MEDIATAMA) Eno Rizqi Shabrina; Intan Della Rusvita; Intan Sari Riyandini; Sarwati Rahayu
Jurnal Cendikia Vol 16 No 2 Oktober (2018)
Publisher : LPPM AMIK Dian Cipta Cendikia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (338.535 KB)

Abstract

PT. Aivon Mediatama adalah perusahaan yang bergerak pada bidang teknologi informasi. Dalam kesehariannya perusahaan menggunakan teknologi informasi sebagai penunjang kelancaran bisnis guna memenuhi persaingan dunia usaha yang kompetitif. Untuk mendukung hal tersebut, perusahaan memiliki Divisi IT yang bertugas untuk mengembangkan dan memberikan solusi terhadap hal-hal yang berkaitan dengan teknologi informasi. Selain itu, Divisi IT berperan dalam membantu menangani kebutuhan user pada divisi lain terkait dengan pertanyaan, pelayanan, dukungan teknis, atau komplain mengenai teknologi informasi. Namun dalam pelaksanaannya terdapat kendala yaitu dilakukannya penyampaian masalah melalui komunikasi secara langsung dan melalui sambungan telepon. Sehingga tidak adanya informasi perkembangan pelayanan bagi pihak yang bersangkutan dan tidak adanya pencatatan data sebagai bahan evaluasi di masa yang akan datang. Tujuan dari penelitian ini adalah membuat sistem aplikasi berbasis web yang dapat mengintegrasikan antara user dan Divisi IT. Sehingga pelayanan dapat diselesaikan dengan cepat dan terdapat informasi perkembangan permasalahan bagi pihak yang bersangkutan serta adanya historical data yang dapat digunakan sebagai bahan evaluasi pihak manajemen perusahaan.
Perbandingan Haversine Formula dan Euclidean Distance dalam Pencarian Jarak Terdekat Rumah Penampungan Hewan (Shelter) Sarwati Rahayu; Fanni Ramziani; Bima Kuswara
Jurnal Ilmiah FIFO Vol 14, No 1 (2022)
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22441/fifo.2022.v14i1.003

Abstract

  Animal cages (shelters) and animal hospitals still receive less attention from some people, and also lack of information and education about the number of animals (shelters) and animal hospitals, animal shelters have a noble mission for abandoned or abandoned animals by their owners. as well as hospitals where people can bring their pets for treatment while keeping their pets so that we as owners know what our animals are suffering from at that time and also to avoid diseases that can harm us as owners. Geographic Information System (GIS) has the ability to present information in graphic form using a map as an interface, so that it can be used as a presentation of information related to animal shelters. where the public can obtain data and information about animal shelters for personal and organizational or agency needs. The development researcher uses the haversine algorithm to be used as a search for the closest distance between the user and the location of the animal's house, as well as the Euclidian distance as a comparison to find the appropriate distance accuracy. From the results of these calculation it can be concluded that haversine and google maps this method has an accuracy level that is almost close to accurate with a percentage value of 99.88% with manual calculationsKeywords: website, haversine, euclidian, animal shelter
SISTEM MONITORING LABORATORIUM KOMPUTER PUSAT UNIVERSITAS MERCU BUANA DENGAN MENGGUNAKAN METODE SCREEN THIEF Sarwati Rahayu
PETIR Vol 8 No 2 (2015): PETIR (Jurnal Pengkajian Dan Penerapan Teknik Informatika)
Publisher : Sekolah Tinggi Teknik - PLN

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (11158.333 KB)

Abstract

Saat ini, perkembangan dunia teknologi komputer telah berkembang sangat pesat dan sudahbanyak digunakan oleh masyarakat di seluruh dunia, baik hanya untuk penggunaan pribadi,lembaga ataupun perusahaan. Dengan semakin banyaknya pengguna komputer maka hadirlahteknologi jaringan yang berfungsi menjalin komunikasi antar komputer. Komunikasi yangdilakukan meliputi berbagai macam bentuknya.Namun sekarang dengan banyaknya yang menggunakan teknologi jaringan tersebutsemakin banyak juga hal-hal yang akan terjadi mulai dari penggunaan yang tidak seharusnyahingga menyebabkan kerusakan yang cukup merugikan untuk semua pengguna lainnnya.Untuk mencegah hal tersebut telah banyak aplikasi yang berfungsi sebagai pengawasandalam jaringan. Salah satunya adalah aplikasi ‘Screen Thief’. Aplikasi ini dapat melihat ataumengawasi yang semua klien dalam suatu jaringan dengan cara mengambil salinan gambar daridesktop klien yang dapat dimanfaatkan bagi pengguna admin. Dengan tujuan tersebut makapeneliti mencoba mengembangkan Aplikasi ‘Screen Thief’ ini dengan menambahkan beberapakemampuan baru.
Automated Fruit Classification Menggunakan Model VGG16 dan MobileNetV2 Umniy Salamah; Anita Ratnasari; Sarwati Rahayu
JSAI (Journal Scientific and Applied Informatics) Vol 5 No 3 (2022): November 2022
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Bengkulu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36085/jsai.v5i3.3615

Abstract

Pengembangan robot atau mesin untuk membantu kegiatan pertanian memerlukan riset yang panjang. Teknologi tersebut harus dapat memiliki keahlian dalam melakukan berbagai macam aktivitas dan mampu mendeteksi objek yang menjadi sasaran pekerjaannya. Untuk memenuhi hal ini, riset untuk mendeteksi objek pertanian, misalnya buah, menjadi salah satu agenda riset yang perlu dilakukan dan dikembangkan. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui hasil perbandingan performa deep learning yaitu VGG16 dan MobileNetV2 untuk fruit classification. Penelitian ini menggunakan dataset dengan jumlah total 90.483 data dengan ukuran gambar 100x100 piksel dan jumlah kelas tanaman buah yang akan diklasifikasi adalah sebanyak 131 kelas. Pada proses testing menggunakan dataset yang ada, MobileNetV2 mendapatkan akurasi 98.4% dan ResNet50 mendapatkan akurasi 99,2%.
Model Sequential Resnet50 Untuk Pengenalan Tulisan Tangan Aksara Arab Sarwati Rahayu; Sulis Sandiwarno; Erwin Dwika Putra; Marissa Utami; Hadiguna Setiawan
JSAI (Journal Scientific and Applied Informatics) Vol 6 No 2 (2023): Juni
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Bengkulu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36085/jsai.v6i2.5379

Abstract

Research for Arabic handwriting recognition is still limited. The number of public datasets regarding Arabic script is still limited for this type of public dataset. Therefore, each study usually uses its dataset to conduct research. However, recently public datasets have become available and become research opportunities to compare methods with the same dataset. This study aimed to determine the implementation of the transfer learning model with the best accuracy for handwriting recognition in Arabic script. The results of the experiment using ResNet50 are as follows: training accuracy is 91.63%, validation accuracy is 91.82%, and the testing accuracy is 95.03%.
PENGORGANISASIAN FILE MENGGUNAKAN GOOGLE DRIVE DAN COLABORATION FILE DI POSYANDU KELURAHAN MERUYA UTARA Andi Nugroho; Ratna Mutu Manikam; Sarwati Rahayu; Achmad Kodar
PEMANAS: Jurnal Pengabdian Masyarakat Nasional Vol 2, No 2 (2022)
Publisher : PEMANAS: Jurnal Pengabdian Masyarakat Nasional

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22441/pemanas.v2i2.17790

Abstract

Saat ini sudah banyak sekali aplikasi yang dibuat serta dikembangkan untuk memenuhi kebutuhan manusia seperti halnya aplikasi MS Office yang hingga saat ini sudah versi MS Office 2016 dan MS Office 365, serta adapun aplikasi open source nya seperti Open Office, Libre Office, KMS, dan yang terbaru kali ini adalah aplikasi dari cloud yang diberinama google doc, dengan teknologi cloudnya yang diberi nama google drive. Aplikasi cloud yang akan digunakan adalah google doc spreed sheet. Posyandu merupakan pelaynan kesehatan yang dimiliki oleh masing-masing kecamatan dan kelurahan di seluruh Indonesia. Terutama pada Posyandu pada Kelurahan Meruya Utara. Posyandu ini dalam menyampaikan laporan kesehatan warga disetiap RT dengan melampirkan catatan yang telah ditulis oleh petugas Posyandu. Kemudian petugas Kelurahan Meruya Utara pun sudah tidak perlu lagi menginput data cukup langsung mengumpulkan datanya dari setiap kelurahan dan dikirimkan ke Kementrian kesehatan, dan proses penyampaian laporan selesai dilakukan. Dengan adanya pengabdian kepada masyarakat di Kelurahan Meruya Utara maka para Kader Posyandu sudah mengetahui pemanfaatan google drive dalam menyimpan data bayi dan balita.
SOSIALISASI PENGGUNAAN APLIKASI GOOGLE CLASSROOM DALAM MENDUKUNG KEGIATAN BELAJAR MENGAJAR SISWA DI RUMAH Andi Nugroho; Ratna Mutu Manikam; Sarwati Rahayu
PEMANAS: Jurnal Pengabdian Masyarakat Nasional Vol 2, No 1 (2022)
Publisher : PEMANAS: Jurnal Pengabdian Masyarakat Nasional

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22441/pemanas.v2i1.15179

Abstract

Aplikasi Google Classroom adalah aplikasi yang dikembangkan oleh raksasa aplikasi Google. Aplikasi Google Classroom saat ini digunakan oleh guru-guru sekolah baik tingkat sekolah dasar hingga sekolah menengah umum untuk disampaikan soal-soal yang akan dikerjakan maupun untuk materi yang disampaikan oleh guru. Orang tua siswa wajib mengetahui secara keseluruhan aplikasi Google Classroom seperti menjawab soal, membuat komentar, ataupun bertanya ke guru. Tidak hanya itu aplikasi Google Classroom juga dapat digunakan oleh pihak sekolah untuk mengambil nilai siswa-siswanya dari ulangan harian hingga ujian. Adapun aplikasi Google Classroom ini sangat populer dimasa pandemi covid 19 seperti saat ini guna mendukung proses elajar mengajar. Selain itu para orang tua murid yang dalam hal ini diwakili oleh Ibu Pembinaan Kesejakteraan Keluarga (PKK), diharuskan mengetahui proses belajar mengajar dengan aplikasi tersebut. Hal ini yang menjadi tujuan dibuatnya pengabdian kepada masyarakat ini mengenai penggunaan aplikasi Google Classroom guna menunjang proses belajar mengajar dimasa pandemi Covid 19.
Komparasi Hasil Color Feature Extraction HSV, LAB dan YCrCb pda Algoritma SVM untuk Klasifikasi Spesies Burung Sarwati Rahayu; Andi Nugroho; Erwin Dwika Putra; Mariana Purba; Hadiguna Setiawan; Sulis Sandiwarno
JSAI (Journal Scientific and Applied Informatics) Vol 6 No 3 (2023): November
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Bengkulu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36085/jsai.v6i3.5920

Abstract

The classification of bird species is a problem often faced by ornithologists, and has been considered scientific research since antiquity. This study aims to evaluate the results of color feature extraction including HSV, LAB and YCrCb against the results of the SVM classification. In addition, the results of this study are useful to determine the performance of color feature extraction that is suitable for bird species classification. The dataset used was 22,617 bird species images. Based on experimental results, the effect of HSV on the SVM classification caused a decrease in accuracy by -0.33% while LAB and YCrCb on the SVM classification caused an increase in accuracy of 0.44% and 0.21%. However, the accuracy of the SVM classification does not yet have good performance so that further research will be carried out using other classifications, including convolutional neural networks and others.
Co-Authors Achmad Kodar Ahmad Juang Teguh Gumilang Andi Nugroho Anita Ratnasari Bima Kuswara Eno Rizqi Shabrina Fanni Ramziani Firya Faturahman Hadiguna Setiawan Hadiguna Setiawan Intan Della Rusvita Intan Sari Riyandini Mariana Purba Oktia Putri Bharodin Putra, Erwin Dwika Ratna Mutu Manikam Salamah, Umniy Sulis Sandiwarno