Garuda - Garba Rujukan Digital

p-Index From 2019 - 2024

0.444

P-Index

This Author published in this journals

All Journal Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) TEKNOLOGI: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Nusanatara of Engineering Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Register: Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem Informasi G-Tech : Jurnal Teknologi Terapan

Diema Hernyka Satyareni

Sistem Informasi, Universitas Pesantren Tinggi Darul Ulum, Jombang, Indonesia

Author-ID : 2843988

Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Mathematics

Published : 8 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

Perancangan Sistem Pendukung Keputusan untuk Menentukan Siswa Berprestasi Menggunakan Metode Ahp (Analytical Hierarchy Process) Berbasis Java mulyoningtyas, alfiyah; satyareni, diema hernyka; Masrur, M.
Nusantara of Engineering Vol 3, No 1 (2016)
Publisher : Fakultas Teknik - Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

AbstrakâPendidikan merupakan kebutuhan penting untuk seseorang dalam menata masa depan. Dalam hal ini, instansi pendidikan berupaya meningkatkan kualitas siswa dengan meningkatkan prestasi siswa. Setiap siswa pasti memiliki prestasi yang berbeda- beda khususnya bidang akademik. Tidak semua siswa yang nilainya baik pasti berprestasi, untuk itu perlu penentuan siswa berprestasi supaya tepat sesuai kemampuan. SMK Negeri Kudu Jombang merupakan instansi pendidikan yang melakukan penentuan siswa berprestasi. Kriteria yang digunakan untuk menentukannya adalah nilai raport, kehadiran dan sikap. Dalam menentukannya SMK Negeri Kudu memerlukan waktu yang lama hampir 5 hari. Dalam hal seperti itu, maka SMK Negeri Kudu perlu adanya Sistem Pendukung Keputusan (SPK). Sistem pendukung keputusan ini menggunakan metode AHP (Analytical Hierarchy Process) dengan bahasa pemrograman Java. Dengan metode AHP diharapkan bisa membantu dalam menentukan siswa berprestasi. Dalam sistem ini, penentuan siswa berprestasi berdasarkan perankingan yang didapatkan dari perhitungan bobot kriteria dan bobot siswa tersebut. Hasil perankingan ini bisa digunakan guru dalam pengambilan keputusan, karena siswa yang nilainya tinggi maka bisa dikatakan sebagai siswa berprestasi Â Kata KunciâSPK, AHP, Siswa Berprestasi, Java, SMK Negeri Kudu Jombang.

Rancang Bangun Sistem Pakar Untuk Mendiagnosis Gangguan Kepribadian Histerik Menggunakan Metode Certainty Factor Oktavia, Tri Nur; Satyareni, Diema Hernyka; Jannah, Erliyah Nurul
Register: Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem Informasi Vol 1, No 1 (2015): Januari-Juni
Publisher : Prodi Sistem Informasi - Universitas Pesantren Tinggi Darul Ulum

Gangguan kepribadian histerik atau yang biasa dikenal dengan gangguan kepribadian histrionik merupakan gangguan kepribadian dengan karakter emosi yang meluap-luap, termasuk keinginan berlebihan untuk mendapatkan pujian. Penderita gangguan kepribadian histerik mempunyai tingkah laku yang dramatik dan bereaksi terhadap sesuatu secara berlebihan, serta selalu ingin diperhatikan. Banyak orang yang mengalami gangguan ini, terutama kalangan remaja. Namun sebagian besar dari penderita gangguan ini kurang menyadari kondisinya dan menolak untuk melakukan konsultasi ke psikolog atau psikiater. Oleh sebab itu, dibutuhkan suatu sistem pakar yang dapat membantu untuk mendiagnosis secara mandiri gangguan kepribadian histerik dan mampu memberikan solusi penanganan yang tepat. Sistem tersebut dibangun dengan menggunakan metode waterfall dan metode certainty factor sebagai metode kepakarannya. Hasil dari penelitian ini adalah sistem pakar berbasis web untuk mendiagnosis tingkat gangguan kepribadian histerik. Sistem akan menampilkan nilai kepastian dan tingkat gangguan kepribadian histerik yang dialami pengguna, serta solusi penanganannya. Uji hasil kepakaran dilakukan dengan cara membandingkan hasil diagnosis dari sistem dengan hasil diagnosis dari pakar. Hasil uji kepakaran menunjukkan bahwa hasil diagnosis sistem sudah mendekati kebenaran dari diagnosis seorang pakar. Nilai prosentase sistem sebesar 83,01% dan nilai prosentase pakar sebesar 83,3%. Dengan adanya sistem pakar ini, masyarakat umum dapat melakukan diagnosis mandiri untuk mengetahui tingkat gangguan kepribadian histerik yang dialami serta penanganannya dengan mudah tanpa harus datang ke psikolog.

Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pelanggan Terbaik Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Pada Bravo Supermarket Jombang Sholikhah, Fatikhatus; Satyareni, Diema Hernyka; Anugerah, Chandra Sukma
Register: Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem Informasi Vol 2, No 1 (2016): Januari-Juni
Publisher : Prodi Sistem Informasi - Universitas Pesantren Tinggi Darul Ulum

Persaingan merupakan hal yang biasa terjadi terutama dalam dunia bisnis, tidak terkecuali yang telah dialami oleh Bravo Supermarket Jombang. Bravo bukanlah satu-satunya supermarket di kota Jombang, sehingga Bravo harus bersaing dengan para kompetitornya agar Bravo bisa bersaing dan tetap produktif. Salah satu cara yang dapat digunakan dalam meningkatkan penjualan dan loyalitas pelanggan adalah dengan memberikan reward kepada para pelanggan terbaik. Oleh karena itu perlu dibuatlah sebuah perancangan sistem pendukung keputusan dalam pemilihan pelanggan terbaik pada Bravo. Dalam perancangan sistem yang dibuat nantinya berbasis web dengan metode SAW(Simple Additive Weighting)sebagai proses perhitungan pemilihan pelanggan terbaik. Hasil dari perancangan sistem pemilihan pelanggan terbaik pada Bravo Supermarket Jombang diharapkan dapat membantu pihak manajemen Bravo dalam pemilihan pelanggan terbaik yang akan menerima reward dan akhirnya akan mampu meningkatkan loyalitas pelanggan dan profit Bravo.Kata kunci: Bravo, sistem pendukung keputusan, pelanggan, SAW.Â Â Competition is a common thing, especially in the business world, is no exception has been experienced by Bravo Supermarket Jombang. Bravo is not the only supermarket in the town of Jombang, so that Bravo had to compete with its competitors in order Bravo to compete and remain productive. One way that can be used to increase sales and customer loyalty is to give rewards to the best customers. Therefore, it needs to be made to a design decision support system in the selection of the best customers on Bravo. In designing the system made later on a web-based method of SAW (Simple Additive weighting) as the process of calculating the best customer selection. The results of the election system design best customers at Bravo Supermarket Jombang expected to assist management in selecting the best customer Bravo who will receive rewards and will eventually be able to increase customer loyalty and profit Bravo. Keywords: Bravo, decision support system, customers, SAW.

SISTEM PAKAR DIAGNOSIS PENYAKIT INFEKSI TROPIS DENGAN MENGGUNAKAN FORWARD DAN BACKWARD CHAINING Satyareni, Diema Hernyka
Teknologi: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Vol 1, No 2 (2011): July
Publisher : Universitas Pesantren Tinggi Darul 'Ulum (Unipdu) Jombang

ABSTRAK Terminologi Sistem Pakar diartikan sebagai sistem komputer yang dapat melakukan penghampiran terhadap logika pengambilan keputusan dari manusia pakar. Dengan menggunakan logika inferensi forward untuk membuat diagnosis awalnya dan backward chaining digunakan untuk proses konsultasi diharapkan dapat dibangun sebuah sistem pakar yang berbasis teknologi informasi untuk membuat diagnosis penyakit infeksi tropis. Hasil aplikasi yang telah dibuat mendekati hasil diagnosis yang dibuat seorang dokter penyakit infeksi tropis. Kata kunci : penyakit infeksi tropis, inferensi forward dan backwardÃ‚Â chaining ABSTRACT Expertise system in terminology is a computer system aiming for closest estimation trough the decision making logical from the expert. Using Ã¢â‚¬Å“forward inferenceÃ¢â‚¬Â logical for initial diagnosis and Ã¢â‚¬Å“backward chainingÃ¢â‚¬Â for consulting processes, hopefully an information technology expertise system could be built to diagnose the tropical infection diseases and the result is as close as the expert, in this case a specialist doctor for tropical infection diseases, made. Key words:Ã‚Â tropical infection diseases, forward and backward chaining inference

PERENCANAAN PORTOFOLIO APLIKASI PADA PERGURUAN TINGGI XYZ Satyareni, Diema H.
Teknologi: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Vol 6, No 1 (2016): January
Publisher : Universitas Pesantren Tinggi Darul 'Ulum (Unipdu) Jombang

ABSTRAKPenelitian ini membahas tentang perencanaan portofolio aplikasi yang nantinya akan digunakan oleh Perguruan Tinggi (PT) XYZ untuk mendukung proses bisnisnya dalam mencapai tujuan. Metode yang digunakan di dalam penelitian ini menggunakan metode Ward Peppard, metode SWOT dan Mc. Farlan Strategic Grid. Metode Ward dan Peppard digunakan untuk model strategis sistem informasi, metode SWOT digunakan untuk analisis kondisi lingkungan internal dan eksternal PT XYZ, dan Mc Farlan Strategic Grid digunakan untuk pemetaan aplikasi. Hasil dari penelitian ini berupa rekomendasi portofolio aplikasi mendatang yang terdiri dari 9 aplikasi yang termasuk aplikasi key operational, 4 aplikasi sebagai aplikasi support, 10 aplikasi sebagai aplikasi strategic, dan 3 aplikasi sebagai aplikasi high potential. Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Kata Kunci: Mc Farlan Strategic Grid, PT XYZ, portofolio aplikasi, SWOT, Ward Peppard.Â ABSTRACTThis study discusses the planning application portfolio that will be used by the late high College XYZ to support their business processes to achieve goals. The method used in this study using Peppard Ward, SWOT method and Mc. Farlan Strategic Grid. Ward and Peppard methods used to model information systems strategic, SWOT method used for the analysis of environment conditions internal and external college XYZ, and Mc Farlan Strategic Grid is used for mapping ap-likasi. The results of this research is a recommendation that the application portfolio consists of 9 applications that are entered key operational applications, 4 applications as application support, 10 applications as a strategic application, and 3 ap-likasi as high application potential.Keywords: Application portfolio, college XYZ, SWOT, McFarlan Strategic Grid, Peppard Ward.

Audit Sistem Informasi Akademik Perguruan Tinggi (PT) XYZ Menggunakan Kerangka Kerja COBIT 4.1 Diema Hernyka Satyareni; Fia Mahanani
Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) 2014
Publisher : Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Penelitian ini bertujuan untuk melakukan auditterhadap Sistem Informasi Akademik pada PT XYZ gunameningkatkan pengelolaan data akademik sehingga dapatmemberikan pelayanan yang memuaskan pada pengguna. PTXYZ telah mengimplementasikan SI Akademik dalam kurunwaktu 6 tahun namun perkembangan dalam pengelolaannyaberlangsung lambat. Oleh sebab itu, perlu dilakukan audit dalamdomain Deliver and Support berdasarkan framework COBIT 4.1.Dalam menyusun kuisioner, digunakan 6 maturity attribute untukmengembangkan alternatif jawaban dari setiap pertanyaan.Hasil audit menunjukkan bahwa maturity level dari proses yangada masih sangat rendah yaitu antara 0-2. Perlu dilakukanbeberapa usaha perbaikan untuk dapat meningkatkan maturitylevel menjadi antara 2-3. Selain menggunakan COBIT 4.1,rekomendasi yang diberikan diperkaya dengan pengetahuanyang didapat dari ITIL V3.

Komparasi Kinerja Algoritma C4.5, Gradient Boosting Trees, Random Forests, dan Deep Learning pada Kasus Educational Data Mining Siti Mutrofin; M. Mughniy Machfud; Diema Hernyka Satyareni; Raden Venantius Hari Ginardi; Chastine Fatichah
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 7, No 4: Agustus 2020
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2020742665

Penentuan jurusan di SMA Negeri 1 Jogoroto, Jombang, Jawa Timur menggunakan kurikulum 2013, di mana penentuan jurusan siswa tidak hanya melibatkan keinginan siswa, tes peminatan yang dilakukan siswa di SMA pada minggu pertama, tetapi juga dilengkapi dengan nilai siswa semasa di SMP (nilai rapor siswa, nilai Ujian Nasional, serta rekomendasi guru Bimbingan Konseling), rekomendasi orang tua siswa. Selama ini, sekolah menggunakan proses konvensional dalam menentukan jurusan, yaitu menggunakan Microsoft Excel, yang cenderung lama serta rawan akan kekeliruan dalam melakukan penghitungan. Penentuan jurusan ini dilakukan setiap awal ajaran baru pada siswa baru kelas X. Rata-rata setiap tahun, sekolah mengelola siswa sejumlah 290 dengan waktu dan sumber daya manusia yang terbatas. Pada penelitian ini, penggunaan algoritma ID3 tidak cocok karena data bertipe numerik, sedangkan ID3 hanya mampu menggunakan data bertipe nomial maupun polinomial, sehingga diganti algoritma C4.5. Namun, beberapa penelitian mengatakan algoritma C4.5 memiliki kinerja kurang bagus dibandingkan algoritma Gradient Boosting Trees, Random Forests, dan Deep Learning. Untuk itu, dilakukan perbandingan antara keempat metode tersebut untuk melihat keefektifannya dalam menentukan jurusan di SMA. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data penerimaan siswa baru tahun ajaran 2018/2019. Hasil dari penelitian ini menunjukkan jika atribut yang digunakan bertipe polinomial dengan Deep Learning memiliki kinerja paling unggul untuk semua algoritma jika menggunakan fungsi activation ExpRectifier. Sedangkan jika atributnya bertipe numerik, Deep Learning memiliki kinerja paling unggul untuk semua algoritma jika menggunakan fungsi Tanh untuk semua random sampling. Namun, Deep Learning memiliki kinerja paling buruk untuk semua algoritma jika menggunakan loss Function berupa absolut. Abstract In SMAN 1 Jombang, East Java, the process of determining the students’ majors referred to the 2013 curriculum in which not only the students’ own choices and specialization tests conducted in their first week of SMA were considered but also the student’s SMP grades (a report card, UN scores, and counseling teacher’s recommendation) and parents' recommendation. So far, the school had used Microsoft Excel which required a long time to do and was prone to calculation errors in the process of determination. The process was carried out, with limited time and human resources, at the beginning of a new academic year for grade X students, consisting of 290 students on average. In this present research, the use of ID3 algorithm was not suitable because of its numeric data type instead of nominal or polynomial data. Thus, the C4.5 algorithm was applied, instead. However, the performance of C4.5 algorithm was proved lower than the algorithms of Gradient Boosting Trees, Random Forests, and Deep Learning. Hence, a comparison of performance between them was done to see their effectiveness in the process. The data was the list of new students of the academic year 2018/2019. The results showed that if the attributes are polynomial, the Deep Learning algorithm had the best performance when using the ExpRectifier activation function. When they were numeric, Deep Learning has the most superior performance when using the Tanh function. However, Deep Learning has the worst performance when using the loss function in the form of absolute.

Implementasi Algoritma Genetika untuk Otomatisasi Sistem Penjadwalan pada Lembaga Bimbingan Belajar Siti Mutrofin; Indana Zulfa; Diema Hernyka Satyareni
G-Tech: Jurnal Teknologi Terapan Vol 5 No 1 (2021): G-Tech, Vol. 5, No. 1, Oktober 2021
Publisher : Universitas Islam Raden Rahmat, Malang

Lembaga Rumah Belajar AHE Ngumpul yang berada di Desa Ngumpul, Jogoroto, Jombang, Jawa Timur memiliki beberapa permasalahan, diantaranya adalah: 1) Sistem penjadwalan bersifat konvensional, di mana jadwal belajar masih dibuat secara manual oleh pemilik AHE Ngumpul sendiri dan juga seorang guru; 2) Pencatatan jadwal juga masih dicatat di buku cetak dengan ditulis tangan, yang tidak bisa digunakan secara bersama-sama pada waktu bersamaan dan harus digandakan; 3) Sumber daya manusia (SDM) pada AHE Ngumpul terbatas; dan 4) Proses penjadwalan konvensional dikerjakan oleh dua orang dengan waktu 1.622 detik. Berdasarkan permasalahan tersebut, maka pada penelitian ini diusulkan penerapan Algoritma Genetika atau Genetic Algorithm (GA) pada sistem penjadwalan berbasis web dengan tujuan mengatasi permasalahan yang dialami oleh AHE Ngumpul. Data didapatkan dari dokumen terkait dengan sistem penjadwalan pembelajaran yang dimiliki oleh AHE Ngumpul. Atribut yang digunakan untuk penelitian ini adalah guru, siswa, hari, serta waktu. Pada GA penelitian ini menggunakan one cut point crossover dan reciprocal exchange mutation. Hasil uji coba menunjukkan hasil yang cukup baik dibandingkan dengan penjadwalan konvensional dengan tingkat keberhasilan 86,5203%, meskipun masih ada jadwal yang bentrok. Rata-rata waktu pembuatan jadwal menggunakan: 1) GA adalah 203 detik, dengan nilai fitness 0,0232; dan 2) GA dan tenaga seorang manusia (hanya memperbaiki jadwal yang bentrok dari GA) adalah 715 detik. Selisih antara penjadwalan konvensional dengan penerapan GA digabung dengan manusia menghemat waktu 907 detik.

Co-Authors alfiyah mulyoningtyas, alfiyah Anugerah, Chandra Sukma Chastine Fatichah Erliyah Nurul Jannah, Erliyah Nurul Fia Mahanani Ginardi, Raden Venantius Hari Indana Zulfa M. Masrur, M. M. Mughniy Machfud Sholikhah, Fatikhatus Siti Mutrofin Siti Mutrofin Tri Nur Oktavia, Tri Nur

Title

Found 8 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 8 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 8 Documents
Search