Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
1.434
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Informatika Jurnal Teknik ITS JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Teknik dan Ilmu Komputer Jurnal Sistem Informasi dan Bisnis Cerdas JURNAL TEKNIK INFORMATIKA DAN SISTEM INFORMASI Journal of Advanced in Information and Industrial Technology (JAIIT) Sewagati
Retno Aulia Vinarti
Departemen Sistem Informasi Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya
Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Dentistry Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Library & Information Science Social Sciences

Published : 15 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 15 Documents
Search

 1   2 
SISTEM PROFIT PERBANKAN BUMN INDONESIA (STUDI KASUS : BANK MANDIRI 2006) Suryani, Erma; Vinarti, Retno Aulia; Husna, Habibah Asma'ul
JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Vol 9, No 2, Juli 2011
Publisher : Department of Informatics, Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (414.341 KB) | DOI: 10.12962/j24068535.v9i2.a38

Abstract

Perbankan merupakan salah satu komponen yang sangat penting dalam perekonomian di Indonesia. Dalam suatu organisasi perbankan, suatu transaksi yang dilakukan dengan nasabah akan berpengaruh terhadap aliran dana pada bank (cash flow), sehingga dapat diketahui total profit yang telah diperoleh. Untuk mengetahui profit perbankan dari studi kasus yang diangkat, maka digunakan simulasi menggunakan vensim atau simulasi dengan sistem dinamik dengan skenariosasi parameter dan struktur. Dengan skenariosasi yang diusulkan, dapat dihasilkan profit yang lebih efektif dibandingkan dengan sistem yang digunakan sekarang ini.
Breast Cancer Diagnosis Using Three Supervised Learning Algorithms Vinarti, Retno Aulia
Teknik dan Ilmu Komputer Vol. 3 No. 11 Juli-September 2014
Publisher : Teknik dan Ilmu Komputer

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

Abstract

Vrast Cancer is one of the most dangerous forms of illness. Almost 12,000 cases of Breast Cancer end in death anually in the UK. In order to help with this case, previous research has been done to discover early the cancer type: benign or malignant. Artificial Neural Networks(ANN), K-Nearest Neighbor(KNN) and Decision Tree(DTree) are three kinds of supervised learning algorithms each of which has different ways to classify data. What makes this research a challenge is to compare the accuracy values in Breast Cancer prediction. The Breast Cancer Wisconsin data contains three kinds of data: mean, standard error, and largest which were taken from 569 patients. This adds thecomplexity of way each algorithm performs. The result shows that ANN and KNN have better performance than DTree. The study also offers recommendation for doctors regarding which kind of data should be considered first in Breast Cancer diagnosis. In comparison to the previous research, this study finding has better accuracy. Keywords: Breast Cancer Wisconsin, Artificial Neural Network, K-Nearest Neighbor, Decision Tree.
Student Satisfaction Analysis of Academic Services in Institusi xzy Nisafani, Amna Shifia; Vinarti, Retno Aulia; Anggraeni, Wiwik
Teknik dan Ilmu Komputer vol. 05 no. 18 April - Juni 2016
Publisher : Teknik dan Ilmu Komputer

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

Abstract

Abstrak Kepuasan mahasiswa terhadap layanan akademik menjadi salah satu hal yang dapat mempengaruhi prestasi mahasiswa utamanya di bidang akademik. Hal ini menjadi krusial untuk bisa mempertahankan kepuasan mahasiswa terhadap layanan tersebut. Layanan yang dimaksud diantaranya adalah layanan yang diberikan oleh Dosen Pengampu, Dosen Wali dan Staf Tata Usaha. Untuk itu, perlu dilakukan analisis kepuasan mahasiswa terhadap layanan akademik di Institusi Pendidikan XYZ. Dari hasil analisis tersebut, diharapkan dapat digunakan untuk menentukan strategi dalam menjaga kepuasan mahasiswa. Adapun metode yang digunakan dalam analisis tersebut adalah menggunakan analisis deskriptif dengan menggunakan empat dimensi pengukuran, yaitu punctuality, availability, appearance, dan hospitality. Hasil dari analisis ini menunjunjukkan bahwa appearance menjadi dimensi dengan nilai kepuasan tertinggi untuk semua objek layanan, dan availability menjadi dimensi dengan nilai kepuasan terendah untuk semua objek layanan. Lebih lanjut, nilai kepuasan terendah untuk objek layanan TU masih memiliki nilai yang lebih tinggi dibandingkan dengan nilai kepuasan terendah objek layanan yang lain. Hal yang menarik adalah rendahnya nilai kepuasan tersebut disebabkaan karena banyaknya mahasiswa yang memberikan respon netral untuk instrumen penilaian tersebut. Secara keseluruhan, mahasiswa cukup puas dengan kinerja layanan akademik dengan rata-rata kepuasan di atas 60%. Kata Kunci: analisis kepuasan; analisis deskriptif; layanan akademik; kualitas layanan, dimensi kualitas.  Abstract Students satisfaction of academic services is one aspect affecting student achievement especially in the academic field. It is crucial to be able to maintain student satisfaction towards the service. The services in question include services provided by the lecturers, academic advisors and administration staff. To that end, it is necessary to do an analysis of student satisfaction with the academic services of the Educational Institution XYZ. The analysis was expected to be used for determininf the strategy for maintaining student satisfaction. The method used in the analysis was descriptive analysis using four-dimensional measurements like punctuality, availability, appearance, and hospitality. The results of this analysis showed that appearance became a dimension with the highest satisfaction scores for all objects of service, and availability a dimension with the lowest satisfaction score for all service objects. Furthermore, the lowest satisfaction scores for the administration service still had a higher value than the lowest satisfaction score of other services. An interesting finding was that the satisfaction value was low because many students gave neutral responses to the assessment instruments. Overall, students were quite satisfied with the performance of the academic services with an average satisfaction above 60%.Keywords: analysis of satisfaction; Descriptive analysis; academic services; quality of service, quality dimension 
IDENTIFIKASI FAKTOR PREDIKSI DIAGNOSIS TINGKAT KEGANASAN KANKER PAYUDARA METODE STEPWISE BINARY LOGISTIC REGRESSION Vinarti, Retno Aulia; Anggraeni, Wiwik
Jurnal Informatika Vol 12, No 2 (2014): NOVEMBER 2014
Publisher : Institute of Research and Community Outreach - Petra Christian University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (235.712 KB) | DOI: 10.9744/informatika.12.2.70-76

Abstract

The World Health Organization (WHO) reported that deaths caused by cancer in the world these last four years has increased significantly. The data also reflected in the increase in breast cancer cases. In Indonesia, two cases also the highest cases of adult female deaths. Based on Hospital Information System, the number of breast cancer patients either inpatient or outpatient care amounted to 28.7%. This fact revealed more than 40% of all cancers can be prevented with early detection cancer. Role of Information Technology can implemented by data mining techniques to shorten the diagnosing time, accuracy and selection of factors early detection of breast cancer. Stepwise binary logistic regression method has the advantage to add and subtract the independent variables in accordance with level of significance of the model. Based on the analysis of weighting method, the highest four variables that should be more aware is the area of cancer (area), fineness (smoothness), the number of dots (concave points) or the nucleus of cancer and grayish level of cancer (texture). So the accuracy and processing speed of diagnosis of the severity of breast cancer can be improved through this method.
PERANCANGAN SISTEM PAKAR UNTUK MEMBANTU CALON MAHASISWA MEMILIH JURUSAN DI PERGURUAN TINGGI (CARIJURUSAN) Vinarti, Retno Aulia; Riscahyo N, Ari; Thoriq A, Achmad; Afisina, Anisa; Whisnu W, Wahyu
Jurnal Sistem Informasi dan Bisnis Cerdas Vol 14, No 2 (2021): JURNAL SISTEM INFORMASI DAN BISNIS CERDAS (SIBC) AGUSTUS 2021
Publisher : Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, UPN "Veteran" Jawa Timur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33005/sibc.v14i2.2595

Abstract

Berdasarkan penelitian Indonesia Career Center Network (ICCN) tahun 2017, diketahui sebanyak 87 persen mahasiswa Indonesia mengakui bahwa jurusan yang diambil tidak sesuai dengan minatnya. Sedangkan, 71,7 persen pekerja memiliki profesi yang tidak sesuai dengan pendidikannya. Oleh karena itu, pemilihan jurusan bagi calon mahasiswa merupakan pijakan awal dari pemilihan karir di masa depan. Sehingga dibutuhkan beberapa pertimbangan yang beragam, beberapa pertimbangan tersebut antara lain nilai mata pelajaran yang sudah didapatkan semasa SMA, minat bakat dan prestasi, juga peluang karir di masa mendatang. Saat ini, telah ada beberapa pendekatan yang digunakan untuk membantu calon mahasiswa untuk memilih jurusan, salah satunya adalah lingkaran karir. Pada lingkaran karir, terdapat 12 pilihan lingkaran yang mencerminkan mata pelajaran yang dikuasai oleh calon mahasiswa dengan baik. Dalam satu lingkaran, terdapat 4 level yang merupakan urutan level karir sesuai dengan rentang nilai raport untuk mata pelajaran tersebut. Namun, pada lingkaran ini terdapat 2 gap yang harus difasilitasi dengan sebuah sistem pakar. Dua gap tersebut adalah (1) belum adanya fungsi agregat untuk menentukan lingkaran mana yang sesuai, juga termasuk level mana yang tepat untuk digunakan. (2) Juga, belum adanya proses otomatis untuk menerjemahkan karir menjadi jurusan yang relevan. Dua gap ini dapat direpresentasikan dengan membentuk sebuah sistem pakar yang bisa memberikan rekomendasi jurusan-jurusan untuk setiap karir yang dihasilkan dari lingkaran karir. Singkat kata, artikel ini berisi tentang rancangan arsitektur sistem pakar, desain database, model-base, knowledge-base, dan antarmuka input dan output dari sistem pakar, CariJurusan.  DOI : https://doi.org/10.33005/sibc.v14i2.2595
Pengembangan Sistem Pendukung Keputusan Permasalahan Inventory Routing Problem Pada Spbu Menggunakan Algoritma Ant Colony Satria Nur Alam; Erma Suryani; Retno Aulia Vinarti
Jurnal Teknik ITS Vol 1, No 1 (2012)
Publisher : Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat (DRPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (280.095 KB) | DOI: 10.12962/j23373539.v1i1.943

Abstract

Seiring dengan bertambahnya jumlah kendaraan setiap tahun, akan mempengaruhi konsumsi bahan bakar yang dibutuhkan. Tingginya kebutuhan bahan bakar di Indonesia didominasi oleh jenis bahan bakar premium. Persentase konsumsi bahan bakar premium di daerah Jawa-Bali mencapai 59% dari kuota premium nasional. Besarnya persentase kebutuhan akan bahan bakar premium, menyebabkan manajemen distribusi menjadi hal krusial yang perlu ditingkatkan secara berkala. Depo yang berperan sebagai supplier terhadap retailer -yang dalam studi kasus ini adalah SPBU- diusulkan menerapkan model Vendor Managed Inventory (VMI), yaitu proses pengadaan barang dimana supplier mengelola inventori dari retailernya. VMI memiliki salah satu perencanaan yaitu Inventory Routing Problem (IRP), IRP merupakan suatu bentuk perencanaan berbasis vendor hasil perpaduan antara Inventory Management dengan Inventory Routing yang mengatur kuantitas pengiriman dan retailer mana yang harus dikunjungi dalam suatu waktu perencanaan dalam jangka waktu tertentu yang bersifat terbatas (finite planning horizon). Dengan hasil akhir berupa penjadwalan, perencanaan model IRP mempertimbangkan jarak supplier-retailer dan biaya stockout yang mungkin terjadi pada retailer, sehingga diharapkan pengiriman optimal dan tidak terjadi stockout pada pos-pos penjualan bahan bakar.
Penjadwalan Mata Kuliah Menggunakan Algoritma Genetika di Jurusan Sistem Informasi ITS Wiga Ayu Puspaningrum; Arif Djunaidy; Retno Aulia Vinarti
Jurnal Teknik ITS Vol 2, No 1 (2013)
Publisher : Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat (DRPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (822.927 KB) | DOI: 10.12962/j23373539.v2i1.3234

Abstract

Penjadwalan mata kuliah merupakan kegiatan yang sangat penting untuk proses belajar mengajar di Jurusan Sistem Informasi. Proses belajar mengajar dilaksanakan oleh seluruh mahasiswa dan dosen yang mengajar, sehingga jadwal mata kuliah yang disusun harus dapat memfasilitasi kepentingan dosen dan mahasiswanya.Apabila beberapa batasan yang ada dalam penjadwalan tidak diperhitungkan dengan baik, maka akan menyebabkan sulitnya untuk melakukan penjadwalan mata kuliah. Batasan-batasan tersebut, antara lain mata kuliah yang diselenggarakan, jumlah kelas yang tersedia, jumlah waktu yang ada, dan ketersediaan dosen yang mengajar. Masalah-masalah penjadwalan yang terjadi di Jurusan Sistem Informasi tersebut dapat diminimalkan dengan perhitungan penjadwalan yang tepat dan mempertimbangkan seluruh aspek yang berkaitan dengan kegiatan belajar mengajar di Jurusan Sistem Informasi.Permasalahan penjadwalan yang rumit di Jurusan Sistem Informasi ITS menjadikan alasan untuk membuat sebuah sistem penjadwalan matakuliah yang terotomatisasi. Penjadwalan mata kuliah ini, dibuat dengan menggunakan algoritma genetika sebagai alat bantu untuk menyelesaikan masalah-masalah yang ada pada penjadwalan di jurusan. Penjadwalan yang dibuat disesuaikan dengan beberapa batasan  yang ada di jurusan, seperti ketersediaan dosen, mahasiswa yang mengambil mata kuliah, serta ketersediaan waktu dan ruang kelas
Penggalian Pola Asosiasi pada Data Warehouse Agen Perusahaan Manufaktur Menggunakan Microsoft SQL Server (Studi Kasus: PT. XYZ) Andhika Putra Cahyarifian; Retno Aulia Vinarti
Jurnal Teknik ITS Vol 2, No 2 (2013)
Publisher : Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat (DRPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (160.546 KB) | DOI: 10.12962/j23373539.v2i2.4712

Abstract

Data penjualan pada perusahaan manufaktur selalu bertambah setiap hari seiring dengan terjadinya transaksi yang dilakukan pelanggan. Hal ini perlu didukung dengan adanya pengelolaan data yang bisa digunakan untuk mengambil keputusan. Selama ini agen PT. XYZ belum mempunyai sistem yang terintegrasi di Surabaya untuk menggunakan seluruh data yang dimilikinya untuk proses pengambilan keputusan. Penulis melakukan pengerjaan penelitian dengan membuat sebuah data warehouse yang digunakan untuk mengelola data dalam jumlah besar, dalam studi kasus ini adalah data penjualan harian agen PT.XYZ. Selain itu pemanfaatan pengambilan keputusan dari data penjualan yang terhitung besar ini juga perlu dilakukan. Salah satu caranya adalah dengan melakukan penggalian asosiasi untuk memberikan rekomendasi produk cross-selling. Metode yang digunakan dalam pengerjaan penelitian ini adalah metode association rule mining, dengan metode ini akan ditemukan sebuah pola dari data transaksi penjualan dari periode sebelumnya mengenai hubungan keterkaitan antar variabel sehingga diketahui kecenderungan produk yang akan dibeli oleh pelanggan bersamaan dengan produk tertentu. Hasil yang diharapkan dari penelitian ini adalah rekomendasi produk cross-selling dari proses penggalian asosiasi terhadap data penjualan agen PT. XYZ. Dan dapat membantu agen PT. XYZ dalam melakukan pengelolaan data dan pengambilan keputusan.
Sistem Pendukung Keputusan untuk Psikolog dalam Penentuan Rekomendasi Profesi Klien Dewi Septina Br Pelawi; Arif Djunaidy; Retno Aulia Vinarti
Jurnal Teknik ITS Vol 10, No 2 (2021)
Publisher : Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat (DRPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23373539.v10i2.67355

Abstract

Fakta permasalahan ketidaksesuaian profesi dan latar bela-kang pendidikan seseorang menjadi salah satu faktor permasa-lahan pendidikan di Indonesia. Hal ini menjadi perhatian khu-sus bagi piskolog. Langkah yang banyak diambil oleh psikolog adalah pengadaan layanan tes minat dan bakat untuk mengeta-hui kecenderungan minat dan bakat seseorang. Namun, tes tersebut sebagian besar masih dilakukan secara manual berda-sarkan hasil minat dan bakat klien. Sehingga, permasalahan yang timbul dari internal psikolog dalam melakukan pemetaan profesi klien adalah kurangnya efisiensi waktu dan keakuratan rekomendasi yang harus dibuat karena proses pemetaan reko-mendasi profesi dilakukan secara manual. Tugas akhir ini bertujuan untuk membangun sebuah sistem pendukung keputusan yang dapat membantu psikolog da-lam mela-kukan rekomendasi profesi pada klien. Selain melakukan rekomendasi profesi pada klien, sistem ini juga mampu memberikan urutan rekomendasi profesi berdasarkan profesi yang paling disarankan. Urutan rekomendasi ini disediakan agar rekomendasi yang diberikan oleh psikolog cukup sesuai dengan latar belakang atau persyaratan minimal masing-masing profesi yang direkomendasikan. Sistem pendukung keputusan yang dibangun berbasis web ini dirancang menggu-nakan model berbasis aturan dan pencocokan profil klien dan dapat digunakan secara pribadi oleh psikolog. Hasil yang diperoleh dari pengerjaan tugas akhir ini adalah sebuah sistem pendukung keputusan berbasis web yang mampu memberikan rekomendasi bidang profesi dan urutan profesi klien berdasarkan hasil tes Holland, kategori IQ, jenjang pendidikan, dan lima subkomponen dari kemampuan intelek-tual klien. Hasil uji coba sistem menunjukkan bahwa tingkat kebenaran sebesar 100% diperoleh untuk implementasi sub-sistem berbasis aturan. Hasil pengurutan rekomendasi profesi menggunakan pencocokan profil secara rata-rata dianggap sesuai oleh psikolog yang berperan sebagai pengguna dalam pembuatan sistem. Hasil pengujian menggunakan System Usability Scale (SUS) menunjukkan tingkat kenyamanan yang baik pada saat digunakan oleh pengguna.
Pengembangan Prototipe Aplikasi Web untuk Peramalan Harga Cabai Merah untuk Menentukan Waktu Tanam untuk Petani Cabai di Sumatera Utara Etria Sepwardhani Purba; Retno Aulia Vinarti; Edwin Riksakomara
Jurnal Teknik ITS Vol 10, No 2 (2021)
Publisher : Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat (DRPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23373539.v10i2.69575

Abstract

Komoditas cabai merah merupakan salah satu komoditas strategis pertanian yang memiliki nilai ekonomis tinggi. Permintaan akan cabai merah di masyarakat menjadi peluang bagi petani cabai merah sebagai sumber penghasilan. Namun harga cabai merah tidak selalu stabil yang disebabkan berbagai faktor seperti permintaan di pasar, cuaca, pasokan di pasar. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan peramalan harga cabai merah di Sumatera Utara yang melibatkan faktor luar yaitu curah hujan dan menggunakan model SARIMAX dengan dasar model SARIMA serta implementasinya dalam prototipe aplikasi web yang dapat diakses oleh petani. Data yang digunakan merupakan data periode bulanan dari Januari 2014-Desember 2020. Luaran dari penelitian ini adalah prototipe aplikasi web yaitu Sistem Peramalan Harga Komoditas Pertanian Sumatera Utara yang mengimplementasikan model peramalan harga cabai merah. Model peramalan terbaik yang ditemukan adalah SARIMA(1,0,0)(2,1,0)8 dan SARIMAX(1,0,0)(2,1,0)8. Model SARIMA(1,0,0)(2,1,0)8 memiliki MAPE pengujian 23,88% dan nilai AIC model -85,961. Model SARIMAX(1,0,0)(2,1,0)8 memiliki MAPE pengujian 22,95% dan nilai AIC model -84,215. Terdapat peningkatan performa model SARIMAX untuk data pengujian namun selisihnya tidak besar yaitu 0,93%. Dengan pertimbangan nilai AIC, model yang akan diimplementasikan kedalam prototipe aplikasi web adalah model SARIMA, dikarenakan model dengan nilai AIC lebih kecil lebih cocok dengan data. Dengan prototipe aplikasi web yang dikembangkan, user dapat melihat informasi peramalan harga bulanan dari cabai merah serta rekomendasi waktu tanam dari hasil kalender tanam.
Co-Authors Affindi Mario Bagaskara Afisina, Anisa Ahmad Muklason Amalia Utamima Amalinda Jayanty Amna Shifia Nisafani Andhika Putra Cahyarifian Arif Djunaidy Astian Afif A. Dewi Septina Br Pelawi Erma Suryani Erma Suryani Etria Sepwardhani Purba Faizal Mahananto Hanif Mitsal Mahatta Hardhika Propitadewa Husna, Habibah Asma'ul Ivan Althirafi R. Jeremy Diaz Prasetyo Jihaan Harvi Habibah Laura Wilhelmina Theresia M. Fiqri Ananda Mochamad Zidan Aqila Kamil Muhammad Ali Fikri Muhammad Arif Nuriman Muhammad Daffa Maulana Muhammad Hisyam Naufal Rafiawan Basara Nazriyah Deni Tsaniyah Nur Khofifah Nur Laila Nur Nindya Risnina Rahma Fauzia Raras Tyas Nurita Rifardhi Reza S. Riksakomara, Edwin Riscahyo N, Ari Rizky Jelang Ramadhani Satria Nur Alam Septica Tiara Indah Permatasari Thoriq A, Achmad Tri Achmadi Whisnu W, Wahyu Wiga Ayu Puspaningrum Wiwik Anggraeni Wiwik Anggraeni