Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
2.589
P-Index
This Author published in this journals
All Journal SemanTIK : Teknik Informasi Jurnal Teknik Komputer AMIK BSI SELAPARANG: Jurnal Pengabdian Masyarakat Berkemajuan INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Informatika : Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer Jurnal Tekno Kompak Jurnal Mantik Jurnal Manajemen Informatika dan Sistem Informasi Suluah Bendang: Jurnal Ilmiah Pengabdian Kepada Masyarakat Jurnal Tunas Jurnal Multidisiplin Dehasen (MUDE) Kesatria : Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer dan Manajemen)
Herny Februariyanti
Universitas Stikubank
Religion Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Astronomy Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Dentistry Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Immunology & microbiology Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Neuroscience Nursing Physics Public Health Social Sciences Transportation Veterinary Other

Published : 17 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 17 Documents
Search

 1   2 
SISTEM REKOMENDASI PRODUCT EMINA COSMETICS DENGAN MENGGUNAKAN METODE CONTENT - BASED FILTERING Fatoni Batari Agung Larasati; Herny Februariyanti
Jurnal Manajemen Informatika dan Sistem Informasi Vol. 4 No. 1 (2021): MISI Januari 2021
Publisher : LPPM STMIK Lombok

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36595/misi.v4i1.250

Abstract

Emina cosmetic merupakan produk kosmetik dari PT Paragon Technology and Innovation dengan mengusung konsep kosmetik untuk remaja dan dewasa muda. Seiring berjalannya waktu, produk emina tentunya akan bertambah varian. Dengan semakin bertambahnya jumlah produk, para customer terkadang akan merasa kesulitan dalam menentukan produk yang tepat untuk digunakan, maka dari itu dibutuhkan sistem yang dapat merekomendasikan produk sesuai dengan ketertarikan dan kebutuhan customer. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sebuah aplikasi yang dapat memberikan rekomendasi kosmetik emina kepada customer berdasarkan produk yang dicari sebelumnya. Proses rekomedasi dilakukan dengan membandingkan kesamaan antara produk yang dicari customer dengan deskripsi produk yang ada. Penelitian ini menggunakan metode content-based filtering dimana metode tersebut dapat digunakan untuk merekomendasikan produk berdasarkan ketersediaan konten/ deskripsi produk. Untuk menghitung kesamaan antar kalimat menggunakan algoritma cosinesimilarity. Mulanya deskripsi produk akan dilakukan pembobotan dengan tfidf, lalu akan dihitung nilai similaritasnya dengan algoritma cosinesimilarity. Produk yang mengandung kata kunci akan dihitung nilai kemiripannya dan dilakukan perangkingan berdasarkan nilai similaritas tertinggi hingga terendah. Dalam penelitian ini, produk dengan similaritas tertinggi didapat dengan nilai sebesar 0,7195.
ANALISIS SENTIMEN ULASAN EKSPEDISI J&T EXPRESS MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES Mahardika Tania Nitami; Herny Februariyanti
Jurnal Manajemen Informatika dan Sistem Informasi Vol. 5 No. 1 (2022): MISI Januari 2022
Publisher : LPPM STMIK Lombok

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36595/misi.v5i1.396

Abstract

Analisis sentimen merupakan teknik mengidentifikasi pendapatseseorang yang diekspresikan dalam bentuk teks untuk menganalisa emosi seseorang terkait dengan topik tertentu.J&T Express menjadi sebuah perusahaan jasa pengiriman dengan akses luas di Indonesia serta melayani berbagai pengiriman. Pada era globalisasi, jasa ekspedisi menjadi jasa yang paling banyak digunakan olehmasyarakat. Hal ini ditandai dengan meningkatnya pembelian online yang direkomendasikan oleh pemerintah sejak diberlakukannya WFH. Besarnya penggunaan jasa J&T Express menjadikan banyak pengguna menyampaikan ulasan terkait kinerja jasa pengiriman tersebut. Didalam penelitian ini metode analisis sentimen digunakan untukmengklasifikasi serta mengolah teks ulasan jasa pengiriman J&T Express. Proses klasifikasi data pada analisis sentimen dibagi 2 kelas, yaitu kelas sentimen negatif dan kelas sentimen positif. Terdapat 500 data yang digunakan dan terbagi menjadi 400 data latih dan 100 data uji. Dari total 400 data latih terdiri dari 237 kelas negatif dan 163 kelas positif. Berdasarkan hasil dari penelitian menghasilkan akurasi sebesar 87%, presisi kelas positif sebesar 70%, presisi kelas negatif sebesar 95%, dan error rate sebesar 13%.
Penyortir Bola Berwarna Berbasis Arduino Menggunakan Metode Fuzzy Zuly Budiarso; Rizal Adi Saputro; Hersatoto Listiyono; Herny Februariyanti
Jurnal Teknik Komputer AMIK BSI Vol 8, No 1 (2022): JTK Periode Januari 2022
Publisher : Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (355.59 KB) | DOI: 10.31294/jtk.v8i1.10657

Abstract

Di dunia industri perkembangan teknologi semakin cepat, serta tuntutan peningkatan dan perkembangan produktifitas di dunia industri. Proses Sortir merupakan salah satu langkah  proses produksi dalam sebuah industri. Salah satu cara untuk meningkatkan produktivitas adalah meningkatkan kinerja proses sortir dengan cara menerapkan sistem kontrol digital pada proses sortir. Arduino merupakan sebuah mikrokontroler  yang dapat digunakan untuk meningkatkan produktifitas dalam proses produksi. Salah satu contoh implementasi adalah pensortir bola berdasarkan warna. Dengan permasalahan tersebut maka kebutuhan akan alat sortir yang dapat mengkelompokan benda/barang berdasarkan warna secara otomatis dan lebih cepat sangat dibutuhkan. Sensor warna TCS3200 merupakan salah satu sensor yang dapat digunakan untuk mendeteksi warna benda.Dengan menggunakan mikrokontroler Arduino AtMega 328 sebagai pusat kendali dan beberapa komponen pendukung lain sebagai alat penyortir maka alat penyortir barang yang berbentuk bola berdasarkan warna. Dalam uji coba digunakan 10 jenis warna yang berbeda. Hasil dari pengujian dapat disimpulkan bahwa sensor warna TCS3200 dapat menyortir 10 jenis warna pada bola sebanyak 30 bola/menit.
PERBANDINGAN ALGORITMA C4.5 DAN ALGORITMA NAIVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI PEKERJA MIGRAN INDONESIA Saufika Sukmawati; Sulastri Sulastri; Herny Februariyanti; Arief Jananto
I N F O R M A T I K A Vol 14, No 1 (2022): MEI 2022
Publisher : STMIK DUMAI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36723/juri.v14i1.280

Abstract

Penempatan tenaga kerja Indonesia ke luar negeri merupakan salah satu upaya pemerintah dalam mewujudkan hak masyarakat untuk mendapatkan kesempatan bekerja serta meningkatkan perekonomian negara. Sebagai salah satu upaya pelindungan pekerja migran Indonesia maka dikembangkan sebuah sistem komputerisasi tenaga kerja luar negeri (SISKOTKLN) oleh Badan Nasional Penempatan dan Perlindungan TKI (BNP2TKI). Permasalahan yang menjadi kendala adalah adanya pekerja migran Indonesia (PMI) yang dipulangkan atau mendapat permasalahan ketenagakerjaan selama di luar negeri. Sehingga dibutuhkan sebuah interpretasi pada pola data penempatan PMI yang dapat digunakan sebagai prediksi negara tujuan penempatan para calon PMI yang ingin bekerja ke luar negeri.Penelitian ini akan membandingkan dua algoritma klasifikasi dalam data mining yaitu algoritma C 4.5 dan algoritma Naïve Bayes untuk mengetahui pola penempatan PMI dengan menggunakan data penempatan PMI pada wilayah BP3TKI Semarang. Percobaan dilakukan dengan data training sebanyak 1802 data dan data testing sebanyak 772 menghasilkan nilai akurasi paling tinggi bagi kedua algoritma. Algoritma C 4.5 mampu memprediksi lebih baik dengan tingkat akurasi sebesar 84.84% sedangkan pada Algoritma Naïve Bayes menghasilkan nilai akurasi sebesar 58.29%.
SENTIMENT ANALYSIS ON SHOPEE E-COMMERCE USING THE NAÏVE BAYES CLASSIFIER ALGORITHM Yulinar Rizkyani Saputri; Herny Februariyanti
Jurnal Mantik Vol. 6 No. 2 (2022): August: Manajemen, Teknologi Informatika dan Komunikasi (Mantik)
Publisher : Institute of Computer Science (IOCS)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35335/mantik.v6i2.2397

Abstract

The growth of information and technology is causing individuals to live a more digital lifestyle, and one example of this is in the buying and selling activities that already use E-Commerce as a venue to facilitate them. Using the RStudio application and the Naive Bayes Classifier Algorithm, this study aims to find or analyze both positive and negative reviews of the e-commerce application through user reviews on Google Play. The technique employed is text mining and text processing, which involves stemming, tokenizing, case folding, normalization, and filtering steps. Review data for the Shopee app on Google Play is gathered through data scraping utilizing the web application appfollow, and review data may be saved in csv format. The acquired data will be processed using text processing, first by translating reviews in other languages to Indonesian, then by normalizing or cleaning the content to remove emoticons. The normalized data will then be uniformly converted to lower case letters as a whole in the case folding process, which comes next. Each word that has no influence or is independent, which is referred to as a token, will be isolated from the uniform data. Calculating the presence of words in the data and their frequency of occurrence is made easier by the tokenizing procedure. The Nave Bayes Classifier Method is used to compare training data and test data after text has undergone text processing to produce positive and negative sentiment classes based on the number of word frequencies.
ANALISIS SENTIMEN KUALITAS LAYANAN GOOGLE MEET MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES CLASSIFIERS DAN ASSOCIATION Fina Khoirunnisa; Herny Februariyanti
semanTIK : Teknik Informasi Vol 8, No 1 (2022): semanTIK : Teknik Informasi
Publisher : Informatics Engineering Department of Halu Oleo University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1226.711 KB) | DOI: 10.55679/semantik.v8i1.25120

Abstract

Teknologi sangat berperan besar dalam masa pandemi COVID-19 dimana pemerintah mengeluarkan kebijakan pembatasan sosial dalam pengendalian penyebaran virus COVID-19. Pandemi mempengaruhi segala proses aktivitas normal sehingga masyarakat memerlukan digital video conference untuk menjalin komunikasi visual dalam kelompok besar yang ditandai dengan meningkatnya penggunaan aplikasi sejenis yaitu Google Meet. Analisis sentimen merupakan proses untuk mendapat informasi sentimen yang terkandung dalam sebuah kalimat opini. Sampel data yang digunakan adalah ulasan aplikasi Google Meet pada situs Google Play berdasarkan data ulasan dari tanggal 1-Januari-2021 sampai 25-Agustus-2021. Analisis sentimen dilakukan menggunakan metode Naïve Bayes Classifiers dan text Association. Didapat persentase sebesar 58,8% dan 41,2% dari sentimen positif dan negatif. Dengan menggunakan perbandingan 80:20 untuk data latih dan uji. Didapatkan hasil akurasi sebesar 85,65% untuk pengujian dengan Naïve Bayes dan 85,48% untuk hasil validasi model menggunakan 10-Fold Cross-Validation. Secara umum hasil dari text Association yang dihasilkan merupakan ekstraksi informasi kelas positif terkait meeting, video, problem, koneksi, suara, audio, kualitas, kamera, dan fitur. Sedangkan untuk kelas negatif menampilkan ekstraksi dari hal yang sering dikeluhkan terkait video, masalah, koneksi, audio, suara, update, kualitas, camera, dan fitur. Dengan penelitian tersebut sehingga dapat menjadi bahan acuan dalam upaya untuk menjaga dan meningkatkan kualitas aplikasi.Kata kunci; Analisis Sentimen, Kualitas Layanan, Pengklasifikasi Naïve Bayes, Teks Asosiasi
ANALISIS SENTIMEN TANGGAPAN TERHADAP APLIKASI LAYANAN INFORMASI PENGINAPAN MENGGUNAKAN METODE KLASIFIKASI NAIVE BAYES Herny Februariyanti; Muhammad Firmansyah; Jati Sasongko Wibowo; Mardi Siswo Utomo
semanTIK Vol 6, No 2 (2020): semanTIK
Publisher : Informatics Engineering Department of Halu Oleo University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (610.129 KB) | DOI: 10.55679/semantik.v6i2.13810

Abstract

Analisis sentimen yang merupakan proses memahami dan mengolah data tekstual secara otomatis untuk mendapatkan informasi. Penelitian ini melakukan analisis sentimen terhadap aplikasi yang memberikan layanan informasi untuk penyewaan kamar atau tempat penginapan. Data yang berupa informasi berbentuk teks komentar pada situs google play dalam aplikasi tempat penginapan yaitu Agoda, Airyrooms, Oyo, dan Reddoorz. Sampel yaitu menggunakan data komentar dari setiap aplikasi yang berdasarkan pengambilan data selama enam bulan terakhir dimulai dari Bulan Juli 2019 - Desember 2019. Dengan memanfaatkan data tanggapan aplikasi yang besar disitus google play maka, dilakukan analisis sentimen menggunakan metode klasifikasi naive bayes untuk menentukan aplikasi yang ingin diunduh yang diketahui dengan nilai akurasi data tertinggi dan jumlah kelas label yang terkandung didalamnya. Dengan klasifikasi data menggunakan partisi data 80% data latih dan 20% data uji penelitian ini menghasilkan menghasilkan nilai akurasi data tertinggi sebesar 92.67% pada aplikasi reddoorz dipercobaan ketiga yang memiliki 587 jumlah label positif dan 78 jumlah label negatif sehingga dapat menjadi pertimbangan dalam mengunduh aplikasi tersebut serta mencari informasi tempat penginapan.Kata kunci; Analisis Sentimen, Klasifikasi Naive Bayes, Aplikasi Layanan
Pelatihan Desain Grafis Untuk Pengeditan Photo Product Pada Siswa APHP SMK Terangbangsa Sebagai Calon Pelaku Wirausaha Kota Semarang Eko Nur Wahyudi; Yunus Anis; Herny Februariyanti; Zuly Budiarso
Jurnal TUNAS Vol 4, No 1 (2022): Edisi November
Publisher : LPPM STIKOM Tunas Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30645/jtunas.v4i1.81

Abstract

Terang Bangsa Vocational School students are young people as the next generation and human resources for national development. Therefore it is necessary to have efforts, programs and activities that continuously involve the participation of all parties, including families, educational institutions, youth organizations, the community and especially the younger generation themselves. In Indonesia itself, graphic design is in great demand. Current design technology really supports image processing and design, software that supports graphic design, this is very supportive in growing the creative industry in Indonesia. Responding that the creative industry opportunities in graphic design are very large, this is what encourages using graphic design to support a profession or job. Based on the findings of the problem, a solution is offered to provide graphic design training with Photoshop to produce photography of food products to Terang Bangsa Vocational High School students as potential entrepreneurs to support their product promotion with the aim of providing debriefing for APHP level XII students of Terang Bangsa Vocational High Schools. If they graduate and become entrepreneurs, they can have skills in making photos. products for promotional media. The achievement target to be achieved is that APHP students Terang Bangsa Vocational High Schools have the ability to make food photography products to create attractive promotional media. While the achievement indicators to be achieved are APHP students Terang Bangsa Vocational High Schools having knowledge and skills in arranging shooting objects, being able to use smartphones to produce attractive product photos. The output of PkM students of Agricultural Product Processing Agribusiness (APHP)Terang Bangsa Vocational High Schools are able to use product photos on promotional media to support promotion, while the output for D3 Informatics Management PkM team of Unisbank is article in devotional journals.
Product Review Sentiment Analysis At Online Store Jiniso Official Shop Using Naive Bayes Classifier (Nbc) Method Efta Riana Putri; Herny Februariyanti
Jurnal Mantik Vol. 6 No. 3 (2022): November: Manajemen, Teknologi Informatika dan Komunikasi (Mantik)
Publisher : Institute of Computer Science (IOCS)

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

Abstract

It is undeniable that online shopping is the choice of many people during the pandemic, because online shopping is an easy and safe solution for people who are required to carry out social distancing by the government. Jiniso Official shop is one of the online stores that currently sell through Shopee. This study was conducted to categorize and analyze customer views of the product by using Jiniso product review data from the comments column on the Shopee application. In this study, researchers will utilize the text mining process using classification techniques, the algorithm that will be used is the Naive Bayes algorithm. Naive Bayes allows classification based on the assumption of separate conditions between the predicted attributes of a particular class. For this reason, the Naive Bayes Classifier is a very competent classification, it works quite well in classification tasks so many researchers are trying to improve the performance of Naive Bayes [3]. The results of sentiment analysis using NBC produces an accuracy rate of 0.941747572815534 or 94%. From the results of this study, positive sentimental reviews can be used as a reference to maintain things that make customers feel satisfied. while negative reviews can be used as motivation to improve services and products.
Pendampingan Pengolahan Pangan Beku Berbahan Dasar Jamur Tiram Bagi UMKM Gerai Kopimi Pongangan Gunungpati Semarang Herny Februariyanti; Muji Sukur; Esteria Priyanti; Dewi Handayani Untari Ningsih
Suluah Bendang: Jurnal Ilmiah Pengabdian Kepada Masyarakat Vol 22, No 3 (2022): Suluah Bendang: Jurnal Ilmiah Pengabdian kepada Masyarakat
Publisher : Universitas Negeri Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24036/sb.03060

Abstract

Gerakan Terintegrasi Masyarakat Koperasi dan Usaha Mikro (Gerai KOPIMI) yang berada di wilayah Kelurahan Pongangan berdiri pada tahun 2020. Anggota Gerai KOPIMI adalah para pelaku UMKM di wilayah Kelurahan Ponganan. Salah satu UMKM yang ada di Gerai KOPIMI bergerak dibidang produk olahan jamur tiram. Olahan jamur tiram yang diproduksi merupakan olahan segar seperti sate jamur, tongseng jamur, pepes jamur, gulai jamur dan martabak jamur. Model pemasaranya dengan cara membuka warung dan menerima pesanan dari pelanggan serta alat produksi yang digunakan masih sederhana dan menggunakan proses secara manual. Selain itu para pelaku usaha belum saling bersinergi dan terintegrasi sehingga tingkat produktifitas rendah dan kurang efektif. Kendala lain adalah keterbatasan pengetahuan pelaku usaha UMKM dalam melakukan pemasaran dan belum diterapkannya teknologi tepat guna dan teknologi informasi untuk memasarkan produk. Target capaian kegiatan Pengabdian ini bahwa terwujudnya produk olahan beku (frozen food)berbahan dasar jamur tiram. Pelaku Usaha mampu memanfaatkan teknologi informasi untuk memperluas area pasar menggunakan media online. Selain itu pelaku usaha memiliki blog usaha sendiri yang dapat digunakan untuk melakukan transaksi dan komunikasi dengan pelanggan.
Co-Authors Andi Harpepen Arief Jananto Bagus Andre Nathanael Desiana Mirtasari Dewi Handayani Untari Ningsih Dwi Agus Diartono Eddy Nurraharjo Efta Riana Putri Eko Nur Wahyudi Elisa Febriyani Eri Zuliarso Erwin Nofiyanto Esteria Priyanti Fatoni Batari Agung Larasati Fina Khoirunnisa Hersatoto Listiyono Jati Sasongko Wibowo Jati Sasongko Wibowo M Dhimas Pamungkas Mahardika Tania Nitami Mardi Siswo Utomo Muhammad Firmansyah Muji Sukur ., Muji Sukur R. Soelistijadi Rizal Adi Saputro Saufika Sukmawati Sulastri Yulinar Rizkyani Saputri Yunus Anis, Yunus Zuly Budiarso