Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.702
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Building of Informatics, Technology and Science JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM RESEARCH (JOSH) Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Tanjungpura International Journal on Dynamics Economics, Social Sciences, and Agribusiness (TIJDESSA)
Niken Candraningrum
Universitas Tanjungpura, Pontianak
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Environmental Science Social Sciences

Published : 5 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 5 Documents
Search

 1 
Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Menular Pada Anjing Menggunakan Metode Dempster Shafer Ningrum, Niken Candra; Anra, Hengky; Nasution, Helfi
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 4, No 1 (2016)
Publisher : Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (818.381 KB)

Abstract

Anjing merupakan salah satu hewan yang dapat diajak bermain, tinggal bersama manusia dan diajak bersosialisasi dengan manusia. Apabila anjing tidak dirawat dengan baik, maka akan berdampak buruk bagi kondisi kesehatan anjing dan dapat terserang penyakit menular sehingga dapat menyebabkan kematian, baik terhadap anjing yang menularkan maupun yang ditularkan. Dibutuhkan suatu alternatif untuk mengatasi hal tersebut yang dapat memberikan kemudahan kepada pemilik anjing untuk dapat mengetahui penyakit menular yang diderita oleh anjing peliharaannya. Salah satu alternatif tersebut adalah sistem pakar. Sistem pakar merupakan sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer yang dirancang untuk menyelesaikan masalah seperti layaknya seorang pakar. Penelitian ini bertujuan untuk mendiagnosa penyakit menular pada anjing dengan menerapkan metode Dempster Shafer. Nilai kepercayaan (belief) pada metode Dempster Shafer yang didapat dari probabilitas kemunculan setiap gejala terhadap masing-masing penyakit pada data sampel kasus akan digunakan dalam proses perhitungan untuk mendapatkan hasil berupa persentase penyakit menular yang diderita oleh anjing. Hasil keluaran dari sistem ini adalah jenis penyakit yang dialami dan informasi mengenai jenis penyakit yang dialami. Berdasarkan pengujian terhadap 30 data kasus didapat bahwa sistem dapat mendiagnosa penyakit menular pada anjing dengan tingkat keakuratan sebesar 100% berdasarkan 45 data sampel kasus yang digunakan dalam menentukan nilai belief pada metode Dempster Shafer.
Making a Website Using HTML and CSS for SMK Student Muhammad Annafri; Arif Bijaksana Putra Negara; Heri Priyanto; Yulianti; Helen Sasty Pratiwi; Niken Candraningrum
Tanjungpura International Journal on Dynamics Economics, Social Sciences and Agribusiness Vol. 4 No. 1 (2023): Tanjungpura International Journal On Dynamics Economic, Social Sciences and Agr
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/tijdessa.v4i1.41

Abstract

In today's digital era, one of the education that is taught a lot is about the website, a means to get information. In making a fundamental web, there are 4 important that must be mastered including Hyper Text Markup Language (HTML), Cascade Style Sheets (CSS), Hypertext Preprocessor programming language (PHP) and database management system / DBMS (MySQL). HTML and CSS have a close relationship where HTML is a markup language (site foundation) and CSS fixes style (for all aspects related to the appearance of the website) so that these two programming languages ​​must go hand in hand. SMK N 1 Sungai Raya Kepulauan, is one of the favorite SMKs in the Sungai Raya Kepulauan region where the expertise programs possessed are mostly knowledge related to technology, namely Computer and Network Engineering (TKJ) and Software Engineering (RPL) so that students requires in-depth knowledge of technology, especially in terms of Web Programming so that this knowledge can be useful for students in the world of work.
Pemodelan Prediksi Harga Ethereum (Atribut: Open, High dan Low) dengan Algoritma Extreme Learning Machine Kasliono Kasliono; Niken Candraningrum; Kartika Sari
Building of Informatics, Technology and Science (BITS) Vol 5 No 1 (2023): Juni 2023
Publisher : Forum Kerjasama Pendidikan Tinggi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47065/bits.v5i1.3567

Abstract

The price of cryptocurrencies such as Ethereum often experiences high fluctuations and is difficult to predict. This study aims to predict Ethereum prices using the Extreme Learning Machine (ELM) algorithm which is a fast and efficient machine learning method. Ethereum price data is collected from CoinMarketCap by scraping the data using CoinmarketCap Scraper from the cryptocmd library using Python. An ELM model is built by changing the number of hidden nodes to determine the optimal prediction model of Ethereum prices based on the smallest average MAPE. Model performance was evaluated using the mean absolute percentage error (MAPE) on the test data set. The results show that the ELM model built can predict Ethereum prices with an accuracy of 96.96%. The MAPE obtained is 3.035334%, with 9 hidden nodes in the ELM network architecture model that was built. This shows that the model can explain about 96.96% of the variation in Ethereum price data. Therefore, the ELM model can be used as an aid in making investment decisions
Sistem Informasi Penilaian Prestasi Kerja Pegawai dengan Metode Pengembang Perangkat Lunak Model Waterfall Niken Candraningrum; Ponco Sunarko; Kasliono Kasliono
Journal of Information System Research (JOSH) Vol 5 No 1 (2023): Oktober 2023
Publisher : Forum Kerjasama Pendidikan Tinggi (FKPT)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47065/josh.v5i1.3731

Abstract

Providing an assessment of employee work performance is a method for evaluating their competence with the aim of development to produce competitive employees. A Civil Servant (PNS) who achieves good (high) work performance should get a reward (compensation) that is comparable. It aims to motivate and reward civil servants for improving performance. However, some opportunities can turn into threats if they are not anticipated, such as negative responses from the public if the government is unable to improve the quality of its employees' performance. Inaccurate and ineffective assessments can cause the process of assessing the performance and quality of State Civil Apparatus (ASN) to be inaccurate and inappropriate. Therefore, an assessment system is needed that is relevant, practical, reliable and acceptable so that the assessment results are more accurate good and useful for employees and personnel administration at the Pontianak Fisheries Training and Extension Center (BP3). This system refers to the Waterfall model, where the progress of a process is considered to flow continuously like a waterfall. In the waterfall model, each step must be sequential and you cannot proceed to the next step but must complete the first step then proceed to the second step, and so on. With the system that has been built, the employee performance appraisal process can be well-documented and more transparent. The results of testing using the black box testing method showed that the system functionality could meet all the expected requirement specifications.
Analisis Regresi dan Korelasi untuk Proyeksi Produksi Minyak Bumi dan Gas Alam Indonesia menggunakan Bahasa Pemrograman Python Kasliono Kasliono; Edi Suharmono; Povi Povi; Risca Meriani; Niken Candraningrum
Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer Vol 9, No 2 (2023): Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer
Publisher : Universitas Mohammad Husni Thamrin

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37012/jtik.v9i2.1756

Abstract

Penelitian ini memiliki tujuan untuk mengetahui suatu cara pendekatan analisis data menggunakan bahasa pemrograman Python yang dapat diterapkan dalam industri minyak bumi dan gas alam serta memprediksi hasil produksi minyak bumi dan gas alam sampai pada tahun 2030. Penggunaan metode dalam penelitian ini yaitu dengan pendekatan deskriptif kuantitatif. Tujuan digunakannya metode ini yaitu untuk menguraikan secara sistematis peristiwa atau kejadian yang terjadi melalui penggunaan angka-angka dalam menganalisis data penelitian ini. Data tersebut kemudian diolah dengan bahasa pemrograman Python menggunakan library seperti Pandas, NumPy, Matplotlib, dan Scikit-Learn. Dalam penelitian ini data diolah dengan cara analisis regresi dan korelasi. Hasil penelitian yang diperoleh yaitu terjadinya penurunan yang cukup signifikan dari hasil prediksi produksi minyak bumi dan gas alam setiap tahunnya. Hasil prediksi produksi minyak bumi dan gas alam yang paling besar terjadi pada tahun 2022 yang menghasilkan minyak bumi sebesar 210.218,41 (000 barel) dan gas alam sebesar 2.709.176 (MMscf). Sedangkan hasil prediksi produksi minyak bumi dan gas alam pada tahun 2030 yaitu sebesar 116.827,69 (000 barel) dan 2.597.292 (MMscf). Minyak bumi dan gas alam dalam penelitian ini mempunyai keterkaitan yang lemah dengan nilai korelasi positif. Nilai korelasi sebesar 0.387558 menunjukkan bahwa adanya kecenderungan ketika produksi minyak bumi meningkat, produksi gas alam juga cenderung meningkat, begitupun sebaliknya.
Co-Authors Arif Bijaksana Putra Negara Edi Suharmono Helen Sasty Pratiwi Helfi Nasution Hengky Anra Heri Priyanto Kartika Sari Kasliono Kasliono Muhammad Annafri Ponco Sunarko Povi Povi Risca Meriani Yulianti