Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD
Devi Fitriani Maulana
Universitas Singaperbangsa Karawang
Computer Science & IT

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Penggunaan Metode Design Thinking Dalam Perancangan UI/UX Sistem Informasi Penyewaan Sepeda Devi Fitriani Maulana; Apriade Voutama
Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD Vol 6, No 2 (2023): J-SISKO TECH EDISI JULI
Publisher : STMIK Triguna Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jsk.v6i2.8249

Abstract

Pada era globalisasi, perkembangan teknologi informasi mengalami kemajuan yang sangat pesat. Perkembangan teknologi informasi mempunyai berbagai pengaruh besar dalam kegiatan sehari-hari. Saat ini berbagai kegiatan sehari-hari dapat dilakukan lebih efektif melalui berbagai produk teknologi yang berkemban. Salah satunya dalam bidang bisnis.Pemilik usaha dapat menggunakan internet sebagai media untuk promosi produk yang dimilikinya. Beberapa kegiatan bisnis yang telah melakukan proses digitalisasi dalam bidang jasa penyewaan transportasi. Salah satunya adalah penyewaan sepeda. Beberapa orang lebih memilih menggunakan sepeda untuk mencapai pergi dari suatu tempat ke tempat lainnya. Namun, terdapat beberapa orang yang lebih memilih membawa sepeda hingga masuk ke dalam KRL, agar dapat bersepeda dari stasiun hingga kantornya. Hal ini tentunya menimbulkan beberbagai masalah yang timbul di antaranya. Sewa sepeda menjadi salah satu solusi yang dapat mengatasi permasalahan tersbut.  Dalam meningkatkan efektivitas saat menyewa sepeda, diperlukannya sebuah sistem yang dapat membantu masyarakat untuk mendapatkan kemudahan dan berbagai informasi yang tepat terkait penyewaan sepeda. Dalam penelitian ini, peneliti menggunakan metode design thinking. Design thinking sendiri  adalah sebuah metode yang diterapkan dalam mencari sebuah problem solving. Dengan adanya sistem penyewaan sepeda, pengguna tidak perlu membawa sepeda jika harus pergi ke suatu tempat dengan melewati beberapa transportasi yang perlu ditumpangi. Berdasarkan hasil uji usability testing yang telah didapat dalam penelitian ini, rancangan desain UI (User Interface) menunjukkan hasil yang baik bagi responden. Hal ini dibuktikan dengan persentase keberhasilan responden dalam melaksanakan misi yang diberikan.
Penerapan Data Mining dengan Algoritma C5.0 Untuk Prediksi Penyakit Stroke Fazrin Meila Azzahra Sofyan; Affani Putri Riyandoro; Devi Fitriani Maulana; Jajam Haerul Jaman
Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD Vol 6, No 2 (2023): J-SISKO TECH EDISI JULI
Publisher : STMIK Triguna Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jsk.v6i2.8578

Abstract

Penyakit stroke merupakan kondisi yang mempengaruhi sistem saraf dan dapat menyebabkan dampak yang serius pada kesehatan seseorang. WHO menyatakan sebanyak 13,7 juta kasus setiap tahunnya dan 5,5 juta orang diantaranya meninggal dunia akibat penyakit ini. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan model prediksi yang dapat membantu dalam identifikasi dini risiko terjadinya stroke. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Knowledge Discovery in Databases (KDD) dengan menerapkan algoritma C5.0, yang merupakan salah satu algoritma klasifikasi yang efektif dalam mengolah data dengan atribut numerik maupun kategorikal. Pada metode Knowledge Discovery in Databases (KDD) terdiri dari beberapa tahap yang perlu dilakukan untuk penelitian ini, yaitu selection, preprocessing, transformation, data mining, dan evaluation. Untuk Algoritma C5.0 sendiri merupakan sebuah algoritma klasifikasi dalam bidang data mining yang secara khusus digunakan dalam teknik decision tree.  Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah dataset yang berisi informasi medis dan faktor risiko yang terkait dengan stroke. Hasil dari penelitian ini berupa Decision Tree (pohon keputusan) dengan nilai accuracy, recall, dan precision dengan melakukan split data 80% (data training) - 20% (data testing) hasil nilai Accuracy yang diperoleh sebesar 95%, Recall = 96%, dan Precision = 99%.
Co-Authors Affani Putri Riyandoro Apriade Voutama Fazrin Meila Azzahra Sofyan Jaman, Jajam Haerul