Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
2.887
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Dinamik Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer JMM (Jurnal Masyarakat Mandiri) Abdimas Umtas : Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Seminar Nasional Teknologi Informasi Komunikasi dan Administrasi [SEMINASTIKA] Madaniya Bulletin of Information Technology (BIT) SIGMA: Information Technology Journal Jurnal Pelita Pengabdian
Antika Zahrotul Kamalia
Universitas Pelita Bangsa
Religion Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Astronomy Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Mathematics Social Sciences Other

Published : 19 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 19 Documents
Search

 1   2 
PERBANDINGAN ALGORITMA LINEAR REGRESSION, LSTM, DAN GRU DALAM MEMPREDIKSI HARGA SAHAM DENGAN MODEL TIME SERIES Khalis Sofi; Aswan Supriyadi Sunge; Sasmitoh Rahmad Riady; Antika Zahrotul Kamalia
PROSIDING SEMINASTIKA Vol 3 No 1 (2021): 3rd SEMINASTIKA 2021
Publisher : Universitas Mulia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47002/seminastika.v3i1.275

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi harga saham dengan membandingkan algoritma Linear Regression, Long Short-Term Memory (LSTM), dan Gated Recurrent Unit (GRU) dengan dataset publik kemudian menentukan performa terbaik dari ketiga algoritma tersebut. Dataset yang diuji bersumber dari Indonesia Stock Exchange (IDX), yaitu dataset harga saham KEJU berbentuk time series dari tanggal 15 November 2019 sampai dengan 08 Juni 2021. Parameter yang digunakan untuk pengukuran perbandingan adalah RMSE (Root Mean Square Error), MSE (Mean Square Error), dan MAE (Mean Absolute Error). Setelah dilakukan proses training dan testing, dihasilkan sebuah analisis bahwa dari hasil perbandingan algoritma yang digunakan, algoritma Gated Recurrent Unit (GRU) memiliki performance paling baik dibandingkan Linear Regression dan Long-Short Term Memory (LSTM) dalam hal memprediksi harga saham, dibuktikan dengan nilai RMSE, MSE, dan MAE dari uji coba GRU paling rendah, yaitu nilai RMSE 0.034, MSE 0.001, dan nilai MAE 0.024.
This study tries to analyze the sentiments that exist in the Bibit application review by applying the Naïve Bayes, Support Vector Machine (SVM), C4.5, K-Nearest Neighbor (KNN) methods. The results of the accuracy, recall, precision values will be a refere Antika Zahrotul Kamalia; Andi Al Zaroni; Miftah Wangsadanureja
Jurnal SIGMA Vol 13 No 1 (2022): Maret 2022
Publisher : Teknik Informatika, Universitas Pelita Bangsa

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

Abstract

This study tries to analyze the sentiments that exist in the Bibit application review by applying the Naïve Bayes, Support Vector Machine (SVM), C4.5, K-Nearest Neighbor (KNN) methods. The results of the accuracy, recall, precision values will be a reference in determining which method is the most appropriate in analyzing the sentiment of Bibit applications. In this study, we tested 464 datasets which were divided into 310 positive sentiment data and 154 negative sentiment data. The evaluation of the model uses 4 Fold Cross Validation, and the first test does not use Particle Swarm Optimization and the second uses Particle Swarm Optimization. In this study, the Naïve Bayes algorithm has the highest accuracy, recall and precision values in analyzing the sentiment analysis of the Bibit application. Keywords : Sentiment analysis, Naïve Bayes, Support Vector Machine(SVM), C4.5, K-Nearest Neighbor(KNN), Particle Swarm Optimization, Bibit.
Penerapan Algoritma K-Means Dalam Klasterisasi Penjualan Laptop Antika Zahrotul Kamalia; Elvan Aan Pradana; Nurhadi Surojudin
Jurnal SIGMA Vol 13 No 3 (2022): September 2022
Publisher : Teknik Informatika, Universitas Pelita Bangsa

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

Abstract

Laptops are indispensable both for students and for office workers because of their advantages compared to desktop computers. With the development of today's laptop era, there are various brands and specifications that sometimes make people have difficulty and difficulty in finding, choosing or buying the right laptop and according to their needs. Therefore, the purpose of this study is to determine the grouping of laptops that will be purchased by consumers using the K-Means algorithm method and to find out the relationships and clustering that can provide information to determine sales patterns for laptop sellers according to customer needs. Based on the results of the tests that have been carried out in this study, the K-Means algorithm shows a new insight, namely the grouping of laptop sales based on 3 clusters. Cluster 1 is a laptop sales category with low or Low specifications, namely 217 of 1000 laptop sales categories based on the specifications of the laptop being tested, then cluster 2 is a laptop sales category with medium or medium specifications, which is 286 of 1000 laptop sales categories based on the specifications of the laptop being tested, and the last is cluster 3 which is a category of laptop sales with fairly high specifications or High, namely 497 out of 1000 laptop sales categories based on the specifications of the laptop being tested. Keywords: Laptop, Data Mining, The k-Means algorithm.
Klasifikasi Barang Paling Laku (Pareto) Indomaret Untung Suropati 35 (T3m1) Menggunakan Rapidminer Dengan Metode Naive Bayes Edy Widodo; Ananto Tri Sasongko; Antika Zahrotul Kamalia
Jurnal SIGMA Vol 13 No 4 (2022): Desember 2022
Publisher : Teknik Informatika, Universitas Pelita Bangsa

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

Abstract

Penelitian ini dilatarbelakangi oleh banyaknya barang paling laku. Salah satunya pengiriman barang dari pusat distribusi ke store. Masalah utama dalam penelitian ini, adalah: banyaknya kiriman barang yang kurang laku membuat area gudang tidak bisa menahan barang yang membuat barang tersebut menjadi over stok. Pendekatan yang digunakan dalam penelitian ini adalah pendekatan 2 jenis data yaitu kualitatif dan kuantitatif dengan metode klasifikasi naive bayes. Teknik pengambilan sampel menggunakan teknik data penjualan dengan total sampel 1.173 item. Teknik pengumpulan data dengan obervasi, wawancara, dan dokumentasi. Teknik analisis penelitian data yang digunakan adalah klasifikasi. Dari dokumen yang diperoleh hasilnya bahwa klasifikasi barang paling laku (pareto) Indomaret Untung Suropati 35 (T3M1) menggunakan Tools Rapidminer dengan Metode Naive Bayes. Adapun yang diperoleh dapat memprediksi barang yang benar-benar dibutuhkan dan dahulukan dalam pengiriman dari pusat distribusi barang. Tujuan penelitian menggunakan Tools Rapidminer untuk menghasilkan data-data yang lebih akurat dalam proses penjualan barang retail dengan konsumen itu sendiri seperti pedagang retail, grosir, Pareto dan supermarket. Penelitian berbentuk studi kasus dengan metode penelitian Neive Bayes. Penelitian Klasifikasi Penjualan Barang Paling Laku (Pareto) di Indomaret Untung Suropati 35 (T3M1) menggunakan Data Mining ini memperlihatkan proses penjualan barang yang paling laku memiliki verifikasi yang akurat mengenai sistem pendataan barang, stok barang, ketersediaan barang, FIFO (First In First Out),FEFO (First End First Out) dengan tujuan mempermudah karyawan dalam melakukan transaksi proses dan penerimaan barang dari supplier dan dari Pusat DC (Distribution Center) ke toko. Hasil penelitian klasifikasi barang paling laku (pareto) Indomaret Untung Suropati 35 (T3M1) menggunakan Tools Rapidminer dengan Metode Naive Bayes memiliki nilai akurasi 88,50%, precision 97,92%, recall 81,74%. Dari hasil validasi penghitungan metode klasifikasi Naive Bayes dengan Tools Rapidminer mampu memberikan penjabaran secara signifikan dengan nilai akurasi yang baik dan berpengaruh pada prediksi penerimaan barang yang sesuai dengan permintaan dan kebutuhan konsumen. Kata kunci : Tools Rapidminer, Retail, Konsumen, Distributor, Klasifikasi, Metode Neive Bayes, Pareto
Prediksi Ketebalan Powder Coating Menggunakan Algoritma SVM Dan Naïve Bayes Zaenur Rozikin; Ahmad Turmudi Zy; Antika Zahrotul Kamalia
Bulletin of Information Technology (BIT) Vol 4 No 2: Juni 2023
Publisher : Forum Kerjasama Pendidikan Tinggi (FKPT)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47065/bit.v4i2.687

Abstract

Data Mining is a method that has been widely used to make scientific discoveries from a collection of datasets which so far have only been stored without further management. In the industrial world the use of data mining methods has helped with problems that are often found in the industrial field. Data mining helps in making predictions regarding thickness quality problems in a panel box product. Data mining is very useful for finding patterns in complex manufacturing data processing processes. Especially when we talk about consumers or service users of our product panels who want the panel to have good powder coating quality. This made the researchers conduct research to find the accuracy value which would later be used as a definite reference regarding the thickness of the powder coating. The results of this test the svm algorithm is better than naïve Bayes because the data in general can be categorized as a good result which has an accuracy of 97.60%, precision 99.56% and 96.03% recall. This res ult is an illustration for consumers to ensure that the panels to be purchased are of the best quality. By showing the data that has been processed, the consumer is sure that the purchase is really valid
Jurnal Antika Kamalia, Antika Zahrotul; Rahendra Herlianto, Hemdani; Rozikin, Zaenur; Andriani
Jurnal SIGMA Vol 14 No 3 (2023): September 2023
Publisher : Teknik Informatika, Universitas Pelita Bangsa

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

Abstract

Education has a crucial role in the development of a nation, and evaluating the quality of education is very important. One of the main indicators in assessing the quality of an educational institution is the school rating. In DKI Jakarta Province, a number of high schools provide a variety of student numbers and quality of education. This research aims to classify the ranking of senior high schools in DKI Jakarta Province based on the number of school students using the Naive Bayes algorithm method. This research method collects data on the number of school students and school ratings from various trusted sources. Then, the data is processed and analyzed using the Naive Bayes algorithm to classify school ratings based on the number of students. The analysis results show that the Naive Bayes algorithm can provide classification school ratings with a satisfactory level of accuracy.
Penerapan Pembelajaran Website Pelayanan Desa Untuk Meningkatkan pengetahuan Teknologi Bagi Perangkat Desa Teluk Buyung Nawangsih, Ismasari; Widya, Adi Rusdi; Sulaeman, Asep Arwan; Suwarno, Agus; Kamalia, Antika Zahrotul
Jurnal Pelita Pengabdian Vol. 1 No. 1 (2023): Januari
Publisher : DPPM Universitas Pelita Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37366/jpp.v1i1.1563

Abstract

Abstrak E-desa merupakan sistem informasi online yang di gunakan sebagai wadah pelayanan kepada masyarakat. Desa Telukbuyung, Pakis Jaya Karawang. Rata – rata masyarakat berprofesi sebagai petani. Tata letak kantor desa yang strategis dari masyarakatnya. Mempunyai kendala bagi perangkat desa dalam memberikan informasi kepada masyarakatnya. Bila ada info penting mereka juga turun langsung ke rumah masyarakat. Terkadang masyarakat tesebut tidak dapat bertemu. Karena masyarakat sibuk bekerja sehingga informasi tidak tersampaikan. Untuk masyarakatnya mempunyai kendala dalam mendapatkan informasi bantuan desa, kegiatan, jadwal dan informasi desa harus datang ke kantor desa setempat. Informasi yang mereka dapatkan di lihat dari papan pengumuman. Bila tidak ada informasi masyarakat kembali pulang. Hal ini sangat membuang waktu dan mendapatkan informasi yang tidak pasti. Maka untuk meningkatkan Kualitas Pelayanan desa, Tim Dosen mengadakan pengadian kepada masyarakat dengan memberi pelatihan berupa website e-desa kepada perangkat desa. Agar mereka mengerti tentang teknologi serta mempercepat cara kerja pelayanan kepada masyarakat dan program – program desa terkontrol dan informasi terupdate secara langsung. Kata Kunci: Pelatihan, E-desa, Perangkat desa
Sistem Informasi Sekolah Berbasis Website Sebagai Sarana Promosi Pada SMPN 2 Cikarang Utara Kamalia, Antika Zahrotul; Herlianto, Hemdani Rahendra; Rozikin, Zaenur; Prasetyo, Dwi Indra
Jurnal Pelita Pengabdian Vol. 2 No. 1 (2024): Januari
Publisher : DPPM Universitas Pelita Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37366/jpp.v2i1.3184

Abstract

Di Indonesia khususnya provinsi jawa barat, kabupaten Bekasi wilayah cikarang terdapat beberapa jenjang sekolah yang terdiri dari SD (Sekolah Dasar), SMP (Sekolah Menengah Pertama), SMA (Sekolah Menengah Atas), dan SMK (Sekolah Menengah Kejuruan). Salah satu sekolah SMP di Indonesia adalah SMP Negeri 2 Cikarang Utara. Sekolah dapat memanfaatkan website sebagai sarana promosi yang dapat menjangkau semua lapisan masyarakat. Kegiatan promosi menggunakan website dinilai lebih efektif dan efisien dibandingkan dengan cara konvensional. Cara promosi konvensional seperti penyebaran brosur memerlukan biaya, tenaga dan waktu yang cukup banyak. Pembuatan website sebagai media promosi dan informasi di SMP Negeri 2 Cikarang utara kabupaten Bekasi ternyata berdampak positif bagi sekolah dalam penyebaran informasi dan promosi.
Sistem Aplikasi Parkir di Ruko Permata Junction Jababeka Sulaeman, Asep Arwan; Nawangsih, Ismasari; Widya, Adi Rusdi; Suwarno, Agus; Kamalia, Antika Zahrotul
Jurnal Pelita Pengabdian Vol. 2 No. 1 (2024): Januari
Publisher : DPPM Universitas Pelita Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37366/jpp.v2i1.3939

Abstract

Sistem aplikasi parkir merupakan sebuah platform atau perangkat lunak yang dirancang untuk membantu mengelola dan memantau parkir kendaraan di suatu area dimana sistem aplikasi parkir terhubung dengan sensor untuk mendeteksi kendaraan yang masuk dan keluar dari area parkir. Sistem aplikasi parkir di area Ruko Permata Junction Jababeka mempunyai masalah dalam hal membuka /menutup gate/gerbang pintu parkir dan juga dalam manajemen data untuk laporan bulanan dimana laporan yang dibuat masih dilakukan pencatatan secara manual. Hal ini sangat membuang waktu dalam mendapatkan informasi yang akurat. Maka untuk menyelesaikan masalah yang terjadi maka dilakukan pengabdian masyarakat dengan menyelesaikan permasalahan yang terjadi di area parkir Ruko Permata Junction Jababeka dan memberikan pelatihan untuk menyelesaikan masalah-masalah yang terjadi jika terulang lagi. Sistem parkir ini juga di update untuk ditambahkan menggunakan kartu RFID bagi para anggota member Ruko Permata Junction Jababeka sehingga dimungkinkan untuk lebih hemat dalam pengeluaran kertas parkir dan akses yang lebih cepat untuk keluar masuk area Ruko Permata Junction Jababeka
PELATIHAN DIGITAL MARKETING UNTUK MENINGKATKAN KOMPETENSI GURU DAN SANTRIPRENEUR MENGHADAPI INDUSTRI ERA 4.0 Kamalia, Antika Zahrotul; Herlianto, Hemdani Rahendra; Wiyarno, Wiyarno
JMM (Jurnal Masyarakat Mandiri) Vol 8, No 6 (2024): Desember
Publisher : Universitas Muhammadiyah Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31764/jmm.v8i6.26685

Abstract

Abstrak: Di era Revolusi Industri 4.0, adaptasi teknologi digital sangat penting, terutama di sektor pendidikan dan kewirausahaan. Pelatihan digital marketing dalam program pengabdian masyarakt pemula bagi guru dan santripreneur di Pondok Pesantren Riyadlul Jannah Cikarang bertujuan meningkatkan kompetensi mereka dalam pemasaran digital, serta mengasah soft skill seperti kreativitas dan komunikasi digital, serta hard skill seperti strategi pemasaran online dan penggunaan platform digital. Pelatihan ini diikuti oleh 141 peserta, terdiri dari 130 santri dan 11 guru, menggunakan metode ceramah dan praktik. Evaluasi dilakukan melalui kuis dan diskusi. Situs web yang dikembangkan selama pelatihan terbukti efektif sebagai platform promosi. Hasil menunjukkan peningkatan 80% dalam pengetahuan dan keahlian digital marketing mencapai 75%, serta kepercayaan diri tinggi dalam penerapan teknik yang dipelajari. Program ini merekomendasikan pelatihan digital marketing lanjutan, peningkatan konten, dan pemeliharaan situs web untuk manfaat berkelanjutan.Abstract: In the era of the Fourth Industrial Revolution, adapting to digital technology is crucial, especially in the education and entrepreneurship sectors. The digital marketing training in the beginner community service program for teachers and santripreneurs at Pondok Pesantren Riyadlul Jannah Cikarang aims to enhance their competencies in digital marketing, while also honing soft skills such as creativity and digital communication, and hard skills such as online marketing strategies and the use of digital platforms. This training was attended by 141 participants, consisting of 130 students and 11 teachers, using both lectures and practical methods. Evaluation was conducted through quizzes and discussions. The website developed during the training proved effective as a promotional platform. The results showed an 80% increase in digital marketing knowledge and expertise, reaching 75%, along with high confidence in applying the learned techniques. The program recommends further digital marketing training, content improvement, and website maintenance to ensure long-term benefits.
Co-Authors Agus Suwarno Agus Suwarno, Agus Ahmad Amrullahalhafizh Ahmad Turmudi Zy Amali Amali Amali, Amali Ananto Tri Sasongko Andi Al Zaroni Andriani Aswan Supriyadi Sunge Dedi Afandi Edy Widodo Elvan Aan Pradana Hemdani Rahendra Herlianto Imawan, Alifia Putri Ismamudi, Ismamudi Khalis Sofi Mahesa Rezky Ramadhan Miftah Wangsadanureja Nawangsih, Ismasari Noval Adi Iryanto Noval Adi Iryanto Nurhadi Surojudin Nursinta Afrianti Prasetyo, Dwi Indra Qoriah Ar Raudhatul Hasanah Rahendra Herlianto, Hemdani Rangga Purnama Riady, Sasmitoh Rahmad Rijal Akmaludin Rijal Akmaludin Rozikin, Zaenur Septianto, Riski Setiyadi Wicaksono Suderajat, Agung Sulaeman, Asep Arwan Widya, Adi Rusdi Wiyarno Wiyarno Wiyarno, Wiyarno Yefta Ondi Spalanzani Simatupang Zaenur Rozikin