Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.235
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JSI: Jurnal Sistem Informasi (E-Journal) JOURNAL OF APPLIED INFORMATICS AND COMPUTING Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer) Reswara: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Sriwijaya Journal of Informatics and Applications Jurnal Generic
Meylani Utari
Universitas Sriwijaya
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Social Sciences Other

Published : 6 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 6 Documents
Search

 1 
Analisis Kinerja Perilaku Mobile Robot Penghindar Halangan dengan Fungsi Keanggotaan Non Linear pada Kendali Logika Fuzzy Sugeno Kanda Januar Miraswan; Meylani Utari
Generic Vol 14 No 1 (2022): Vol 14, No 1 (2022)
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Sriwijaya

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

Abstract

Mobile robot banyak diaplikasikan pada berbagai aspek kehidupan. Navigasi robot merupakan salah satu sistem yang mampu melakukan navigasi yang terdiri dari aktivitas pergerakan seperti menghindari halangan (obstacle avoidance). Navigasi robot mencakup berbagai aktivitas yang saling terkait seperti aktuasi, persepsi dan eksplorasi. Penentuan navigasi yang baik menjadikan robot dapat melakukan eksplorasi yang bebas dari tabrakan dengan penghalang atau robot lain. Penelitian ini dikembangkan dengan menggunakan metode kendali logika Fuzzy dengan fungsi keanggotaan non linear, karena metode logika Fuzzy memiliki kemampuan untuk lebih merepresentasikan dunia nyata. Penelitian ini menghasilkan perancangan model kendali logika Fuzzy dan kemudian diterapkan pada suatu aplikasi perangkat lunak yang dapat mengendalikan robot hingga sukses menghindari halangan dengan baik dalam lingkungan virtual kompleks yang spesifik, dimana fungsi keanggotaan non linear dapat mengendalikan robot untuk menghindari halangan pada lingkungan virtual spesifik yang kompleks dengan lebih smooth dan lebih baik.
Subject scheduling system using Ant Colony Optimization at MAN 3 Palembang Al Ashri, Muhammad Rizky; Miraswan, Kanda Januar; Darmawahyuni, Annisa; Utari, Meylani
Sriwijaya Journal of Informatics and Applications Vol 5, No 2 (2024)
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Sriwijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36706/sjia.v5i2.119

Abstract

In preparing the subject schedule, it must be done correctly because all teaching and learning activities are between teachers and students. So far, the subject scheduling process at MAN 3 Palembang is carried out manually so that clashes often occur between subjects and teachers who teach can teach in different classes at the same time resulting in the teaching and learning process being slightly disrupted. One of the common metaheuristic algorithms The solution used for optimization problems is the Ant Colony Optimization algorithm or commonly known as the ant algorithm. The application system or users of this application to create schedules using the Ant Colony Optimization algorithm method is useful for operators who create schedules in schools. This system can also be applied in cases where schedules conflict, namely teachers teaching in the same room and teachers teaching the same subject teaching in different classes at the same hours. This makes it easier for operators to create schedules so that they can be resolved more easily and quickly. This application was successfully developed into a subject scheduling system and managed to run optimally. From the results of implementing scheduling using the Ant Colony Optimization algorithm method used in compiling subject rosters, it can help the MAN 3 Palembang school which previously carried out schedule preparation manually.
Evaluating Netflix's User Experience (UX) Through The Lens Of The HEART Metrics Method Astriani, Yulia; Indah, Dwi Rosa; Utari, Meylani; Syahbani, M Husni
Journal of Applied Informatics and Computing Vol. 8 No. 2 (2024): December 2024
Publisher : Politeknik Negeri Batam

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30871/jaic.v8i2.8727

Abstract

Netflix is one of the most popular subscription video-on-demand (SVoD) platforms, offering a wide range of authentic, high-quality content and features that allow users to select, enjoy, and share their viewing experiences on social media. Despite its popularity, Netflix often receives complaints from users, including issues with accessing the application and various features related to viewing activities. The aim of this study is to evaluate the user experience of the Netflix application and provide recommendations for improvement based on data analysis. To achieve this, the HEART Metrics are utilized, which focus on the user's perspective, and apply the Importance-Performance Analysis (IPA) method to map performance and identify improvement priorities. The research reveals several areas that require enhancement, particularly three priority variables: the Happiness variable (Hp3), indicated by the statement "I like the appearance of the Netflix application"; the Retention variable, represented by "I enjoy using the features of the Netflix application"; and the Task Success variable (Ts4), reflected in "I can save movies in the Netflix application." To improve user satisfaction, Netflix can incorporate both light and dark themes, creating a more user-friendly interface. This update could enhance navigation, increase time spent on the platform, promote recommendations, and encourage subscription renewals.
Pemanfaatan Fitur Kecerdasan Buatan pada Aplikasi Multimedia bagi Guru SMA Alkautsar Bandar Lampung Putra, Bayu Wijaya; Sartika, Dewi; Putra, Apriansyah; Jambak, Muhammad Ihsan; Afif, Hasnan; Novianti, Hardini; Utari, Meylani; Florensia, Yesinta; Kurniati, Junia
Reswara: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol 6, No 1 (2025)
Publisher : Universitas Dharmawangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46576/rjpkm.v6i1.5261

Abstract

Mitra pada Kegiatan Pengabdian Kepada Masyarakat (PKM) adalah SMA Al-Kautsar Bandar Lampung. Mitra merupakan salah satu sekolah yang telah memiliki fasilitas memadai serta guru-guru yang kompeten. Sebagai upaya meningkatkan kinerja guru dalam proses belajar mengajar, diharapkan semua guru dapat diberikan pengetahuan dan keterampilan dalam memanfaatkan teknologi untuk membuat media pembelajaran. Salah satu teknologi yang dapat dimanfaatkan dalam pembuatan media pembelajaran yaitu Canva. Canva merupakan platform berbasis web yang menyediakan fitur-fitur yang dapat digunakan untuk membuat berbagai jenis desain konten visual, seperti presentasi, poster, dan sebagainya. Sebanyak 82% guru SMA Al-Kautsar Bandar Lampung telah mengetahui Canva namun belum optimal dalam penggunaan fiturnya, khususnya fitur kecerdasan buatan atau lebih dikenal dengan istilah Artificial Intelligence (AI). Oleh karena itu, tim pelaksana PKM Universitas Sriwijaya memberikan pelatihan terkait pemanfaatan fitur AI pada Canva yang dapat digunakan untuk memudahkan dalam pembuatan media pembelajaran. Kegiatan telah terselenggara pada 19 September 2024 dengan metode penyuluhan dengan peserta sebanyak 32 orang guru. Tim pelaksana PKM memberikan tutorial praktis penggunaan fitur AI pada Canva yang langsung dipraktikkan oleh seluruh peserta. Berdasarkan hasil yang diperoleh menyatakan bahwa 89% menyatakan fitur AI pada Canva dianggap mudah digunakan, 81% menyatakan fitur AI pada Canva sesuai dengan kebutuhan, dan 97% menyatakan akan memanfaatkan fitur AI pada Canva secara berkelanjutan
Perbandingan Prediksi Curah Hujan Kota Palembang Menggunakan Metode Fuzzy Time Series Chen dan Lee Miraswan, Kanda Januar; Utari, Meylani
JSI: Jurnal Sistem Informasi (E-Journal) Vol 17 No 1 (2025): Vol 17, No 1 (2025)
Publisher : Jurusan Sistem Informasi Fakultas Ilmu Komputer Universitas Sriwijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.18495/jsi.v17i1.245

Abstract

Prediksi curah hujan dapat dilakukan untuk mengetahui kondisi cuaca dimasa yang akan datang. Curah hujan menjadi salah satu faktor yang sangat penting dalam mengelola sumber daya air, menghindari banjir dan mendukung kegiatan ekonomi dan sosial serta pengambilan keputusan. Kota Palembang, sebagai ibu kota Provinsi Sumatera Selatan, memiliki curah hujan yang relatif tinggi sepanjang tahun. Prediksi curah hujan yang dilakukan secara tradisional menggunakan model statistik dan fisik memiliki beberapa keterbatasan, seperti keterbatasan data dan keterbatasan model statistik yang cocok digunakan. Maka daripada itu, penelitian ini menerapkan metode Fuzzy Times Series (FTS) yang dikenal efektif dalam menangani deret waktu yang tidak pasti dan fluktuatif dalam memprediksi curah hujan di kota Palembang, dimana model yang akan digunakan adalah model Chen dan Lee. Data curah hujan Kota Palembang dari tahun 2015 s.d 2023 yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS) yang akan digunakan pada penelitian ini. Berdasrkan implementasi predeksi dengan Fuzzy Time Series Chen dan Lee diperolehan prediksi yang dapat mendekati data aktualnya, Hasil perhitungan nilai error dari RMSE dan SMAPE untuk model Chen sebesar 122.472 dan 56.41%, sedangkan perhitungan nilai error dari perhitungan RMSE dan SMAPE untuk model Lee sebesar 123.578 dan 57%, Nilai error ini menunjukkan bahwa perolehan prediksi curah hujan kota Palembang memiliki kinerja yang mendekati baik dengan menggunakan metode Fuzzy Time Series Chen dan Lee. Berdasarkan hasil perbandingan kedua model, dapat disimpulkan bahwa model Chen sedikit lebih baik dibandingkan dengan model Lee dalam memprediksi curah hujan di Kota Palembang.
The Effect of the SMOTE Method on the Classification of Toddler Nutritional Status Using the Naïve Bayes Method Dewi Sartika; Florensia, Yesinta; Utari, Meylani
Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer) Vol. 14 No. 3 (2025): JULY
Publisher : ISB Atma Luhur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32736/sisfokom.v14i3.2381

Abstract

The first five years of life are a golden age for growth and development, so fulfilling nutritional intake during this period is very important to avoid stunting or growth failure. The problem of stunting is still the focus of the government because it is related to nutrition which is one of the key aspects for the development of qualified resources as well as in national development. According to the report of the Ministry of Health in 2023, it was stated that the results of the 2023 Indonesian Health Survey showed that there had been a decreasing in the prevalence of stunting over the past 10 years but it had not been able to meet the target of the 2020-2024 National Medium-Term Development Plan of 14% in 2024. This study will classify the toddler’s nutritional status using the Naive Bayes method. This method uses a probability technique with Bayes' theorem which is based on the assumption of mutually independent and equal conditions. The calculation of the Naive Bayes probability in this study uses the Multinomial distribution because the data used is discrete data. The total numbers of toddlers’ nutritional status data obtained was 245 data, with 4 invalid data. Based on the data set owned, the number of samples for each class label had an unbalanced number. One method could be used to handle this unbalanced data is the random oversampling method, Synthetic Minority Oversampling (SMOTE). SMOTE will create synthetic data randomly to balance minority data samples. The analysis and testing results showed that in Multinomial Naive Bayes with the 10-cross validation technique, the g-means value obtained on the original data set was 44.98% while in the balanced data set the g-means value was 80.06%. In Multinomial Naive Bayes with the split validation technique, the g-means value obtained on the original data set was 44.20% while in the balanced data set was 80.06%. This showed that there was an increase in the g-means value of 35%. It can be stated that the SMOTE method effectively improves the overall capability of the Multinomial Naive Bayes model.
Co-Authors Afif, Hasnan Al Ashri, Muhammad Rizky Apriansyah Putra Astriani, Yulia Bayu Wijaya Putra Darmawahyuni, Annisa DEWI SARTIKA Dewi Sartika Dwi Rosa Indah Florensia, Yesinta Hardini Novianti Jambak, Muhammad Ihsan Junia Kurniati, Junia Kanda Januar Miraswan M HUSNI SYAHBANI, M HUSNI