Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Technova : Journal of Informatics and Infomation System
Imam Ahmad Amin AR
Unknown Affiliation

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Lokasi Praktek Kerja Industri (PRAKERIN) Menggunakan Metode Multi-Attributive Border Approximation Area Comparison (MABAC) Hilman Faturohim; Imam Ahmad Amin AR
TechNova: Journal of Informatics and Information Systems (TJIIS) Vol. 1 No. 1 (2026): January 2026
Publisher : Universitas Muhammadiyah Banten

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

Abstract

Praktik Kerja Industri (PRAKERIN) merupakan komponen penting dalam pendidikan kejuruan untuk meningkatkan kesiapan kerja peserta didik melalui pengalaman langsung di dunia industri. Namun, proses pemilihan lokasi PRAKERIN sering kali masih dilakukan secara subjektif dan belum mempertimbangkan berbagai kriteria secara terstruktur, sehingga berpotensi menghasilkan keputusan yang kurang optimal. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dalam pemilihan lokasi PRAKERIN menggunakan metode Multi-Attributive Border Approximation Area Comparison (MABAC). Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan melibatkan delapan alternatif lokasi PRAKERIN dan lima kriteria penilaian, yaitu fasilitas, klasifikasi hotel, lingkungan kerja, kesesuaian program, dan jarak. Metode MABAC diterapkan melalui tahapan pembentukan matriks keputusan, normalisasi, pembobotan kriteria, penentuan area perbatasan, perhitungan jarak alternatif, dan perangkingan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Hotel Marbela memperoleh nilai preferensi tertinggi dan direkomendasikan sebagai lokasi PRAKERIN terbaik. Temuan ini membuktikan bahwa metode MABAC mampu menghasilkan keputusan yang objektif, terukur, dan transparan, serta efektif digunakan sebagai alat bantu pengambilan keputusan dalam pemilihan lokasi PRAKERIN.
Sistem Pakar Menggunakan Metode Particle Swarm Optimization Untuk Identifikasi Penyakit Katarak di RSUD Dr.Adjidarmo Rangkasbitung chika priscila sanusi; Imam Ahmad Amin AR
TechNova: Journal of Informatics and Information Systems (TJIIS) Vol. 1 No. 1 (2026): January 2026
Publisher : Universitas Muhammadiyah Banten

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

Abstract

Penyakit katarak merupakan salah satu penyebab utama gangguan penglihatan, khususnya pada lansia, sehingga diperlukan proses identifikasi awal yang cepat dan tepat supaya penangana medis dapat dilakukan lebih efisien. Namun, proses pemeriksaan gejala secara manual sering membutuhkan waktu maka diperlukan sistem pakar yang mampu membantu proses identifikasi awal gejala katarak. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pakar identifikasi awal penyakit katarak menggunakan metode particle swarm optimization (PSO). Metode ini digunakan untuk mengoptimasi bobot gejala sehingga sistem dapat memberikan hasil diagnosa awal yang akurat. Pengujian sistem dilakukan menggunakan black box testing  untuk memastikan seluru fungsi berjalan sesuai kebutuhan, serta user acceptance test (UAT) melalui penyebaran kuesioner kepada tenaga medis dan pengguna umum. Hasil pengujian menunjukan bahwa sistem dapat bekerja dengan baik, mampu menampilkan diagnosa awal dengan cepat. Dari penelitian ini dapat disimpulkan bahwa penerapan metode PSO pada sistem pakar mampu membantu proses identifikasi awal katarak secara efektif. Sistem ini diharapkan dapat menjadi alat bantu dalam proses skrining awal katarak.
Co-Authors chika priscila sanusi Hilman Faturohim