Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Buletin Ilmiah Ilmu Komputer dan Multimedia (BIIKMA) AI dan SPK : Jurnal Artificial Intelligent dan Sistem Penunjang Keputusan
Angel Tesalonika
Universitas Duta Bangsa
Aerospace Engineering Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Smart Gate Berbasis IoT dengan Telegram dan Autentikasi Pengguna Berbasis Waktu Dista Dian Saputri; Angel Tesalonika; Pramono
Buletin Ilmiah Ilmu Komputer dan Multimedia Vol 4 No 1 (2026): Buletin Ilmiah Ilmu Komputer dan Multimedia (BIIKMA)
Publisher : Shofanah Media Berkah

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

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem smart gate berbasis Internet of Things (IoT) menggunakan ESP32 yang dapat dikontrol secara jarak jauh melalui Telegram dan terintegrasi dengan Google Assistant. Sistem ini dirancang untuk meningkatkan keamanan dan efisiensi dalam pengelolaan akses kendaraan, khususnya pada area privat seperti perumahan, hotel, atau pusat perbelanjaan. Metode yang digunakan adalah metode eksperimen dengan tahapan perancangan sistem, implementasi perangkat keras dan perangkat lunak, serta pengujian sistem secara langsung. Sistem dilengkapi dengan fitur autentikasi pengguna yang membedakan antara admin dan user, serta pembatasan waktu akses pada pukul 23.00–05.00. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu bekerja dengan baik, di mana ESP32 dapat terhubung dengan jaringan internet dan menerima perintah secara real-time. Servo sebagai aktuator juga mampu membuka dan menutup palang sesuai perintah yang diberikan. Secara keseluruhan, sistem yang dirancang dapat menjadi solusi yang efektif dalam meningkatkan keamanan dan kemudahan kontrol akses kendaraan.
Analisis Segmentasi Negara Asal Wisatawan Mancanegara ke Indonesia Menggunakan Metode K-Means Clustering Dista Dian Saputri; Angel Tesalonika; Desta Aditya; Satya Yoma; Aprilisa Arum
AI dan SPK : Jurnal Artificial Intelligent dan Sistem Penunjang Keputusan Vol. 3 No. 4 (2026): Jurnal AI dan SPK : Jurnal Artificial Inteligent dan Sistem Penunjang Keputusan
Publisher : CV. Shofanah Media Berkah

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

Abstract

Jumlah kunjungan wisatawan mancanegara ke Indonesia menunjukkan perbedaan yang cukup beragam jika dilihat berdasarkan negara asalnya. Perbedaan tersebut mencerminkan adanya karakteristik kunjungan yang tidak sama sehingga diperlukan proses segmentasi untuk memperoleh gambaran mengenai kelompok negara dengan pola kunjungan yang serupa. Penelitian ini bertujuan melakukan segmentasi negara asal wisatawan mancanegara menggunakan algoritma K-Means Clustering dengan memanfaatkan data kunjungan wisatawan periode 2020–2025 yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS). Tahapan penelitian meliputi preprocessing data, integrasi dataset, pembentukan empat fitur utama, yaitu total kunjungan, rata-rata kunjungan, standar deviasi, dan growth rate, kemudian dilanjutkan dengan transformasi logaritmik, normalisasi menggunakan MinMax Scaler, serta penentuan jumlah cluster menggunakan Elbow Method dan Silhouette Score. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa jumlah cluster yang paling sesuai adalah tiga cluster dengan nilai Silhouette Score sebesar 0,5413. Proses clustering menghasilkan tiga kelompok yang terdiri atas 72 negara, 83 negara, dan 38 negara dengan karakteristik kunjungan yang berbeda. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma K-Means mampu mengelompokkan negara asal wisatawan secara cukup baik sehingga dapat dimanfaatkan sebagai informasi pendukung dalam penyusunan strategi promosi dan pengembangan pasar pariwisata Indonesia.
Co-Authors Aprilisa Arum Desta Aditya Dista Dian Saputri Pramono Satya Yoma