Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.817
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Zonasi: Jurnal Sistem Informasi JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika)
Jangcik, Idi
Unknown Affiliation
Humanities Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Environmental Science Languange, Linguistic, Communication & Media

Published : 4 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search

 1 
SISTEM PENJADWALAN KULIAH MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA DI SEKOLAH TINGGI ILMU TARBIYAH KOTA PAGAR ALAM Azhari, Habi; Jangcik, Idi; Gusmaliza, Debi
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 2 (2024): JATI Vol. 8 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i2.9302

Abstract

Sekolah Tinggi Ilmu Tarbiyah merupakan salah satu perguruan tinggi yang ada di kota Pagar Alam. Sekolah Tinggi Ilmu Tarbiyah mengalami kesulitan dalam menyusun penjadwalan karena Sistem Penjadwalan kuliah masih manual, sehingga menyita waktu dan tidak maksimal. Penjadwalan Sekolah Tinggi Ilmu Tarbiyah menggunakan penjadwalan kuliah secara manual sehingga rawan terjadi kesalahan. Sekolah Tinggi Ilmu Tarbiyah Kota Pagar Alam juga mengalami kendala dalam penyimpanan data penjadwalan, yang sering menyebabkan hilangnya data sehingga membuat proses penjadwalan kuliah menjadi lebih lama. Penelitian ini mengusulkan sistem penjadwalan kuliah yang dapat mengelola data dan membuat Penjadwalan perkuliahan berbasis web menggunakan algoritma genetika. Algoritma genetika dipilih karena dapat mengoptimalkan sistem perencanaan penjadwalan. Sistem dirancang dengan menggunakan model pengembangan sistem Rapid Application Development (RAD) seperti perencanaan kebutuhan, perancangan, dan implementasi workshop RAD. Tahap pengujian menggunakan Black Box Testing. Hasil dari penelitian ini adalah merancang Sistem Penjadwalan Sekolah Tinggi Ilmu Tarbiyah kota Pagar Alam menggunakan algoritma genetika
IMPLEMENTASI DATA MINING PENJUALAN SPARE PART DAN MESIN TANI PADA TOKO WILLYS MOTORS MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI Jangcik, Idi; Susanti, Tri; Mardiansyah, Doko
ZONAsi: Jurnal Sistem Informasi Vol. 7 No. 2 (2025): Publikasi artikel ZONAsi: Jurnal Sistem Informasi Periode Mei 2025
Publisher : Universitas Lancang Kuning

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31849/3hbh5274

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan information mining dalam analisis penjualan spare part dan mesin tani di Toko Willys Motors menggunakan algoritma Apriori. Algoritma Apriori digunakan untuk mengidentifikasi pola asosiasi dan hubungan antara berbagai produk yang sering dibeli secara bersamaan oleh pelanggan. Dengan demikian, Hasil penelitian menunjukkan adanya beberapa pola pembelian yang signifikan, seperti kombinasi save portion tertentu yang sering dibeli bersama-sama dengan mesin tani tertentu. Pengetahuan ini diharapkan dapat membantu Toko Willys Motors dalam meningkatkan efisiensi operasional, mengoptimalkan persediaan, serta meningkatkan kepuasan pelanggan melalui penawaran produk yang lebih tepat sasaran. Implementasi information mining ini juga menunjukkan potensi besar dalam membantu bisnis ritel lainnya. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah CRISP-DM dengan tahapan Businees understanding, data understanding, data preparation, modeling, evaluation dan deployment. Algoritma Apriori digunakan sebagai metode Pemecahan masalah dengen mengikuti aturan Asosiasi. agar didapatkan pola ketersinambungan pola penjualan mesin tani dengan sparepartnya. hasil dari peneitian ini. didapatkan aturan asosiasi untuk menentukan pola penjualan sper part dan mesin tani pada toko wlillys Motors.
MULTIMEDIA PEMBELAJARAN PENGENALAN KATEGORISASI HEWAN Zohri, M Fahrozan; Jangcik, Idi; Yuhelmi, Yuhelmi
ZONAsi: Jurnal Sistem Informasi Vol. 5 No. 1 (2023): Publikasi artikel ZONAsi: Jurnal Sistem Informasi Periode Januari 2023
Publisher : Universitas Lancang Kuning

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31849/zn.v5i1.12698

Abstract

This study aims to design a multimedia learning introduction to the categorization of animals classified as herbivores, carnivores, and omnivores. The background of this research is that it is very easy for children to understand explanations in the cartoons or animations they watch. The impact if the lack of desire of children to learn can be bad for the children themselves and also this nation. This learning multimedia is designed using the ADDIE model system development method with five process stages, Analysis, Design, Development, Implementation and Evaluation. The data collection method used in this study was observation, interview, documentation and library study. The application used for the development of this learning media was Adobe Flash. The research instrument consisted of a validity questionnaire. Product verification is carried out by two validators who are competent in the aspects of material and design. The results of the product validation developed in terms of material aspects fulfill the validity of 98%, achieving very valid criteria. Furthermore, the design aspect with valid criteria has a validity percentage of 87%. Based on the testing stages, it can be concluded that learning multimedia applications are identified as valid for use as teaching materials.
PENERAPAN METODE K- NEAREST NEIGBHOR KLASIFIKASI JENIS BUAH SEMANGKA DENGAN IMAGE PROCESSING Jangcik, Idi; Sasmita; Billah, Muhammad Baqi; Yuhelmi
ZONAsi: Jurnal Sistem Informasi Vol. 5 No. 3 (2023): Publikasi artikel ZONAsi: Jurnal Sistem Informasi Periode September 2023
Publisher : Universitas Lancang Kuning

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31849/zn.v5i3.16301

Abstract

Tujuan dari studi ini ialah untuk menciptakan Sistem Klasifikasi Jenis Buah Semangka melalui Pengolahan Citra dengan menggunakan Metode K-Nearest Neighbor di Dinas Pertanian Kota Pagar Alam. Penelitian ini dilakukan karena proses pengklasifikasian jenis-jenis semangka masih dilakukan secara tradisional dan belum diotomatiskan. Saat ini, klasifikasi buah semangka masih bergantung pada pengalaman manusia, penilaian warna, dan bentuk buah semangka. Namun, cara ini memakan waktu yang cukup lama dan seringkali menghasilkan kesalahan. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk membantu dalam pengklasifikasian buah semangka dengan menggunakan metode yang lebih efisien dan akurat melalui teknik pengolahan citra. Dengan menggunakan metode K-Nearest Neigbhor dengan cepat. Sistem yang dibangun menggunakan Software MATLAB, dalam metode pengembangan sistem dalam penelitian ini adalah metode SDLC (Software Development Life Cycle), dimana tahapan meliputi analisis, desain, pengkodean dan pengujian, untuk metode pengujian menggunakan Euclidean Distance dilakukan pengujian pada seluruh data testing yang telah disiapkan hasil dari penelitian ini yakni sistem klasifikasi jenis buah semangka dengan metode Euclidean Distance dengan Image Processing dimana pada 80 data training, menghasilkan 69 data berhasil dikenali dan 11 data tidak berhasil dikenali, sehingga mendapat persentase sebesar 86,25%. Kemudian setelah dilakukan holdout validation dengan 20 data testing, menghasilkan 16 data berhasil dikenali dan 4 data tidak berhasil dikenali, sehingga mendapat persentase sebesar 80%. Akhirnya sistem yang menerapkan Euclidean Distance terhadap klasifikasi jenis buah semangka dengan image processing mendapat akurasi yang tinggi
Co-Authors Azhari, Habi Billah, Muhammad Baqi Gusmaliza, Debi Mardiansyah, Doko Sasmita TRI SUSANTI Yuhelmi Yuhelmi Zohri, M Fahrozan