p-Index From 2021 - 2026
17.547
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JURNAL INFORMATIKA Conference on Innovation and Application of Science and Technology (CIASTECH) JSI (Jurnal sistem Informasi) Universitas Suryadarma Scientific Journal of Informatics G-Tech : Jurnal Teknologi Terapan Community Development Journal: Jurnal Pengabdian Masyarakat GANDRUNG: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Jurnal Aplikasi Teknologi Informasi dan Manajemen (JATIM) Journal of Students‘ Research in Computer Science (JSRCS) As-Sidanah : Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurnal Sistem Informasi, Teknik Informatika dan Teknologi Pendidikan (JUSTIKPEN) Al-Khidmah Jurnal Pengabdian Masyarakat JUSTIFY : Jurnal Sistem Informasi Ibrahimy Jurnal Pengabdian Kolaborasi dan Inovasi IPTEKS JEECS (Journal of Electrical Engineering and Computer Sciences) Journal Of Computer Science And Technology JURNAL ILMIAH SAINS TEKNOLOGI DAN INFORMASI "JAMASTIKA" Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika Jurnal Ilmiah Multidisiplin Nusantara Jurnal Cendekia Mengabdi Berinovasi dan Berkarya Jurnal Pengabdian Sosial GEMBIRA (Pengabdian Kepada Masyarakat) NGARSA: Journal of Dedication Based on Local Wisdom JUAN: Jurnal Pengabdian Nusantara Jurnal Riset Teknik Komputer Jurnal Pengabdian Masyarakat Ekonomi dan Bisnis Digital Jurnal Padamu Negeri Jurnal Sistem Informasi Karya Anak Bangsa Journal Educational Research and Development Journal Dekstop Application (JDA) Jurnal Teras Pengabdian Masyarakat (JISCO) Journal of Information System and Computing NJCOM: Community Service Journal Jurnal Pengabdian Masyarakat Multidisiplin Journal Of Global Computer Science
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 5 Documents
Search
Journal : journal of global computer science

Identifikasi Pola Penyebaran Penyakit Ternak Menggunakan Clustering Spasial Zainal Mu'en; Zaehol Fatah
Journal Of Global Computer Science Vol. 1 No. 1 (2025): JGCS - FEBRUARY
Publisher : PT. Padang Tekno Corp

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59435/jgcs.v1i1.2025.23

Abstract

Penyakit hewan merupakan salah satu tantangan terbesar dalam divisi hewan yang dapat mengakibatkan kerugian finansial yang signifikan. Bukti yang dapat dikenali dari pola penyebaran penyakit sangat penting untuk mendukung pengambilan keputusan dalam upaya mengantisipasi dan menangani wabah . Pertimbangan ini bertujuan untuk menganalisis dan mengidentifikasi pola penyebaran penyakit hewan menggunakan strategi pengelompokan spasial . Strategi ini memungkinkan pengelompokan wilayah berdasarkan tingkat penyebaran penyakit , sehingga zona yang berpotensi menjadi pusat penyebaran dapat diidentifikasi . Informasi yang digunakan dalam pertimbangan ini mencakup data spasial dan non - spasial yang terkait dengan kasus penyakit hewan dari berbagai wilayah , yang kemudian dianalisis di sana. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa strategi pengelompokan spasial dapat diterapkan di daerah -daerah dengan pola penyebaran penyakit yang sama . Identifikasi zona berisiko tinggi dapat membantu peternak dan pihak terkait dalam mengambil tindakan penanggulangan yang lebih tepat dan efisien . Dengan pengelompokan spasial ini , prosedur penanganan dapat difokuskan pada daerah-daerah yang lebih rentan terhadap kejadian , yang diharapkan dapat mengurangi dampak ekonomi dan meningkatkan kesejahteraan hewan secara keseluruhan . Penelitian ini memberikan kontribusi penting bagi pengembangan kerangka kerja deteksi dini berbasis teknologi untuk mitigasi penyakit ternak
Implementasi K-Means Clustring Untuk Mengelompokkan Provinsi di Indonesia Berdasarkan Tingkat Pengangguran Terbuka Muhammad Muhajir Saddami; Zaehol Fatah
Journal Of Global Computer Science Vol. 1 No. 1 (2025): JGCS - FEBRUARY
Publisher : PT. Padang Tekno Corp

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59435/jgcs.v1i1.2025.24

Abstract

Pengangguran terbuka di Indonesia merupakan salah satu masalah sosial dan ekonomi yang signifikan, yang dapat menghambat pertumbuhan ekonomi serta mempengaruhi kesejahteraan masyarakat secara luas. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) Indonesia dari tahun 2020 hingga 2023, dengan fokus pada perubahan klaster data TPT menggunakan metode K-Means Clustering. Data yang digunakan diambil dari Badan Pusat Statistik (BPS), yang memberikan gambaran komprehensif mengenai variasi TPT antarprovinsi. Metodologi yang diterapkan mencakup pengumpulan dan pengolahan data untuk memastikan akurasi serta kelengkapan informasi. Hasil analisis menunjukkan bahwa hanya Provinsi Riau yang berhasil naik ke cluster 1 (TPT rendah), sementara Provinsi Sumatera Barat mengalami penurunan ke cluster 2 (TPT tinggi). Evaluasi menggunakan Davies-Bouldin Index menegaskan pemisahan cluster yang optimal pada jumlah cluster 2, mengindikasikan efektivitas pengelompokan. Temuan dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan berharga bagi pembuat kebijakan untuk merumuskan strategi yang lebih efektif dalam mengatasi masalah pengangguran di Indonesia. Dengan mempertimbangkan karakteristik pengangguran di setiap provinsi, hasil penelitian ini dapat menjadi dasar bagi upaya pengurangan tingkat pengangguran yang lebih terarah dan berdampak.
Klasifikasi Jenis Kendaraan Menggunakan Decision Tree Dan Evaluasi Akurasi Melalui Confusion Matrix Samsul; Zaehol Fatah
Journal Of Global Computer Science Vol. 1 No. 2 (2025): JGCS - AUGUST
Publisher : PT. Padang Tekno Corp

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59435/jgcs.v1i2.2025.27

Abstract

Data mining merupakan salah satu metode yang paling efektif dalam menghasilkan klasifikasi yang akurat, efisien, dan relevan. Pengelompokan jenis kendaraan berdasarkan sistem transmisi dilakukan dengan menggunakan algoritma Decision Tree dan dievaluasi melalui confusion matrix. Dataset yang digunakan mencakup empat jenis kendaraan: Bebek, Skuter, Sport, dan Trail, dengan tiga jenis transmisi: Manual, Automatic, dan Kopling. Algoritma Decision Tree dipilih karena kemampuannya dalam membagi dataset secara rekursif untuk menghasilkan aturan klasifikasi yang jelas dan mudah dipahami. Model dilatih dan diuji untuk memprediksi jenis transmisi berdasarkan fitur kendaraan, dengan hasil akurasi mencapai 95%. Evaluasi menggunakan confusion matrix mengungkap distribusi prediksi benar dan salah pada setiap kategori. Hasilnya menunjukkan bahwa transmisi Automatic dan Kopling diklasifikasikan dengan akurasi tinggi, meskipun terdapat beberapa kesalahan pada prediksi transmisi Manual. Nilai Cohen’s Kappa sebesar 0,913 mengindikasikan kesesuaian yang sangat baik antara prediksi dan data aktual. Algoritma Decision Tree terbukti efektif dalam klasifikasi jenis kendaraan, meskipun diperlukan perbaikan untuk meningkatkan akurasi pada kategori tertentu.
Sistem Informasi Survey Kepuasan Masyarakat Berbasis Web Pada Badan Kepegawaian Dan Pengembangan Sumber Daya Manusia Kabupaten Bondowoso Nori Nur Fasratul Aini; Zaehol Fatah; Ahmad Homaidi
Journal Of Global Computer Science Vol. 1 No. 2 (2025): JGCS - AUGUST
Publisher : PT. Padang Tekno Corp

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59435/jgcs.v1i2.2025.34

Abstract

Survey Kepuasan Masyarakat di Badan Kepegawaian dan Pengembangan Sumber Daya Manusia (BKPSDM) Kabupaten Bondowoso seringkali terdapat kendala dalam mengumpulkan data kepuasan masyarakat terkait layanan publik yang diberikan oleh instansi BKPSDM Kabupaten Bondowoso. Metode survey konvensional yang menggunakan kuesioner manual seringkali membutuhkan waktu, tenaga, dan sumber daya yang signifikan. Selain itu, data yang diperoleh dari survey tersebut sering tidak tersedia secara real-time dan sulit untuk diolah secara efisien. Dalam penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan akurasi dan kendala data kepuasan masyarakat. kuesioner online akan meminimalkan kesalahan penulisan dan memungkinkan validasi data secara langsung. Penelitian ini menghasilkan nilai survey kepuasan masyarakat terhadap pelayanan pada Badan Kepegawaian dan Pengembangan Sumber Daya Manusia.
Sistem Informasi Data Pelayanan Pengunjung (Buku Besar) Berbasis Website Di Bidang Kearsipan Dinas Perpustakaan Dan Kearsipan Nur Kamila; Zaehol Fatah
Journal Of Global Computer Science Vol. 1 No. 2 (2025): JGCS - AUGUST
Publisher : PT. Padang Tekno Corp

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59435/jgcs.v1i2.2025.38

Abstract

Dinas Perpustakaan dan kearsipan, Khususnya di bagian kearsipan sering kali terdapat kendala dalam melakukan pencatatan pada buku besar. Akibatnya, petugas bidang kearsipan sering mengalami kesulitan dalam emlakukan penelusuran data baik saat pelayanan pengunjung mengenai laporan perminggu, perbulan dan pertahun. Sistem pengisian buku tamu yang digunakan masih menggunakan buku besar atau secara manual, sehingga menyebabkan penumpukan data pada buku besar, sulit dalam melakukan pembuatan laporan kunjungan tamu. Dalam  penelitian ini bertujuan untuk mengatasi berbagai kebutuhan untuk mencari data pengunjung dan pwmbuatan laporan. Penelitian ini menggunakan bahasa pemograman php mysql dan metode yang digunakan adalah metode waterfall.
Co-Authors Abd. Moeqshit Abdul Jalil Abu Dzarrin Al Ghifari Achmad Baijuri Achmad Nanung Fambriyadi Adinia Zulfa nurany Afdhaliyah Ramadhatul Fitriyah Agel Ahmad Maulana Agus Hamid Cholil Ahmad Afif Azmi Ahmad Efendi Ahmad Farissul Haq Ahmad Fauzan Ahmad Homaidi Ahmad Muflih Wafir Ahmad Wahyu Fernando Ahmad Yasin Ahmad Yogianto Ahmada Ilham Huzaini Ainur Yakin Aisyah Putri Sabrina Akhlis Munazilin Ali Muhajir Alifan Ibrohim Alvananta Farhan Maulana Alvina Jelita Firdaus Angga Saputra Anis Mukarromah Anisatul Rhodiah Ardila Dwi Putri Asvic Baid Anbala As’ad Alwi Shihab Auliya Auliya Bayu Ainur Rifki Cindy Nur Dina Alifia Daniel As’ad Amrullah dewi khoirunisak Dhiyaul Haq Hasan Dofiyanto Dwi Inayatul Fadila Dwi Norrepa Egi Gusnandi Pratama Endah Wahyu Rizki Eny Itsnainy Agustin Evvatun Nafiah Faqih Nur Rahman Farizal Maulana Sopyan Fikri Febrian Filsa Salsabila Fitra Lia Shofiah Hilma Aufini Ika Ayu Herlina Imam Nawawi Indra Hidayatullah Sofyan Intan Nayla Widad Hidayat Iqbal Saputra Irma Siftiana Irma Yunita Irma Yunita Jarot Dwi Prasetyo Jarot Dwi Prasetyo Karomah Nikmatul Maula Khoiriyah Agustin Ulumiyah Kiki Setiawan Heri Ananda Putra Lailatul Badriya Lailatur Romadhaniyah Lisa Muhfidha Lukman Aliyasin Lukman Fakih Lidimilah Lummatul Aisi aisi M. Fazlur Rahman Assauqi Madatahliya Mahattir Rahman Muhammad Mahmudi Mahmudi Manisa Sopia Mori mori Maridatul Husna Mas’udah masudah Maulidya Hanun Mayla Dini Zakkia Mita Abelia Moh Nailul Fahmi Moh. Aqil Mukhtar Alfarera Moh. Bahauddin Mohamad Afil Nadiq Nabil Mohammad Hadi Sujatmiko Mohammad Zainuddin Muhamad Iqbal Facruzi Muhammad Al Madany Muhammad Ilzam Asrori Muhammad Irsyad Syarif Muhammad Marizal Muhammad Muhajir Saddami Muhammad Nabil Dhiya’ul Haq Muhammad Nur Alif Haqiqi Muhammad Salman Al Farisy Muhammad Syafiq Muhammad Zakaria Muwasatil Muhtajin Nafilil Madani Al-Qur’ani Naila Ismi Fadila Nasywa Faiz Atillah Mifta Nauradhia Shofarianti Putri Nazwa Andita Neny Yuli Susanti Neny Yuli Susanti Nori Nur Fasratul Aini Nur Aini Nur Azizah Nur Kamila Nurul Lailiyah Putri Ghina Ardhika Putri Ilma Raudatuss Syifa Putri Navizah Qurrotul A'yun Rafi Jaabil Haqqi Rahmat Syarifuddin Chairil Anwar Rendi Aldiansyah Resti Aprilianingsih Riana Agustin Rifki Dwi Saputra Rinayatul Fadilah Riskiyatul Hasanah Risma Nur Kholishah Rofi Dian Andini Rofiatul Aulia Rohiqim Mahtum Rohiqim Mahtum Roy Hamdan Samsul Shinta Nuriyah Lailatul Iqrimah Siti Afiyah Suryadi Rahmah Siti Farhatus Shofiyyah Sitti Hafidzaturrafiah Sofiatuz Zamani Sri Wahyuni Supandi Syadza Najwatis Shaleha Syafiq Ilham Hakim Syamsul Arifin Syarif Hidayatullah Syariful Abrori Taufik Saleh Taufik Saleh Tawakal, Anzori Tilawatus Syarqiyah Tuti Alawiyah Ubay Dillah Mas’ud Ulfatun Najiyah Ummariyatul Fitriyah Ummul Karimah Uny Khafifah Uswatul Muftakiyah Wahyu Achmad Putra wardatun nafisa wardhatun khasanah Yaumil Farah Zainal Mu'en Zainul Arifin Alwi Al Qayyis Zainur Rohman Zeinurrahman Zeinurrahman