Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.517
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Riau Journal of Computer Science Jurnal Mantik Penusa JMM (Jurnal Masyarakat Mandiri) Jurnal ICT : Information Communication & Technology Jurnal Mantik MEANS (Media Informasi Analisa dan Sistem) Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi (JIKOMSI) Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Nusantara Jurnal SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen Informatika dan Komputer) Jurnal Media Informatika Jurnal Pengabdian Masyarakat IPTEK Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Dike Jurnal Ilmu Komputer Ruru
Simangunsong, Agustina
Pelita Nusantara Medan
Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Mechanical Engineering Social Sciences Other

Published : 25 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 25 Documents
Search

 1   2   3 
Penerapan Metode Multi Atribute Utility Theory (MAUT) Dalam Menentukan Lokasi Promosi Yang Tepat Dalam Penjaringan Calon Siswa Baru Simangunsong, Agustina; Simanjorang, R. Mahdalena; Giawa, Evi Ningsih Ana; Rahmalya, Nassya
Jurnal SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen Informatika dan Komputer) Vol 23 No 1 (2024): Februari 2024
Publisher : PRPM STMIK TRIGUNA DHARMA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jis.v23i1.9595

Abstract

Teknologi merupakan hal yang sangat mempengaruhi segala aspek kehidupan manusia. Perkembangannya yang semakin cepat membuat manusia harus ikut beradaptasi dan teknologi tersebut dapat juga dimanfaatkan dalam pengambilan keputusan seperti hal-nya dalam menentukan lokasi atau daerah promosi yang tepat.  Penentuan daerah promosi yang tepat dalam penjaringan mahasiswa baru merupakan salah satu strategi sekolah dalam meningkatkan keberhasilan kegiatan penerimaan siswa baru. Penggunaan media online dengan segala kemudahan dan keluasan jangkauan, masih dirasa perlu didukung dengan kegiatan kunjungan untuk meyakinkan calon siswa. Ketersediaan sistem pendukung keputusan (SPK) yang secara interaktif dapat mendukung proses penentuan lokasi akan sangat membantu dalam menyediakan rekomendasi lokasi promosi yang tepat. Salah satu metode SPK yang dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah tersebut adalah dengan metode MAUT. Penggunaan metode MAUT dapat digunakan untuk memecahkan permasalahan keputusan dengan banyak kriteria. Hasil yang diperoleh dengan menerapkan metode MAUT tersebut adalah dalam penentuan prioritas lokasi promosi yang tepat dalam penjaringan calon siswa baru, maka dapat direkomendasikan alternatif dengan kode A02 dengan nilai preferensi sebesar 0,525 menjadi lokasi promosi yang diprioritaskan untuk dilakukan promosi.
The Comparison of the K Mean Algorithm with the C 45 Algorithm in Dataming Applications: Balancing Precision and Speed in Data Mining Solutions Panggabean, Erwin; Simangunsong, Agustina; Sinaga, Dedi; Sihombing, Agus Putra Emas; Aritonang, Tri Evalina
Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing Vol. 7 No. 1 (2025): Article Research January 2025
Publisher : Information Technology and Science (ITScience)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/cnahpc.v7i1.5319

Abstract

This research topic discusses the comparison of the K-Means and C4.5 algorithms in the application of data mining to predict aquarium sales in a company. K-Means is a clustering algorithm that functions to group data based on similarity, for example grouping customers based on frequency or type of purchase. This helps companies understand market segments and design marketing strategies accordingly. Meanwhile, C4.5 is a classification algorithm that builds decision trees based on important attributes that influence sales, such as price, season, or promotions. This algorithm is able to predict sales categories, such as increases or decreases, based on historical data. By comparing these two algorithms, the research sought to find out which algorithm is more effective in helping companies predict sales and make strategic decisions. A combination of the two can also be used, with K-Means grouping the data first, then C4.5 classifying each segment formed. These results can provide more accurate sales predictions and more effective marketing strategies. This research is important to understand the effectiveness of algorithms in data mining to improve business decision making.
PERBANDINGAN ALGORITMA C5.0 DAN REGRESI LINEAR UNTUK PREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA Sijabat, Petti; Simangunsong, Agustina
Jurnal Ilmu Komputer Ruru Vol. 1 No. 2 (2024): Edisi Juli
Publisher : Yayasan Grace Berkat Anugerah

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

Abstract

Technological advances supported by human knowledge have a very good influence on data and information storage technology, including in predicting student graduation (Graduation Prediction) on time, by applying several existing algorithms. In this study, researchers used the C5.0 Algorithm and Linear Regression. The concept of the research is to compare two algorithms, namely C5.0 and Linear Regression to the case of graduating students on time. Based on the length of study, students who graduated correctly amounted to 651 (91%) with a male gender of 427 students and a female gender of 224 students while those who did not pass (late) correctly amounted to 64 (9%) with a male gender totaling 53 students and female gender totaling 11 students from 2017-2020. Comparison results The R2 score from the C5.0 algorithm reached 96.85% (training) and 93.72% (testing) while the R2 score from the Linear Regression reached 33.31% (training) and 40.30% (testing).
Analisis Dan Deteksi Burnout Pada Kalangan Anak Muda Dengan Algoritma Naïve Bayes Simangunsong, Agustina; Simanjorang, R. Mahdalena; Hasugian, Penda Sudarto; Fitri Amalia; Putri Khairunnisa
Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Vol. 5 No. 1 (2026): EDISI JANUARI 2026
Publisher : STMIK Triguna Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jursi.v5i1.12473

Abstract

Burnout pada anak muda menjadi fenomena yang semakin mengkhawatirkan seiring meningkatnya tekanan akademik, tuntutan pekerjaan, serta intensitas aktivitas digital di era modern. Kondisi ini ditandai oleh kelelahan emosional, depersonalisasi, dan menurunnya pencapaian pribadi yang berdampak langsung pada kesehatan mental dan performa individu. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat burnout pada kalangan anak muda serta membangun model deteksi otomatis menggunakan algoritma Naïve Bayes. Sebanyak 200 responden berusia 18–30 tahun dilibatkan melalui kuesioner daring berbasis skala Likert, dengan lima variabel utama yaitu Emotional Exhaustion (EE), Depersonalization (DP), Personal Accomplishment (PA), Stres Akademik/Pekerjaan (SA), dan Kualitas Tidur (QT). Proses analisis dilakukan melalui tahapan KDD yang meliputi data cleaning, transformation, data mining, dan evaluation menggunakan metode klasifikasi Naïve Bayes. Hasil penelitian menunjukkan bahwa 55% responden berada pada kategori burnout. Variabel QT Buruk, SA Tinggi, EE Tinggi, DP Tinggi, dan PA Rendah memiliki pengaruh paling signifikan terhadap terbentuknya burnout. Nilai likelihood kelas burnout sebesar 0,08305, jauh lebih tinggi dibandingkan kelas tidak burnout sebesar 0,0000733, sehingga kasus uji diklasifikasikan sebagai burnout. Temuan ini menunjukkan bahwa algoritma Naïve Bayes efektif digunakan sebagai alat deteksi dini burnout pada anak muda serta berpotensi mendukung pengembangan sistem monitoring kesehatan mental.
Literasi Digital Melalui Konten Kreatif Dan Branding Sekolah Vinsensia, Desi; Lubis, Risa Kartika; Utami, Yulia; Simangunsong, Agustina; Kurniawan, M.; Virna, Lira
Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Nusantara Vol. 7 No. 1 (2026): Edisi Januari - Maret
Publisher : Lembaga Dongan Dosen

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55338/jpkmn.v7i1.8082

Abstract

Perkembangan teknologi digital menuntut lembaga pendidikan untuk mampu beradaptasi dalam pemanfaatan media digital secara bijak, kreatif, dan bertanggung jawab. Kegiatan Pengabdian kepada Masyarakat ini bertujuan untuk meningkatkan literasi digital melalui pelatihan pembuatan konten kreatif serta penguatan branding sekolah di MTS BIPDA Perbaungan, Kabupaten Serdang Bedagai. Kegiatan ini melibatkan 60 siswa kelas IX serta guru pendamping dan dilaksanakan melalui beberapa tahapan, yaitu sosialisasi, pelatihan, penerapan teknologi, pendampingan, dan evaluasi. Metode yang digunakan meliputi ceramah, workshop interaktif, dan pendampingan berkelanjutan. Hasil kegiatan menunjukkan adanya peningkatan pemahaman literasi digital peserta, khususnya terkait etika digital, keamanan data, dan pemanfaatan teknologi untuk publikasi sekolah. Peserta juga mampu menghasilkan berbagai konten kreatif berupa poster, video, dan infografis yang digunakan sebagai media branding sekolah. Selain itu, terbentuknya tim branding sekolah menjadi indikator keberlanjutan program. Kegiatan ini memberikan dampak positif terhadap peningkatan keterampilan digital, kreativitas siswa, serta penguatan citra sekolah di lingkungan masyarakat.
Co-Authors Antonius, Roni Arif Ilham, Muhammad Aritonang, Tri Evalina Barus, Eviyanti Br Chindy L Ritonga Dedi Sinaga, Dedi Erwin Panggabean Eviyanti Br Barus Fahmi, Hasanul Febrian, Tri Benny Fitri Amalia Fitri Amalia Flora Br Lumban Toruan Fristi Riandari Giawa, Evi Ningsih Ana Hasugian, Penda Sudarto Josua, Alpon Khairunnisa, Putri Laksamana Rinaldi Lubis, Risa Kartika M. Kurniawan, M. Muhammad Arifin Muhammad Yamin Nuraisana, Nuraisana Putri Khairunnisa Rahmalya, Nassya Rahman Lubis, Abdul Ramadhan, Alya S. Raphita Sagala, Jijon Rita Hamdani Siahaan, R. Fanry Sihombing, Agus Putra Emas Sijabat, Petti Sijabat, Petti Indrayati Simanjorang, R. Mahdalena Sinaga, Anita Sindar RM T. Annisa Putri Syahada Tampubolon , Sandy Donni Tampubolon, Sandy Donni Utami, Yulia Vinsensia, Desi Virna, Lira Waruwu, Selvia Katarina Zuraidz Al Saukani, Muhammad