Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
9.059
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmiah Informatika Komputer Teknika Bulletin of Electrical Engineering and Informatics Indonesian Journal of Electrical Engineering and Informatics (IJEEI) Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) Jurnal CoreIT JURNAL KAJIAN TEKNIK ELEKTRO JTAM (Jurnal Teori dan Aplikasi Matematika) METHOMIKA: Jurnal Manajemen Informatika & Komputerisasi Akuntansi INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science KACANEGARA Jurnal Pengabdian pada Masyarakat Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika (JANAPATI) IJID (International Journal on Informatics for Development) JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) Jurnal Tekno Kompak TEKNOKOM : Jurnal Teknologi dan Rekayasa Sistem Komputer Jurnal Informatika dan Rekayasa Perangkat Lunak Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science Bubungan Tinggi: Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurnal Manajemen Informatika Jayakarta International Journal Software Engineering and Computer Science (IJSECS) Berdikari : Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat ABDINE Jurnal Pengabdian Masyarakat Malcom: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Technology and Informatics Insight Journal KAMI MENGABDI Journal of Data Science Theory and Application Journal of Digital Business and Management Prosiding Seminar Nasional Rekayasa dan Teknologi (TAU SNAR- TEK) Jurnal Indonesia : Manajemen Informatika dan Komunikasi Edusight International Journal of Multidisciplinary Studies (EIJOMS) International Journal of Law Social Sciences and Management Computer Journal
Tundo, Tundo
Unknown Affiliation
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Medicine & Pharmacology Social Sciences Transportation Other

Published : 86 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 86 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
Pelatihan Penggunaan Tools WEKA untuk Kepentingan Proses Data Mining di ITS NU Pekalongan Tundo Tundo; Mesra Betty Yel; Nandang Sutisna; Kastum Kastum; Sopan Adrianto
ABDINE: Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol. 4 No. 1 (2024): ABDINE : Jurnal Pengabdian Masyarakat
Publisher : Sekolah Tinggi Teknologi Dumai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52072/abdine.v4i1.826

Abstract

Pada pelatihan ini, penggunaan WEKA akan fokus dalam hal data mining, yang artinya pengelolahan data dan menggali data menjadi suatu knowledge dan visualisasi yang memberikan manfaat informasi yang berguna. Banyak cara dalam mengelolah data dan menggali data untuk dijadikan sebuah visual, salah satunya dengan menggunakan aplikasi WEKA, dimana cara ini juga membantu mahasiswa dalam menentukan tema skripsi yang didalamnya mengandung algoritma dan metode data mining. Bentuk cara dalam membantu mahasiswa tersebut, salah satunya yaitu memberikan pelatihan penggunaan aplikasi WEKA untuk membantu mahasiswa dalam mengelolah data dan menggali data menjadi sebuah visual dan knowledge. Pelatihan dilakukan di ITS NU Pekalongan dengan tujuan menambahkan wawasan baru kepada seluruh mahasiswa terkait proses pembuatan visualisasi data dengan WEKA. Kegiatan pelatihan ini masih fokus ke pembuatan visualisasi data berupa rule dari algoritma decision tree J48. Kegiatan dilaksanakan dalam bentuk pendampingan dan praktik dalam penggunaan aplikasi WEKA mulai dari penyampaian materi data mining dan tools WEKA, dilanjutkan praktik cara membuat visualisasi data berupa rule otomatis. Berdasarkan hasil kuesioner menunjukkan bahwa 92% peserta merasa WEKA mudah digunakan untuk proses pengolahan data dan menggali data.
IMPLEMENTASI PENGGUNAAN ALGORITMA GREEDY BEST FIRST SEARCH UNTUK MENENTUKAN RUTE TERPENDEK DARI CILACAP KE YOGYAKARTA Raden Dewa Saktia Purnama; Faridatun Nisa; Tundo Tundo; Khafid Nurohman; Fakhrurrofi Fakhrurrofi; Lutfi Nugrahaini; Dalail Dalail
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol 12, No 2 (2024)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v12i2.4068

Abstract

Abstrak. Saat kita berencana untuk melakukan perjalanan, pertimbangan mengenai rute perjalanan menjadi hal yang umum dipertimbangkan. Oleh karena itu, perlu dipikirkan opsi perjalanan yang optimal dari satu tempat ke tujuan, terutama jika menuju destinasi wisata, agar perjalanan dapat diselesaikan dengan efisien. Selain itu, aspek waktu juga harus diperhitungkan agar tidak menghabiskan terlalu banyak waktu dalam perjalanan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menemukan rute alternatif terpendek dari UNUGHA Cilacap (node 1) ke Titik Nol Kilometer Yogyakarta (node 83), dengan mempertimbangkan faktor jarak dan waktu menggunakan algoritma greedy. Untuk menentukan rute perjalan dengan jarak terpendek dan waktu yang cepat dapat dilakukan dengan menggunakan solusi pendekatan algoritma greedy. Algoritma Greedy membentuk solusi langkah perlangkah dan terdapat beberapa pilihan yang meberikan hasil terbaik dengan membuat pilihan optimum lokal pada setiap langkah sehingga diperoleh solusi optimum global. Metode pengumpulan data menggunakn teknik dasar studi literatur, observasi dan memahami permasalahan objek penelitian selanjutnya dilakukan alur penelitian untuk memudahkan dalam implementasi analisa pemilihan rute. Berdasarkan hasil dan pembahasan pada objek penelitian diperoleh pencarian rute terpendek dari node 1 menuju node 83 dengan jarak 345,8 kilometer merupakan alternif terbaik dari 3 rute alternatif.Abstract. When we plan to travel, it is common to consider the route. Therefore, it is necessary to think about the optimal travel options from one place to the destination, especially if it is to a tourist destination, so that the journey can be completed efficiently. In addition, the time aspect must also be taken into account so as not to spend too much time travelling. The purpose of this research is to find the shortest alternative route from UNUGHA Cilacap (node 1) to Yogyakarta Kilometer Zero Point (node 83), by considering the distance and time factors using the greedy algorithm. To determine the travel route with the shortest distance and fast time can be done by using the greedy algorithm approach solution. The Greedy Algorithm forms a step-by-step solution and there are several options that give the best results by making local optimum choices at each step so that a global optimum solution is obtained. The data collection method uses the basic techniques of literature study, observation and understanding the problems of the research object, then the research flow is carried out to facilitate the implementation of route selection analysis. Based on the results and discussion of the research object, it was found that searching for the shortest route from node 1 to node 83 with a distance of 345.8 kilometers was the best alternative out of 3 alternative routes.
Sebuah Penerapan Metode Naïve Bayes dalam Klasifikasi Masyarakat Miskin pada Desa Tanjungsari Tundo Tundo; Mesra Betty Yel; Veri Arinal; Bobby Arvian James; Andi Saidah
Jurnal Informatika dan Rekayasa Perangkat Lunak Vol 6, No 1 (2024): Maret
Publisher : Universitas Wahid Hasyim

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36499/jinrpl.v6i1.9799

Abstract

The main problem in efforts to reduce poverty today is related to the fact that economic growth is not spread evenly. The research will carry out classification based on data on poor residents obtained from Tanjungsari Village, Kajen District using data mining techniques. The attributes that will be used in classifying residents are Education, Occupation, Income, Dependents, Electricity Power, Home Ownership Status. The method that will be used is the Naïve Bayes Classifier method, which is one of the classification techniques in data mining. The expected result of this research is to obtain information/data regarding determining poverty in the Tanjungsari Village community which can be used by the district government to design strategies to improve community welfare. The classification system for the poor population of Tanjungsari Village is based on the results of confusion matrix testing, using the Naïve Bayes classification method based on test data taken from the research object, obtaining an accuracy rate of 83%, a recall value of 100%, a precision of 83%, and an error rate of 17%.
Data Mining Modeling Using the K-Means Algorithm to Analyze the Impact of New Media on Early Childhood Psychology at Bimba Rainbow Kids Sukmajaya Sugiyono; Haryati; Sarimole, Frencis Matheos; Tundo
International Journal Software Engineering and Computer Science (IJSECS) Vol. 4 No. 2 (2024): AUGUST 2024
Publisher : Lembaga Komunitas Informasi Teknologi Aceh (KITA)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35870/ijsecs.v4i2.2874

Abstract

New media, particularly the internet, has become an integral aspect of contemporary life, fundamentally altering the ways in which individuals interact, learn, play, and access information. The continuous evolution of new media, driven by technological advancements, exerts a profound influence on its users, with implications that span various dimensions of human experience. This study aims to analyze and classify the psychological impact of new media on early childhood, specifically within the context of Bimba Rainbow Kids Sukmajaya, utilizing the K-Means data mining method. This research employs a qualitative approach to uncover the underlying factors that shape the psychological effects observed in young children. The anticipated outcomes of this study are expected to contribute significantly to the academic discourse on the influence of new media on early childhood psychology. Moreover, the findings hold potential relevance for educators, parents, teachers, policymakers, and the general public who are invested in comprehending the broader implications of new media on the psychological development of early childhood
The WASPAS Method in Determining BSM Recipients Objectively Tundo, Tundo; Wijonarko, Panji; Raffiudin, Muhammad
IJID (International Journal on Informatics for Development) Vol. 12 No. 1 (2023): IJID June
Publisher : Faculty of Science and Technology, UIN Sunan Kalijaga Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.14421/ijid.2023.4089

Abstract

This research was conducted due to complaints from several parents regarding the determination of BSM at SDN Karanganyar 02 which still contains subjectivity in its selection so that some students are less fortunate. SDN Karanganyar 02, once a year always carries out activities related to determining the selection of BSM recipients. With this activity, it is hoped that students who are underprivileged but have fairly good achievements can receive this BSM so that the activities they carry out do not feel burdened with financial needs. The fact is that in institutions there are still many students who do not get BSM, even though according to the requirements these students should be eligible to get BSM. So in the selection that occurs there is a very irrational subjectivity. To solve this problem, the researcher tries to make a solution through an application that applies the Weight Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS) method, which is a method of determining with predetermined criteria. The criteria in question are activities, achievements, report cards, parental income, home conditions, and parental dependents. After analyzing and implementing the WASPAS Decision Support System, it was found that the results were detrimental to students where the criteria scores and final determination were lower than some other students, but the SD carried out an assessment by obtaining BSM. To prevent this incident from recurring, WASPAS is very capable of answering objective determinations with the results obtained at 79.88% and the previous subjective determination at 20.12%.
Penentuan Penerima BSM untuk Menghindari Subyektivitas Penerima Berdasarkan Metode Decision Support System VIKOR Tundo, Tundo; Dewantara, Rizki
Prosiding TAU SNARS-TEK Seminar Nasional Rekayasa dan Teknologi Vol. 3 No. 1 (2024): Prosiding TAU SNARS-TEK Seminar Nasional Rekayasa dan Teknologi 2024
Publisher : Fakultas Teknik dan Teknologi - TANRI ABENG UNIVERSITY

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47970/snarstek.v2i1.578

Abstract

Penelitian ini dilakukan karena adanya keluhan dari beberapa orang tua siswa mengenai keputusan BSM di SDN Kalanganyar ABC, namun ada beberapa siswa yang kurang mampu karena pilihan BSM masih subjektif. SDN Kalanganyar ABC selalu mengadakan kegiatan terkait penerimaan BSM setiap satu tahun sekali. Kegiatan ini diharapkan juga dapat memberikan manfaat bagi siswa-siswa yang tidak mampu namun memiliki nilai sangat baik sehingga dapat melakukan kegiatan tanpa terbebani oleh kebutuhan finansial. Faktanya masih banyak siswa yang tidak menerima BSM, padahal sesuai persyaratan, pelajar tersebut seharusnya berhak menerima BSM. Oleh karena itu, terdapat subjektivitas yang sangat tidak rasional dalam pemilihan yang sedang berlangsung. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, peneliti mencoba mengembangkan aplikasi yang menerapkan metode Vise Kriterijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje (VIKOR), yaitu metode yang mengambil keputusan berdasarkan kompromi kriteria yang rasional. Kriteria tersebut meliputi raport siswa, pendapatan orang tua, prestasi akademik, tanggungan, keadaan rumah, kerabat orang tua, dan keaktifan. Dari hasil analisis dan penerapan sistem pendukung keputusan VIKOR, diperoleh hasil subyektif bagi siswa yang standar evaluasi dan keputusan akhirnya lebih rendah dibandingkan beberapa siswa lainnya, namun pihak sekolah memberikan rekomendasi BSM. Untuk mencegah terulangnya kejadian tersebut, VIKOR mampu menjawab temuan objektif dengan hasil 77,44% dengan temuan subjektif sebesar 22,56% pada sistem terdahulu.
MENUJU INTERNET SEHAT: MENDORONG KESADARAN MASYARAKAT DALAM PENGGUNAAN SOSIAL MEDIA DAN KEAMANAN TRANSAKSI DIGITAL Wijonarko, Panji; Salam, Abdus; Tundo, Tundo; Tampubolon, Parlindungan; James, Bobby Arvian; Akbar, Rasyan; Maharani, Shinta Aulia; Tasti, Andi Thalita
BERDIKARI Vol 7, No 1 (2024): Vol 7, N0 1 (2024): Jurnal Berdikari
Publisher : Universitas 17 Agustus 1945 Jakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52447/berdikari.v7i1.7648

Abstract

Perkembangan teknologi informasi dan komunikasi telah membawa perubahan mendasar dalam berbagai aspek kehidupan manusia. Teknologi informasi sekarang ini sudah banyak digunakan oleh masyarakat, baik anak-anak, remaja, maupun orang tua. Di tengah maraknya perkembangan tersebut, media sosial dan transaksi digital telah menjadi bagian integral dari rutinitas sehari-hari masyarakat modern, salah satunya adalah kalangan remaja. Remaja dan internet saat ini menjadi sangat dekat satu sama lain dan tidak dapat dipisahkan. Ibarat pisau bermata dua, di satu sisi internet bisa digunakan untuk kegiatan positif dan di sisi lainnya internet dapat merusak tatanan kehidupan bermasyarakat jika digunakan untuk hal-hal yang negatif. Pengabdian kepada masyarakat ini dilakukan di SMPN 2 Muara Gembong, Desa Jayasakti, Kecamatan Muara Gembong, Kabupaten Bekasi, Jawa Barat. Masyarakat di Desa Jayasakti khususnya Siswa/I SMPN 2 Muara Gembong memiliki permasalahan terkait minimnya literasi mengenai internet sehat serta kurangnya pengetahuan tentang risiko online, termasuk resiko privasi dan keamanan yang dapat membuat penduduk desa tidak waspada terhadap ancaman yang mungkin timbul dari aktivitas online. Pengabdian dilakukan sebagai upaya untuk membangun kesadaran masyarakat khususnya Siswa/I SMPN 2 Muara Gembong mengenai pentingnya penggunaan internet yang sehat dan bijaksana.
Prediction of palm oil production using hybrid decision tree based on fuzzy inference system Tsukamoto Tundo, Tundo; Saifullah, Shoffan; Yel, Mesra Betty; Irawansah, Opi; Mubarak, Zulfikar Yusya; Saidah, Andi
Bulletin of Electrical Engineering and Informatics Vol 13, No 6: December 2024
Publisher : Institute of Advanced Engineering and Science

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.11591/eei.v13i6.7773

Abstract

This research addresses the challenge of optimizing rule creation for palm oil production at PT Tapiana Nadenggan. It deals with the complexity of diverse agricultural variables, environmental factors, and the dynamic nature of palm oil production. The existing problem lies in the limitations of conventional decision tree models—J48, reduced error pruning (REP), and random—in capturing the nuanced relationships within the intricate palm oil production system. The study introduces hybrid decision tree models—specifically J48-REP, REP-Random, and Random-J48—to address this challenge via combination scenarios. This approach aims to refine and update the rule creation process, enabling the recognition of nuanced performance processes within the selected decision tree combinations. To comprehensively tackle this challenge and problem, the study employs Tsukamoto’s fuzzy inference system (FIS) for a sophisticated performance comparison. Despite the complexity, intriguing results emerge after the forecasting process, with the standalone J48 decision tree achieving 85.70% accuracy and the combined J48-REP excelling at 93.87%. This highlights the potential of decision tree combinations in overcoming the complexities inherent in forecasting palm oil production, contributing valuable insights for informed decision-making in the industry.
Penerapan Algoritma Naïve Bayes Dalam Mengetahui Pola Pengguna Keluarga Berencana Pada Tempat Praktek Mandiri Bidan (TPMB) Lilik Faiqoh Sugiono, Sugiono; Marliani, Tiara; Sarimole, Frencis Matheos; Tundo, Tundo
CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) Vol 9, No 2 (2024): July 2024
Publisher : Universitas Negeri Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24114/cess.v9i2.61406

Abstract

Seiring kemajuan teknologi dan informasi yang semakin berkembang, dan menjadikan masyarakat paham akan pentingnya segala informasi, termasuk tentang Keluarga Berencana atau KB. Berdasarkan observasi dan wawancara dengan bidan Lilik Faiqoh bahwa yang menjadi masalah kurangnya penyuluhan terhadap masyarakat, supaya masyarakat paham apa saja alat kontrasepsi yang ada di TPMB Lilik Faiqoh Jakarta Timur. Untuk mengatasi masalah tersebut, maka Algoritma Naïve Bayes merupakan salah satu algoritma machine learning yang dapat digunakan untuk mengklasifikasikan data. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menentukan penerapan Algoritma Naïve Bayes dalam mengetahui pola pengguna Keluarga Berencana pada TPMB Lilik Faiqoh dengan mencakup identifikasi jenis kontrasepsi (KB) yang paling sering digunakan. Kemudian untuk data Keluarga Berencana ini akan dilakukan dengan proses penerapan metode CRISP-DM. Penelitian ini diharapkan dapat meningkatkan layanan TPMB Lilik Faiqoh dan memberikan manfaat yang lebih besar bagi masyarakat setempat dalam hal penyediaan layanan kesehatan.
Sentiment Analysis of Cigarette Use Based on Opinions from X Using Naive Bayes and SVM Tundo; Eldina, Ratih; Setiawan, Kiki; Fajri, Raisah
Jurnal Indonesia : Manajemen Informatika dan Komunikasi Vol. 5 No. 3 (2024): September
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM) STMIK Indonesia Banda Aceh

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35870/jimik.v5i3.947

Abstract

The research employs Naive Bayes and Support Vector Machine (SVM) classification techniques to analyze attitudes toward cigarette consumption based on Twitter user opinions. Twitter, being one of the most popular social media platforms, serves as an excellent source for gauging public sentiment on various issues, including cigarette smoking, referred to here as "X." The diverse array of opinions poses a challenge for accurate sentiment classification. This study evaluates the effectiveness of the Naive Bayes and SVM algorithms in categorizing sentiment as positive, negative, or neutral. Data is collected through web scraping, and preprocessing steps such as text cleaning, tokenization, and stemming are implemented. The performance of the classification is assessed using metrics like accuracy, precision, recall, and F1-score. The results indicate that SVM outperforms Naive Bayes in sentiment analysis related to cigarette use. These findings provide new insights into public opinion and aim to assist policymakers in developing effective tobacco control strategies.
Co-Authors Abdus Salam, Abdus Ahmad Satria Rizqi Maula Akbar, Rasyan Akbar, Riolandi Akbar, Yuma Alief Prima Gani Amelia, Ika Arinal, Veri Arvianto, Ramdani Aryanti, Putri Gea Aula, Raisah Fajri Aulia Nur Septiani Azhar, Anisah Nurul Betty Yel, Mesra Betty Yel, Mesra Bobby Arvian James Dadang Iskandar Mulyana` Dalail Dalail Dalail, Dalail Devia, Elmi Dewantara, Rizki Dewanti, Elsa Mayorita Dharmawan, Tio Doni Kurniawan Doni Kurniawan Eldina, Ratih Enny Itje Sela Fakhrurrofi Fakhrurrofi Fakhrurrofi, Fakhrurrofi Faldo Satria Faridatun Nisa Gatra, Rahmadhan Hadi Gunawan, Hadi Haryati Heri Mahyuzar Heri Mahyuzar James, Bobby James, Bobby Arvian Januarsyah, Firly Joko Sutopo Julianda, Rindy Junaidi Junaidi Kasiono, Roy Kastum Kastum Kastum, Kastum Kevin Arya Josaphat Sitompul Khafid Nurohman Khana, Rajes Laras Sitoayu Lutfi Nugrahaini M. A. Burhanuddin Maharani, Delia Maharani, Shinta Aulia Mahardika, Fajar Mahyuzar, Heri Marliani, Tiara Marthy, Nicola Mohd Khanapi Abd Ghani Mubarak, Zulfikar Yusya Muhammad Nurdin Muhammad Syazidan Nabilah, Laila Nandang Sutisna Nisa, Faridatun Nizar, Amin Nugraha, Pramudya Nugrahaini, Lutfi Nugroho, Agung Yuliyanto Nugroho, Wisnu Dwi Nuradi, Fahmi Nurohman, Khafid Opi Irawansah, Opi Paidi, Imam Prayogo, Fadillah Abi Priyanto, Imansyah Purnasiwi, Rona Guines Purwasih, Intan Putri Wibowo, Salsabila Qolbi, Rofika Rachmat Hidayat Insani Rachmawati, Dea Noer Raden Dewa Saktia Purnama Raffiudin, Muhammad Raihanah, Syifa Ramadhan, Abhirama Huga Ramadhani, Devika Azahra Rasiban Ridho Akbar Rizki Maulana, Rizki Romadan, Diva Putra Saidah, Andi Saifullah, Shoffan Saktia Purnama, Raden Dewa Sarimole, Frencis Matheos Setiawan, Kiki Shofwatul ‘Uyun Sodik Sopan Adrianto SOPAN ADRIANTO Sri Lestari Sugeng Sugiono Sugiono Sugiyono Sugiyono Sugiyono Suropati, Untung Sutisna, Nandang Syani, Muhammad Tampubolon, Parlindungan Tasti, Andi Thalita Tiara Ratu Alifia Tresia, Eflin Tri Wahyudi Tundo Tundo Untung Suropati Wafiqi, Achmad Ulul Azmi Wagiman, Wagiman Waloeya, Farhan Adriansyah Wijonarko, Panji Yacob, Galih Satria