Articles
<![CDATA[Analisis Evaluasi Kinerja Akademik Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika Universitas Mulawarman menggunakan Algoritma CART ]]>
<![CDATA[Alfan Nurfaizin]]>;
<![CDATA[Nataniel Dengen]]>;
<![CDATA[Herman Santoso Pakpahan]]>
<![CDATA[ Jurnal Rekayasa Teknologi Informasi (JURTI) Vol 4, No 2 (2020): Jurnal Rekayasa Teknologi Informasi (JURTI) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Mulawarman ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.30872/jurti.v4i2.1256
<![CDATA[Selama mahasiswa berada di perguruan tinggi tentunya telah menghasilkan informasi yang sangat banyak berupa profil maupun data nilai mahasiswa. Informasi ini dapat dioptimalkan menggunakan algoritma dengan teknik data mining untuk dianalisis guna menemukan pola-pola yang berhubungan dengan kelulusan mahasiswa tersebut. Pada penelitian ini, data mining diterapkan pada model proses Cross Industry Standart Process for Data Mining (CRISP-DM) yang menyediakan proses standar penggunaan data mining pada berbagai bidang. Algoritma yang digunakan adalah Classification and Regression Trees (CART) untuk evaluasi kinerja akademik mahasiswa. Algoritma ini mengolah dataset profil beserta nilai mahasiswa yang berjumlah 158 data. Dataset telah memiliki label predikat kelulusan, yaitu tepat waktu dan terlambat. Adapun variabel yang digunakan yaitu jenis kelamin, umur mahasiswa saat mendaftar, asal daerah, status sekolah asal, jenis sekolah asal, serta indeks prestasi semester 1 hingga 4. Berdasarkan evaluasi yang telah dilakukan menggunakan metode confusion matrix, didapatkan akurasi algoritma sebesar 71,79%. Serta variabel yang paling berpengaruh terhadap kelulusan adalah Indeks Prestasi Semester 2.]]>
<![CDATA[Sistem Informasi Material Pembangunan Sesuai Harga SNI Di Kota Penajam Paser Utara ]]>
<![CDATA[Ayu Puspita Wulandari]]>;
<![CDATA[Nataniel Dengen]]>;
<![CDATA[Herman Santoso Pakpahan]]>
<![CDATA[ Jurnal Rekayasa Teknologi Informasi (JURTI) Vol 1, No 1 (2017): Jurnal Rekayasa Teknologi Informasi (JURTI) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Mulawarman ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (1460.181 KB)
|
DOI: 10.30872/jurti.v1i1.637
<![CDATA[Membangun sebuah sistem informasi, yang akan menjadi alat untuk memberikan informasi-informasi mengenai harga SNI, Sebagai acuan untuk mengetahui harga SNI. dan juga membantu untuk masyarakat dan pemerintah sehingga informasi-informasi harga SNI di Penajam Paser Utara dapat diperoleh dengan mudah. Maka dikembangkanlah aplikasi berbasis web yang menggunakan Bahasa pemrograman, web server-side yang bersifat open source. Dan script yang menyatu dengan html dan berada pada server (server-side HTML embedded scripting). PHP adalah Script yang digunakan untuk membuat halaman webside. Dan juga menggunakan metode Blackbox untuk perancangan data uji yang didasarkan pada spesifikasi perangkat lunak. Adapun model proses perangkat lunak yang digunakan yaitu Waterfall merupakan salah-satu metode pengembangan system informasi yang bersifat sistematis dan skuensial, artinya setiap tahapan dalam metode ini dilakukan secara berurutan dan berkelanjutan.]]>
<![CDATA[Penerapan Algoritma Cart Decision Tree Pada Penentuan Penerima Program Bantuan Pemerintah Daerah Kabupaten Kutai Kartanegara ]]>
<![CDATA[Herman Santoso Pakpahan]]>;
<![CDATA[Fenny Indar]]>;
<![CDATA[Masna Wati]]>
<![CDATA[ Jurnal Rekayasa Teknologi Informasi (JURTI) Vol 2, No 1 (2018): Jurnal Rekayasa Teknologi Informasi (JURTI) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Mulawarman ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (395.209 KB)
|
DOI: 10.30872/jurti.v2i1.1372
<![CDATA[Dalam upaya menurunkan persentase angka kemiskinan, Pemerintah Kabupaten Kutai Kartanegara menetapkan sebuah kebijakan/program dalam bentuk perlindungan dan jaminan sosial melalui pemberian santunan kepada warga tidak mampu (SWTM) salah satunya bantuan untuk lansia. Untuk memudahkan pengelompokan calon penerima bantuan dan mengantisipasi serta mencegah kesalahan dalam menyalurkan dana bantuan maka diterapkan metode data mining teknik klasifikasi yaitu menggunakan algoritma CART untuk mengklasifikasi penerima program bantuan berdasarkan variabel yang ada sehingga akan memberikan hasil yang dapat mempermudah penentuan calon penerima bantuan yang benar-benar layak menerima bantuan dan meringankan tugas Dinas Sosial Kabupaten Kutai Kartanegara. Untuk memperoleh hasil yang diinginkan maka dilakukan lima model percobaan sebesar 55%, 65%, 75%, 85% dan 95% dan dipilihlah model 85% dengan akurasi 98,18% untuk kemudian diimplementasikan ke dalam sebuah aplikasi karena memiliki nilai akurasi lebih tinggi berdasarkan perhitungan confusion matrix dari proses mining yang membandingkan 5 skenario model.]]>
<![CDATA[Sistem Dokumentasi Elektronik (Logbook) Bimbingan Akademik Mahasiswa ]]>
<![CDATA[Richard Giovanni Ardie Wong]]>;
<![CDATA[Andi Tejawati]]>;
<![CDATA[Ummul Hairah]]>;
<![CDATA[Herman Santoso Pakpahan]]>
<![CDATA[ Jurnal Rekayasa Teknologi Informasi (JURTI) Vol 6, No 1 (2022): Jurnal Rekayasa Teknologi Informasi (JURTI) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Mulawarman ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.30872/jurti.v6i1.2346
<![CDATA[Bimbingan akademik merupakan suatu layanan yang diberikan kepada mahasiswa sejak mahasiswa terdaftar sebagai mahasiswa baru hingga mahasiswa dinyatakan lulus. Di dalam kegiatan pembimbingan akademik dibutuhkan dokumentasi berupa dokumentasi dalam bentuk buku bimbingan yang bertujuan memantau perkembangan studi mahasiswa disetiap semester. Sistem informasi merupakan salah satu solusi yang dapat digunakan untuk membantu kegiatan pembimbingan akademik agar lebih terstruktur dan sistematis. Oleh karena itu penelitian ini mengembangkan sebuah sistem electronic logbook bimbingan akademik untuk melakukan monitoring dan evaluasi studi akademik mahasiswa. Metode pengembangan perangkat lunak yang digunakan adalah Waterfall yang menghasilkan sebuah sistem yang dapat memantau dan memberikan informasi secara rinci dan real-time mengenai riwayat studi mahasiswa berdasarkan logbook dan hasil pengujian black box yang telah dilakukan. Hasil penelitian menunjukkan sistem ini dapat meningkatkan efektivitas dan efisiensi proses pembimbingan akademik anatar dosen dan mahasiswa.]]>
<![CDATA[Pengenalan Karakter Tulisan Menggunakan Metode Backpropagation Neural Network ]]>
<![CDATA[Ni’mah Moham]]>;
<![CDATA[Felix Andika Dwiyanto]]>;
<![CDATA[Herman Santoso Pakpahan]]>;
<![CDATA[Islamiyah Islamiyah]]>;
<![CDATA[Hario Jati Setyadi]]>
<![CDATA[ Sains, Aplikasi, Komputasi dan Teknologi Informasi Vol 1, No 2 (2019): Sains, Aplikasi, Komputasi dan Teknologi Informasi ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Mulawarman ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (805.763 KB)
|
DOI: 10.30872/jsakti.v1i2.2601
<![CDATA[Artikel ini bertujuan untuk menjelaskan langkah-langkah kerja metode Backpropagation Neural Network (BPNN) dalam mengenali pola Aksara Lontara Bugis Makassar dan menjelaskan seberapa akurat dalam mengenali pola aksara Lontara Bugis Makassar. Dari hasil pengujian, diperoleh tingkat akurasi sebesar 76.08%, dengan parameter learning rate sebesar 0,02, epoch maksimum sebesar 50 epoch dan hidden layer sebanyak 90 neuron berdasarkan ciri 8. Adapun, performa mean square error (MSE) sebesar 0.00424 telah diperoleh. Namun demikian, waktu yang dibutuhkan saat proses pembelajaran terbilang cukup lama yaitu 16 menit 56 detik. Berdasarkan hasil pengujian metode BPNN dapat direkomendasikan untuk mengenali pola aksara Lontara Bugis Makassar dalam rangka menunjang pembelajaran kepada masyarakat.]]>
<![CDATA[Pengenalan Karakter Tulisan Menggunakan Metode Learning Vector Quantization ]]>
<![CDATA[Dinda Izmya Nurpadillah]]>;
<![CDATA[Haviluddin Haviluddin]]>;
<![CDATA[Herman Santoso Pakpahan]]>;
<![CDATA[Islamiyah Islamiyah]]>;
<![CDATA[Hario Jati Setyadi]]>
<![CDATA[ Sains, Aplikasi, Komputasi dan Teknologi Informasi Vol 1, No 2 (2019): Sains, Aplikasi, Komputasi dan Teknologi Informasi ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Mulawarman ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (793.91 KB)
|
DOI: 10.30872/jsakti.v1i2.2602
<![CDATA[Artikel ini mengimplementasikan metode Learning Vector Quantization (LVQ) dalam mengenali pola aksara Sunda. Berdasarkan hasil eksperimen dengan berbagai parameter seperti learning rate dan jumlah hidden layer maka metode LVQ cukup akurat dalam mengenali pola aksara Sunda dengan nilai akurasi sebesar 6.66% dari data yang berhasil dikenali sebanyak 28 data dengan total data uji sebanyak 42 data dengan variasi learning rate sebesar 0.01 dan jumlah hidden layer sebanyak 90 layer. Hasil akurasi tersebut didapatkan dengan waktu pembelajaran yaitu selama 17 menit 22 detik. Adapun mean square error (MSE) yang dihasilkan sebesar 0.0408. Dari hasil akurasi, MSE dan waktu pembelajaran yang didapatkan maka dapat dikatakan metode LVQ belum optimal dalam memecahkan masalah pengenalan pola terutama aksara Sunda. Teknik optimalisasi kepada proses pembelajaran LVQ dengan algoritma-algoritma optimasi merupakan rencana penelitian selanjutnya.]]>
<![CDATA[Peramalan Curah Hujan Dengan Pendekatan Adaptive Neuro Fuzzy Inference System ]]>
<![CDATA[Chrisman Bonor Sinaga]]>;
<![CDATA[Haviluddin Haviluddin]]>;
<![CDATA[Herman Santoso Pakpahan]]>;
<![CDATA[Anton Prafanto]]>;
<![CDATA[Hario Jati Setyadi]]>
<![CDATA[ Sains, Aplikasi, Komputasi dan Teknologi Informasi Vol 1, No 2 (2019): Sains, Aplikasi, Komputasi dan Teknologi Informasi ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Mulawarman ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (532.746 KB)
|
DOI: 10.30872/jsakti.v1i2.2599
<![CDATA[Analisa peramalan curah hujan yang mendekati kenyataan berdasarkan akurasi yang akurat sangat diperlukan dalam berbagai aktivitas kehidupan manusia. Paper ini bertujuan untuk menerapkan metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) dalam peramalan curah hujan di Kota Samarinda, Kalimantan Timur. Beberapa parameter ANFIS seperti MF (Fungsi Keanggotaan), Input MF type (Tipe Fungsi Keanggotaan), Learning Rate (Step Size), dan rasio data telah digunakan. Berdasarkan hasil percobaan akurasi peramalan yang diperoleh cukup akurat dengan nilai MSE adalah 0.063290962 untuk rasio data 3:2 dan adalah 0.020498283 rasio data 4:1. Hasil ini menunjukkan bahwa metode ANFIS dapat menjadi alternative metode dalam meramalkan curah hujan di Kota Samarinda, Kalimantan Timur.]]>
<![CDATA[Prediksi Tingkat Inflasi Dengan Menggunakan Metode Backpropagation Neural Network ]]>
<![CDATA[Kelvin Wong]]>;
<![CDATA[Aji Prasetya Wibawa]]>;
<![CDATA[Herman Santoso Pakpahan]]>;
<![CDATA[Anton Prafanto]]>;
<![CDATA[Hario Jati Setyadi]]>
<![CDATA[ Sains, Aplikasi, Komputasi dan Teknologi Informasi Vol 1, No 2 (2019): Sains, Aplikasi, Komputasi dan Teknologi Informasi ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Mulawarman ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (436.462 KB)
|
DOI: 10.30872/jsakti.v1i2.2600
<![CDATA[Artikel ini bertujuan untuk memprediksi tingkat inflasi di Kota Samarinda, Kalimantan Timur dengan mengimplementasikan algoritma cerdas, Backpropagation Neural Network (BPNN). Data tingkat inflasi diperoleh dari Biro Pusat Statistik Provinsi (BPS) Kota Samarinda https://samarindakota.bps.go.id/ periode Januari 2012 hingga Januari 2017. Pengukuran akurasi prediksi algoritma BPNN menggunakan metode mean square error (MSE). Berdasarkan hasil percobaan, metode BPNN dengan parameter arsitektur 5-5-5-1; fungsi pembelajaran adalah trainlm; fungsi aktivasi adalah logsig dan purelin; laju pembelajaran adalah 0.1 mampu menghasilkan tingkat kesalahan prediksi yang baik dengan nilai MSE sebesar 0.00000424. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma BPNN ini dapat digunakan sebagai alternatif metode dalam memprediksi tingkat inflasi dalam rangka mendukung pertumbuhan ekonomi yang berkesinambungan sehingga dapat meningkatkan kesejahteraan masyarakat di Kota Samarinda, Kalimantan Timur.]]>
<![CDATA[Pengembangan Modul Pembelajaran Fisika Penambangan Batubara di Formasi Tanjung, Cekungan Barito, Kalimantan Selatan ]]>
<![CDATA[Herman Santoso Pakpahan]]>;
<![CDATA[Lilik Hendrajaya]]>
<![CDATA[ Prosiding SNPBS (Seminar Nasional Pendidikan Biologi dan Saintek) 2016: Prosiding SNPBS (Seminar Nasional Pendidikan Biologi dan Saintek) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Muhammadiyah Surakarta ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (550.082 KB)
<![CDATA[Indonesia merupakan salah satu negara penting penghasil batubara di dunia dengan potensi cadangan terbesar. Salah satu daerah penghasil batubara yang cukup besar di Indonesia adalah Formasi Tanjung, Cekungan Barito, Kalimantan Selatan. Kegiatan penambangan pun tidak lepas dari pengaruh kejadian fisika dari alam yang tidak dapat dikendalikan oleh manusia, sehingga dapat dilakukan penelitian tentang proses fisika dari proses penambangan batubara. Secara mekanika batuan, analisis mekanika batuan pada lapisan batubara dapat dilakukan pada bidang dan ruang. Mekanika batuan ini banyak menggunakan teori elastisitas, plastisitas dan sistem struktur fisika batuan secara eksperimen. Proses fisika pada pengeboran batubara berasal dari hukum Pascal dan suseptibilitas suatu magnet batuannya berpengaruh juga terhadap besarnya intensitas magnetik batuan tersebut. Semakin kecil atau lambat kecepatan gelombang P maka modulus elastisitasnya semakin kecil, batuan yang mempunyai kecepatan gelombang P dan elastisitas paling besar merupakan jenis batuan yang memiliki tingkat kekerasan tinggi dan tidak mudah pecah. Pada proses penggalian dan pengangkutan batubara dianalisis secara fisika dengan menggunakan hubungan gaya (F), massa batuan (m) dan percepatan pengangkutan (a). Proses pembelajaran ini diharapkan dapat memberikan pemahaman kepada masyarakat, khususnya para siswa atau mahasiswa tentang pentingnya belajar dan memahami fisika menuju pengembangan dan pemanfaatan sumber daya alam daerah.]]>
<![CDATA[Pelatihan Pemanfaatan Teknologi Digital Untuk Siswa/I SMAN 1 Marangkayu ]]>
<![CDATA[Muhammad Bambang Firdaus]]>;
<![CDATA[Herman Santoso Pakpahan]]>;
<![CDATA[Anton Prafanto]]>;
<![CDATA[Muh Fathir Fahrezah]]>
<![CDATA[ J-PEMAS - Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol. 4 No. 1 (2023): Jurnal Pengabdian Masyarakat J_PEMAS ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK Amik Riau ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.33372/j-pemas.v4i1.842
<![CDATA[Seiring berkembangnya zaman di era modern ini, Indonesia termasuk salah satu negara yang memiliki masyarakat yang mayoritas aktif dalam menggunakan internet, tetapi perlu di ketahui bahwa 10% masyarakat di Indonesia belum paham dalam menggunakan internet. Masih banyak wilayah di Indonesia yang mengalami keterlambatan masuknya teknologi, contohnya adalah kecamatan Marangkayu yang berada di Kabupaten kutai kartanegara Provinsi Kalimantan Timur. Maka dari itu melalui kegiatan pengabdian masyarakat ini penulis ingin memberikan pelatihan tentang teknologi di era modern seperti saat ini. Khususnya pada Kecamatan Marangkayu Kabupaten Kutai Kartanegara karena menurut kami masih banyak yang belum mengerti tentang teknologi digital contohnya pengoperasian komputer. Disini Penulis ingin berbagi ilmu dan informasi mengenai teknologi digital khususnya bagi siswa dan siswi di SMAN 1 Marangkayu. Pada pelatihan ini, penulis menargetkan 5 pertemuan dengan materi yang akan dibawakan yaitu mulai dari pengoperasian komputer, pemberian materi mengenai penggunaan aplikasi Microsoft Word, Microsoft Excel, Dan Microsoft Power Point. Dengan pelatihan ini diharapkan para siswa dan siswi bisa mengerti tentang pengoperasian komputer, terlebih dalam pengoperasian aplikasi Microsoft Word, Microsoft Excel, Dan Microsoft Power Point]]>
