Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.727
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Proceeding of the Electrical Engineering Computer Science and Informatics Indonesian Journal on Software Engineering (IJSE) Perspektif : Jurnal Ekonomi dan Manajemen Universitas Bina Sarana Informatika Jurnal Teknik Komputer AMIK BSI Jurnal Khatulistiwa Informatika JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer) Bina Insani ICT Journal JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA Information System for Educators and Professionals : Journal of Information System Compiler Technologia: Jurnal Ilmiah CERMIN: Jurnal Penelitian Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi Jurnal Sistem Informasi Abditeknika - Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Simpatik: Jurnal sistem Informasi dan Informatika Profitabilitas Jurnal Interkom : Jurnal Publikasi Ilmiah Bidang Teknologi Informasi dan Komunikasi Academic Journal of Computer Science Research (AJCSR) SAINSTECH: Jurnal Penelitian dan Pengkajian Sains dan Teknologi INFORMATION SYSTEM FOR EDUCATORS AND PROFESSIONALS : Journal of Information System SmartComp
Abdussomad, Abdussomad
Universitas Bina Sarana Informatika
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Mechanical Engineering Social Sciences Other

Published : 27 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 27 Documents
Search

 1   2   3 
Implementasi Sistem Informasi Jadwal Bimbingan Perkawinan Pada Bimas Islam Kementerian Agama Kabupaten Karawang Maulana, Fikri; Abdussomad, Abdussomad; Kurniawan, Ilham; Wibowo, Agung
Simpatik: Jurnal Sistem Informasi dan Informatika Vol. 5 No. 1 (2025): Juni 2025
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/simpatik.v5i1.8895

Abstract

Penggunaan teknologi informasi, dan komunikasi kini semakin berkembang di berbagai bidang dan kalangan. Salah satunya pada organisasi.Permasalahan yang terjadi pada Divisi Bimbingan Masyarakat yaitu adalah pembuatan laporan dari setiap cabang memiliki format yang sama namun setiap administrasi yang beroperasi terkadang membuat laporan dengan isi data yang tidak seragam atau tidak sama formatnya sehingga ketika laporan diserahkan ke Kementerian Agama Karawang.Pada pengembangan penulis menggunakan metode air terjun (WaterFall) menurut Rosa dan M. Shalahuddin (2013:28) atau alur hidup klasik (classic life cycle). Model air terjun menyediakan pendekatan alur hidup perangkat lunak secara sekuential atau terurut dimulai dari analisis, desain, pengkodean, pengujian, dan tahap pendukung (support). (Tabrani, 2018). Sistem dapat dapat mengelola data users, data fasilitator, data laporan bimbingan perkawinan, data KUA, data jadwal bimbingan perkawinan, data calon pengantin, data narasumber. Penelitian ini bertujuan untuk memperbaiki sistem pembuatan jadwal bimbingan perkawinan yang saat ini digunakan pada Bimas Islam Kementerian Agama Kabupaten Karawang dan Kantor Urusan Agama setiap Kecamatan di Kabupaten Karawang dengan menggunakan program berbasis website sehingga dapat mempermudah dalam pengelolaan data.
Implementasi Algoritma Random Forest Untuk Menentukan Penerima Bantuan Raskin Kurniawan, Ilham; Buani, Duwi Cahya Putri; Abdussomad, Abdussomad; Apriliah, Widya; Saputra, Rizal Amegia
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 2: April 2023
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.20236225

Abstract

Kemiskinan adalah salah satu perhatian mendasar dari setiap pemerintah. Program Beras Keluarga Miskin (Raskin) merupakan  salah satu program pemerintah. Skema raskin mempunyai tujuan meminimalisir beban rumah tangga tidak mampu sebagai bentuk bantuan untuk menaikkan ketahanan pangan melalui perlindungan sosial. Tujuan penelitian ini adalah menemukan akurasi tertinggi di antara algoritma klasifikasi prediktif yang diusulkan penerima bantuan raskin menggunakan tools python machine learning dan di implementasikan melalui suatu website. Klasifikasi adalah metode penambangan data yang menentukan kategori pada kelompok data untuk mendukung prediksi dan analisa yang semakin akurat. Beberapa algoritma klasifikasi pembelajaran mesin seperti, SVM, NB dan RF, digunakan pada penelitian ini demi menentukan penerima bantuan raskin. Eksperimen dilakukan menggunakan dataset Raskin Kelurahan Gunungparang, Kota Sukabumi yang bersumber dari Kelurahan Gunungparang. Kinerja algoritma klasifikasi dievaluasi dengan beragam metrik seperti Precision, Accuracy, F-Measure, dan Recall. Akurasi diukur melalui contoh yang dikelompokan dengan benar atau salah. Hasil yang diperoleh menunjukkan algoritma klasifikasi RF memiliki nilai precision, recall, f-measure dengan nilai 97%, nilai accuracy sebesar  97,26% dan nilai ROC 0,970, lebih baik dari algoritma klasifikasi lainnya yaitu perbedaan sebesar 5,11% dengan algoritma klasifikasi support vector machine dan 8,87% dengan algoritma klasifikasi naive bayes. Akurasi sangat baik digunakan sebagai acuan kinerja algoritma apabila jumlah False Negative dan False Positive jumlah nya mendekati. Hasil penelitian ini dibuktikan secara akurat dan sistematis menggunakan Receiver Operating Characteristic (ROC). Abstract The problem of poverty is one of the fundamental concerns of every government. The Raskin  program is one of the government's programs. The Raskin scheme has the aim of minimizing the burden on poor households in the form of assistance to improve food security by providing social protection. The purpose of this study is to find the highest accuracy among the predictive classification algorithms proposed by Raskin beneficiaries using python machine learning tools and implemented through a website. Classification is a data mining method that determines categories in data groups to support more accurate predictions and analysis. Therefore, three machine learning classification algorithms such as, support vector machine, naive bayes and random forest, were used in this experiment. to determine recipients of Raskin assistance. The experiment was carried out using the Raskin dataset, Gunungparang Village, Sukabumi City, which was sourced from Gunungparang Village. The performance of the classification algorithm is evaluated by various metrics such as Precision, Accuracy, F-Measure, and Recall. Accuracy is measured by correctly and incorrectly grouped samples. The results obtained show that the random forest classification algorithm has precision, recall, f-measure values with a value of 97%, an accuracy value of 97.26% and an ROC value of 0.970, better than other classification algorithms, namely the difference of 5.11% with the support vector classification algorithm. machine and 8.87% with naive bayes classification algorithm. Very good accuracy is used as a reference for algorithm performance if the number of False Negatives and False Positives is close. These results were proven accurately and systematically using Receiver Operating Characteristics (ROC).
Implementation of the Decission Tree Algorithm to Determine Credit Worthiness Abdussomad, Abdussomad; Kurniawan, Ilham; Wibowo, Agung
Compiler Vol 12, No 2 (2023): November
Publisher : Institut Teknologi Dirgantara Adisutjipto

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.28989/compiler.v12i2.1911

Abstract

Credit is a loan from a bank that needs to be repaid with interest. In practice, problematic credit or bad credit often occurs due to less thorough credit analysis in the credit granting process, or from bad customers. This research aims to predict creditworthiness using the Decision Tree Classification Algorithm and find a solution for determining it. This research uses the CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) method. This research method tests the effects of using the decision tree, Support Vector Machine, and Naïve Bayes model with the Decision Tree Classification Algorithm. The decision tree classification algorithm accurately analyzed problem loans and non-problem debtors at 93.49%. The decision tree algorithm test results are better than the support vector machine by 3.45%, and naïve bayes by 13.03%. The results of our study were also 4.16% better than the previous study. This research has also implemented the selected model in the form of website application deployment.
Meningkatkan Potensi Desa Guna Menjadi Desa Wisata Yang Bersih Dan Asri Pada Desa Dewisari Karawang Basri, Hasan; Suharyanto, Suharyanto; Adiwiharja, Cep; Baidawi, Taufik; Arifin, Yoseph Tajul; Saefudin, Dede Firmansyah; Abdussomad, Abdussomad; Apriliah, Widya
Abditeknika Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol. 1 No. 1 (2021): April 2021
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/abditeknika.v1i1.218

Abstract

Sejak bergulirnya program Citarum Harum Tahun 2018 yang bertujuan untuk memulihkan Daerah Aliran Sungai(DAS) yang tercemar. Pemerintah menggiatkan program pembersihan Citarum dengan melibatkan seluruh elemen termasuk insan akademik. Kegiatan pengabdian Masyarakat dan Pelaksanaan Hibah KKN Citarum Harum berlokasi di sektor 19 daerah Desa Dewi Sari Kawasan Rengasdengklok Kab. Karawang, Jawa Barat. Dilapangan kita menemukan banyak masalah yang harus diselesaikan. Seperti banyaknya sampah yang dibuang di bantaran kali, kondisi pinggiran citarum yang gersang, adanya usaha masyarakat pengrajin Batu Bata Merah di bantaran sungai dekat tanggul, sebagian masyarakat yang melakukan MCK disekitar bantaran sungai karena minimnya edukasi. Melihat masalah yang ada, Dosen serta Mahasiswa Universitas Bina Sarana Informatika bekerjasama dengan pemerintah Desa Dewi Sari melakukan pendekatan dengan cara Edukasi Mengelola sampah dengan mengadakan Workshop Bank Sampah dari Komunitas Bank Sampah La Tanza, Melakukan Aksi bersih-bersih disekitar Bantaran Citarum, membuat tempat pembuangan Sampah (TPS), melakukan penghijauan di area bantaran sungai serta edukasi berprilaku hidup bersih ke Masyarakat. Diharapakan dengan kegiatan ini bisa terciptanya masyarakat yang sadar akan lingkungannya dan sungai Citarum yang ada sekarang bisa terjaga dan terawat dari generasi ke generasi.
Implementasi Model Rapid Application Development untuk Aplikasi Pelayanan Jasa Maintenance Pada PT. Dwi Tirtamas Tekhnik Karawang Apriliah, Widya; Agrelia, Priska; Kurniawan, Ilham; Abdussomad, Abdussomad; Priska Agrelia
PROFITABILITAS Vol 2 No 1 (2022): JURNAL PROFITABILITAS
Publisher : Sistem Informasi Akuntansi Kampu Kabupaten Karawang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/profitabilitas.v2i1.1290

Abstract

Information is one of the important things that affect the development of business activities in the business sector, whether it's a service business or non-service, To realize this, currently in all aspects of the business field, there is no need to apply technology to produce information and support data processing in its business processes. In service, it also requires the support of an information system to facilitate data processing and effectiveness in providing services. At PT. Dwi Tirtamas The current technique requires an information system to be applied to maintenance service business activities to facilitate data processing, report presentation, information delivery and make it easier to provide maintenance services to customers. Therefore, in this research, an information system will be designed and built for maintenance services at PT. Dwi Tirtamas Karawang Technique. The software development model used in this study is the RAD (Rapid Application Development) model and the programming language for building an information system for maintenance services using the Java programming language.
Prediksi Risiko Tekanan Darah Tinggi dengan Menerapkan Artificial Neural Network Ilham Kurniawan; Abdussomad, Abdussomad; Wibowo, Agung
TEMATIK Vol. 12 No. 2 (2025): Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) - Desember 2025
Publisher : LPPM POLITEKNIK LP3I BANDUNG

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.38204/tematik.v12i2.2663

Abstract

Hypertension is a chronic disease that serves as a major risk factor for cardiovascular disorders and requires early detection to prevent serious complications. This study aims to develop an Artificial Neural Network (ANN) model for binary classification of individuals with and without hypertension. The training data were used to train the model while monitoring the accuracy and validation loss metrics, whereas model performance was evaluated using accuracy, precision, recall, and F1-score metrics. The results indicate that the ANN model achieved an accuracy of 87.8%, demonstrating a balanced ability to identify both hypertensive and non-hypertensive patients. The confusion matrix shows a high number of correct predictions in both classes, confirming the model’s effectiveness in supporting binary classification for health data. These findings suggest that ANN has the potential to serve as an effective approach to support medical decision support systems, particularly in the early detection of hypertension and in reducing long-term complication risks through more timely interventions.
Penerapan Metode Waterfall Pada Sistem Informasi Perpustakaan Desa Pebayuran Kabupaten Bekasi Tabrani, Muhamad; Abdussomad, Abdussomad; Sopandi, Robi
Smart Comp :Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 11, No 1 (2022): Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/smartcomp.v11i1.2939

Abstract

Perpustakaan sebagai bagian dari lembaga pendidikan dituntut untuk menyediakan segala sumber informasi yang dibutuhkan dalam proses belajar mengajar. Untuk meningkatkan layanan sumber informasi di perpustakaan dibutuhkan sistem informasi agar pelayanan lebih efektif dan efisien. Tidak hanya pendidikan saat ini beberapa desa sudah memiliki perpustakaan desa salah satunya desa Karang Harus kabupaten Bekasi. Perpustakaan desa Pebayuran merupakan fasilitas yang diberikan oleh pemerintah tingkat desa guna mendukung proses belajar serta mendapatkan pengetahuan umum lebih bagi masyarakat desa khususnya Desa Pebayuran.  Saat ini proses berjalan di perpustakaan pengolahan data mulai dari pendaftaran keanggotaan, transaksi peminjaman serta pengembalian buku masih dilakukan secara manual sehingga proses pendaftaran membutuhkan waktu dalam registrasi anggota baru serta proses pencarian data anggota yang lama, pada proses peminjaman dan pengembalian juga masih dilakukan secara manual sehingga seringkali terjadi manipulasi data yang mengakibatkan buku yang tersedia di catatan tidak sesuai dengan buku yang ada di perpustakaan. Untuk meminimalisir kendala pada perpustakaan daerah diperlukanya sistem informasi yang terkomputerisasi, Sehingga dalam pengelolaan perpustakaan lebih efektif dan efisien. Dalam pengembangan sistem informasi perpustakaan penulis menggunakan metode waterfall dengan mengimplementasikan metode waterfall dapat memudahkan perancangan website perpustakaan mengingat metode terdiri dari proses analisis, desain, pengkodean, pengujian sehingga mempermudahkan dalam proses pembuatan dan proses pengawasan sampai dengan proses pengimplemantasian website perpustakaan desa Pebayuran.
Co-Authors Agrelia, Priska Agung Wibowo Akmaludin Akmaludin Akmaludin Akmaludin, Akmaludin Andi Taufik Asep Asep Burhanudin Zali Cep Adiwiharja Dede Firmansyah Saefudin Dewi Yuliandari Diah Wijayanti Dila Delia Fadilah Duwi Cahya Putri Buani Eka Fitriani Eko Haryadi Eko Haryadi Eriska Sinurat Fikri Maulana, Fikri Gata, Windu Grace Gata, Grace Hamzah, Zainul Hardiyanto Hardiyanto Hasan Basri Hasan Basri Ilham Kurniawan Ilham Kurniawan Ilham Kurniawan Mike Amelia Miranti Miranti Muhamad Tabrani, Muhamad Muhammad Tabrani Nia Kusuma Wardhani Nopitasari Nopitasari Prasetyo, Basuki Hari Priska Agrelia Ratih Kurnia Rizal Amegia Saputra Robi Robi robi sopandi Royadi - Siswanto, Siswanto Suharyanto Suharyanto Suharyanto Syafrianto Syafrianto Tabrani, Muhamad Taufik Baidawi, Taufik Widya Apriliah Widya Apriliah, Widya Windu Gata Yoseph Tajul Arifin