Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal TAMBORA Jurnal Sains dan Teknologi
Hakim, Lukamanul
Unknown Affiliation
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Industrial & Manufacturing Engineering Mathematics Physics Social Sciences

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
ANALISIS IMPLEMENTASI FULL DAY SCHOOL TERHADAP RESPON ORANG TUA SISWA SEKOLAH DASAR ISLAM TERPADU (SDIT) SAMAWA CENDEKIA KABUPATEN SUMBAWA Saleh, Muhammad; Hakim, Lukamanul
Jurnal TAMBORA Vol. 4 No. 2A (2020): SPECIAL ISSUE INNOVATION MANAGEMENT
Publisher : Wakil Rektor 3, Direktorat Pengabdian kepada Masyarakat dan Publikasi, Universitas Teknologi Sumbawa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36761/jt.v4i2A.775

Abstract

The full day school system is implemented to facilitate students with strategiesand methods that provide active and enjoyable learning. Activitiesfull day learning can build interpersonal intelligence such as sensitivitysocial, social understanding and social communiction (social communication). Researchaims to analyze the implementation of a full day school system for buildinginterpersonal intelligence of students, the role of teachers and school members in buildingstudents' interpersonal intelligence, and the barriers faced by teachers and schools dalancarry out a full day school system. The research method used is a methodqualitative. The population of this study were all students and parents of SDIT studentsSamawa scholars, amounting to 1244 people. The number of samples of this study was 33people from the total population. Data collection techniques, namely documentation, questionnaires, anddocuments from school principals, and teachers. This research data analysis technique appliespercentage descriptive analysis. Based on the results of data analysis that implementationthe full day shool system to the response of parents of students at the Integrated Islamic Primary SchoolSumbawa Scholar is very significant. The reason is the implementation of the full day school systembuild intelligence both planting social attitudes and social communication as wellexemplary.
Klasifikasi Barang Menggunakan Metode Clustering K-Means Dalam Penentuan Prediksi Stok Barang Sarimole, Frencis Matheos; Hakim, Lukamanul
Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 5 No. 3 (2024): Jurnal Sains Dan Teknologi
Publisher : CV. Utility Project Solution

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55338/saintek.v5i3.2709

Abstract

TB Bambu Kuning merupakan toko yang bergerak dalam penjualan bahan – bahan bangunan yang tingkat penjualannya cukup tinggi dan berlokasi di desa Muara Bakti Bekasi. Saat ini TB Bambu Kuning masih melakukan pemenuhan stok barang atau produk dan melakukan pencatatan transaksi secara manual sehingga sering terjadi kesalahan dalam pencatatan data data yang ada dan juga kurangnya efisiensi waktu yang diperlukan. Maka diperlukan suatu proses pengolahan data besar dengan menggunakan suatu teknik data mining. Teknik data mining yang akan digunakan pada penelitian ini adalah metode K-Means Clustering. Metodologi yang diterapkan dalam penelitian ini adalah CRISP-DM, dengan data penjualan di toko TB Bambu kuning bulan januari sampai maret 2023. Tujuannya Mempermudah pengendalian barang yang dikelola, Mendapatkan proses yang lebih akurat dan efektif dalam menentukan prediksi stok barang dan Mengukur tingkat akurasi dan efektifitas penerapan algoritma K-Means clustering untuk menentukan prediksi stok barang menggunakan Algoritma K-means diterapkan dalam pembentukan cluster berdasarkan model Recency, Frequency dan Monetary (RFM). Dengan bantuan tools jupiter notebook. Pada penentuan jumlah cluster (k) terbaik digunakan metode Elbow. Hasil yang didapat dengan 20 data transaksi terbagi menjadi tiga cluster penjualan terlaris, sedang dan kurang laris. Dari akurasi yang dihasilkan dengan nilai SSE yang rendah yaitu 0,0041 dapat disimpulkan bahwa metode Clustering K-Means dapat digunakan untuk proses clustering dengan hasil cluster yang baik.
Co-Authors Muhammad Saleh Sarimole, Frencis Matheos