Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.116
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnas Nasional Teknologi dan Sistem Informasi JURTEKSI Innovation in Research of Informatics (INNOVATICS) FOUNDASIA
Adi, Ahmad Cahyono
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Social Sciences Other

Published : 6 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 6 Documents
Search

 1 
Analisis Dampak Fenomena "Zoom Fatigue" di Masa COVID-19 Pada Anak Sekolah Dasar selama Pembelajaran Daring: Studi Literatur Hanin, Noerul; Adi, Ahmad Cahyono
FOUNDASIA Vol. 14 No. 2 (2023)
Publisher : Universitas Negeri Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21831/foundasia.v14i2.59094

Abstract

Covid-19 telah mengakibatkan proses belajar mengajar yang semula dilakukan tatap muka menjadi pembelajaran jarak jauh. Kebijakan ini bertujuan untuk mengurangi dan mencegah penularan Covid-19. Proses pembelajaran jarak jauh diterapkan mulai dari tingkat dasar hingga tingkat perguruan tinggi. Pada tingkat sekolah dasar, proses pembelajaranjarak jauh dilakukan secara virtual dengan memanfaatkan media online seperti whatsapp, google classroom, hingga video conference  seperti zoom. Berdasarkan Hasil observasi yang dilakukan mengenai kondisi siswa SD ketika belajar daring membuat siswa mudah marah dan menjadi malas. Fenomena ini mengindikasikan "Zoom Fatigue" yang mulai dialami oleh anak sekolah dasar. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui dan menganalisis fenomena "Zoom Fatigue" yang dialami oleh anak sekolah dasar dengan menggunakan pendekatan studi literatur yang memanfaatkan penelitian-penelitian terdahulu sebagai referensi dan melakukan kompilasi serta analisis untuk mendapatkan informasi mengenai "Zoom Fatigue" pada anak sekolah dasar. Hasil dari penelitian ini dipaparkan secara deskriptif dengan menjawab persoalan-persoalan "Zoom Fatigue" pada anak sekolah dasar. Hasil dari penelitian ini dapat menjadi referensi bagi sekolah untuk meningkatkan kualitas pembelajaran jarak jauh yang diterapkan.
Forecasting Flood Vulnerability in Pontianak using Multiple Linear Regression and Geospatial Information Systems (GIS) Farhan, Firda Islamaya; Adi, Ahmad Cahyono
INNOVATICS: International Journal on Innovation in Research of Informatics Vol 5, No 1 (2023): Maret 2023
Publisher : Department of Informatics, Siliwangi University, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37058/innovatics.v5i1.6567

Abstract

Flood disasters frequently happen in locations with specific geographic characteristics, such as close proximity to rivers and excessive rainfall, especially during the rainy season, making most soil types contain clay and unsuitable for water absorption. One of the Indonesian cities that experiences frequent flooding is Pontianak City. Based on the parameters established in the preceding circumstances, multiple linear regression methods are used to forecast and anticipate the degree of flood risk in Pontianak City. The Quantum GIS application creates a digital map that displays the score attained in each sub-district. This is done to identify the flood-prone locations in Pontianak City and make the mitigation activities more focused and effective.
COMPARATIVE STUDY OF FP - GROWTH AND APRIORI IN GROCERY ANALYSIS Adi, Ahmad Cahyono
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) Vol 11, No 1 (2024): Desember 2024
Publisher : Universitas Royal

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33330/jurteksi.v11i1.3164

Abstract

Abstract: The growing business environment causes the business world to create in order to continue to survive, one of which is by increasing sales. One way is to use the data approach. One method of data approach that is widely used is Market Basket Analysis. This study uses the Market Basket Analysis method with the a priori algorithm and FP-Growth. Grocery dataset analysis using two algorithms, Apriori and FP-Growth using a minimum support parameter of 0.45, has results sorted by the top 10 associations with the best confidence value. The association with the highest support value found is "Whole Milk -> Other Vegetables" with a support value of 0.0748347737. The analysis concludes that both algorithms produce the same association "Other Vegetables -> Whole Milk" with a Support value of 0.0748347737.             Keywords: apriori; FP-Growth; market basket analysis.  Abstrak : Lingkungan bisnis yang semakin berkembang menyebabkan dunia bisnis harus berkreasi agar dapat terus bertahan, salah satunya dengan cara meningkatkan penjualan. Salah satu caranya adalah dengan menggunakan pendekatan data. Salah satu metode pendekatan data yang banyak digunakan adalah Market Basket Analysis. Penelitian ini menggunakan metode Market Basket Analysis dengan algoritma apriori dan FP-Growth. Analisis dataset grosir menggunakan dua algoritma, Apriori dan FP-Growth dengan menggunakan parameter support minimum 0,45, memiliki hasil yang diurutkan berdasarkan 10 asosiasi teratas dengan nilai confidence terbaik. Asosiasi dengan nilai support tertinggi yang ditemukan adalah “Whole Milk -> Other Vegetables” dengan nilai support sebesar 0,0748347737. Analisis menyimpulkan bahwa kedua algoritma tersebut menghasilkan asosiasi yang sama “Other Vegetables -> Whole Milk” dengan nilai Support sebesar 0,0748347737. Kata Kunci: apriori; FP-Growth; market basket analysis 
Sistem Penentuan Kualitas Hewan Qurban di Indonesia dengan Metode SAW Sari, Renny Puspita; Adi, Ahmad Cahyono
Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi Vol 7 No 2 (2021): Agustus 2021
Publisher : Departemen Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Andalas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/TEKNOSI.v7i2.2021.44-51

Abstract

Setiap tahunnya, umat muslim didunia melaksanakan Ibadah Qurban termasuk di  Indonesia. Berdasarkan data dari Direktorat Jenderal Peternakan dan Kesehatan Hewan jumlah hewan qurban di Indonesia pada tahun 2020  adalah sekitar 1.802.651 ekor  dengan rincian hewan sapi, kerbau, kambing dan domba. Statistik hewan Qurban dari tahun ke tahun mengalami kenaikan. Hewan yang dapat di Qurbankan pada dasarnya memiliki syarat tertentu sesuai dengan fiqih Qurban. Oleh karena itu diperlukan pengecekkan terlebih dahulu apakah hewan tersebut layak jadi hewan Qurban. Tingginya angka Qurban di Indonesia mendorong lahirnya sebuah sistem pendukung keputusan yang dapat membantu dalam mengelompokkan hewan-hewan yang akan di Qurbankan di Indonesia. Sistem ini menerapkan metode perhitungan SAW (Simple Adictive Weighting) yang dapat mengklasifikasikan hewan Qurban yang di inputkan dengan kriteria-kriteria tertentu. Hasilnya semua calon hewan Qurban akan secara otomatis diberi nilai yang memiliki arti tertentu apakah hewan tersebut untuk dapat jadi hewan Qurban. Dengan adanya sistem penentu hewan Qurban, diharapkan dapat mendorong peningkatan kualitas hewan Qurban yang ada di Indonesia.
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Cafe Bagi Mahasiswa Kota Pontianak Dengan Metode SAW Hanin, Noerul; Adi, Ahmad Cahyono
Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi Vol 9 No 2 (2023): Agustus 2023
Publisher : Departemen Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Andalas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/TEKNOSI.v9i2.2023.95-102

Abstract

Pontianak merupakan salah satu kota yang memiliki banyak perguruan tinggi sehingga banyak orang dari berbagai daerah yang pergi ke kota ini untuk melanjutkan studi ke jenjang perguruan tinggi. Untuk menunjang kegiatan selama studi, mahasiswa membutuhkan fasilitas yang mendukung, seperti cafe yang menjadi salah satu tempat untuk mahasiswa mengerjakan pekerjaannya. Banyaknya cafe di Kota Pontianak menyebabkan mahasiswa memerlukan kriteria kualitas untuk menentukan cafe yang ideal untuk menunjang berbagai kegiatan. Beberapa kriteria yang diperlukan mahasiswa dalam menentukan cafe yang ideal antara lain yaitu fasilitas yang diberikan, lokasi cafe, serta suasana cafe. Kriteria kualitas cafe ini dapat ditentukan secara otomatis menggunakan sebuah sistem pendukung keputusan. Sistem ini menggunakan metode SAW (Simple Addictive Weighting) yang dapat mengklasifikasikan cafe bagi mahasiswa apakah tergolong ideal atau tidak. Hasilnya, semua cafe dapat diberi predikat dengan kriteria yang telah ditentukan, dimana pada simulasi ini, Cafe B adalah cafe yang paling ideal dengan nilai preferensi 0.78. Dengan adanya sistem rekomendasi pemilihan cafe bagi mahasiswa, diharapkan mampu memberikan manfaat bagi mahasiswa dalam memilih tempat cafe dan dapat memberi referensi bagi pemilik cafe tentang kriteria cafe yang dapat menarik bagi mahasiswa.
COMPARATIVE STUDY OF FP - GROWTH AND APRIORI IN GROCERY ANALYSIS Adi, Ahmad Cahyono
JURTEKSI (jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) Vol. 11 No. 1 (2024): Desember 2024
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM) STMIK Royal Kisaran

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33330/jurteksi.v11i1.3164

Abstract

Abstract: The growing business environment causes the business world to create in order to continue to survive, one of which is by increasing sales. One way is to use the data approach. One method of data approach that is widely used is Market Basket Analysis. This study uses the Market Basket Analysis method with the a priori algorithm and FP-Growth. Grocery dataset analysis using two algorithms, Apriori and FP-Growth using a minimum support parameter of 0.45, has results sorted by the top 10 associations with the best confidence value. The association with the highest support value found is "Whole Milk -> Other Vegetables" with a support value of 0.0748347737. The analysis concludes that both algorithms produce the same association "Other Vegetables -> Whole Milk" with a Support value of 0.0748347737.             Keywords: apriori; FP-Growth; market basket analysis.  Abstrak : Lingkungan bisnis yang semakin berkembang menyebabkan dunia bisnis harus berkreasi agar dapat terus bertahan, salah satunya dengan cara meningkatkan penjualan. Salah satu caranya adalah dengan menggunakan pendekatan data. Salah satu metode pendekatan data yang banyak digunakan adalah Market Basket Analysis. Penelitian ini menggunakan metode Market Basket Analysis dengan algoritma apriori dan FP-Growth. Analisis dataset grosir menggunakan dua algoritma, Apriori dan FP-Growth dengan menggunakan parameter support minimum 0,45, memiliki hasil yang diurutkan berdasarkan 10 asosiasi teratas dengan nilai confidence terbaik. Asosiasi dengan nilai support tertinggi yang ditemukan adalah “Whole Milk -> Other Vegetables” dengan nilai support sebesar 0,0748347737. Analisis menyimpulkan bahwa kedua algoritma tersebut menghasilkan asosiasi yang sama “Other Vegetables -> Whole Milk” dengan nilai Support sebesar 0,0748347737. Kata Kunci: apriori; FP-Growth; market basket analysis 
Co-Authors Farhan, Firda Islamaya Hanin, Noerul Renny Puspita Sari