Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal ELINVO (Electronics, Informatics, and Vocational Education) JSiI (Jurnal Sistem Informasi)
Munandar, Tb. Ai
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Education Electrical & Electronics Engineering

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

Found 2 Documents
Search

 1 
PENERAPAN ALGORITMA CLUSTERING UNTUK PENGELOMPOKAN TINGKAT KEMISKINAN PROVINSI BANTEN Munandar, Tb. Ai
Jurnal Sistem Informasi Vol 9 No 2 (2022)
Publisher : Universitas Serang Raya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30656/jsii.v9i2.5099

Abstract

Kemiskinan merupakan masalah sosial yang sudah tersebar di seluruh daerah di Indonesia, termasuk di Daerah Provinsi Banten. Meskipun Provinsi tersebut memiliki angka kemiskinan terendah, namun masalah ini adalah hal yang harus diutamakan. Jika menaik, maka akan menimbulkan dampak dari berbagai aspek, seperti tertutupnya akses pendidikan, tumbuhnya kriminalitas, bahkan bisa menghambat pertumbuhan ekonomi dikarenakan turunnya kualitas sumber daya manusia dan pendapatan yang dimiliki. Masalah ini perlu dicari solusi agar Pemerintah Banten mampu bertanggung jawab untuk mengontrol, bahkan mengurangi tingkat kemiskinan di Provinsi Banten. Penelitian ini dilakukan sebagai upaya untuk mengelompokkan wilayah di Provinsi Banten berdasarkan tingkat kemiskinan. Pendekatan yang dilakukan adalah algoritma Clustering, dimana ini merupakan metode Data Mining untuk mengelompokkan data menjadi beberapa grup berbeda berdasarkan kesamaan karakteristik setiap objeknya. data dibagi kedalam 3 cluster berdasarkan tingkat kemiskinan, metode clustering K-Means dan K-Medoids digunakan dalam penelitian ini, yang mempunyai perbedaan dari segi penentuan pusat cluster, hasil perhitungan menggunakan kedua metode tersebut lalu dibandingkan berdasarkan nilai Davies-Bouldin Index untuk menentukan hasil cluster yang lebih optimal. pendekatan ini juga didukung oleh penggunaan perangkat lunak R. Hasil Penelitian yang diharapkan mampu menjadi acuan kepada Pemerintah Daerah untuk pengambilan keputusan dalam menentukan arah pengentasan kemiskinan di masa mendatang. Hasil clustering menunjukkan pembagian 3 cluster sama rata pada K-medoid dan K-Means menggunakan RStudio, yaitu 3 Kabupaten/Kota dengan kemiskinan rendah, 3 Kabupaten/kota dengan kemiskinan sedang, dan 2 Kabupaten/Kota dengan kemiskinan tinggi. Meskipun demikian, nilai DBI pada algoritma K-Medoid lebih rendah dari K-Means dengan hasil masing-masing 0.582 dan 0.602. Kata kunci: Clustering, Data Mining, Davies-Bouldin Index, K-Medoid, K-Means, Tingkat Kemiskinan
Intelligent Security System in A Campus Building Using RFID to Improve Security for Elevator Users Desmira, D.; Hamid, Mustofa Abi; Noviawati, Lilis; Munandar, Tb. Ai; Martias, M.; Aribowo, Didik
Elinvo (Electronics, Informatics, and Vocational Education) Vol. 8 No. 1 (2023): Mei 2023
Publisher : Department of Electronic and Informatic Engineering Education, Faculty of Engineering, UNY

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21831/elinvo.v8i1.57848

Abstract

This study aims to develop an intelligent system of elevator access with RFID (Radio Frequency Identification) using fuzzy logic as an intelligent system, a safety controller of elevator doors that will open when the power goes out. This research made an Arduino Uno-based elevator access system with an RFID card using fuzzy logic as an intelligence system and markers for each floor. Each floor has an RFID card that contains the information data of each floor.  This research uses research and development (R&D) methods with a waterfall development model. The research procedure consists of several stages, namely the requirement analysis stage, design, implementation, testing, operation, and maintenance. Based on the research and development of the elevator control intelligent system, it can be concluded that the intelligent control lift system was developed using a waterfall model. integration and system testing includes RFID-RC522 reading distance testing, component function testing, and RFID response time measurement testing. The test results show that the RFID-RC522 is readable, and the RFID response time is fast. In addition, the components and all features function well as an elevator control system.
Co-Authors Desmira, D. Didik Aribowo Martias, M. Mustofa Abi Hamid Noviawati, Lilis