Claim Missing Document
Check
Articles

Found 5 Documents
Search

Optimasi Parameter K Pada Algoritma K-NN Untuk Klasifikasi Prioritas Bantuan Pembangunan Desa Saiful Ulya; M Arief Soeleman; Fikri Budiman
Techno.Com Vol 20, No 1 (2021): Februari 2021
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33633/tc.v20i1.4215

Abstract

Klasifikasi adalah proses menemukan model atau fungsi yang menggambarkan dan membedakan kelas atau konsep data. Algoritma k-NN (k Nearest Neighbors) merupakan algoritma klasifikasi berdasarkan pembelajaran dari data yang sudah terklasifiasi sebelumnya. Algoritma k-NN (k Nearest Neighbors) merupakan algoritma yang sangat bagus dalam menangani beberapa kasus, salah satu kelebihan k-NN diantaranya adalah tangguh terhadap data training yang noisy dan sangat efektif apabila data trainingnya besar. Namun terdapat beberapa masalah pada algoritma k-NN diantaranya adalah penentuan nilai k untuk pemilihan jumlah tetangga terdekatnya sangat sulit, karena nilai k sangat peka atau sensitif terhadap hasil klasifikasi. Pada penelitian ini, akan dilakukan pemodelan klasifiasi dengan menggunakan algoritma k-NN yang difokuskan pada proses penentuan nilai k terbaik pada dataset IKG (Indeks Kesulitas Geografis) desa. Pada penelitian ini akan melakukan integrasi algoritma k-NN dengan menentukan nilai k optimal dengan optimize parameters berdasar algoritma genetika.
IMPLEMENTASI METODE WATERFALL UNTUK SISTEM INFORMASI PENGGUNAAN RUANG BERBASIS WEB: STUDI KASUS: PT. TELKOM KUDUS Dhinarista Wulandari, Ammalia; Budianita, Avira; Ulya, Saiful
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 4 (2025): JATI Vol. 9 No. 4
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i4.14064

Abstract

Kemajuan teknologi telah memberikan kemudahan dalam berbagai aspek kehidupan, termasuk dalam pengelolaan fasilitas di lingkungan kerja. Di PT. Telkom Kudus, sistem penggunaan ruang rapat sebelumnya masih dilakukan secara manual, yang sering kali menyebabkan terjadinya benturan jadwal. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, dikembangkan sebuah sistem penggunaan ruang berbasis web yang memungkinkan karyawan melakukan pemesanan ruangan secara lebih efektif dan efisien. Pengembangan sistem ini melalui beberapa tahapan penting, yaitu analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, pengujian, serta pemeliharaan agar tetap berfungsi dengan optimal. Sistem ini dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman PHP, HTML, dan CSS, dengan basis data MySQL yang dikelola melalui phpMyAdmin. Fitur utama dalam sistem ini mencakup pencatatan data ruangan, informasi pengguna yang melakukan pemesanan, prosedur pengembalian ruangan, serta riwayat penggunaan ruangan. Dengan adanya sistem ini, karyawan dapat mengakses informasi dan melakukan penggunaan ruang kapan saja tanpa khawatir terjadi benturan jadwal. Implementasi sistem ini diharapkan dapat meningkatkan efisiensi kerja dan mengoptimalkan pemanfaatan fasilitas yang tersedia di perusahaan.
PENGEMBANGAN APLIKASI WEBSITE UNTUK SISTEM KEPEGAWAIAN YANG BERFOKUS PADA PENGELOLAAN CUTI PEGAWAI DI KOPERASI BMT MUBARAKAH KUDUS Fadhila, Vera; Hana, Fida Maisa; Saiful, Saiful ulya
Jurnal SISKOM-KB (Sistem Komputer dan Kecerdasan Buatan) Vol. 9 No. 1 (2025): Volume IX - Nomor 1 - September 2025
Publisher : Teknik Informatika, Sistem Informasi dan Teknik Elektro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47970/siskom-kb.v9i1.867

Abstract

Teknologi informasi saat ini telah berkembang pesat sehingga mendorong banyak instansi untuk beralih sistem manual dengan sistem digital, termasuk dalam pengelolaan cuti pegawai. Koperasi BMT Mubarakah Kudus masih menerapkan tahapan prosedur yang masih bersifat manual menggunakan perangkat lunak Microsoft Office dan surat menyurat dalam pengajuan cutinya, sehingga rentan menimbulkan resiko seperti kesalahan dalam pencatatan, keterlambatan serta ketidakefisienan administrasi. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sebuah aplikasi pengelolaan cuti pegawai yang berbasis website dan mampu dalam mengotomatiskan beberapa proses seperti proses pengajuan, persetujuan hingga proses pencatatan cuti pegawai. Metode yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan metode waterfall, yang dimana terdiri dari tahapan analisis kebutuhan, desain, implementasi, pengujian dan pemeliharaan. Sistem yang telah dibuat ini lebih fokus untuk pegawai dan pengelolaan cuti dengan alasan menikah dan melahirkan, hasil dari penelitian ini berupa aplikasi website yang mudah digunakan/user-friendly, sehingga memungkinkan pegawai di BMT Mubarakah Kudus dapat mengajukan cuti, memantau status dan sisa cuti secara online. Selain itu, user manajer dan supervisor dapat mengelola data cuti yang lebih efisien dan akurat. Implementasi sistem ini dapat meningkatkan efisiensi kerja, transparansi dan akuntabilitas dalam pengelolaan cuti dikoperasi BMT Mubarakah Kudus.
TEXT MINING SENTIMEN ANALISIS PENGGUNA APLIKASI MARKETPLACE TOKOPEDIA BERDASAR RATING DAN KOMENTAR PADA GOOGLE PLAY STORE Saiful Ulya; Achmad Ridwan; Widya Cholid; Fida Maisa Hana
JURNAL BISNIS DIGITAL DAN SISTEM INFORMASI Vol 3, No 2 (2022): JURNAL BISNIS DIGITAL DAN SISTEM INFORMASI
Publisher : Universitas Muhammadiyah Kudus

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26751/bidisfo.v3i2.1799

Abstract

Text Minig didefinisikan sebagai kegiatan intensif pengetahuan di mana pengguna berinteraksi dengan kumpulan dokumen dari waktu ke waktu dengan menggunakan sekumpulan alat analisis. Teknik penambangan data text atau text mining digunakan untuk menambang data text yang berupa kalimat, data yang tidak terstruktur tersebut kemudian diproses sehingga jadi sebuah dataset yang terstruktur. Dalam sektor bisnis apapun, feedback dari konsumen merupakan salah satu hal penting dari sebuah organsasi untuk memperoleh informasi dan keinginan dari konsumen sehingga tujuan melayani konsumen dengan baik akan tercapai. Suatu perusahaan teknologi tentunya memiliki banyak cara untuk memperoleh feedback dari konsumennya, salah satunya adalah dengan cara menganalisa komentar dan rating dari aplikasi yang mereka sediakan lewat platform store. Umpan balik dari konsumen akan mempengaruhi calon pengguna untuk menentukan keputusan akan menginstall atau tidak aplikasi tersebut. Pada penelitian ini kami menggunakan salah satu aplikasi yang disediakan oleh perusahaan teknologi penyedia jasa layanan jual beli atau marketplace Tokopedia pada platform store PlayStore. Kami menggunakan data komentar dan rating dari pengguna aplikasi tersebut untuk menganalisa sentiment dari para penggunanya dengan menggunakan beberapa cara. Cara pertama dengan model pengumpulan data dengan menambang data text dari komentar yang ada pada aplikasi yang Tokopedia yang berada di Playstore, data tersebut kami kumpulkan dengan mengambil 1000 record berdasar kelompok komentar paling relevan. Setelah data terkumpul data terebut mengalami beberapa penyesuaian sehingga yang diambil hanya dua variable yaitu komentar dan rating sedangkan data seperti tanggal dan nama pengguna kami exclude dari data. Data kemudian mengalami preprosesing sehingga rating dibawah 3 dianggap sebagai sentiment negativ dan rating 3 sampai dengan 4 dianggap sentiment positif dan kemudian dijadikan sebagai label data. Setelah preprosesing data tersebut diproses dengan menggunakan beberapa metode (tokenisasi dan filter) sehingga data text tersebut berubah menjadi sebuah dataset terstruktur yang kemudian akan dapat digunakan untuk pemodelan machine learning dan data mining sentiment analitic.   Kata Kunci: Text Mining, Tokenisasi, Dataset, Analisa Sentimen.
IMPLEMENTASI ALGORITMA CART DALAM KLASIFIKASI PENYAKIT DIABETES Fida Maisa Hana; Widya Cholid Wahyudin; Saiful Ulya; Deka Setia Negara
JURNAL ILMU KOMPUTER DAN MATEMATIKA Vol 4, No 1 (2023): JURNAL ILMU KOMPUTER DAN MATEMATIKA
Publisher : Universitas Muhammadiyah Kudus

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26751/jikoma.v4i1.1786

Abstract

Diabetes is a metabolic disease caused by a lack of insulin production in the pancreas, this results in an imbalance of sugar in the blood so that the concentration of blood sugar levels increases. Patients with diabetes from year to year are increasing. Estimates from the International Diabetes Federation (IDF), there are 382 million people suffering from diabetes in 2012. It is estimated that by 2035 the number will increase to 592 million people. Recording of this disease needs to be done so that prevention can be done. One of the records that can be done is by utilizing data mining classification techniques. This study implements the CART (Classification And Regression Trees) algorithm in the classification of diabetes. The highest accuracy results were obtained when classification using the CART algorithm without pruning and prepruning was 100%. Meanwhile, pruning and prepruning produce an accuracy of 96.15%.Keywords : data mining, classification, diabetes, CART.