Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.993
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmiah Inovasi J-Dinamika: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat SPIRIT Jurnal Teknika Journal of Artificial Intelligence and Engineering Applications (JAIEA) Journal Of Informatics And Busisnes Jurnal Yudistira Sintaksis: Publikasi Para Ahli Bahasa dan Sastra Inggris Jurnal Pengabdian Masyarakat Cendikia Jenius Abdi Karya: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Aksi Nyata : Jurnal Pengabdian Sosial dan Kemanusiaan Jurnal Publikasi Ilmu Komputer dan Multimedia
Agus Setia Budi
Unknown Affiliation
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Automotive Engineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Health Professions Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Medicine & Pharmacology Nursing Public Health Social Sciences Veterinary Other

Published : 16 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 16 Documents
Search

 1   2 
Baby Supplies Sales Prediction System using the Single Exponential Smoothing Method at Little Queen Baby Shop Silvia Agustin; Miftahus Sholihin; Agus Setia Budi
Journal of Artificial Intelligence and Engineering Applications (JAIEA) Vol. 5 No. 2 (2026): February 2026
Publisher : Yayasan Kita Menulis

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59934/jaiea.v5i2.1824

Abstract

The increasing demand for baby equipment in Indonesia in recent years has created significant business opportunities for the retail sector, including Little Queen Baby Shop. However, seasonal fluctuations in demand often lead to stock management problems such as overstock and out of stock, which affect storage costs and customer satisfaction. This research aims to design and develop a sales prediction system for baby products using the Single Exponential Smoothing (SES) method as a solution to minimize forecasting errors and support data-driven decision-making. The research method involved collecting secondary sales data from January to November 2024, which was then processed using the SES algorithm with a smoothing parameter (α) to determine the optimal prediction values with the lowest error rate. The system was developed as a web-based application using PHP programming language and MySQL database, equipped with features such as transaction recording, stock management, sales analysis, and prediction reports for upcoming periods. The implementation results show that the SES-based prediction system provides sufficiently accurate forecasts, as indicated by low values of Mean Absolute Percentage Error (MAPE), Mean Absolute Error (MAE), and Mean Squared Error (MSE). This system enables Little Queen Baby Shop to optimize stock management, reduce the risk of losses due to excessive or insufficient inventory, and improve both operational efficiency and customer satisfaction.
Sistem Penyeleksian peserta Didik Baru Menggunakan Al-goritma K-Means Clustering Nuril Miftaqul Rozaq; Purnomo Hadi Susilo; Agus Setia Budi
Jurnal Publikasi Ilmu Komputer dan Multimedia Vol. 5 No. 1 (2026): Januari: Jurnal Publikasi Ilmu Komputer dan Multimedia
Publisher : Pusat Riset dan Inovasi Nasional

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55606/jupikom.v5i1.5351

Abstract

Tujuan penelitian ini adalah: 1) mengimplementasikan algoritma K-Means Clustering untuk mengelompokkan data hasil seleksi calon peserta didik baru di SMA Unggulan Karangsawo, dan 2) menilai tingkat akurasi pengelompokan yang dihasilkan dalam mendukung penentuan Kelas Unggulan maupun Kelas Reguler. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan metode K-Means Clustering melalui teknik data mining sebagai dasar pengambilan keputusan. Subjek penelitian adalah siswa SMA Unggulan Karangsawo, dengan data berupa nilai tes akademik yang dijadikan atribut dalam proses klasterisasi. Data kemudian dipisahkan ke dalam dua kelompok, yaitu cluster pertama untuk Kelas Unggulan dan cluster kedua untuk Kelas Reguler. Hasil analisis menunjukkan bahwa K-Means mampu mengelompokkan siswa sesuai dengan kemampuan akademiknya, sehingga dapat membantu penentuan kelas unggulan secara lebih objektif. Evaluasi menggunakan rasio BCV/WCV menghasilkan nilai 0,4223, yang termasuk dalam kategori baik.
Penerapan Algoritma K Means Clustering Hasil Tangkap Ikan Di Pelabuhan Brondong Khoirul Muhammad Habib; Miftahus Sholihin; Agus Setia Budi
Jurnal Publikasi Ilmu Komputer dan Multimedia Vol. 5 No. 1 (2026): Januari: Jurnal Publikasi Ilmu Komputer dan Multimedia
Publisher : Pusat Riset dan Inovasi Nasional

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55606/jupikom.v5i1.5352

Abstract

Pelabuhan Perikanan Nusantara (PPN) Brondong merupakan salah satu sentra aktivitas perikanan yang memiliki volume tangkapan yang mencapai puluhan ribu ton per tahunnya dengan berbagai macam ikan. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma K-Means Clustering dalam sistem berbasis web untuk mengelompokkan hasil tangkap ikan di PPN Brondong. Metode K-Means dipilih karena mampu melakukan klasterisasi data secara efektif berdasarkan kemiripan karakteristik. Penelitian ini menggunakan data hasil tangkapan ikan selama tahun 2020–2023. Berdasarkan hasil pengujian yang di lakukan, penerapan algoritma K Means clustering dapat di implementasikan dalam penegelompokan hasil tangkap ikan di PPN Brondong dengan hasil yang di peroleh, terdapat 29 ikan yang tergolong ke dalam kategori C1, 4 ikan yang tergolong kategori C2, 2 ikan yang tergolong kategori C3. Evaluasi performa klasterisasi menggunakan metode Silhouette Coefficient menghasilkan skor 0,78 yang mengindikasikan struktur klaster yang kuat
Implementasi Metode Least Square Untuk Prediksi Hasil Panen Ikan Kerapu Cantang (Studi Kasus : Desa Labuhan Kecamatan Brondong Kabupaten Lamongan) nawaf abdillah; Miftahus Sholihin; Agus Setia Budi
Jurnal Publikasi Ilmu Komputer dan Multimedia Vol. 5 No. 1 (2026): Januari: Jurnal Publikasi Ilmu Komputer dan Multimedia
Publisher : Pusat Riset dan Inovasi Nasional

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55606/jupikom.v5i1.5353

Abstract

Desa Labuhan, kecamatan brondong, kabupaten lamongan, merupakan salah satu produsen utama ikan kerapu di jawa timur. Desa ini memiliki potensi besar dalam perikanan budidaya kerapu yang memberikan dampak signifikan pada peningkatan hasil perikanan dan ekonomi masyarakat. Tujuan penelitian ini untuk merancang sebuah sistem berbasis web yang dapat membantu pembudidaya ikan kerapu cantang untuk memprediksi hasil panennya. Pada penelitian ini metode yang digunakan adalah Least square. Data yang digunakan adalah data hasil panen dari tahun 2019 sampai 2024 yang terdiri dari lahan 1 dan lahan 2, yang akan digunakan untuk memprediksi hasil panen enam tahun kedepan. Hasil pengujian dari hasil panen tersebut dengan menggunakan metode Least square pada lahan 1 memiliki tingkat akurasi sebesar 96,47% dan lahan 2 memiliki tingkat akurasi sebesar 95,79%. Sehingga dapat disimpulkan bahwa hasil ramalan tersebut termasuk dalam kategori yang sangat baik sesuai dengan hasil akurasi yang di peroleh dan nilai MAPE yang di peroleh.
Penerapan Metode Double Exponential Smoothing untuk Memprediksi Penggunaan HIPPAM (Studi Kasus; Himpunan Pemakaian Air Masda) Octaviana Sari, Mila; Miftahus Sholihin; Agus Setia Budi
Jurnal Publikasi Ilmu Komputer dan Multimedia Vol. 5 No. 1 (2026): Januari: Jurnal Publikasi Ilmu Komputer dan Multimedia
Publisher : Pusat Riset dan Inovasi Nasional

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55606/jupikom.v5i1.5354

Abstract

Clean water is an essential resource, yet its distribution often faces challenges due to population growth, seasonal changes, and consumption patterns. The Public Water Users Association (HIPPAM) in Dengok Hamlet, Kandangsemangkon Village, Lamongan Regency, plays a vital role in meeting the community’s daily water needs. This study applies the Double Exponential Smoothing (DES) method to forecast HIPPAM water demand. Consumption data from 2020 to 2024 were used, with smoothing parameters alpha (α) and beta (β) set between 0 and 1. The forecasting performance was evaluated using MAPE (Mean Absolute Percentage Error), MAD (Mean Absolute Deviation), and MSE (Mean Squared Error). Results show that the DES method achieved high accuracy, with MAPE values below 1%. Furthermore, the forecasting system was implemented as a web-based application, enabling HIPPAM managers to monitor and plan water distribution more effectively.
Sistem Pengenalan Wajah Siswa Dengan Metode You Only Look Once Version 3 Hidayat, Fatkhul; Miftahus Sholihin; Agus Setia Budi
Jurnal Publikasi Ilmu Komputer dan Multimedia Vol. 5 No. 1 (2026): Januari: Jurnal Publikasi Ilmu Komputer dan Multimedia
Publisher : Pusat Riset dan Inovasi Nasional

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55606/jupikom.v5i1.5433

Abstract

Penelitian ini mengimplementasikan You Only Look Once Version 3 untuk sistempengenalan wajah siswa menggunakan dataset berisi 200 citra wajah yang dibagi menjadi data latih,validasi, dan uji. Model dilatih dengan bobot pralatih YOLOv3 menggunakan learning rate sebesar0,001, batch size 16, 80 epoch, serta early stopping untuk mencegah overfitting. Hasil evaluasimenunjukkan Accuracy sebesar 100,00%, Precision sebesar 48,76%, Recall sebesar 100,00%, F1-scoresebesar 65,55%, dan mAP@0.5 sebesar 68,35%. Nilai-nilai ini menunjukkan bahwa model memilikikinerja yang baik dalam mendeteksi dan mengenali wajah siswa, meskipun aspek precision masih perluditingkatkan. Sistem diimplementasikan dalam bentuk aplikasi web berbasis Flask yang terintegrasidengan MySQL, sehingga mendukung proses identifikasi siswa secara otomatis, cepat, dan efisien.
Co-Authors Anas Kiki Anugrah Angga Lisdiyanto Arief Saputro Cholimatus Zuhro Dewi Lusiana Dharmawan, Johan Fatkhul Hidayat FITRI WIJAYANTI Gusaema Susiliwati, Arda Iddrus Khoirul Muhammad Habib Leni Marlina Miftahus Sholihin Miqawati, Alfi Hidayatu nawaf abdillah Nila Susanti Nur Nafi’iyah Nuril Miftaqul Rozaq Octaviana Sari, Mila Purnomo Hadi Susilo, Purnomo Hadi Rizky Aditya Nugroho Roro Ajhie Ayuningtya Rustam Aji Sherly Ratih Frichesyarius Santi Ajhie Silvia Agustin Suyik Binarkaheni Syahri Mu’min Winarti Wirawan Shakty