Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.817
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Telematika : Jurnal Informatika dan Teknologi Informasi Jurnal Taman Vokasi Indonesian Journal of Business Intelligence (IJUBI) International Journal of Computer and Information System (IJCIS) Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks)
Andri Pramuntadi
Universitas Alma Ata
Automotive Engineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Mechanical Engineering

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

Found 6 Documents
Search

 1 
PENERAPAN E-LEARNING SEBAGAI PENDUKUNG ADAPTIVE LEARNING DAN PENINGKATAN KOMPETENSI SISWA SMK DI KABUPATEN BANTUL Nuur Wachid Abdulmajid; Andri Pramuntadi; Ari Budi Riyanto; Eliya Rochmah
Jurnal Taman Vokasi Vol 5 No 2 (2017)
Publisher : Universitas Sarjanawiyata Tamansiswa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (794.571 KB) | DOI: 10.30738/jtv.v5i2.2475

Abstract

This research aims to know the application of e-learning for students’s SMK in Kabupaten Bantul. The research used the qualitative case study approach. This research took place at SMK Muhammadiyah 1 Imogiri Bantul. The informants in this research were expert technician of IT, lecuture of IT/IS, teachers in SMK, and studets in SMK.. The data were collected through observation, in-depth interviews, and documentation. The technical analysis of the data refered to the analysis of Miles & Huberman interactive model, including data collection, data condensation, data display, and drawing and verifying conclusions. The result shows that: (1) Students's competence can be improved through the help of e-learning. The e-learning features can be used by students to learn independently or collaboratively; (2) Characteristics and different functions in Edmodo and Moodle make teachers can choose one or even both as a medium of online learning to support adaptive learning students's SMK.
Implementation of Data Mining Using C4.5 Algorithm for Predicting Customer Loyalty of PT. Pegadaian (Persero) Pati Area Office Ridlo Muttaqien; Musthofa Galih Pradana; Andri Pramuntadi
International Journal of Computer and Information System (IJCIS) Vol 2, No 3 (2021): IJCIS : Vol 2 - Issue 3 - 2021
Publisher : Institut Teknologi Bisnis AAS Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29040/ijcis.v2i3.36

Abstract

PT Pegadaian (Persero) is engaged in the business of providing credit services with pawn, non-pawning and gold investment products. One of the right marketing strategies to survive today's high competition is to maintain customer loyalty, researchers use several data variables available in the MIS (Management Information System) in the form of customer transaction frequency, how many products are taken by customers, customer satisfaction and direct interviews. to predict customer loyalty of PT Pegadaian (Persero) by implementing the c4.5 algorithm. The c4.5 algorithm is the algorithm used to create a decision tree. Decision trees are a very powerful and well-known method of classification and prediction. The decision tree method converts very large facts into a decision tree that represents the rule. Rules can be easily understood in natural language. This study aims to determine the accuracy of the C4.5 algorithm to predict customer loyalty of PT Pegadaian (Persero) and the most influential factors in loyalty. The results of the experimental application of the c4.5 algorithm show that the level of accuracy generated in predicting customer loyalty is quite high, namely 89.94% in data testing 1 and 94% in data testing 2. The application of the c4.5 algorithm in predicting customer loyalty of PT Pegadaian (Persero) can be well applied.
MODEL PREDIKSI RENTET WAKTU NEURAL NETWORK BERBASIS PARTICLE SWARM OPTIMIZATION UNTUK PREDIKSI HARGA SAHAM Andri Pramuntadi
Telematika Vol 14, No 2 (2017): Edisi Oktober 2017
Publisher : Jurusan Teknik Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31315/telematika.v14i2.2097

Abstract

Penelitian ini dimulai dari sulitnaya para pialang saham untuk memprediksi stok harga saham. Stok merupakan indikator tren pasar, profitabilitas, benchmark benchmark kerja, serta penentuan strategi pasif dan produk derivatif. Informasi penjualan data saham lama sangat membantu dalam prediksi, semakin besar data dari masa lalu semakin besar ketepatan yang didapat. Namun, ukuran data juga mempengaruhi kinerja algoritma yang digunakan. Yang dilakukan dalam penelitian ini bagaimana Neural Network (NN) dengan Particle Swarm Optimization (PSO) yang digunakan untuk melakukan pemilihan fitur dataset saham yang digunakan. Eksperimen yang dilakukan pada percobaan pertama dilakukan dataset pelatihan dengan NN, dan pada percobaan kedua dengan dataset pelatihan akan dibuat PSO-NN untuk pemilihan fitur. Hasil atribut bobot PSO-NN dalam bentuk dataset, atribut dengan bobot tertinggi adalah atribut yang paling berpengaruh dalam latihan. Dataset baru dengan seleksi fitur kemudian melakukan latihan lagi. Dengan menggunakan NN, hasil percobaan yang dilakukan training cycle Neural Network  500, 3 Hidden layer, Momentum 0 dan Learning rate 0,2 mendapatkan 0,466 rmse. Sedangkan hasil percobaan NN dengan seleksi fitur PSO atau PSO-NN 0,373 rmse mendapatkan hasil. Penelitian yang berbasis PSO-NN ini mampu memprediksi secara lebih akurat.
IMPLEMENTASI ALGORITMA GENETIKA DALAM PENENTUAN RUTE OPTIMAL UNTUK KURIR KANTOR POS BERBASIS WEB (STUDI KASUS: KANTOR POS WATES) Imam Ihsani; Andri Pramuntadi; Deden Hardan Gutama; Dhina Puspasari Wijaya
Indonesian Journal of Business Intelligence (IJUBI) Vol 5, No 2 (2022): Indonesian Journal of Business Intelligence (IJUBI)
Publisher : Universitas Alma Ata

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21927/ijubi.v5i2.2662

Abstract

Ekspedisi menjadi media penting dalam proses pengiriman barang oleh banyak orang maupun berbagai instansi. Terlebih situasi pandemi yang membuat jasa ekspedisi kian ikut meningkat pula. Penulis melakukan penelitian pada Kantor Pos Wates yang berada di bawah perusahaan Pos Indonesia yang justru peringkatnya jauh berada di bawah ekspedisi swasta lainnya. Faktor penurunan ini kemungkinan karena permasalahan pengiriman barang oleh kurir yang disebut dengan TSP (Traveling Salesman Problem) dimana kurir kesulitan menentukan rute terpendek dalam pengantaran paket kepada pelanggan di setiap lokasi pengirimannya mulai dari titik awal sampai kembali ke titik awal lagi. Solusi permasalahan ini adalah penerapan algoritma genetika untuk pengiriman barang dengan hasil keluaran aplikasi berbasis web sehingga kurir dapat mengirimkan barang lebih efektif untuk menghemat jarak, waktu dan biaya. Algoritma genetika adalah algoritma metaheuristik sehingga mampu menyelesaikan masalah sampai optimal. Tahapan algoritma genetika meliputi pembangkitan populasi, individu, kromosom, penentuan gen, penentuan fitness, seleksi untuk mendapatkan parents, crossover untuk menghasilkan offspring, mutasi, sampai menghasilkan solusi. Dalam pembuatan aplikasi digunakan API pada Google Maps untuk menampilkan titik koordinat lokasi yang didefinisikan sebagai gen. Perancangan aplikasi ini menggunakan metode Waterfall agar proses pembuatannya dilakukan secara urut dan terstruktur. Bahasa pemrograman yang digunakan dalam perancangan ini adalah PHP untuk menanamkan algoritma genetika pada web-nya. Adapula hasil dari penelitian ini adalah aplikasi web penentu rekomendasi rute yang di-generate berdasarkan jarak terdekat yang dapat dilalui kurir.
PERANCANGAN SISTEM PENJADWALAN PRAKTIKUM MENGGUNAKAN ALGORITMA FIFO (FIRST IN FIRST OUT) BERBASIS WEBSITE Nina Noptrina; Andri Pramuntadi; Dhina Puspasari Wijaya; Wahit Desta Prastowo
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks) Vol 6 No 2 (2024): EDISI 20
Publisher : Program Studi Informatika Universitas Teknologi Sumbawa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51401/jinteks.v6i2.4520

Abstract

Penjadwalan praktikum yang efektif dan efisien merupakan salah satu tantangan utama dalam pengelolaan laboratorium komputer di Universitas Alma Ata. Proses penjadwalan yang dilakukan secara manual seringkali menimbulkan masalah seperti bentrok jadwal, kurangnya transparansi, dan ketidaktepatan waktu. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sebuah sistem penjadwalan praktikum berbasis website yang menggunakan algoritma FIFO (First In First Out) untuk mengatasi masalah tersebut. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Metode Waterfall, yang mencakup tahapan analisis kebutuhan, desain, implementasi, pengujian, deployment, dan pemeliharaan. Algoritma FIFO diterapkan untuk memproses permintaan penjadwalan berdasarkan urutan kedatangan, mengurangi konflik jadwal, dan meningkatkan transparansi. Hasil implementasi menunjukkan bahwa Sistem ini dirancang untuk memproses permintaan penjadwalan berdasarkan urutan kedatangan, sehingga setiap permintaan diproses secara berurutan tanpa ada antrian yang terlewat. Dengan fitur ini, konflik jadwal dapat diminimalisir dan transparansi dalam penjadwalan meningkat. Dosen dapat melihat jadwal yang telah dibuat oleh dosen lain secara real-time, memudahkan koordinasi dan mengurangi kemungkinan bentrok jadwal dan memberikan kemudahan bagi dosen dalam mengatur jadwal praktikum mereka. Selain itu sistem ini mampu membantu admin laboratorium merekap data penjadwalan lebih efisien dibandingkan metode manual. Dengan adanya sistem ini, proses penjadwalan praktikum di laboratorium komputer Universitas Alma Ata menjadi lebih terstruktur, transparan, dan efisien.
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN SISWA BARU PADA MADRASAH IBTIDAIYAH NEGERI 1 YOGYAKARTA MENGGUNAKAN METODE MULTI OBJECTIVE OPTIMIZATION ON THE BASIS OF RATIO ANALYSIS (MOORA): Pendahuluan Agung R Selang; Andri Pramuntadi; Dhina Puspasari Wijaya; Wahit Desta Prastowo
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks) Vol 6 No 3 (2024): EDISI 21
Publisher : Program Studi Informatika Universitas Teknologi Sumbawa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51401/jinteks.v6i3.4539

Abstract

Penerimaan Siswa Baru (PSB) di Madrasah Ibtidaiyah Negeri 1 Yogyakarta, sebuah institusi pendidikan negeri, sebelumnya mengandalkan proses seleksi manual yang tidak efisien dan rentan terhadap kesalahan. Penelitian ini memperkenalkan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis web menggunakan metode MOORA (Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis) untuk meningkatkan akurasi seleksi dengan mempertimbangkan kriteria seperti usia, kemampuan membaca Iqro, membaca, menulis, dan berhitung. Data dikumpulkan melalui observasi dan wawancara dengan panitia PSB, diikuti dengan desain dan implementasi sistem menggunakan framework CodeIgniter 4. Fungsionalitas sistem diuji menggunakan metode BlackBox dan WhiteBox. Perhitungan MOORA, yang melibatkan proses Matriks Keputusan, Normalisasi, dan Optimasi, merangkingkan kandidat berdasarkan skor mereka. Hasil menunjukkan bahwa alternatif A1 (Ayudia Inara), A4 (Mikaila Jannati Ahmad), A2 (Kyara Ghania Humaira), dan A3 (Muhammad Salman Ali Al Masykur) memiliki skor tertinggi, sementara A5 (Arkana Kinandra Ahsan) memiliki skor terendah. SPK ini secara signifikan meningkatkan efisiensi dan akurasi proses seleksi, mengurangi kesalahan, dan mempercepat pengambilan keputusan, memberikan solusi yang lebih efektif.
Co-Authors Agung R Selang Ari Budi Riyanto Dhina Puspasari Wijaya Dhina Puspasari Wijaya, Dhina Puspasari Gutama, Deden Hardan Imam Ihsani Musthofa Galih Pradana Nina Noptrina Nuur Wachid Abdul Majid Ridlo Muttaqien Rochmah, Eliya Wahit Desta Prastowo