Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
23.725
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Teknika PIKSEL : Penelitian Ilmu Komputer Sistem Embedded and Logic Khizanah al-Hikmah : Jurnal Ilmu Perpustakaan, Informasi, dan Kearsipan Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan POSITIF CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) JURNAL PENGABDIAN KEPADA MASYARAKAT Jurnal Ilmiah KOMPUTASI Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi Sinkron : Jurnal dan Penelitian Teknik Informatika Tech-E RABIT: Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Univrab JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA MODELING: Jurnal Program Studi PGMI Indonesian Journal of Artificial Intelligence and Data Mining JEEMECS (Journal of Electrical Engineering, Mechatronic and Computer Science) JOURNAL OF APPLIED INFORMATICS AND COMPUTING JURNAL TEKNIK INFORMATIKA DAN SISTEM INFORMASI Jurnal Informatika Universitas Pamulang Applied Information System and Management INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science JurTI (JURNAL TEKNOLOGI INFORMASI) Martabe : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Query : Jurnal Sistem Informasi ALGORITMA : JURNAL ILMU KOMPUTER DAN INFORMATIKA JISTech (Journal of Islamic Science and Technology) Jurnal Penelitian Medan Agama Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Aplikasi JURNAL PENDIDIKAN TAMBUSAI IJISTECH (International Journal Of Information System & Technology) JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) JURTEKSI JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Indonesian Journal of Applied Informatics Jurnal Manajemen Informatika Simtek : Jurnal Sistem Informasi dan Teknik Komputer Jurnal Riset Informatika JSI (Jurnal sistem Informasi) Universitas Suryadarma AL-ULUM: JURNAL SAINS DAN TEKNOLOGI STRING (Satuan Tulisan Riset dan Inovasi Teknologi) JOISIE (Journal Of Information Systems And Informatics Engineering) Antivirus : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika METIK JURNAL Jurnal Ilmiah Binary STMIK Bina Nusantara Jaya Jurnal Informatika Kaputama (JIK) Jurnal Review Pendidikan dan Pengajaran (JRPP) Building of Informatics, Technology and Science Jurnal Mantik Jutisi: Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi Kumawula: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat TEKNOKOM : Jurnal Teknologi dan Rekayasa Sistem Komputer Jurnal Pendidikan dan Konseling Journal of Information Systems and Informatics Jurnal Ilmiah Sains dan Teknologi (SAINTEK) Zonasi: Jurnal Sistem Informasi JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) INFORMASI (Jurnal Informatika dan Sistem Informasi) JTIK (Jurnal Teknik Informatika Kaputama) Jatilima : Jurnal Multimedia Dan Teknologi Informasi G-Tech : Jurnal Teknologi Terapan JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM RESEARCH (JOSH) Journal of Computer System and Informatics (JoSYC) JIKA (Jurnal Informatika) INFOKUM Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON) Community Development Journal: Jurnal Pengabdian Masyarakat Academia Open Budapest International Research and Critics Institute-Journal (BIRCI-Journal): Humanities and Social Sciences Jurnal Lebesgue : Jurnal Ilmiah Pendidikan Matematika, Matematika dan Statistika Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi IJISTECH RESOLUSI : REKAYASA TEKNIK INFORMATIKA DAN INFORMASI Infotech: Jurnal Informatika & Teknologi Jurnal Abdi Mas Adzkia El-Mujtama: Jurnal Pengabdian Masyarakat JoMMiT : Jurnal Multi Media dan IT Bulletin of Computer Science Research KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer Journal of Information Technology (JIfoTech) Instal : Jurnal Komputer Jurnal Info Sains : Informatika dan Sains Decode: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics Jurnal IPTEK Bagi Masyarakat Brilliance: Research of Artificial Intelligence International Journal Software Engineering and Computer Science (IJSECS) Jurnal Sistem Informasi Bisnis (JUNSIBI) Jurnal Teknologi Sistem Informasi Hello World Journal of Information Systems and Technology Research Jurnal Algoritma Jurnal Komputer Teknologi Informasi Sistem Komputer (JUKTISI) Sistem Pendukung Keputusan dengan Aplikasi YASIN: Jurnal Pendidikan dan Sosial Budaya Data Sciences Indonesia (DSI) DEVICE : JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM, COMPUTER SCIENCE AND INFORMATION TECHNOLOGY International Conference on Sciences Development and Technology Journal of Artificial Intelligence and Digital Business Eduvest - Journal of Universal Studies Jurnal Pengabdian Kolaborasi dan Inovasi IPTEKS OKTAL : Jurnal Ilmu Komputer dan Sains Jurnal Sistem Informasi dan Ilmu Komputer Jurnal INFOTEL Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT Jurnal Sistem Informasi dan Manajemen Jurnal Media Akademik (JMA) Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi Bigint Computing Journal Jurnal Garuda Pengabdian Kepada Masyarakat Jurnal Ilmiah Manajemen Dan Kewirausahaan Jurnal Sistem Informasi dan Ilmu Komputer
Raissa Amanda Putri
Universitas Islam Negeri Sumatera Utara
Religion Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Astronomy Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Neuroscience Physics Public Health Social Sciences Other

Published : 210 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 210 Documents
Search

 13   14   15   16   17 
RANCANG BANGUN APLIKASI E-COMMERCE MODEL B2C UNTUK PET SHOP BERBASIS ANDROID Farahdiba, Dhika; Amanda Putri, Raissa; Alda, Muhamad
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 3 (2025): JATI Vol. 9 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i3.13335

Abstract

Hewan peliharaan seperti kucing dan anjing memberikan dampak positif bagi pemiliknya, seperti mengurangi pikiran negatif. Merawat hewan memerlukan perhatian khusus, seperti makanan, kesehatan, dan kenyamanan biologis. Seiring meningkatnya minat memelihara hewan, banyak petshop bermunculan sebagai penyedia perlengkapan, perawatan, dan jasa penitipan hewan. Teknologi dapat membantu meningkatkan layanan petshop menjadi lebih praktis dan efisien. Namun, Oppa Petshop masih menghadapi kendala pada sistem pemesanan grooming, penitipan, dan pembelian produk yang harus dilakukan langsung di toko, mengakibatkan antrean panjang dan kurang efisien. Oleh karena itu, aplikasi berbasis Android dikembangkan untuk memudahkan pelanggan memesan layanan dan membeli produk, sekaligus membantu pengelola membuat laporan operasional. Aplikasi ini dibuat menggunakan pendekatan Waterfall yang meliputi analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan, serta metode Research and Development (R&D) melalui studi literatur, survei, dan evaluasi. Aplikasi dibangun menggunakan Android Studio dan Java. Hasilnya, aplikasi ini meningkatkan efisiensi layanan, mempermudah pengelolaan data pelanggan, dan menyediakan laporan yang sistematis. Pelanggan merasakan kemudahan dan kenyamanan, sedangkan pengelola dapat meningkatkan manajemen operasional dengan lebih baik.
IMPLEMENTATION OF DATA MINING ON MUSLIM WOMEN'S CLOTHING SALES USING THE FP-GROWTH METHOD Aldinata, Riko; Raissa Amanda Putri
Jurnal Riset Informatika Vol. 7 No. 3 (2025): Juni 2025
Publisher : Kresnamedia Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (967.369 KB) | DOI: 10.34288/jri.v7i3.382

Abstract

The Muslim women's fashion industry in Indonesia is growing rapidly, leading to intense competition and requiring business owners to optimize their sales strategies and inventory management. This study aims to identify consumer purchasing patterns at TM Collection Store by applying the FP-Growth data mining method. The data used consists of 1,000 sales transactions from January to April 2024. Data collection was conducted through historical data observation, interviews, and literature review, followed by processing using the FP-Growth algorithm in Google Colab. The analysis results reveal strong associations between products, such as the combination of Paris Premium, shirt cuffs XL, and shirt cuffs L, which show high confidence values and significant lift. These patterns provide valuable insights for decision-making related to restocking and promotional strategies. The findings also help improve operational efficiency by more accurately predicting customer demand. Therefore, the implementation of the FP-Growth algorithm proves effective in processing transaction data to generate relevant information and support more targeted business decisions. This data-driven strategy offers an innovative solution to enhance competitiveness in the continuously growing Muslim women's fashion industry.
IMPLEMENTASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PENJURUSAN SISWA DENGAN MENGGUNAKAN METODE FUZZY MAMDANI DAN WEIGHTED PRODUCT (WP) DI SMAN 1 BARUMUN KABUPATEN PADANG LAWAS Harahap, Ahdi Alfein; Nasution, Yusuf Ramadhan; Putri, Raissa Amanda
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol 8, No 2 (2025): May 2025
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v8i2.3161

Abstract

Abstract: Modern education integrates technology to enhance learning methods and 21st century skills. In this context, the application of decision support systems (DSS) such as Fuzzy Mamdani and Weighted Product (WP) is important to increase efficiency and objectivity in student majors. This research focuses on the implementation of SPK at SMAN 1 Barumun, Padang Lawas Regency, with the aim of overcoming challenges in assessing complex criteria and uncertainty in decision making. The Fuzzy Mamdani method was chosen because of its ability to handle uncertain data and ambiguity, while WP was used to combine criteria weights in the evaluation. The web-based system being developed is expected to increase the accuracy and efficiency of student majors. Comparison with previous research that only used WP shows that this approach offers a more comprehensive solution by integrating both SPK methods. This research aims to provide more accurate recommendations and support the optimal development of student potential, as well as improve the majoring process with a more sophisticated and efficient system. Keyword: Decision Support Systems, Departments, Students, Fuzzy Mamdani, Weighted Product Abstrak: Pendidikan modern mengintegrasikan teknologi untuk meningkatkan metode pembelajaran dan keterampilan abad ke-21. Dalam konteks ini, penerapan sistem pendukung keputusan (SPK) seperti Fuzzy Mamdani dan Weighted Product (WP) menjadi penting untuk meningkatkan efisiensi dan objektivitas dalam penjurusan siswa. Penelitian ini fokus pada implementasi SPK di SMAN 1 Barumun Kabupaten Padang Lawas, dengan tujuan mengatasi tantangan dalam penilaian kriteria kompleks dan ketidakpastian dalam pengambilan keputusan. Metode Fuzzy Mamdani dipilih karena kemampuannya dalam menangani data yang tidak pasti dan ambiguitas, sementara WP digunakan untuk menggabungkan bobot kriteria dalam evaluasi. Sistem berbasis web yang dikembangkan diharapkan dapat meningkatkan akurasi dan efisiensi penjurusan siswa. Perbandingan dengan penelitian sebelumnya yang hanya menggunakan WP menunjukkan bahwa pendekatan ini menawarkan solusi yang lebih komprehensif dengan mengintegrasikan kedua metode SPK. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan rekomendasi yang lebih akurat dan mendukung perkembangan potensi siswa secara optimal, serta meningkatkan proses penjurusan dengan sistem yang lebih canggih dan efisien. Kata kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Jurusan, Siswa, Fuzzy Mamdani,                    Weighted Product  
PEMETAAN KRIMINOLOGI TERHADAP PENCURIAN SEPEDA MOTOR MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING Budiarti, Dinda; Nasution, Yusuf Ramadhan; Putri, Raissa Amanda
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol 8, No 2 (2025): May 2025
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v8i2.3050

Abstract

Abstract: This study aims to map the crime rate of motorcycle theft in Aek Batu Village, Torgamba District, Labuhanbatu Selatan Regency, using the K-Means Clustering algorithm. This mapping system was developed to classify areas based on crime-prone levels, facilitating preventive actions and security improvements in the region. The data used includes motorcycle theft reports processed into numerical datasets as input for the algorithm. The clustering results classify areas into three categories: high, medium, and low crime levels. The implementation of this system is expected to provide clear information to the public to increase awareness and minimize crime risks. Keyword: K-Means Clustering, Crime Mapping, Motorcycle Theft, Data Mining, Regional SecurityAbstrak: Penelitian ini bertujuan untuk memetakan tingkat kriminalitas pencurian sepeda motor di Desa Aek Batu, Kec. Torgamba, Kab. Labuhanbatu Selatan menggunakan algoritma K-Means Clustering. Sistem pemetaan ini dibangun untuk mengklasifikasikan wilayah berdasarkan tingkat rawan kejahatan, sehingga mempermudah pengambilan langkah preventif dan peningkatan keamanan di daerah tersebut. Data yang digunakan mencakup laporan pencurian sepeda motor yang diolah menjadi dataset numerik sebagai input algoritma. Hasil clustering menunjukkan pengelompokan wilayah ke dalam tiga kategori: tinggi, sedang, dan rendah tingkat kriminalitas. Implementasi sistem ini diharapkan memberikan informasi yang jelas kepada masyarakat untuk meningkatkan kewaspadaan dan meminimalkan risiko kejahatan. Kata kunci: K-Means Clustering, Pemetaan Kriminalitas, Pencurian Sepeda Motor, Data Mining, Keamanan Wilayah.
Implementasi Algoritma K-Medoids pada Sistem Informasi Pengelompokkan Wilayah Kemiskinan di Provinsi SUMUT Berbasis Web Wanda, Wanda Sari; Raissa Amanda Putri; Heri Santoso
Jurnal Komputer Teknologi Informasi Sistem Komputer (JUKTISI) Vol. 4 No. 2 (2025): September 2025
Publisher : LKP KARYA PRIMA KURSUS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62712/juktisi.v4i2.385

Abstract

Data mining merupakan teknik pengolaan data yang mampu menggali informasi dari kumpulan data menjadi sebuah informasi yang bermanfaat seperti halnya data penduduk miskin di Provinsi Sumatera Utara. Badan Pusat Statistik Provinsi Sumatera Utara merupakan tempat yang memiliki kumpulan banyak data penduduk miskin dari setiap wilayah yang jika diolah dengan data mining akan menghasilkan sebuah informasi baru yang berguna seperti informasi tingkat kemiskinan yang meningkat di suatu wilayah kelurahan atau desa. Kesulitan dalam proses pemfilteran kelurahan atau desa untuk mengetahui kelurahan atau desa mana yang kemungkinan berpotensi kemiskinannya meningkat. Berdasarkan permasalahan yang ada maka dibuatlah suatu sistem data mining untuk pengelompokkan kelurahan atau desa menggunakan algoritma K-Medoids. Algoritma K-Medoids merupakan proses pengelompokkan data yang mengambil titik pusat cluster dari data tersebut dan memliki karakteristik serupa satu sama lain. Sistem ini dibuat menggunakan bahasa pemrograman PHP berbasis web yang nantinya akan mengelompokkan kelurahan atau desa dengan kategori zona hijau, zona kuning dan zona merah. Tujuan dibuatnya sistem ini untuk mengetahui tingkat kemiskinan di suatu wilayah dan segera ditindaklanjuti agar meminimalisir tingkat kemiskinan di wilayah tersebut.
ROC and COPRAS Methods in New Student Admissions Application (PPDB) MAN HUMBANG HASUNDUTAN Tua, Anri Hafiz; Putri, Raissa Amanda
Indonesian Journal of Data Science, IoT, Machine Learning and Informatics Vol 5 No 2 (2025): August
Publisher : Research Group of Data Engineering, Faculty of Informatics

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20895/dinda.v5i2.2015

Abstract

The development of information and communication technology, especially in the education sector, has opened up opportunities to increase efficiency and transparency in various processes, including New Student Admissions (PPDB). MAN Humbang Hasundutan faces challenges in manually screening hundreds of prospective students every year, which often introduces bias and inaccuracies in the selection process. Therefore, this research aims to develop a web-based PPDB application with the integration of the Rank Order Centroid (ROC) method for weighting criteria and Complex Proportional Assessment (COPRAS) for ranking. The ROC method assigns weights to criteria based on their level of importance, while the COPRAS method determines the ranking by taking into account the level of significance and utility of alternatives. The implementation of this application enables the processing of prospective student data quickly and objectively, as well as increasing the fairness and transparency of the selection process. Based on the results of previous research, the COPRAS method with ROC weighting has proven to be effective in assisting decision making in various fields. The proposed PPDB application is expected to simplify the selection process at MAN Humbang Hasundutan while increasing the credibility of the educational institution.
Penerapan K-Means Clustering untuk Pengelompokan Pasien Rumah Sakit berdasarkan Tingkat Keparahan Penyakit Alasi, Galih; Raissa Amanda Putri
Jurnal Multimedia dan Teknologi Informasi (Jatilima) Vol. 7 No. 03 (2025): Jatilima : Jurnal Multimedia Dan Teknologi Informasi
Publisher : Cattleya Darmaya Fortuna

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54209/jatilima.v7i03.1598

Abstract

Penelitian ini menerapkan metode K-Means Clustering untuk mengelompokkan 995 data pasien RSUD H. Sahudin Kutacane ke dalam tiga kategori tingkat keparahan penyakit, yaitu Ringan, Sedang, dan Parah, berdasarkan atribut klinis seperti usia, jenis kelamin, triase awal, tanda vital, hasil laboratorium, dan faktor penunjang medis lainnya. Proses penelitian meliputi pengumpulan data, pra-pemrosesan (encoding variabel kategorikal, imputasi data hilang, dan normalisasi Min-Max), pemodelan menggunakan K-Means dengan jumlah cluster optimal tiga, serta evaluasi menggunakan Silhouette Score. Hasil clustering menunjukkan distribusi pasien pada Cluster 1 sebanyak 403 pasien, Cluster 2 sebanyak 387 pasien, dan Cluster 0 sebanyak 205 pasien, di mana Cluster 0 cenderung memiliki tingkat keparahan lebih tinggi. Nilai Silhouette Score sebesar 0,1078 mengindikasikan pemisahan antar cluster masih kurang optimal, namun model ini mampu memberikan gambaran awal yang berguna untuk mendukung pengambilan keputusan medis.
Analisis Sentimen Terhadap Isu Kandungan Produk PinkFlash Menggunakan Algoritma Support Vector Machine Harahap, Nurhaliza; Raissa Amanda Putri
Jurnal Multimedia dan Teknologi Informasi (Jatilima) Vol. 7 No. 03 (2025): Jatilima : Jurnal Multimedia Dan Teknologi Informasi
Publisher : Cattleya Darmaya Fortuna

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54209/jatilima.v7i03.1624

Abstract

Tujuan penulisan studi ini yaitu untuk menerapkan algoritma support vector machine terhadap pelanggan Eyeshadow pallete pada produk pink flash serta menghitung kurasi konsumen eyeshadow pallete pink flash. Data yang peneliti pakai didapati dari sumber-sumber seperti skripsi, buku, jurnal, literatur sejenis serta website yang berkaitan dengan teori yang dikaji. Studi ini menggunakan sebanyak 500 data ulasan pelanggan yang dikumpulkan dari toko Pinkflash di platform e-commerce Tokopedia. Data tersebut dipilih karena dianggap mewakili opini konsumen secara nyata terhadap produk yang ditawarkan. Ulasan-ulasan ini mencakup berbagai pengalaman pengguna, mulai dari kepuasan terhadap kualitas produk hingga keluhan terkait pengemasan maupun pengiriman. Hasilnya menampilkan jika model SVM bisa menguraikan ulasan pelanggan dengan keakurasian yang tinggi. sehingga memberikan indikasi bahwa metode ini efektif dalam menganalisis sentimen kepuasan konsumen terhadap isu kandungan produk pinkflash. Selain itu, hasil akurasi tinggi ini juga menunjukkan seberapa baik ia dapat membedakan antara sentimen positif dan negatif, yang dapat membantu perusahaan memahami pendapat pelanggan lebih dalam dan membuat strategi pemasaran yang lebih terarah.
Application of Total Productive Maintenance in Heavy Equipment Maintenance Information Systems: Penerapan Total Productive Maintenance pada Sistem Informasi Pemeliharaan Alat Berat Aulia, Diva; Putri, Raissa Amanda
Academia Open Vol. 10 No. 2 (2025): December
Publisher : Universitas Muhammadiyah Sidoarjo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21070/acopen.10.2025.11863

Abstract

General Background: In the era of digital transformation, efficient industrial asset maintenance is critical to meeting global competitiveness demands. Specific Background: Heavy equipment in sectors like construction, plantations, and agriculture requires significant investment and continuous maintenance, yet many companies still rely on manual, unscheduled, and reactive practices. Knowledge Gap: Limited research addresses the direct integration of Total Productive Maintenance (TPM) with real-time, data-driven maintenance information systems tailored for heavy equipment operations. Aims: This study aims to develop and implement an integrated TPM-based heavy equipment maintenance information system to improve productivity, reduce downtime, and enhance decision-making. Results: Using the Overall Equipment Effectiveness (OEE) method, the system identified performance gaps, with the highest OEE at 97% (Truck) and the lowest at 14% (Roller), enabling targeted maintenance actions. The integration reduced downtime, optimized resource use, and provided predictive insights. Novelty: Unlike prior studies focusing solely on TPM theory or measurement, this work delivers a practical, field-ready, IT-enabled solution directly integrated into daily heavy equipment operations. Implications: The approach offers a scalable model for other industries, supporting sustainable asset management through predictive, data-driven maintenance strategies.Highlight : Integrating TPM with information systems reduces downtime and improves performance. OEE is used to measure the availability, performance, and quality of heavy equipment. The system facilitates real-time monitoring and maintenance decision-making. Keywords :Heavy Equipment, Efficiency, Maintenance, Productivity, Total Productive Maintenance
Implementasi K-Means Clustering Pada Pemilihan Santri dan Santriwati Berprestasi Nasution, Maimanah Salsabila; Putri, Raissa Amanda
Jutisi : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi Vol 14, No 2: Agustus 2025
Publisher : STMIK Banjarbaru

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35889/jutisi.v14i2.3150

Abstract

Managing large amounts of data on male and female students poses a challenge for Pesantren Darul Arafah Raya in assessing the academic performance of its students. The K-Means algorithm is one of the most widely used methods in data mining for clustering large amounts of data. This study aims to cluster students into two categories: high-performing and low-performing, using the K-Means Clustering method. The variables analyzed include academic grades, attendance, attitude, involvement in organizations/extracurricular activities, and academic history. Data from 1,010 students were processed, and the algorithm stopped at the 35th iteration with significant centroid centers. The clustering results showed that 490 students were classified as high-achieving and 520 as low-achieving. Performance validation using a Silhouette Coefficient of 0.63 indicates that the clustering quality is in the good category, so the grouping results can be considered optimal. Integrating K-Means into a web-based information system facilitates strategic decision-making for the boarding school and supports the development of specialized training programs to cultivate students' potential in a more targeted manner.Keywords: Data Mining; K-Means Clustering; Outstanding Santri; Education; Website AbstrakPengelolaan data santri/wati dalam jumlah besar menjadi tantangan bagi Pesantren Darul Arafah Raya dalam menilai prestasi akademik santri. Algoritma K-Means merupakan salah satu metode dalam data mining yang banyak digunakan untuk mengelompokkan data dalam jumlah besar melalui pendekatan clustering. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan santri dan santriwati ke dalam dua kategori, yaitu berprestasi dan tidak berprestasi, dengan memanfaatkan metode K-Means Clustering. Variabel yang dianalisis meliputi nilai akademik, absensi, sikap, keterlibatan berorganisasi/ekstrakurikuler, dan riwayat prestasi. Data sebanyak 1.010 santri dan santriwati diproses, dan algoritma berhenti pada iterasi ke-35 dengan pusat centroid yang signifikan. Hasil klasterisasi menunjukkan 490 santri dan santriwati tergolong berprestasi dan 520 lainnya tidak berprestasi. Validasi performa menggunakan Silhouette Coefficient sebesar 0,63 menunjukkan kualitas klasterisasi berada pada kategori baik, sehingga hasil pengelompokan dapat dianggap optimal. Integrasi K-Means ke dalam sistem informasi berbasis web memudahkan pihak pesantren dalam pengambilan keputusan strategis, serta mendukung penyusunan program pembinaan khusus untuk mengembangkan potensi santri secara lebih terarah. 
Co-Authors Abdillah, Muhammad Oemar Abdul Aziz Khusen Abdul Halim Hasugian ABdul Karim Batubara, ABdul Karim Abu Dardaq Putra Achmad Ramadhan Nst Adlani, Farid Adnan Buyung Nasution Agil Indriyani Agung Setiawan Hasibuan Agung Wijaya, Agung Agusni Firi Hasian Dalimunthe Aini Sachira, Rheana aji wardana Alasi, Galih Aldinata, Riko Aldy Alfiansyah Ali Ikhwan Ali Ikhwan Ali Ikhwan Alsyah Harahap, Dymas Fatthur Rohim Alwi Perdana Aritonang Amanda, Retno Tri Ananda, Bella Andini Nur Bahri Andini, Novita Rizky Andriani, Mega Andriyani Dwi Astuti Anggi Dessisiliya Anggreini Anggun Monica Dewi Aninda Muliani Anisa Yasmin Annisa Annisa Annisa Shafira Zuhri Apipah, Nur Aprilsyah, Muhammad Arbi, Haris Andika Armansyah Armansyah Aryo Pratama Asti, Dini Audy Andini Lubis Aulia, Dea Liza Aulia, Diva Azhari, M. Faishal Azzahro Simatupang , Siti Fatimah Bagus Setiawan Bahuraksa, Sigit Balqis Pasaribu , Afifah Baridah, Lailam Batara Wardana Yuswar Batubara, Abdul Karim Batubara, Muhammad Zulpan Bela Damanik Bella Ananda Budi Askhori Sirait Budiarti, Dinda Dalimunthe, Rizna Fitriana Dalimunthe, Roma Gabe Damayanti, Alvina Daulay, Ikhsan Agus Martua Daulay, Wan Akbar Arramadhan Decfina, Fauziah Delvira Salsabila Diah Indah Sari Dicky Pratama Dinary Dwihatami Dini Anggraini, Dini Dino Farid Pratama Disa Pratama Donas Putra Dwi Himala Kasih Dwi Nenda Putri Dwi Silviana Elang, Nusa Erano, Bhirawa Atha Bassni Erlina, Fazira Fadhlan Hussaini Srg Fadilah, Ayu Fadilah, Ulfa Fadillah, Muhammad Taufik Fahimah, Nurul Fajrul Aulia Yudha Fakhri Alauddin Tarihoran Fakhriza, M. Fakhrizal, Fiqri Fara Difa Aulya Farahdiba, Dhika Fathiya Hasyifah S FATHIYA HASYIFAH SIBARANI Fathiyah Hasyifah Sibarani Fauziah Lubis Fazril, Fazril Febiyaula, Siti Septia Fiddarain, Syaidah Fikri Hakiki Siregar Fitrah Al Mubaroq Fitria Tilawatil Aulia Simarmata Garnish Ayu Andini Wijaya Gina Sonia Hadi, Firman Harahap, Ahdi Alfein Harahap, Faisal Harahap, Nurhaliza Hary Isdianto Hasibuan, Muhammad Imbalo Zaki Hasibuan, Novrisyah Hasibuan, Nurhabibah Febrianty Hasyifah Sibarani, Fathiya Heri Santoso Heri Santoso Heri Santoso Hidayat, Julkarnain Hidayati, Lily Hutasuhut, Fazira Syafitri Ibnu Faisal Ikhlasul Amal Ilka Zufria Imam Adlin Sinaga Imam Zarkasih Harahap Irsandi, Mahmul Izma Khoiruna Jihan Fadhilah Taher Khairi, Ananda Salsabila Khotnai Shinta Khotnai Shinta Koto, Muhammad Hendrik Laily, Dwi Yanti Laylan Syafina Lestari, Rika Dinda Liza Khairani M irsyan antony manday, Irsyanmanday M Taufiq Rachman Siregar M. Fakhriza Maharani, Windi malika, Sela Maulana, Mhd.Rizki Maulina Tria Audina Gultom Maurico Liang Maya Khairani Mega Andriani Mega Andriani Mhd Furqan Miftah Siregar Mikraj, Ziyad Habibul Mohammad Badri Mohammad Badri Mu'arif, Risdani Mubaraq, Aras Maulana Much Nur Syams Simaja Muhamad Alda Muhamad Rizky Abdilah Muhammad Abdul Arip Muhammad Aprilsyah Muhammad Dedi Irawan Muhammad Furqan, Muhammad Muhammad Ikhsan Muhammad Irvan Muhammad Naufal Al Hazmi Muhammad Ray Pratama Sembiring Muhammad Rivaldi Muhammad Setiawan Muliani Harahap, Aninda Muliani, Aninda Mulya Alfan Simatupang Nabila Bidawi, Hilwa Faza Nabila, Andini Nabila, Najwa Nabilah Aliya Tasya Nadiyah Khairiyah Nafis, Ayu Nasution, Adnan Buyung Nasution, Maimanah Salsabila Nasution, Muhammad Irwan Padli Nasution, Rizki Ansyari Nataryda Lubis, Muara Novrisyah Hasibuan Nurhabibah Febrianty Hasibuan Nurhasanah, Dhea Aulia Nurhayati Nurhayati Nurul Ifkah Lolona Silalahi Nurul Mawaddah Padang Nurul Zuriandini Panggabean, Trisatin Paranindra Ardhana Biroe Aurori Pasaribu, Haryati Pertiwi, Elsa Prayuda, Wahyu Putra Purwaningtyas, Franindya Puspa, Yulia Putra, Dafa Fahreza Putrawan, Putrawan Putri Agustina Putri Lubis, Dina Amalia Rafli Khalis Nugraha Rahma Yuni Rahma, Anisa Sri Rahma, Baqiyatur Rahma, Najahaura Rambe, Risti Reni Lestari Reni Yunita Rianto, Aldyansah Arrahman Rinaldy, Fahdly Ritonga, Siti Marlina RR. Ella Evrita Hestiandari Sabri, Muhammad Sahbandi Sahbandi Sait, M Ibnu Salsabila, Salsabila Salsalina Br Sembiring Samsudin Samsudin, Samsudin Santoso, Adinda Afriliya Saprida Saprida Saprida, Saprida Saputri, Indah Sardiyana Br Karo Sari, Dinda Mayang Shinta Permata Sari Siagian, Andika Fadillah Silvia Kartika Sinaga, Adhe Syari Alfatah Sinaga, Imam Adlin Sinta Dewi Siregar, Ela Khairani Siregar, Elvan Dito Siregar, Fairuz Azzaria Siregar, Putri Aprilia Siregar, Sahnas Wulandari Siregar, Siti Khairunnisa Siti Zahra Situmeang, Risky Akbar Sri Yuslina Siregar Sriani Sriani Suendri Suendri, Suendri Suendri, Suendri Syah Zanul Husna Syahputra, Adam Tania Yulindra Taqiya Zahrowaini Teuku Alif Baihaqy Thamrin, Alwi Aryusya Thisara, Siti Kania Triase Triase Triase Triase Triase Triase Triase Triase Triase Triase, Triase Tua, Anri Hafiz Ulfayani Mayasari Ummi Afzah Amirah Wahyu Herlambang Wanda, Wanda Sari Wardana, Aji Wardhani, Ade Ratu Wibowo, Muhammad Rizky Widodo, Mhd. Aria Agung Willy Andri Malau Winny Wiyandari Wiradito, Ade Wulandari, Sahnas Yahfizham Yahfizham Yardha, La Saufa Yudha, Fajrul Aulia Yudi Lizardi Mahna Siregar Yulianda Tasya Yusniah Yusniah Yusra, Salsabila Yustria Handika Siregar Yusuf Ramadhan Nasution Yusuf Ramadhan Nasution, Yusuf Ramadhan Zahidah, RA. Ghina