Garuda - Garba Rujukan Digital

p-Index From 2020 - 2025

13.897

P-Index

This Author published in this journals

All Journal Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN) JURNAL PENGABDIAN KEPADA MASYARAKAT Sinkron : Jurnal dan Penelitian Teknik Informatika Tech-E RABIT: Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Univrab JOURNAL OF INFORMATICS AND TELECOMMUNICATION ENGINEERING JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA Abdimas Talenta : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Nizhamiyah JurTI (JURNAL TEKNOLOGI INFORMASI) Query : Jurnal Sistem Informasi Zero : Jurnal Sains, Matematika, dan Terapan ALGORITMA : JURNAL ILMU KOMPUTER DAN INFORMATIKA JISTech (Journal of Islamic Science and Technology) Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Aplikasi Digital Zone: Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) IJISTECH (International Journal Of Information System & Technology) JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) Journal on Education JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Saintifik : Jurnal Matematika, Sains, dan Pembelajarannya Jurnal Ilmiah Binary STMIK Bina Nusantara Jaya Jurnal Kridatama Sains dan Teknologi Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer Aisyah Journal of Informatics and Electrical Engineering Jatilima : Jurnal Multimedia Dan Teknologi Informasi JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM RESEARCH (JOSH) Journal of Computer System and Informatics (JoSYC) INFOKUM TIN: TERAPAN INFORMATIKA NUSANTARA Brahmana : Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan MEANS (Media Informasi Analisa dan Sistem) Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi Jurasik (Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknik Informatika) IJISTECH JINAV: Journal of Information and Visualization Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer) Jurnal Responsif : Riset Sains dan Informatika Journal La Multiapp Jurnal Abdi Mas Adzkia KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer Journal of Information Technology (JIfoTech) Instal : Jurnal Komputer J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics International Journal Software Engineering and Computer Science (IJSECS) Journal of Computer Science and Informatics Engineering sudo Jurnal Teknik Informatika Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Jurnal Nasional Teknologi Komputer Journal of Computers and Digital Business Sewagati: Jurnal Pengabdian Masyarakat Indonesia DEVICE : JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM, COMPUTER SCIENCE AND INFORMATION TECHNOLOGY Jurnal Pengabdian Masyarakat The Indonesian Journal of Computer Science Cosmic Jurnal Teknik

Ilka Zufria

Unknown Affiliation

Author-ID : 2532866

Religion Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities 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 Dentistry Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Immunology & microbiology Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Neuroscience Nursing Physics Social Sciences Veterinary Other

Published : 112 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

Title

1 2

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM SELEKSI SISWA EKSLUSIF DI SMP N PERISAI KUTACANE MENGGUNAKAN ALGORITMA PROFILE MATCHING DAN TOPSIS Ulfia Zahra; Ilka Zufria; Triase Triase
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol 7, No 1 (2024): February 2024
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v7i1.1736

Kelas Ekslusif adalah kelas yang mengajarkan program-program spesifik untuk peserta didik yang termasuk unggulan, dengan pengembangan bakat dan kreativitas yang ada didalam dirinya agar potensi yang ada bisa keluar dan bisa tumbuh dan berkembang sesuai dengan tingkat kecerdasan dan kemampuan peserta didik. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menyeleksi siswa yang mampu masuk ke kelas ekslusif di SMP N Perisai Kutacane yang penyeleksian sebelumnya masih bersifat subjektifitas menjadi objektifitas. Untuk itulah perlu adanya sistem pendukung keputusan dengan menggunakan kombinasi metode Profile Matching dan Technique For Others Preference By Similarity To Ideal Solution (TOPSIS). Metode ini dipilih karena mampu menyelesaikan penyeleksian siswa ekslusif berdasarkan kriteria dan bobot yang sudah ditentukan oleh SMP N Perisai Kutacane yaitu, berbadan sehat, rekomendasi dari sekolah asal, nilai raport minimal juara 1 sampai 5, sertifikat prestasi (akademik maupun non akademik), hasil test tertulis, dan hasil wawancara, yang nantinya akan dijadikan acuan dalam penyeleksian siswa. Sistem ini dikembangkan dengan bahasa pemograman PHP. Hasil dari penelitian ini berupa penerapan kombinasi metode Profile Matching dan TOPSIS kedalam sistem dengan proses perhitungan manual disimpulkan memiliki hasil yang sama pada tiap-tiap prosesnya, sehingga sistem yang dibangun ini dirasa berhasil dalam menyeleksi siswa baru untuk masuk kedalam kelas ekslusif.

IMPLEMENTASI METODE FUZZY LOGIC SUGENO DAN BACKWARD CHAINING DALAM SISTEM PAKAR MENDIAGNOSIS PENYAKIT PERIODONTITIS TERHADAP PEROKOK AKTIF Ilka Zufria; Aidil Halim Lubis; Sarmila Sarmila
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol 7, No 2 (2024): May 2024
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v7i2.1834

Abstract: Dental and oral health is sometimes a priority for some people, even though dental and oral diseases have a serious impact on general health, because the teeth and mouth are places where germs and bacteria enter so that they are likely to interfere with the health of other organs of the body. Periodontitis is a gum disease caused by bacteria that damages the supporting tissues of the teeth and causes tooth loss. This disease can be avoided if you come to the dentist early. However, the problem that often occurs is that many people only start treatment after periodontitis reaches a chronic stage, so an approach is needed that can assist people in diagnosing periodontitis early, quickly and accurately. An expert system is a system that seeks to implement human knowledge on computers so that computers can solve problems as experts do. Fuzzy Logic Sugeno and Backward Chaining methods are used for calculations because these methods can solve the hypothesis of a problem by measuring one's beliefs. The results of this study are an expert system that can have an output in the form of the name of the disease periodontitis and the degree of certainty of the user's disease. Keywords: expert system, fuzzy logic sugeno, backward chaining, periodontitis Abstrak: Kesehatan gigi dan mulut terkadang memang merupakan prioritas ke sekian bagi beberapa orang, padahal sebenarnya penyakit gigi dan mulut berdampak serius bagi kesehatan secara umum, sebab gigi dan mulut merupakan tempat masuknya kuman dan bakteri sehingga kemungkinan besar dapat mengganggu kesehatan organ tubuh lainnya. Penyakit Periodontitis adalah penyakit gusi yang disebabkan oleh bakteri yang merusak jaringan penunjang gigi dan meyebabkan kehilangan gigi. Penyakit tersebut bisa dihindari apabila datang ke dokter gigi lebih awal. Akan tetapi permasalahan yang sering terjadi adalah banyak masyarakat yang baru mulai berobat setelah penyakit periodontitis mencapai tahap kronis, sehingga diperlukan sebuah pendekatan yang dapat membantu masyarakat dalam mendiagnosis penyakit periodontitis secara dini, cepat dan akurat. Sistem pakar merupakan sistem yang berusaha mengimplementasikan pengetahuan manusia pada komputer agar komputer bisa menyelesaikan masalah sebagaimana yang dilakukan oleh para ahli. Metode Fuzzy Logic Sugeno dan Backward Chaining digunakan untuk perhitungan dikarenakan metode tersebut dapat menyelesaikan ketidakpastian terhadap suatu masalah dengan mengukur keyakinan seseorang. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah sistem pakar yang dapat memiliki keluaran berupa nama penyakit periodontitis dan tingkat kepastian terhadap penyakit yang diderita pengguna. Kata kunci: sistem pakar, fuzzy logic sugeno, backward chaining, periodontitis

ALGORITMA SAW DAN TOPSIS MENENTUKAN BIBIT UNGGUL KELAPA SAWIT Ilham Maulana Ritonga; Ilka Zufria; M. Fakhriza
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol 7, No 3 (2024): August 2024
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v7i3.2137

Pemilihan bibit kelapa sawit merupakan langkah awal dari budidaya tanam kelapa sawit. Pemilihan bibit kelapa sawit perlu diperhatian untuk mendapatkn hasil panen yang baik. Sistem pendukung keputusan dapat menjadi salah satu solusi untuk permasalahan pemilihan bibit sawit. Jenis bibit kelapa sawit dapat dipilih berdasarkan aspek dan kriteria tertentu. Kriteria yang digunakan yaitu umur panen perdana, rerata produksi tandan buah segar, rerata potensi total produksi minyak, panjang pelepah, presentase inti buah, rerata berat tandan, presentase rendemen, pertumbuhan meninggi. Algoritma SAW merupakan salah satu metode pengambilan keputusan dengan konsep dasar mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut. Sedangkan algoritma TOPSIS merupakan mrtode pengambilan keputusan multi kriteria dengan dasar alternatif yang dipilih memiliki jarak terdekat dengan solusi ideal positif dan memiliki jarak terjauh dari solusi ideal negatif. Hasil dari penelitian yaitu metode SAW dan TOPSIS berhasil diimplementasikan kedalam bentuk pengambilan keputusan berbasis website dan menampilkan hasil perankingan bibit unggul kelapa sawit.

ANALISIS SENTIMEN KEPERCAYAAN MASYARAKAT TERHADAP KEPOLISIAN REPUBLIK INDONESIA MENGGUNAKAN ALGORITMA SVM Ilka Zufria; Aidil Halim Lubis; Siti Septia Febiyaula
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol 7, No 3 (2024): August 2024
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v7i3.2118

Abstract: Based on Law No. 2 of 2002, Indonesia states that the National Police of the Republic of Indonesia is a state instrument that plays a role in maintaining security and public order, enforcing the law and providing protection, protection and service to the community. In the eyes of the public, public services are experiencing a crisis of trust. This crisis provides important lessons for local governments and the police in Indonesia. With various news about the police via internet media, especially Twitter, which can influence public opinion. User opinions are used as research material for sentiment classification using the SVM algorithm using 801 data. The data is then given labels (classes) using a lexicon based method with an Indonesian language dictionary. From the labeling results, 444 positive opinions and 357 negative opinions were obtained. From several opinions that have been obtained, sentiment analysis will be carried out using the SVM algorithm. This research also applies the word weighting method or TF-IDF. The system will be evaluated using Confusion Matrix. In the test results, it was found that the level of accuracy produced using the Support Vector Machine algorithm was 83.95%, precision was 85.71%, recall was 87,50%, and f1-score was 86.60%. Keywords: Sentiment Analysis, Indonesian Republic Police, SVM Abstrak: Berdasarkan Undang-undang No.2 Tahun 2002, Indonesia menyatakan bahwa Kepolisian Negara Republik Indonesia adalah alat negara yang berperan dalam memelihara keamanan dan ketertiban masyarakat, menegakkan hukum serta memberikan perlindungan, pengayoman dan pelayanan kepada masyarakat. Di mata masyarakat, pelayanan publik sedang mengalami krisis kepercayaan. Krisis ini menjadikan pelajaran penting bagi pemerintah daerah dan kepolisian di Indonesia. Dengan adanya berbagai berita mengenai kepolisian melalui media internet khususnya twitter yang dapat memengaruhi opini masyarakat. Opini pengguna dimanfaatkan sebagai bahan penelitian klasifikasi sentimen menggunakan algoritma SVM dengan menggunakan 801 data. Data kemudian diberi label (kelas) dengan menggunakan metode lexicon based dengan kamus berbahasa Indonesia. Dari hasil pelabelan diperoleh data berlabel positif sebanyak 444 opini dan 357 opini negatif. Dari beberapa opini yang sudah didapatkan, maka akan dilakukan analisis sentimen dengan menggunakan algoritma SVM. Penelitian ini juga menerapkan metode pembobotan kata atau TF-IDF. Sistem akan dievaluasi dengan menggunakan Confusion Matrix. Pada hasil pengujian didapatkan tingkat akurasi yang dihasilkan dengan menggunakan algoritma Support Vector Machine adalah sebesar 83.95%, precision sebesar 85.71%, recall sebesar 87,50%, dan f1-score sebesar 86,60%. Kata kunci: Analisis Sentimen, Kepolisian Republik Indonesia, SVM

PERANCANGAN SISTEM PAKAR MENDIAGNOSIS PERMASALAHAN KULIT BESERTA JENIS KULIT WAJAH DALAM PENENTUAN PRODUK PERAWATANNYA MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING DAN CERTAINTY FACTOR Winny Wiyandari; Ilka Zufria; Raissa Amanda Putri
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol 7, No 3 (2024): August 2024
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v7i3.2131

Abstract: As the times progress, women need something fast and appropriate to take care of their facial skin. Most people may find it difficult to choose with certainty products that suit the problems that exist on the skin of the face. Design an expert system in diagnosing problems with facial skin and identifying facial skin types in the determination of facial care products. In this study, researchers made an expert system to diagnose skin problems and facial skin types in determining their treatment products using the Forward Chaining and Certainty Factor methods. This website can help women to choose their type of facial skin products and treatments as well as make it easier for women. Advantages of Forward Chaining and Certainty Factor in Expert Systems collect information and find the best solution obtained from the collection of information, and contain uncertainty so in the calculation process can only process some data so that the lack of data can be maintained. The need for the development of the website so that this website becomes a larger scale to be more complete and more perfect such as the addition of data about skin care and brands that are suitable for use. This website is only as an initial diagnosis, it would be nice to do more research on the products to be used and if necessary consult a dermatologist. Keywords: Certainty Factor, Forward Chaining, Expert System, Skin, Website. Abstrak: Seiring kemajuan zaman, wanita membutuhkan sesuatu yang cepat dan tepat untuk merawat kulit wajahnya. Kebanyakan orang mungkin merasa kesulitan untuk memilih dengan pasti produk yang sesuai dengan permasalahan yang ada pada kulit wajah. Merancang sistem pakar dalam mendiagnosis permasalahan pada kulit wajah dan mengidentifikasi jenis kulit wajah dalam penentuan produk perawatan wajah. Pada penelitian ini peneliti membuat sistem pakar untuk mendiagnosis permasalahan kulit dan jenis kulit wajah dalam menentukan produk perawatannya menggunakan metode forward chaining dan certainty factor. Website ini dapat membantu para wanita untuk memilih jenis produk dan perawatan kulit wajah serta memudahkan para wanita. Keunggulan forward chaining dan certainty factor pada sistem pakar mengumpulkan informasi dan mencari solusi terbaik yang diperoleh dari pengumpulan informasi tersebut, serta mengandung ketidakpastian sehingga dalam proses perhitungannya hanya dapat mengolah sebagian data saja sehingga kekurangan data dapat dipertahankan. Perlunya pengembangan website agar website ini menjadi skala yang lebih besar agar lebih lengkap dan sempurna seperti penambahan data mengenai skincare dan merk yang cocok untuk digunakan. Website ini hanya sebagai diagnosis awal, alangkah baiknya jika dilakukan penelitian lebih lanjut terhadap produk yang akan digunakan dan bila perlu berkonsultasi dengan dokter spesialis kulit Kata kunci: Certainty Factor, Forward Chaining, Sistem Pakar, Kulit, Website

PREDIKSI PENJUALAN IKAN DENGAN METODE FUZZY TIME SERIES Ilka Zufria; Sulindawaty Sulindawaty; Nurul Fadhillah
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol 7, No 3 (2024): August 2024
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v7i3.2139

UD. Ikan Segar Pasar Simpang Limun adalah salah satu Usaha Dagang di Medan yang bergerak dalam penjualan ikan untuk toko sembako, rumah makan, dan juga konsumsi rumah tangga. Pada operasinya UD. Ikan Segar Pasar Simpang Limun dikirimkan ikan dari pemasok setiap hari untuk memenuhi kebutuhan semua pelanggannya. UD. Ikan Segar Pasar Simpang Limun sering mengalami kesulitan dalam menentukan jumlah persediaan ikan yang dibutuhkan setiap hari, oleh karena itu UD. Ikan Segar Pasar Simpang Limun membutuhkan sistem yang dapat digunakan untuk memprediksi penjualan ikan secara jangka pendek. Berbasis Fuzzy Time Series Markov Chain Average-Based adalah metode prediksi yang menggunakan prinsip Fuzzy dan memiliki akurasi yang cukup baik untuk prediksi, sehingga metode ini sesuai untuk memprediksi penjualan ikan. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data penjualan ikan dari Januari 2022 – Juli 2023 yang diperoleh dari UD. Ikan Segar Pasar Simpang Limun. Hasil yang diperoleh dalam penelitian ini adalah nilai prediksi dari metode Fuzzy Time Series untuk prediksi penjualan ikan dengan pengujian data pada Januari 2022 – juli 2023 sebanyak 475 data yang diuji dengan Average Forecasting Error Rate (AFER) dan mendapatkan hasil sebesar 0,09412% sehingga termasuk dalam kategori sangat baik, pengujian juga dilakukan dengan Black Box Testing untuk pengujian program.

PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING UNTUK PENCATATAN PENCAPAIAN KINERJA KARYAWAN Utomo, Imam; Zufria, Ilka; Hasibuan, Muhammad Siddik
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol 7, No 4 (2024): November 2024
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v7i4.2311

Abstract: This study aims to classify employee performance using the K-Means method. Employee data includes total orders, average order processing time, customer satisfaction, delivery errors, absences, successful projects, and training attended. The clustering process begins with calculating the initial centroid distance and grouping the data based on the nearest distance, repeated until there are no significant changes in the centroid positions. Clustering results are displayed in the "Result" feature with three performance categories: Excellent (C1), Satisfactory (C2), and Poor (C3). The final centroids are as follows: Centroid 1 (C1) = [0.53, 0.40, 0.64, 0.33, 0.31, 0.55, 0.50], Centroid 2 (C2) = [0.11, 0.82, 0.24, 0.78, 0.75, 0.13, 0.00], and Centroid 3 (C3) = [0.89, 0.12, 0.93, 0.11, 0.08, 0.87, 0.83]. The analysis shows 185 employees in cluster C1 (Excellent), 67 employees in cluster C2 (Satisfactory), and 383 employees in cluster C3 (Poor). These results can be used as a basis for managerial decision-making, such as training, promotion, or other actions to improve productivity and efficiency. The K-Means method has proven effective for employee performance clustering and can be well integrated into employee management systems. It is recommended to conduct a longitudinal study to observe changes in employee performance over time and measure the effectiveness of managerial interventions based on these clustering results. Keywords: K-Means Clustering, Employee Performance, Data Analysis, Performance Categories Abstrak: Penelitian ini bertujuan mengelompokkan kinerja karyawan import bagian opersional menggunakan metode K-Means. Data karyawan meliputi total order, rata-rata waktu proses order, kepuasan pelanggan, kesalahan pengiriman, absensi, proyek sukses, dan pelatihan yang diikuti. Proses clustering dimulai dengan menghitung jarak centroid awal dan mengelompokkan data berdasarkan jarak terdekat, diulang hingga tidak ada perubahan signifikan pada posisi centroid. Hasil clustering ditampilkan dalam fitur "Result" dengan tiga kategori kinerja: Baik (C1), Cukup (C2), dan Kurang (C3). Centroid akhir adalah sebagai berikut: Centroid 1 (C1) = [0.53, 0.40, 0.64, 0.33, 0.31, 0.55, 0.50], Centroid 2 (C2) = [0.11, 0.82, 0.24, 0.78, 0.75, 0.13, 0.00], dan Centroid 3 (C3) = [0.89, 0.12, 0.93, 0.11, 0.08, 0.87, 0.83]. Analisis menunjukkan 185 karyawan dalam cluster C1 (Baik), 67 karyawan dalam cluster C2 (Cukup), dan 383 karyawan dalam cluster C3 (Kurang). Hasil ini dapat dijadikan dasar untuk pengambilan keputusan manajerial, seperti pelatihan, promosi, atau tindakan lainnya yang meningkatkan produktivitas dan efisiensi. Metode K-Means terbukti efektif untuk pengelompokan kinerja karyawan dan dapat diintegrasikan dengan baik dalam sistem manajemen karyawan. Disarankan melakukan studi longitudinal untuk melihat perubahan kinerja karyawan dari waktu ke waktu dan mengukur efektivitas intervensi manajerial berdasarkan hasil clustering ini. Kata kunci: Pengelompokan K-Means, Kinerja Karyawan, Analisis Data, Kategori Kinerja

IMPLEMENTASI NAIVE BAYES CLASSIFIER DALAM MENENTUKAN KEAKTIFAN REMAJA Surbakti, Miftah Hadi; Zufria, Ilka; Suhardi, Suhardi
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol 7, No 4 (2024): November 2024
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v7i4.2361

Abstract: This research aims to implement the Naive Bayes Classifier method to determine the activity level of adolescents, a group that tends to be active in various activities. This method is chosen due to its ability to classify complex data. The data is obtained through surveys involving adolescents from different social environments, covering activities such as sports, academics, social engagements, and others. The implementation process includes data preprocessing, model training with training data, and model testing using test data. The results show that the Naive Bayes Classifier can accurately classify adolescents into active or inactive categories based on the given data. These findings can serve as a reference for educational institutions, youth organizations, and government bodies in developing programs to enhance adolescent activity levels and as a basis for further research in classifying adolescent data using more advanced methods. Keywords: Data Mining, Youth Activeness, Mosque Youth, Naïve Bayes Classifier, Medan City Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan metode Naive Bayes Classifier dalam menentukan keaktifan remaja, yang merupakan kelompok usia aktif dalam berbagai kegiatan. Metode ini dipilih karena kemampuannya dalam klasifikasi data kompleks. Data diperoleh melalui survei terhadap remaja di berbagai lingkungan sosial, mencakup kegiatan olahraga, akademik, sosial, dan lainnya. Proses implementasi meliputi preprocessing data, pelatihan model dengan data latih, dan pengujian model menggunakan data uji. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Naive Bayes Classifier mampu secara akurat mengklasifikasikan keaktifan remaja menjadi kategori aktif atau tidak aktif berdasarkan data yang ada. Hasil ini dapat menjadi acuan bagi lembaga pendidikan, organisasi pemuda, dan pemerintah dalam menyusun program untuk meningkatkan keaktifan remaja serta menjadi dasar untuk penelitian lanjutan dalam pengklasifikasian data remaja menggunakan metode lebih canggih. Kata kunci: Data Mining, Keaktifan Remaja, Remaja Masjid, Naïve Bayes Classifier, Kota Medan

SISTEM INFORMASI RETRIBUSI ALAT PEMADAM KEBAKARAN DI DINAS PENCEGAH DAN PEMADAM KEBAKARAN KOTA MEDAN BERBASIS MOBILE Riswandi, Riswandi; Zufria, Ilka; Alda, Muhamad
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol 7, No 4 (2024): November 2024
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v7i4.2317

Abstract: Threats related to fire hazard can certainly result in big things. For this reason, it is necessary to have countermeasures or prevention before the incident occurs. Fire extinguishers both at home and in the work area are very necessary as a way of anticipating a fire. Fire extinguishers used in buildings will go through a periodic inspection and payment process. Currently, the process of renting and paying fire extinguisher fees is still manual, starting from the time people come to the Fire Service Office to either rent equipment or pay annual fees. This is less effective in terms of time and cost both from the side of the community and the Fire Department. For this reason, the authors created an information system for fire extinguisher fees that can assist the public in the process of ordering, renting, and paying annual fees. In this system, the fire department can see the ongoing transaction process and schedule equipment installation according to the needs of the fire department itself. The system is made based on mobile, web API, programming language PHP, Java, and MySql database. Keywords: Information System, Fire Extinguisher Retribution, Mobile Abstrak: Ancaman terkait bahaya kebakaran tentunya dapat mengakibatkan hal besar. Untuk itu, perlu adanya penanggulangan atau pencegahan sebelum kejadian terjadi. Persediaan alat pemadam kebakaran baik di rumah maupun di area pekerjaan sangat perlu sebagai cara mengantisipasi apabila terjadi kebakaran. Alat pemadam kebakaran yang digunakan pada bangunan akan melalui proses pemeriksaan dan pembayaran berkala. Saat ini proses penyewaan dan pembayaran retribusi alat pemadam kebakaran masih manual, mulai dari masyarakat datang ke Kantor Dinas Pemadam Kebakaran baik untuk melakukan penyewaan alat maupun pembayaran retribusi tahunan. Hal ini kurang efektif dari segi waktu dan biaya baik dari sisi masyarakat maupun pihak Dinas Pemadam Kebakaran. Untuk itu, penulis membuat sistem informasi retribusi alat pemadam kebakaran yang dapat membantu masyarakat dalam proses pemesanan, penyewaan, dan pembayaran retribusi tahunan. Pada sistem ini, pihak pemadam dapat melihat proses transaksi yang berjalan dan menepatkan jadwal pemasangan alat sesuai dengan kebutuhan dari pihak pemadam kebakaran sendiri. Sistem dibuat dengan berbasis mobile, web API, bahasa pemrograman PHP, Java, serta basis data MySql. Kata kunci: Sistem Informasi, Retribusi Alat Pemadam Kebakaran, Mobile

KLASIFIKASI KEAHLIAN INDIVIDU PEMAIN ONLINE GAMES DENGAN MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES CLASSIFIER Ramadhan, M Irsyad; Zufria, Ilka; Suhardi, Suhardi
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol 7, No 4 (2024): November 2024
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v7i4.2358

Abstract: This thesis aims to determine the player's individual skills of online games in Komunitas Mobile Legends Kota Medan using The Naïve Bayes Classifier. The sample dataset used is data from the players' Mobile Legends playing activities taken from Komunitas Mobile Legends Kota Medan. The Naïve Bayes Classifier method is used to determine individual expertise based on the activity data that has been collected. The results of the study show that the Naïve Bayes Classifier method can be used to determine individual skills in playing Mobile Legends with fairly high accuracy in Komunitas Kota Medan. Keywords: Data Mining, Individual Skills, Online Game Players, Naïve Bayes Classifier, Mobile Legends, Community, Medan City Abstrak: Skripsi ini bertujuan untuk mengklasifikasi keahlian individu pemain Online Games di Komunitas Mobile Legends Kota Medan menggunakan metode Naïve Bayes Classifier. Dataset sampel yang digunakan adalah data dari aktivitas bermain Mobile Legends para pemain yang diambil dari Komunitas Mobile Legends Kota Medan. Metode Naïve Bayes Classifier digunakan untuk mengklasifikasi keahlian individu berdasarkan data aktivitas yang telah dikumpulkan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Naïve Bayes Classifier dapat digunakan untuk mengklasifikasi keahlian individu dalam bermain Mobile Legends dengan akurasi yang cukup tinggi di komunitas Kota Medan. Kata kunci: Data Mining, Keahlian Individu, Pemain Online Games, Naïve Bayes Classifier, Mobile Legends, Komunitas, Kota Medan

Co-Authors Abdul Halim Hasugian Abdul Rasyid Adnan Buyung Nasution Afira Zulfa Afriani Afriani Agung Hamdika Surya Aidil Halim Lubis Aidil Halim Lubis Aidil Halim Lubis Aidil Halim Lubis Aila Oktavia Abdul Nst Alfahri, Bagus Ageng Alfiansyah, Raja Alfin Budiman Sihotang Ali Ikhwan Ali Ikhwan Amri, M Choirul Aninda Muliani Anjani, Retno Annisa Fitri Sinaga Anwar Fauzi Apriani Syahputri Aprilia, Nia Arfina Handayani Arif Wijaya Panjaitan Armansyah Armansyah Armansyah Aulia, Muhammad Fathir Ba’ayesh, Mubarak Beni Frandian Bimantara, Muhammad Dhuha Buyung Satrio Dasopang Buyung Satrio Dasopang Chairul Rizal Chintya Anggraini Cindy Juliani Cindy Novi Syahputri Danang Wahyu Wicaksono Darsih, D Daulay, Darisma dedi irawan Desmi Roma Putra Lubis Desy Syafrida Dimas Arya Dimas Arya Dinda Ayu Ningsih Dion Wirayuda Bahri Efriliya Hafni Yuswinda Emir Syarif Machfudz Erti Belastari Tanjung Erwin Nasution Fachri, Barany Fadilla, Nurul Fahmi Dian Pratama Fahrizal Alwafi Chandra Susi Syafriana Barus Fakhriza, M Fakhriza, M. Firman Syarif Fitri, Wan Ilia Gilang Reynabil Gina Sania Habib Asy Muhyi Hafiz Fawi Anugerah Harry Setiawan Hazizah Ulfa Nasution Heri Santoso Heri Santoso Herman, Bintang Kurniawan Ibnu Rusydi Idris Siregar, Idris Ilham Maulana Ritonga Intan Saleha Tinendung Irawati, Cici Iskandar, Isna Damaiani Ismail Husein, Ismail Juliani, Cindy Kesuma, Beny Khairani, Melvika Kherina Surya Ningsih Luthfi Fathurahman M Fakhriza M Fakhriza M Ferdiansah Rkt M Taufiq Rachman Siregar M. Fakhriza M. Fakhriza M. Ihsan Lubis Mardiah Ramadhani Marini Maulana, Rexa Mhd Ikhsan Rifki Mhd. Syahnan Muchain, Alfira Nafhan Muhamad Alda Muhammad Arif Suhada Muhammad Dedi Irawan Muhammad Eka Muhammad Iqbal Nahwi Muhammad Nabhan Akbar Marpaung Muhammad Reyhandi Akbar Muhammad Siddik Hasibuan Muhammad Syahputra Novelan Muhammad Zulfikar Lubis Mutia Nurhasanah Nasution, Muhammad Irwan Padli Nia Aprilia Nst, Aila Oktavia Abdul Nst, Khusnul Khotimah Nur Hasanah Pohan Nur Nofrizal Agustina Srg Nurainun Syahdia Nurul Fadhillah Nurul Fikria Okta Yuliardi Pandi Ahmad Jawara Parlindungan Harahap Pradana, Riski Ananta Pratama, Bagus Aji Purba, Ony Hizri Kaifa Purnamawati, Sri Ragilia Putri Dinanti Raissa Amanda Putri Rakhmat Kurniawan R Ramadhan, M Irsyad Rambe, M. Riski Andika Rambe, Rinanda Putri Rani, Putri Meuthia Rendy Andika, Rendy Revina Putri Damayanti Reza Adhitya Budiman Rina Afriani Sitorus Rini Halila Nasution Riswandi Riswandi Riswandi, Arif Rita Sari Dewi Rizky, Ishlahiyah Nur Rkt, M Ferdiansah Roy Surya Fikriadi Samsudin, Samsudin Sari, Silvia Sarmila Sarmila Sephia, Putri Aisyah Septiana Dewi Andriana, Septiana Dewi Shafira Isra Raisyah Shania Oktawijaya Simanjuntak, Salmah Siti Maya Sari Tanjung Siti Sarah, Siti Siti Septia Febiyaula Sitorus, Nur Shafwa Aulia Sitorus, Rina Afriani Sriani Sriani Suendri Suendri Suendri, Suendri Suhardi Suhardi Suhardi Suhardi Suhardi Suhardi, Suhardi Sulindawaty Sulindawaty Supiyandi Supiyandi Surbakti, Miftah Hadi Syafitri, Febry Dwi Tiwi Syapira Triase Triase Triase Triase Triase Triase, Triase Ulfia Zahra Utomo, Imam Wahyu Rahmansyah Wahyudi Wahyudi Wardani, Dina Ayu Winny Wiyandari Wiranda Wiranda Yosi Farentika Yusuf Ramadhan Nasution Yusuf Ramadhan Nasution Yusuf Ramadhan Nasution, Yusuf Ramadhan Zaim Izza Makarim

Title Search

Found 14 Documents Search Journal : JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 14 Documents
Search
Journal : JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH