Garuda - Garba Rujukan Digital

p-Index From 2021 - 2026

2.551

P-Index

This Author published in this journals

All Journal Gaung Informatika PROCEEDING IC-ITECHS 2014 Jurnal Teknik Informatika UNIKA Santo Thomas JURNAL PETIK Jutisi: Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer JTIK (Jurnal Teknik Informatika Kaputama) Santika : Jurnal Ilmiah Sains dan Teknologi Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer Journal of Informatics Management and Information Technology Jurnal Teknik Informatika Unika Santo Thomas (JTIUST) Joutica : Journal of Informatic Unisla Dedication : Jurnal Pengabdian Masyarakat Indonesian Journal of Education And Computer Science JuTISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi)

Asep Budiman Kusdinar

Universitas Muhammadiyah Sukabumi

Author-ID : 2639833

Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Education Electrical & Electronics Engineering Materials Science & Nanotechnology Social Sciences Other

Published : 25 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

Title

Model Peramalan Penerimaan Calon Mahasiswa Menggunakan Metode Regresi Yudha Surya Bhakti; Asep Budiman Kusdinar; Asril Adi Sunarto
Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer Vol 16, No 2: Agustus 2020
Publisher : STMIK Banjarbaru

Abstrak. Perkembangan bidang sains dan teknologi memberikan kemudahan bagi umat manusia diberbagai aspek bidang kehidupan salah satunya ialah peramalan. Peramalan penerimaan mahasiswa bagi perguruan tinggi swasta akan membantu memaksimalkan sumber daya yang dimiliki dan dipergunakan secara optimal untuk pelayanan, sarana dan prasarana hingga peningkatan sumber daya manusia didalam perguruan tinggi swasta. Metode regresi untuk melihat sejauh mana biaya promosi dalam peningkatan penerimaan mahasiswa ditahun mendatang dikarenkan pembiayaan promosi yang kurang tepat mengakibatkan jumlah penerimaan mahasiswa tidak sesuai harapan. Peramalan ini akan valid ketika menggunakan sebuah model tingkat keakuratan peramalan yang dilakukan. Berdasarkan hasil perhitungan penelitian ini, tingkat keakuratan dengan menggunakan model MAPE (Mean Absolute Percentage Error) sebesar 2,7% selisih antara data aktual dan data peramalan, namun setiap periode tidak semua memiliki nilai keakurtan kecil karena faktor setiap periode data yang berbeda. Kata kunci: Peramalan, Penerimaan Calon Mahasiswa, Metode Regresi, Mean Absolute Percentage Error Abstract. The development of science and technology provides the convenience for mankind in various aspects of the field of life, one of which is forecasting. Forecasting student acceptance for private universities will help maximize the resources owned and used optimally for service, facilities and infrastructure to increase human resources in private universities. The regression method to see the extent to which the cost of the promotion in the improvement of student acceptance in the future is offered less precise promotional financing resulting in the number of admission of students is not as expected. This forecasting will be valid when using a model level of forecasting accuracy done. Based on the results of this research, the level of accuracy using the Mean Absolute Percentage Error (MAPE) model amounted to 2.7% of the difference between the actual data and forecasting data, but each period does not all have a small accuracy value due to the factors of each different data period.Keyword: Forecasting, New Student Admission, Regression Method, Mean Absolute Percentage Error

Model Aplikasi Diagnosis Penyakit Kulit pada Anjing Menggunakan Metode Naïve Bayes Hary Purnomo; Asep Budiman Kusdina; Winda Apriandari
Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer Vol 16, No 2: Agustus 2020
Publisher : STMIK Banjarbaru

Abstrak. Sebagian besar pemilik anjing tidak mengetahui cara yang benar dalam merawat anjing yang sedang sakit, terutama penyakit kulit pada anjing yang dapat menular terhadap manusia, serta dapat menyebabkan kematian pada anjing karena penanganan yang terlambat. Kurang wawasan mengenai cara perawatan dan minimnya dokter hewan dan pakar hewan menyebabkan penangan penyakit menjadi terlambat. Makalah ini menyajikan sebuah sistem aplikasi yang dapat digunakan untuk mendignosis penyakit kulit pada anjing menggunakan Teorema Naïve Bayes, agar pemelihara anjing dapat terbantu menemukan solusi yang tepat terkait penyakit kulit pada anjing dimanapun dan kapanpun. Hasil uji aplikasi menunjukkan tingkat akurasi sebesar 90%.Kata kunci: Diagnosis, Penyakit Kulit, Anjing, Naïve Bayes Classifier Abstract. Most dog owners do not know the correct way to care for a sick dog, especially a skin disease in dogs that can be transmitted to humans and can cause death to dogs due to late handling. Lack of insight into how to care and the lack of veterinarians and veterinarians causes disease management to be late. This paper presents an application system that can be used to diagnose skin diseases in dogs using the Naïve Bayes Theorem, so that dog breeders can be helped to find the right solution related to skin diseases in dogs anywhere and anytime. The application test results show an accuracy rate of 90%.Keywords: Diagnosis, Skin Diseases, Dogs, Naïve Bayes Classifier

Co-Authors Agung Maulana Al-Fachri, M Herdi Alfi Maulana Saputra Amalia, Fauzia Dewi Asril Adi Sunarto Asriyanik . Daris Riyadi Didik Indrayana Dinda Joana Laksana Ganjar Gumilar George Pri Hartawan George Pri Hartawan Hary Purnomo Iwan Rizal Setiawan Jamhari Jamhari Lelah , Lelah Mauludin, Muhammad Yunus Muhammad Harits Rahadiansyah muhammad irfan Muhammad Permana Permana, Muhammad Prajoko Prajoko . Pri, George Riyadi, Daris Rizky Kausar Salmaa Felia Mentari Santi Saksenai Steviana, Vivie Salma Winda Apriandari Yudha Surya Bhakti Zakia Nurul Aini

Title Search

Found 2 Documents Search Journal : Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer

Abstract

Abstract

Title

Found 2 Documents
Search
Journal : Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer