p-Index From 2020 - 2025
12.361
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal technoscientia Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Information System for Educators and Professionals : Journal of Information System Informatics for Educators and Professional : Journal of Informatics Information Management For Educators And Professionals (IMBI) JITK (Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Komputer) KOPERTIP: Jurnal Ilmiah Manajemen Informatika dan Komputer JURNAL ILMIAH INFORMATIKA JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) Jurnal Informasi dan Komputer JOURNAL INFORMATICS, SCIENCE & TECHNOLOGY Jurnal Tekno Kompak Jurnal ICT : Information Communication & Technology Jurnal Manajemen Komunikasi Jurnal Informatika dan Rekayasa Perangkat Lunak JURSIMA (Jurnal Sistem Informasi dan Manajemen) JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) E-Link: Jurnal Teknik Elektro dan Informatika Journal of Computer System and Informatics (JoSYC) Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON) MEANS (Media Informasi Analisa dan Sistem) JURNAL TEKNOLOGI TECHNOSCIENTIA Jurnal Informatika Terpadu Prosiding Seminar Nasional Sisfotek (Sistem Informasi dan Teknologi Informasi) Journal of Artificial Intelligence and Engineering Applications (JAIEA) Jurnal Informatika dan Teknologi Informasi INFORMATION SYSTEM FOR EDUCATORS AND PROFESSIONALS : Journal of Information System TAMIKA: Jurnal Tugas Akhir Manajemen Informatika & Komputerisasi Akuntansi JURSIMA Jurnal Teknologi Ilmu Komputer AMMA : Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurnal Informatika Polinema (JIP) Jurnal Sistem Informasi dan Manajemen Jurnal Ilmiah Betrik : Besemah Teknologi Informasi dan Komputer Informasi interaktif : jurnal informatika dan teknologi informasi
Claim Missing Document
Check
Articles

Penerapan Algoritma Decision Tree Dalam Penentuan Karyawan Kontrak Alibasyah, Aziz; Ajiz, Abdul; Dwilestari, Gifthera; Kaslani; Wahyudin, Edi
MEANS (Media Informasi Analisa dan Sistem) Volume 7 Nomor 1
Publisher : LPPM UNIKA Santo Thomas Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (736.756 KB) | DOI: 10.54367/means.v7i1.1844

Abstract

The problem that arises at this time is a complicated evaluation (assessment) process, meaning that what often happens now is that contract employees who get promoted to permanent employees are only seen on one criterion, but the employee is not necessarily superior on several other criteria. but still get promotions for permanent employees. And there are several problems that exist today, namely the process of evaluating contract employees which is still subjective. Data mining using the decision tree method is widely used to deal with problems with large amounts of data. This decision tree method is a classification method that is widely used because its construction is relatively fast, the results of the model built are easy to understand and the prediction results are very strong so that they can assist in decision making. This study uses 4 criteria, namely Achievement, Ability, Personality and Results. Prediction results accuracy obtained is 91.54% with the following details. Prediction results are accepted and it turns out to be true, 72 data are accepted. Prediction Result Accepted and it turns out True Not Accepted for 14 Data. Prediction Results Not Accepted and it turns out True Accepted 1 Data. Prediction Results Not Accepted and in fact True Not Accepted Amounting to 91 Data.
Implementasi Algoritma CNN dalam Sistem Absensi Berbasis Pengenalan Wajah Aldiani, Dea; Dwilestari, Gifthera; Susana, Heliyanti; Hamonangan, Ryan; Pratama, Denni
Jurnal Informatika Polinema Vol. 10 No. 2 (2024): Vol 10 No 2 (2024)
Publisher : UPT P2M State Polytechnic of Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33795/jip.v10i2.4852

Abstract

Pengembangan teknologi pengenalan wajah telah menjadi peluang untuk meningkatkan efisiensi sistem absensi. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan algoritma Convolutional Neural Network (CNN) dalam sistem absensi berbasis pengenalan wajah. Keunggulan CNN dalam mengekstraksi fitur kompleks dari gambar menjadikannya pilihan yang potensial untuk meningkatkan akurasi pengenalan wajah dalam pengelolaan absensi. Penelitian ini menggunakan kumpulan dataset wajah yang beragam, mencakup variasi sudut pandang, ekspresi, dan kondisi pencahayaan. Data yang digunakan terdiri dari 20 kelas yang masing-masing memiliki 500 data wajah. Penerapan model CNN dimulai dengan perancangan arsitektur CNN sederhana dengan menambahkan lapisan konvolusi, pooling dan fully connected. Model CNN kemudian dilatih menggunakan data latih sebesar 85% dari keseluruhan data. Setelah model dilatih, selanjutnya dilakukan evaluasi model CNN melalui beberapa metrik evaluasi. Dari hasil evaluasi diperoleh tingkat akurasi yang baik sebesar 91%. Setelah memperoleh model CNN untuk pengenalan wajah, model CNN diimplementasikan dalam sistem absensi. Berdasarkan hasil implementasi algoritma CNN terhadap sistem absensi diperoleh proses absensi yang akurat dan efisien sehingga dapat mengatasi kecurangan dan manipulasi data serta meningkatkan efisiensi dalam manajemen kehadiran di berbagai lingkungan.
Perbandingan Algoritma Klasifikasi Support Vector Machine, Random Forest dan Logistic Regression Pada Ulasan Shopee Saepudin, Asep; Faqih, Ahmad; Dwilestari, Gifthera
Jurnal Tekno Kompak Vol 18, No 1 (2024): FEBRUARI
Publisher : Universitas Teknokrat Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33365/jtk.v18i1.3764

Abstract

Abstrak− Dengan kemajuan teknologi, penggunaan internet semakin meluas di Indonesia dan turut mendorong perkembangan e-commerce. Namun, masih terdapat beberapa permasalahan yang perlu diselesaikan, salah satunya adalah kurangnya kepercayaan konsumen terhadap platform e-commerce. Oleh karena itu, penelitian tentang platform e-commerce seperti Shopee perlu dilakukan untuk memahami arah sentimen pengguna. Analisis sentimen digunakan untuk mengklasifikasikan sentimen ulasan pengguna Shopee. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan performa algoritma klasifikasi berdasarkan proses data mining menggunakan CRISP-DM. Algoritma klasifikasi yang digunakan adalah Support Vector Machine (SVM), Random Forest, dan Logistic Regression. Pengujian menggunakan 3.000 data, dengan 90% data training dan 10% data testing. Hasil pelabelan data menunjukkan bahwa sentimen positif berjumlah 307, sentimen netral 2.537, dan sentimen negatif 156. Hasil pengujian akurasi menggunakan confusion matrix menunjukkan bahwa algoritma Random Forest memiliki akurasi tertinggi sebesar 94%, diikuti oleh Support Vector Machine (SVM) sebesar 91%, dan Logistic Regression sebesar 86%. Penelitian ini berhasil mendapatkan algoritma yang efektif dan terbaik dalam mengklasifikasikan sentimen ulasan positif, sentimen ulasan netral, dan sentimen ulasan negatif terkait dengan aplikasi Shopee. Hasil dari algoritma terbaik tersebut akan diintegrasikan dalam antarmuka web menggunakan bahasa pemrograman PHP dan Python, untuk mengetahui arah sentimen yang akan dimasukan di masa mendatang.Kata Kunci: e-commerce, sentimen pengguna, analisis sentimen, algoritma klasifikasi, shopee.
Co-Authors Abdul Ajiz Abdul Ajiz, Abdul Abdul Rauf Chaerudin Abdullah Syafii Abdullah Syafii Aby Febrian Ade Irma Purnamasari Ade Irma Purnamasari Ade Kurnia, Dian Ade Rizki Rinaldi Agis Maulana Robani Agung Nugraha agus bahtiar Ahmad Faqih Ahmad Faqih Ahmad Rifa'i Ahmad Zam Zami Aldiani, Dea Alia Cahyani, Cica Alibasyah, Aziz Amal Rois, Moh. Ichlasul Ananda Rafly Andi Suandi Anita Nur Kirana Anwar Musaddad Apriliyani, Ela Arif Rinaldi Dikananda Arifin, Bagas Adam Athhar Hafizha Luthfi Auliya Azmi Afifah, Turfa Bagas Al Haddad Bambang Siswoyo Basysyar, Fadhil Muhammad Caswadi, Caswadi Chaerudin, Chaerudin Cindyk Irawanto Dadang Sudrajat Dea Miftahul Huda Dessy Angelina Destriyanah, Riska Dian Ade Kurnia Dias Bayu Saputra Dienwati Nuris, Nisa Dienwati, Nisa Dikananda, Arif Rinaldi Dikananda, Fatihanursari Dzaffa 'Ulhaq Edi Tohidi Edi Tohidi Eka Permana, Sandy Fadhil Muhammad Basysyar Fadhil Muhammad Basysyar Fajar Fauzan, Muhammad Fajar Maulana Adji, Moh Fajria, Azzahra Moudy Fasa, Saefullah Fathurrohman Fathurrohman Fatihanursari Dikananda Faujia, Agnes Fithrah Ali, Dini Salmiyah Fuadi Ahmad, Cecep Hamonangan, Ryan Haris Abdul Hadi Herdiana, Rulli Hermawan, Bagus Hermawan, Muhammad Andi Hilya Ashfia Nabila Himawan, Irvan Hira Wahyuni Azizah Hoeriah, Dede Hoerunnisa, Anis Iin Iin Solihin Irfan Ali Irfan Ali Irfan Ali, Irfan Irma Agustina Irma Purnamasari, Ade Irvan Himawan Jayawarsa, A.A. Ketut Karimah, Ayu Kaslani Kencana, Junaedi Surya Khoirul Huda, Muhammad Kokom Komariyah Lestari, Anjar Ayuning Martanto . Mar’atun Sholihah, Oliffia Maulana Sidiq, Cecep Mochamad Aditya Sunaryo Muhammad Abdurohman Muhammad Basysyar, Fadhil Mulyawan Mulyawan, Mulyawan Musliyadi, Mar'i Muzaki, Fazri Nana Suarna Nana Suarna Nana Suarna Narasati, Riri Narasati Nining R Nining Rahaningsih Nisa Dieanwati Nuris Nur Amalia Nur Kirana, Anita Nuraini, Asyifa Nurhakim, Bani Nurul Aini, Yuli NURUL HIDAYAH Nurwahidah, Dalilah Odi Nurdiawan Odi Nurdiawan Permana, Sandy Eka Pratama, Denni Prihartono, Willy Puspita Maulana Arumsari R, Nining Raditya Danar Dana Raena Agustin Laeliyah Rahaditya Dasuki Ramdhan, Dadan Ramiro Firjatullah, Federicko Ranu Husna Riyana, Iis Rizki Fauzi, Ahmad Rizqy, Muhammad Enricco Rosmeri Manurung, Agnes Rudi Kurniawan Saeful Anwar Saeful, Agung Saefullah Fasa Saepu Qirom, Dani Saepudin, Asep Saepul Hadi Sagita, Ayu Salsabila, Putri Septiana, Angga Sri Suwartini Suandi, Andi Suarna, Nana Subhiyanto, Fajar Sunana, Heliyanti Suryani Dewi, Ike Susana, Heliyanti Syafi'i Syafi'i Syafi'i, Syafi'i Tati Suprapti Tohidi, Edi Tuti Hartati Umi Hayati Vibrianti, Vera Wahyudin, Edi Wulan Suci, Salwa Yubi Aqsho Ramadhan