Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Sarjana Teknik Informatika Jurnal Infomedia Jiko (Jurnal Informatika dan komputer)
muhammad yuda rizki
STIKOM TUNAS BANGSA PEMATANGSIANTAR
Computer Science & IT

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
Implementasi WSM Dalam Menentukan Anime Action Terbaik Berdasarkan Data Statistik Muhammad Yuda Rizki; Agus Perdana Windarto
Jurnal Sarjana Teknik Informatika Vol 9, No 3 (2021): Oktober
Publisher : Teknik Informatika, Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12928/jstie.v9i3.20565

Abstract

Menonton adalah salah satu aktifitas yang sering dilakukan oleh manusia dalam kehidupan sehari-hari mulai dari usia muda sampai yang tua. Tontonan memiliki banyak ragam seperti film, sinetron, kartun, dan lain. Anime adalah salah satu tontonan yang termasuk ke dalam animasi yang berasal dari Jepang. Animasi ini sangat banyak diminati oleh masyarakat dari Indonesia terutama kaum remaja. Penelitian ini membahas tentang implementasi WSM dalam menentukan anime action terbaik berdasarkan data statistik”. Data statistik pada penelitian ini bersumber dari salah satu website populer anime yakni  https://myanimelist.net/. Penelitian dilakukan dengan 18 data alternatif dan 5 atribut. Hasil penelitian menunjukkan anime action terbait menggunakan algoritma WSM adalah Shingeki No Kyojin dengan nilai 43037.75. Hasil penelitian ini dapat memberikan rekomendasi kepada masyarakat untuk menonton anime action terbaik sehingga memberikan kesan yang menyena-ngkan
Implementasi K-Means Clushtering Dalam Mengelompokkan Rumah Tangga Kumuh(Perkotaan) Menurut Wilayah Muhammad Yuda Rizki; Agus Perdana Windarto
Jurnal Infomedia:Teknik Informatika, Multimedia & Jaringan Vol 5, No 1 (2020): Jurnal Infomedia
Publisher : Politeknik Negeri Lhokseumawe

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30811/jim.v5i1.1649

Abstract

Kebersihan adalah salah satu hal yang harus paling diutamakan dalam segala hal termasuk pada keadaan rumah dalam sebuah rumah tangga.Penelitian ini membahas tentang “Implementasi K-Means Clusthering Dalam Mengelompokkan Rumah Tangga Kumuh(Perkotaan) Menurut Wilayah”.Peneliti memperoleh data bersumber dari sebuat situs website pemerintah yaitu BPS(Badan Pusat Statistik) www.bps.go.id.Data tersebut mewakili -34 provinsi di Indonesia dan data diambil dari tahun 2015-2018.Terdapat -2 buah clushter dalam penelitian ini yakni clushter tingkat tinggi(C1) dan rendah (C2).Proses clushtering berhenti pada iterasi ke -6 dan memperoleh hasil 16 Provinsi menduduki posisi clushter tingkat tinggi dan 18 Provinsi lainnya menduduiki posisi clushter tingkat rendah.Diharapkan dengan adanya penelitian ini dapat menjadi masukan kepada pemerintah kota disetiap wilayah agar memberi perhatian lebih kepada wilayah yang tingkat rumah tangga kumuh masih berada di posisi clushter tingkat tinggi(C1) agar meningkatkan kualitas wilayah tersebut.
IMPLEMENTASI K-MEANS CLUSTERING DALAM MENGELOMPOKKAN JUMLAH PENJUALAN IKAN LAUT DI TPI MENURUT WILAYAH Muhammad Yuda Rizki; Fira Fania; Agus Perdana Windarto
JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer) Vol 3, No 2 (2020)
Publisher : Journal Of Informatics and Computer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33387/jiko.v3i2.1640

Abstract

Setiap wilayah di INDONESIA memiliki banyak sekali sumber daya alam termasuk produksi ikan,salah satunya adalah ikan laut.Dari sumber daya alam tersebuta banyak para nelayan menjadikan hal tersebut menjadi salah satu pekerjaan mereka yaitu menangkap ikan.Ikan hasil tangkapan akan dijual di TPI(Tempat Pelelangan Ikan) yang nantinya akan di timbang dan di hargai sesuai dengan standart harga ikan yang berlaku pada saat itu.Penelitian ini membahas tentang “Implementasi K-Means Clushtering Dalam mengelompokkan Jumlah Penjualan Ikan DI TPI Menurut Wilayah”.Data di dalam penelitian ini peneliti ambil dari sebuah website penyedia data statistic pemerintah yaitu BPS(Badan Pusat Statistik) www.bps.go.id.Terdapat 20 Provinsi di Indonesia di dalam penelitian ini.Peneliti menggunakan algoritma K-Means clushtering dalam penelitian ini,Peneliti membuat 2 buah clushter di dalamnya yakni clushter tingkat tinggi(C1) dan clushter tingkat rendah(C2).Peneliti memanfaatkan software RapidMiner dalam proses pengujian penelitian ini.Hasil dari penelitian ini menghasilkan 2 Provinsi memnduduiki posisi cluhter tingkat tinggi(C1) dan 18 Provinsi menduduki clushter tingkat rendah(C2).Penelitian ini diharapkan dapat menjadi informasi kepada pemerintah wilayah Indonesia tentang jumlah penjualan ikan laut di Indonesia.
Co-Authors Agus Perdana Windarto Fira Fania