Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.986
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Media Infotama Rekursif: Jurnal Informatika Jurnal Pseudocode INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Social, Humanities, and Educational Studies (SHEs): Conference Series JSAI (Journal Scientific and Applied Informatics) Journal of Technopreneurship and Information System (JTIS) Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer Just TI (Jurnal Sains Terapan Teknologi Informasi) Jurnal Komputer, Informasi dan Teknologi Jurnal Ilmu Komputer Dan Informatika Borobudur Informatics Review GEMBIRA (Pengabdian Kepada Masyarakat)
Dedy Abdullah
Program Studi Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Bengkulu
Religion Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Social Sciences

Published : 24 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 24 Documents
Search

 1   2   3 
Aplikasi Pengolahan Data Kependudukan Didesa Pondok Lunang Kabupaten Mukomuko: Aplikasi Pengolahan Data Kependudukan Didesa Pondok Lunang Kabupaten Mukomuko Beni Wijaya; Dedy Abdullah; Anisyah Sonita
Journal of Technopreneurship and Information System (JTIS) Vol 7 No 1 (2024): Februari
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Bengkulu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Kantor Kepala Desa merupakan satu instansi yang melakukan pengolahan data kependudukan. Untuk itu suatu instansi membutuhkan suatu sistem informasi yang mendukung kebutuhan instansi pemerintah yang akan sangat membantu sebuah manajemen instansi pemerintah baik dalam menciptakan efisiensi dan efektifitas kerja instansi pemerintah itu sendiri. Sistem yang sedang berjalan pada kantor desa Pondok Lunang Kabupaten Mukomuko tersebut masih bersifat manual yaitu dengan menggunakan Microsoft Excel dan Microsoft word dan sebagian data masih dilakukan sistem pencatatan manual, maka dengan sistem yang masih manual seperti itu sehingga terdapat beberapa kendala yaitu sulitnya pemberian data dan informasi secara cepat dan akurat mengenai laporan pencatatan penduduk per periode tertentu pada tingkat kelurahan, kecamatan, sering terjadinya kesalahan atau kekeliruan dalam pencatatan yang tidak permanen, dan perangkat komputer yang telah ada tidak digunakan secara optimal untuk pengolahan data. Keywords— Data Processing, Village Population, Visual Basic 6.0
Implementasi Algoritma Apriori Untuk Penjualan Handphone dan Aksesoris: Studi Kasus Ghafi Cell Kaur Yulia Okta Darmi; Mutiara Okta Fiona; Muhammad Husni Rifqo; Dedy Abdullah
Social, Humanities, and Educational Studies (SHES): Conference Series Vol 8, No 4 (2025): Social, Humanities, and Educational Studies (SHEs): Conference Series
Publisher : Universitas Sebelas Maret

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20961/shes.v8i4.111227

Abstract

Dalam industri ritel suku cadang dan aksesori handphone, pemahaman mendalam mengenai pola pembelian konsumen merupakan aset krusial untuk mengoptimalkan strategi pemasaran dan efisiensi operasional. Penelitian ini bertujuan menerapkan algoritma Apriori untuk mengekstraksi aturan asosiasi yang signifikan dari data transaksi perusahaan, mengidentifikasi tren penjualan, dan menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi volume penjualan. Metode yang digunakan adalah analisis data sekunder dari laporan penjualan historis, dikombinasikan dengan data primer, di mana kebaruan penelitian terletak pada implementasi Apriori secara spesifik pada dataset kompleks suku cadang dan aksesori handphone yang kurang tereksplorasi. Analisis kuantitatif ini berhasil menemukan aturan asosiasi yang kuat, seperti produk A dan B sering dibeli bersamaan dengan tingkat support 15.2% dan confidence 85.0%, mengungkap pola penjualan tersembunyi yang belum terdeteksi. Kontribusi utama penelitian ini adalah menyediakan dasar berbasis data bagi perusahaan untuk merancang promosi bundling yang sangat tertarget, mengoptimalkan penempatan produk, dan meningkatkan akurasi peramalan inventaris untuk mengurangi risiko stock-out. Implementasi Apriori ini merupakan model strategis untuk transformasi digital, memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih akurat dalam penentuan harga dan pengelolaan stok, serta berfungsi sebagai referensi metodologis yang berharga bagi industri ritel lainnya.
Analisis Sentimen terhadap Dedy Mulyadi Berdasarkan Komentar Youtube Menggunakan Metode Naïve Bayes Nhadya Vita Loca; Dedy Abdullah
Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer Vol 21, No 2 (2025): Agustus
Publisher : STMIK Banjarbaru

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35889/progresif.v21i2.3102

Abstract

The increasing spread of public opinion on social media, particularly YouTube, highlights the need for automated sentiment analysis to understand public perception toward political figures. This study analyzes public sentiment toward Dedy Mulyadi, a prominent political figure in Indonesia, using the Naïve Bayes method on 600 YouTube comments collected via web crawling. Data were processed in RapidMiner through text cleaning, manual labeling of 100 comments as training data, and automatic classification. Results show a model accuracy of 66.67%, with perfect recall (100%) for negative sentiment but 0% precision and recall for positive sentiment, indicating training data imbalance. Despite this limitation, the study demonstrates the applicability of Naïve Bayes for small-scale sentiment analysis in political communication contexts. Findings suggest the method’s potential when data distribution is balanced, supporting data-driven political strategies.Keywords: Sentiment analysis; Naïve Bayes; YouTube; Public opinion AbstrakPermasalahan sentimen negatif dan positif terhadap figur publik di media sosial, khususnya YouTube, semakin kompleks seiring meningkatnya partisipasi masyarakat dalam menyampaikan opini. Analisis sentimen diperlukan untuk memahami dinamika opini publik secara otomatis dan mendukung strategi komunikasi politik berbasis data. Penelitian ini menganalisis sentimen terhadap Dedy Mulyadi menggunakan metode Naïve Bayes pada 600 komentar YouTube yang dikumpulkan melalui crawling. Data diproses dengan RapidMiner melalui tahapan pembersihan teks, pelabelan manual (100 komentar), dan klasifikasi otomatis. Hasil menunjukkan akurasi model 66,67%, dengan recall 100% untuk sentimen negatif namun precision dan recall 0% untuk positif, mengindikasikan bias data latih akibat ketidakseimbangan kelas. Meskipun demikian, studi ini menegaskan potensi Naïve Bayes dalam analisis sentimen skala kecil, terutama untuk deteksi sentimen dominan, dengan rekomendasi perbaikan keseimbangan data dan validasi lebih lanjut.Kata kunci: Analisis sentimen; Naïve Bayes; YouTube; Opini publik
Deteksi Keaslian Uang Rupiah Menggunakan Metode Canny Edge Detection dan K-Mean Clustering Selvana Fadila; Dedy Abdullah
Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer Vol 21, No 2 (2025): Agustus
Publisher : STMIK Banjarbaru

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35889/progresif.v21i2.2922

Abstract

The escalating problem of counterfeit currency in various countries, primarily due to easy access to information on manufacturing methods and advancements in color printing technology, renders traditional '3D' identification methods less effective. This research aims to design an authenticity detection system for Rupiah banknotes using a digital image processing approach. This study utilized a total of 40 Rupiah banknote images as test objects, comprising 10 genuine and 10 counterfeit images for each of the Rp 50,000 and Rp 100,000 denominations. The methodology applied included image acquisition, conversion to grayscale, followed by image segmentation. This system integrates Canny Edge Detection to extract edge details and K-Means Clustering for image grouping. Key features analyzed were Aspect Ratio and Edge Density, which assist in differentiating between genuine and counterfeit banknotes. Test results indicate that the developed system could identify the authenticity of Rupiah banknotes with an average accuracy of 87.50%. This combined approach offers an effective solution for Rupiah banknote authentication.Keyword: Authenticity Rupiah Banknotes; Canny Edge Detection; K-Means Clustering; Aspect Ratio, Edge Density. AbstrakPermasalahan uang palsu yang terus meningkat di berbagai negara, terutama dengan kemudahan akses informasi dan teknologi pencetak warna, menjadikan metode identifikasi tradisional '3D' kurang efektif. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sebuah sistem deteksi keaslian uang kertas Rupiah menggunakan pendekatan pengolahan citra digital. Penelitian ini menggunakan total 40 citra uang kertas Rupiah sebagai objek uji, terdiri dari 10 gambar uang asli dan 10 gambar uang palsu untuk masing-masing nominal Rp 50.000 dan Rp 100.000. Metodologi yang diterapkan meliputi akuisisi citra, konversi citra menjadi skala abu-abu, diikuti dengan segmentasi citra. Sistem ini mengintegrasikan Canny Edge Detection untuk mengekstraksi detail tepi dan K-Means Clustering untuk pengelompokan citra. Fitur-fitur kunci yang dianalisis adalah Aspect Ratio dan Edge Density, yang membantu dalam hal membedakan uang asli dan palsu. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem yang dibangun mampu mengidentifikasi keaslian uang Rupiah dengan akurasi rata-rata sebesar 87.50%. Pendekatan gabungan ini memberikan solusi efektif untuk autentikasi uang kertas Rupiah.Kata kunci: Keaslian Uang Rupiah; Canny Edge Detection; K-Means Clustering; Aspect Ratio; Edge Density.
Co-Authors Achmad, Fariz Agus Setiawan Alkausar Sani Amir Hasan Anisyah Sonita Apridiansyah, Yovi Ardi wijaya Dedy Agung Prabowo Deslianti, Dwita Doni Nugroho Saputro Fiqi Muttaqin Septa Nugraha Harry Witriyono Hennie Lestyaningsih hidayah, agung kharisma Iwan Bustami Laura Anggraini M Husni Rifqo Marissa Utami Maryatun Nikmah Muhammad Husni Rifqo Mutiara Okta Fiona Nhadya Vita Loca Nurul Ichsan Onsardi, Onsardi Putra, Erwin Dwika Reza Kharisma Handoko Rifki Arjundi Ronny Saputra Ryan Rahmat Kurniawan Selvana Fadila Sonita, Anisya Supriatin Atin Tania Firjinia Mahessa Toyib, Rozali ujang juhardi Vivin Tamara Willia Cahaya Dita Yogi adindo Yudistira Yudistira Yulia Darmi Yulia Okta Darmi Yuza Reswan Zalia Apriyanti Zulhamdi Putra