Garuda - Garba Rujukan Digital

APPLICATION OF THE K-MEANS AND DECISION TREE ALGORITHMS IN DETERMINING STUDENT ACHIEVEMENT Jevintya, Nandya Rifki; Darussalam, Ucuk; Abdullah, Syahid
JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer) Vol 7, No 1 (2024)
Publisher : Universitas Khairun

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33387/jiko.v7i1.7580

Various factors influence student achievement, both internal and external; this makes it difficult for some teachers to detect every student in class. This research aims to determine student achievement in class among students at the SDS Kartika X-6 school. Data comes from SDS Kartika X-6, an elementary school owned by the Indonesian Army. By knowing the factors that influence the determinants of student learning achievement, steps can be taken to improve student learning achievement at SDS Kartika x-6. The methods used in this research are the K-Means algorithm and Decision Tree. This method will be chosen to determine student learning achievement. The process begins by determining clusters using the K-Means algorithm; then a classification process is carried out using a Decision Tree. The number of datasets in this research is 28, and the criteria are gender, mathematics grades, English, natural sciences, religion, class performance, and school achievement. The implementation results show that academic grades, class achievements, and school achievements play a role in determining student achievement for SDS Kartika X-6 students. Meanwhile, 3 clusters were formed: Fairly Good, Good, and Very Good. In the testing stage using the Decision Tree method, prediction accuracy was 71%, with an error of 29.

EMPLOYEE CREDIT CLASSIFICATION ANALYSIS USING DECISION TREE BASED CRISP-DM MODEL (CASE STUDY OF SAMSUNG INDONESIA COMPANY) Riad Sahara; Syahid Abdullah; Cian Ramadhona Hassolthine; Muhammad Ikhwani Saputra
Jurnal Informatika dan Rekayasa Elektronik Vol. 7 No. 2 (2024): JIRE NOPEMBER 2024
Publisher : LPPM STMIK Lombok

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36595/jire.v7i2.1278

Employee credit program is a form of employee retention as an effort to retain potential employees from the company. In its implementation, providing employee credit is not without risks that may occur. These risks include the inability or failure to pay credit installments when due. To minimize the risks that may occur, a survey and analysis with the right method is needed for cooperative members before providing employee credit. Researchers will use a Decision Tree-based algorithm as a tool for decision making in providing employee credit to Cooperatives at Samsung Indonesia Company. Researchers also use the CRoss-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) model on the data mining development life cycle as a research step taken. This CRISP-DM model is very appropriate to use because it is a neutral model or method and can be used in various industries and combined with various tools. From the measurements that have been carried out using a sample data of 10 records from a total of 584 records, a classification model of 2 employees with non-performing employee credit status and 8 employees with performing employee credit status was obtained. The classification model was obtained based on the Gini Index Value of the Employee ID, Division, and Position attributes are 0.7, 0.3428571, and 0.2714286, respectively. So, the decision to grant credit to employees depends on the Position, after that the Division, and the last is the ID of the employee.

Clustering Pasar Tradisional di Wilayah Kabupaten Tangerang Berdasarkan Harga Bahan Pokok dengan Metode K-Means Syahid Abdullah; Bangkit Dwi Nuryanto; Riad Sahara; M. Ikhwani Saputra; Cian Romadhona Hassolthine
Jurnal RESTIKOM : Riset Teknik Informatika dan Komputer Vol 5 No 3 (2023): Desember
Publisher : Program Studi Teknik Informatika Universitas Nusa Putra

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52005/restikom.v5i3.257

Clustering adalah metode yang digunakan untuk mengelompokkan data yang mempunyai kemiripan karakteristik antara data satu dengan data lainnya. Salah satu metode clustering yang populer digunakan adalah K-means. Dalam penelitian ini, K-means akan digunakan untuk clustering pasar tradisional di Wilayah Kabupaten Tangerang, Banten berdasarkan harga bahan pokok. Dengan melakukan analisis clustering menggunakan metode K-means, dapat diidentifikasi pola harga bahan pokok yang mungkin tidak terlihat secara langsung. Dari percobaan yang sudah dilakukan, terlihat bahwa harga bahan pokok di 19 pasar tradisional di Kabupaten Tangerang memang cenderung tidak variatif. Jumlah cluster yang dihasilkan adalah 2 cluster, di mana harga bahan pokok pada pasar tradisional yang ada pada cluster pertama cenderung lebih tinggi dibandingkan pada cluster kedua. Ada 3 pasar yang ada pada cluster pertama, yaitu Pasar Balaraja Sentiong, Karawaci, dan Kelapa Dua. Hal tersebut diduga terjadi karena letak pasar yang strategis dan jumlah penduduk yang padat sehingga membutuhkan pasokan yang lebih banyak dan daya beli masyarakat.

Sistem Informasi Persediaan Alat Tulis Kantor Berbasis Web Pada Koperasi Baytul Ikhtiar Cabang Cicurug Ramanda, Yunita; Abdullah, Syahid
Jurnal Teknik Informatika UNIKA Santo Thomas Vol 7 No. 1 : Tahun 2022
Publisher : LPPM UNIKA Santo Thomas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54367/jtiust.v7i1.1584

Koperasi Baytul Ikhtiar adalah salah satu lembaga keuangan berbasis mikro syariah, pada kegiatan yang di lakukan di koperasi tentunya membutuhkan alat tulis kantor atau yang biasa disebut ATK sebagai sarana penunjang kerja. Saat ini dalam proses pengelolaan dan penyediaan data alat tulis kantor di koperasi ini masih menggunakan cara manual sehingga laporan yang di hasilkan belum optimal. Penilitian ini bertujuan untuk merancang sistem informasi persediaan alat tulis kantor berbasis web dengan menggunakan metode waterfall. Dalam pembangunan sistem ini di harapkan dapat membantu dalam menyediakan informasi mengenai persediaan alat tulis kantor serta membantu dan mempercepat proses pembuatan laporan pemakaian guna mengurangi ketidaktepatan informasi sehingga akan menghasilkan laporan yang dapat dipertanggung jawabkan.

Sistem Informasi Persediaan Alat Tulis Kantor Berbasis Web Pada Koperasi Baytul Ikhtiar Cabang Cicurug Ramanda, Yunita; Abdullah, Syahid
Jurnal Teknik Informatika UNIKA Santo Thomas Vol 7 No. 1 : Tahun 2022
Publisher : LPPM UNIKA Santo Thomas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54367/jtiust.v7i1.1584

Koperasi Baytul Ikhtiar adalah salah satu lembaga keuangan berbasis mikro syariah, pada kegiatan yang di lakukan di koperasi tentunya membutuhkan alat tulis kantor atau yang biasa disebut ATK sebagai sarana penunjang kerja. Saat ini dalam proses pengelolaan dan penyediaan data alat tulis kantor di koperasi ini masih menggunakan cara manual sehingga laporan yang di hasilkan belum optimal. Penilitian ini bertujuan untuk merancang sistem informasi persediaan alat tulis kantor berbasis web dengan menggunakan metode waterfall. Dalam pembangunan sistem ini di harapkan dapat membantu dalam menyediakan informasi mengenai persediaan alat tulis kantor serta membantu dan mempercepat proses pembuatan laporan pemakaian guna mengurangi ketidaktepatan informasi sehingga akan menghasilkan laporan yang dapat dipertanggung jawabkan.

APPLICATION OF THE K-MEANS AND DECISION TREE ALGORITHMS IN DETERMINING STUDENT ACHIEVEMENT Jevintya, Nandya Rifki; Darussalam, Ucuk; Abdullah, Syahid
JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer) Vol 7, No 1 (2024)
Publisher : Universitas Khairun

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33387/jiko.v7i1.7580

Various factors influence student achievement, both internal and external; this makes it difficult for some teachers to detect every student in class. This research aims to determine student achievement in class among students at the SDS Kartika X-6 school. Data comes from SDS Kartika X-6, an elementary school owned by the Indonesian Army. By knowing the factors that influence the determinants of student learning achievement, steps can be taken to improve student learning achievement at SDS Kartika x-6. The methods used in this research are the K-Means algorithm and Decision Tree. This method will be chosen to determine student learning achievement. The process begins by determining clusters using the K-Means algorithm; then a classification process is carried out using a Decision Tree. The number of datasets in this research is 28, and the criteria are gender, mathematics grades, English, natural sciences, religion, class performance, and school achievement. The implementation results show that academic grades, class achievements, and school achievements play a role in determining student achievement for SDS Kartika X-6 students. Meanwhile, 3 clusters were formed: Fairly Good, Good, and Very Good. In the testing stage using the Decision Tree method, prediction accuracy was 71%, with an error of 29.

Pendekatan Sistem Pendukung Keputusan dalam menentukan Komisi Sales Dengan Metode FUZZY SAW (Simple Additive Weighting) di PT. Normal Global Indonesia Nugroho, Catur; Abdullah, Syahid; Ramadhona Hassolthine, Cian
Jurnal Ilmu Siber (JIS) Vol 1 No 4 (2022): JIS
Publisher : LPPM, Universitas Siber Asia

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

Sistem komisi penjualan merupakan hal diperlukan dalam suatu organisasi dalam memperlancar proses bisnis, mengunakan sistem komisi penjualan akan diperoleh hasil yang tepat dalam pengelolan datanya, pengunaan SPK dapat membantu menangani keraguaan dalam pengambilan suatu keputusan. Untuk itu perlu dikembangan dengan pengunaan SPK dan metode yang tepat untuk dipilih salah dalam pengembangan SPK ini dengan Fuzzy SAW (Simple Additive Weighting) yang dapat digunakan dalam penentuan nilai bobot yang dimiliki oleh kriteria yang sudah ditentukan, proses selanjutnya membuat pemeringkatan dengan hasil untuk mendapatkan alternatif terbaik beberapa alternatif. Perusahaan Normal Global Indonesia memiliki karyawan penjualan yang akan memperoleh komisi jika target penjualan tercapai, untuk pengelolaanya di tangani oleh manajemen yang dinilai kurang efisienya dalam menghitung komisi, serta sering terdapat masalah dalam perhitungan, sehingga dirasakan perlunya untuk membuat sistem yang akan memberikan hasil untuk dapat menentukan komisi berdasarkan peringkat dengan berdasarkan hasil penjualan, penelitian ini dibuat dengan menerapakan metode Fuzzy untuk memudahkan pengunaanya mengunakan dengan efektif dan berdasarkan perhitungan penjualan yang tepat bagi karyawan bagian penjualan, hasil nilai berdasarkan perangkingan didapat terbesar ada pada A1 dan A4.

Analisis Pengaruh Pola Penggunaan Gadget Terhadap Computer Vision Syndrome Menggunakan Algoritma Machine Learning Ahmad, Hamna Izzatunnisa; Abdullah, Syahid; Chusyairi, Ahmad
Journal of Information and Technology Vol. 5 No. 1 (2025): Journal of Information and Technology Unimor (JITU)
Publisher : Department of Information Technology, Universitas Timor, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32938/jitu.v5i1.9138

This research aims to analyze the impact of gadget usage on eye health using Decision Tree, Random Forest, and Naive Bayes algorithms. The increasing use of gadgets in society potentially causes eye health disorders, specifically Computer Vision Syndrome (CVS) symptoms that require in-depth investigation. Data was collected through a survey questionnaire about gadget usage habits and respondents' eye conditions. The OSEMN method was used to process and analyze data by applying three classification algorithms. Research findings showed the Random Forest algorithm provided the best performance with 73 % accuracy, followed by Naive Bayes at 65 %, and Decision Tree at 64 %. The study provides insights into the impact of gadget usage on eye health and recommendations for maintaining usage balance to prevent health disruptions.

PENERAPAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOUR (K-NN) SEBAGAI KLASIFIKASI TWEETS PADA TWITTER Hassolthine, Cian Ramadhona; Sahara, Riad; Haq, Fesa Asy Syifa Nurul; Abdullah, Syahid
JOISIE (Journal Of Information Systems And Informatics Engineering) Vol 7 No 2 (2023)
Publisher : Institut Bisnis dan Teknologi Pelita Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35145/joisie.v7i2.3975

Seiring berkembangnya teknologi yang begitu pesat dalam melakukan pengumpulan data mengakibatkan sebuah tumpukan data yg sangat banyak. Melalui banyaknya data tersebut,sehingga menjadi suatu kebutuhan untuk memanfaatkan data tersebut. Pemanfaatan data tentunya bertujuan agar menerima berita yg krusial dari pola-pola data yang terbentuk. Data yang bisa digunakan dapat diperoleh dari media sosial, salah satunya twitter. Twitter merupakan media sosial yang tercatat kurang lebih 50 juta orang pengguna di Indonesia. Dengan banyaknya pengguna di Indonesia, maka dapat dimanfaatkan dalam penggunaan data yang banyak. Untuk mendapatkan data tersebut yaitu dengan salah satu algoritma K-Nearest Neighbor. Algoritma KNN merupakan klasifikasi terhadap sekumpulan data berdasarkan pembelajaran data yang sudah terklasifikasikan sebelumya. Hasil klasifikasi dari Algoritma KK yaitu data yang sudah diolah masuk ke dalam kelas B karena dari tiga tetangga terdekat, ada dua yang masuk kelas B, sementara hanya satu yang masuk kelas A. Akurasi yang dihasilkan oleh Algoritma KNN juga cukup baik yaitu di atas 80%. Model ini memberikan sensitivity yang lebih baik dalam proses klasifikasi data.

PERANCANGAN SISTEM INFORMASI PRAKTEK KERJA LAPANGAN (PKL) BERBASIS WEB DI SMK PLUS NUSA PUTRA MENGGUNAKAN METODE WATERFALL: PERANCANGAN SISTEM INFORMASI PRAKTEK KERJA LAPANGAN (PKL) BERBASIS WEB DI SMK PLUS NUSA PUTRA MENGGUNAKAN METODE WATERFALL Yurista, Rosnia; Abdullah, Syahid
Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi, Mekatronika, dan Ilmu Komputer Vol 1 (2022): Sentimeter 2022
Publisher : Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi, Mekatronika, dan Ilmu Komputer

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

Praktek Kerja Lapangan atau biasa disingkat dengan PKL ini adalah kegiatan siswa di SMK dimana mereka akan melaksanakan PKL di sebuah instansi atau perusahan dengan tujuan menambah pengetahuan dan mengasah keahlian para siswa dengan terjun langsung ke lapangan kerja. Kegiatan Praktek kerja Lapangan (PKL) ini mengajarkan kepada siswa akan bagaimana kehidupan didunia kerja dan pengimplementasian ilmu yang ia pelajari selama di sekolah. Tempat untuk melakukan penelitian sistem informasi Praktek Kerja Lapangan (PKL) adalah di SMK Plus Nusa Putra yang merupakan sekolah menengah kejuruan yang hanya mempunyai satu jurusan yaitu Teknik Komputer dan Jaringan (TKJ) dan beralamat di Jl.Raya Surade Wetan Desa Surade, Kecamatan Surade, Kabupaten Sukabumi, Provinsi Jawa Barat. Dengan adanya kegiatan Praktek Kerja Lapangan (PKL) maka diperlukan sistem informasi untuk pengelolaan data dan informasi PKL agar lebih mudah. Metode yang digunakan untuk merancang sistem informasi praktek kerja lapangan ini adalah metode waterfall atau biasa disebut dengan metode air terjun. Metode waterfall adalah metode pengembangan sistem informasi yang bersifat sistematik dan juga skuensial. Ada beberapa tahapan dari metode waterfall ini yaitu Requirements analysis and definition, System and software design, Implementation and unit testing, Integration and system testing, Operation and maintenance. Sistem informasi praktek kerja lapangan (PKL) ini juga menggunakan Bahasa pemrograman PHP dan framework laravel.

Title

Found 22 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 22 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 22 Documents
Search