Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
4.93
P-Index
This Author published in this journals
All Journal TEKNIK INFORMATIKA JTEV (Jurnal Teknik Elektro dan Vokasional Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Sakai Sambayan Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat (Indonesian Journal of Community Engagement) JITK (Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Komputer) JOURNAL OF APPLIED INFORMATICS AND COMPUTING Jurnal Teknik Informatika UNIKA Santo Thomas Jurnal TIPS : Jurnal Teknologi Informasi dan Komputer Politeknik Sekayu IJISTECH (International Journal Of Information System & Technology) Jurnal Pendidikan dan Konseling Jurnal Berdaya Mandiri Journal of Intelligent Decision Support System (IDSS) JUKI : Jurnal Komputer dan Informatika Suluah Bendang: Jurnal Ilmiah Pengabdian Kepada Masyarakat Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) IJISTECH Jurnal Teknologi dan Sistem Tertanam Parta: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Jurnal Teknik Informatika Unika Santo Thomas (JTIUST) Jurnal Pengabdian Masyarakat Bhinneka Electrician : Jurnal Rekayasa dan Teknologi Elektro Jurnal Pengabdian Pada Masyarakat Jurnal Relawan dan Pengabdian Masyarakat REDI TeknoKreatif: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat
Afriansyah, Aidil
Informatics Engineering Study Program, Institut Teknologi Sumatera
Religion Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Astronomy Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Dentistry Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Immunology & microbiology Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Neuroscience Nursing Physics Public Health Social Sciences Transportation Veterinary Other

Published : 38 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : JUKI : Jurnal Komputer dan Informatika

 1 
Sistem Data Penjualan dan Monitoring Stok Barang pada Toko Keripik Aiza Aidil Afriansyah; Resty Annisa
JUKI : Jurnal Komputer dan Informatika Vol. 4 No. 2 (2022): JUKI : Jurnal Komputer dan Informatika, Edisi November 2022
Publisher : Yayasan Kita Menulis

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

Abstract

Dengan Berkembangnya teknologi informasi dari tahun ketahun menjadi tantangan berat bagi pengguna teknologi informasi. Hal tersebut mendorong setiap sektor organisasi baik formal maupun informal atau lembaga - lembaga lainnya untuk dapat memanfaatkannya sebagai penunjang kegiatan kerja sehingga dapat menghasilkan informasi yang cepat, tepat dan akurat. Untuk mewujudkan hal tersebut, maka dibutuhkan sumber daya pendukung lain seperti perangkat lunak yang dapat diandalkan kemampuannya. Selain itu sumber daya manusia juga harus menguasai kemampuan teknologi informasi itu sendiri. Dibalik kesuksesan Keripik Aiza terdapat kesulitan dalam mengolah barang yang ada. Toko Keripik Aiza belum memiliki sebuah sistem data penjualan dan monitoring stok barang yang dapat mengolah barang yang keluar dan masuk di gudang hingga berapa barang yang terjual di toko setiap harinya. Oleh karena itu, perlu sebuah sistem yang dapat membantu pekerjaan pengolahan ketersediaan barang tersebut sehingga waktu yang digunakan dalam pekerjaan tersebut lebih efisien. Sistem data penjualan dan monitoring stok barang merupakan sebuah sistem yang dipakai dalam mempermudah melakukan proses inventarisasi barang. Sistem data penjualan dan monitoring stok barang yang dibuat berbasis website sehingga dapat digunakan admin kasir dan admin gudang. Penggunaan framework dan alat bantu lain dalam pengembangan sistem informasi mempermudah dalam menyelesaikan sistem data penjualan dan monitoring stok barang ini. Sistem ini memiliki 3 (tiga) fitur utama yaitu dapat melakukan pengelolaan data ketersediaan barang yang keluar dan masuk di gudang, dapat melakukan pengecekan data ketersediaan barang di toko serta pengolahan data penjualan setiap harinya, dan dapat mencetak laporan penjualan bulanan. Metode dalam proses jalannya penyelesaian proyek ini yaitu menggunakan metode scrum. Hasil setelah dilakukannya pengujian fungsionalitas sistem yaitu seluruh fitur utama pada sistem dan seluruh fungsionalitas sistem ini berjalan dengan baik.
Penggunaan Algoritma Gaussian Naïve Bayes & Decision Tree Untuk Klasifikasi Tingkat Kemenangan Pada Game Mobile Legends Putro, Yoga Naufal Ray; Afriansyah, Aidil; Bagaskara, Radhinka
JUKI : Jurnal Komputer dan Informatika Vol. 6 No. 1 (2024): JUKI : Jurnal Komputer dan Informatika, Edisi Mei 2024
Publisher : Yayasan Kita Menulis

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53842/juki.v6i1.472

Abstract

The development of technology and the internet has increased the popularity of online games, such as Mobile Legends. However, in competitions, players often experience defeat due to various factors, including player skills, team strategies, and the right hero selection. The right hero selection is very important to increase the chances of winning. Therefore, the Mobile Legends Professional League (MPL) has become a focus for competitive teams around the world. This study aimed to determine the classification of victory in MPL matches based on draft pick. Gaussian Naïve Bayes and Decision Tree were used as classification algorithm models in this study. The process in this study included cleaning data, data transformation (labeling), handling imbalanced data, scaling, splitting, and hyperparameter. The evaluation stage used confusion matrix, correlation data, and AU-ROC curve. The results of this study showed that the Decision Tree method had better performance than Gaussian Naïve Bayes in classifying data using the confusion matrix. The AUC (area under the receiver operating characteristic curve) analysis showed that the decision tree had better performance than Gaussian naive Bayes in predicting positive and negative data. This is indicated by the higher AUC value for the Decision Tree, which is 0.67 compared to Gaussian Naïve Bayes which is 0.48. Classification models with higher AUC values can more accurately distinguish between positive and negative data. In this study, the Decision Tree had a higher AUC value than Gaussian Naïve Bayes so the Decision Tree could more accurately classify victory and defeat data.
Co-Authors Akram Abdillah, Attar Alfajrin, Achmad Chalid Afif Algifari, Muhammad Habib Andika Setiawan Andre Febrianto Anggraini, Leslie Annisa, Resty Arham, Laode Bagaskara, Radhinka Chalid, Achmad AA Dani Hamdani Hamdani David Gunawan, David Duwi Harianto Duwi Hariyanto Dwi Nugroho, Eko Eko Dwi Nugroho Eko Nugroho Ermida Silitonga Febrianto, Andre Firmansyah, Hafiz Budi Firmansyah, Hafiz Budi Habib Algifari, Muhammad Ichwani, Arief Idris, Mohamad Ilham Firman Ashari Kartadilaga, Muhammad Qaessar Kisna Pertiwi Kisna Pertiwi, Kisna Kurniawansyah, Apri Lathifa Putri Afisna Lorini, Valerio M. Rizky Hikmatullah M. Yafi Fahmi Miranti Verdiana Mufidah, Zunanik Muhammad Nadhif Athalla Naufal Raki Nela Agustin Kurnianingsih Nur'azmi, Eka Paundra, Fajar Perdana, Agung Mahadi Putra Praseptiawan, Mugi Putro, Yoga Naufal Ray Radhinka Bagaskara Rahman Indra Kesuma Resty Annisa Resty Annisa Resty Annisa Annisa Rinaldi, Daniel Rio Ariestia Pradipta Rizkita, Alya Khairunnisa Sabar SABAR Sabar Sabar Solly Aryza Sophia Nouriska Untoro, Meida Cahyo Utoro, Meida Cahyo Vebriyanto, Mario Verdiana, Miranti Verlina Agustine Winarta, Richard Arya Winda Yulita Yulita, Winda