Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.259
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JUITA : Jurnal Informatika Tech-E bit-Tech Algor
Suwitno Suwitno
Universitas Buddhi Dharma
Computer Science & IT

Published : 10 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search
Journal : algor

 1 
Perancangan Sistem Informasi Pencarian Orang Hilang Berbasis Web dengan Reward Menggunakan Metode Analisis Jaringan Sosial Muhammad Reza Ilham; Suwitno Suwitno; Alexius Hendra Gunawan
ALGOR Vol. 4 No. 1 (2022): System and Engineering
Publisher : Fakultas Sains dan Teknologi-Universitas Buddhi Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31253/algor.v4i1.1523

Abstract

Kehilangan merupakan merupakan hal yang biasa dapat terjadi oleh setiap individu, baik kehilangan barang maupun seseorang. dan sementara itu pencarian orang hilang pada masa sekarang ini melalui media sosial ataupun dengan mengirimkan selebaran, dengan begitu sulit sekali untuk menyebarkan informasi-informasi detail mengenai informasi orang hilang tersebut, Untuk itu diperlukan suatu wadah yang dapat dipakai untuk dapat menyediakan informasi dan mengirim informasi tentang kehilangan orang,dan untuk itu digunakan metode social network analysis untuk menganalisis tentang kehilangan orang dengan menggunakan metode tersebut penulis dapat menganalisis tentang kefektifan dari pencarian orang hilang yang ada sebelumnya dan penulis mengambil dataset dari twitter tentang orang hilang dan didapatkan hasil dari 241 node yang diambil pada periode waktu 20-05-2022 sampai dengan 27-05-2022 pada media sosial twitter, hasil dari penerapan metode social network analysis , dan hasil dari penelitan menggunakan metode social network analysis tersebut bahwasannya aktor (node) yang memiliki nilai followers rank tertinggi belum tentu menjadi suatu aktor (node) yang berpengaruh dalam jaringan sosial. Dan dapat disimpulkan jika menggunakan media sosial untuk memposting orang hilang di dalam media sosial twitter, nilai followers rank (Jumlah pengikut) tidak terlalu berpengaruh terhadap postingan informasi mengenai orang hilang tersebut, dan dapat disimpulkan juga nilai followers rank bukan hal yang terlalu berpengaruh terhadap banyaknya interaksi dlam suatu postingan dalam hal ini mengenai orang hilang dalam sosial media twitter. Jadi penggunaan media sosial twitter untuk mencari orang hilang tetap dapat digunakan akan tetapi kurang efektif yang sehingga untuk penyebaran informasi orang hilang ini memerlukan suatu wadah yang menyediakan informasi khusus kehilangan orang.
ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM INFORMASI PENJUALAN ONLINE BERBASIS WEB DENGAN PENGUJIAN USER ACCEPTANCE TEST (UAT) STUDY KASUS (DODOL NY. PANG) Michelle Lanetha Wijaya; Suwitno Suwitno
ALGOR Vol. 7 No. 2 (2026): Research for Future
Publisher : Fakultas Sains dan Teknologi-Universitas Buddhi Dharma

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

Abstract

Perkembangan teknologi informasi telah memberikan peluang bagi usaha mikro, kecil, dan menengah (UMKM) untuk meningkatkan efisiensi operasional dan daya saingnya melalui sistem informasi berbasis web. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan merancang sistem informasi penjualan online berbasis web yang diterapkan pada UMKM Dodol Ny. Pang. Selain itu, dilakukan pengujian User Acceptance Test (UAT) untuk memastikan sistem yang dikembangkan sesuai dengan kebutuhan pengguna. Metodologi yang digunakan dalam penelitian ini mencakup pengumpulan data, analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, serta pengujian UAT. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem informasi yang dikembangkan dapat meningkatkan efisiensi proses penjualan, memperluas jangkauan pasar, dan mendapatkan tingkat kepuasan pengguna yang tinggi berdasarkan hasil pengujian UAT.
A IMPLEMENTASI ALGORITMA DATA MINING DALAM PREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA BERBASIS WEB Suwitno Suwitno; Benny Daniawan; Andri Wijaya; Leona Fandini; Gesima Angel Sirait
ALGOR Vol. 7 No. 2 (2026): Research for Future
Publisher : Fakultas Sains dan Teknologi-Universitas Buddhi Dharma

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

Abstract

Prediksi kelulusan mahasiswa merupakan salah satu upaya strategis dalam mendukung pengambilan keputusan akademik secara lebih dini. Penelitian ini bertujuan membandingkan kinerja algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Naive Bayes dalam mengidentifikasi status kelulusan mahasiswa berdasarkan data akademik. Dataset terdiri dari 541 data mahasiswa dengan atribut jenis kelamin, Indeks Prestasi Semester (IPS 1–8), IPK, dan usia. Tahapan penelitian meliputi pembersihan data, penanganan missing value menggunakan nilai rata-rata, transformasi data kategorikal dengan label encoding, normalisasi menggunakan standard scaler, serta pembagian data menjadi 80% data latih dan 20% data uji. Berdasarkan hasil pengujian, algoritma Support Vector Machine memperoleh akurasi 95,41% dengan nilai precision, recall, dan F1-score yang relatif seimbang pada kedua kelas sehingga menunjukkan kemampuan generalisasi yang baik. Sementara itu, Naive Bayes juga mampu melakukan klasifikasi dengan baik dengan akurasi 90,82%, namun menghasilkan tingkat akurasi yang lebih rendah dibandingkan SVM  akibat asumsi independensi antar atribut yang kurang sesuai dengan karakteristik data akademik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Support Vector Machine merupakan metode yang lebih efektif dan direkomendasikan untuk prediksi kelulusan mahasiswa dibandingkan Naive Bayes pada dataset yang digunakan.
Co-Authors Alexius Hendra Gunawan Alwin Laulio Andri Wijaya Ardiane Rossi Kurniawan Maranto Benny Daniawan Benny Daniawan Darmayana Putra Gesima Angel Sirait Junaedi Leona Fandini Michelle Lanetha Wijaya Muhammad Reza Ilham Rainaldo Diogenes Susilo Rino Rino