Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.024
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Komtika (Komputasi dan Informatika) Technologia: Jurnal Ilmiah Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer) Jumat Informatika: Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurnal Media Informatika Jurnal Riset Sistem dan Teknologi Informasi INTECH - Informatika Dan Teknologi
Kamarudin
Universitas Muhammadiyah Banjarmasin
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Education Other

Published : 14 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 14 Documents
Search

 1   2 
Clustering Kos Dengan Algoritma K-Means Untuk Rekomendasi Tempat Berdasarkan Harga dan Fasilitas Elisa Fitriana; Windarsyah Windarsyah; Kamarudin Kamarudin
Jurnal Media Informatika Vol. 6 No. 3 (2025): Jurnal Media Informatika
Publisher : Lembaga Dongan Dosen

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55338/jumin.v6i3.6188

Abstract

Meningkatnya jumlah penduduk permukiman besar yang menjadi pusat pendidikan, seperti Yogyakarta, Bandung, dan Surabaya, berdampak pada tingginya permintaan akan hunian sementara seperti rumah kos[1]. Variasi dalam hal harga, fasilitas, dan lokasi kerap menyulitkan calon penyewa dalam menentukan pilihan yang sesuai. Untuk menjawab permasalahan ini, penelitian ini mengembangkan sistem rekomendasi tempat kos menggunakan pendekatan clustering dengan algoritma K-Means[2]. Algoritma ini dipilih karena efisiensinya dalam mengelompokkan data berskala besar berdasarkan kemiripan atribut. Data kos yang dianalisis mencakup harga dan fasilitas, yang kemudian dikelompokkan ke dalam beberapa segmen, mulai dari kos dengan harga terjangkau dan fasilitas dasar hingga kos eksklusif dengan layanan lengkap. Hasil dari proses pengelompokan ini digunakan untuk memberikan rekomendasi kos yang sesuai dengan preferensi pengguna. Sistem ini tidak hanya mempermudah pencarian kos bagi calon penyewa, tetapi juga membantu pemilik kos dalam memahami karakteristik pasar mereka. Berdasarkan hasil evaluasi, sistem yang dibangun mampu mengelompokkan data secara akurat dan memberikan rekomendasi yang relevan.
Penerapan Metode Naïve Bayes Untuk Prediksi Stok Barang Bangunan Di Toko Bangunan Bersaudara Novia Rahmah; Ayu Ahadi Ningrum; Kamarudin Kamarudin
Jurnal Media Informatika Vol. 6 No. 3 (2025): Jurnal Media Informatika
Publisher : Lembaga Dongan Dosen

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55338/jumin.v6i3.6239

Abstract

Manajemen stok barang merupakan aspek penting dalam menjaga kelancaran operasional toko bangunan. Toko Bangunan Bersaudara menghadapi kendala dalam memperkirakan kebutuhan stok secara akurat, sehingga sering terjadi kelebihan atau kekurangan persediaan. Penelitian ini menerapkan metode Naïve Bayes untuk memprediksi tingkat kelarisan barang berdasarkan data penjualan dari Juli 2023 hingga Juni 2024. Proses penelitian mengikuti tahapan CRISP-DM yang mencakup pengumpulan data, pembersihan, pemodelan, dan evaluasi. Dataset terdiri dari lebih dari 1.200 transaksi yang mencakup 100 jenis barang. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model Naïve Bayes menghasilkan akurasi sebesar 63%. Sistem yang dikembangkan memberikan rekomendasi restok berdasarkan variabel frekuensi penjualan dan margin keuntungan. Barang seperti Seng Suji, Kasibut, dan Seng Pumera direkomendasikan sebagai prioritas pengadaan. Temuan ini menunjukkan bahwa pendekatan berbasis data dapat membantu UMKM dalam pengambilan keputusan yang lebih efektif dalam manajemen persediaan.
Pelatihan Komunikasi Penjualan Dengan Sosial Media Sebagai Upaya Peningkatan Ekonomi Masyarakat Kampung Sasirangan Finki Dona Marleny; Rudy Ansari; Ayu Ahadi Ningrum; Ihdalhubbi Maulida; Mukhaimy Gazali; Windarsyah Windarsyah; Kamarudin Kamarudin; Ahmad Faisal Hamidi; Mambang Mambang
Jumat Informatika: Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol. 4 No. 2 (2023): Agustus
Publisher : LPPM Universitas KH. A. Wahab Hasbullah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32764/abdimasif.v4i2.3000

Abstract

Kain sasirangan merupakan kain khas dari daerah Kalimantan Selatan. Salah satu kampung yang telah turun temurun mewariskan proses pembuatan dan produksi kain sasirangan salah satunya ada di daerah kelurahan Sungai Jingah Kota Banjarmasin. Salah satu strategi para pengrajin untuk pemasaran produk dari kain sasirangan adalah dengan menggunakan media sosial atau secara online. Namun terdapat beberapa kendala dalam prosesnya karena pengrajin belum dapat fokus pada proses pemasaran online. Kendala utama yang dirasakan oleh pengrajin adalah adaptasi dengan banyaknya platform digital yaitu sosial media mana yang dapat meningkatkan pemasaran dari kain sasirangan. Para pengrajin belum dapat mengoptimalkan penggunaan sosial media sebagai jalan untuk berkomunikasi memperkenalkan produk-produk dan menciptakan brand dari para pengrajin kain sasirangan. Kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini di fokuskan pada proses komunikasi di sosial media dan mengelola sosial media. Mulai dari proses mempersiapkan digitalisasi produk, sampai dengan cara memanajemen fitur bisnis yang ada di berbagai sosial media Sebagai Upaya Peningkatan Ekonomi Masyarakat Kampung Sasirangan.
PENERAPAN REGRESI LINEAR BERGANDA UNTUK PREDIKSI STOK BARANG GUDANG DI PT.BMR Yulisa Suryana; Ayu Ahadi Ningrum; Kamarudin Kamarudin
Technologia : Jurnal Ilmiah Vol 16 No 3 (2025): Technologia (Juli)
Publisher : Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Islam Kalimantan Muhammad Arsyad Al Banjari, di bawah koordinasi UPT Publikasi dan Pengelolaan Jurnal

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31602/tji.v16i3.19328

Abstract

Prediksi stok barang yang akurat sangat penting untuk mencegah overstocking dan stockout di gudang utama PT.BMR, guna mendukung efisiensi operasional pertambangan. Penelitian ini bertujuan menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi persediaan barang dan mengembangkan model prediksi menggunakan regresi linear berganda. Data transaksi Januari–Desember 2023, meliputi jumlah barang masuk, barang keluar, stok bulan sebelumnya, dan bulan, dianalisis untuk membangun model. Teknik analisis meliputi pengolahan data eksploratif, validasi model melalui cross-validasi 5-fold, dan evaluasi kinerja berdasarkan koefisien determinasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model yang dibangun memiliki akurasi sangat tinggi dengan nilai R² rata-rata 0,9945, dimana variabel barang masuk dan keluar memberikan pengaruh dominan terhadap tingkat stok. Temuan ini mengindikasikan bahwa pendekatan berbasis regresi linear efektif digunakan untuk peramalan persediaan dalam konteks operasional PT. BMR. Penelitian ini memberikan kontribusi praktis berupa rekomendasi untuk fokus pada pengelolaan arus barang sebagai strategi optimasi persediaan.
Co-Authors Ahmad Faisal Hamidi Ahmad Nawawi Ayu Ahadi Ningrum Elisa Fitriana Fajar Akbar Maulana Finki Dona Marleny Ihdalhubbi Maulida Maman Fatahulrahman Mambang Maulida, Ihdalhubbi Muhammad Ridho Hijriawan Muhammad Ziki Elfirman Muhammad Ziki Elfirman Mukhaimy Gazali Novia Rahmah Rudy Ansari Windarsyah Windarsyah Yulisa Suryana