Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
6.349
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmu Komputer Jurnal sistem informasi, Teknologi informasi dan komputer Jurnal Abdimas BSI: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Swabumi (Suara Wawasan Sukabumi) : Ilmu Komputer, Manajemen, dan Sosial Bianglala Informatika : Jurnal Komputer dan Informatika Akademi Bina Sarana Informatika Yogyakarta Justek : Jurnal Sains Dan Teknologi SELAPARANG: Jurnal Pengabdian Masyarakat Berkemajuan Sebatik J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) JURTEKSI Komputasi: Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer dan Matematika Jurnal ICT : Information Communication & Technology Jurnal Review Pendidikan dan Pengajaran (JRPP) Jurnal Mantik Aisyah Journal of Informatics and Electrical Engineering Systematics REMIK : Riset dan E-Jurnal Manajemen Informatika Komputer Enrichment : Journal of Management INFOKUM Jurnal Infortech Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer) Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Jurnal Informatika Terpadu J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) Jurnal Abdi Masyarakat Indonesia Profitabilitas Jurnal Algoritma ETAM: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat INTERNATIONAL JOURNAL OF MECHANICAL COMPUTATIONAL AND MANUFACTURING RESEARCH Jurnal Informatika Info Abdi Cendekia Journal of Artificial Intelligence and Digital Business Jurnal Manajemen Sistem Informasi Jurnal Informasi Pengabdian Masyarakat Jurnal Pengabdian Masyarakat Nasional JAR'S (Journal of Advanced Research in Informatics) Journal of Data Analytics, Information, and Computer Science (JDAICS) DBESTI: Journal of Digital Business and Technology Innovation
Ahmad Jurnaidi Wahidin
Universitas Bina Sarana Informatika
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Nursing Physics Public Health Social Sciences Other

Published : 54 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 54 Documents
Search

 2   3   4   5   6 
Deteksi Dini Stunting Pada Anak Berdasarkan Indikator Antropometri dengan Menggunakan Algoritma Machine Learning Ratnasari, Ratnasari; Wahidin, Ahmad Jurnaidi; Andika, Tahta Herdian
Jurnal Algoritma Vol 21 No 2 (2024): Jurnal Algoritma
Publisher : Institut Teknologi Garut

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33364/algoritma/v.21-2.2122

Abstract

Stunting sebagai dampak dari kekurangan gizi kronis, memiliki dampak yang signifikan terhadap kesehatan dan perkembangan anak di Indonesia. Penelitian ini mengembangkan model deteksi dini stunting pada anak dengan memanfaatkan indikator antropometri menggunakan pendekatan Machine Learning. Berbeda dengan metode tradisional yang bergantung pada penilaian manual atau pemeriksaan klinis yang memakan waktu, pendekatan ini menawarkan keunggulan berupa deteksi yang lebih cepat dan akurat. Data antropometri, seperti tinggi badan, berat badan, usia, dan jenis kelamin, digunakan dalam algoritma Machine Learning: Random Forest, K-Nearest Neighbors (KNN), Naive Bayes, dan Support Vector Machine (SVM). Setiap model dievaluasi berdasarkan akurasi, confusion matrix, dan ROC Analysis untuk menentukan performa terbaik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Random Forest memiliki akurasi tertinggi sebesar 92,70%, lebih unggul dibandingkan dengan KNN yang memiliki akurasi 91,40%. Algoritma Random Forest dipilih sebagai model terbaik untuk deteksi dini stunting karena kemampuannya yang tinggi dalam meminimalkan kesalahan prediksi. Penerapan model ini diharapkan dapat meningkatkan efektivitas skrining cepat stunting di lapangan, memungkinkan deteksi lebih awal bagi anak-anak berisiko tinggi, dan mendukung intervensi yang lebih tepat sasaran dalam program kesehatan masyarakat.
EVALUASI PENGGUNAAN APLIKASI PAWOON SEBAGAI ALAT PENDUKUNG ADMINISTRASI PADA CAFÉ ORTER MENGGUNAKAN METODE TAM Amelia, Lela; Wahidin, Ahmad Jurnaidi
Journal of Advanced Research in Informatics Vol 3 No 2 (2025): Journal of Advanced Research in Informatics
Publisher : Fakultas Teknik, Universitas Wiraraja

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24929/jars.v3i2.4259

Abstract

UMKM memiliki peran strategis dalam perekonomian Indonesia, namun masih menghadapi tantangan dalam pengelolaan transaksi penjualan yang efisien. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi tingkat penerimaan aplikasi kasir digital Pawoon di Café Orter menggunakan pendekatan Technology Acceptance Model (TAM). Model ini menilai lima dimensi: kemudahan penggunaan, kemanfaatan, sikap terhadap penggunaan, niat perilaku, dan penggunaan aktual. Data dikumpulkan melalui kuesioner Likert kepada 16 responden yang merupakan pengguna aplikasi Pawoon di Café Orter. Analisis dilakukan dengan uji validitas, reliabilitas, regresi linier, serta uji asumsi klasik menggunakan SPSS. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi Pawoon diterima dengan baik, terbukti dari nilai validitas dan reliabilitas yang tinggi, serta tidak terdapat pelanggaran asumsi klasik. Variabel kemudahan penggunaan dan kemanfaatan secara signifikan memengaruhi niat untuk terus menggunakan aplikasi. Penggunaan Pawoon membantu meningkatkan efisiensi operasional, mempercepat transaksi, dan mengurangi kesalahan pencatatan. Meskipun terdapat tantangan awal seperti adaptasi dan pelatihan, aplikasi ini terbukti efektif sebagai solusi digital untuk mendukung pengelolaan transaksi pada UMKM. Penelitian ini memberikan masukan penting bagi UMKM dalam memilih teknologi kasir digital berbasis pendekatan TAM.
PERANCANGAN SISTEM PEMESANAN PRODUK BERBASIS WEB PADA PT. TRIMUKTI WIRAPRATAMA Goo, Maria Grasela; Wahidin, Ahmad Jurnaidi
Journal of Advanced Research in Informatics Vol 3 No 2 (2025): Journal of Advanced Research in Informatics
Publisher : Fakultas Teknik, Universitas Wiraraja

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24929/jars.v3i2.4286

Abstract

Penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan sistem pemesanan produk berbasis web pada PT. Trimukti Wirapratama untuk meningkatkan efisiensi transaksi dan memperluas jangkauan pemasaran. Dengan perkembangan pesat penetrasi internet dan pertumbuhan e-commerce di Indonesia, digitalisasi proses pemesanan menjadi kebutuhan penting bagi perusahaan manufaktur. Sistem dikembangkan menggunakan framework Laravel dengan metode waterfall yang terstruktur, serta didukung rancangan basis data menggunakan ERD dan berbagai diagram UML. Pengujian dilakukan dengan metode black box untuk memastikan seluruh fitur, seperti login, hingga pengelolaan pesanan oleh admin dan manajer, berjalan sesuai kebutuhan pengguna. Hasil pengujian menunjukkan semua fitur berfungsi dengan baik dan sistem memberikan kemudahan akses serta pengelolaan produk. Sistem ini diharapkan dapat menjadi solusi efektif bagi PT. Trimukti Wirapratama dalam menghadapi persaingan bisnis digital, dengan prospek pengembangan fitur pembayaran digital, integrasi pelacakan pengiriman, serta peningkatan performa melalui teknologi cloud dan metode agile pada pengembangan selanjutnya
COMPARATIVE ANALYSIS OF K-MEANS, X-MEANS AND K-MEDOIDS IN CLASSIFYING MARRIAGE CHOICED ADMIST QUARTER-LIFE CRISIS Ariza, Disya Nurul; Ningsih, Rahayu; Muryani, Sri; Ferliyanti, Herlina; Wahidin, Ahmad Jurnaidi
JURTEKSI (jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) Vol. 11 No. 1 (2024): Desember 2024
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM) STMIK Royal Kisaran

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33330/jurteksi.v11i1.3554

Abstract

Abstract: Bekasi Regency, being one of the key cities in Indonesia, offers a suitable setting to study the intricacies of marriage decision-making during a quarter-life crisis. This study focuses on the application of clustering algorithms to categorize individuals based on their marriage choices. Data was collected from a questionnaire completed by 110 respondents from Bekasi Regency, specifically individuals aged 18 to 30 who are single, including 80 women and 30 men. Data analysis was conducted using the RapidMiner software to evaluate the effectiveness of three clustering algorithms K-Means, X-Means, and K-Medoids in categorizing marriage decision patterns among young people experiencing a Quarter Life Crisis in Bekasi Regency. Results indicate that each algorithm has its own strengths and limitations in handling Quarter Life Crisis data.The results of the analysis show that the K-medoids algorithm provides the best clustering results with the lowest DBI value of 0.195, followed by the X-Means algorithm with a value of 0.199 and K-Means with a value of 0.207. These results can help understand the pattern of marriage decisions in the Quarter Life Crisis phase and help provide insights for policymakers in Bekasi Regency to make more effective intervention programs.            Keywords: K-Means; K-Medoids; X-Means  Abstrak: Sebagai salah satu kota besar di Indonesia, Kabupaten Bekasi memberikan konteks yang tepat untuk mempelajari kompleksitas pengambilan keputusan pernikahan di tengah krisis seperempat usia. Penelitian ini berfokus pada pemanfaatan algoritma clustering untuk mengelompokkan individu berdasarkan pilihan pernikahan mereka. Data diambil dari kuesioner yang diisi oleh 110 responden di Kabupaten Bekasi, yang terdiri dari individu lajang berusia 18 hingga 30 tahun, yaitu 80 perempuan dan 30 laki-laki. Analisis data dilakukan dengan perangkat lunak RapidMiner untuk mengevaluasi efektivitas tiga algoritma pengelompokan—K-Means, X-Means, dan K-Medoids—dalam mengelompokkan pola keputusan pernikahan di kalangan pemuda yang menghadapi Quarter Life Crisis di Kabupaten Bekasi. Hasilnya menunjukkan bahwa setiap algoritma memiliki keunggulan dan kelemahannya masing-masing dalam memproses data Quarter Life Crisis. Hasil analisis menunjukkan bahwa algoritma K-medoids memberikan hasil clustering terbaik dengan nilai DBI terendah yaitu 0.195, diikuti oleh algoritma X-Means dengan nilai 0.199 dan K-Means dengan nilai 0.207. Hasil ini dapat membantu memahami pola keputusan menikah pada fase Quarter Life Crisis dan membantu memberikan wawasan bagi pembuat kebijakan di Kabupaten Bekasi membuat program intervensi yang lebih efektif.  Kata kunci: K-Means; K-Medoids; X-Means 
Penggunaan Metode Analytical Hierarchy Process untuk Menentukan Model Learning Management System Anjani, Yulia Rizki; Ningsih, Rahayu; Wahidin, Ahmad Jurnaidi; Pattiasina, Tiska
JURNAL FASILKOM Vol. 13 No. 3 (2023): Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer)
Publisher : Unversitas Muhammadiyah Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37859/jf.v13i3.5459

Abstract

Covid-19 memberikan berbagai dampak pada banyak aspek kehidupan, sektor pendidikan dan pelatihan juga ter dampak wabah pandemi ini. Akibatnya, sistem pembelajaran berubah secara total yang tadinya proses pembelarajan dilakukan di kelas secara tatap muka menjadi pembelajaran jarak jauh yang membutuhkan teknologi untuk mengimplementasikanya, yaitu menggunakan pembelajaran elektronik. Sistem Manajemen Pembelajaran atau LMS merupakan sistem manajemen yang dibuat untuk mendukung dan memfasilitasi proses pembelajaran jarak jauh. Dibutuhkan perancangan model yang dibuat sesuai dengan kebutuhan agar proses pembelajaran dan pelatihan berjalan dengan baik. Untuk menangani hal tersebut, maka penelitian ini dilakukan untuk menentukan model Sistem Manajemen Pembelajaran atau LMS yang dapat memenuhi kebutuhan yang ada. Analytical Hierarchy Process (AHP) ialah salah satu metode sistem pengambilan keputusan yang dapat digunakan sebagai pemecah masalah dalam pengambilan keputusan penentuan dari model yang akan digunakan pada Sistem Manajemen Pembelajaran atau LMS. Sebagai pertimbangan, terdapat 9 (sembilan) kriteria yang akan digunakan untuk menentukan model yang paling sesuai, yaitu: accessibility (C1), usability (C2), compatibility (C3), learnability (C4), sustainability (C5), portability (C6), security (C7), multilingual (C8), dan user satisfaction (C9). Setelah dilakukannya pengukuran pada sembilan kriteria, dilanjutkan dengan penentuan bobot kriteria dan dilakukan perhitungan pada ketiga alternatif yaitu LMS A, LMS B dan LMS C dan akan didapat LMS mana yang paling sesuai dengan kebutuhan yang ada. Dari hasil perhitungan menghasilkan nilai akhir LMS A sebesar 0,212, LMS B sebesar 0,315, dan LMS C sebesar 0,473. Dengan hasil akhir yang sudah didapatkan dari masing-masing bobot akhir kriteria menggunakan metode AHP maka model yang paling sesuai dengan kebutuhan yang ada ialah model LMS C.
KERAGAMAN DAN INKLUSI DALAM KAMPANYE KOMUNIKASI KONTEN HABIB JAFAR Cindrakasih, Roosita; Novianita, Riastri; Wahidin, Ahmad Jurnaidi; Aziz, Abdul; Atmaja, Jaka
Jurnal Review Pendidikan dan Pengajaran Vol. 7 No. 4 (2024): Special Issue Vol. 7 No. 4 Tahun 2024
Publisher : LPPM Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/jrpp.v7i4.37110

Abstract

Penelitian ini berfokus pada strategi dakwah kontemporer yang dilakukan oleh Habib Husein Ja'far al-Hadar, khususnya dalam memanfaatkan media sosial untuk menyebarkan ajaran Islam kepada generasi milenial di Indonesia. Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis bagaimana Habib Jafar menghadapi keberagaman agama dan mempromosikan moderasi beragama melalui pendekatan komunikasi modern. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah kualitatif dengan studi pustaka, di mana data diperoleh dari berbagai sumber seperti jurnal, buku, dan konten digital. Analisis data dilakukan secara deskriptif untuk memberikan pemahaman mendalam mengenai strategi komunikasi yang digunakan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Habib Jafar berhasil memanfaatkan media sosial, seperti Instagram, dengan pendekatan yang relevan dan komunikatif bagi kaum muda. Gaya komunikasi yang humoris, bahasa sederhana, dan penggunaan visual menarik terbukti efektif dalam menyampaikan pesan keagamaan, menciptakan interaksi positif, dan memperkuat moderasi beragama. Penelitian ini juga mengungkap tantangan yang dihadapi, seperti kritik dan potensi efek bumerang, yang menunjukkan pentingnya strategi komunikasi kontekstual. Secara teoretis, penelitian ini memperkaya diskusi tentang moderasi beragama, dan secara praktis, memberikan referensi bagi penyebaran dakwah yang inklusif dan relevan di era digital
Implementasi Metode TOPSIS Dalam Penentuan Dosen Favorit Berdasarkan Preferensi Mahasiswa Herna, Hernawati; Jurnaidi Wahidin, Ahmad
PROFITABILITAS Vol 4 No 2 (2024): JURNAL PROFITABILITAS
Publisher : Sistem Informasi Akuntansi Kampu Kabupaten Karawang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/profitabilitas.v4i2.8255

Abstract

Kualitas pengajaran merupakan faktor penting dalam keberhasilan pendidikan tinggi, sehingga evaluasi kinerja dosen menjadi langkah strategis untuk memastikan proses belajar mengajar berjalan efektif dan efisien. Penentuan dosen favorit berdasarkan preferensi mahasiswa dapat menjadi alat evaluasi objektif untuk meningkatkan mutu pendidikan. Berbagai penelitian sebelumnya telah menggunakan metode berbeda seperti Analytic Hierarchy Process (AHP), Simple Additive Weighting (SAW), Complex Proposal Assessment (COPRAS), dan Multi-Objective Optimization by Ratio Analysis (MOORA) untuk mengevaluasi kinerja dosen. Namun, masih terdapat kesenjangan dalam penerapan metode TOPSIS yang lebih komprehensif dan mudah diterapkan. Penelitian ini mengaplikasikan metode TOPSIS dalam sistem pendukung keputusan untuk menentukan dosen favorit berdasarkan empat kriteria utama: aspek pedagogik, profesional, kepribadian, dan sosial. Kriteria ini mencerminkan dimensi penting yang mempengaruhi kualitas pengajaran dosen dan dinilai dengan bobot yang berbeda. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode TOPSIS memberikan hasil yang objektif dan terukur, dengan dosen A2 mendapatkan nilai preferensi tertinggi. Temuan ini memberikan kontribusi signifikan dalam evaluasi kinerja dosen dan peningkatan kualitas pengajaran di perguruan tinggi. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan acuan bagi universitas dalam melakukan evaluasi dan peningkatan kualitas pengajaran secara berkelanjutan, serta mengisi kesenjangan yang ada dalam literatur dengan metode yang lebih aplikatif.
Analisis Perbandingan Kinerja Algoritma Linear Regression, Random Forest, dan XGBoost dalam Prediksi Harga Rumah Fauzi, Muhamad Rizki; Handika, Muhamad; Awinanto, Alfian; Wahidin, Ahmad Jurnaidi; Rahmatullah, Beni; Kurniawati, Ika
RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business Vol. 4 No. 4 (2026): November - January
Publisher : Prodi Bisnis Digital Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/riggs.v4i4.3620

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan membandingkan model prediksi harga rumah dengan menggunakan tiga algoritma, yaitu Linear Regression, Random Forest, dan XGBoost, yang memanfaatkan fitur fisik serta faktor lokasi. Variabel yang dianalisis mencakup berbagai karakteristik properti seperti ukuran tanah, luas bangunan, jumlah kamar tidur, kondisi bangunan, serta aspek lokasi seperti kedekatan dengan pusat kota dan akses ke fasilitas publik. Tahapan penelitian ini mencakup pembersihan data untuk mengeliminasi data yang tidak sesuai, transformasi variabel agar seragam, dan rekayasa fitur baru yang dapat meningkatkan ketepatan prediksi model. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Linear Regression memberikan prediksi yang paling tepat dengan nilai RMSE terendah sebesar 1.150,87, lebih baik dibandingkan dengan Random Forest yang menghasilkan RMSE sebesar 1.183,11 dan XGBoost yang mencapai 1.200,33. Linear Regression menunjukkan keunggulan karena mampu menangani hubungan linier antar variabel dengan harga rumah. Walaupun Random Forest dan XGBoost lebih efektif untuk menangani hubungan non-linier, Linear Regression lebih optimal dalam penelitian ini karena hubungan antar variabel lebih sederhana. Penelitian ini diharapkan memberikan wawasan yang bermanfaat bagi pengembang properti dan lembaga keuangan dalam pengambilan keputusan yang lebih efisien dan akurat, serta memberikan perkiraan harga rumah yang lebih objektif. Model ini juga dapat digunakan untuk memperkirakan harga rumah di masa depan dengan lebih tepat, yang pada gilirannya dapat mengurangi ketidakpastian dalam pasar properti dan memfasilitasi pengambilan keputusan yang lebih berbasis data.
Analisis Kepuasan Pengguna terhadap Aplikasi Mobile JKN menggunakan Technology Acceptance Model (TAM) Sihombing, Andre Saputra; Wahidin, Ahmad Jurnaidi
DBESTI: Journal of Digital Business and Technology Innovation Vol 2 No 2 (2025): November, 2025 (On Going)
Publisher : LPPM STT Terpadu Nurul Fikri

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

Abstract

The development of digital technology has driven significant transformation in healthcare services, including the utilization of the Mobile JKN application developed by BPJS Kesehatan. This application is designed to facilitate participants’ access to various services, such as bill checking, claim information, and healthcare facility registration. However, several issues related to ease of use and interface convenience persist, which may affect user satisfaction. This study aims to analyze user acceptance and satisfaction with Mobile JKN using the TAM, focusing on five variables. The research employed a quantitative method by distributing online questionnaires to 121 respondents. The collected data were analyzed using validity and reliability tests and descriptive statistics in SPSS. The results show that all instrument items are valid and reliable, with a Cronbach’s Alpha value of 0.918. The percentage achievement for each variable ranges from 79% to 82%, indicating that users have a positive perception of the Mobile JKN application. These findings confirm that the TAM model is relevant for assessing technology acceptance in digital health services and provide a foundation for BPJS Kesehatan to improve service quality in its application-based services.
Analisis Prediksi Harga Emas Menggunakan Regresi Linear dan K-Nearest Neighbors: Studi pada Data Harga Emas Harian Periode 2014–2025 Martin, Ricky; Faisal, Faisal; Aditya, Ikhsan Nur; Wahidin, Ahmad Jurnaidi; Rahmatullah, Beni; Kurniawati, Ika
RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business Vol. 4 No. 4 (2026): November - January
Publisher : Prodi Bisnis Digital Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/riggs.v4i4.3606

Abstract

Penelitian ini membandingkan kinerja dua algoritma machine learning, yaitu Regresi Linear dan K-Nearest Neighbors (KNN), dalam memprediksi harga emas berdasarkan data harga penutupan harian dari Januari 2014 hingga Januari 2025. Dataset yang digunakan diperoleh dari platform Kaggle dan merepresentasikan dinamika harga emas internasional selama sekitar sepuluh tahun, sehingga dianggap cukup representatif untuk menggambarkan pola pergerakan harga jangka panjang. Proses pra-pemrosesan data meliputi pembersihan data untuk menghapus missing values, normalisasi seluruh fitur numerik menggunakan StandardScaler, serta pembagian data menjadi 80% data latih dan 20% data uji untuk memastikan proses pelatihan dan pengujian model berjalan terukur. Model dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman Python dengan pustaka Scikit-learn. Nilai K pada algoritma KNN ditetapkan sebesar 5 berdasarkan hasil eksperimen awal yang mempertimbangkan keseimbangan antara kompleksitas model dan kinerja prediksi. Kinerja model dievaluasi menggunakan tiga metrik utama, yaitu koefisien determinasi (R²), Root Mean Squared Error (RMSE), dan Mean Absolute Error (MAE). Hasil pengujian menunjukkan bahwa Regresi Linear memberikan performa terbaik dengan nilai R² sebesar 0,9996, RMSE 0,0021, dan MAE 0,0008. Sebaliknya, KNN hanya mencapai R² sebesar 0,1107, RMSE 0,0834, dan MAE 0,0412. Perbedaan signifikan ini menunjukkan bahwa hubungan antara data historis harga emas dan nilai prediksinya cenderung linier dan dapat dimodelkan secara efektif oleh Regresi Linear. Sementara itu, pendekatan berbasis kedekatan tetangga seperti KNN kurang mampu menangkap pola tersebut secara optimal. Oleh karena itu, Regresi Linear lebih sesuai digunakan untuk prediksi harga emas berbasis data historis pada periode penelitian ini dibandingkan algoritma KNN.
Co-Authors Abdul Aziz Aditya, Ikhsan Nur Akbar, Dudi Duta Alam, Muhammad Ramadhan Sangisda Amelia, Lela Andika, Tahta Herdian Anggara, Indra Galuh Anjani, Yulia Rizki Arianto Muditomo Arianto Muditomo Ariza, Disya Nurul Astuti, Tia Puji Awinanto, Alfian Beni Rahmatullah Bintoro, Panji Budiman, Yusuf Unggul Cakranegara, Pandu Adi Cakranegara, Pandu Adi Cavendis, Alwan Dana Indra Sensuse Daz Vholasky Anggraini Desty Endrawati Subroto Dewantara, Rizki Dewi Yuliandari Duha, Arnawati Efendi Efendi Eko Setiawan, Agustinus Endah Eka Setiawati Faisal Faisal Fauzi, Muhamad Rizki Galih Anggara Putra Goo, Maria Grasela Habiburrahman, Tamzis Handika, Muhamad Hariyansyah, Rahmat HARIYANTO HARIYANTO Herlina Ferliyanti Herna, Hernawati Hidayah, Arip I Gede Iwan Sudipa Ibrahim Ibrahim Ichsan Ichsan Ika Kurniawati Intan Lestari Panjaitan Jaka Atmaja, Jaka Kudiantoro Widianto, Kudiantoro Lumbantoruan, Sari Martin, Ricky Miftah Faroq Santoso Miftahorrozi Miftahorrozi Mochamad Nandi Susila Muhammad Agus Muljanto Mustika Wati Alfia Ningtyas Nabila Sari, Marhani Ngara, Simson Mali Novianita, Riastri Nur Azis Panca Saputra, Elin Pattiasina, Tiska Prayudhi, Risa Pungkas Budiyono Putri, Halimatussa’diyah Rahayu Ningsih Raja, Bangkit Kharisma Ratnasari Ratnasari Reza Maulana RR Roosita Cindrakasih sanjay, sanjay Santoso, Miftah Faroq Saputra, Ryan Adjie Setiawan, Agustinus Eko Sihombing, Andre Saputra Sitti Arni soma, Adityan Sri Muryani, Sri Suryadih, Suryadih Tiska Pattiasina Tuti Dharmawati Ventianus Sarwoyo Walim, Walim Yohanes Yohanes Yohanes Yunita Dwi Wikandari Yunita Nur Aprilia Yusuf Unggul Budiman Yusuf Unggul Budiman