Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Neo Teknika: Jurnal Ilmiah Teknologi MANGGALI
Anief Rufiyanto
Jurusan Teknik Elektronika Fakultas Teknik UNPAND Jl.. Banjarsari Barat No 1, Semarang
Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Education Electrical & Electronics Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Social Sciences

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
KOMPARASI MODEL DECISION TREE UNTUK PREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA DI UNIVERSITAS PANDANARAN Rohman, Abdul; Rufiyanto, Anief
Neo Teknika Vol 6, No 1 (2020): Jurnal Neo Teknika Vol 6 No.1 Juni 2020
Publisher : Universitas Pandanaran

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37760/neoteknika.v6i1.1427

Abstract

Memprediksi kelulusan mahasiswa dalam perguruan tinggi sangat penting untukdianalisis, sehingga dalam mengelola pembelajaran akan lebih baik. Salah satu cara untukmemprediksi kelulusan mahasiswa yaitu dengan menggunakan metode klasifikasi datamining Decision Tree.Banyak penelitian untuk memprediksi kelulusan mahasiswa dengan menggunakanmetode Decision Tree, dengan data mahasiswa reguler dan mayoritas statusnya belumbekerja. Sedangkan dalam penelitian ini mahasiswa Universitas Pandanaran, memiliki datamahasiswa kelas reguler dan mahasiswa kelas karyawan dan kebanyakan statusnya sudahbekerja.Tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini yaitu; pengumpulan data mahasiswauniversitas pandanaran, mengolah data awal mahasiswa, pengolahan data lanjutmahasiswa dengan menggunakan klasifikasi data mining metode Decision Tree C4.5, ID3dan CHAID, eksperimen dan pengujian metode, evaluasi dan validasi hasil sehinggamenghasilkanpola/model Kelulusan Mahasiswa yang dapat dimanfaatkan untuk sebuah keputusandiperguruan tinggi.Hasil yang didapat dari ketiga metode Decision Tree yaitu yang memiliki akurasitinggi adalah ID3 dengan nilai 73,19% sedangkan nilai AUC tertinggi adalah C4.5 dengannilai 0,874.Kata Kunci:Data Mining, Decision Tree, , C4.5, ID3, CHAID
PKM Peningkatan Kuantitas dan Kualitas Produksi Kacang Asin Melalui Pemanfaatan Teknologi Otomasi Penggorengan Pasir Elektrik di Desa Purwogondo Jepara Rufiyanto, Anief; Apriyanti, Eny; Subekti, Sri
Manggali Vol 1 No 1 (2021): Manggali
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat, Universitas Ivet

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31331/manggali.v1i1.1548

Abstract

Usaha kacang asin di Desa Purwogondo Kalinyamatan Jepara telah dilakukan sejak beberapa tahun lalu, tetapi peningkatan produksinya masih terbatas karena tidak mampu menaikkan jumlah produksinya secara signifikan, hal ini disebabkan proses produksi masih bersifat tradisional mulai dari pemilahan bahan baku kacang, pencampuran bumbu, pengeringan dan penggorengan semua proses olahan kacang asin pembuatannya dilakukan menggunakan tenaga manusia. Program Kemitraan Masyarakat yang bermitra dengan Kelompok Usaha industri kacang asin di Desa Purwogondo Kecamatan kalinyamatan Jepara telah berhasil membantu menciptakan kemandirian ekonomi, hasil dari program ini adalah meningkatnya kapasitas dan kuantitas produksi kacang asin pada kelompok mitra. Implementasi alat berbasis teknologi elektrik dan automasi dengan penggorengan dan alat pengering kacang mampu meningkatkan kapasitas produksi kacang asin dari 7 kg menjadi 25 kg dalam waktu produksi 7 jam pengerjaan. Kata kunci: automasi, elektrik, kacang asin, kuantitas, kualitas
Co-Authors Abdul Rohman Apriyanti, Eny Sri Subekti