Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
3.386
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Transformasi: Jurnal Pengabdian Masyarakat Kitektro Elkawnie CIRCUIT: Jurnal Ilmiah Pendidikan Teknik Elektro Cyberspace: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi Jurnal Infomedia Jurnal Serambi Engineering Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi Djtechno: Jurnal Teknologi Informasi Jurnal Riset dan Pengabdian Masyarakat JEMSI (Jurnal Ekonomi, Manajemen, dan Akuntansi) Journal of Information Technology (JINTECH) Prosiding Seminar Nasional Universitas Serambi Mekkah Jurnal Komunikasi Global Jurnal Teknologi Informasi J-SIGN (Journal Of Informatics, Information System, And Artificial Intelligence)
Hendri Ahmadian
Universitas Islam Negeri Ar-Raniry Banda Aceh
Religion Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Astronomy Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Mechanical Engineering Neuroscience Social Sciences Transportation Other

Published : 34 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search
Journal : Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi

 1 
Progress of Construction Project Information System Based on SMS Gateway Hendri Ahmadian; Dedi Satria; Safrijal Kurniawan
Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi (JNKTI) Vol 1, No 2 (2018): OKTOBER 2018
Publisher : Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik. Universitas Serambi Mekkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (739.185 KB) | DOI: 10.32672/jnkti.v1i2.779

Abstract

Management of reporting project progress and material inventory reporting otherwise known as supply chain management is needed, namely to ensure that the project has progress or not. Based on the reporting activities that have been carried out there are activities that are less effective than the system of recording progress reporting and the supply of construction materials in the field, namely reporting time and recording system. So because this paper aims to explain the making of information systems the progress of construction projects that are integrated with the reporting system of inventory of empty materials using the SMS gateway. The methodology is built using the phases of context diagrams, data flow diagrams and entity relationships. The system is built using PHP programming, mySQL database and Gammu. The results of the study show that the project progress information system has produced project reports and progress in the form of web pages. As well as a brief report on the progress of the project, Hanphone has received an SMS. Research is expected to benefit construction companies so that reporting can be more effective and efficient.
Analisis Clustering Penduduk Miskin Di Provinsi Aceh Menggunakan Algoritma K-Means Dan X-Means Bustami Bustami; Rike Mahara; Hendri Ahmadian; Sri Wahyuni; Khairan AR
Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi (JNKTI) Vol 5, No 1 (2022): Februari 2022
Publisher : Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik. Universitas Serambi Mekkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32672/jnkti.v5i1.3961

Abstract

Abstrak-Analisis Clustering merupakan salah satu metode yang bertujuan untuk mengelompokan data/objek berdasarkan kemiripan dan ketidakmiripan karakteristiknya. Sehingga objek yang berada pada satu cluster memiliki kemiripan yang besar dan sangat kecil bila dibandingkan dengan cluster lain. Algoritma K-means merupakan salah satu metode pengelompokan non hierarki yang paling umum digunakan, namun pada algoritma ini pengguna harus mengetahui jumlah kelompok yang akan dikelompokan. Sedangkan algoritma X-means merupakan pengembangan dari algoritma K-means, dimana algoritma ini mampu mengelompokan datanya sendiri tanpa menginput jumlah k. Algoritma X-means akan berhenti melakukan pengelompokan hingga batas cluster maksimal tercapai. Algoritma X-means juga tau kapan dan dimana centroid baru harus muncul berdasarkan perhitungan nilai Bayesian Information Criterion  (BIC). Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan hasil analisis clusteringK-means dengan X-means menggunakan data penduduk miskin provinsi Aceh tahun 2018 dan data Iris. Hasil pengujian clustering dengan data Iris memiliki tingkat kemurnian dan hasil pengelompokan yang baik dari masing-masing algoritma. Yaitu nilai purity pada K-means sebanyak 0.89 dan pada X-means 0.88 dengan nilai Davies Bouldin Index (DBI) masing-masing 0.16. Dan hasil pengujian clustering dengan data penduduk miskin menunjukkan bahwa pada algoritma K-means didapatkan tingkatan kemiskinan dengan kategori Sangat Miskin berada pada cluster nol, kategori Miskin pada cluster dua, kateogori Rentan Miskin berada pada cluster tiga dan kategori Tidak Miskin berada pada cluster satu. Dan pada algoritma X-means diperoleh tingkatan kemiskinan dengan kategori Sangat Miskin berada pada cluster satu, kategori Miskin pada cluster tiga, kategori Rentan Miskin berada pada cluster dua dan kategori Tidak Miskin berada pada cluster nol. Berdasarkan Waktu yang dibutuhkan selama proses clustering algoritma X-means memiliki kecepatan yang lebih baik yaitu 0.06second. Sedangkan K-means membutuhkan waktu selama 0.22 second. Sehingga dapat disimpulkan bahwa algoritma X-means lebih cepat dalam melakukan pengelompokan dibandingkan algoritma K-means. Kata Kunci : Penduduk Miskin, K-means, X-means, Purity, Davies Bouldin Index (DBI)
Progress of Construction Project Information System Based on SMS Gateway Hendri Ahmadian; Dedi Satria; Safrijal Kurniawan
Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi (JNKTI) Vol 1, No 2 (2018): OKTOBER 2018
Publisher : Program Studi Teknik Komputer, Fakultas Teknik. Universitas Serambi Mekkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32672/jnkti.v1i2.779

Abstract

Management of reporting project progress and material inventory reporting otherwise known as supply chain management is needed, namely to ensure that the project has progress or not. Based on the reporting activities that have been carried out there are activities that are less effective than the system of recording progress reporting and the supply of construction materials in the field, namely reporting time and recording system. So because this paper aims to explain the making of information systems the progress of construction projects that are integrated with the reporting system of inventory of empty materials using the SMS gateway. The methodology is built using the phases of context diagrams, data flow diagrams and entity relationships. The system is built using PHP programming, mySQL database and Gammu. The results of the study show that the project progress information system has produced project reports and progress in the form of web pages. As well as a brief report on the progress of the project, Hanphone has received an SMS. Research is expected to benefit construction companies so that reporting can be more effective and efficient.
Analisis Clustering Penduduk Miskin Di Provinsi Aceh Menggunakan Algoritma K-Means Dan X-Means Bustami Bustami; Rike Mahara; Hendri Ahmadian; Sri Wahyuni; Khairan AR
Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi (JNKTI) Vol 5, No 1 (2022): Februari 2022
Publisher : Program Studi Teknik Komputer, Fakultas Teknik. Universitas Serambi Mekkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32672/jnkti.v5i1.3961

Abstract

Abstrak-Analisis Clustering merupakan salah satu metode yang bertujuan untuk mengelompokan data/objek berdasarkan kemiripan dan ketidakmiripan karakteristiknya. Sehingga objek yang berada pada satu cluster memiliki kemiripan yang besar dan sangat kecil bila dibandingkan dengan cluster lain. Algoritma K-means merupakan salah satu metode pengelompokan non hierarki yang paling umum digunakan, namun pada algoritma ini pengguna harus mengetahui jumlah kelompok yang akan dikelompokan. Sedangkan algoritma X-means merupakan pengembangan dari algoritma K-means, dimana algoritma ini mampu mengelompokan datanya sendiri tanpa menginput jumlah k. Algoritma X-means akan berhenti melakukan pengelompokan hingga batas cluster maksimal tercapai. Algoritma X-means juga tau kapan dan dimana centroid baru harus muncul berdasarkan perhitungan nilai Bayesian Information Criterion  (BIC). Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan hasil analisis clusteringK-means dengan X-means menggunakan data penduduk miskin provinsi Aceh tahun 2018 dan data Iris. Hasil pengujian clustering dengan data Iris memiliki tingkat kemurnian dan hasil pengelompokan yang baik dari masing-masing algoritma. Yaitu nilai purity pada K-means sebanyak 0.89 dan pada X-means 0.88 dengan nilai Davies Bouldin Index (DBI) masing-masing 0.16. Dan hasil pengujian clustering dengan data penduduk miskin menunjukkan bahwa pada algoritma K-means didapatkan tingkatan kemiskinan dengan kategori Sangat Miskin berada pada cluster nol, kategori Miskin pada cluster dua, kateogori Rentan Miskin berada pada cluster tiga dan kategori Tidak Miskin berada pada cluster satu. Dan pada algoritma X-means diperoleh tingkatan kemiskinan dengan kategori Sangat Miskin berada pada cluster satu, kategori Miskin pada cluster tiga, kategori Rentan Miskin berada pada cluster dua dan kategori Tidak Miskin berada pada cluster nol. Berdasarkan Waktu yang dibutuhkan selama proses clustering algoritma X-means memiliki kecepatan yang lebih baik yaitu 0.06second. Sedangkan K-means membutuhkan waktu selama 0.22 second. Sehingga dapat disimpulkan bahwa algoritma X-means lebih cepat dalam melakukan pengelompokan dibandingkan algoritma K-means. Kata Kunci : Penduduk Miskin, K-means, X-means, Purity, Davies Bouldin Index (DBI)
Co-Authors Andika Prajana Aulia Sabri Aulia Syarif Aziz Bahagia Bahagia Basrul Abdul Majid Basrul Abdul Majid Basrul Basrul Bustami Bustami Bustami Bustami Bustami Bustami Bustami Yusuf Dedi Satria Firmansyah Firmansyah Futry Rizkhayani Haji Putra Hasrat Efendi Samosir Hendy Mizuardy Heni Pujiastuti Ibnu Sa'dan Ima Dwitawati Isnan Bajili Khairan AR Khairani, Ulfia Khalisatun Munawwarah M. Arif Rahman Maisura, Mira Malahayati Malahayati Maria Ulfa Masrura Mailany Mira Maisura Muftizar Muftizar Muhammad Zaeki Mutiawani, Viska Nina Mardiana (F01108057) Nurahla Nurahla Piana, Arma Rahmad Surya Rahmat Musfikar Raysa Vanya Samsulrizal Ridwan Ridwan Rike Mahara Safrijal Kurniawan Sri Wahyuni Sri Wahyuni Sulaiman Aula Syahril Furqany Syahrul Safwanda Yusnadi MS Yusran Asnawi Zelvi Gustiana Zulfan Zulfan