Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.431
P-Index
This Author published in this journals
All Journal KOPERTIP: Jurnal Ilmiah Manajemen Informatika dan Komputer Jurnal Informatika dan Rekayasa Perangkat Lunak AMMA : Jurnal Pengabdian Masyarakat
Edi Tohidi
STMIK IKMI Cirebon
Humanities Chemistry Computer Science & IT Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Materials Science & Nanotechnology Nursing

Published : 8 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 8 Documents
Search

 1 
Implementasi Algoritma Fp-Growth Terhadap Transaksi Penjualan Produk Kopi Siti Aisyah; Yuniar Kartika; Muhammad Aji Pratama; Edi Wahyudin; Edi Tohidi
KOPERTIP : Jurnal Ilmiah Manajemen Informatika dan Komputer Vol. 4 No. 1 (2020): KOPERTIP: Jurnal Ilmiah Manajemen Informatika dan Komputer
Publisher : Puslitbang Kopertip Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32485/kopertip.v4i1.113

Abstract

Alfamart merupakan toko ritel yang menjual berbagai kebutuhan masyarakat dengan harga terjangkau. Produk produk yang di jual juga memiliki trac record yang banyak dicari misalkan mie instant, kopi, gula, susu dan lain sebagainya. Penlitian ini dititik beratkan kepada produk kopi yang ada di toko alfamart.Fokus masalah pada penelitian toko alfamart yang menjual produk kopi sering kehabisan stok kopi karena tidak terlalu meperhatikan merk kopi apa yang laris. Dan data penjualan penjualan kopi tersebut dapat dimanfaatkan, diolah menjadi informasi yang berguna untuk meningkatkan penjualan juga dapat mengetahui merk kopi yang laris.Penerapan algoritma yang di gunakan pada penelitian ini pertama menggunakan operator retprive, fp-Growth dan create asosiasiBerdasarkan hasil penelitian maka penulis menyimpulkan bahwa Algoritma Fp Growth dalam menganalisa Produk kopi menghasilkan 32 Aturan Baru, serta mendapatkan data keterkaitan antar item 1 sebanyakn 29 Data, Keterkaitan antar item 2 sebanyak 86 Data, keterkaitan antar 3 item sebanyak 36 data.hasil rekomendasi jika konsumen membeli good day cof freeze hzl 5x30g maka konsumen juga membeli neo 3in1 mocca bag 10x20g dan top 3in1 white coffee 10x21g, jika konsumen membeli good day cof freeze hzl 5x30g maka konsumen juga membeli neo 3in1 mocca bag 10x20g dan pikopi 3in1 mix 9x20g, jika konsumen membeli good day cof freeze hzl 5x30g maka konsumen juga membeli neo 3in1 mocca bag 10x20g dan top kopi gula aren 9z22g, jika konsumen membeli good day cof freeze hzl 5x30g maka konsumen juga membeli neo 3in1 mocca bag 10x20g dan gadjah kopi tubruk 10x25g. jika konsumen membeli good day cof freeze hzl 5x30g maka konsumen juga membeli neo 3in1 mocca bag 10x20g dan good day 3in1 mocacinno 10x20g
Pengembangan Sistem Informasi Penerimaan Siswa Baru Taman Kanak Kanak Berbasis Web Shifa Dwi Oktaviani; Rima Lorentiana Wijayanti; Hegarmanah Muhabatin; Edi Wahyudin; Edi Tohidi
KOPERTIP : Jurnal Ilmiah Manajemen Informatika dan Komputer Vol. 4 No. 2 (2020): KOPERTIP: Jurnal Ilmiah Manajemen Informatika dan Komputer
Publisher : Puslitbang Kopertip Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32485/kopertip.v4i2.119

Abstract

Penelitian tentang penerimaan siswa baru pada RA Aminah masih berjalan konvensional. RA Aminah sendiri merupakan taman pendidikan yang berada di wilayah Cirebon. Dengan pengaruh kemajuan teknologi saat ini, peneliti membuat sistem baru untuk mengembangkan sistem lama penerimaan siswa baru pada RA Aminah, yang bertujuan untuk menjadi media informasi dalam memperkenalkan sekolah kedalam dunia pendidikan teknologi juga menjadi wadah untuk pengelolaan baru dalam data siswa di sekolah. Mengembangkan sistem lama menjadi sistem informasi berbasis website, dimana pada penelitian ini menggunakan permodelan prototype dan membuat rancangan sistem. Hasil dari penelitian ini adalah penerimaan siswa baru di RA Aminah berbasis website, dan dapat digunakan untuk mempermudah penyebaran informasi pendaftaran siswa baru dalam mengisi formulir dan persyaratan untuk menjadi siswa/i di RA Aminah. Dalam hal ini, sistem informasi penerimaan siswa baru dapat mempermudah penyampaian informasi berupa pendaftaran, biodata, jadwal pelajaran dan upload dokumen yang bermanfaat untuk mengurangi penumpukkan data yang ada. Website ini dibangun dengan menggunakan database MySQL serta bahasa pemrogramana PHP dan HTML dan Bootstrap dalam menampilkan interface bagi pengguna..
Pengelompokan Data Barang Dengan Menggunakan Metode K-Means Untuk Menentukan Stok Persediaan Barang Ika Anikah; Agus Surip; Nela Puji Rahayu; Muhammad Harun Al- Musa; Edi Tohidi
KOPERTIP : Jurnal Ilmiah Manajemen Informatika dan Komputer Vol. 4 No. 2 (2020): KOPERTIP: Jurnal Ilmiah Manajemen Informatika dan Komputer
Publisher : Puslitbang Kopertip Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32485/kopertip.v4i2.120

Abstract

Pada era globalisasi, teknologi semakin berkembang dengan cepat. Perkembangan teknologi di dunia banyak membantu manusia memudahkan pekerjaanya agar lebih efektif dan efisian di berbagai bidang. Salah satu teknologi yang dapat digunakan pada bidang industri yaitu memudahkan pekerjaan dalam melakukan pengendalian persediaan. Permasalahan yang dihadapi oleh PT. SAS Group yaitu berkaitan dengan ketersediaan barang yang merupakan suatu elemen yang sangat penting, sehingga sebagai manajemen yang baik dalam proses mengatur ketersediaan stok barang sangat diperlukan, untuk menghindari penumpukan barang yang sama dan barang yang kurang diminati oleh pembeli dengan menggunakan data mining. Metode clustering yang digunakan yaitu metode K-Means. Tahapan penelitian yaitu identifikasi masalah, studi literatur, pengumpulan data, pemprosesan data, data mining dan evaluasi. Tujuan dari penelitian ini adalah memudahkan PT. SAS Group dalam menentukan stok persediaan barang.Hasil dari penelitian ini yaitu setiap cluster yaitu cluster_0 sebanyak 1282 atau sebesar 98,6%, cluster_1 sebanyak 18 atau sebesar 1,4%. Berdasarkan hal tersebut didapat kelompok stok barang yang berada pada cluster_0 memiliki rata-rata penjualan yang besar yaitu mencapai 2368 barang. Artinya bahwa kelompok barang pada cluster_0 perlu menyimpan banyak barang karena merupakan produk yang paling banyak diminati.
Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Mengetahui Kepuasan Mahasiswa Terhadap Layanan Administrasi Keuangan Lian Siliayani; Iqbal Agis Junizar; Uyu Nuraeni; Edi Tohidi; Irfan Ali
KOPERTIP : Jurnal Ilmiah Manajemen Informatika dan Komputer Vol. 4 No. 3 (2020): KOPERTIP: Jurnal Ilmiah Manajemen Informatika dan Komputer
Publisher : Puslitbang Kopertip Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32485/kopertip.v4i3.122

Abstract

Kualitas pelayanan terhadap mahasiswa merupakan peranan penting untuk kelangsungan suatu institusi pendidikan. Mahasiswa merupakan peranan penting titik sentral dalam pengelolaan suatu pergutuan tinggi. Metode data mining yang digunakan untuk melakukan penelitian ini yaitu Naive bayes karena memiliki performa yang baik. Naive bayes merupakan teknik prediksi berbasis probabilistik yang sederhana berdasarkan pada penerapan teorema bayes. Indikator penilaian yang digunakan adalah tangible (bukti langsung), reability (keandalan), responsiveness (daya tangkap), assurance (jaminan) dan empathy (empati). Penerapan metode naive bayes ini diharapkan mampu memprediksi tingkat kepuasan mahasiswa terhadap pelayanan bagian akademis pada suatu perguruan tinggi. Masalah yang terjadi yaitu untuk mengetahui seberapa besar tingkat kepuasan mahasiswa terhadap suatu pelayanan di STIKes Ahmad Dahlan Cirebon dan diiharapkan dapat meningkatkan akurasi penilaian pelayanan administrasi keuangan sehingga suatu perguruan tinggi mempunyai suatu standar dalam memberikan penilaian pelayanan administrai keuangan. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah 328 mahasiswa dan yang menjawab kuesioner hanya 217 mahasiswa dari seluruh mahasiswa semester gasal STIKES Ahmad Dahlan Cirebon Tahun Akademik 2019/2020. Terdapat data training dengan jumlah 80% dan data testing dengan jumlah 20% dan diperoleh tingkat accuracy 97.73%, precission 100.00% dan recall 66.67%.
Edukasi Harmoni Pasca Pemilu Desa Kertasura Dan Penyuluhan Pencegahan Perpecahan Melalui Animasi Fadhil Muhammad Basysyar; Edi Tohidi; Fajrina Putri Salsabila; Adi Kaswadi; Eddiwan Dwiguna
AMMA : Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol. 2 No. 8 : September (2023): AMMA : Jurnal Pengabdian Masyarakat
Publisher : CV. Multi Kreasi Media

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

Abstract

Elections are important moments in a democratic country, but they can often trigger conflict and division in society. Likewise, social media, such as YouTube, has played an increasingly large role in disseminating political information. Counseling on preventing post-election divisions via YouTube in Kertasura Village is a community service initiative that aims to overcome potential post-election social conflicts. In this situation analysis, we will explore partner locations and cases that have occurred, analyze social and cultural aspects in Kertasura Village. The results of community service regarding socialization media videos to prevent post-election divisions based on explainer animations can increase the sense of tolerance and respect for differences of opinion among millennials. Producing socialization media videos based on explainer animations as a socialization media innovation to prevent division after the election that is acceptable among millennials.
Peningkatan Daya Saing UMKM Desa Lemah Abang Melalui Pembangunan Dan Manajemen Website Gifthera Dwilestari; Edi Tohidi; Raena Agustin Laeliyah; Anita Nur Kirana; Hilya Ashfia Nabila
AMMA : Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol. 1 No. 09 (2022): AMMA : Jurnal Pengabdian Masyarakat
Publisher : CV. Multi Kreasi Media

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

Abstract

This community service is an initiative that aims to overcome the challenges faced by Micro, Small and Medium Enterprises (MSMEs) in Lemahabang Village in facing the digital era[1]. In the midst of the rapid development of information technology, websites have become a crucial tool for MSMEs in developing their business. However, many MSMEs in rural areas such as Lemahabang Village still face obstacles in understanding and managing their websites. In this situation analysis, we will explain the location of the partners and the cases that occurred, the social and cultural conditions of Lemahabang Village, the special problems faced by MSMEs there, the methods or approaches used in the service, and the implications of the results of the service for the community. The results of the activity "Increasing the Competitiveness of MSMEs in Lemah Abang Village through Website Development and Management" have had a very positive impact on MSMEs in the village. The implementation of the website has succeeded in expanding the market reach of MSMEs in Lemah Abang Village. There was a significant increase in the number of visits to the website, which indicates greater interest from consumers outside the region and there was a marked increase in the sales volume of MSME products after the implementation of the website. This reflects the effectiveness of digital platforms in supporting business transactions.
Klasifikasi Penentuan Tingkat Penyakit Demam Berdarah dengan menggunakan Algoritma Naïve Bayes (Studi Kasus Puskesmas Nagreg) Saeful Anwar; Revita Lestari Faujiah; Tuti Hartati; Edi Tohidi
Jurnal Informatika dan Rekayasa Perangkat Lunak Vol 6, No 1 (2024): Maret
Publisher : Universitas Wahid Hasyim

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36499/jinrpl.v6i1.10299

Abstract

The rapid development of science and technology, especially in the field of information technology, can give rise to new innovations for presenting and managing information to meet information needs. The role of technology in the health and medical fields has helped a lot in helping the human spirit and has shown its importance. Dengue Hemorrhagic Fever (DHF) is a disease that occurs in children and adults with the main symptoms of fever, muscle and joint pain, which usually gets worse after the first two days. DHF is a public health problem in Indonesia where the number of sufferers tends to increase and its spread causes bleeding. Dengue fever is characterized by sudden high fever lasting 2-7 days without a clear cause accompanied by manifestations such as petechiae, epistaxis sometimes accompanied by vomiting of blood, diarrhea, decreased consciousness, tendency to cause shock and death. The Naïve Bayes algorithm is a form of data classification using probability and statistical methods. The algorithm uses Bayes' theorem and assumes that all attributes are independent or not interdependent given the values of the class variables. Another definition says that Naïve Bayes is a classification using probability and statistical methods discovered by the British scientist Thomas Bayes, namely predicting future opportunities based on previous experience. Proceeding to the final stage, the final stage or step is to see the level of accuracy or how well the classification of the model we are using is.
Penerapan Algoritma Naive Bayes pada Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Whoosh – Kereta Cepat Di Google Play Store Tuti Hartati; Rachmat Trikar Sohadi; Edi Tohidi; Edi Wahyudin
Jurnal Informatika dan Rekayasa Perangkat Lunak Vol 6, No 1 (2024): Maret
Publisher : Universitas Wahid Hasyim

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36499/jinrpl.v6i1.10307

Abstract

Sentiment analysis of user reviews on mobile app distribution platforms is a complex and crucial issue, especially with the rapid growth of the number of users and the volume of reviews. This research focuses on the application of Naive Bayes Algorithm to analyze the sentiment of user reviews of WHOOSH app on Google Play Store. Naive Bayes algorithm was chosen due to its efficiency and easy implementation. Using a dataset of 500 cleaned and labeled reviews (positive or negative), the model was trained and achieved 81.25% accuracy. The high precision for the positive class (90%) demonstrates the model's ability to correctly identify positive reviews. Although the recall of the positive class is high (94%), the recall of the negative class still needs to be improved (64%). Overall, the Naive Bayes model is effective for classifying sentiment in WHOOSH user reviews, but needs to improve the accuracy and recall of negative classes.
Co-Authors Adi Kaswadi Agus Surip Anita Nur Kirana Eddiwan Dwiguna Edi Wahyudin Fadhil Muhammad Basysyar Fajrina Putri Salsabila Gifthera Dwilestari Hegarmanah Muhabatin Hilya Ashfia Nabila Ika Anikah Iqbal Agis Junizar Irfan Ali Lian Siliayani Muhammad Aji Pratama Muhammad Harun Al- Musa Nela Puji Rahayu Rachmat Trikar Sohadi Raena Agustin Laeliyah Revita Lestari Faujiah Saeful Anwar Shifa Dwi Oktaviani Siti Aisyah Tuti Hartati Uyu Nuraeni Yudhistira Arie Wijaya Yuniar Kartika