Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal snimed Coding: Jurnal Komputer dan Aplikasi Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN)
Fatma Agus Setyaningsih
Universitas Tanjungpura
Computer Science & IT Education

Published : 4 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : Coding: Jurnal Komputer dan Aplikasi

 1 
Dampak Ukuran Dataset Pelatihan Terhadap Performa LSTM Network dalam Konteks Harga Saham Hamzar, Ridwan Arrayan; Setyaningsih, Fatma Agus
Coding: Jurnal Komputer dan Aplikasi Vol 11, No 2 (2023): Edisi September 2023
Publisher : Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/coding.v11i2.62142

Abstract

Performa jaringan LSTM umumnya tidak mudah diketahui sebelum proses pelatihan dan pengujian jaringan tersebut sudah dilakukan. Salah satu faktor yang mempengaruhi proses tersebut adalah ukuran dataset pelatihan yang digunakan oleh jaringan LSTM. Untuk melihat dampak faktor tersebut, pengujian dilakukan dengan beberapa variasi ukuran dataset awal yang digunakan untuk pelatihan dan yang digunakan untuk pengujian. Kasus yang digunakan dalam penelitian ini adalah kasus prediksi harga saham, dimana harga saham masa lalu digunakan untuk mencari harga saham masa depan. Empat bank dipilih sebagai sumber dataset awal, dan setiap dataset awal terdiri dari enam fitur dataset, yaitu: Open, High, Low, Close, Adj. Close, dan Volume. Lima variasi ukuran rasio dataset digunakan, yaitu: 70/30, 75/25, 80/20, 85/15, dan 90/10. Hasil yang didapatkan dari pengujian menunjukkan rasio dataset 90/10 memberikan nilai rata-rata performa LSTM Network 0.025192512, yang berarti hasil prediksi yang dibuat oleh LSTM Network paling mendekati dengan dataset pengujian yang dipakai.
IMPLEMENTASI METODE K-MEDOIDS DAN HEAP SORT DALAM PENGELOMPOKAN SISWA PENERIMA DANA BANTUAN OPERASIONAL SEKOLAH DI SMA N 1 PEMANGKAT Lutfi, Muhammad; Setyaningsih, Fatma Agus
Coding: Jurnal Komputer dan Aplikasi Vol 11, No 3 (2023): Edisi Desember 2023
Publisher : Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/coding.v11i03.60304

Abstract

Program Bantuan Operasional Sekolah (BOS) merupakan bantuan pendanaan yang diberikan oleh Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan (Kemendikbud) kepada sekolah yang dapat dimanfaatkan untuk berbagai biaya operasional sekolah. Terkait dengan pelaksaan pemberian dana BOS kepada siswa, kadang kala terjadi kesulitan untuk menentukan siswa yang benar-benar layak untuk mendapatkan dana BOS tersebut dikarenakan banyaknya siswa di SMA N 1 Pemangkat. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sebuah sistem yang mampu menentukan siswa yang layak menerima beasiswa dana BOS tersebut. Dalam penelitian menggunakan metode K-Medoids dan Heap Sort untuk Pengelompokan Siswa Penerima Dana BOS di SMA N 1 Pemangkat. Data yang digunakan adalah 450 data siswa dengan   kriteria kelas, nilai rapot, penghasilan orang tua, tanggungan orang tua, dan prestasi pada   tahun ajaran 2019/ 2020. Keluaran yang dihasilkan berupa empat cluster, yaitu cluster medoid 0 berjumlah 21 orang , cluster medoid 1 berjumlah 40 orang, cluster medoid 2 berjumlah 293 orang dan cluster medoid 3 berjumlah 96 orang. Dimana setelah dihitung menggunakan pembobotan dan dicari nilai rata-rata per-cluster didapatkan bahwa cluster medoid 0 merupakan kategori sangat membutuhkan unutk menerima dana BOS dengan nilai rata-rata 2,6.
Co-Authors , Syahru Rahmayuda, Haris Febriyanto Ramadhan , Sampe Hotlan Sitorus Hamzar, Ridwan Arrayan Helen Sastypratiwi, Helen Ilhamsyah Muhammad Lutfi