Articles
<![CDATA[Sistem Informasi Nilai Siswa SMA Negeri 1 Tegal Berbasis Short Message Service ]]>
<![CDATA[Arif, Zaenul]]>;
<![CDATA[Afandi, Muhammad]]>
<![CDATA[ CSRID (Computer Science Research and Its Development Journal) Vol 8, No 2 (2016): CSRID Juni 2016 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Potensi Utama ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (827.913 KB)
|
DOI: 10.22303/csrid.8.2.2016.109-120
<![CDATA[Nilai Siswa pada instansi sekolah merupakan salah satu tolok ukur keberhasilan siswa dalam mempelajari materi yang disampaikan. Pada sistem yang lama orang tua belum mendapatkan nilai secara langsung dari pihak sekolah kecuali pada setiap akhir semester, sehingga mereka kesulitan untuk mengetahui perkembangan nilai anak mereka selama di sekolah. Untuk memberikan transparasi nilai kepada para siswa dan orang tua diperlukan sebuah sistem informasi nilai yang mudah dan cepat dalam pengaksesan data. Dengan mengidentifikasi masalah tersebut dilakukan analisis terhadap sistem lama untuk mengetahui kelemahan sistem. Dengan demikian sistem baru akan mengalami peningkatan. Analisis kelemahan sistem lama dengan menggunakan kategori PIECES (Performance, Information, Economy, Control, Eficiency, dan Service). Dalam memenuhi hal tersebut maka dibangun sebuah sistem informasi nilai siswa berbasis Short Message Service (SMS) Gateway. Sistem ini dibangun menggunakan software Gammu dan dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP. Dengan menggunakan SMS untuk memperoleh data nilai bisa memberikan kemudahan bagi orang tua untuk memantau hasil belajar putra putrinya di sekolah.]]>
<![CDATA[Application Of The User Experience Lifecycle Method On Thesis Data Processing Information System And Stmik Field Work Practice Report YMI Tegal ]]>
<![CDATA[Zaenul Arif]]>
<![CDATA[ Journal of World Science Vol. 1 No. 4 (2022): Journal of World Science ]]>
Publisher : <![CDATA[Riviera Publishing ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.58344/jws.v1i4.21
<![CDATA[Educational institutions really need a data processing information system in carrying out their work activities because they are seen to be more organized and directed with the support of adequate computer equipment. STMIK YMI Tegal is a computer-based high school, but at the UPT bureau of the library as the inventory and management of PKL and Thesis reports, there is no information system facility for processing data on PKL and Thesis report titles. In its management, it still uses the manual method, which is recorded in a ledger, so it feels slow and not well organized. So in this study, the author tries to create a Data Processing Information System for PKL Reports and Thesis, which is specifically to provide information on title data for PKL reports and Thesis to the academic community of STMIK YMI Tegal. The method used in this study is the User Experience Lifecycle method, which is the method proposed by Hartson and Pyla to develop user experience by focusing on usability and user experience aspects. This method is divided into four stages, namely analysis, design, prototype, and evaluation. With this PKL and Thesis Report Data Processing Information System, it is expected to be able to help the UPT Library bureau in processing PKL and Thesis report title data and make it easier for students to search for PKL or Thesis report titles online]]>
<![CDATA[TINJAUAN PUSTAKA SISTEMATIS: PENERAPAN DATA MINING TEKNIK CLUSTERING ALGORITMA K-MEANS ]]>
<![CDATA[Sekar Setyaningtyas]]>;
<![CDATA[Bangkit Indarmawan Nugroho]]>;
<![CDATA[Zaenul Arif]]>
<![CDATA[ Jurnal Teknoif Teknik Informatika Institut Teknologi Padang Vol 10 No 2 (2022): TEKNOIF OKTOBER 2022 ]]>
Publisher : <![CDATA[ITP Press ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.21063/jtif.2022.V10.2.52-61
<![CDATA[Data Mining is a method for analyzing future patterns and characteristics as well as gathering unexpected, never-before-seen information from large databases. In data mining, clustering is one of the useful techniques for analyzing data. One of the data mining algorithms is the K-Means algorithm, which is a clustering technique based on distance division. The goal to be achieved in this paper is to analyze the clustering technique using the K-Means algorithm in data mining by conducting an in-depth review and searching through the literature selected based on the criteria and studies that will be selected to answer research questions. Systematic Literature Review (SLR) is a method that aims to identify and find research results with techniques based on specific procedures from comparison results. Based on the literature on the selection of journal publications, Pattern Recognition, Knowledge-Based Systems, Applied Soft Computing and IEEE Access can be the main references related to the K-Means algorithm. The results of the comparison show that Euclidean Distance has the advantage of better distance calculation, so that this method can be used as the main choice related to the calculation theory of the K-Means algorithm.]]>
<![CDATA[Identifikasi Kesegaran Ikan Berdasarkan Citra Insang dengan Metode Deep Convolution Neural Network ]]>
<![CDATA[Zaenul Arif]]>;
<![CDATA[Muhamad Lutfi]]>
<![CDATA[ Jurnal Minfo Polgan Vol. 11 No. 2 (2022): Article Research ]]>
Publisher : <![CDATA[Politeknik Ganesha Medan ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.33395/jmp.v11i2.11633
<![CDATA[Pengolahan pangan ikan segar merupakan faktor terpenting dalam industri produksi pangan. Kesegaran ikan merupakan indikator utama untuk menilai kualitas ikan yang penting untuk tujuan komersial. Sebagian besar konsumen ingin membeli dan makan ikan yang baru ditangkap, tetapi kenyataannya pasar lokal memamerkan dan menjual ikan berumur dua minggu yang dikumpulkan dari laut. Untuk memperhatikan kesehatan konsumen ikan, sebelum dikonsumsi harus dipastikan kualitas ikan tersebut. Oleh karena itu, dalam penelitian ini menggunakan teknik deep learning untuk meningkatkan akurasi dalam mendeteksi kesegaran ikan sarden. Dalam penelitian ini, Deep Convolution Neural Network digunakan untuk mengekstrak fitur dan mendeteksi kualitas ikan. Pada analisis eksperimental, penulis memperoleh hasil yang luar biasa dalam hal akurasi, sensitivitas, spesifisitas, Positive Predictive Value (PPV), Negative Predictive Value (NPV) dan f1-score.]]>
<![CDATA[Tinjauan Pustaka Sistematis: Penerapan Data Mining Metode Klasifikasi Untuk Menganalisa Penyalahgunaan Sosial Media ]]>
<![CDATA[Bangkit Indarmawan Nugroho]]>;
<![CDATA[Zaenal Ma'arif]]>;
<![CDATA[Zaenul Arif]]>
<![CDATA[ Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Peradaban Vol. 3 No. 2 (2022): Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Peradaban ]]>
Publisher : <![CDATA[Prodi Sistem Informasi ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (693.213 KB)
|
DOI: 10.58436/jsitp.v3i2.1265
<![CDATA[Data mining adalah proses analitis yang dirancang untuk mengeksplorasi sejumlah besar data untuk pengetahuan yang berharga, konsisten, dan tersembunyi. Salah satu metode yang digunakan dalam data mining adalah klasifikasi. Metode klasifikasi dapat digunakan untuk membuat prediksi menggunakan data terpadat dari Igracias. Algoritma klasifikasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah pohon keputusan. Media sosial adalah tempat orang berbagi tentang diri mereka sendiri dan perspektif mereka tentang kehidupan. Menyadari bahwa banyak informasi dapat digali dari media sosial, beberapa penelitian telah dilakukan dengan menggunakan media sosial sebagai objek. Ini juga mencakup penelitian tentang penyalahgunaan media sosial. Dengan kemajuan informasi yang pesat, orang biasa dipermudah oleh teknologi yang dapat memperburuk keadaan. Pesan lelucon dan ujaran kebencian dapat menyebar dengan sangat mudah karena kehadiran media sosial seperti Facebook, Twitter, atau aplikasi ponsel seperti WhatsApp, Line. Ketika media komunikasi dan informasi tidak dapat difilter dari awal Ini adalah penerapan data mining ke metode klasifikasi menggunakan Dari 2017 hingga 2021, penyalahgunaan di media sosial tetap lazim. Berdasarkan pilihan literatur dari artikel pilihan, Twitter adalah media sosial yang paling umum dari eksploitasi media sosial, dan taksonomi yang banyak digunakan untuk eksploitasi media sosial adalah Naive Bayes, SVM, dan Desison.Tree.]]>
<![CDATA[Sistem Informasi Pemasangan Iklan pada Radio Anita Fm Tegal ]]>
<![CDATA[Zaenul Arif]]>;
<![CDATA[Anggi Rosdiana]]>
<![CDATA[ Jurnal Indonesia Sosial Teknologi Vol. 2 No. 01 (2021): Spesial Issue - Jurnal Indonesia Sosial Teknologi ]]>
Publisher : <![CDATA[Publikasi Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (1785.563 KB)
|
DOI: 10.59141/jist.v2i01.394
<![CDATA[Anita FM adalah stasiun radio di Kota Tegal, mempunyai program-program andalan yang berbeda dengan radio yang lain yang dituntut selalu berkembang dan meningkatkan kualitas serta profesionalisme pelayanan kepada masyarakat. Perkembangan dunia usaha semakin maju dan inovatif seiring berkembangannya ilmu pengetahuan dan teknologi, dengan adanya perkembangan teknologi mampu menerapkan teknologi komputer dibantu oleh media informasi untuk melakukan kegiatan usaha pemasaran secara online. Sehingga, untuk mendukung pemasaran pada Radio Anita FM yang terlibat dalam perdagangan dan jasa selalu inovatif dan kreatif untuk dapat memecahkan masalah, yaitu dengan menerapkan sistem instalasi secara online yang dapat diakses di mana saja dan kapan saja. Dengan Metode yang digunakan pada sistem ini menggunakan metode SDLC (Web Development LifeCycle). Artinya suatu bentuk pengembangan sistem yang menggambarkan tahapan-tahapan utama dan langkah-langkah dari tahapan-tahapan tersebut dalam proses pengembangan. Untuk itu diperlukan suatu aplikasi berbasis web yang mampu memberikan informasi tentang periklanan kepada pelanggan secara cepat melalui teknologi jaringan internet. Dengan situs web, pelanggan dapat memasang iklan secara online tanpa harus pergi ke radio. Berdasarkan penelitian ini, penulis membuat alternatif solusi dari permasalahan yang ada, yaitu berupa Sistem Informasi Pemasangan Iklan di Radio Anita FM Tegal yang digunakan sebagai alat bantu dalam proses pemasangan iklan di Radio Anita guna memperluas informasi serta untuk memperbaiki sistem yang ada secara efektif dan efisien.]]>
<![CDATA[Penerapan Jaringan Syaraf Tiruan dan Certainty Factor untuk Peramalan Penjualan Sepeda Motor ]]>
<![CDATA[Zaenul Arif]]>;
<![CDATA[Nugroho Adhi Santoso Adhi]]>;
<![CDATA[Anik Muttaqin]]>
<![CDATA[ REMIK: Riset dan E-Jurnal Manajemen Informatika Komputer Vol. 7 No. 3 (2023): Volume 7 Nomor 3 Agustus 2023 ]]>
Publisher : <![CDATA[Politeknik Ganesha Medan ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.33395/remik.v7i3.12768
<![CDATA[Penjualan sepeda motor merupakan faktor penting dalam bisnis namun sulit diprediksi karena faktor pasar dan perubahan gaya hidup konsumen. Metode peramalan menggunakan jaringan syaraf tiruan dan faktor keamanan dapat membantu meningkatkan akurasi peramalan dan keandalan hasil peramalan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model regresi yang digunakan dengan data uji dapat memprediksi nilai target dengan cukup baik dengan mean squared error 0,1823, mean absolute error 0,3938, squared error 0,0427 dan koefisien determinasi. 0,779 dan faktor kepercayaan 0,798. Hal ini memungkinkan perusahaan untuk membuat keputusan bisnis yang lebih terinformasi dan efektif. Studi ini menemukan bahwa model regresi bekerja dengan baik untuk memprediksi nilai target dalam data uji. Hal ini dibuktikan dengan nilai MSE dan RMSE yang rendah serta nilai MAE yang tidak signifikan. Selain itu, model mampu menjelaskan variabilitas data dengan nilai R2 yang tinggi. Tingkat kepercayaan model dalam memprediksi nilai target dengan data uji juga cukup tinggi yang ditunjukkan dengan nilai CF yang besar. Namun, masih ada kesalahan perkiraan yang dapat diperbaiki di masa mendatang.]]>
<![CDATA[Application of computer vision for face recognition using viola jones algorithm method ]]>
<![CDATA[Fajar Sugeng Riyadi]]>;
<![CDATA[Gunawan Gunawan]]>;
<![CDATA[Zaenul Arif]]>
<![CDATA[ Journal of Intelligent Decision Support System (IDSS) Vol 7 No 1 (2024): March: Intelligent Decision Support System (IDSS) ]]>
Publisher : <![CDATA[Institute of Computer Science (IOCS) ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.35335/idss.v7i1.204
<![CDATA[This research aims to develop a facial recognition system using computer vision technology by applying the Viola-Jones algorithm method. The main focus of this research is to improve accuracy and efficiency in face identification under various lighting conditions and face orientations. The Viola-Jones algorithm, known for its real-time object detection, was chosen for its efficiency in quickly identifying critical facial features. Through testing of various face datasets, the results showed that the system developed was able to recognize faces with a high level of accuracy, even in conditions of non-optimal lighting and various facial poses. The novelty of this research lies in the optimization of the parameters of the Viola-Jones algorithm to improve facial recognition performance, as well as its application in challenging dynamic environments. These findings make a significant contribution to the field of computer vision and facial recognition, offering more effective and efficient solutions for security and surveillance applications, as well as interactive applications that require fast and accurate facial identification.]]>
<![CDATA[Application of nearest neighbor interpolation method and naïve bayes classifier for identification of bespectacled faces ]]>
<![CDATA[Dodi Setiawan]]>;
<![CDATA[Gunawan Gunawan]]>;
<![CDATA[Zaenul Arif]]>
<![CDATA[ Journal of Intelligent Decision Support System (IDSS) Vol 7 No 1 (2024): March: Intelligent Decision Support System (IDSS) ]]>
Publisher : <![CDATA[Institute of Computer Science (IOCS) ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.35335/idss.v7i1.213
<![CDATA[Facial identification has become necessary in the era of advanced technology, especially in security and human-computer interaction. However, accessories such as glasses often complicate the identification process. This research aims to develop a facial identification system that can recognize bespectacled individuals with high accuracy, overcoming the limitations of conventional facial recognition technology. The method combines nearest neighbor interpolation to improve image quality and Naïve Bayes classification to distinguish between bespectacled and non-spectacled faces. The results showed that the developed model effectively identified bespectacled subjects with a high recall rate, although accuracy and precision still needed improvement. The implications of this research are significant for the field of biometric security and facial recognition, offering new solutions for more inclusive and adaptive facial recognition systems and opening up opportunities for further research in method optimization and dataset quality improvement.]]>
<![CDATA[Application of apriori algorithm to find relationships between courses based on student grades STMIK YMI Tegal ]]>
<![CDATA[Muhamad Nur Hassan]]>;
<![CDATA[Gunawan Gunawan]]>;
<![CDATA[Zaenul Arif]]>
<![CDATA[ Jurnal Mandiri IT Vol. 12 No. 4 (2024): April: Computer Science and Field. ]]>
Publisher : <![CDATA[Institute of Computer Science (IOCS) ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.35335/mandiri.v12i4.281
<![CDATA[This research explores the application of the Apriori algorithm to investigate the relationship between courses based on student grades at STMIK YMI Tegal. This research focuses on analyzing the relationship between courses to support curriculum development that is responsive and relevant to industry needs and improves the quality of learning. The main objective of this research is to identify and understand relationship patterns between various courses based on student analysis scores using the Apriori algorithm, an effective data mining methodology for uncovering association rules between items in large datasets. By using a quantitative approach and quasi-experimental design, this research succeeded in analyzing grade data from various semesters, identifying combinations of courses that often appear together with high grades, indicating a positive correlation between related courses. The results of the analysis reveal that several basic courses play a significant role in forming a strong foundation for advanced courses, highlighting the importance of a capable curriculum structure. Although the lift scores show a neutral relationship, these findings provide important initial insights for further understanding of interactions between courses. The implication for curriculum development is the need to emphasize the integration of courses that have positive relationships to support a coherent learning process and increase student success.]]>
