Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.659
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Justek : Jurnal Sains Dan Teknologi GUYUB: Journal of Community Engagement Nusantara Journal of Computers and its Applications
Kamil Malik
Universitas Nurul Jadid
Religion Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Mathematics Mechanical Engineering Social Sciences Other

Published : 5 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 5 Documents
Search

 1 
PKM Pendampingan Strategi Pemasaran Berbasis Self-Organizing Maps untuk Meningkatkan Layanan Pelanggan di CV Karunia Kamil Malik; Istiqomatus Septiani; Iva Nikmatul Maula; Yoga Pratama; Julita Maudi Riski; Kholidatur Rosyida; Kholifatus Sholeha; Laily Musyarofah; Nida Famutiyari Tahta Annisa; Zulfa Lailatus Syarifah
GUYUB: Journal of Community Engagement Vol 2, No 3 (2021): Pendampingan Sektor Pendidikan, Teknologi, Kesehatan, dan Humaniora
Publisher : Universitas Nurul Jadid

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33650/guyub.v2i3.2796

Abstract

CV. Karunia Probolinggo merupakan salah satu distributor yang bergerak di bidang penjualan dan distribusi kosmetik, salah satu tugasnya adalah melayani pelanggan yang telah melakukan pemesanan, oleh karena itu untuk setiap pengiriman pesanan harus tercatat dengan baik. Agar distributor bisa mengelompokkan pelanggan sesuai wilayah dan pesanan, cara ini memudahkan untuk mengetahui wilayah mana dan pelanggan yang hanya memiliki jumlah pesanan paling banyak. PKM ini bertujuan untuk memberikan pendampingan strategi pemasaran berbasis Self-Organizing Maps (SOM) untuk meningkatkan layanan pelanggan di CV Karunia. Oleh karena itu harus mempunyai strategi pemasaran, misalnya dengan menggunakan metode SOM (Self Organizing Maps) yang bertujuan untuk memudahkan upaya pemasaran dan pengelompokan pelanggan sesuai dengan keinginan dan kebiasaan pelanggan, agar memperoleh hasil yang maksimal. upaya pengambilan keputusan pelanggan dan optimalisasi proses layanan pelanggan dan optimasi.
Pengembangan Sistem Informasi Monitoring Program Kerja Berbasis Android pada Fakultas Teknik Universitas Nurul Jadid Fathorazi Nur Fajri; Kamil Malik; Halimatus Sa'diya
GUYUB: Journal of Community Engagement Vol 1, No 3 (2020): Pendampingan Administrasi Politik, Agama, dan Pendidikan
Publisher : Universitas Nurul Jadid

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33650/guyub.v1i3.1422

Abstract

UNUJA has a faculty where each faculty has a work program. Until now, the Faculties and Work Units still have difficulties in monitoring the report benchmarks in achieving targets when doing work. So that the leadership or the Dean has difficulty in monitoring the results of the completion of the work program. From the existing problems, the researcher took a theme about "Monitoring Information System of Faculty Work Program at Nurul Jadid University, Case Study of the Faculty of Engineering based on Android". The method used by the researcher is the waterfall method. In the process, the steps taken are completed one by one first then proceed to the next stage. The purpose of this study is to produce an android-based work program monitoring application to facilitate the monitoring of work program targets and can be accessed online.
Metode Pengumpulan Data Pada Deteksi Pakaian Hijab Syar'I Berdasarkan Citra Digital Menggunakan Teachable machine Learning Fathorazi Nur Fajri; Kamil Malik; Gulpi Qorik Oktagalu Pratamasunu
Justek : Jurnal Sains dan Teknologi Vol 5, No 2 (2022): November
Publisher : Unversitas Muhammadiyah Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31764/justek.v5i2.11614

Abstract

Abstract:  Computer vision is a branch of artificial intelligence that uses digital images as input data. The stages of making computer vision are data collection, preprocessing, modeling, and testing. Test results are usually influenced by good modeling and data collection. Errors often occur in the data collection process so that data collection testing is needed before the modeling process using matlab or python. Therefore, this research aims to propose a data collection model with testing using a teachable machine. The datasets used are hijab syar'i, non syar'i and non hijab datasets because hijab is a trend among young people. However, many young people are not good at using their hijab in the pesantren area. So that the classification process is needed as a form of order in the pesantren. Datasets are obtained using web scraping methods on internet platforms such as pinterest, google image and instagram. The total dataset is 2,910 digital images of each class is 970.  Teachable machine can validate the dataset quickly by looking at the accuracy per class. With the best model in the configuration of epoch 50, batch size 64 and learning rate 0.0001. Where the accuracy of each class using teachable is hijab syar'i by 99%, non syar'i by 94% and non hijab 99% with a test sample of 146 digital images each.Abstrak: Visi Komputer merupakan cabang kecerdasan buatan yang menggunakan citra digital sebagai input data. Adapun tahapan pembuatan visi komputer ialah pengumpulan data, preprocessing, pembuatan model, dan pengujian. Hasil pengujian biasanya dipengaruhi oleh pembuatan model dan pengumpulan data yang baik. Kesalahan sering terjadi pada proses pengumpulan data sehingga dibutuhkan pengujian pengumpulan data sebelum proses pembuatan model dengan menggunakan matlab atau python. Oleh karenanya pada penelitian ini bertujuan untuk mengusulkan model pengumpulan data dengan pengujian menggunakan teachable machine. Adapun dataset yang digunakan ialah dataset hijab syar'i, non syar'i dan non hijab dikarenakan hijab menjadi trend dikalangan anak muda. Akan tetapi banyak anak muda yang belum baik penggunaan hijabnya diarea pesantren. Sehingga diperlukan proses klasifikasi sebagai bentuk ketertiban didalam pesantren. Dataset didapat dengan menggunakan metode web scraping pada platform internet seperti pinterest, google image dan instagram. Total dataset ialah 2,910 citra digital masing masing class ialah 970.  Teachable machine dapat melakukan validasi dataset secara cepat dengan melihat akurasi per class. Dengan model terbaik pada konfigurasi epoch 50, batch size 64 dan learning rate 0.0001. Dimana Akurasi setiap class menggunakan teachable yaitu hijab syar'i sebesar 99%, non syar'i sebesar 94% dan non hijab 99% dengan sampel uji masing masing 146 citra digital.
RANCANG BANGUN APLIKASI MONITORING ANGSURAN DOWN PAYMENT (DP) BERBASIS ANDROID PADA PEMBELIAN PROPERTY DI PERUM GRIYA PERMAI Zainal Arifin; Kamil Malik
NJCA (Nusantara Journal of Computers and Its Applications) Vol 4, No 2 (2019): Desember 2019
Publisher : Computer Society of Nahdlatul Ulama (CSNU) Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36564/njca.v4i2.132

Abstract

Down Payment (DP) merupakan pembayaran uang muka dalam suatu pembelian barang yang dilakukan dengan cara kredit, hal ini menyebabkan pemerintah menerapkan aturan terkait pembayaran Down Payment (DP) yang telah dikeluarkan oleh BI (PBI) No.18/16/PBI/2016 tentang Rasio Loan to Value (LTV) untuk Kredit Properti, Rasio Financing to Value (FTV). Proses pembayaran DP juga diterapkan pada pembelian property di Perumahan Griya Permai yang berada di bawah naungan Yayayan Pondok Pesantren Nurul Jadid, dimana proses pembayarannya dilakukan diawal pembelian. pembayaran DP yang dapat dilakukan dengan cara dicicil dalam jangka waktu tertentu sesuai kesepakan antara pihak manajemen dan costumer. Proses rekapitulasi pembayaran DP yang berjalan saat ini dilakukan dengan cara merekap pada file excel, namun proses perekapan saat ini masih memiliki beberapa kelemahan diantaranya sulitnya proses rekapitulasi pembayaran untuk mengetahui dan menginformasikan sisa tanggungan costumer. Metode yang digunakan dalam penelitian ini  meggunakan metode Research and Development (R&D) dimana pada penelitian ini proses pengumpulan data dilakukan  dengan cara observasi dan wawancara. solusi yang ditawarkan berupa Aplikasi Monitoring Angsuran Down Payment (DP) Berbasis Android Pada Pembelian Property Di Perum Griya Perma, sehingga mendapatkan hasil data yang lebih akurat yang nantinya diharapkan dapat memudahkan pihak managemen dan costumer dalam rekapitulasi pembayaran.
PREDIKSI PRESTASI SISWA SMP NURUL JADID MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5 Kamil Malik; Mochammad Faid
NJCA (Nusantara Journal of Computers and Its Applications) Vol 1, No 2 (2016): Desember 2016
Publisher : Computer Society of Nahdlatul Ulama (CSNU) Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36564/njca.v1i2.11

Abstract

Penelitian ini dilakukan untuk membangun sistem prediksi Prestasi siswa yang lebih akurat sehingga dapat memudahkan dalam pengambilan keputusan untuk pembinaan siswa lebih dalam lagi terkait prestasi yang ada pada Lembaga Smp Nurul Jadid tersebut. Pengumpulan data primer dilakukan berdasarkan wawancara langsung dengan pihak Kepala Sekolah Lembaga Nurul Jadid. Analisis dilakukan dengan melakukan training pada data beberapa tahun 2015/2016 untuk membangun model C4.5. Karenanya, dapat disimpulkan bahwa data miningdengan teknik C4.5 dapat menghasilkan prediksi prestasi yang lebih tepat sehingga dapat membantu Lembaga Smp Nurul Jadid dalam pengambilan keputusan
Co-Authors Fathorazi Nur Fajri Gulpi Qorik Oktagalu Pratamasunu Halimatus Sa'diya Istiqomatus Septiani Iva Nikmatul Maula Julita Maudi Riski Kholidatur Rosyida Kholifatus Sholeha Laily Musyarofah Mochammad Faid Nida Famutiyari Tahta Annisa Yoga Pratama Zainal Arifin Zulfa Lailatus Syarifah