Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.789
P-Index
This Author published in this journals
All Journal PIKSEL : Penelitian Ilmu Komputer Sistem Embedded and Logic Prosiding Seminar Nasional Darmajaya Jurnal Informasi dan Komputer Jurnal Ilmu Komputer dan Bisnis Jurnal Pengabdian Masyarakat Bhinneka IJISCS (International Journal of Information System and Computer Science)
Mintoro, Sigit
STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Mathematics Public Health Other

Published : 18 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 18 Documents
Search

 1   2 
IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS DAN ALGORITMA APRIORI OPTIMASI KINERJA ECU (STUDY KASUS MOBIL AVANZA DAN XENIA) Sigit Mintoro; Asep Afandi
Jurnal informasi dan komputer Vol 9 No 2 (2021): Jurnal Sistem Informasi dan Komputer yang terbit pada tahun 2021 pada bulan 10 (O
Publisher : STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35959/jik.v9i2.235

Abstract

Saat ini sistem kendaran sudah dikontrol menggunakan elektronik ECU (Engine Control Unit) .Kerusakan ECU akan mempengaruhi kinerja mesin, maka dibutuhkan sistem yang dapat menangani permasalahan dalam medeteksi secara akurat cepat dalam mengambil keputusan. Dalam clustering data, terdapat beberapa algoritma yang dapat digunakan, seperti, Algoritma K-Means dan Algoritma A Priori adalah algoritma dengan tingkat akurasi yang tinggi dan terbaik di antara ketiga algoritma ini dengan cara melakukan perbandingan menggunakan Rapidminer. Perbandingan algoritma bertujuan untuk mendapatkan hasil dan prediksi dari penelitian yang telah dilakukan. Pengembangan Sistem Analisis dengan K-Mains dan Data Clustering ini menjadi solusi untuk membantu menganalisis data-data dalam proses menganalisa optimasi kinerja ECU terhadap kinerja mesin kendaraan meliputi pengambilan data, mengolah data, medeteksi kelemahan dalam perubahan data digital agar dengan cepat dapat mengoptimalkan kinerja ECU dalam pengelompokan data menggunakan K-means clustering. Dari Hasil penelitian Clustering K-Means didapat C1(781-784), C2(896-927), C3(1223-1321), C4(1460-1587), dan C5(1689-2716) Engine RPM dan A-Priori Suport AUB rata- rata 20% , Suport A rata-rata 80% dan nilai Confidence Rata-Rata 80%. Berdasarkan Pada remapping variasi 3 derajat pengapian maju menghasilkan Daya mesin dan torsi mesi stabil pada putaran rendah 1000 rpm ke putaran tinggi 2176 rpm dengan remapping sesuai dengan kondisi mesin pada saat pengujian.
KLASIFIKASI KINERJA PEMBAYARAN ANGSURAN DENGAN ALGORITMA NAIVE BAYES (Studi Kasus : Data Nasabah Koperasi Simpan Pinjam Pembiayaan Syariah Bina Bersama) Kurniawati .; Dwi Marisa Efendi; Sigit Mintoro; Supriyanto .; Sani Hanika Lubis; Sri Lestari
Jurnal informasi dan komputer Vol 10 No 1 (2022): Jurnal Sistem Informasi dan Komputer yang terbit pada tahun 2022 pada bulan 04 (
Publisher : STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35959/jik.v10i1.305

Abstract

Koperasi menurut Undang-Undang Nomor 25 tahun 1992 adalah “badan usaha yang beranggotakan orang seorang atau badan hukum koperasi dengan melandaskan prinsip-prinsip koperasi sekaligus sebagai gerakan ekonomi rakyat yang berdasarkan atas asas kekeluargaan”. .Bayes merupakan teknik prediksi berbasis probabilistic sederhana yang berdasarkan pada penerapan teorema bayes (atau aturan Bayes) dengan asumsi independensi (ketidaktergantungan) yang kuat (naïf). Sistem klasifikasi data nasabah ini digunakan untuk menampilkan informasi klasifikasi lancar, kurang lancar atau tidak lancarnya calon nasabah dalam membayar angsuran kredit. Dengan menggunakan algoritma naïve bayes dan diterapkan kedalam bahasa pemrograman delphi. Kriteria yang digunakan adalah nama,usia,jenis kelamin,alamat,status perkawinan,jumlah simpanan, jumlah kredit,jangka waktu,anggunan,pekerjaan,tujuan kredit. hasil klasifikasi tersebut adalah class lancar dengan nilai probabilitas 4,001-5,550, class kurang lancar dengan nilai probabilitas 2,851-4,000, class tidak lancar dengan nilai probabilitas 0,005-2,850.
PENERAPAN METODE ALGORITMA APRIORI DALAM MEMPREDIKSI PENJUALAN SPAREPART MOTOR (PT. LAUTAN TEDUH INTERNIAGA DEALER YAMAHA KOTABUMI) Sidik Rahmatullah; Sigit Mintoro; Karmila Permatasari
Jurnal informasi dan komputer Vol 10 No 2 (2022): Jurnal Sistem Informasi dan Komputer yang terbit pada tahun 2022 pada bulan 10 (
Publisher : STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35959/jik.v10i2.393

Abstract

PT. Lautan Teduh Interniaga Dealer Yamaha Kotabumi merupakan perusahaan yang bergerak dibidang otomotif, seperti pelayanan penjualan sepeda motor, penjualan sparepart motor dan melayani servis. Dalam data penjualan itu tidak hanya berfungsi sebagai arsip perusahaan tetapi dari data itu bisa diolah sebagai informasi untuk melakukan prediksi pada hasil penjualan sparepart motor yang paling diminati oleh konsumen atau ketersediaan stok sparepart motor untuk masa yang akan datang. Tujuan pada penelitian ini adalah dengan menggunakan metode algoritma apriori dalam data mining diharapkan mampu mengetahui tingkat penjualan yang paling banyak, dan membantu Spareaprt Counter untuk persedian Stok Sparepart motor yang paling banyak terjual pada PT. Lautan Teduh Interniaga Dealer Yamaha Kotabumi. Penerapan Data mining yaitu proses menemukan informasi yang berguna dari gudang basis data yang besar. Data mining dapat diartika sebagai pengekstrakan informasi dari sekumpulan data besar untuk membantu dalam pengambilan keputusan dengan menggunakan metode algoritma apriori. Algoritma apriori merupakan jenis aturan asosiasi yaitu Association Rule yang dimana menentukan pola kombinasi itemset. Dalam menentukan kandidat yang sering muncul maka di lihat pada nilai support dan confidence. Dari hasil penerapan aplikasi yang digunakan dalam memprediksi penjualan sparepart motor menggunakan RapidMiner dapat menemukan barang yang paling banyak diminati yaitu barang Spring Tension dan Element Assy Oil Cleaner dengan nilai Support 42% dan nilai confidence 77,78% dan barang Chain & Sprocket Kit dengan Yamalube SPR Sport 4T memiliki nilai Support 35% dan nilai confidence 74,47%. Dalam hasil ini diharapkan dapat membantu perusahaan untuk melakukan persedian sparepat motor dimasa yang akan datang
IMPLEMENTASI DATA MINING MENGGUNAKAN MULTI REGRESI UNTUK MEMPREDIKSI RERATA KEDATANGAN MASYARAKAT Sigit Mintoro; Dwi Marisa Efendi; Ferly Ardhy; Riski Oskar Pratama
Jurnal informasi dan komputer Vol 8 No 2 (2020): Jurnal Sistem Informasi dan Komputer yang terbit pada tahun 2020 pada bulan 10 (O
Publisher : STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35959/jik.v8i2.181

Abstract

This research uses multiple linear regression methods. research is useful to predicate the average number of people's arrival. this research uses Microsoft Excel 2010 and Rapid miner applications. The variables used are independent variables, free: stock blangko, operator, and working time. predicted to use sample x1 = 795,x2= 3 people, x3= 7 hours , and y= 296 people. Prediction result is -92.2484452, error value data 0.548 and 0.548 for public arrivals.
Leveraging Personal Extreme Programming for Developing an Online Registration System Shani, Tya Rahma; Mintoro, Sigit; Ngajiyanto, Ngajiyanto
PIKSEL : Penelitian Ilmu Komputer Sistem Embedded and Logic Vol. 12 No. 2 (2024): September 2024
Publisher : LPPM Universitas Islam 45 Bekasi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33558/piksel.v12i2.9638

Abstract

The development of an online admission system in schools is expected to make new student admissions more transparent, effective, and efficient. With the adoption of this technology, schools can be more efficient in managing admission lists, providing information to prospective students and parents, and speeding up the admission selection process. SMA MANBAUL ULUM is a private school that still uses a manual new student registration and admission system, where prospective students must come directly to the school to register themselves causing errors in student data and the loss of important student registration documents. The author examines the new student registration system running at Sma Manbaul Ulum Gayau Sakti Seputih Agung and proposes a web-based new student admission system that is expected to solve these problems. The author uses the Personal Extreme Programming method to design the system in this research.
Aplikasi Informasi Penjualan Isi Ulang Air Galon Berbasis Desktop Di Desa Gunung Gijul Jailani, Jailani; Mintoro, Sigit; Kurniawati, Kurniawati
Jurnal Pengabdian Masyarakat Bhinneka Vol. 3 No. 4 (2025): Bulan Juli
Publisher : Bhinneka Publishing

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58266/jpmb.v3i4.175

Abstract

Kegiatan pengabdian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan aplikasi informasi penjualan isi ulang air galon berbasis desktop di Desa Gunung Gijul, dengan menerapkan metode Extreme Programming (XP). Latar belakang kegiatan pengabdian ini adalah proses pencatatan penjualan yang masih dilakukan secara manual, termasuk pengelolaan data pelanggan, produk, dan laporan transaksi harian. Proses manual tersebut menyebabkan berbagai permasalahan seperti keterlambatan pencatatan, risiko kehilangan data, kesalahan penghitungan, dan rendahnya efisiensi usaha. Aplikasi ini dikembangkan untuk mempercepat, mempermudah, dan merapikan proses penjualan secara sistematis. Fitur utama meliputi manajemen data pelanggan, pencatatan transaksi penjualan, pengelolaan produk, serta pembuatan laporan penjualan. Desain sistem dibuat dengan pendekatan Unified Modeling Language (UML) menggunakan Use Case Diagram, Activity Diagram, Sequence Diagram, dan Class Diagram. Metode XP dipilih karena siklus pengembangannya yang cepat, adaptif terhadap perubahan kebutuhan, serta melibatkan pengguna secara aktif dalam setiap tahapan. Pengembangan aplikasi dilakukan melalui tahapan perencanaan, perancangan, pengkodean, dan pengujian, menggunakan bahasa pemrograman Java di platform NetBeans dan database MySQL. Hasil akhir menunjukkan bahwa aplikasi ini mampu meningkatkan efektivitas pengelolaan penjualan, meminimalkan kesalahan, dan mendukung digitalisasi usaha isi ulang air galon secara modern dan efisien di tingkat lokal.
Sistem Informasi Media Pembelajaran Berbasis Web Pada TK Islam Az Zahra Cahaya Negeri Aldila, Mitha; Mintoro, Sigit; Ngajiyanto, Ngajiyanto
Jurnal Pengabdian Masyarakat Bhinneka Vol. 3 No. 4 (2025): Bulan Juli
Publisher : Bhinneka Publishing

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58266/jpmb.v3i4.189

Abstract

Pengabdian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem informasi media pembelajaran berbasis web pada TK Islam Az Zahra Cahaya Negeri guna mendukung proses pembelajaran yang lebih interaktif dan efisien. Metode pengembangan yang digunakan adalah Extreme Programming, yang meliputi tahap perencanaan, perancangan, pengkodean, dan persiapan pengujian. Sistem ini dilengkapi fitur login admin, pengelolaan materi berupa gambar sesuai kategori (huruf, angka, hewan, dan lainnya), serta antarmuka pengguna untuk menampilkan materi secara menarik. Sistem telah diimplementasikan dan diperkenalkan langsung kepada guru melalui sesi praktik dan tutorial penggunaan. Hasilnya, guru dapat memahami fungsi sistem dan menunjukkan respons positif terhadap kemudahan akses materi pembelajaran secara digital. Dengan demikian, sistem ini dinilai mampu menjadi media pembelajaran pendukung yang bermanfaat dalam kegiatan belajar mengajar di sekolah.
APPLICATION OF DATA MINING FOR CLUSTERING THE USE OF TRACTOR VEHICLE SPAREPART UNITS USING THE K-MEANS ALGORITHM Satriawan, Anggi Dwi; Rustam, Rustam; Nurmayanti, Nurmayanti; Mintoro, Sigit; Supriyanto, Supriyanto; Efendi, Dwi Marisa
IJISCS (International Journal of Information System and Computer Science) Vol 9, No 1 (2025): IJISCS (International Journal of Information System and Computer Science)
Publisher : Bakti Nusantara Institute

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56327/ijiscs.v9i1.1738

Abstract

Inefficient management of tractor spare parts inventory can lead to high storage costs and operational downtime. This issue demands effective calculations to group spare parts based on usage patterns and procurement time. This research aims to apply data mining techniques to cluster tractor spare parts usage using the k-means algorithm to optimize inventory management. The methodology used involves data on spare parts usage over two years, which is then processed using the k-means algorithm to form several clusters based on usage frequency and lead time. This algorithm groups spare parts into clusters that minimize within-cluster variance and maximize between-cluster variance. The formed clusters are interpreted to determine the level of importance of the spare parts and their implications for inventory management strategies. The expected result is the identification of five main clusters grouping spare parts based on usage patterns with very high, medium, and low usage, as well as different lead time variations. These findings are expected to provide important insights for developing more efficient stock management strategies, reducing inventory costs, and increasing the availability of spare parts that match the operational needs of tractors, thus supporting overall efficiency in spare parts usage
Co-Authors Afandi, Asep Aldila, Mitha Desri Arisandi Efendi, Dwi Marisa Fachri Pawiga Faselia, Reni Ferly Ardhy Iin Septiana Jailani Jailani Karmila Permatasari Kurniawati . Kurniawati Kurniawati Kurniawati Kurniawati Lubis, Sani Hanika Mawarni, Rima Melpin Aprido Jenius Muhammad Rudini Ngajiyanto, Ngajiyanto Nurmayanti Nurmayanti Nurmayanti, Nurmayanti Pakarti Riswanto Rahmatullah, Sidik Riski Oskar Pratama Rustam Rustam Rustam Rustam Satriawan, Anggi Dwi Shani, Tya Rahma SRI LESTARI Supriyanto . Supriyanto Supriyanto