Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.983
P-Index
This Author published in this journals
All Journal MATICS : Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi (Journal of Computer Science and Information Technology) JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Rainstek : Jurnal Terapan Sains dan Teknologi BIMASAKTI
Amak Yunus
Universitas Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang
Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Education Mathematics Social Sciences

Published : 6 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : BIMASAKTI

 1 
PENERAPAN ALGORITMA C4.5 DALAM MEMPREDIKSI KETERLAMBATAN PEMBAYARAN SUMBANGAN PEMBINAAN PENDIDIKAN Mubarokah, Mutimatul; Aditya Nugraha, Danang; Yunus, Amak
Jurnal Fakultas Teknologi Informasi Vol 7 No 1 (2024): BIMASAKTI
Publisher : Fakultas Sains dan Teknologi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21067/bimasakti.v7i1.10368

Abstract

Keberlangsungan kegiatan operasional dalam suatu sekolah swasta yang sangat memiliki peran penting adalah sumber dana. Salah satu yang menjadi sumber dana dalam suatu sekolah swasta adalah pembayaran SPP. Oleh karena itu sangatlah penting suatu sekolah mengelola keuangan sekolah dengan baik. Namun akan menjadi masalah yang cukup besar bagi lembaga sekolah apabila terjadi keterlambatan pembayaran SPP oleh murid. Metode yang diusulkan pada penelitian ini adalah eksperimen dan pengujian Dalam perhitungan algoritma C4.5 proses pembagian dataset dibagi menjadi 2 subset yaitu data training dan data testing. Penerapan Algoritma C 4.5 Algoritma C4.5 dalam penelitian ini diterapkan untuk membentuk pohon keputusan dan untuk mengklasifikasi pembayaran SPP dengan melakukan pengujian akurasi menggunakan Confusion Matrix. Pada klasifikasi algoritma C4.5 data akan dibagi menjadi data training dan testing dengan masing-masing presentasi berbeda yaitu 60% dan 40%, 70% dan 30%, 80% dan 20%. Hasil akurasi yang didapatkan dari uji coba data training dan testing sebanyak 60% dan 40% menghasilkan akurasi sebesar 72,5 %. Hasil akurasi yang didapatkan dari uji coba data training sebanyak 70% dan testing 30% menghasilkan akurasi sebesar 76,6%. Sedangkan hasil akurasi yang didapatkan dari training 80% dan testing 20% menghasilkan akurasi sebesar 90 %. Dapat dilihat pada Berdasarkan hasil dari penelitian ini dapat disimpulkan bahwa: Hasil dari klasifikasi menggunakan metode Algoritma C4.5 dapat disimpulkan bahwa metode algoritma C4.5 cocok untuk pengklasifikasian data Pembayaran SPP dengan hasil akurasi sebesar 90 %.
RANCANG BANGUN APLIKASI AUGMENTED REALITY PADA TUMBUHAN DENGAN METODE MARKERLESS UNTUK PENGEMBANGAN MEDIA PENGENALAN DI BALITKABI Indra, Dicky; Yunus, Amak; Ahsan, Moh
Jurnal Fakultas Teknologi Informasi Vol 6 No 1 (2023): BIMASAKTI
Publisher : Fakultas Sains dan Teknologi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21067/bimasakti.v6i1.9227

Abstract

Indonesia Terkenal dengan iklimnya yang tropis, dengan demikian banyak juga tumbuhan yang beraneka ragam tumbuh di Indonesia. Jenis tanaman yang ada di indonesia kurang lebih sebanyak 25.000 jenis yang tersebar di wilayah Indonesia. Namun semua orang tidak bisa melihat tanaman secara utuh. banyaknya masyarakat yang tinggal di perkotaan mengakibatkan kurangnya pengetahuannya tentang tanaman. Dengan perancangan aplikasi Augmented Reality sebagai media pengenalan ini diharapkan bisa mempermudah masyarakat untuk mempelajari tentang tumbuhan secara mudah. Dalam penelitian ini perancangan menggunakan Unity sebagai mesin dari aplikasi yang dirancang serta Blender 3D untuk objek virtualnya. Hasil yang didapat dari penelitian ini adalah sebuah aplikasi Augmented Reality dengan metode Markerless yang bisa digunakan oleh masyarakat umum dan para petani sebagai media pengenalan secara mendetail akan tumbuhan.
Co-Authors Aditya Nugraha, Danang Anggri Sartika Wiguna Budianto, Alex Endy Fadillah, Muhammad Arfan hidayat, Jeffry Maulana Indra, Dicky Moh Ahsan Mubarokah, Mutimatul Wahyu Pribadi, Waskito