Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
3.947
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer InfoTekJar : Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan Jurnal Komputer Terapan IT JOURNAL RESEARCH AND DEVELOPMENT INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Journal of Applied Engineering and Technological Science (JAETS) INFOKUM Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer) Jurnal UNITEK Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Jaringan Jurnal J-PEMAS JITER-PM (Jurnal Inovasi Terapan - Pengabdian Masyarakat) JI-Tech Jurnal Testing dan Implementasi Sistem Informasi JuTISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) Journal of System and Technology
Khairul Umam Syaliman
Unknown Affiliation
Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Social Sciences

Published : 31 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search
Journal : Jurnal Testing dan Implementasi Sistem Informasi

 1 
Implementasi Forecasting Pada Penjualan Inaura Hair Care Dengan Metode Single Exponential Smoothing Khairul Umam Syaliman; Lidia Maysofa; Sapriadi Sapriadi
Jurnal Testing dan Implementasi Sistem Informasi Vol. 1 No. 2 (2023): Jurnal Testing dan Implementasi Sistem Informasi
Publisher : Lembaga Riset dan Inovasi Almatani

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Pada Toko UD Beaute banyak terjadi transaksi penjualan setiap harinya, sehingga data yang disimpan sangatlah besar. Data yang banyak bisa dijadikan informasi yang bermanfaat bagi pemilik toko dalam pengambilan kebijakan. Untuk penggalian data yang banyak tersebutdigunakan teknik data mining. Data mining menggunakan analisi data untuk mengidentifikasi informasi, menemukan pola dan hubungan di dalam data yang dapat digunakan dalam membuat ramalan yang tepat. Pada penelitian ini Data mining digunakan untuk meramal penjualan barang pada Toko UD Beaute. Peramalan yaitu kegiatan estimasi masa depan dengan menggunakan metode khusus untuk mneghasilkan informasi bernilai berdasarkan pola-pola dalam sekumpulan data. Untuk melakukan peramalan penjualan di waktu yang akan datang diperlukan suatu aplikasi peramalan dengan menggunakan metode time series, dengan memprediksi apa yang terjadi berdasarkan data historis di masa lalu. Metode time series pada peramalan penjualan Toko UD Beaute menggunakan perhitungan Single Exponential Smoothing yang diimplementasikan dengan menggunakan bahasa pemograman PHP dan MySQL. Dari perhitungan tersebut akan diuji keakuratannya (nilai error). Dimana nilai error terkecil didapati pada perhitungan dengan menggunakan metode Single Exponential Smoothing.
Sistem Informasi Pelaporan Kendaraan Dan Alat Berat Menggunakan Metode Rapid Application Development: (Studi Kasus: PT. Andalas Karya Mulia) Oktavian, Kurnia Eka; Sapriadi, Sapriadi; Syaliman, Khairul Umam
Jurnal Testing dan Implementasi Sistem Informasi Vol. 2 No. 1 (2024): Jurnal Testing dan Implementasi Sistem Informasi
Publisher : Lembaga Riset dan Inovasi Almatani

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55583/jtisi.v2i1.776

Abstract

Andalas karya mulia (AKM) merupakan perusahaan yang bergerak di bidang jasa konstruksi dan penyewaan alat berat. PT. AKM Saat ini perusahaan melakukan pelaporan kendaraan berat dan alat berat masih dilakukan secara manual melalui via whatsapp. sehingga pihak kantor kesulitan dalam mendapatkan data-data yang terbaru dari setiap proyek yang dimiliki perusahaan. Berdasarkan dari permasalahan tersebut diperlukan sebuah sistem yang dapat memudahkan karyawan yang berada di lokasi proyek dalam melakukan pelaporan kendaraan berat dan alat berat, Agar memudahkan karyawan kantor mendapatkan laporan kendaraan yang terbaru. Dari penjelasan diatas dapat dibuat sebuah sistem yaitu sistem pelaporan kendaraan berat dan alat berat. Sistem ini dirancang menggunakan Framework Laravel, Flutter dengan Bahasa pemogramman PHP dan MySQL sebagai DBMS nya. Pembangunan sistem ini dilakukan menggunakan metode Rapid Aplication Development (RAD) agar pembangunan sistem ini dapat terselesaikan dalam waktu 60-90 hari sehingga dapat segera di praktekkan dilapangan. Diharapkan dengan adanya sistem ini diharapkan dapat membantu karyawan dalam melakukan pelaporan kendaraan berat dan alat berat. Penelitian ini dilakukan menggunakan metode pengujian blackbox testing, dengan hasil seluruh test case berhasil berfungsi sesuai yang diharapkan dari penggunanya. dilakukan pengujian menggunakan usability testing dari 6 orang responden dengan hasil rata-rata rekapitulasi pengujian dari 5 aspek usability testing sebesar 68.24% responden setuju bahwa sistem pelaporan alat berat dan kendaraan berat telah memenuhi kriteria secara fungsional.
Implementation of Local Mean Distance Weighting k-Nearest Neighbor in Determining Vocational High School Majors in Pekanbaru Syaliman, Khairul Umam; Gunawan, Dwi
Jurnal Testing dan Implementasi Sistem Informasi Vol. 2 No. 2 (2024): Jurnal Testing dan Implementasi Sistem Informasi
Publisher : Lembaga Riset dan Inovasi Almatani

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55583/jtisi.v2i2.965

Abstract

Vocational High School is a formal education at the secondary education level. SMK X Pekanbaru is one of the private vocational schools in Pekanbaru that provides IT-based education. There are 5 (five) majors in SMK X Pekanbaru, namely Computer and Network Engineering (TKJ), Software Engineering (RPL), Accounting and Financial Institution (AKL), Office Automation and Governance (OTKP), and Online Business and Marketing (BDP). During the registration period, prospective SMK students will enter their score data and will also choose the majors they want to take. In the absence of a system that can determine majors for prospective SMK students, obstacles will arise including errors in determining majors and requiring a long time to process prospective student data. Based on the above problems, a system will be built that can speed up and simplify the determination of new student majors by using Supervised Learning algorithms in Machine Learning, namely Local Mean Distance Weight k-Nearest Neighbor (LMDWkNN). Based on the results of the confusion matrix testing carried out, the accuracy results were 88.89%, the precision, recall and F1 score were 89%, which states that the model is good enough to determine majors
Co-Authors Aldi Abdillah Nababan Ardianto Wibowo Ardiyanto Ardiyanto Ause Labellapansa, Ause Dadang Syarif Sihabudin Sahid Darmayanti Br Pasaribu, Rantika Dini Hidayatul Qudsi Disa Putri, Tiara Ayu Dwi Gunawan, Dwi Dwi Putra, Nanda Edwil Jafri Fikri, Asyrul Gina Rahmadhany Hanifah, Puja Hartanto, Boby Hidayat, Erzi Ibnu Surya Ibnu Surya Jan Alif Kreshna Juanda Hakim Lubis Kartina Diah K. W. Lidia Maysofa M. Zulfahmi Mona Elviyenti Muhammad Crystandy Najwa, Nina Fadila Najwa, Nina Fadilah Nina Fadhilah Najwa Oktavian, Kurnia Eka Rafif, Nabily Ramdani Hadi Nst, Andika Sapriadi Sapriadi Sapriadi, Sapriadi Satria Perdana Arifin Surya, Ibnu Yohana Dewi Lulu Widyasari Yuliska Yuliska Yuliska Yuliska Yuliska Yuliska Yuliska Yuliska Yuliska, Yuliska