Garuda - Garba Rujukan Digital

Article Per Year (5 Year)

p-Index From 2020 - 2025

1.318

P-Index

This Author published in this journals

All Journal Digital Transformation Technology (Digitech) Data Sciences Indonesia (DSI)

Amir Mahmud Husein

Universitas Prima Indonesia, Indonesia

Author-ID : 5369244

Computer Science & IT Education Library & Information Science Physics

Published : 8 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

Title

Penerapan Algoritma C4.5 Dalam Pemilihan Siswa Berprestasi di SMPN 10 Medan Amir Mahmud Husein; Ricki Eko Hasudungan Hutauruk
Digital Transformation Technology Vol. 2 No. 1 (2022): Research Artikel Periode Maret 2022
Publisher : Information Technology and Science(ITScience)

Pada penelitian ini maka dibuat suatu sistem klasifikasi siswa berprestasi menggunakan teknik data mining dengan algoritma C4.5. Analisis dilakukan menggunakan data nilai tahun 2020/2021 untuk membangun model C4.5. Algoritma C4.5 merupakan teknik data mining yang dapat melakukan klasifikasi dan prediksi dengan mengolah beberapa variable. Algoritma C4.5 dengan metode pohon keputusan dapat memberikan informasi rule prediksi untuk menggambarkan proses yang terkait dengan prediksi pemilihan siswa berprestasi. Dalam melakukan penelitian ini dilakukan beberapa metode pengumpulan data. Setelah melakukan pengumpulan data, tahap selanjutnya adalah melakukan perhitungan untuk mengklasifikasikan hasil probabilitas dari sample yang digunakan. Apabila perhitungan probabilitas telah selesai, maka tahap selanjutnya dilakukan pengujian dengan menggunakan tools data mining yaitu RapidMiner untuk mengetahui hasil klasifikasi dan memvalidasi hasil perhitungan sebelumnya. Pengujian data ini berhasil mendapatkan akurasi yang cukup. Dengan akurasi yang didapat adalah 56,17%, precission 55,28% dan recall 31.25%.

Prediksi Penerimaan Calon Karyawan Dengan Menggunakan Algoritma C4.5 Pada Biro Kesejahteraan Rakyat Provinsi Sumatera Utara Amir Mahmud Husein; Mahendra Brutu
Digital Transformation Technology Vol. 2 No. 1 (2022): Research Artikel Periode Maret 2022
Publisher : Information Technology and Science(ITScience)

Untuk menentukan calon karyawan yang memenuhi kriteria maka dibutuhkan rekomendasi yang tepat. Perekomendasian yang tepat membutuhkan jumlah data yang banyak, Algoritma C4.5 merupakan salah satu metode yang dapat menganalisis data dalam jumlah yang banyak atau biasa disebut data mining. Algoritma C4.5 digunakan pada penelitian ini untuk memprediksi proses penerimaan calon karyawan baru dengan cara mengklasifikasikan data calon karyawan berdasarkan kriteria yang ditentukan. Pada penelitian ini dibuat suatu aplikasi yang mengimplementasikan pohon keputusan dengan algoritma C4.5, data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data calon pegawai. Algoritma C 4.5 adalah algoritma klasifikasi data dengan teknik pohon keputusan. Adapun alur proses pengerjaan penelitian ini dimulai dari Pengumpulan Data sesuai dengan beberapa metode yang telah dijelaskan sebelumnya. Kemudian setelah dataset terkumpul, dilakukan tahap preprocessing untuk proses pengolahan data. Kemudian dilakukan proses perhitungan baik manual maupun menggunakan sistem dari RapidMiner sebagai perbandingan hasil ke akuratan. Hingga pada akhirnya diperoleh hasil akhir. Setelah pengujian dilakukan beberapa kali maka operator yang ditetapkan adalah dengan menggunakan operator split validation dan menggunakan Stratified Sampling dengan training data 90% dan testing data 10% dengan tingkat akurasi sebesar 81,82% dan classification error sebesar 18,18%.

Simulasi Peramalan Dengan Model Regresi Linier Terhadap Orderan Pelanggan Indihome PT. Telekomunikasi Indonesia, Tbk. Amir Mahmud Husein; Putri Suci Rahmadani
Digital Transformation Technology Vol. 2 No. 1 (2022): Research Artikel Periode Maret 2022
Publisher : Information Technology and Science(ITScience)

IndiHome dalam memenuhi permintaan produk dari pelanggan belum dapat meramalkan seberapa banyak pesanan dari pelanggan, karena IndiHome tidak bisa melihat secara pasti kejadian yang akan datang. Peramalan penjualan berfokus pada perkiraan produk, penjadwalan, persediaan, permintaan konsumen, modal, distribusi transportasi dan pemasaran produk. Jumlah pesanan dari pelanggan pada waktu mendatang tidak bisa diperkirakan secara pasti, untuk meminimalkan hal tersebut dapat dilakukan dengan metode peramalan Regresi Linier. Metode ini dapat mengukur seberapa banyak produksi yang harus dilakukan agar tidak terjadi kelebihan atau kekurangan pada produk. beberapa alur tahapan yang akan dilalui pada saat melaksanakan penelitian ini yaitu penentuan tujuan, identifikasi variabel, pengumpulan data, perhitungan x, y dan xy, perhitungan a dan b hingga melakukan peramalan. hasil peramalan pada bulan ke-13 atau bulan januari tahun selanjutnya, yaitu sebanyak 1603,831 peramalan orderan yang akan masuk di Plasa Telkom Iskandar Muda Medan. Dibulan ke-14 yaitu bulan Februari hasil peramalan mencapai 1604,728 orderan. Bulan ke-15 atau bulan Maret peramalan menunjukkan hasil 1605,625 orderan. Bulan ke-16 yaitu April, hasil peramalan yaitu sebanyak 1606,522 orderan. Bulan. ke-17 yaitu Mei, hasil peramalan sebanyak 1607,419 orderan. Bulan ke-18 yaitu Juni, hasil peramalan yaitu sebanyak 1608,316 orderan. Bulan ke-19 yaitu Juli, hasil peramalan yaitu sebanyak 1609,213 orderan. Pada bulan ke-20 yaitu Agustus, hasil peramalan mencapai 1610,11 orderan. Bulan ke-21 yaitu bulan September, hasil peramalan yaitu sebanyak 1611,007 orderan. Bulan berikutnya yaitu bulan ke-22 atau Oktober, hasil peramalan sebanyak 1611,904 orderan. Dibulan ke-23 yaitu November, hasil peramalan yaitu sebanyak 1612,801 orderan. Bulan ke-24 yaitu Desember, hasil peramalan mencapai 1613,698 orderan

Co-Authors Fachrul Rozi Lubis Mahendra Brutu Mawaddah Harahap Muhammad Khoiruddin Harahap Muhammad Zulfansyuri Siambaton Peter Fernandito Putri Suci Rahmadani Ricki Eko Hasudungan Hutauruk Tommy Tommy

Title Search

Found 3 Documents Search Journal : Digital Transformation Technology (Digitech)

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 3 Documents
Search
Journal : Digital Transformation Technology (Digitech)