Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
3.776
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Techno.Com: Jurnal Teknologi Informasi JUITA : Jurnal Informatika Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan JAIS (Journal of Applied Intelligent System) Sinkron : Jurnal dan Penelitian Teknik Informatika Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) KOPERTIP: Jurnal Ilmiah Manajemen Informatika dan Komputer Jurnal ICT : Information Communication & Technology Infotekmesin Journal of Innovation Information Technology and Application (JINITA) Brahmana : Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan JOINT (Journal of Information Technology Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) Informatics and Digital Expert (INDEX) Jurnal Puan Indonesia Tedc Prosiding Seminar Nasional Hasil-hasil Penelitian dan Pengabdian Pada Masyarakat Journal of Informatics and Electronics Engineering Journal Of Artificial Intelligence And Software Engineering Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT Scientific Journal of Informatics Journal of New Trends in Sciences
Sugianto, Castaka Agus
Politeknik TEDC Bandung
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Physics Public Health Social Sciences Transportation Veterinary

Published : 44 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search
Journal : Tedc

 1 
APLIKASI MOBILE PENCARIAN JALUR ANGKUTAN UMUM DI KOTA CIMAHI BERBASIS ANDROID Lela Kesmasari; Castaka Agus Sugianto
Jurnal TEDC Vol 10 No 1 (2016): Jurnal TEDC
Publisher : UPPM Politeknik TEDC Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (297.962 KB)

Abstract

Kelebihan-kelebihan yang dimiliki handphoneandroid menyebabkan banyak masyarakat beralih menggunakanhandphoneandroid. Permasalahan yang timbul adalah perkembangan teknologi yang semakin meningkatdengan segala kebutuhan tertentu maka harus diimbangi juga dengan dukungan aplikasi yang mampumemenuhi kebutuhan manusia, sehingga lebih mudah dan lebih efisien. Kota Cimahi merupakan daerahpenyangga bagi kota Bandung yang berjarak 12 km di sebelah barat. Adapun turis yang mengunjungi kotaCimahi serta mahasiswa yang merantau untuk melanjutkan pendidikannya di Cimahi. Sebagian besarmahasiswa bepergian menggunakan angkutan umum. Kota Cimahi juga merupakan markas dari 31 kesatuantentara dan polisi. Sebagian besar para tentara tidak diperkenankan membawa kendaraan bermotor, makamereka harus menggunakan angkutan umum yang berada di kota Cimahi. Serta dikarenakan banyaknyamasyarakat kota Cimahi yang tidak mengetahui jalur angkutan umum, dan sering kalinya penumpang kelirumenaiki angkutan umum yang menyebabkan penumpang tersesat. Atas dasar inilah maka penulis inginmembuat suatu aplikasi android tentang angkutan umum dengan harapan agar dapat membantu setiappenduduk kota Cimahi yang menyukai berkendara dengan angkuatan umum agar dapat mengetahui angkutanmana yang harus ditumpangi untuk sampai ke tujuan. Pembuatan aplikasi android ini dirancang menggunakansoftware Eclipse Java Indigo (Open Source).Dan untuk mempermudah dalam tahap perancangan digunakanUse Case Diagram dan Diagram Activity.Kata kunci : tarik Android, Angkutan Umum, Eclipse Java Indigo
ANALISIS KOMPARASI MACHINE LEARNING PADA DATA SPAM SMS Tri Herdiawan Apandi; Castaka Agus Sugianto
Jurnal TEDC Vol 12 No 1 (2018): Jurnal TEDC
Publisher : UPPM Politeknik TEDC Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (835.083 KB)

Abstract

Spam SMS adalah pesan yang tidak berguna bagi penerima dan sering kali menjadi penyalahgunaan oleh pihak yang tidak bertanggung jawab. Menhindari penyalahgunaan itu perlu dilakukan penyaringan spam SMS, tetapi perlu algoritma penyaringan data spam SMS. Dengan menggunakan Machine Learning penyaringan itu menjadi mudah, contoh dari Machine Learning yang popular adalah SVM dan Naïve Bayes. SVM dan Naïve Bayes dapat digunakan untuk penyaringan data spam SMS, tetapi machine learning mana yang menjadi terakurat dan memiliki nilai presisi yang baik. Untuk melihat komparasi antar kedua algoritma tersebut maka dilakukan cara pengolahan data spam SMS dengan cara mengumpulkan data SMS tertebih dahulu kemudian data SMS tersebut diberi label manual lalu dilakukan proses akromin, stop words dan pembobotan. Setelah dilakukan pembobotan maka akan dilakukan proses training oleh SVM dan Naïve Bayes. Proses training dilakukan untuk mendapatkan model yang akan diuji untuk menbandingkan machine leaning pada data Spam SMS. Setelah dilakukan pengujian dengan membuat 12 model data, maka didapat SVM memiliki nilai presisi yang lebih baik dari pada Naïve Bayes yaitu 94.98%. Naïve Bayes memiliki tingkat akurasi yang baik dengan rata-rata 92.22%. Kata Kunci: SVM, naïve bayes, spam SMS, n-grams
PENERAPAN TEKNIK DATA MINING UNTUK MENENTUKAN HASIL SELEKSI MASUK SMAN 1 GIBEBER UNTUK SISWA BARU MENGGUNAKAN DECISION TREE Castaka Agus Sugianto
Jurnal TEDC Vol 9 No 1 (2015): Jurnal TEDC
Publisher : UPPM Politeknik TEDC Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (415.66 KB)

Abstract

Pada proses penentuan hasil seleksi siswa di SMA Negeri 1 Cibeber dilakukan dengan memperhatikanaturan-aturan tertentu sehingga siswa dapat dengan mudah memperoleh informasi hasil dari seleksi mereka.Penulis mencoba menggali pola dari sebuah data penerimaan siswa baru dengan metode klasifikasi untukmembantu pengambilan keputusan dari seorang pimpinan supaya kebijakan lebih proaktif dan benar. Objekpenelitian merupakan daftar siswa yang mendaftar ke SMA Negeri 1 Cibeber tahun 2011 dan tahun 2012. Ujiyang dilakukan menggunakan 3 (tiga) jenis Algoritma, yaitu Alogaritma C4.5 (Decsion Tree), Naive Bayes danNaural Network, yang menunjukan hasil sebagai berikut : Pengujian dengan menggunakan Algoritma C4.5(Decisian Tree), adalah Accuracy 99.05%, Precisian 96.33%, pengujian dengan Algoritma Naive Bayes,Accuracy 90.62%, Precision unknawn, sedangkan pengujiandengan Al goritma NeuraI Network, Accuracy95.02%, Precision 7 3.10%. Memperhatikan penentukan prediksi tingkat akurasi hasil seleksi siswa yangmasuk di SMA Negeri 1 Cibeber yang dilakukan bahwa Algoritma C4.5 memperoleh tingkat akurasi yangcukup tinggi yaitu mencapai sebesar 99.05%, Sehingga tingkat akurasi seleksi masuk SMA Negeri 1 Cibeberdari penyeleksian nilai yang disajikan dalam pengelompokan matia pelajaran dalam Ujian Nasional merupakanmetode yang tepat untuk digunakan dalam memprediksi seleksi masuk siswa ke SMA Negeri 1 Cibeber.Kata kunci : Data Mining, Decision Tree, C4.5, Naive Bayes, Neural Network.
Co-Authors Aditia Gusman Aldy Noer Tjahyo Apnena, Riri Damayanti Ayu Hendrati Rahayu Candra Irawan Christy Atika Sari Dadan Saepul Ramdan Dahlan Dahlan Dini Rohmayani Dini Rohmayani Eko Hari Rachmawanto Faishal Fachruddin Febianto, Aldi Kristiawan Fitrah, La Ode Muhammad Fredricka, Jhoanne Hidayah, Hamimah Nur Iqna Aulia Iskandar, Rachmat Juniardi, Trianda Kosasih, Heldi Akbar Lela Kesmasari Maulana, Firdi Rizky Melani Nur Astita Mohamed Doheir Nadya Selvi Pujiyanita Nafea, Mohammed Mansoor Nia Ekawati, Nia Pebriana, Sela Perdana, Rangga Satria Pujiyanita, Nadya Selvi Rahmawan, Septiadi Ramdan, Dadan Saepul Riyan Riyan Rizqy Dimas Monica Rohmayani, Dini Safira, Rifa Sari, Putri Nurlaela Shandy Tresnawati Sukmawati, Dini Syams, Fawwaz Muhammad Syifa Fauzia Tahir Tahir, Syifa Fauzia Tati Ernawati Tresnawati, Shandy Tri Herdiawan Apandi Tri Pratiwi Olivia Riska Bokings Wanaziana, Keny Kirana Zulkipli ., Zulkipli Zundi, Teguh Muhammad