Claim Missing Document
Check
Articles

Prediksi Kelulusan Mata Kuliah Menggunakan Hybrid Fuzzy Inference System Izzah, Abidatul; Widyastuti, Ratna
Register: Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem Informasi Vol 2, No 2 (2016): July
Publisher : Information Systems - Universitas Pesantren Tinggi Darul Ulum

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26594/register.v2i2.548

Abstract

 Perguruan Tinggi merupakan salah satu institusi yang menyimpan data yang sangat informatif jika diolah secara baik. Prediksi kelulusan mahasiswa merupakan kasus di Perguruan Tinggi yang cukup banyak diteliti. Dengan mengetahui prediksi status kelulusan mahasiswa di tengah semester, dosen dapat mengantisipasi atau memberi perhatian khusus pada siswa yang diprediksi tidak lulus. Metode yang digunakan sangat bervariatif termasuk metode Fuzzy Inference System (FIS). Namun dalam implementasinya, proses pembangkitan rule fuzzy sering dilakukan secara random atau berdasarkan pemahaman pakar sehingga tidak merepresentasikan sebaran data. Oleh karena itu, dalam penelitian ini digunakan teknik Decision Tree (DT) untuk membangkitkan rule. Dari uraian tersebut, penelitian bertujuan untuk memprediksi kelulusan mata kuliah menggunakan hybrid FIS dan DT. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data nilai Posttest, Tugas, Kuis, dan UTS dari 106 mahasiswa Politeknik Kediri pengikut mata kuliah Algoritma dan Struktur Data. Penelitian ini diawali dari membangkitkan 5 rule yang selanjutnya digunakan dalam inferensi. Tahap selanjutnya adalah implementasi FIS dengan tahapan fuzzifikasi, inferensi, dan defuzzifikasi. Hasil yang diperoleh adalah akurasi, sensitivitas, dan spesifisitas  masing-masing adalah 94.33%, 96.55%, dan 84.21%.   College is an institution that holds very informative data if it mined properly. Prediction about student’s graduation is a common case that many discussed. Having the predictions of student’s graduation in the middle semester, lecturer will anticipate or give some special attention to students who would be not passed. The method used to prediction is very varied including Fuzzy Inference System (FIS). However, fuzzy rule process is often generated randomly or based on knowledge experts that not represent the data distribution. Therefore, in this study, we used a Decision Tree (DT) technique for generate the rules. So, the research aims to predict courses graduation using hybrid FIS and DT. Dataset used is the posttest score, tasks score, quizzes score, and middle test score from 106 students of the Polytechnic Kediri who took Algorithms and Data Structures. The research started by generating 5 rules by decision tree. The next is implementation of FIS that consist of fuzzification, inference, and defuzzification. The results show that the classifier give a good result in an accuracy, sensitivity, and specificity respectively was 94.33%, 96.55% and 84.21%.
OPTIMASI TEKNIK KLASIFIKASI MODIFIED K NEAREST NEIGHBOR MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA Siti Mutrofin; Abidatul Izzah; Arrie Kurniawardhani; Mukhamad Masrur
Jurnal Gamma Vol. 10 No. 1 (2014): September
Publisher : Jurnal Gamma

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

Abstract

OPTIMASI TEKNIK KLASIFIKASI MODIFIED K NEAREST NEIGHBOR MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKAOptimization Techniques Modified K Nearest Neighbor Classification Using Genetic AlgorithmSiti Mutrofin, Abidatul Izzah, Arrie Kurniawardhani, Mukhamad MasrurJurusan Sistem Informasi, Fakultas Teknik, Unipdu, Kompleks Ponpes Darul ‘Ulum Peterongan Jombang, 61481ABSTRACTOne of the tasks of data mining is classifi cation, many researchers are already conducting research on the method of classification. Classification method used is k-Nearest Neighbor (kNN). kNN has several advantages, including the training is fast, simple and easy to learn, resistant to the training data that has noise, and effectively if the large training data. Meanwhile, the lack of kNN is the value of k bias, complex computing, memory limitations, and easily fooled by irrelevant attributes. One improvement is the Modifi ed kNN kNN (MKNN), which aims to improve the accuracy of the kNN, by adding the calculation of validity.because it is considered the weight calculations contained in kNN, have problems outlier. However, MKNN also have the same disadvantages as kNN k value bias and complex computing. Based on the MKNN problems, the author intends to make improvements in terms of, optimization Genentic value k using Algorithm (GA), because GA has proven it can be used to optimize the value of k for kNN. Furthermore, the algorithm will be called GMKNN algorithm (Genetic Modifi ed k Nearest Neighbor). Evaluation level of truth results will be based on the value of accuracy, either using kNN algorithm, MKNN and GMKNN use data UCI machinelearning.Keywords : kNN , Modified kNN , Genetic Algorithm , Genetic Modified kNN, UCI Machine LearningABSTRAKSalah satu tugas dari data mining adalah klasifikasi, banyak peneliti yang sudah melakukan penelitian tentang metode klasifikasi. Metode klasifikasi yang biasa digunakan adalah k-Nearest Neighbor (kNN). kNN memiliki beberapa kelebihan, diantaranya adalah pelatihan sangat cepat, sederhana dan mudah dipelajari, tahan terhadap data pelatihan yang memiliki derau, dan efektif jika data pelatihan besar. Sedangkan, kekurangan dari kNN adalah nilai k bias, komputasi kompleks, keterbatasan memori, dan mudah tertipu dengan atribut yang tidak relevan. Salah satu perbaikan kNN adalah Modifi ed kNN (MKNN), yang bertujuan untuk meningkatkan akurasi dari kNN, dengan menambahkan perhitungan validity, karena dianggap perhitungan bobot yang terdapat pada kNN, memiliki permasalahan outlier. Namun, MKNN juga memiliki kelemahan yang sama dengan kNN yaitu nilai k bias dan komputasi yang kompleks. Berdasarkan permasalahan MKNN tersebut, penulis bermaksud untuk melakukan perbaikan dalam hal, optimasi nilai k menggunakan Genentic Algorithm (GA), karena GA sudah terbukti dapat digunakan untuk melakukan optimasi pada nilai k untukkNN. Selanjutnya algoritma tersebut akan dinamakan algoritma GMKNN (Genetic Modifi ed k Nearest Neighbor). Evaluasi tingkat kebenaran hasil akan didasarkan pada nilai akurasi, baik menggunakan algoritma kNN, MKNN maupun GMKNN menggunakan data UCI machine learning.Kata Kunci : kebijakan publik, Supiory, daerah tertinggal dan pengembangan
PENGEMBANGAN MEDIA PEMBELAJARAN PRAKTEK AKUNTANSI SEKTOR PUBLIK BERBASIS WEB MENGGUNAKAN APLIKASI AKUNTANSI SEKTOR PUBLIK (ASITORIK) Wiwiek Kusumaning Asmoro; Abidatul Izzah `
Prosiding Seminar Nasional Multidisiplin Vol 1 (2018): Volume 1 Tahun 2018
Publisher : KH. A. Wahab Hasbullah University

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

Abstract

Tujuan dari penelitian ini adalah mengembangkan suatu media pembelajaran praktek matakuliah Akuntansi Sektor Publik yang berbasis web dengan menggunakan sebuah aplikasi Akuntansi Sektor Publik yaitu ASITORIK kepada mahasiswa Program Studi Akuntansi Politeknik Kediri. Media pembelajaran berbasis web dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan basis data mySQL ini dirancang karena kebutuhan efisiensi waktu, keakuratan dalam pembuatan laporan keuangan Akuntansi Sektor Publik yang sebelumnya praktek manual digunakan dengan menggunakan lembaran kertas kerja dalam pembuatan laporan Akuntansi Sektor Publik. Metode tahapan yang dilakukan adalah (1) Menganalisis Kebutuhan Sistem Akuntansi Sektor Publik,(2)Melakukan Perancangan Aplikasi (Software Design),(3) Pembuatan Aplikasi (Software Contruction), (4)Uji Coba dan Simulasi Aplikasi pada Mahasiswa Akuntansi (Software Testing). Hasil akhir dari penelitian ini adalah sebuah software yaitu berupa aplikasi Akuntansi Sektor Publik (ASITORIK) yang dapat dengan mudah sistem membuat laporan Akuntansi Sektor Publik yaitu Laporan Realisasi Anggaran (LRA); Laporan Perubahan Saldo Anggaran Lebih (Laporan Perubahan SAL); Neraca ; Laporan Operasional (LO); Laporan Arus Kas (LAK) dan Laporan Perubahan Ekuitas (LPE). Kata kunci: Web, PHP, MySQL, ASITORIK
PENGEMBANGAN WEB COMPANY PROFILE TERINTEGRASI DENGAN API WHATSAPP (STUDI KASUS: AGEN SEMBAKO AL-BARKAH) Abidatul Izzah
INFOTECH journal Vol. 7 No. 1 (2021)
Publisher : Universitas Majalengka

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31949/infotech.v7i1.1067

Abstract

Today, in the era of Marketing 5.0, sell business using technology are highly recommended. The owner of the Al-Barkah groceries agent in Kediri-East Java is one of the entrepreneurs who use social media information technology such WhatsApp. However, the problems encountered is the limited feature of stories on WhatsApp so that it cannot optimally accommodate wider marketing to the public. Therefore, it is a needed a media that can store information on Al-Barkah products and also can be seen without a duration of time. This media is also expected to be connected with WhatsApp that has been used for marketing before. Thus, this study aims to develop a website containing business information or what is popular as a Company Profile. Furthermore, it is also integrated with WhatsApp social media. Then, system development stages start from system requirements analysis, design, implementation in programming, and system testing. The result of this research is a company profile web-based that has been tested according to the designed functional requirements.
Opinion Extraction of Public Figure Based on Sentiment Analysis from Twitter Nur Hayatin; Mustika Mentari; Abidatul Izzah
IPTEK The Journal of Engineering Vol 1, No 1 (2014)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23378557.v1i1.a434

Abstract

Twitter is a microblog that can generate an information from users such as sentiment about public figures. Sentiment analysis of public figure interpret the positive or negative response. This study aims to create system that automatically can extract the opinion about public figure based on sentiment analysis in twitter using two novel features, they are specific term and number of followers public figures lover and hater. Several step to determine the sentiment of public figure are preprocessing, weighting, classifying, and determining sentiment response. In this paper we use six public figures to be observed. This research resulting precision 99%, recall 75%, and accuracy 76,67%.
Pembuatan Katalog Online Layanan Jasa Berbasis Web sebagai Media Periklanan Penyedia Layanan Jasa Abidatul Izzah; Selvia Ferdiana Kusuma
J-Dinamika : Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol 1 No 2 (2016): Desember
Publisher : Politeknik Negeri Jember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25047/j-dinamika.v1i2.185

Abstract

eiring dengan pertumbuhan perekonomian mikro dan meningkatnya kebutuhan akan penyedia layanan jasa, akhir-akhir ini semakin banyak sekali usaha penyedia layanan jasa yang bermunculan. Namun kebanyakan usaha-usaha tersebut tidak dapat berkembang dengan pesat karena kurangnya promosi yang dilakukan. Kurangnya promosi yang dilakukan oleh penyedia layanan jasa juga membuat konsumen merasa kesulitan untuk mencari informasi tentang penyedia layanan jasa tersebut. Padahal promosi merupakan aspek penting dalam memperkenalkan maupun meningkatkan hasil penjualan sebuah produk maupun jasa. Dalam program pengabdian masyarakat ini, pengusul mengusulkan sebuah cara promosi yaitu berupa penggunaan katalog online untuk mempromosikan usaha penyedia layanan jasa. Penggunaan katalog online ini diharapkan mampu membantu memperkenalkan dan mempromosikan usaha penyedia jasa yang ada di wilayah Kediri. Katalog online ini nantinya akan memberikan informasi tentang nama usaha penyedia jasa, jasa yang ditawarkan, lokasi usaha penyedia jasa tersebut dan nomor telepon penyedia jasa. Adanya katalog online ini diharapkan tidak hanya akan membawa manfaat bagi pemilik usaha penyedia layanan jasa namun juga dapat membawa manfaat bagi konsumennya. Konsumen tidak akan lagi merasa kesulitan mencari layanan jasa yang dibutuhkan karena semua informasi terkait produk layanan jasa yang dibutuhkan sudah disediakan katalog online ini. Program pembuatan Katalog Online ini dilaksanakan dalam 5 tahap: persiapan, analisis kebutuhan, pembuatan katalog, implementasi, dan pembuatan laporan. Diharapkan katalog online ini menjadi media advertensi yang mampu menarik calon pelanggan.
Prediksi Harga Saham Menggunakan Improved Multiple Linear Regression untuk Pencegahan Data Outlier Abidatul Izzah; Ratna Widyastuti
Kinetik: Game Technology, Information System, Computer Network, Computing, Electronics, and Control Vol 2, No 3, August-2017
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (821.105 KB) | DOI: 10.22219/kinetik.v2i3.268

Abstract

Seiring berkembangnya bisnis modern, prediksi harga saham selalu mendapat perhatian khusus oleh pakar ekonomi. Prediksi nilai saham menggunakan model Multiple Linear Regression (MLR) telah terbukti memberikan nilai prediksi yang presisi dan cukup baik. Namun di sisi lain, regresi linear memiliki beberapa kelemahan terhadap data outlier. Oleh karena itu pada penelitian ini dilakukan prediksi nilai harga saham menggunakan MLR yang dibantu dengan teknik K-Means dan Moving Average (MA) untuk mengatasi pengaruh data outlier. Pengujian diawali dengan pengumpulan data dan pra-proses data. Data harga saham yang akan digunakan dalam pengujian diperoleh dari laman finance.yahoo.com dengan kategori “Jakarta Composite Index (^JKSE)”. Selanjutnya proses prediksi dilakukan dengan hybrid MLR dengan K-Means dan MA untuk mengatasi titik-titik saham yang outlier. Dari hasil yang diperoleh, dapat dilihat bahwa pendekatan paling baik ditunjukkan oleh metode MLR dan MA yakni dengan nilai MSE sebesar 15087.465, RMSE sebesar 122.831, dan MAPE sebesar 3.255.
Implementation of Google's Technology in Android Mobile App "Kediri City Fasum and Fasos Information System" Benni Agung Nugroho; Abidatul Izzah
Kinetik: Game Technology, Information System, Computer Network, Computing, Electronics, and Control Vol 3, No 1, February-2018
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1212.718 KB) | DOI: 10.22219/kinetik.v3i1.543

Abstract

There are so many public facilities (FasUm) and social facilities (FaSos) spreading all over the city. So that, many people do not know how to find and reach the location. Therefore, a mobile application becomes necessary to help solving problems in introducing and informing the location of those important facilities; thus, discovering and locating them can be simplified. This study aims to develop an android application providing information of public and social facilities. The application was built utilizing Google’s features consisting of Google Sign In, Google Places API, Google Custom Search Engine, and Google Map. The application was developed in several steps; requirement analysis, system design, implementation, and testing. The application provides information, routes, related news, and location markers of public and social facilities from the app contributor and Google Services. The developed application has been compared with Google Map application. The result shows that it provides some features which are better than the existing app. 
Pengembangan Sistem Pakar Berbasis Android untuk Menentukan Obat Generik pada Penyakit Kulit Menggunakan Metode Forward Chaining Rinanza Zulmy Alhamri; Abidatul Izzah; Kunti Eliyen
Jurnal Inovtek Polbeng Seri Informatika Vol 6, No 1 (2021)
Publisher : P3M Politeknik Negeri Bengkalis

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35314/isi.v6i1.1578

Abstract

Skin disease can be suffered by all people and ages as a common disease. In general treatment for people with skin diseases is by consulting to medical experts and asking for a medicine prescription. However, by utilizing current communication technology, sufferers are able to get good information about skin diseases. The expert system for the diagnosis of skin diseases has been done before. However, the expert system is built based on web and desktop, so it is less flexible in use, moreover in supporting self assistance for the skin disease sufferer. Therefore, this study aims to develop an Android-based expert system that can help diagnose skin diseases in humans as well as provide recommendations of generic medicine as first aid. The expert system developed by implementing the Forward Chaining (FC) method as an inference technique. This research was conducted in five phases, namely data collection, analysis system, design system, implementation, and testing. The knowledge base in this expert system includes 39 types of skin diseases, 83 symptoms, 16 types of generic drugs, 150 lines rules of skin disease diagnosis, and 39 lines recommendations of generic drug.
Kediri Karesidenan Sharia Tourism Routes Optimization using Genetic Algorithm Hendy; Agata Iwan Candra; Abidatul Izzah
TEKNOLOGI DITERAPKAN DAN JURNAL SAINS KOMPUTER Vol 4 No 2 (2021): December
Publisher : Unusa Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33086/atcsj.v4i2.2227

Abstract

Sharia tourism is a tour from nature, culture, or artificial tourism framed by Islamic values, which provides a sense of security and comfort. East Java, one of the thirteen provinces prepared by Indonesia to become a sharia tourism destination, has an excellent opportunity to be developed. One of them is Kediri Karesidenan. There are 154 destinations that can be explored and considered as sharia tourist destinations in Kediri Karesidenan. There has been no research that discusses sharia travel routes, as well as the need for government to develop sharia tourism in Indonesia, making this research very important to do. In planning the development of effective and efficient transportation routes, which reach sharia tourist destinations in Kediri Karesidenan, scientific and technological contributions are needed. A genetic algorithm is an alternative solution to searching and optimization problems. In this research, the genetic algorithm is used to determine the shortest route to reach sharia tourist destinations in five areas in Kediri Karesidenan, such as Kediri, Nganjuk, Blitar, Tulungagung, and Trenggalek. The conclusion is the length of the sharia tourism route in Kediri, Nganjuk, Blitar, Tulungagung, Trenggalek, respectively, are 249.32 km, 289.148 km 452.95 km, 341.68 km, 384.67 km. In addition, the authors used the K-means clustering algorithm to group sharia tourist destinations in Kediri Karesidenan, basic on four properties, namely: the city where the destination is located, the type of tourism, the price of admission, and the distance of the destination with the city center. It can be concluded that the best value of K is K=3, and in each resulting cluster, the authors apply the genetic algorithm to determine the shortest sharia tourism route.