Garuda - Garba Rujukan Digital

p-Index From 2021 - 2026

3.194

P-Index

This Author published in this journals

All Journal EXPERT: Jurnal Manajemen Sistem Informasi dan Teknologi Journal of Information Technology and Computer Science (JOINTECS) INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Jurnal Informatika Kaputama (JIK) Buana Ilmu Buana Information Technology and Computer Sciences (BIT and CS) JURNAL PENDIDIKAN, SAINS DAN TEKNOLOGI Infotek : Jurnal Informatika dan Teknologi Jurnal Tika Dirgamaya: Jurnal Manajemen dan Sistem Informasi Abdimas Jurnal Komtekinfo Jurnal Buana Pengabdian Innovative: Journal Of Social Science Research JIM: Jurnal Ilmiah Mahasiswa Pendidikan Sejarah INTERNAL (Information System Journal) CSRID

Tukino

Universitas Buana Perjuangan Karawang

Author-ID : 5670920

Religion Humanities Automotive Engineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Medicine & Pharmacology Public Health Social Sciences Other

Published : 23 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

1 2 3

Implementasi Algoritma K-Means dalam Analisis Klasterisasi Penyebaran Penyakit Hiv/Aids Tita Puspita Sari; April Lia Hananto; Elfina Novalia; Tukino Tukino; Shofa Shofia Hilabi
Infotek: Jurnal Informatika dan Teknologi Vol. 6 No. 1 (2023): Infotek : Jurnal Informatika dan Teknologi
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Hamzanwadi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29408/jit.v6i1.7423

The most crucial component of everyone's life is their health, especially for young people, health problems that often arise in the younger generation are promiscuity or free sex. HIV/AIDS cases were reported in the last 30 years, from 1992 to 2022 as many as 2,052 were infected with HIV/AIDS. Dozens of them are students and college students. This study's objective was to cluster the total cases of HIV/AIDS based on sub-districts in Karawang district. Seeing which areas need more attention in dealing with cases of HIV/AIDS transmission and the areas with the highest cases can serve as a manual for choosing the highest areas and these areas can be the main focus. The approach adopted for this study is data mining. To solve the existing problems, the authors use the K-Means algorithm using 4 clusters to find out which sub-district groups have very high, high, medium and low numbers of HIV/AIDS cases by calcualating the centroid/mean of the cluster data. The results of the study contained 4 clusters as follows: cluster 0 with low criteria earned 73%, cluster 1 with very high criteria earned 3%, cluster 2 with medium criteria earned 7%, and cluster 3 with high criteria earned 17%.

Analisis Sentimen, Text Mining Penerapan Analisis Sentimen Dan Naive Bayes Terhadap Opini Penggunaan Kendaraan Listrik Di Twitter Adittia Agustian; Tukino; Fitria Nurapriani
Jurnal Tika Vol 7 No 3 (2022): Jurnal Teknik Informatika Aceh
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Almuslim Bireuen - Aceh

Twitter is the most popular social media today. Can find out various Twitter responses that fall into the positive, neutral, or negative categories. Technological advances at this time are so rapid that vehicles will provide fuel for electric power or are called electric vehicles. Indonesia has become a country that encourages acceleration in the use of electric vehicles, according to the Minister of State-Owned Enterprises circular letter. The advancement of electric-powered vehicles is an innovation and technology that will continue to develop and transform. With the presence of the electric vehicle, the Indonesian government will serve as an important guest vehicle at the G20 Summit activities in Bali, Indonesia. The purpose of this study is to determine the public's response to electric vehicles which are currently widely used among the people of Indonesia. To find out the public response, sentiment analysis is needed through the responses of Twitter users. By generating positive, neutral, or negative categories. Based on the results of the classification of sentiment analysis on the support of electric vehicles. Data collection uses the Twitter API as an open source that can retrieve Twitter user responses, then the data cleaning process is carried out, converting Indonesian to English, then tested using the Naïve Bayes algorithm, and visualizing twitter data using python. Based on the classification results, public response to electric vehicles is more positive with 82% precision and 44% recall. By having 80% data accuracy through the Naive Bayes confusion matrix through the text mining process, python text blob, and word cloud as the relationship between words and twitter text

Klasifikasi Hasil Penjualan Minuman Ringan Pada Koperasi Berdasarkan Jenis Barang Menggunakan Algoritma K-Means Clustering Awaljan Situmorang; Tukino Tukino; Elfina Novalia; Sandi Ahmad
Jurnal Tika Vol 7 No 3 (2022): Jurnal Teknik Informatika Aceh
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Almuslim Bireuen - Aceh

The joint cooperative store is one of the efforts given by the joint cooperative management to increase cooperative income by calculating profits every year and distributing them to cooperative members in the form of money, commonly known as SHU or the remaining results of operations. However, there are still shortcomings in the implementation of cooperative sales management, one of which is the sale of soft drinks. There are still errors in determining the high and low volume of beverage sales. This research will help cooperative managers to categorize beverage sales data so that customer demand for soft drinks can be fulfilled properly. The data collected from January 2020 to September 2022 is the sale of 11,945 drinks from 15 soft drinks at the Koperasi Bersama store. This research aims to group the sales recapitulation results into a cluster using a data mining approach using the K-Means clustering algorithm. Grouping sales data according to its characteristics. The results of this study indicate that 1 soft drink is included in cluster 0 which is classified as high sales volume, while 14 soft drinks are included in cluster 1 which is classified as low sales volume.

Klasterisasi Data Jamaah Umrah pada Tanurmutmainah Tour Menggunakan Algoritma K-Means Muhamad Djaka Permana; April Lia Hananto; Elfina Novalia; Baenil Huda; Tukino Paryono
Jurnal KomtekInfo Vol. 10 No. 1 (2023): Komtekinfo
Publisher : Universitas Putra Indonesia YPTK Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35134/komtekinfo.v10i1.332

Wisata religi khususnya umroh dan haji semakin diminati oleh masyarakat saat sekarang ini. Tanurmutmainah Tour merupakan salah satu agen travel yang bergerak dibidang jasa wisata relegi untuk memberikan layanan umroh dan haji. Fakta yang terjadi bahwa Tanurmutmainah Tour memiliki banyak data jamaah yang berbeda-beda, sehingga permasalahan yang dihadapi dalam hal ini adalah sulitnya menemukan pengetahuan seputar strategi yang dibutuhkan dalam pengembangan. Berdasarkan permasalahan tersebut maka, penelitian ini bertujuan untuk menggali pengetahuan yang tersembunyi dari data jemaah umroh dan haji dengan menggunakan algoritma K-Mean Cluster. Algoritma tersebut digunakan untuk melakukan pengelompokan data guna melihat minat calon jemaah umroh dan haji dalam memilih paket yang telah disediakan. Pengelompokan tersebut akan menyajikan kategori C1 (Sangat Diminati), C2 (Diminati) dan C3 (Kurang Diminati). Proses kluster nantinya akan menguji sejumlah 27 dataset penelitian calon jemaah umroh haji yang tercatat didatabase sistem Tanurmutmainah Tour. Berdasarkan proses kinerja algoritma K-Means, bahwa hasil proses kluster menghasilkan 38% kelompok sangat diminati dengan paket kamar Quad, 34% kelompok diminati dengan paket kamar Triple, dan 28% kelompok kurang diminati untuk paket kamar Double. Hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa kinerja algoritma K-Means telah sesuai untuk melakukan proses klusterisasi kategori paket yang akan dipilih bagi calon jemaah umroh dan haji Tanurmutmainah Tour. Dengan hasil tersebut maka kontribusi penelitian mampu memberikan informasi baru kepada pihak pengelola Tanurmutmainah dalam strategi pelayanan kepada calon jemaah umroh dan haji.

Analisis Sentimen Calon Presiden 2024 Menggunakan Algoritma SVM Pada Media Sosial Twitter Aprilia Putri Nardilasari; April Lia Hananto; Shofa Shofia Hilabi; Tukino Tukino; Bayu Priyatna
JOINTECS (Journal of Information Technology and Computer Science) Vol 8, No 1 (2023)
Publisher : Universitas Widyagama Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31328/jointecs.v8i1.4265

Analisis Sentimen banyak digunakan pemangku kepentingan dalam menilai sentimen terhadap suatu objek. Pada penelitan ini objek yang akan diambil yaitu analisis sentimen terhadap tokoh politik calon presiden 2024 yang sedang marak diperbincangkan oleh warganet, khususnya di twitter. Adapun permasalahan yang diangkat yaitu mengenai ukuran kinerja suatu algoritma dalam melakukan klasifikasi sentimen, beberapa algoritma kerap memiliki tingkat akurasi yang rendah. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan performance measure dari penelitian sebelumnya dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes yang memiliki tingkat akurasi cukup rendah, dan pada penelitian ini digunakan algoritma SVM. Penelitian ini mengambil data Twitter yang berhubungan terhadap calon presiden untuk melihat opini masyarakat kepada setiap calon presiden. Data yang diambil yaitu data twitter dengan kata kunci Ganjar, Anies, Prabowo sebanyak 8.959 data yang diambil pada tanggal 17-25 Oktober 2022. Hasil dari pengujian mendapatkan kesimpulan algoritma SVM mempunyai performance measure atau akurasi cukup tinggi dibandingkan dengan algoritma Naïve Bayes pada penelitian sebelumnya hanya sebesar 73, 86% sementara algoritma SVM mendapat nilai rata-rata accuracy mencapai 98,61% yaitu dataset Ganjar Pranowo, lalu precision 98,81%, recall 99,79%. Dan untuk proporsi sentimen menunjukan sentimen positif yang diperoleh Ganjar lebih tinggi daripada calon presiden lainnya yaitu 55%, Prabowo 30% dan Anies 15%, Sementara sentimen negatif Anies lebih tinggi 89% daripada Ganjar 8% dan Prabowo 3%.

ALGORITMA C4.5 DALAM MENGUKUR TINGKAT PENGETAHUAN SISWA TERHADAP PELAJARAN BAHASA INGGRIS Witulas Ambang Cahyati; Shofa Shofia Hilabi; Agustia Hananto; Tukino Tukino
Jurnal Informatika Kaputama (JIK) Vol 7 No 1 (2023): Volume 7, Nomor 1, Januari 2023
Publisher : STMIK KAPUTAMA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59697/jik.v7i1.11

This study aims to categorize the level of students' knowledge of English lessons. To understand the lesson, the teaching and learning process is certainly very important for a student. Achievement of student knowledge is the main function of the existence of an educator. The large number of vocabulary that often sounds foreign to the ear makes it difficult for students to solve English questions because it is difficult to translate. The data source was obtained from students of class VII (seven) at SMP N 03 West Karawang who filled out an English knowledge questionnaire. The C4.5 algorithm is the classification method that is used, and is assisted by the RapidMiner application. The attributes used are student learning methods, learning tools, teacher teaching methods and student interest and student ambition. The results obtained from this study, the value of gain and entropy attributes obtained 23 English knowledge decision rules where the understanding status totaled 12 rules, the status did not understand totaled 11 rules. The accuracy resulting from classification modeling using the C4.5 Algorithm from RapidMiner is 78.12%. The application of the Algorithm C4.5 classification method can be implemented in order to provide new information related to the concept of students' knowledge of English lessons.

Perbaikan Proses Bisnis Menggunakan Metode Business Process Improvement (Studi Kasus: Keuangan Pada UMKM Telor Asin UPB) Kamila Berkah*; April Lia Hananto; Tukino Tukino
JIM: Jurnal Ilmiah Mahasiswa Pendidikan Sejarah Vol 8, No 4 (2023): Agustus, Social Religious, History of low, Social Econmic and Humanities
Publisher : Universitas Syiah Kuala

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24815/jimps.v8i4.26968

Proses Penelitian yang di lakukan saat ini memiliki tujuan untuk melakukan perbaikan pada proses bisnis pada bagian keuangan UMKM UPB “Usaha Purna Bakti” Proses bisnis belum di jelaskan dengan baik, dan permaslaahan terpenting yang terjadi yaitu cara pencatatan keuangan Umkm UPB ini masih menggunakan proses manual yaitu dengan menggunakan pentatan menggunakan buku tulis, yang di mana dapat beresiko yang sangat besar, baik itu kekeliruan penulisan, sealain itu pun memakan waktu yang cukup lama. Proses bisnis akan dimodelkan dengan menggunakan metode Business Process Modelling and Notation (BPNM). Digunakan untuk mengetahui masalah yang terjadi pada setiap aktifitas, proses bisnis yang di lakukan dengan menggunakan metode Business Process Improvement (BPI). Hasil dari penelitian ini berupa sebuah proses bisnis yang di usulkan yang dapat dipakai sebagai acuan dapat dilakukan sebuah perubahan proses kerja dari yang manual menjadi proses terkomputerisasi.

Komparasi Metode Klasifikasi Data Mining Algoritma C4.5 Dan Naïve Bayes Untuk Pemilihan Penggunaan Jenis KB Di Bidan Swasta H.Enok Hayati Novia Cahya Utami; April lia Hananto; Tukino Tukino; Shofa Shofiah Hilabi
Innovative: Journal Of Social Science Research Vol. 3 No. 1 (2023): Innovative: Journal Of Social Science Research
Publisher : Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/innovative.v3i1.3516

Jumlah penduduk yang semakin banyak mengharuskan pemerintah untuk mengurangi ledakan penduduk, salah satunya dengan program Keluarga Berencana(KB). Dalam program keluarga Berencana sering terjadi kesalahan dalam memilih alat kontrasepsi. Penggunaan kontrasepsi merupakan hal yang penting, mengingat dapat menurunkan laju pertumbuhan. Penggunaan jenis KB yang tepat untuk para wanita merupakan permasalahan klasifikasi. Dalam penelitian ini diambil data mengenai klasifikasi penggunaan kontrasepsi di bidan swasta H Enok Hayati yang melayani beberapa jenis KB yaitu seperti KB suntik , KB pil , IUD (Intrauterine Device) dan Implan. Penelitian ini menggunakan metode klasifikasi data mining Algoritma C4.5 dan Naïve Bayes kemudian dilakukan perbandingan kedua metode. Pengolahan dua metode tersebut menggunakan confusion matrix dan kappa. Hasil penelitian ini menghasilkan akurasi algoritma C4.5 sebesar 89.55% dan kappa 0.851 sedangkan tingkat akurasi Naïve Bayes sebesar 34.85% dan kappa 0.016. Sehingga algoritma C4.5 merupakan metode yang lebih baik dalam pengklasifikasian data akseptor KB pada Bidan Swasta HJ Enok Hatiyah dibandingkan dengan metode algoritma Naïve Bayes"

Clustering User Sentiment Transportasi Online Gojek Dan Grab Dengan Metode K-Means Dyno Syaiful Annam; Agustia Hananto; Fitria Nurapriani; Tukino Tukino
Jurnal Tika Vol 8 No 2 (2023): Jurnal Teknik Informatika Aceh
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Almuslim Bireuen - Aceh

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51179/tika.v8i2.2165

As an online transportation service, people often discuss it by sharing their opinions through various social media platforms, one of which is Google Play reviews. The opinions given by the public regarding online transportation services are diverse. Users provide reviews about the application, and naturally, users will choose an application with good reviews. However, monitoring the opinions of the general public is not easy, given the large volume of data to be processed. Therefore, the researcher aims to obtain accurate and precise information from user reviews of Gojek and Grab using clustering techniques, specifically the K-means method, using the RapidMiner application. The results of the testing of both applications can be summarized as follows: Gojek and Grab receive reviews that are not significantly different, although Grab's reviews are slightly better. The classification using the K-Means method offers a solution to the issue of sentiment analysis in user reviews of online transportation applications.

Sistem Informasi Geografis Pariwisata Gunung Berbasis Android Di Karawang Fizra Firdaus Nillan; Tukino Tukino; Fitria Nurapriani; Agustia Hananto
Innovative: Journal Of Social Science Research Vol. 3 No. 4 (2023): Innovative: Journal Of Social Science Research
Publisher : Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/innovative.v3i4.4505

"Karawang terkenal bukan hanya karena sektor industri dan produksi padi, tetapi juga karena keindahan destinasi pariwisatanya dan warisan seni serta budayanya yang kaya. Di kota ini, yang terletak di Jawa, terdapat banyak keajaiban alam seperti air terjun, pantai, dan pegunungan. Selain itu, terdapat berbagai tujuan wisata alam yang menarik. Potensi pariwisata di wilayah ini dapat mempromosikan kekayaan lokal dan memberikan dorongan ekonomi pada tingkat lokal. Meskipun ada banyak tempat wisata yang tersedia, sebagian besar belum terungkap karena kurangnya akses informasi, terutama dalam hal objek wisata pegunungan di Karawang. Di era digital seperti saat ini, informasi seharusnya mudah ditemukan melalui berbagai media, baik itu media cetak maupun media elektronik. Terlebih lagi, kemajuan teknologi saat ini, terutama dalam bentuk ponsel pintar seperti smartphone, telah membuat masyarakat sangat bergantung pada teknologi ini karena kenyamanan penggunaannya. Smartphone, yang menjalankan sistem operasi Android yang bersifat open-source, memungkinkan pengguna untuk berkontribusi dalam pengembangan dan perluasan aplikasi serta perangkat lunaknya. Untuk mengatasi masalah kurangnya informasi tersebut, sebuah aplikasi Sistem Informasi Geografis (SIG) telah dikembangkan. Aplikasi ini dengan mudah dan aman dapat menyediakan informasi kepada masyarakat umum tentang destinasi wisata pegunungan, manfaat pendakian, perkiraan cuaca, serta faktor keamanan, sesuai dengan temuan dari penelitian ini. Dengan adanya aplikasi ini, para wisatawan dapat memperoleh informasi tentang destinasi wisata pegunungan di Karawang secara cepat, sederhana, dan efisien".

Co-Authors ., Widiyawati Aditia Agustian Adittia Agustian Agneresa Agneresa Ammar Sufyan April Lia Hananto Aprilia Putri Nardilasari Aurel Adhitya Anwar Awaljan Situmorang Baenil Huda Danny Manongga Daryanto Herdiana Dyno Syaiful Annam Faqih Pratama Muthi Fitria Nurapriani Fitria Nurapriani Fizra Firdaus Nillan Gunawan Gunawan Hananto, Agustia Insan Kamaludin Arifin Irpan Hilmi Kamila Berkah* Muhamad Djaka Permana Muhamad Rizky Arfani Muhammad Hatami Muhammad Khaerudin Novalia, Elfina Novia Cahya Utami Priyatna, Bayu Riandi Nandaputra Ruliansyah Ruliansyah Saepul Aripiyanto Saepul Aripiyanto Sandi Ahmad Seia Piantara Shofa Shofia Hilabi Shofa Shofiah Hilabi Siti Masruroh Sutarto Sutarto Tatuhey, Emy Lenora Tita Puspita Sari Witulas Ambang Cahyati Wresti Andriani

Title

Found 23 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 23 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 23 Documents
Search