Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JITK (Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Komputer) Jurnal Ekonomi, Bisnis dan Manajemen
Bani Nurhakim
STMIK IKMI CIREBON
Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Implementasi Algoritma K-Means Dalam Pengelompokan Jumlah Wisatawan Akomodasi Di Jawa Barat Neni Lusianah; Ade Irma Purnamasari; Bani Nurhakim
Jurnal Ekonomi, Bisnis dan Manajemen Vol. 2 No. 1 (2023): Maret: Jurnal Ekonomi, Bisnis dan Manajemen
Publisher : FEB Universitas Maritim Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58192/ebismen.v2i1.682

Abstract

Akomodasi merupakan orientasi sosial yang bermakna keutuhan sosial demi menjauhi serta mendamaikan kegentingan, pertikaian yang saling berkaitan. Seumpama bentuk kegiatan akomodasi yang bermanfaat mempersiapkan perlengkapan guna melengkapi keperluan. provinsi jawa barat terdapat tempat wisata yang ramai dikunjungi oleh wisatawan nusantara dan mancanegara oleh sebab itu pengunjung menggunakan fasilitas akomodasi yang tersedia di setiap daerah, wisatawan nusantara ramai menginap di villa sedangkan wisatawan mancanegara lebih memilih hotel berbintang. Penelitian ini memfokuskan bagaimana pengelompokan wisatawan daerah wisata akomodasi dan jenis wisatawan terbanyak yang ramai berkunjung menggunakan algoritma k-means, analisis ini memakai metode Knowledge Discovery in Database (KDD). Teknik pengumpulan data atau pengumpulan data bersumber dari Dinas Pariwisata dan Kebudayaan Provinsi Jawa Barat. Dengan tujuan kiranya menjadi pengetahuan untuk wisatawan serta mampu mempublikasikan wisata di media sosial dan diharapkan akan lebih meningkat jumlah wisatawan yang berkunjung dan meningkatnya pembangunan sarana dan prasarana di setiap daerah akomodas.Hasil dari penelitian ini bahwa daerah akomodasi yang ramai dikunjungi adalah Kota Bandung dengan jenis wisatawan yang datang yaitu pengunjung dalam negeri (Nusantara).
SMART ATTENDANCE TRACKING SYSTEM EMPLOYING DEEP LEARNING FOR FACE ANTI-SPOOFING PROTECTION Bani Nurhakim; Ahmad Rifai; Dian Ade Kurnia; Dadang Sudrajat; Ujang Supriatna
JITK (Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Teknologi Komputer) Vol. 10 No. 3 (2025): JITK Issue February 2025
Publisher : LPPM Nusa Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33480/jitk.v10i3.5992

Abstract

Conventional attendance systems face challenges in accuracy and efficiency, often vulnerable to spoofing and data manipulation. This study addresses these issues by developing a smart attendance system integrating Deep Learning-based facial recognition with anti-spoofing technology. The system ensures secure and reliable attendance authentication while automating and enhancing management processes. Utilizing a convolutional neural network (CNN) architecture, the system processes raw facial images directly without additional feature extraction, improving accuracy and efficiency. A novel training strategy, termed 50 Random Samples-30 Sub-epochs Count-1 Epoch, is introduced to optimize the training process. This strategy involves random sampling during each forward pass and grouping 30 passes as one epoch, enabling the use of complex CNN architectures and automatic dataset expansion. The system achieves 98.90% accuracy in identifying genuine attendance, maintaining a confidence level above 80%, significantly reducing spoofing risks and errors. This innovative solution has significant implications, particularly for educational institutions. It automates attendance tracking, minimizes manual effort, reduces errors, and supports disciplinary enforcement through accurate data. Moreover, its scalability allows for application across various environments, offering benefits to a wide range of institutions. By enhancing data accuracy and operational efficiency, this system sets a foundation for smarter, more reliable attendance management, strengthening administrative practices in education and beyond.
Co-Authors Ade Irma Purnamasari Ahmad Rifai Dadang Sudrajat Dian Ade Kurnia Neni Lusianah Ujang Supriatna