Pandu Wicaksono
Universitas Islam Negeri Sumatera Utara

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

Found 2 Documents
Search

PERANCANGAN SISTEM INFORMASI PENDAFTARAN TANAH SISTEMATIS LENGKAP BERBASIS WEBSITE DI KANTOR PERTANAHAN KOTA MEDAN Muhammad Ihsan Nugraha; Muhammad Alwi Baihaqi; Pandu Wicaksono; Aidil Halim Lubis
Technologia : Jurnal Ilmiah Vol 14, No 2 (2023): Technologia (April)
Publisher : Universitas Islam Kalimantan Muhammad Arsyad Al Banjari

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31602/tji.v14i2.9782

Abstract

Proses sertifikasi yang panjang memaksa pemerintah untuk fokus meluncurkan program prioritas nasional bernama Pendaftaran Tanah Sistem Lengkap (PTSL). Program ini diprioritaskan agar masyarakat yang belum memiliki sertifikat tanah dapat mendaftarkan tanahnya dengan mudah, aman dan cepat. Sertifikat tanah dianggap penting dikarenakan merupakan salah satu bukti hak atas tanah dan dapat menghindari segala sengketa ataupun perseteruan antar masyarakat. Namun nyatanya program ini dinilai masih belum efektif dan efisien dikarenakan proses pendaftaran serta pendataannya masih bersifat manual. Selain itu informasi terkait program ini juga belum tentu didengar oleh seluruh masyarakat. Maka dari itu dibutuhkan sarana informasi yang memadai yang mampu memberikan informasi sepenuhnya terkait PTSL.  Dengan memanfaatkan kemajuan teknologi, segala permasalahan tersebut dapat diatasi. Penelitian ini dilakukan untuk membuat sebuah sistem informasi PTSL berbasis website. Dalam proses perancangannya menggunakan metode perancangan sistem waterfall yang terdiri dari tahapan analisis sistem, perancangan sistem, implementasi sistem, pengujian sistem dan operation and maintenance. Hasil penelitian ini berupa website sistem informasi PTSL yang telah dirancang sedemikian rupa.
APPLICATION OF SUPPORT VECTOR MACHINE ALGORITHM FOR STUDENTS' FINAL ASSIGNMENT STRESS CLASSIFICATION Pandu Wicaksono; Sriani Sriani
JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer) Vol 7 No 2 (2024)
Publisher : Program Studi Teknik Informatika Universitas Khairun

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33387/jiko.v7i2.8618

Abstract

In the context of higher education, the final assignment represents the last step in a student's academic journey, a period where students are particularly susceptible to stress. Implementing machine learning techniques, such as the Support Vector Machine (SVM) method, presents a promising approach for early classification of students' stress levels and offers tailored stress management recommendations. This study adopts a quantitative research approach, aimed at classifying student stress levels using the SVM algorithm known for its high prediction accuracy. The research methodology encompasses stages like data collection, preprocessing, classification, results analysis, and accuracy evaluation. In this research, 80% of the dataset is allocated for training, while the remaining 20% is reserved for testing. The study finds that the most effective SVM kernel function is the Radial Basis Function (RBF) with a γ parameter value of 1, which, when applied using RapidMiner, achieves an accuracy of 93.33%. This research is anticipated to make a significant contribution to the development of early stress detection systems for students and offer valuable insights into leveraging machine learning technology for mental health applications. The findings demonstrate that the SVM method with the RBF kernel provides highly accurate classification results, making it a useful tool for effectively identifying student stress level