Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.751
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JISICOM (Journal of Information System, Infomatics and Computing) Jurnal Informatika Kaputama (JIK) Jurnal Sistem Informasi Kaputama (JSIK)
Adek Maulidya
Adek Maulidya
Computer Science & IT Control & Systems Engineering

Published : 4 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search

 1 
PENGELOMPOKKAN MAHASISWA POTENSIAL DROP OUT MENGGUNAKAN METODE CLUSTERING (STUDI KASUS : STMIK KAPUTAMA) Abdur Rahman; Langgeng Restuono; Adek Maulidya; Alex Siregar; Khairul Khairul; Rian Farta Wijaya
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.v7i1.5

Abstract

Drop out adalah keluar dari sekolah sebelum waktunya, atau sebelum lulus. Drop out demikian ini perlu dicegah,oleh karena hal demikian dipandang sebagai pemborosan bagi biaya yang sudah terlanjur dikeluarkan untuknya. Banyaknyapeserta didik yang drop out adalah indikasi rendahnya produktivitas pendidikan. Tingginya angka drop out juga bisamengganggu angka partisipasi pendidikan atau sekolah. Mahasiswa Drop Out adalah mahasiswa melebihi jangka waktu studidan atau melanggar ketentuan yang berlaku.Penggunaan Data Mining Clustering merupakan pengelompokan record, pengamatan, atau memperhatikan dalambentuk kelas objek – objek yang memiliki kemiripan yang satu dengan yang lainnya dan tidak memiliki rekord – record dalamkluster lain.Maka penulis merancang Data Mining Pengelompokan Mahasiswa Potensial Drop Out, karena sistem yang sedangberjalan pada STMIK Kaputama kurang baik. Hal ini memperlambat mengetahui data mahasiswa drop out.Dari hasil penelitian, hasil pengelompokan Group 1 dari 20 data terdapat sebanyak 5 Program Studi yaitu SI (S1),TI (S1), TI (D3), KA (D3), MI D3 yang terdapat pada STMIK Kaputama. Group 2 dari 20 data terdapat sebanyak 3 Jenis DropOut yaitu Keluar, Pindah, Cuti , Group 3 dari 20 data terdapat 5 Alasan Drop Out yaitu Tidak Mengikuti Kuliah 4 SemesterBerturut-turut, Kuliah Di Luar Kota, Terhambat Biaya, Bekerja , Sakit yang terdapat pada STMIK Kaputama.
IMPLEMENTASI GOOGLE MAPS DALAM SISTEM INFORMASI PENDATAAN LALU LINTAS BERBASIS WEB UNTUK DINAS PERHUBUNGAN KOTA BINJAI Adek Maulidya Adek Maulidya
Jurnal Sistem Informasi Kaputama (JSIK) Vol. 7 No. 2 (2023): Volume 7, Nomor 2, Juli 2023
Publisher : STMIK KAPUTAMA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59697/jsik.v7i2.103

Abstract

Traffic refers to the movement of vehicles and people within the Road Traffic Space, while the Road Traffic Space itself pertains to the infrastructure designed for the transfer of vehicles, people, and/or goods, such as roads and supporting facilities. The traffic flow on toll roads is typically dense, especially during peak hours, resulting in traffic congestion. Conversely, when toll roads are less crowded, there is a tendency for drivers to accelerate their vehicles at high speeds, leading to numerous violations of traffic regulations on toll roads. The lack of discipline among drivers contributes to traffic accidents on toll roads, as evidenced by the increasing accident data. To ensure order and discipline in traffic and prevent even higher accident rates, several measures and efforts are presented through this study, including discipline and vehicle management on toll roads, enforcement and awareness of law enforcement officers, and efforts to improve legislation and regulations.
IMPLEMENTASI GOOGLE MAPS DALAM SISTEM INFORMASI PENDATAAN LALU LINTAS BERBASIS WEB UNTUK DINAS PERHUBUNGAN KOTA BINJAI Adek Maulidya, Adek Maulidya
Jurnal Sistem Informasi Kaputama (JSIK) Vol. 7 No. 2 (2023): Volume 7, Nomor 2, Juli 2023
Publisher : STMIK KAPUTAMA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59697/jsik.v7i2.103

Abstract

Traffic refers to the movement of vehicles and people within the Road Traffic Space, while the Road Traffic Space itself pertains to the infrastructure designed for the transfer of vehicles, people, and/or goods, such as roads and supporting facilities. The traffic flow on toll roads is typically dense, especially during peak hours, resulting in traffic congestion. Conversely, when toll roads are less crowded, there is a tendency for drivers to accelerate their vehicles at high speeds, leading to numerous violations of traffic regulations on toll roads. The lack of discipline among drivers contributes to traffic accidents on toll roads, as evidenced by the increasing accident data. To ensure order and discipline in traffic and prevent even higher accident rates, several measures and efforts are presented through this study, including discipline and vehicle management on toll roads, enforcement and awareness of law enforcement officers, and efforts to improve legislation and regulations.
ANALISIS CLUSTER STUNTING DENGAN METODE K-MEANS DI KOTA BINJAI Buaton, Relita; Maulidya, Adek; Simanjuntak, Magdalena; Sinaga, Ayu Puspita Sari
Journal of Information System, Informatics and Computing Vol 9 No 1 (2025): JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing)
Publisher : Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Jayakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52362/jisicom.v9i1.1927

Abstract

Puskesmas berperan penting dalam meningkatkan kesehatan masyarakat. Analisis data kesehatan yang tepat dapat membantu dalam mengidentifikasi kelompok populasi yang membutuhkan perhatian khusus. Sumber daya manusia yang unggul dan berkualitas didasari dengan sumber daya manusia yang sehat dengan indikator tercukupinya asupan gizi sesuai dengan perkembangan usianya. Namun masalah kelaparan dan kekurangan gizi masih dihadapi oleh dunia hingga saat ini. Menurut laporan Unicef, jumlah penduduk yang menderita kekurangan gizi di dunia mencapai 767,9 juta orang pada tahun 2021. Organisasi Kesehatan Dunia (WHO) mengatakan, kekurangan gizi menjadi salah satu ancaman berbahaya bagi kesehatan penduduk dunia. Stunting juga berdampak di Indonesia, prevalensi balita yang mengalami stunting di Indonesia sebanyak 21,6% pada tahun 2022. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan data kesehatan dari Puskesmas di Binjai menggunakan algoritma K-Means untuk memahami karakteristik setiap kluster.Dilakukan studi lapangan dengan mengolah data hasil penimbangan anak, data diolah dengan menggunakan metode cluster sehingga diperoleh cluster stunting untuk wilayah Kota Binjai yakni kluster 1: mencerminkan kondisi kesehatan yang baik, dengan nilai rata-rata yang rendah pada indikator risiko gizi dan gizi buruk, kluster 2: menunjukkan kondisi yang sangat buruk, dengan nilai yang tinggi pada hampir semua indikator, mencerminkan masalah kesehatan yang serius di populasi tersebut dan kluster 3: menunjukkan kondisi moderat, dengan nilai yang berada di antara kluster 1 dan kluster 2. Hasil analisis menunjukkan bahwa terdapat tiga kluster yang berbeda, masing-masing dengan karakteristik kesehatan yang unik. Pengujian kluster dilakukan dengan menggunakan metode cluster analysis untuk memastikan validitas hasil. Temuan ini diharapkan dapat memberikan rekomendasi bagi pihak dians kesehatan dalam merancang program intervensi kesehatan yang lebih tepat sasaran dengan hasil pengujian Silhouette Score: 0.65, menunjukkan bahwa kluster yang terbentuk cukup baik. Davies-Bouldin Index: 0.3, menunjukkan pemisahan kluster yang baik. Inertia: 1500 menandakan bahwa data terdistribusi dengan baik di sekitar centroid.
Co-Authors Abdur Rahman Alex Siregar Buaton, Relita Khairul Langgeng Restuono Rian Farta Wijaya Simanjuntak, Magdalena Sinaga, Ayu Puspita Sari