Garuda - Garba Rujukan Digital

Data Mining di Bidang Pendidikan untuk Analisa Prediksi Kinerja Mahasiswa dengan Komparasi 2 Model Klasifikasi pada STMIK Jabar Galih Galih
Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Aplikasi Vol 2, No 1 (2019): Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Aplikasi
Publisher : Program Studi Teknik Informatika Universitas Pamulang

Until now many universities that helped the government in accelerating improving the quality of education so the creation of a competitive environment.. The abundance of data contained in the College can be put to good use in accordance with the needs and processed into useful information so as to find out the relationship between the attributes of the data in it can be on the analysis and expected output in the form of student performance has related to the period of study i.e. can be categorized into appropriate or too late in the anticipated period of study. Data mining can be used for educational institutions or institutions and often called as Educational Data Mining (EDM). In the study carried out using two models of Naive Bayes Classifier i.e. algorithms and C 4.5. as for the value of the best accuracy in the Naive Bayes Classifier algorithm model (NBC) was 86.83% with ratio 80% training data, whereas in model algorithm C 4.5 was 88.10% with 90% training data ratio. Application of EDM and expected to be maximized and developed so that it can contribute to and progress in the world of education especially in data mining.

Perbandingan Model NBC, SVM, dan C4.5 dalam Mengukur Kinerja Karyawan Berprestasi Pasca Pandemi Covid-19 Galih Galih; Mindit Eriyadi
Jurnal Informatika Vol 9, No 2 (2022): Oktober 2022
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/inf.v9i2.13772

Pengklasifikasian penilaian kinerja karyawan merupakan salah satu cara meningkatkan mutu pekerja. Penilaian kinerja karyawan sangat penting dalam menentukan karyawan yang baik dalam suatu perusahaan. Proses penilaian kinerja karyawan hanya dinilai secara manual tanpa adanya suatu aplikasi atau sistem. Algoritma yang diterapkan untuk kinerja karyawan memanfaatkan algoritma Naïve Bayes Classifier karena mengacu pada penelitian yang telah dilakukan sebelumnya, terdapat beberapa temuan penelitian. Dengan menggunakan 310 data karyawan yang dibagi menjadi 5 kelompok yaitu Kinerja Sangat Tinggi, Kinerja Tinggi, Kinerja Sesuai Standar, Kinerja rendah dan Kinerja Tidak Efektif, pengujian ini menggunakan tools RapidMiner versi 7.2.0 model algoritma Naïve Bayes Classifier menghasilkan tingkat akurasi 84.52%, algoritma C4.5 menghasilkan tingkat akurasi 74.19% dan sedangkan menggunakan algoritma Support Vector Machine menghasilkan tingkat akurasi 56.13%. Jika menggunakan tools WEKA versi 3.8.0 Model algoritma Naïve Bayes Classifier menghasilkan tingkat akurasi 81.93%, algoritma C4.5 menghasilkan tingkat akurasi 75.80% dan sedangkan menggunakan algoritma Support Vector Machine menghasilkan tingkat akurasi 60.32%. Classifying employee performance appraisals is one way to improve the quality of workers. Employee performance appraisal is very important in determining good employees in a company. The process of appraisal of employee performance is only assessed manually in the absence of an application or system. The algorithm applied to employee performance utilizes the Naïve Bayes Classifier algorithm because it refers to previous research, there are several research findings. Using 310 employee data divided into 5 groups, namely Very High Performance, High Performance, Standard Performance, Low Performance and Ineffective Performance, this test uses the RapidMiner tool version 7.2.0 naïve Bayes Classifier algorithm model resulting in an accuracy rate of 84.52%, the C4.5 algorithm produces an accuracy rate of 74.19% and while using the Support Vector Machine algorithm produces an accuracy rate of 56.13%. If using the WEKA tools version 3.8.0 The Naïve Bayes Classifier algorithm model produces an accuracy rate of 81.93%, the C4.5 algorithm produces an accuracy rate of 75.80% and while using the Support Vector Machine algorithm produces an accuracy rate of 60.32%.

Perbandingan Model NBC, SVM, dan C4.5 dalam Mengukur Kinerja Karyawan Berprestasi Pasca Pandemi Covid-19 Galih Galih; Mindit Eriyadi
Jurnal Informatika Vol 9, No 2 (2022): Oktober 2022
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/inf.v9i2.13772

Pengklasifikasian penilaian kinerja karyawan merupakan salah satu cara meningkatkan mutu pekerja. Penilaian kinerja karyawan sangat penting dalam menentukan karyawan yang baik dalam suatu perusahaan. Proses penilaian kinerja karyawan hanya dinilai secara manual tanpa adanya suatu aplikasi atau sistem. Algoritma yang diterapkan untuk kinerja karyawan memanfaatkan algoritma Naïve Bayes Classifier karena mengacu pada penelitian yang telah dilakukan sebelumnya, terdapat beberapa temuan penelitian. Dengan menggunakan 310 data karyawan yang dibagi menjadi 5 kelompok yaitu Kinerja Sangat Tinggi, Kinerja Tinggi, Kinerja Sesuai Standar, Kinerja rendah dan Kinerja Tidak Efektif, pengujian ini menggunakan tools RapidMiner versi 7.2.0 model algoritma Naïve Bayes Classifier menghasilkan tingkat akurasi 84.52%, algoritma C4.5 menghasilkan tingkat akurasi 74.19% dan sedangkan menggunakan algoritma Support Vector Machine menghasilkan tingkat akurasi 56.13%. Jika menggunakan tools WEKA versi 3.8.0 Model algoritma Naïve Bayes Classifier menghasilkan tingkat akurasi 81.93%, algoritma C4.5 menghasilkan tingkat akurasi 75.80% dan sedangkan menggunakan algoritma Support Vector Machine menghasilkan tingkat akurasi 60.32%. Classifying employee performance appraisals is one way to improve the quality of workers. Employee performance appraisal is very important in determining good employees in a company. The process of appraisal of employee performance is only assessed manually in the absence of an application or system. The algorithm applied to employee performance utilizes the Naïve Bayes Classifier algorithm because it refers to previous research, there are several research findings. Using 310 employee data divided into 5 groups, namely Very High Performance, High Performance, Standard Performance, Low Performance and Ineffective Performance, this test uses the RapidMiner tool version 7.2.0 naïve Bayes Classifier algorithm model resulting in an accuracy rate of 84.52%, the C4.5 algorithm produces an accuracy rate of 74.19% and while using the Support Vector Machine algorithm produces an accuracy rate of 56.13%. If using the WEKA tools version 3.8.0 The Naïve Bayes Classifier algorithm model produces an accuracy rate of 81.93%, the C4.5 algorithm produces an accuracy rate of 75.80% and while using the Support Vector Machine algorithm produces an accuracy rate of 60.32%.

Educational Data Mining (EDM) Prediction of Student Study Period with Naïve Bayes Classifier and C4.5 Algorithm Comparison Galih
Journal of Systems Engineering and Information Technology (JOSEIT) Vol 1 No 2 (2022): September 2022
Publisher : Ikatan Ahli Informatika Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29207/joseit.v1i2.4942

Until now, many colleges are running to improve the quality of education to create a competitive environment. The wealth of data contained in the college can be put to good use according to the needs and processed into useful information to find out the relationship between the attributes of the data contained in it for analysis and the expected result in the form study achievements are related to study time, i.e. in adequate or late in the probable study period can be classified. Data mining, which refers to the analysis of data in the field of educational institutions, is also known as educational data mining (EDM). In the study conducted using two models of Naive Bayes Classifier i.e. Algorithms and C 4.5. The value of best accuracy in the Naive Bayes Classifier (NBC) algorithm model was 86.83% with a ratio of 80% training data, while in the model algorithm C 4.5 was 88.10% with a ratio of 90% training data. The application of EDM is expected to be maximized and developed so that it can contribute to the world of education and advance, especially in the field of data mining.

RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI PENYIMPANAN DATA HISTORIS PENGGUNAAN ALAT UKUR BERBASIS WEBSITE MENGGUNAKAN MODEL WATERFALL DI LABORATORIUM TRANSMISI TELKOM TEST HOUSE Galih Galih; Angelarah Natalia; Fahmi Naufal Ridwan
PENDIDIKAN SAINS DAN TEKNOLOGI Vol 10 No 3 (2023)
Publisher : STKIP PGRI Situbondo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47668/edusaintek.v10i3.892

This research aims to design and build a website-based information system for storing historical data on the use of measuring instruments in the Telkom Test House PT Telkom Indonesia transmission laboratory using the waterfall model. This system will make it easier for users to access and store data on the use of measuring instruments. The data collection method was carried out through observation and interviews with transmission laboratory personnel at the Telkom Test House. Furthermore, data analysis is carried out to design and build the right system according to user needs. This information system was built using the PHP programming language with a MySQL database and designed to be easy to use and access through the website. The result of this research is a website-based information system that can be used to store historical data on the use of measuring instruments in the Telkom Test House transmission laboratory with features that make it easy for users such as login, account registration, and searching and processing data on the use of measuring instruments. It is hoped that this information system can help the Telkom Test House transmission laboratory in facilitating the process of managing historical data on the use of measuring instruments.

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SISWA BERPRESTASI BERBASIS WEB DENGAN METODE AHP (ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS) Galih Galih; Wandi Wandi; Herdy Herlambang
PENDIDIKAN SAINS DAN TEKNOLOGI Vol 11 No 1 (2024)
Publisher : STKIP PGRI Situbondo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47668/edusaintek.v11i1.946

Pendidikan Sekolah Dasar (SD) adalah lembaga pendidikan yang menyelengarakan pendidikan anak yang ditempuh selama 6 tahun mulai dari umur 7 tahun hingga 13 tahun, yang biasanya dimulai setelah tamat dari Taman Kanak Kanak (TK) atau Paud. SD Negeri 1 Tanjungsari Sumedang ini adalah suatu lembaga pendidikan yang masih menggunakan sistem manual dalam pengolahan data nilai siswa seperti dalam bentuk file file word atau excel yang terkadang menimbulkan beberpa masalah seperti halnya kurang efektif dalam pengolahanya, memakai waktu yang cukup lama ketika dibutuhkan dan rentanya kehilangan data nilai tersebut. Maka untuk itu penulis mencoba merancang Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Siswa Berprestasi Berbasis Web Dengan Metode Ahp dan dengan bahasa pemograman html. Sehingga dengan adanya sistem pendukung ini akan meningkatkan kualitas sekolah dalam melakukan pengolahan data nilai siswa yang akan sangat dibutuhkan menjelang ujian sekolah tiba, dan dapat mengefektifkan kinerja dan mengefisienkan waktu terhadap wali kelas dan guru dalam pencarian siswa yang berprestasi yang ada di SD Negeri 1 Tanjungsari ini sehingga memudahkan dalam pencarian kandidat jika ingin mengikuti kegiatan perlombaan tingkat SD.

Perancangan Sistem Customer Relationship Management (CRM) Berbasis Website di PT Aguna Amreta Ardaya Galih; Alivia, Nisa; Sandi Apriandi
TEMATIK Vol 10 No 1 (2023): Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) - Juni 2023
Publisher : LPPM POLITEKNIK LP3I BANDUNG

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.38204/tematik.v10i1.1328

PT Aguna Amreta Ardaya merupakan salah satu perusahaan penyedia layanan internet di Kabupaten Sumedang yang mengalami masalah dalam pengelolaan manajemen hubungan dengan pelanggan. Saat ini, sistem manajemen yang digunakan masih bersifat manual dan belum mencakup seluruh kebutuhan perusahaan, sehingga menyebabkan terjadinya beberapa masalah. Karena itu, dalam penelitian ini dilakukan perancangan sistem CRM berbasis website dengan menggunakan metode pengembangan sistem waterfall yang bertujuan untuk menghasilkan sebuah sistem manajemen baru yang dapat membantu PT Aguna Amreta Ardaya dalam meningkatkan hubungan dengan pelanggan, mempertahankan pelanggan, dan mendorong pertumbuhan penjualan perusahaan. Dengan adanya aplikasi ini, sistem manajemen perusahaan akan lebih terstruktur dan pengelolaan data pelanggan akan lebih terorganisir sehingga perusahaan dapat lebih mudah mengakses data yang dibutuhkan. Sistem CRM ini juga mengelola data keluhan pelanggan dan permintaan instalasi internet yang masuk, sehingga dapat langsung diproses oleh para teknisi. Hal ini dapat mempercepat waktu pengerjaan, dan dapat meningkatkan kepuasan para pelanggan karena respon cepat yang diberikan.

Upaya Peningkatan Ekonomi Kelompok Wanita Tani (KWT) Melalui Umkm Citrék Di Desa Gunungmanik Galih Galih; Zulkarnain Pila; Fitri Asri Andini; Anisa Yuniarti; Andrian Rohmat; Resky Aulia Hazaq
JURPIKAT (Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat) Vol 5 No 1 (2024)
Publisher : Politeknik Piksi Ganesha Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37339/jurpikat.v5i1.1467

Salah satu permasalahan yang ada di masyarakat dusun cikondang Desa Gunungmanik, Sumedang. Program yang diterapkan di dusun Cikondang adalah Upaya Peningkatan Ekonomi Kelompok Wanita Tani (KWT) melalui UMKM Citrék yang bertujuan membantu kelompok wanita tani meningkatkan kesejahteraan melalui peningkatan penjualan. Metode dalam kegiatan program kerja ini menggunakan cara demonstrasi cara dan metode ceramah. Demonstrasi cara dalam bentuk pelatihan, yakni praktek perhitungan analisa pembiayaan bisnis Citrék, serta pembuatan logo Citrék sampai pada pengemasan (packaging) dan pemasarannya. Lalu digunakan Metode ceramah (penyuluhan) untuk membantu dalam menghasilkan bahan baku yang baik, serta membantu dalam pendaftaran logo dan izin usaha. Hasil pengabdian berupa citrek aneka rasa yang telah dikemas plastik berlabel. Melalui bantuan mahasiswa KKN, UMKM Citrék telah mampu dibuka saluran pemasaran kepada beberapa warung, dan pembuatan akun penjualan di aplikasi shopee.

ANALISIS USER INTERFACE (UI) DAN USER EXPERIENCE (UX) PADA WEBSITE COFFEE SUFI MENGGUNAKAN METODE HEURISTIC EVALUATION Galih, Galih; Muhammad, Aang; Imadudin, Imadudin
PENDIDIKAN SAINS DAN TEKNOLOGI Vol 11 No 2 (2024)
Publisher : STKIP PGRI Situbondo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47668/edusaintek.v11i2.1069

Coffee Sufi is a business that focuses on selling coffee, which already has a website as a medium for transactions and promotions, therefore a website must be able to attract the attention of potential customers. To support website design, it is necessary to have periodic developments. Based on research by distributing questionnaires answered by 60 respondents who were taken randomly, namely: the need for improvements to the ordering page through the website by adding several functions such as choosing payment methods, adding order cancellations, ordering history, besides that some argue that in terms of website appearance it requires updating the user interface both in terms of page content composition, icons on the website, in order to produce a good user experience. There are many ways or methods that can be used to evaluate the usability of the user interface and user experience of the website. One of them is the Heuristic Evaluation method. Heuristic Evaluation method is a method that examines the ease of use (usability) and helps find or identify problems that exist in the interface or user interface of a software (Nielsen, 1994).

PELATIHAN IMMERSIVE GAMES BERBASIS ROBLOX DENGAN PENDEKATAN DESIGN THINKING UNTUK PELAJAR SE-JAWA BARAT Prana, Irvan Satrya; Galih, Galih; Suryadi, Suryadi; Suryadi, Andi
JURNAL SIPISSANGNGI: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol 4, No 3 (2024): Sipissangngi Volume 4, Nomor 3, September 2024
Publisher : Lembaga Penelitan dan Pengabdian Masyarakat, Universitas Al Asyariah Mandar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35329/jurnal.v4i3.5770

Pada beberapa tahun terakhir ini istilah immersive game menjadi perhatian khusus pada pada dunia teknologi dan media sosial, salahsatu nya adalah metaverse. Dalam hal ini metaverse merepresentasikan dunia virtual dimana penggunanya dapat saling berinteraksi, berkolaborasi dan membuat konten bersama di dalamnya. alasan inilah menjadi dasar untuk dapat dimanfaatkan pada beberapa Sekolah yang biasanya mengalami kendala untuk mendapatkan pengalaman pembelajaran interaktif. Kemudian immersive game dapat disajikan sebagai platform untuk memperluas jangkauan promosi Sekolah dimana masih terdapat beberapa Sekolah yang melakukan promosi di masyarakat masih menggunakan cara konvensional. Atas dasar inilah digagas pelatihan pembuatan immersive games berbasis roblox dengan pendekatan design thinking dimana dapat melibatkan pemahaman yang lebih mendalam tentang permasalahan yang dihadapi oleh peserta pelatihan secara kreatif dan inovatif untuk menemukan berbagai ide solusi.

Title

Found 14 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 14 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 14 Documents
Search