Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.751
P-Index
This Author published in this journals
All Journal AI dan SPK : Jurnal Artificial Intelligent dan Sistem Penunjang Keputusan Teknik: Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer
Muhammad Riswan
Universitas Pamulang
Aerospace Engineering Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management

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

Found 2 Documents
Search

 1 
PENGUJIAN APLIKASI ABSENSI KARYAWAN BERBASIS WEB MENGGUNAKAN METODE SPIRAL PADA PT POWER STEEL MANDIRI KABUPATEN TANGERANG Muhammad Riswan
AI dan SPK : Jurnal Artificial Intelligent dan Sistem Penunjang Keputusan Vol. 1 No. 1 (2023): Jurnal AI dan SPK : Jurnal Artificial Inteligent dan Sistem Penunjang Keputusan
Publisher : CV. Shofanah Media Berkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Pengujian aplikasi absensi karyawan ini bertujuan memainkan peran penting dalam memastikan keandalan dan kinerja system pada PT. POWER STEEL MANDIRI. Dengan mengadopsi pendekatan abstrak yang dijelaskan dalam penelitian ini, pengembang dan pemilik aplikasi dapat mengidentifikasi dan memperbaiki masalah potensial sebelum aplikasi digunakan secara luas oleh karyawan perusahaan. Pengujian aplikasi absensi karyawan merupakan proses penting dalam pengembangan dan implementasi sistem yang dapat memantau kehadiran dan keaktifan karyawan di sebuah perusahaan. Dalam lingkungan bisnis modern yang serba cepat, penggunaan aplikasi absensi karyawan menjadi lebih umum sebagai alat yang efektif untuk mengelola kehadiran karyawan. Pada penelitian ini, kami menjelaskan pendekatan abstrak untuk pengujian aplikasi absensi karyawan yang dirancang untuk memverifikasi kinerja, kehandalan, dan fungsionalitas aplikasi tersebut. Pengujian aplikasi absensi karyawan melibatkan serangkaian langkah pengujian yang dirancang untuk mengidentifikasi potensi masalah atau cacat dalam sistem.
Analisa Metode Data Mining Untuk Mengelompokkan Transaksi Nasabah Prioritas Dengan Algoritma Naive Bayes Dalam Dunia Perbankan Muhammad Riswan; Endar Nirmala
Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer Vol. 6 No. 2 (2026): Juli : Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer
Publisher : Lembaga Pengembangan Kinerja Dosen

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55606/teknik.v6i2.10510

Abstract

significant increase in the volume of customer transaction data, but its utilization as a basis for strategic decision-making remains suboptimal. Priority customers are a high-value segment that requires a deep understanding of transaction patterns to support improved service quality and loyalty. This study aims to analyze the application of data mining methods using the Naive Bayes algorithm to classify priority customer transactions at PT. CIMB Niaga into Silver, Gold, Platinum, and Black categories. The research methods used include literature review, secondary data collection in the form of priority customer transaction data, including transaction frequency, transaction type, nominal amount, and balance, requirements analysis, system design, implementation, and system testing. The dataset used consists of a number of priority customer transaction data simulated to resemble real banking conditions. The results show that the Naive Bayes algorithm is capable of classifying priority customer transactions effectively and efficiently with a sufficient level of accuracy and relatively fast computation time. The developed system is able to display classification results in a structured manner and supports analysis of customer transaction behavior. The conclusion of this study indicates that applying data mining with the Naive Bayes algorithm can be a solution to support strategic decision-making, particularly in priority customer segmentation, improving service quality, and banking operational efficiency.  
Co-Authors Aries Saifudin Endar Nirmala Euis Syania Khafiffach Fahrul Aji Kurniawan faisal rasyid