Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
10.351
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Techno.Com: Jurnal Teknologi Informasi Jurnal Teknologi dan Manajemen Informatika Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer International Journal of Advances in Intelligent Informatics E-Dimas: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat International Journal of Artificial Intelligence Research Knowledge Engineering and Data Science JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA JPM (Jurnal Pemberdayaan Masyarakat) International Journal of Computing and Informatics (IJCANDI) JITK (Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Komputer) ILKOM Jurnal Ilmiah Prosiding SAKTI (Seminar Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi) EDUMATIC: Jurnal Pendidikan Informatika Journal Cerita: Creative Education of Research in Information Technology and Artificial Informatics Indonesian Journal of Data and Science Innovation in Research of Informatics (INNOVATICS) Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) Journal of Applied Data Sciences Jurnal Minfo Polgan (JMP) Buletin Sistem Informasi dan Teknologi Islam Ilmu Komputer untuk Masyarakat Bulletin of Culinary Art and Hospitality Jurnal Inovasi Teknologi dan Edukasi Teknik NERO (Networking Engineering Research Operation) Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT The Indonesian Journal of Computer Science CSRID Linier: Literatur Informatika dan Komputer
Purnawansyah Purnawansyah
Universitas Muslim Indonesia
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Mathematics Social Sciences Other

Published : 99 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 99 Documents
Search

 6   7   8   9   10 
K-Means and K-Medoid in Clustering Analysis of Network Congestion Level Darwis, Herdianti; Purnawansyah, Purnawansyah; Umalekhoa, Alfi Syahrin; Adnan, Adam; Salim, Yulita; Umar, Fitriyani; Raja, Roesman Ridwan; Fajar AR, Muh. Aqil
ILKOM Jurnal Ilmiah Vol 17, No 3 (2025)
Publisher : Prodi Teknik Informatika FIK Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/ilkom.v17i3.2083.323-335

Abstract

This research investigates the application of clustering techniques to network congestion data at Universitas Muslim Indonesia, employing a hybrid metric approach based on packet loss and delay. The study utilized two algorithms, K-Means and K-Medoid, applied in a semi-supervised scenario to group 255,147 network data points into 3, 4, and 5 clusters, considering 10 principal variables. During the pre-processing phase, data cleansing was conducted to address missing values, followed by normalization to standardize the scale of numerical variables, thereby preparing the data for the clustering process. Model validation was performed using four cluster evaluation methods: Gap Statistic, Davies-Bouldin Index, and Elbow Method. The evaluation results indicate that both algorithms were capable of forming valid and reliable clusters. However, the K-Means algorithm demonstrated superior performance compared to K-Medoid, particularly when utilizing three Quality of Service variables: throughput, packet loss, and delay. In this configuration, K-Means yielded more stable clusters, a clearer separation between clusters, and a more structured visualization. Consequently, K-Means is considered more optimal for classifying network congestion levels and presents an effective approach for network data segmentation
Development of academic information system using webassembly technology Lokapitasari Belluano, Poetri Lestari; Purnawansyah, Purnawansyah; Saiman, La; Panggabean, Benny Leonard Enrico
ILKOM Jurnal Ilmiah Vol 13, No 2 (2021)
Publisher : Prodi Teknik Informatika FIK Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/ilkom.v13i2.806.125-133

Abstract

The Academic Information System (in Indonesian often abbreviated as SIAKAD) is a system developed to manage student data that aims at facilitating online academic administration activities. It aims to provide academic information services in the form of web applications, where teachers can independently create student academic reports to synchronize data into the DAPODIK system, a primary education data system, and develop academic information systems using web assembly according to user experience (UX) and developer experience (DX). The research method consists of field studies and literature related to web assembly, primary education data (DAPODIK), and the Academic Information System (SIAKAD). This information system and database were built using the Convention Over Configuration paradigm. The design phase used a prototyping model to graphically represent the system workflow and used an experimental research approach. Moreover, the study used an integrated modeling language (UML), and a Database Management System using PostgreSQL, and alpha testing for model testing. The Client Application was built using the C# programming language for users to generate student academic reports every semester. Processing data transactions using web assembly took less time than the traditional web, which was less than 300 milliseconds.
Performa Klasifikasi K-NN dan Cross Validation pada Data Pasien Pengidap Penyakit Jantung Azis, Huzain; Purnawansyah, Purnawansyah; Fattah, Farniwati; Putri, Inggrianti Pratiwi
ILKOM Jurnal Ilmiah Vol 12, No 2 (2020)
Publisher : Prodi Teknik Informatika FIK Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/ilkom.v12i2.507.81-86

Abstract

Globally, the number one cause of death each year is cardiovascular disease. Cardiovascular disease is a disease caused by impaired function of the heart and blood vessels, such as coronary heart disease, heart failure or heart failure, hypertension and stroke. The purpose of this study was to measure the performance of accuracy, precision, recall and f-measure of the K-NN and Crossvalidation methods on a dataset of cardiovascular patients. The dataset used was 1000 records consisting of 11 attributes (age, gender, height, etc.) cardiovascular and non cardiovascular patient data, the dataset was obtained from the UCI Machine Learning Repository managed by the Hungarian Institute of Cardiology Budapest: Andras Janosi, MD, University Hospital, Zurich, Switzerland. The steps taken are: dividing the simulation ratio of the dataset to 20:80, 50:50 and 80:20, applying crossvalidation (k-fold = 10) and classification using the K-NN method (k = 2 to K = 900). The research results from the simulation of the dataset ratio 50:50 obtained an accuracy value of 82%, 82% precision, 82% recall and 80% f-measure at a value of K = 13, then the research results from the simulation of the dataset ratio 20:80 obtained an accuracy value of 87%, 87% precision, 97% recall and 92% f-measure at the value of K = 3, and the results of research from the simulation of the dataset ratio 80:20 obtained an accuracy value of 91%, 92% precision, 60% recall and 72% f-measure at the value K = 5.
Aplikasi Penentuan Jenis Part Of Speech Menggunakan Metode N-Gram dan String Matching Nurzaenab, Nurzaenab; Purnawansyah, Purnawansyah
ILKOM Jurnal Ilmiah Vol 8, No 2 (2016)
Publisher : Prodi Teknik Informatika FIK Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/ilkom.v8i2.57.132-136

Abstract

Bahasa Inggris merupakan bahasa ibu dalam skala internasional sebagai alat komunikasi antar negara. Bahasa Inggris memiliki aturan baik dalam hal pengucapan dan penulisan disebut Grammar yang membentuk pola-pola. Pola-pola tersebut tersusun oleh setiap kata yang memiliki bentuk-bentuk tersendiri yang disebut Parts Of Speech. Bentuk dalam Parts Of Speech terbagi dalam delapan bentuk yaitu Noun (kata benda), Pronoun (kata ganti), Verb (kata kerja), Adjective (kata sifat), Adverb (kata keterangan), Preposition (kata depan), Conjuction (kata penghubung), Interjection (kata seru). Tingkat ingatan manusia tentu berbeda-beda. Ingatan untuk membedakan kata-kata dan pembentukan pola kalimat dalam part of speech. Setiap kata akan ditentukan jenis part of speech-nya, tergantung dari inputan user. Sedangkan pola kalimat akan di tentukan sesuai inputan user berdasarkan part of speech-nya. Perancangan dilakukan menggunakan metode uni-gram dan String Matching (Knuth Morris Pratt).
The development of Web-based information system using quick UDP internet connection Lokapitasari Belluano, Poetri Lestari; Enrico Panggabean, Benny Leonard; Purnawansyah, Purnawansyah; Kasmira, Kasmira
ILKOM Jurnal Ilmiah Vol 14, No 3 (2022)
Publisher : Prodi Teknik Informatika FIK Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/ilkom.v14i3.1134.314-322

Abstract

The Academic Information System (xSIA) is built to its users to manage Study Program modules, including student academic grades. xSIA applying the Moodle Learning Management System (LMS) was developed by implementing Quick UDP Internet Connection (QUIC) technology with the HTTP/3 protocol which can demonstrate protocol transaction speed performance. The design of information systems and databases employs the Convention Over Configuration paradigm. The Prototyping Model is used to graphically represent the workflow of the system with an experimental research design. System modeling utilizes Unified Modeling Language (UML) tools, Data Base Management System (DBMS) using PostgreSQL, and UDP ports as a means of data communication. The implementation of Quick UDP Internet Connection (QUIC) on the xSIA moodle LMS is effective for real-time communications that do not require conditions to open, maintain, or terminate connections as in streaming video conference. It is also optimal because the UDP data is transferred individually and checked for its integrity upon arrival. When a video streaming transaction last 02:36 seconds with a file size of 4.1mb, there is a significant difference of 100.98ms in the waiting time to first byte (ttfb).
Implementasi Sistem Layanan Mandiri untuk Efisiensi Administrasi Desa Biji Nangka Kabupaten Sinjai Purnawansyah; Rahma Puspitasari; Abdul Rachman Manga'; Herdianti Darwis; Sitti Nurhalimah
Jurnal Pemberdayaan Masyarakat Vol 11 No 1 (2026): Mei
Publisher : Direktorat Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat (DPPM)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21067/jpm.v11i1.13200

Abstract

This community service program aims to improve administrative efficiency in Biji Nangka Village, which previously used manual processes and was prone to delays, inconsistencies, and the risk of archive loss. This activity implemented a website-based self-service system and provided training to village officials on the use of key features such as digital letter management, automatic numbering, and electronic archive storage. A total of 17 participants participated in the training and all successfully operated the system. Evaluation results showed that the time to create letters was reduced from 10–15 minutes to 3–5 minutes. Furthermore, the results of the pre-test and post-test comparison showed a 9.412% increase in participant understanding, indicating the effectiveness of the training in improving the digital competence of village officials. Overall, this program has had a positive impact on improving the quality of administrative services and supporting the realization of digital-based village governance.
Penerapan Algoritma Support Vector Machine untuk Klasifikasi Stunting pada Balita di Kabupaten Enrekang Andi Widya Mufila Gaffar; Andi Muhammad Halis; Purnawansyah; Sitti Rahmah Jabir
Jurnal Minfo Polgan Vol. 13 No. 1 (2024): Artikel Penelitian
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/jmp.v13i1.13620

Abstract

Stunting adalah salah satu bentuk gizi yang kurang yang ditandai dengan tinggi badan berdasarkan umur dan diukur dengan standar deviasi referensi WHO yang dapat dilihat pada Indikator TB/U (tinggi badan dengan usia). Salah satu kabupaten dengan jumlah penduduk stunting terbanyak di provinsi Sulawesi Selatan adalah Kabupaten Enrekang. Metode yang digunakan pada penelitian ini yaitu klasifikasi stunting menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) dengan kernel polynomial yang bertujuan untuk mengelompokkan data anak balita di bawah 60 bulan apakah mengalami stunting atau tidak (normal). Klasifikasi Stunting pada balita memiliki signifikansi penting karena menjadi landasan untuk merancang program pencegahan Stunting. Untuk menilai performa dan cara kerja model Support Vector Machine pada data anak balita di Kabupaten Enrekang, digunakan metode pengujian cross validation. Selain itu, hasil prediksi model dibandingkan dengan fakta aktual menggunakan confusion matrix. Pada pengujian dengan 10 K-Fold Cross Validation menggunakan Support Vector Machine menunjukkan hasil dengan nilai tertinggi berada pada fold ke-4 dengan tingkat accuracy 99.13% precision 99.13% recall 99.13% f1-score 99.13%. sedangkan nilai terendah berada pada fold ke-0 dengan tingkat accuracy 95.63% precision 95.74% recall 95.63% f1-score 95.51%. Untuk rata-rata dari pengujian fold menunjukkan hasil accuracy 96.98% precision 96.99% recall 96.98% f1-score 96.94%. Sedangkan untuk hasil dari Confusion Matrix dengan nilai accuracy sebanyak 98% secara total.
Perancangan Aplikasi Mobile Untuk Manajemen Penyewaan Perlengkapan Pendakian (Studi Kasus Lentera Outdoor Rent) Zulkifli Zulkifli; Purnawansyah Purnawansyah; Nia Kurniati
LINIER: Literatur Informatika dan Komputer Vol 3, No 2 (2026)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/linier.v3i2.3647

Abstract

Lentera Outdoor Rent adalah usaha penyewaan perlengkapan pendakian yang masih menggunakan cara manual dalam operasionalnya. Proses peminjaman dilakukan dengan pelanggan datang langsung, memilih barang, lalu data transaksi dicatat menggunakan nota tulis tangan manual. Perhitungan denda untuk keterlambatan dan kerusakan barang dilakukan berdasarkan penelitian subjektif oleh pemilik usaha, tanpa dasar sistem yang terstruktur. Cara ini rentan menyebabkan kesalahan dalam pencatatan, perhitungan denda, dan pengelolaan stok barang. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sebuah aplikasi mobile untuk manajemen penyewaan yang dapat mempermudah pencatatan transaksi secara digital, mengelola stok barang secara real-time, menghitung denda keterlambatan dan kerusakan barang, serta mencetak struk melalui printer thermal. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah Waterfall, yang mencakup tahap analisis kebutuhan, desain sistem, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Aplikasi dirancang dengan antarmuka sederhana yang mudah digunakan (user-friendly), sehingga memudahkan operator rental dalam penggunaan sehari-hari. Adapun hasil perancangan dari penelitian ini adalah bahwa penerapan aplikasi mobile ini akan meningkatkan efisiensi dan akurasi pencatatan transaksi, pengelolaan denda, dan manajemen stok barang. Simulasi pengujian fungsional menunjukkan bahwa sistem mampu berjalan sesuai dengan kebutuhan pengguna. Kesimpulannya, perancangan aplikasi ini berpotensi menjadi solusi efektif dalam membantu digitalisasi proses penyewaan perlengkapan outdoor, khususnya di skala usaha mikro seperti Lentera Outdoor Rent
Penerapan Business Intelligence Untuk Analisis Penjualan Dan Perilaku Konsumen Kuliner Lokal di Sulawesi Selatan Dengan Algoritma Apriori Desy Indri Luthfia Andy; Purnawansyah Purnawansyah; St. Hajrah Mansyur
LINIER: Literatur Informatika dan Komputer Vol 3, No 2 (2026)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/linier.v3i2.3642

Abstract

Industri kuliner di Sulawesi Selatan terus mengalami pertumbuhan yang signifikan, didorong oleh meningkatnya permintaan dan ekspektasi konsumen. Dalam upaya untuk tetap kompetitif, pelaku bisnis di industri ini membutuhkan pendekatan yang lebih efektif untuk menganalisis data penjualan dan perilaku konsumen. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan Business Intelligence dengan menggunakan algoritma Apriori guna mengidentifikasi pola penjualan dan perilaku konsumen dalam segmentasi pasar kuliner lokal di Sulawesi Selatan. Algoritma Apriori dipilih karena kemampuannya dalam menemukan frequent itemsets dan menghasilkan association rules yang dapat mengungkap keterkaitan antar produk yang sering dibeli secara bersamaan. Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif dengan data yang diperoleh dari transaksi penjualan sejumlah bisnis kuliner di Sulawesi Selatan. Data tersebut melalui proses preprocessing sebelum dianalisis dengan algoritma Apriori. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan yang lebih mendalam mengenai pola pembelian konsumen, tren penjualan, serta preferensi produk di industri kuliner lokal. Selain itu, hasil analisis ini dapat membantu pelaku bisnis dalam mengambil keputusan strategis yang berbasis data, seperti mengoptimalkan persediaan produk, merancang promosi yang lebih efektif, dan meningkatkan kepuasan pelanggan. Dengan mengintegrasikan analisis data ke dalam strategi bisnis, penelitian ini berkontribusi dalam mendorong inovasi serta meningkatkan daya saing pelaku bisnis kuliner di Sulawesi Selatan
Perbandingan Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor dalam Klasifikasi Polaritas Tweet pada Cross-Domain #MakanBergiziGratis dan #Danantara Ahmad Fadly; Purnawansyah Purnawansyah; Herdianti Darwis
LINIER: Literatur Informatika dan Komputer Vol 3, No 2 (2026)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/linier.v3i2.3632

Abstract

Media sosial seperti Twitter (X) menghasilkan data opini publik dalam jumlah besar yang dapat dimanfaatkan untuk analisis sentimen. Namun, perbedaan konteks antar topik atau hashtag sering menyebabkan terjadinya domain shift yang dapat menurunkan performa model klasifikasi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis performa algoritma Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbors (KNN) dalam skenario cross-domain menggunakan dua representasi fitur, yaitu TF-IDF dan FastText. Dataset diperoleh dari hashtag #MakanBergiziGratis sebagai domain sumber dan #Danantara sebagai domain target. Metode yang digunakan meliputi preprocessing teks, ekstraksi fitur, pemodelan, serta evaluasi menggunakan accuracy, precision, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kedua model memiliki performa tinggi pada internal test dengan accuracy sebesar 0.94. Namun, pada pengujian lintas domain, Naïve Bayes dengan TF-IDF menunjukkan performa yang lebih stabil dengan accuracy sebesar 0.75, sedangkan KNN dengan FastText mengalami penurunan signifikan, terutama pada kelas negatif dengan nilai F1-score sebesar 0.00. Temuan ini menunjukkan bahwa pemilihan algoritma dan representasi fitur sangat mempengaruhi kemampuan generalisasi model dalam menghadapi domain shift
Co-Authors - Nurhikma A. Nurjulianty Abd. Rasyid Syamsuri Achmad Fanany Onnilita Gaffar Achmad Fanany Onnilita Gaffar Adela Regita Azzahra Adela Regita Azzahra Adnan, Adam Agung R Ahmad Fadly Aji P. Wibawa Aji Prasetya Wibawa Alfitriana Riska Alfitriana Riska Alfiyyah, Nurul Alisma, Alisma Andi Muhammad Adnan Rusdy Andi Muhammad Halis Andi Muhammad Naufal Andri Rajsya Anisatul Humairah Arfah, Jumrayanti Arrosied, Harun Arvina Yudithia Sompie Astuti, Wistiani Atussaliha, Nur Almar' Aulia Rezky Rahmadani Darmawati Awang Harsa Kridalaksana Awangga, Narendra Azwan Triyadi Backar, Sunarti Passura Basri, Haerunnisa Benny Leonard Enrico P Benny Leonard Enrico Panggabean Bustam, Faida Daeng Darmawati, Aulia Rezky Rahmadani Desi Anggreani Desy Indri Luthfia Andy Dewi Widyawati Dian Dian Dolly Indra Dwiyanto, Felix Andika Eka Arman Enrico Panggabean, Benny Leonard Erick Irawadi Alwi, Erick Irawadi Fahmi Fahmi Fajar AR, Muh. Aqil Faradibah, Amaliah Farniwati Fattah Fatimah Syarifuddin Fattah, Farniwati Fattah, St. Fajriah Fery Setyo Aji Fifi Febrianti Usman Firman Akbar Fitriyani Umar Gaffar, Achmad Fanany Onnlita Gaffar, Andi Widya Mufila Harlinda L Harlinda Lahuddin Hasihi, Cholisah Erman Hasnidar S. Hasrah Wahyuni Haviluddin Haviluddin Herawati Herawati Herman Herman Huzain Azis Ifan Wahyudi Irawati Irawati Irawati Irawati Iriani Indah Saputri Jumrayanti Arfah Kasmira Kasmira Kasmira, Kasmira Kotot Tri Hartanto Kurniati, Nia La Saiman Lilis Hayati lilis nurhayati Listyan Nur Saida Lokapitasari Belluano, Poetri Lestari Lukman Syafie Lutfi Budi Ilmawan, Lutfi Budi Lutfi Budiman Ilmuwan M. Imam Maulana M. Takdir Mahfuddin Mukmin Malani, Rheo Manga, Abdul Rachman Mardiyyah Hasnawi Ming Foey Teng Ming Foey Teng, Ming Foey Muh Alim Abdi Muh. Fadhil Attariq Hasril Muh. Rifqi Zulkifli Muhammad Arfah Asis Muhammad Arfah Iswaniah Muhammad Hardiansyah Hairi Muhammad Ikhsan Supriyadi Muhammad Nur Firdaus Muhammad Yushar Mattola Munaf, Adryan Dwiprawira Munawir Nasir Hamzah Nafalski, Andrew Nia Kurniati Nirmala Nirmala, Nirmala Nirwana, Nirwana Nugroho, Basuki Rahmat Nur Afra Dimitri Pratiwi Nur Ainun Zulkarnain Nur Almar' Atussaliha Nur Rahmah NURZAENAB NURZAENAB NURZAENAB, NURZAENAB Panggabean, Benny Leonard Enrico Purba, Muren Fiatra Denata Putri Regina Prayoga Putri, Inggrianti Pratiwi Rahma Puspitasari Rahma Puspitasari Rahmadani Rahmadani Raja, Roesman Ridwan Ramdan Sastra Ramdan Sastra Ramdaniah Ramdaniah Rayner Alfred Rayner Alfred Resky Anugrah Rezky Anugrah Saiman, La Salim, Yulita Saly, Intan Novita Samir, Mutmainnah Sastra, Ramdan Setyadi, Hario Jati Siti Rahmi Kelilauw Sitti Nurhalimah Sitti Rahmah Jabir St. Hajrah Mansyur Sugiarti, Sugiarti Sulfikar Sulfikar Sunarti Passura Backar Syafie, Lukman Syamsiar, Syamsiar Tasrif Hasanuddin Triyanna Widiyaningtyas Triyanna Widyaningtyas, Triyanna Umalekhoa, Alfi Syahrin Umar, Fitriyani Usman, Fifi Febrianti Wahyuni Wahyuni Wd. Shaqina Rafa Naura Widyawati, Dewi Wistiani Astuti Wistiani Astuti Wong, Kelvin Wulan Purnama Sari Yudha Islami Sulistya Yulita Salim Yusrandi Yusrandi Zahif Safyin Saleh Zahirah, Dinna Zulkifli Zulkifli