Claim Missing Document
Check
Articles

Found 8 Documents
Search

Enhancing Unbalanced Data Classification with Cross-Validation and Extreme Gradient Boosting: A Comprehensive Analysis muhammad riki atsauri; herman mawengkang; syahril efendi
JOURNAL OF INFORMATICS AND TELECOMMUNICATION ENGINEERING Vol. 7 No. 1 (2023): Issues July 2023
Publisher : Universitas Medan Area

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31289/jite.v7i1.8690

Abstract

As a novel and efficient ensemble learning algorithm, XGBoost has been widely applied due to its multiple advantages, but its classification effect in cases of data imbalance is often not ideal. Aiming at this problem, efforts were made to optimize XGBoost and the Cross Validation algorithm. The main idea is to combine cross validation and XGBoost on unbalanced data for data processing, and then get the final model based on XGBoost through training. At the same time, optimal parameters are searched and adjusted automatically through optimization algorithms to realize more accurate classification predictions. In the testing phase, the area under the curve (AUC) is used as an evaluation indicator to compare and analyze the classification performance of various sampling methods and algorithm models. The results of the model analysis using AUC are expected to verify the feasibility and effectiveness of the proposed algorithm.
Design of a PLN Distribution Transformer Monitoring Tool Using Arduino and an Internet-Based MLX90614 Sensor Hasnita, Ulfa; Atsauri, Muhammad Riki
Bahasa Indonesia Vol 15 No 02 (2023): Instal : Jurnal Komputer Periode (Juli-Desember)
Publisher : Cattleya Darmaya Fortuna

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54209/jurnalkomputer.v15i02.175

Abstract

In this century's increasingly rapid technological advances, there is a great need for electronic component systems that are practical, efficient, and economical. One of them is measuring temperature. For this reason, it is necessary to have a temperature monitoring tool for the PLN distribution transformer using an Arduino with an MLX90614 sensor and connecting and displaying it on the internet. This system uses a microcontroller to calculate data from the sensors used. The MLX90614 sensor module is read by the microcontroller and serially connected to the GSM SIM800L module to send the data to the server so that the data can be accessed using the Web. The results of the overall system calculation can be sent to a computer or smartphone by accessing the specified website to view the data that has been presented in tabular form at time intervals determined by the user.
Perankingan Subkontraktor Menggunakan Metode Weighted Aggregated Sum Product Assesment Dalimunthe, Aulia Rahman; Utari, Cut Try; Afifa, Rizky Maulidya; Syahputra, Nugroho; Atsauri, Muhammad Riki
Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Vol. 4 No. 4 (2025): EDISI JULI 2025
Publisher : STMIK Triguna Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jursi.v4i4.11134

Abstract

Istilah subkontraktor pastinya berkaitan dengan kontraktor, yang umumnya masyarakat paham hal tersebut selalu berkaitan dengan proses konstruksi. Subkontraktor biasanya muncul ketika proses konstruksi merupakan proyek yang memiliki kualitas ataupun kuantitas yang cukup tinggi dan atau besar, sehingga beberapa pekerjaan konstruksi akan ditangani oleh sub kontraktor. Sub kontraktor biasanya dipilih langsung oleh kontraktor yang memegang proyek utama berdasarkan kriteria-kriteria dan kebutuhan sesuai dengan yang diinginkan oleh kontraktor utama. Kondisi inilah yang memunculkan beberapa masalah terkait pemilihan yang efektif dan efisian guna mendukung proyek agar berjalan dengan baik. Dan dengan memanfaatkan teknologi informasi maka permasalahan dalam proses pemilihan ini dapat dilakukan yakni dengan menggunakan konsep dari sistem pendukung keputusan. Dimana sistem pendukung keputusan merupakan konsep yang membantu seseorang dalam proses penentuan pilihan berdasarkan kriteria-kriteria tertentu secara sistematis dan structural. Dikarenakan sistem pendukung keputusan memiliki berbagai metode dan algoritma pemecahan masalah secara matematis. Algoritma dari metode Weight Aggregated Sum Product Assesment (WASPAS) merupakan salah satu jenis metode yang mampu menghasilkan perangkingan dari alternatif-alternaitf pilihin yang disajikan berdasarkan masing-masing kriteria yang dimiliki. Sehingga dengan mengimplementasikan metode WASPAS pada sistem pendukung keputusan dalam menentukan sub kontraktor yang sesuai secara efektif dan efisin dapat dilakukan dengan baik.
Digitalisasi dengan Pemanfaatan Aplikasi Canva sebagai Media Promosi dan Iklan Utari, Cut Try; Purba, Bister; Syahputra, Rian; Dalimunthe, Aulia Rahman; Atsauri, Muhammad Riki
Jurnal Pengabdian Masyarakat IPTEK Vol. 5 No. 2 (2025): Edisi Juli 2025
Publisher : STMIK Triguna Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/abdi.v5i2.11640

Abstract

Perkembangan teknologi mengakibatkan banyaknya aktivitas konvensional yang mulai tertinggal, hal ini dikarenakan teknologi digital mampu memberikan solusi praktis yang lebih efektif dan efisien. Salah satu kegiatan yang tergeser saat ini diantaranya adalah promosi dan periklanan, baik promosi dan periklanan barang maupun jasa. Bahkan dapat dilihat bahwa setiap media sosial yang tersedia saat ini memberikan promosi dan iklan dengan memberikan penawaran biaya yang lebih murah dibandingkan dengan konsep konvensional. Oleh karena itu masyarakat wajib memahami dan mempelajari konsep pembuatan iklan secara digital agar mampu bersaing khususnya di lingkungan masyarakat saat ini. Salah satu dasar yang perlu dipahami adalah pemanfaatan smartphone dan aplikasi pendukung yang dapat digunakan. Seperti canva yang saat ini cukup popular sebagai aplikasi guna membantu proses desain dan perancangan iklan secara digital. Hanya dengan memanfaatkan smartphone dan canva, masyarakat diharapkan mampu meningkatkan proses promosi dan iklan sebuah produk yang ingin di jual. Hal ini yang menjadi alasan sekolah SMK Delisha mencoba untuk mengembangkan penggunaan canva dalam kegiatan belajar sebagai media yang dapat dimanfaatkan sebagai pendukung kompetensi siswanya dikemudian hari.
Analisis Algoritma pada Metode MOORA dalam Merekomendasikan Asisten Laboratorium di Politeknik Negeri Medan Afifa, Rizky Maulidya; Atsauri, Muhammad Riki; Pranata, Ardianto; Sari, Sri Novida; Dalimunthe, Aulia Rahman
Jurnal SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen Informatika dan Komputer) Vol 24 No 1 (2025): Februari 2025
Publisher : PRPM STMIK TRIGUNA DHARMA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jis.v24i1.11849

Abstract

Metode MOORA (Multi-Objective Optimization by Ratio Analysis) merupakan salah satu metode yang terdapat pada keilmuan dibidang sistem pendukung keputusan (SPK). Metode ini cukup fleksibel untuk diterapkan pada berbagi bidang dan konteks, termasuk dalam sistem pendukung untuk merekomendasikan posisi, jabatan, penerimaan, kenaikan pangkat, seleksi dan lainnya. Termasuk dalam merekomendasikan asisten laboratorium di Politeknik Negeri Medan. Dimana terkadang dalam proses seleksi seperti ini menimbulkan berbagai permasalahan seperti pengaruh faktor di luar kompetensi, penilaian secara subjektif dan berbagai hal lainnya. MOORA menjadi alternatif yang dapat digunakan dikarenakan terdapat variabel dari kriteria asisten labor yang akan direkomendasikan dengan kualifikasi yang sesuai dengan konsep penerapan metode MOORA. Sehingga hasil keputusan sesuai, proses seleksi lebih efektif dan efisien serta lebih terfokus pada kompetensi yang diinginkan. Hasilnya sebuah pemahaman dari penerapan metode MOORA yang fleksibel, efisien dan efektif, serta kesesuaian urutan rekomendasi dari calon asisten laboratorium di Politeknik Negeri Medan
PENINGKATAN KREATIVITAS GURU MTS. AL HIJRAH NU MEDAN MELALUI PELATIHAN DESAIN MEDIA PEMBELAJARAN INTERAKTIF BERBASIS CANVA Azmi, Fadhillah; Amir Saleh; Muhammad Riki Atsauri; Nanda Novita; Mega Puspita Sari
Jurnal Abdimas Mutiara Vol. 6 No. 2 (2025): JURNAL ABDIMAS MUTIARA (IN PRESS)
Publisher : Universitas Sari Mutiara Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51544/jam.v6i2.6163

Abstract

Transformasi digital dalam dunia pendidikan menuntut guru untuk mampu merancang media pembelajaran yang menarik, interaktif, dan relevan dengan karakteristik generasi digital. Kegiatan ini bertujuan untuk meningkatkan kreativitas guru dalam mendesain media pembelajaran interaktif berbasis Canva. Pelatihan dilaksanakan di MTs Al Hijrah NU Medan, diikuti oleh 15 guru dari berbagai mata pelajaran. Metode pelatihan meliputi pemberian materi teori tentang prinsip desain pembelajaran, demonstrasi penggunaan Canva, praktik langsung membuat media, serta presentasi dan evaluasi hasil karya peserta. Hasil kegiatan menunjukkan bahwa 82% peserta mengalami peningkatan kreativitas dan keterampilan dalam merancang media pembelajaran setelah pelatihan. Sebagian besar guru mampu menghasilkan media interaktif seperti poster, infografis, dan presentasi digital dengan tampilan visual yang menarik dan konten yang sesuai dengan tujuan pembelajaran. Respon peserta terhadap pelatihan juga sangat positif, dengan 92% menyatakan bahwa pelatihan ini relevan dan bermanfaat untuk diterapkan dalam proses pembelajaran. Pelatihan ini memberikan kontribusi nyata dalam membangun kapasitas guru menuju pembelajaran berbasis teknologi yang lebih kreatif dan inovatif.
Pemilihan Staff Pengajar Terbaik dengan Menggunakan Metode Preference Selection Index Atsauri, Muhammad Riki
Jurnal Sains dan Teknologi Informasi Vol 4 No 2 (2025): Maret 2025
Publisher : Forum Kerjasama Pendidikan Tinggi (FKPT)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47065/jussi.v4i2.7803

Abstract

Selecting the best teaching staff is crucial in the education sector, as it motivates teachers who have educated students and can be recognized for their contributions. However, the data collection process is currently poorly organized, resulting in less than optimal selection of the best teaching staff. Therefore, the author used a decision support system using the Preference Selection Index (PSI) method to calculate competency scores for each teaching staff member and to rank them accordingly. The PSI method does not require relative importance between attributes. This method is used when determining relative importance between attributes is problematic. A decision support system implementing the PSI method is expected to assist in selecting the best teaching staff. This research can assist in making decisions regarding the selection of the best teaching staff accurately, effectively, and in a structured manner. The results of the study in determining the best teaching staff resulted in the best alternative, A3, with a score of 1.0000, thus being the best teaching staff member.
Penerapan Aplikasi Sistem Rekomendasi Pemilihan Varietas Tanaman Berbasis Parameter Kelembaban Tanah, pH, dan Kandungan Nutrisi Pada Gapoktan Sri Karya Menggunakan Algoritma Random Forest Sinuraya, Junus; Weno Syechu; Wiwin Sry Adinda Banjarnahor; Muhammad Riki Atsauri
Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Vol. 4 No. 6 (2025): EDISI NOVEMBER 2025
Publisher : STMIK Triguna Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jursi.v4i6.12348

Abstract

 Pemilihan varietas tanaman yang sesuai dengan kondisi tanah lahan pertanian merupakan faktor kritis dalam meningkatkan produktivitas dan hasil panen. Namun, petani sering menghadapi kesulitan dalam mengambil keputusan tersebut karena keterbatasan akses informasi dan expertise. Penelitian ini mengembangkan sistem rekomendasi otomatis berbasis machine learning menggunakan algoritma Random Forest untuk membantu petani di Gapoktan Sri Karya dalam memilih varietas tanaman yang optimal berdasarkan kondisi tanah mereka. Dataset penelitian terdiri dari 800 sampel yang dikumpulkan melalui pengukuran langsung di lahan petani, mencakup lima parameter tanah utama: kelembaban tanah (%), pH tanah, kandungan Nitrogen (N), Fosfor (P), dan Kalium (K). Data dibagi menjadi data pelatihan (80%) dan data pengujian (20%), kemudian dilakukan preprocessing meliputi data cleaning, normalisasi Min-Max Scaling, dan encoding label. Model Random Forest dilatih dengan parameter optimal (n_estimators=150, max_depth=12) dan dievaluasi menggunakan multiple metrics. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model mencapai performa sangat baik dengan akurasi 87%, precision 85%, recall 83%, F1-score 84%, dan AUC 0.91. Analisis feature importance mengungkapkan bahwa pH tanah adalah parameter paling penting (35%), diikuti kandungan Nitrogen (28%), kelembaban tanah (22%), kalium (10%), dan fosfor (5%). Sistem ini terbukti mampu memberikan rekomendasi yang reliable dan dapat dipercaya untuk digunakan oleh petani di lapangan. Temuan ini mendemonstrasikan bahwa algoritma Random Forest dapat efektif digunakan untuk mengklasifikasi dan merekomendasikan varietas tanaman berdasarkan parameter kondisi tanah. Implementasi sistem ini diharapkan dapat meningkatkan produktivitas pertanian, mengurangi risiko pemilihan varietas yang tidak sesuai, dan memberdayakan petani dalam membuat keputusan berbasis data. Penelitian ini juga membuka peluang pengembangan serupa untuk komoditas pertanian lain dan region berbeda sebagai bagian dari transformasi digital di sektor pertanian Indonesia.