Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search
Journal : JUITA : Jurnal Informatika

Penentuan Daerah Rawan Titik Api di Provinsi Riau Menggunakan Clustering Algoritma K-Means Sukamto Sukamto; Ibnu Daqiqil Id; T.Rahmilia Angraini
JUITA : Jurnal Informatika JUITA Vol. 6 Nomor 2, November 2018
Publisher : Department of Informatics Engineering, Universitas Muhammadiyah Purwokerto

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (752.043 KB) | DOI: 10.30595/juita.v6i2.3172

Abstract

Penelitian ini membahas tentang daerah rawan titik api di Provinsi Riau.  Kebakaran hutan menjadi ancaman pada hutan di Indonesia. Mengingat faktor timbulnya dan dampak yang akan ditimbulkan dari kebakaran hutan, maka sangat penting untuk mengetahui daerah yang rawan terhadap titik api. Konsep data mining sangat cocok diterapkan untuk mengetahui status daerah rawan titik api. Dalam penelitian ini dilakukan pengelompokkan data dengan menggunakan Chebysev Distance K-Means. Data yang digunakan adalah data titik api di Provinsi Riau pada tahun 2016. Data dikelompokkan menjadi tiga cluster, yaitu 133 titik yang masuk kedalam cluster daerah sangat rawan titik api, 101 titik kedalam cluster daerah rawan titik api, dan 77 titik kedalam cluster daerah yang tidak rawan terhadap titik api,  dengan nilai DBI (Davies Bouldin Index) 0,361 menandakan bahwa pengklasteran Chebysev K-Means sebanyak 3 cluster sudah optimal. Hasil clustering divisualisasikan dengan Google Maps Api.
Prediksi Kelompok UKT Mahasiswa Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor Sukamto Sukamto; Yanti Adriyani; Rizka Aulia
JUITA : Jurnal Informatika JUITA Vol. 8 Nomor 1, Mei 2020
Publisher : Department of Informatics Engineering, Universitas Muhammadiyah Purwokerto

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1343.462 KB) | DOI: 10.30595/juita.v8i1.6267

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi UKT yang akan dibayarkan oleh calon mahasiswa khususnya program studi S1 Sistem Informasi FMIPA Universitas Riau dengan menggunakan metode K-Nearest Neighbor (K-NN). Kriteria yang digunakan yaitu penghasilan kotor, penanggung uang kuliah, jumlah tanggungan yang tercantum dalam kartu keluaga, status tempat tinggal, keadaan dinding tempat tinggal, keadaan atap tempat tinggal, total luas kepemilikan lahan dan biaya pemakaian listrik sebulan. Adapun kelompok UKTnya adalah UKT1, UKT2, UKT3, UKT4, UKT5 dan UKT6. Data yang digunakan adalah mahasiswa S1 FMIPA Universitas Riau tahun angkatan 2016, 2017, dan 2018. Perbandingan untuk data latih dan data uji adalah 90% : 10%. Tingkat keakuratan dari klasifikasi yang didapat sebesar 84,21%.Kata-kata kunci: Klasifikasi, K-Nearest Neighbor, UKT
Sistem Informasi Geografis Pemetaan Kantor Polisi Wilayah Kota Pekanbaru Provinsi Riau Sukamto Sukamto; Elfizar Elfizar; M Bimo Septiono
JUITA : Jurnal Informatika JUITA Vol. 5 Nomor 2, November 2017
Publisher : Department of Informatics Engineering, Universitas Muhammadiyah Purwokerto

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (905.298 KB) | DOI: 10.30595/juita.v5i2.1857

Abstract

Abstract  This research discusses about the Geographical Information System (GIS) mapping of Police Station in the city of Pekanbaru in  Riau province. The absence of information about the existence of digital spread Police Station in the city of Pekanbaru that makes people want to take care of these needs when police agencies Pekanbaru be hampered because it takes a long time to find the police station .. It is underlying this research. SIG provides information to the public regarding the location and type Police Station in the city of Pekanbaru, so as the public will more easily find the Police Station to take care of the police office purposes. Besides GIS also helps the police Pekanbaru in determining the crime- prone locations occur so police can take preventive measures or planning to build a new police station. The information systems using programming language HTML, CSS, JQuery, PHP, XML, and Google Maps,  and then MySQL as a database. To design the system using System Flowchart, Data Flow Diagram, and Entity Relation Diagram.  Keywords : Mapping of Police station, Geographical Information System,