Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Simantec Proceedings Konferensi Nasional Sistem dan Informatika (KNS&I) Network Engineering Research Operation [NERO]
Achmad Yasid
Universitas Trunojoyo
Computer Science & IT Control & Systems Engineering

Published : 4 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search

 1 
Implementasi automatic clusteringmenggunakan particle swarm optimizationdan genetic algorithm pada data kemahasiswaan Yasid Universitas Trunoj, Achmad
Proceedings Konferensi Nasional Sistem dan Informatika (KNS&I) 2015
Publisher : Proceedings Konferensi Nasional Sistem dan Informatika (KNS&I)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (151.982 KB)

Abstract

iswa yang berkualitas sesuai dengan kebijakan yang ada. Oleh karena itu, pada penelitian ini metode clustering diimplementasikan untuk melakukan pengelompokan terhadap data calon mahasiswa baru pada Fakultas Teknik Universitas Trunojoyo. Algoritma automatic clustering gabungan antara algoritma particle swarm optimization (PSO) dan genetic algorithm (GA) (DCPG) diterapkan untuk memperoleh jumlah cluster akhir dan membagi data sesuai karakteristik setiap objek. Algorithm DCPG ini mampu mendapatkan jumlah cluster akhir tanpa adanya input jumlah cluster dari pengguna. Selanjutnya, VI Index diterapkan untuk memvalidasi hasil clustering. Dari percobaan yang dilakukan, jumlah cluster akhir yang diperoleh sebanyak 7 cluster dengan nilai VI indek terkecil 0.1788.
IMPLEMENTASI AUTOMATIC CLUSTERING MENGGUNAKAN DIFFERENTIAL EVOLUTION DAN CS MEASURE UNTUK ANALISIS DATA KEMAHASISWAAN Yasid, Achmad
Network Engineering Research Operation [NERO] Vol 1, No 2 (2014): Nero
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

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

Abstract

Saat ini differential evolution (DE) merupakan salah satu algoritma evolusi yang menjadi perhatian para ahli karena cepat, robust dan effisien dalam melakukan pencarian global.Penelitian ini menerapkan DE pada permasalahan clustering dengan menggunakan studi kasus data akademik pada program studi Manajemen Informatika Universitas Trunojoyo Madura. Berbeda dengan algoritma clustering lainnya, metode ini tidak membutuhkan input jumlah cluster akhir dari pengguna. Lebih jauh, algoritma ini dapat melakukan partisi data dan menghasilkan jumlah cluster optimal akhir secara otomatis.Untuk menguji hasil clustering, digunakan CS Measure dan menjalankan program sebanyak 30 kali.Berdasarkan hasil ujicoba program pada data akademik semester genap 2013-2014, program ini dapat menghasilkan jumlah cluster akhir dan nilai CS measure yang stabil dengan yang ditandai dengan nilai standard deviasi yang sangat kecil. Kata kunci: Differential Evolution, Clustering, CS Measure, Data Akademik
IMPLEMENTASI AUTOMATIC CLUSTERING MENGGUNAKAN DIFFERENTIAL EVOLUTION DAN CS MEASURE UNTUK ANALISIS DATA KEMAHASISWAAN Achmad Yasid
Network Engineering Research Operation Vol 1, No 2 (2014): Nero
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1027.339 KB) | DOI: 10.21107/nero.v1i2.36

Abstract

Saat ini differential evolution (DE) merupakan salah satu algoritma evolusi yang menjadi perhatian para ahli karena cepat, robust dan effisien dalam melakukan pencarian global.Penelitian ini menerapkan DE pada permasalahan clustering dengan menggunakan studi kasus data akademik pada program studi Manajemen Informatika Universitas Trunojoyo Madura. Berbeda dengan algoritma clustering lainnya, metode ini tidak membutuhkan input jumlah cluster akhir dari pengguna. Lebih jauh, algoritma ini dapat melakukan partisi data dan menghasilkan jumlah cluster optimal akhir secara otomatis.Untuk menguji hasil clustering, digunakan CS Measure dan menjalankan program sebanyak 30 kali.Berdasarkan hasil ujicoba program pada data akademik semester genap 2013-2014, program ini dapat menghasilkan jumlah cluster akhir dan nilai CS measure yang stabil dengan yang ditandai dengan nilai standard deviasi yang sangat kecil. Kata kunci: Differential Evolution, Clustering, CS Measure, Data Akademik
SISTEM INFORMASI PROFIL PENDIDIKAN BERBASIS WEB DI DINAS PENDIDIKAN KABUPATEN SIDOARJO Achmad Yasid; Wildan Adji Nasrullah
Jurnal Simantec Vol 5, No 2 (2016)
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21107/simantec.v5i2.1639

Abstract

ABSTRAK Dinas Pendidikan (Dispendik) Kabupaten Sidoarjo memiliki tugas untuk mengelola data pendidikan di kabupaten.  Adapun permasalahan yang sering terjadi adalah pendataan profil pendidikan sekolah. Hal ini dikarenakan Dispendik tidak memiliki data yang lengkap. Untuk mengatasi masalah tersebut, maka dibuatlah sebuah sistem informasi profil pendidikan berbasis web pada kabupaten Sidoarjo. Fitur yang ada dalam sistem tersebut antara lain pencarian peta dan lokasi sekolah, daftar sekolah pada semua jenjang, detail data sekolah, daftar guru, daftar siswa, daftar pegawai, album prestasi, rating sekolah, komentar, hasil rekapitulasi, grafik, laporan dan proses validasi operator sekolah. Pada penerapannya, sistem informasi ini dapat memudahkan dalam proses pendataan profil pendidikan baik bagi pihak sekolah, Dispendik dan masyarakat. Kata kunci: sistem informasi, profil pendidikan, web.  ABSTRACTThe Education Official (Dispendik) of Sidoarjo has a duty to manage the data of education in the distrcit. In the data management, one problem often occurs a collection of school education profile which is due to the incomplete data support. To overcome the problem, a web-based profile of education information system is created. The system’s features include: searching map and location of school, data of any schools at all levels, detail information of school profile, teachers data, students data, employees data, album of accomplishments, school rating, comments, recapitulation, reports and graphs, and also validation process of school operator. In its practice, this information system can easily facilitate the data collection process for the educational profile of the school, the Education Official and the society Keywords: Information system, educational profile, web.
Co-Authors Wildan Adji Nasrullah