Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal IC Tech: Majalah Ilmiah IC Tech: Majalah Ilmiah
Alkaromi, M. Adib
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Other

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

Found 4 Documents
Search

 1 
KLASIFIKASI DIABETES TIPE 2 MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOUR Ivandari; Setianto, Wahyu; Alkaromi, M. Adib
IC Tech: Majalah Ilmiah Vol 18 No 1 (2023): IC Tech: Majalah Ilmiah Volume XVIII No. 1 April 2023
Publisher : P3M Institut Widya Pratama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47775/ictech.v18i1.273

Abstract

Penyakit diabetes adalah penyakit yang banyak menimbulkan kematian. Menurut data dari WHO sepanjang tahun 2019 tercatat ada 2juta kematian yang diakibatkan penyakit diabetes. Pencatatan kondisi pasien banyak dilakukan untuk keperluan medis. Banyaknya pencatatan atau data yang tidak digunakan hanya menjadi sampah digital. Data mining hadir dengan klasifikasi untuk mengolah data menjadi pengetahuan baru. Pengenalan pola dari data dicari dengan model perhitungan algoritmik sebagaimana statistic. Salah satu algoritma klasifikasi terbaik dan banyak digunakan untuk dataset berdimensi tinggi adalah KNN. Penelitian ini menggunakan dataset diabetes dari uci repository yang dirilis pada 2020. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tingkat akurasi algoritma KNN untuk klasifikasi data diabetes adalah 92,50%. Hasil ini menunjukkan performa algoritma KNN baik dan layak digunakan.
Pemanfaatan Algoritma C4.5 dan Metode Profile Matching untuk Penentuan Kualitas Barang di PT Primatexco Indonesia Alkaromi, M. Adib; Risqiati, Risqiati; Heru Setiadi, Aris Ekyanto
IC Tech: Majalah Ilmiah Vol 13 No 1 (2018): IC Tech: Majalah Ilmiah Volume XIII No. 1 April 2018
Publisher : P3M Institut Widya Pratama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47775/ictech.v13i1.170

Abstract

PT. Primatexco merupakan perusahaan yang memproduksi benang dan kain dengan kualitas ekspor. Proses pembuatan benang diawali dengan proses perencanaan komposisi kapas untuk proses pembuatan benang. Dalam memprediksi kualitas benang yang akan dihasilkan, adalah menjadi penting untuk mempunyai suatu metode pendekatan dalam memperbaiki sistem yang ada. Berdasarkan kondisi tersebut, dibuat suatu sistem pendukung keputusan untuk menganalisis kualitas benang. Dengan mengkaji data-data kualitas mixing kapas yang diinput untuk kemudian diproses dengan kombinasi Algorima C4.5 dan Profile Matching, dan akan menghasilkan output yang merupakan representasi nilai dari kedekatan kualitas serat mixing baru. Sistem dibangun dengan menggunakan metode pengembangan sistem Waterfall yang memiliki tahapan pengembangan yaitu Perencanaan, Analisis, Perancangan, dan Pengujian. Hasil sistem yang dibangun dapat digunakan untuk melakukan prediksi dan analisa dari kualitas mixing benang yang dilakukan. Hal ini dibuktikan dalam pengujian Black Box yang menyimpulkan bahwa sistem sudah dapat melakukan integrasi yang baik dan tepat tanpa terjadi kesalahan, serta hasil pengujian White Box yang menyimpulkan bahwa sistem mampu mengolah data kualitas mixing dengan menggunakan pola perhitungan metode C.45 dan Profile Mathcing. Selain itu hasil pengujian User Acceptance Test (UAT) menyimpulkan bahwa sistem sudah memenuhi kriteria kebutuhan pengguna baik secara fungsional maupun non fungsional. Diharapkan pengembangan selanjutnya terhadap sistem agar dapat melakukan pembaruan mapping pohon keputusan secara berkala, sehingga sistem lebih akurat dalam menganalisa mixing.Kata Kunci : Sistem, Mixing, C.45, Profile Matching, Kualitas.
Pemanfaatan Algoritma C4.5 dan Metode Profile Matching untuk Penentuan Kualitas Barang di PT Primatexco Indonesia Alkaromi, M. Adib; Risqiati, Risqiati; Heru Setiadi, Aris Ekyanto
IC Tech: Majalah Ilmiah Vol 13 No 1 (2018): IC Tech: Majalah Ilmiah Volume XIII No. 1 April 2018
Publisher : P3M Institut Widya Pratama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47775/ictech.v13i1.170

Abstract

PT. Primatexco merupakan perusahaan yang memproduksi benang dan kain dengan kualitas ekspor. Proses pembuatan benang diawali dengan proses perencanaan komposisi kapas untuk proses pembuatan benang. Dalam memprediksi kualitas benang yang akan dihasilkan, adalah menjadi penting untuk mempunyai suatu metode pendekatan dalam memperbaiki sistem yang ada. Berdasarkan kondisi tersebut, dibuat suatu sistem pendukung keputusan untuk menganalisis kualitas benang. Dengan mengkaji data-data kualitas mixing kapas yang diinput untuk kemudian diproses dengan kombinasi Algorima C4.5 dan Profile Matching, dan akan menghasilkan output yang merupakan representasi nilai dari kedekatan kualitas serat mixing baru. Sistem dibangun dengan menggunakan metode pengembangan sistem Waterfall yang memiliki tahapan pengembangan yaitu Perencanaan, Analisis, Perancangan, dan Pengujian. Hasil sistem yang dibangun dapat digunakan untuk melakukan prediksi dan analisa dari kualitas mixing benang yang dilakukan. Hal ini dibuktikan dalam pengujian Black Box yang menyimpulkan bahwa sistem sudah dapat melakukan integrasi yang baik dan tepat tanpa terjadi kesalahan, serta hasil pengujian White Box yang menyimpulkan bahwa sistem mampu mengolah data kualitas mixing dengan menggunakan pola perhitungan metode C.45 dan Profile Mathcing. Selain itu hasil pengujian User Acceptance Test (UAT) menyimpulkan bahwa sistem sudah memenuhi kriteria kebutuhan pengguna baik secara fungsional maupun non fungsional. Diharapkan pengembangan selanjutnya terhadap sistem agar dapat melakukan pembaruan mapping pohon keputusan secara berkala, sehingga sistem lebih akurat dalam menganalisa mixing.Kata Kunci : Sistem, Mixing, C.45, Profile Matching, Kualitas.
KLASIFIKASI DIABETES TIPE 2 MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOUR Ivandari; Setianto, Wahyu; Alkaromi, M. Adib
IC Tech: Majalah Ilmiah Vol 18 No 1 (2023): IC Tech: Majalah Ilmiah Volume XVIII No. 1 April 2023
Publisher : P3M Institut Widya Pratama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47775/ictech.v18i1.273

Abstract

Penyakit diabetes adalah penyakit yang banyak menimbulkan kematian. Menurut data dari WHO sepanjang tahun 2019 tercatat ada 2juta kematian yang diakibatkan penyakit diabetes. Pencatatan kondisi pasien banyak dilakukan untuk keperluan medis. Banyaknya pencatatan atau data yang tidak digunakan hanya menjadi sampah digital. Data mining hadir dengan klasifikasi untuk mengolah data menjadi pengetahuan baru. Pengenalan pola dari data dicari dengan model perhitungan algoritmik sebagaimana statistic. Salah satu algoritma klasifikasi terbaik dan banyak digunakan untuk dataset berdimensi tinggi adalah KNN. Penelitian ini menggunakan dataset diabetes dari uci repository yang dirilis pada 2020. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tingkat akurasi algoritma KNN untuk klasifikasi data diabetes adalah 92,50%. Hasil ini menunjukkan performa algoritma KNN baik dan layak digunakan.
Co-Authors Heru Setiadi, Aris Ekyanto Ivandari Risqiati, Risqiati Wahyu Setianto, Wahyu