Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.751
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) E-Link: Jurnal Teknik Elektro dan Informatika Journal Of Engineering Sciences (Improsci)
Sulaeman, Muhamad
Unknown Affiliation
Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Energy Industrial & Manufacturing Engineering Mechanical Engineering

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

Found 4 Documents
Search

 1 
ANALISIS SEGMENTASI PUSKESMAS DI KABUPATEN CIREBON MENGGUNAKAN ALGORITMA PARTITIONING AROUND MEDOID BERDASARKAN INDIKATOR PENYEBAB STUNTING Komalasari, Cahyaningrum; Faqih, Ahmad; Dikananda, Fatihanursari; Sulaeman, Muhamad; Susana, Heliyanti
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 7 No. 6 (2023): JATI Vol. 7 No. 6
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v7i6.8189

Abstract

Stunting merupakan keadaan dimana seseorang mengalami kekurangan gizi. Namun, hingga saat ini, belum terdapat segmentasi Puskesmas terkait stunting berdasarkan indikatornya menggunakan data mining di Kabupaten Cirebon. Pada penelitin ini bertujuan untuk menganalisis segmentasi puskesmas terkait stunting dengan indikatornya guna memberikan rekomendasi pencegahan dan penyuluhan terkait stunting menggunakan Algoritma Partitioning Around Medoid (PAM). Data bersumber dari website opendata.jabarprov.go.id dan opendata.cirebonkab.go.id dan observasi langsung ke dinas Kesehatan kab. Cirebon. Variabel yang digunakan Jumlah Ibu Hamil yang mengalami KEK (Kekurangan Energi Kronik), Jumlah stunting, Jumlah Ahli Gizi dan Jumlah Puskesmas aktif yang ada di kabupaten Cirebon pada tahun 2022. Proses pengolahan data menggunakan metode KDD (Knowledge Discovery in Database). Implementasi k-medoids dilakukan dengan inisiasi nilai centroid secara acak dalam iterasi. Hasil menunjukkan medoid sementara sebesar 7122,045634, dan medoid awal 6348,966306, dengan selisih 773,0793279 hasil yang signifikan mengakibatkan penghentian iterasi pada tahap pertama. Evaluasi manual dengan rumus SSW (Sum of Square Within Cluster) dan SSB (Sum of Square Between) menghasilkan rasio cluster 0,8470604, mendekati 0, menunjukkan hasil yang baik dan Evaluasi cluster menggunakan Davies-Bouldin Index (DBI) menggunakan RapidMiner menghasilkan nilai 0,569. Cluster 1 (19 puskesmas) memiliki kasus stunting tertinggi, sedangkan Cluster 2 (41 puskesmas) memiliki kasus stunting rendah, memberikan dasar rekomendasi pencegahan serta penyuluhan yang lebih terarah.
MENINGKATKAN MODEL KLASIFIKASI MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES PADA DATA PENJUALAN DI TOKO PELANGI JAYA MOTOR Susilowati, Nursyatika Berliana; Rohman, Cep Lukman; Basysyar, Fadhil M.; Sulaeman, Muhamad
E-Link: Jurnal Teknik Elektro dan Informatika Vol. 20 No. 1: Mei 2025
Publisher : Universitas Muhammadiyah Gresik

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30587/e-link.v20i1.9189

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi barang-barang "Laris" berdasarkan hasil klasifikasi guna memahami pola permintaan pelanggan dan mengurangi risiko kelebihan atau kekurangan stok di Toko Pelangi Jaya Motor. Dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes, penelitian ini mengevaluasi data penjualan untuk memetakan barang-barang dengan permintaan tinggi. Hasil analisis menunjukkan bahwa atribut jumlah penjualan (Qty) memiliki pengaruh paling signifikan dalam menentukan kategori "Laris" dengan tingkat akurasi model mencapai 97.17%. Penelitian ini memberikan wawasan yang mendalam untuk meningkatkan efisiensi pengelolaan stok dan kepuasan pelanggan.
Implementation Of Speech Recognition For Voice Command Use Maturidi, Ade Johar; Osman, Didan; Sulaeman, Muhamad
Jurnal Improsci Vol 3 No 1 (2025): Vol 3 No 1 August 2025
Publisher : Ann Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62885/improsci.v3i1.1008

Abstract

Background. Physical limitations of a person sometimes make it impossible to operate a computer with only a keyboard and mouse, Aims. One tool that can be used is a voice command, which is part of speech recognition technology. Methods. The voice signal will be normalized first, and then the coefficient values will be calculated using the Linear Predictive Coding (LPC) and Fast Fourier Transform (FFT) methods. After the coefficient value is obtained, recognition is performed using the backpropagation method of the Artificial Neural Network. Conclusion. The artificial neural network backpropagation method is used because it can adjust its own weights and produce error values that we can determine, thereby improving accuracy. Implementation. This study implements a voice command system using MARF as its speech engine and Java as its programming language.
Implementation Of The Bagging-Based C4.5 Algorithm To Analyze Customer Satisfaction In Electronic Pulse Sulaeman, Muhamad; Setiawan, Mohamad; Irpan, M. Taufiq
Jurnal Improsci Vol 3 No 1 (2025): Vol 3 No 1 August 2025
Publisher : Ann Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62885/improsci.v3i1.1009

Abstract

Background. Many users of Telkom mobile or gadgets in the world, especially in the field of mobile telecommunications technology, provide much convenience for the customer to make purchases of electronic top-up. Aims. Competition among suppliers of telecommunication service providers requires an analysis to determine the level of customer satisfaction with electronic pulses. Methods. In this study, the C4.5 and C4.5 Algorithm Based on Bagging will be used to analyze customer satisfaction, with data collected from 460 customers and 11 variables related to electronic top-up. Conclusion. This research aims to generate customer satisfaction analysis using the C4.5 and C4.5 algorithms, based on the bagging algorithm, to determine an appropriate method for analyzing customer satisfaction with electronic top-up.
Co-Authors Ahmad Faqih Basysyar, Fadhil Muhammad Dikananda, Fatihanursari Irpan, M. Taufiq Komalasari, Cahyaningrum Maturidi, Ade Johar Osman, Didan Rohman, Cep Lukman Setiawan, Mohamad Susana, Heliyanti Susilowati, Nursyatika Berliana