Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Jurnal Komtika (Komputasi dan Informatika)
Andini, Rany
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Engineering

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
PERBANDINGAN ALGORITMA K-MEANS DAN K-MEDOIDS UNTUK KLASTERISASI PRODUKSI TELUR RAS AYAM KAMPUNG DI PROVINSI SUMATERA SELATAN Andini, Rany; Talita Aminisari, Sapina; Aditya Febrianza Husin, Vikky; Ihsan Jambak, Muhammad
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 3 (2024): JATI Vol. 8 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i3.9844

Abstract

Telur adalah salah satu bahan pangan yang memegang peranan penting dalam memenuhi kebutuhan protein dan asupan gizi bagi manusia. Berdasarkan data produksi telur pada tahun 2020 hingga 2022 Produksi telur di Provinsi Sumatera Selatan masih terbilang rendah jika dibandingkan dengan daerah lain, berdasarkan permasalahan tersebut maka dilakuakn penelitian ini menggunakan teknik data mining dengan metode clustering menggunakan aplikasi Rapidminer untuk menganalisis pola produksi telur ayam kampung di provinsi Sumatera Selatan pada tahun 2020 hingga 2022 agar dapat mengoptimalkan produksi telur pada setiap wilayah. Penelitian ini menerapkan perbandingan algoritma K-Means dan K-Medoids, tujuan melakukan perbandingan yaitu untuk menentukan algoritma mana yang terbaik dalam klasterisasi produksi telur rasa ayam kampung di Sumatera Selatan dengan membandingkan nilai Davies Bouldin Index (DBI) untuk menentukan nilai K (jumlah cluster) terbaik. Hasil Pengujian menunjukkan algoritma K-Means menjadi algoritma terbaik untuk klasterisasi telur ras ayam kampung di provinsi sumatera selatan dengan hasil nilai Davies Bouldin Index (DBI) 0.193 dengan lima buah cluster dibandingkan dengan K-Medoids sebesar 0.268 dengan tiga cluster
Klasifikasi Karakteristik Turnover Karyawan Menggunakan Algoritma C4.5 Andini, Rany; Hardiyanti, Dinna Yunika
Jurnal Komtika (Komputasi dan Informatika) Vol 8 No 2 (2024)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Magelang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31603/komtika.v8i2.12504

Abstract

Turnover merupakan suatu Tindakan atau perilaku meninggalkan atau keluar karyawan dari sebuah organisasi atau perusahaan. Turnover dapat membawa dampak negatif bagi perusahaan seperti proyek dan target yang tertunda, pembubaran tim, kekurangan sumber daya manusia (SDM), kesulitan melakukan perekrutan untuk mencari kandidat degan berbagai kriteria dalam waktu singkat, hingga gangguan produktivitas tempat kerja. Tujuan penelitian yaitu mengetahui faktor utama dan karakteristik yang berpengaruh signifikan dalam turnover karyawan. penelitian dilakukan dnegan mengelola data turnover karyawan menggunakan teknik data mining klasifikasi dan menerapkan algoritma C4.5. Hasil modeling menghasilkan pohon keputusan dan role yang dapat dijadikan aturan dalam menentukan karyawan yang akan melakukan turnover. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat 8 atribut yang memeiliki pengaruh signifikan terhadap turnover karyawan yaitu Age, Monthly Billing, Monthly Rate, OverTime, YearsAtCompany, YearsInCurrentRole, YearsLastPromotion, dan DistanceFromHome. Model yang dihasilkan dalam penelitian memiliki akurasi sebesar 81,63%.
Co-Authors Aditya Febrianza Husin, Vikky Dinna Yunika Hardiyanti Jambak, Muhammad Ihsan Talita Aminisari, Sapina