Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Komputer, Informasi dan Teknologi Buffer Informatika
Aspianur
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Electrical & Electronics Engineering

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Design of a Website-Based Company Profile at SMK Al-Idrus Kutai Kartanegara Fahrozi, Mu; Aspianur; Pranoto, Wawan
Jurnal Komputer, Informasi dan Teknologi Vol. 4 No. 2 (2024): Desember
Publisher : Penerbit Jurnal Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53697/jkomitek.v4i2.2038

Abstract

The development of technology in education encourages SMK Al-Idrus Kutai Kartanegara to embrace the digital world. This study aims to address the challenges of limited resources in integrating web design skills by developing a web-based company profile application using the prototyping method. The program involves stages such as requirement gathering, prototype development, user evaluation, and final product development. The resulting application includes interfaces such as a homepage, admin panel, news section, departments, student admission (PPDB), school profile, and login page. Through this activity, students gain practical experience in web development, enabling them to compete in the digital era and meet the demands of the information technology and graphic design industries.
Klasifikasi Kecelakaan Lalu Lintas Menggunakan Kombinasi Forward Selection, ADASYN, dan Random Forest Aspianur; Taghfirul Azhima Yoga Siswa; Naufal Azmi Verdikha
Buffer Informatika Vol. 11 No. 2 (2025): Buffer Informatika
Publisher : Department of Informatics Engineering, Faculty of Computer Science, University of Kuningan, Indonesia

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

Abstract

Kecelakaan lalu lintas menjadi penyebab utama kematian bagi kelompok usia 15-29 tahun, dengan lebih dari 1,3 juta kematian setiap tahunnya. di Indonesia, data dari korps lalu lintas polri menunjukkan bahwa pada tahun 2023 terjadi lebih dari 100 ribu kasus kecelakaan, dengan korban jiwa mencapai 25 ribu orang. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model klasifikasi tingkat keparahan kecelakaan lalu lintas dengan mengintegrasikan metode Adaptive Synthetic Sampling (ADASYN) dan Forward Selection ke dalam algoritma Random Forest. Data yang digunakan merupakan data kecelakaan dari Polresta Samarinda periode 2020–2024 yang terdiri dari 35 fitur. Proses penelitian mencakup tahapan data preprocessing, feature selection dengan Forward Selection, dan pembagian data testing dan training dengan 10k-fold validation. Permodelan menggunakan algoritma Random Forest, dan evaluasi model menggunakan confusion matrix untuk mencari akurasi, precision, recall, dan f1-score. Hasil penelitian menunjukkan fitur yang paling signifikan terhadap klasifikasi kecelakaan lalu lintas adalah cuaca, jumlah luka ringan, jumlah luka berat, dan jumlah meninggal dunia. Penerapan Random Forest tanpa penanganan ketidakseimbangan dan tanpa seleksi fitur hanya menghasilkan akurasi 79,26%, precision 29,03%, recall 34,62%, dan f1-score 31,58%. Setelah diterapkan ADASYN, metrik evaluasi meningkat signifikan menjadi akurasi 84,26%, precision 81,82%, recall 84,62%, dan f1-score 83,20%. Peningkatan lebih besar tercapai setelah seleksi fitur Forward Selection, menghasilkan akurasi akhir 95,28%, precision 94,23%, recall 96,15%, dan f1-score 95,18%.
Co-Authors Fahrozi, Mu Naufal Azmi Verdikha Pranoto, Wawan Tagfirul Azima Yoga Siswa, Muspidar Mulyadi