Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.751
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Informatika Sains Teknologi
Afri Yuda
Informatika Universitas Darma Persada
Aerospace Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Engineering

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

Found 4 Documents
Search

 1 
Komparasi Algoritma K-Means dan Hierarchical Clustering Untuk Mengetahui Data Customer Dalam Layanan Internet Afri Yuda
INFORMATIKA SAINS TEKNOLOGI Vol 2 No 2 (2024): Jurnal insit Vol 2 No 2 Tahun 2024
Publisher : Fakultas Sains Dan Teknologi Universitas Islam Asyafiiyah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34005/insit.v2i2.4119

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan dua algoritma clustering yang populer, yaitu K-Means dan Hierarchical Clustering, dalam mengelompokkan data pelanggan layanan internet. Data yang digunakan mencakup informasi seperti tanggal, nomor pesanan, jenis internet, deskripsi produk, kuantitas Mbps, wilayah, kota, dan tarif IDR. Clustering adalah teknik dalam data mining yang digunakan untuk mengelompokkan data berdasarkan karakteristik yang serupa, membantu perusahaan dalam memahami pola penggunaan, segmentasi pasar, dan meningkatkan layanan kepada pelanggan. Pada penelitian ini, kedua algoritma diuji menggunakan metrik Sum of Squared Errors (SSE) untuk mengevaluasi kinerja clustering. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma K-Means lebih unggul dibandingkan dengan Hierarchical Clustering dalam hal efisiensi dan akurasi ketika mengevaluasi nilai SSE. K-Means mampu mengelompokkan data dengan lebih cepat dan menghasilkan cluster yang lebih jelas, sementara Hierarchical Clustering membutuhkan waktu komputasi yang lebih lama dan hasil clustering yang kurang optimal dalam beberapa kasus. Kesimpulannya, algoritma K-Means lebih cocok digunakan untuk analisis data pelanggan layanan internet dalam konteks ini karena keunggulannya dalam kecepatan dan akurasi clustering berdasarkan hasil pengecekan SSE. Penelitian ini memberikan panduan bagi perusahaan dalam memilih algoritma clustering yang tepat untuk mengelompokkan data pelanggan guna meningkatkan strategi bisnis dan kualitas layanan. Kata Kunci: K-Means, Hierarchical Clustering, clustering, data pelanggan, layanan internet, data mining, segmentasi pasar, Sum of Squared Errors (SSE).
ANALISIS INTERPRETASI KARAKTERISTIK PRODUK MENGGUNAKAN METODE CLUSTERING K-MEANS DALAM PENJUALAN BARANG PADA AQUSPACE Afri Yuda
INFORMATIKA SAINS TEKNOLOGI Vol 2 No 2 (2024): Jurnal insit Vol 2 No 2 Tahun 2024
Publisher : Fakultas Sains Dan Teknologi Universitas Islam Asyafiiyah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34005/insit.v2i2.4120

Abstract

CSS Aquatic merupakan sebuah toko yang bergerak dalam bidang penjualan material aquascape, namun dari berbagai jenis produk yang dijual tidak semuanya memiliki nilai penjualan yang tinggi, ada produk yang memiliki daya jual sedang dan rendah. Data penjualan pada CSS Aquatic tidak tersusun dengan baik, sehingga data tersebut hanya berfungsi sebagai arsip bagi toko dan tidak dapat dimanfaatkan untuk pengembangan strategi pemasaran. Oleh karena itu perlu diterapkan data mining menggunakan metode CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process Model for Data Mining) dengan algoritma K-Means pada CSS Aquatic. Algoritma K-Means dapat diterapkan pada CSS Aquatic untuk menentukan penjualan produk mana yang memiliki nilai penjualan tinggi, sedang, dan rendah. Penerapan metode K-Means pada CSS Aquatic yaitu dengan cara mengelompokan data penjualan produk. Kemudian memilih 3 cluster secara acak sebagai centroid awal. Setelah data pada setiap cluster tidak berubah, maka dapat diinterpretasikan hasil akhirnya. Hasil pemodelan menghasilkan program aplikasi dengan sistem laporan yang menampilkan hasil clustering pada setiap jenis produk barang berdasarkan penjualan quantity barang untuk diinterpretasikan pada masalah tersebut.
Automatic Cat Feeder pada Penitipan Hewan dengan Platform Blynk Afri Yuda
INFORMATIKA SAINS TEKNOLOGI Vol 2 No 2 (2024): Jurnal insit Vol 2 No 2 Tahun 2024
Publisher : Fakultas Sains Dan Teknologi Universitas Islam Asyafiiyah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34005/insit.v2i2.4121

Abstract

PETJOY Clinic and Petshop seringkali mengalami permasalahan dalam melaksanakan bisnis penitipan hewan peliharaan terutama kucing. Perbedaan jenis makanan dan juga tingkah laku kucing yang berbeda memerlukan perlakuan yang berbeda. Automatic Cat Feeder berbasis Internet of Things (IoT) yang didukung oleh mikrokontroler ESP32 dengan teknologi BLE menjadi solusi untuk meringankan pekerjaan bagi petugas petshop untuk menjaga agar makanan tetap dapat disuplai secara proporsional untuk setiap kucing yang dititipkan. Pakan harus tetap segar dan diberikan pada waktu yang tepat, sehingga sistem ini juga dilengkapi dengan fitur penjadwalan waktu pakan dan volume pakan yang ditentukan. Sistem Automatic Cat Feeder ini dikoneksikan melalui platform cloud Blynk yang dapat diakses melalui mobile phone. Penelitian ini menggunakan jenis penelitian eksperimen dan berhasil mengembangkan sistem sesuai spesifikasi kebutuhan yang didefinisikan dan petugas petshop dapat mengatur waktu dengan beban pekerjaan lain di petshop
Afri Yudha Sistem Informasi Pemesanan Handphone dan Aksesoris Berbasis Web di PT. Grand Group Telekomunikasi Afri Yuda
INFORMATIKA SAINS TEKNOLOGI Vol 3 No 01 (2025): Jurnal insit Vol 3 No 1 Tahun 2025
Publisher : Fakultas Sains Dan Teknologi Universitas Islam Asyafiiyah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34005/insit.v3i01.4484

Abstract

This research aims to develop a web-based ordering information system for PT. Grand Group Telekomunikasi. The research methods include observation, interviews, and literature reviews. Observations were conducted directly on-site to understand the previously used manual system. The developed system facilitates online ordering, reduces recording errors, and enhances data processing efficiency. Results indicate that the system successfully improves customer satisfaction and the company's competitiveness in the telecommunications market. With features such as inventory management, ordering, and reporting, the system supports better decision-making and optimal service
Co-Authors