Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Prosiding Seminar Nasional Teknik Elektro, Sistem Informasi, dan Teknik Informatika (SNESTIK)
Ikhsanuddin, Rohmatulloh Muhamad
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Electrical & Electronics Engineering

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Analisis Hasil Produksi Perikanan Budidaya Air Tawar di Kebumen Menggunakan Metode Clustering K-means ikhsanuddin, rohmatulloh muhamad
Prosiding Seminar Nasional Teknik Elektro, Sistem Informasi, dan Teknik Informatika (SNESTIK) 2025: SNESTIK V
Publisher : Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31284/p.snestik.2025.7237

Abstract

Kebumen, as one of the districts in the south of Central Java Province with an area coverage of 26 sub-districts, has the potential for freshwater aquaculture production to reach 3,316,378 kg in 2022. This production can be optimized by creating clusters in sub-districts in Kebumen to utilize this area. Data mining using the k-means clustering method helps to group sub-district areas so that it can assist in decision making. Tests in data mining using Davies Bouldin with values k=2 to 10 show that the best value results, namely at value k=3, is 0.487. The K-means method with a value of k=3 produces 3 clusters with the result that cluster 1 consists of 19 sub-districts, namely the areas of Petanahan, Bulus Pesantren, Ambal, Mirit, Bonorowo, Prembun, Padureso, Alian, Poncowarno, Kebumen, Pejagoan, Sruweng, Rowokele, Sempor , Gombong, Karanganyar, Karanggayam, Sadang and Karangsambung. Cluster 2 consists of 1 sub-district, namely the Kuwarasan area, while cluster 3 consists of 6 sub-districts, namely the Ayah, Buayan, Puring, Klirong, Kutowinangun and Adimulyo areas.
ALGORITMA COUNTING SORT VS ALGORITMA PENGURUTAN MODERN: ANALISIS EFISIENSI MEMORI DAN WAKTU KOMPUTASI Pujiono, Imam Prayogo; Kamal, Muhammad Rikzam; Prayogi, Arditya; Sari, Christy Atika; Ikhsanuddin, Rohmatulloh Muhamad
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 13 No. 3 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i3.6657

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis efisiensi memori dan waktu komputasi algoritma Counting Sort dibandingkan dengan algoritma pengurutan modern seperti Heap Sort, Quick Sort, Merge Sort, dan Shell Sort. Fokus penelitian adalah pada dataset numerik acak dengan rentang terbatas, yang relevan untuk aplikasi praktis di bidang informatika. Penelitian ini menggunakan pendekatan eksperimental, dengan dataset berukuran 100, 1.000, dan 10.000 elemen yang dihasilkan dalam rentang 1 hingga 99, dan diimplementasikan dalam bahasa pemrograman Java untuk pengujian performa. Berdasarkan hasil eksperimen, Counting Sort mencatat waktu komputasi yang jauh lebih rendah, terutama pada dataset besar (10.000 elemen), di mana performanya hampir 6-10 kali lebih cepat dibandingkan algoritma lainnya. Namun, dalam hal efisiensi memori, Counting Sort memerlukan penggunaan memori yang lebih tinggi pada dataset kecil (100 elemen) dan sedang (1.000 elemen) dibandingkan algoritma in-place seperti Heap Sort dan Quick Sort. Pada dataset besar, penggunaan memorinya tetap kompetitif, bahkan lebih hemat dibandingkan Merge Sort. Penelitian ini menyimpulkan bahwa Counting Sort merupakan pilihan optimal untuk mengurutkan dataset numerik dengan rentang terbatas, terutama dalam aplikasi yang menuntut pengolahan data cepat dan hemat sumber daya, seperti sistem tertanam atau IoT. Temuan ini memberikan kontribusi pada pemilihan algoritma pengurutan yang lebih tepat berdasarkan karakteristik dataset.
Co-Authors Arditya Prayogi Christy Atika Sari Imam Prayogo Pujiono Muhammad Rikzam Kamal