Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.562
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Mahasiswa Sistem Informasi (JMSI)
Muhammad Rizki Arrohman
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
ANALISIS KLASIFIKASI KELULUSAN SISWA MENGGUNAKAN METODE KNN (K-NEAREST NEIGHBOR) RANDOM FOREST PADA DATASET "STUDENTS PERFORMANCE" Muhammad Rizki Arrohman; Nikmatul Khoiriyah; Arina Fawaida; Diana Laily Fithri
Jurnal Mahasiswa Sistem Informasi (JMSI) Vol. 6 No. 2 (2025): Jurnal Mahasiswa Sistem Informasi (JMSI)
Publisher : Program Studi DIII Sistem Informasi - Universitas Muhammadiyah Metro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24127/jmsi.v6i2.9102

Abstract

Keberhasilan siswa menjadi indikator penting dalam menilai kualitas sistem pendidikan. Oleh karena itu, prediksi kelulusan siswa berdasarkan data demografis dan akademik sangat penting untuk membantu institusi pendidikan melakukan tindakan pencegahan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis dan membandingkan kinerja dua algoritma klasifikasi, K-Nearest Neighbor (KNN) dan Random Forest, ketika digunakan untuk memprediksi kelulusan siswa. Dataset kinerja siswa mencakup informasi seperti jenis kelamin, kelompok etnis, pendidikan orang tua, status makan siang, program persiapan ujian, matematika, membaca, dan nilai ujian menulis. Nilai rata-rata dari ketiga mata pelajaran tersebut digunakan untuk menentukan kelulusan siswa. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Random Forest memiliki akurasi 100% dan KNN memiliki akurasi 90%. Hasil penelitian ini diharapkan dapat digunakan sebagai referensi dalam pengembangan sistem pendukung keputusan berbasis data di bidang pendidikan
ANALISIS DATA TREN HIJAB DI INDONESIA DENGAN MODEL DECISION TREE Fadina Salwa Aulia Putri; Arina Fawaida; Nikmatul Khoiriyah; Muhammad Rizki Arrohman; Arif Setiawan
Jurnal Mahasiswa Sistem Informasi (JMSI) Vol. 6 No. 2 (2025): Jurnal Mahasiswa Sistem Informasi (JMSI)
Publisher : Program Studi DIII Sistem Informasi - Universitas Muhammadiyah Metro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24127/jmsi.v6i2.9190

Abstract

Penelitian ini membahas penerapan algoritma Decision Tree dalam menganalisis data tren hijab di Indonesia. Dataset yang digunakan merupakan data fiktif yang dirancang menyerupai kondisi pasar nyata, dengan atribut meliputi bahan, warna, panjang, dan motif hijab, serta target klasifikasi berupa jenis hijab: instan, pashmina, segi empat, dan turban. Proses penelitian mencakup tahap pra-pemrosesan data menggunakan Label Encoding, pelatihan model klasifikasi, evaluasi menggunakan confusion matrix dan classification report, serta visualisasi struktur pohon keputusan. Hasil riset menunjukkan bahwa warna menjadi atribut paling dominan dalam proses klasifikasi, diikuti oleh panjang hijab, sementara bahan dan motif berkontribusi dalam tingkat yang lebih rendah. Temuan ini diharapkan dapat menjadi acuan bagi pelaku industri fashion muslimah dalam memahami preferensi konsumen dan menyusun strategi berbasis data yang lebih efektif.
PERBANDINGAN METODE VIKOR DAN TOPSIS DALAM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PEMILIHAN LOKASI USAHA KULINER Khoiriyah, Nikmatul; Muhammad Rizki Arrohman; Syafiul Muzid
Jurnal Mahasiswa Sistem Informasi (JMSI) Vol. 6 No. 2 (2025): Jurnal Mahasiswa Sistem Informasi (JMSI)
Publisher : Program Studi DIII Sistem Informasi - Universitas Muhammadiyah Metro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24127/jmsi.v6i2.9198

Abstract

Persaingan dalam industri kuliner semakin ketat sehingga pemilihan lokasi usaha menjadi faktor strategis yang krusial. Penelitian ini bertujuan untuk merancang Sistem Pendukung Keputusan (SPK) guna membantu pengambilan keputusan dalam menentukan lokasi usaha kuliner terbaik. Metode yang digunakan adalah kombinasi VIKOR (Visekriterijumsko Kompromisno Rangiranje) dan TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution), dua metode Multi-Criteria Decision Making (MCDM) yang dikenal efektif dalam menyelesaikan permasalahan dengan banyak kriteria. Enam kriteria utama ditetapkan, yaitu biaya sewa, aksesibilitas, kepadatan penduduk, jumlah kompetitor, dan potensi pasar, dengan lima alternatif lokasi dianalisis. Data diperoleh melalui studi literatur dan wawancara, serta didukung oleh 10 jurnal nasional terindeksh. Hasil analisis menunjukkan bahwa kawasan kampus menjadi alternatif terbaik berdasarkan kedua metode, meskipun terdapat perbedaan urutan pada beberapa lokasi lainnya. Perbandingan kedua metode memberikan perspektif yang lebih komprehensif dalam evaluasi alternatif. Temuan ini penting bagi pelaku usaha dan pengambil kebijakan karena dapat digunakan sebagai dasar pemilihan lokasi usaha yang strategis dan berkelanjutan.
Co-Authors Arif Setiawan Arina Fawaida Diana Laily Fithri Fadina Salwa Aulia Putri Nikmatul Khoiriyah Nikmatul Khoiriyah Syafiul Muzid