Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Journal Computer Science and Informatic Systems : J-Cosys Buffer Informatika
Tuntun, Ritham
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit pada Tanaman Jagung menggunakan Metode Dempster Shafer dan Manhattan Distance Tomatala, Michel; Caroles, Meisy; Mamuaya, Supit; Mihuandayani, Mihuandayani; Tuntun, Ritham
Journal Computer Science and Information Systems : J-Cosys Vol 5, No 1 (2025): Maret
Publisher : Universitas Dharma Wacana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53514/jco.v5i1.602

Abstract

Sektor pertanian merupakan penopang perekonomian di Indonesia. Tanaman Jagung (Zea Mays) menjadi salah satu komoditas pertanian yang sangat penting dan merupakan sumber karbohidrat kedua setelah beras. Selain sebagai bahan pangan, jagung juga dikonsumsi sebagai salah satu bahan pakan ternak dan bahan baku industri.  Adapun hama dan penyakit yang menyerang tanaman jagung merupakan salah satu masalah serius dalam industri dan pertanian jagung, khususnya bagi para petani jagung, karena berdampak pada rendahnya produktivitas dan kualitas jagung. Untuk itu, petani memerlukan suatu media atau sistem yang praktis yang memiliki kemampuan mendiagnosa layaknya seorang pakar. Sistem pakar yang akan dibuat ini adalah untuk mendiagnosa hama dan penyakit pada tanaman jagung dengan menggunakan metode Dempster Shafer untuk menghitung nilai believe yang telah ditentukan, dimana nilai believe merupakat bobot yang diinput sesuai kepercayaan dari pakar. Manhattan Distance dipilih sebagai  salah satu teknik yang sering digunakan untuk menentukan kesamaan antara dua buak objek dengan hasil mutlak
Analisis Data Kelulusan Untuk Memprediksi Mahasiswa Berpotensi Dropout Menggunakan Algoritma C4.5 Tuntun, Ritham; Rahmat, Oktaviar; Mihuandayani; Michel Farrel Tomatala
Buffer Informatika Vol. 11 No. 1 (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

Pendidikan tinggi berperan penting dalam mencetak sumber daya manusia yang siap bersaing di dunia kerja. Namun, tingginya angka mahasiswa yang mengalami putus kuliah menjadi tantangan besar bagi perguruan tinggi, termasuk STMIK Multicom, yang dapat mempengaruhi reputasi dan akreditasi institusi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis data kelulusan mahasiswa STMIK Multicom dari tahun 2019 hingga 2023 menggunakan algoritma pohon keputusan C4.5 untuk memprediksi potensi mahasiswa yang berisiko dropout. Algoritma C4.5, yang merupakan teknik data mining, memungkinkan pembentukan model prediksi yang mudah dipahami dengan menganalisis berbagai atribut mahasiswa, seperti status pekerjaan, pendapatan orang tua, status tempat tinggal, dan jarak tempat tinggal ke kampus. Hasil analisis menunjukkan bahwa model C4.5 menghasilkan akurasi 63%, recall 38%, dan presisi 62%, yang mengindikasikan potensi algoritma ini dalam memprediksi mahasiswa yang berisiko dropout. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi dalam menurunkan angka dropout di STMIK Multicom dan meningkatkan tingkat kelulusan mahasiswa.
Co-Authors Caroles, Meisy Mamuaya, Supit Mihuandayani Mihuandayani, Mihuandayani Rahmat, Oktaviar Tomatala, Michel Farrel