Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JURNAL PENDIDIKAN TAMBUSAI JRIIN :Jurnal Riset Informatika dan Inovasi
Hidayatullah, Miftahul
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Social Sciences

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Analisis Performa Clustering: K-Means dan Similarity Matrix dalam Evaluasi Silhouette, DBI, CHI, dan Dunn Index Ramadhan, Bhima Fajar; Abdillah, Bimo Musthafa; Hidayatullah, Miftahul; Faizal, Muhamad Nur; Winata, Rio Aditya; Alfian, Zurnan
Jurnal Pendidikan Tambusai Vol. 9 No. 2 (2025): Agustus
Publisher : LPPM Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai, Riau, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/jptam.v9i2.30265

Abstract

Clustering merupakan teknik penting dalam data mining yang bertujuan untuk mengelo­­­­­­­mpokkan data berdasarkan kemiripan antar objek. Penelitian ini membahas analisis performa dua pendekatan clustering, yaitu K-Means dan Similarity Matrix, dalam konteks evaluasi kualitas cluster. Pendekatan Similarity Matrix diterapkan menggunakan hierarchical clustering dengan metode complete-linkage, sedangkan K-Means menggunakan data fitur numerik secara langsung. Keduanya diuji pada beberapa dataset dan dievaluasi menggunakan metrik kuantitatif seperti Silhouette Score, Davies-Bouldin Index (DBI), Calinski-Harabasz Index (CHI), dan Dunn Index. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa pendekatan K-Means cenderung unggul dalam pemisahan cluster (Silhouette dan CHI lebih tinggi), sedangkan pendekatan Similarity Matrix lebih baik dalam kepadatan dan keseragaman cluster (DBI dan Dunn Index lebih rendah). Temuan ini menegaskan pentingnya pemilihan metode clustering yang sesuai dengan karakteristik data dan tujuan analisis.
Peramalan Potensi Energi Surya di Indonesia Berbasis Data Meteorologi Menggunakan Model Facebook Prophet Novriadi, Ilham; Mauludani, Artha; Hidayatullah, Miftahul; Satriawan, Ariel Modjo
Jurnal Riset Informatika dan Inovasi Vol 3 No 9 (2026): JRIIN : Jurnal Riset Informatika dan Inovasi (INPRESS)
Publisher : shofanah Media Berkah

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

Abstract

Indonesia, sebagai negara tropis di garis khatulistiwa, memiliki potensi energi surya melimpah dengan variasi spasial yang tinggi. Tantangan utama pengembangan Pembangkit Listrik Tenaga Surya (PLTS) adalah sifat intermiten yang dipengaruhi pola musim dan kualitas data meteorologi. Penelitian ini membangun model peramalan potensi energi surya menggunakan algoritma Facebook Prophet berbasis data lama penyinaran matahari harian dari BMKG. Hasil menunjukkan disparitas potensi energi antarprovinsi, dengan wilayah timur (NTT, NTB) mencapai >5 kWh/hari (sistem 3 kWp) dan wilayah barat (Kalimantan) di bawah 4 kWh/hari. Model mampu mengidentifikasi pola musiman, namun evaluasi pada studi kasus Banten menunjukkan akurasi terbatas dengan RMSE 0,577 kWh dan R2 negatif (-0,7815), mengindikasikan perlunya optimasi parameter dan penanganan data lebih lanjut. Temuan ini memberikan dasar bagi pengembangan kebijakan energi surya yang terdiferensiasi sesuai karakteristik wilayah.
Co-Authors Abdillah, Bimo Musthafa Faizal, Muhamad Nur Mauludani, Artha Novriadi, Ilham Ramadhan, Bhima Fajar Satriawan, Ariel Modjo Winata, Rio Aditya Zurnan Alfian