Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis
Malika Endiwan, Aprillio
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Mechanical Engineering Physics

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Prediksi Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) dengan Klasifikasi Biner Nur Sofiyanto, Irfan; Bagus Saputra, Andika; Fauzi Rakhmadianto, Ridlo; Nur Eka Febrianto, Hermawan; Malika Endiwan, Aprillio; Arum Sari, Aprilisa
Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis (SENATIB) 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Duta Bangsa Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47701/gpqsm502

Abstract

Penelitian ini bertujuan mengembangkan model prediksi kelulusan mahasiswa menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN). Permasalahan yang diangkat adalah ketidakpastian dalam meramalkan kelulusan berdasarkan data historis akademik, khususnya Indeks Prestasi Semester (IPS). Penelitian berfokus pada pembangunan model klasifikasi biner yang dapat mengidentifikasi status kelulusan mahasiswa guna mendukung deteksi dini risiko akademik. Dataset yang digunakan terdiri dari 519 data mahasiswa Program Studi Teknologi Informasi, dengan atribut berupa nilai IPS semester 1 hingga 8, serta label target berupa status kelulusan. Karena terdapat ketidakseimbangan antar kelas, diterapkan Random Over Sampling (ROS) untuk menyeimbangkan distribusi sebelum pelatihan model. Data kemudian dinormalisasi dan dibagi menjadi data latih dan data uji. Algoritma KNN digunakan dengan parameter k = 5, yang mengklasifikasikan label berdasarkan mayoritas tetangga terdekat. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model KNN mampu memberikan akurasi prediksi sebesar 90%, menandakan bahwa pendekatan berbasis data mining ini efektif untuk mendukung evaluasi dan pengelolaan akademik di lingkungan pendidikan tinggi.
Rancang Bangun Alat Pemilah Sampah Menggunakan Arduino dan Sensor Proximity Titi Sulanjari, Andita; Malika Endiwan, Aprillio
Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis (SENATIB) 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Duta Bangsa Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47701/z8n0am60

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun alat pemilah sampah otomatis berbasis Arduino dengan menggunakan sensor ultrasonik dan sensor proximity untuk mengklasifikasikan sampah menjadi organik dan anorganik. Sistem ini dirancang untuk mendukung pengelolaan sampah yang lebih efisien dan ramah lingkungan. Sensor ultrasonik HC-SR04 berfungsi untuk mendeteksi jarak dan dimensi sampah, sementara sensor proximity kapasitif digunakan untuk mengenali jenis material, seperti logam dan non-logam. Data dari kedua sensor diproses oleh mikrokontroler Arduino yang selanjutnya mengendalikan motor servo untuk mengarahkan sampah ke tempat pembuangan yang sesuai berdasarkan klasifikasinya. Alat ini juga dilengkapi dengan indikator LED sebagai penanda status operasi dan LCD untuk menampilkan informasi deteksi. Proses perancangan dilakukan melalui tahapan perencanaan, penyusunan alat dan bahan, pembuatan rangkaian sistem, serta pengujian fungsionalitas. Hasil pengujian menunjukkan bahwa alat dapat mendeteksi dan memilah sampah seperti plastik, kertas, daun kering, dan logam dengan tingkat akurasi yang memadai sesuai dengan ambang batas jarak dan material yang telah ditentukan. Inovasi ini diharapkan dapat menjadi solusi teknologi tepat guna dalam upaya mengurangi pencemaran lingkungan akibat pencampuran sampah, sekaligus memberikan alternatif tempat sampah yang lebih higienis karena meminimalkan kontak langsung dengan pengguna. Alat ini juga berpotensi meningkatkan kesadaran masyarakat terhadap pentingnya pemilahan sampah sejak dini.
Co-Authors Aprilisa Arum Sari Bagus Saputra, Andika Fauzi Rakhmadianto, Ridlo Nur Eka Febrianto, Hermawan Nur Sofiyanto, Irfan Titi Sulanjari, Andita