Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Komputer Teknologi Informasi Sistem Komputer (JUKTISI) JRIIN :Jurnal Riset Informatika dan Inovasi
Elga Sari Tanjung
Universitas Negeri Medan
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Education Engineering

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Analisis Spasial Klaster Atmosfer di Sumatera Utara Menggunakan K-Means Jhon Gabriel Simarmata; Natasha Nainggolan; Elga Sari Tanjung
Jurnal Komputer Teknologi Informasi Sistem Komputer (JUKTISI) Vol. 5 No. 1 (2026): Juni 2026
Publisher : LKP KARYA PRIMA KURSUS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62712/juktisi.v5i1.936

Abstract

Variabilitas atmosfer jangka pendek di Sumatera Utara pada periode puncak monsun belum dipetakan secara kuantitatif dan spasial. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi dan mengklasifikasikan pola atmosfer pada 28 Desember 2025–1 Januari 2026 menggunakan metode K-Means clustering sebagai solusi analitis berbasis data. Data yang digunakan berasal dari Modern-Era Retrospective Analysis for Research and Applications Version 2 (MERRA-2) dengan variabel suhu udara permukaan, kelembapan spesifik, tekanan permukaan, dan kecepatan angin. Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif deskriptif dengan tahapan praproses data, normalisasi, optimasi jumlah cluster menggunakan Elbow Method, serta evaluasi menggunakan Silhouette Score. Jumlah cluster optimal adalah tiga dengan nilai Silhouette Score global sebesar 0,4089 yang menunjukkan struktur cluster moderat. Hasil penelitian mengidentifikasi tiga pola atmosfer dominan, yaitu Panas Tropis & Sangat Lembap (43,44%), Hangat & Sangat Lembap (36,93%), dan Sejuk & Lembap Sedang (19,63%). Secara spasial, wilayah dataran tinggi berkorelasi dengan kondisi lebih sejuk, sedangkan wilayah pesisir dan kepulauan didominasi kondisi panas dan sangat lembap. Temuan ini menunjukkan bahwa metode K-Means efektif dalam memetakan variabilitas atmosfer spasial jangka pendek secara kuantitatif.
Implementasi Algoritma Greedy untuk Optimasi Protein pada 0/1 Knapsack dalam Diet Defisit Kalori Angelina S. Saragih; Elga Sari Tanjung; Muhammad Rois Lukman Damanik; Adidtya Perdana
Jurnal Riset Informatika dan Inovasi Vol 3 No 12 (2026): JRIIN : Jurnal Riset Informatika dan Inovasi (INPRESS)
Publisher : shofanah Media Berkah

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

Abstract

Program diet defisit kalori memerlukan perencanaan nutrisi yang cermat, khususnya dalam memaksimalkan asupan protein tanpa melebihi batas kalori harian. Permasalahan ini dapat dimodelkan sebagai 0/1 Knapsack Problem di mana kalori bertindak sebagai bobot dan kandungan protein sebagai nilai. Penelitian ini mengimplementasikan dan mengevaluasi tiga strategi Algoritma Greedy, yaitu Greedy by Density (rasio protein/kalori), Greedy by Profit (protein terbesar), dan Greedy by Weight (kalori terkecil) pada dataset 50 menu makanan berbasis Tabel Komposisi Pangan Indonesia (TKPI) dengan kapasitas 1500 kkal. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa Greedy by Density menghasilkan total protein tertinggi sebesar 221,2 gram dengan pemanfaatan kapasitas penuh (0 kkal sisa), diikuti Greedy by Profit dengan 176,9 gram, dan Greedy by Weight dengan 128,4 gram. Kompleksitas algoritma secara keseluruhan adalah O(n log n). Penelitian ini membuktikan bahwa strategi berbasis rasio nilai-terhadap-bobot merupakan pendekatan paling efektif dalam optimasi menu diet defisit kalori.
Co-Authors Adidtya Perdana, Adidtya Angelina S. Saragih Jhon Gabriel Simarmata Muhammad Rois Lukman Damanik Natasha Nainggolan