Gudang Jurnal Multidisiplin Ilmu
Gudang Jurnal Multidisiplin Ilmu (GJMI) adalah sebuah publikasi yang melayani sebagai wadah bagi penelitian interdisipliner dan kolaboratif di berbagai bidang ilmu. Jurnal ini memperoleh keunggulan dengan mencakup berbagai disiplin ilmu, seperti ilmu sosial, hukum, pertanian, pendidikan, ekonomi, komputer, kesehatan, sains alam, ilmu sosial, bahasa, humaniora, dan ilmu lainnya.
Articles
1,414 Documents
<![CDATA[Kekuatan Alat Bukti Visum Et Repertum Dalam Mengungkap Tindak Pidana Pembunuhan Berencana (Studi Putusan NO.209/PID.B/2021/PN.JKT.UT) ]]>
<![CDATA[Abdillah Azzihab]]>;
<![CDATA[Ainun Najib]]>
<![CDATA[ Gudang Jurnal Multidisiplin Ilmu Vol. 2 No. 11 (2024): GJMI - NOVEMBER ]]>
Publisher : <![CDATA[PT. Gudang Pustaka Cendekia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.59435/gjmi.v2i11.1048
<![CDATA[Berdasarkan dari hasil penlitian hukum yang telah dilakukan dengan metode normatif, memperoleh hasil penilaian visum et refertum sebagai alat bukti surat yang diajukan penuntut umum dalam perkara pembunuhan berencana diangggap sebagai bukti surat yang sah, karena visum et refertum dalam bentuk berupa tulisan yang dibuat oleh pejabat yang berwenang berdasarkan pengetahuannya dan ditanda tangani dibawah sumpah jabatan, sehingga menjadi akte autentik yang secara otomatis menjadi alat bukti yang sah dan mempunyai nilai kekuatan pembuktian namun harus dikaitkan dengan alat bukti lain agar terbentuk kebenaran materil.]]>
<![CDATA[Penerapan Data Mining Untuk Analisis Data Sosial Media Menggunakan Metode K-Nearest Neoghbor (K-NN) ]]>
<![CDATA[Della Natasya]]>;
<![CDATA[Zaehol Fatah]]>
<![CDATA[ Gudang Jurnal Multidisiplin Ilmu Vol. 2 No. 11 (2024): GJMI - NOVEMBER ]]>
Publisher : <![CDATA[PT. Gudang Pustaka Cendekia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.59435/gjmi.v2i11.1049
<![CDATA[Penerapan data mining pada analisis data sosial media telah menjadi alat penting dalam mengidentifikasi pola, tren, dan wawasan yang relevan dari data yang sangat besar dan beragam. Studi ini berfokus pada penggunaan teknik data mining untuk menganalisis data sosial media dengan tujuan memahami perilaku pengguna, sentimen publik, dan pengaruh tren sosial terhadap berbagai sektor industri. Metodologi yang digunakan meliputi pengumpulan data, pra-pemrosesan data, analisis setimen, dan clustering. Hasil penelitian ini menunjukkan bagaimana data mining dapat memberikan wawasan mendalam yang bermanfaat bagi perusahaan untuk strategi pemasaran, manajemen reputasi, dan pengambilan keputusan bisnis yang lebih baik. Penelitian ini juga menyoroti tantangan dan solusi dalam mengelola data sosial media yang besar dan beragam, serta pentingnya etika dalam pengolahan data.]]>
<![CDATA[Prediksi Kelulusan Siswa Menggunakan Algoritma K- Nearest Neighborgs (K-NN) Di SMK Al Hasyimy Ibrahimy ]]>
<![CDATA[Basmalia]]>;
<![CDATA[Zaehol Fatah]]>
<![CDATA[ Gudang Jurnal Multidisiplin Ilmu Vol. 2 No. 11 (2024): GJMI - NOVEMBER ]]>
Publisher : <![CDATA[PT. Gudang Pustaka Cendekia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.59435/gjmi.v2i11.1050
<![CDATA[Model prediksi kelulusan siswa di SMK Al Hasyimy Ibrahimy dikembangkan dengan algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) yang diimplementasikan melalui aplikasi RapidMiner. Model ini memproses variabel seperti nilai Sumatif, UTS, PAS, UKK, dan PSAJ untuk mengklasifikasikan status kelulusan siswa sebagai "tepat waktu" atau "terlambat". Algoritma K-NN bekerja dengan menghitung kedekatan (Euclidean Distance) antara data baru dan data yang sudah memiliki hasil kelulusan. Hasil prediksi menunjukkan akurasi sebesar 95,51% memberikan manfaat bagi sekolah dalam mengenali siswa yang memerlukan dukungan tambahan agar lulus tepat waktu. Penggunaan pendekatan ini mendukung penerapan strategi pendidikan berbasis data untuk meningkatkan tingkat kelulusan siswa.]]>
<![CDATA[Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Hafalan Santri Tahfidz Menggunakan Metode Decision Tree (Studi Kasus MIK Sarina) ]]>
<![CDATA[Siti Romlah]]>;
<![CDATA[Zaehol Fatah]]>
<![CDATA[ Gudang Jurnal Multidisiplin Ilmu Vol. 2 No. 11 (2024): GJMI - NOVEMBER ]]>
Publisher : <![CDATA[PT. Gudang Pustaka Cendekia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.59435/gjmi.v2i11.1051
<![CDATA[Data mining membantu memberikan keputusan yang tepat dan cermat dengan mengungkap pola dari data yang kompleks. Data mining dengan metode Decision Tree memprediksi kemampuan hafalan santri tahfidz berdasarkan faktor-faktor seperti usia, durasi belajar, jumlah ayat yang dihafal dan frekuensi menghafal. Model prediksi ini bertujuan untuk membantu pengelola pesantren dalam menentukan pendekatan pembelajaran yang lebih tepat dan efisien. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Decision Tree dapat memberikan prediksi yang akurat dengan akurasi 96.00%, sehingga dapat bermanfaat bagi pengelola untuk menyatukan dan meningkatkan program hafalan santri.]]>
<![CDATA[Nilai-Nilai Kearifan Lokal Rumah Bongkar Pasang Desa Tanjung Batu Seberang Sebagai Sumber Pembelajaran IPS ]]>
<![CDATA[Rahman, Andri]]>
<![CDATA[ Gudang Jurnal Multidisiplin Ilmu Vol. 2 No. 11 (2024): GJMI - NOVEMBER ]]>
Publisher : <![CDATA[PT. Gudang Pustaka Cendekia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.59435/gjmi.v2i11.1052
<![CDATA[Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui nilai kearifan lokal pada rumah bongkar pasang di Desa Tanjung Batu Seberang Kecamatan Tanjung Batu untuk dijadikan sebagai sumber pembelajaran Ilmu Pengetahuan Sosial (IPS). Penelitian ini menggunakan pendekatan kualitatif dengan metode deskriptif. Teknik pengambilan sampel dalam penelitian ini menggunakan teknik non-probability sampling dengan purposive sampling, sehingga informan dalam penelitian ini berjumlah empat orang informan utama dan lima orang informan pendukung. Teknik pengumpulan data dilakukan peneliti melalui dokumentasi dan wawancara. Teknik analisis data dilakukan dengan cara mereduksi data, menyajikan data, dan menarik kesimpulan. Uji keabsahan data yang digunakan adalah uji kredibilitas, uji transferabilitas, uji defendabilitas, dan uji konfirmabilitas. Berdasarkan analisis data disimpulkan bahwa nilai kearifan lokal dari rumah bongkar pasang di desa Tanjung Batu Seberang Kecamatan Tanjung Batu yang dapat dijadikan sebagai sumber pembelajaran IPS adalah nilai ekonomis, nilai estetis dan nilai intelektual yang sangat relevan dalam mendukung pembelajaran IPS secara kontekstual sesuai ketentuan dalam kurikulum merdeka belajar. Salah satu cara untuk mengintegrasikan nilai-nilai kearifan lokal dari rumah bongkar pasang di Desa Tanjung Batu Seberang sebagai sumber belajar kontekstual dalam pembelajaran IPS adalah menggunakan model pengintegrasian berdasarkan tema.]]>
<![CDATA[Implementasi Algoritma K-Means Clustering Untuk Perokok Usia Di Atas 15 Tahun ]]>
<![CDATA[Angeli Dwiyanti Nur’azizah]]>;
<![CDATA[Zaehol Fatah]]>
<![CDATA[ Gudang Jurnal Multidisiplin Ilmu Vol. 2 No. 11 (2024): GJMI - NOVEMBER ]]>
Publisher : <![CDATA[PT. Gudang Pustaka Cendekia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.59435/gjmi.v2i11.1053
<![CDATA[Merokok merupakan aktivitas yang dapat menimbulkan dampak buruk bagi kesehatan, baik untuk diri sendiri maupun untuk orang lain. Hal itu dikarenakan terdapat banyak kandungan yang berbahaya bagi kesehatan. Data mining merupakan bagian dari data analytics dan disiplin ilmu data science yang memiliki manfaat luas dan tepat guna. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengelompokkan perokok dengan usia lebih dari 15 tahun di setiap Provinsi. Data yang digunakan dalam penelitian ini diambil dari Badan Pusat Statistik (BPS). Metode yang digunakan adalah Clustering dengan algoritma K-Means menggunakan tools RapidMiner dan validasinya menggunakan operator Davies Bouldin Indeks untuk mencari nilai yang mendekati 0. Pengelompokkan perokok dengan rentan usia lebih dari 15 tahun yang dihasilkan dapat dilihat melalui 3 cluster, Cluster 1 merupakan tingkat perokok tinggi sejumlah 9 provinsi, Cluster 2 merupakan tingkat sedang dengan 17 provinsi dan Cluster 3 merupakan tingkat rendah dengan 8 provinsi. ]]>
<![CDATA[Implementasi Kegiatan “Rabu Literasi” Sebagai Upaya Peningkatan Kemampuan Literasi Dan Numerasi Di SMP 1 Karangtanjung ]]>
<![CDATA[Fadilah Hapidz]]>;
<![CDATA[Tela Piyana]]>;
<![CDATA[Astriani Rosdiana]]>;
<![CDATA[Ida Yenita]]>;
<![CDATA[Dida Roudhatul Munawaroh]]>;
<![CDATA[M. Rinzat Iriyansyah]]>
<![CDATA[ Gudang Jurnal Multidisiplin Ilmu Vol. 2 No. 11 (2024): GJMI - NOVEMBER ]]>
Publisher : <![CDATA[PT. Gudang Pustaka Cendekia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.59435/gjmi.v2i11.1055
<![CDATA[Menciptakan masyarakat yang literat dan memiliki peradaban yang tinggi ditandai dengan terciptanya sumber daya manusia yang memiliki kecakapan hidup, sehingga mendukung terciptanya kesejahteraan dunia. Dari pada itu, melalui pendidikan merdeka belajar diciptakan penguatan kompetensi literasi dan numerasi dengan tujuan menciptakan anak bangsa yang dapat berfikir kritis, kolaboratif, kreatif, dan komunikatif. Literasi dan numerasi merupakan suatu keterampilan dalam membantu peserta didik untuk menumbuh kembangkan kemampuan-kemampuan dasar seperti kemampuan membaca, menulis, dan berhitung siswa. Tujuan penelitian ini adalah untuk merefleksikan implementasi kegiatan pembiasaan bernama “Rabu Literasi” sebagai upaya meningkatkan kemampuan literasi dan numerasi peserta didik di SMP Negeri 1 Karangtanjung. Pendekatan penelitian yang digunakan adalah pendekatan kualitatif. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode deskriptif kualitatif dengan teknik pengumpulan data melalui studi pustaka. Hasil penelitian menggambarkan kegiatan pembiasaan yang telah dilakukan guna meningkatkan kemampuan literasi dan numerasi peserta didik. Sehingga melalui kegiatan pembiasaan “Rabu Literasi” ditujukkan untuk meningkatkan minat baca peserta didik dan membiasakan peserta didik dalam memahami makna dalam tulisan-tulisan yang peserta didik baca.]]>
<![CDATA[Analisis Pengaruh KGB Terhadap Kinerja Karyawan Menggunakan Algoritma Naïve Bayes ]]>
<![CDATA[Prastika Buya Hakim]]>;
<![CDATA[Zaehol Fatah]]>
<![CDATA[ Gudang Jurnal Multidisiplin Ilmu Vol. 2 No. 11 (2024): GJMI - NOVEMBER ]]>
Publisher : <![CDATA[PT. Gudang Pustaka Cendekia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.59435/gjmi.v2i11.1056
<![CDATA[Kenaikan Gaji Berkala merupakan salah satu bentuk penghargaan finansial yang diberikan kepada karyawan berdasarkan prestasi kerja disetiap periode tertentu. Hal ini dilakukan dengan harapan agar karyawan semakin termotivasi untuk meningkatkan kinerjanya di perusahaan tempat bekerja. Dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes dilakukan klasifikasi terhadap data untuk mengetahui hubungan antara kenaikan gaji berkala dengan kinerja karyawan. Data-data yang digunakan meliputi gaji karyawan sebelum dan sesudah kenaikan serta beberapa data lainnya. Dimana hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa terdapat korelasi antara kenaikan gaji secara berkala dan peningkatan kinerja pada sebagian besar karyawan, dimana diketahui bahwa dengan adanya kenaikan gaji secara berkala dapat mempengaruhi peningkatan kinerja karyawan di perusahaan tersebut. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi acuan bagi manajemen dalam menentukan kebijakan peningkatan gaji secara berkala yang efektif untuk mempertahankan kinerja karyawan yang optimal.]]>
<![CDATA[Perancangan Sistem Informasi Pengajuan Cuti Berbasis Web ]]>
<![CDATA[Dwi Alya Putri Arifany]]>;
<![CDATA[Zaehol Fatah]]>
<![CDATA[ Gudang Jurnal Multidisiplin Ilmu Vol. 2 No. 11 (2024): GJMI - NOVEMBER ]]>
Publisher : <![CDATA[PT. Gudang Pustaka Cendekia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.59435/gjmi.v2i11.1057
<![CDATA[Sistem informasi memegang peran penting dalam meningkatkan efisiensi dan akurasi proses administrasi di berbagai lembaga, termasuk Kementerian Agama Kabupaten Bondowoso. Saat ini, proses pengajuan cuti pegawai di Kementerian Agama masih dilakukan secara manual dengan menggunakan formulir cetak dan penyimpanan arsip fisik. Proses manual ini memperlambat waktu persetujuan cuti, meningkatkan risiko kehilangan data, kesalahan pencatatan, serta mempersulit pencarian dan pemantauan riwayat cuti pegawai. Sistem informasi pengajuan cuti berbasis web dirancang agar dapat mengotomatisasi seluruh alur pengajuan cuti, mulai dari permohonan hingga persetujuan, dan meningkatkan efisiensi serta akurasi manajemen data cuti. Metode penelitian meliputi analisis kebutuhan sistem, perancangan sistem menggunakan diagram Unified Modeling Language (UML). Sistem informasi pengajuan cuti memungkinkan pegawai untuk mengajukan dan memantau status cuti secara online, serta memberikan akses mudah bagi manajemen dalam pengelolaan dan pengarsipan data cuti di Kementerian Agama Kabupaten Bondowoso.]]>
<![CDATA[Implementasi Data Mining Untuk Menentukan Persediaan Stok Barang Menggunakan Metode K-Means Clustering ]]>
<![CDATA[Ammar Farisi]]>;
<![CDATA[Zaehol Fatah]]>
<![CDATA[ Gudang Jurnal Multidisiplin Ilmu Vol. 2 No. 11 (2024): GJMI - NOVEMBER ]]>
Publisher : <![CDATA[PT. Gudang Pustaka Cendekia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.59435/gjmi.v2i11.1059
<![CDATA[Data mining membantu bisnis membuat produksi yang menguntungkan dan penyesuaian operasional. Pengelolaan persediaan stok barang merupakan aspek krusial dalam manajemen bisnis ritel modern yang memerlukan pendekatan analitis untuk optimalisasi. Data Mining dengan metode K-Means Clustering mampu menganalisis dan mengelompokkan pola persediaan stok barang. Tahapan yang dilakukan pra-pemrosesan data, implementasi K-Means Clustering, dan evaluasi model menggunakan metrik Sum of Squared Errors (SSE) dan Silhouette Score. Hasil analisis menggunakan metode Elbow menunjukkan tiga cluster optimal dengan nilai SSE final 51.69, menandakan kohesi internal yang baik. Evaluasi menggunakan Silhouette Score menghasilkan nilai 0.498, mengindikasikan keseimbangan yang baik antara kohesi dan separasi cluster. Hasil clustering mengidentifikasi tiga pola distinct dalam persediaan stok: Cluster 0 mendominasi periode akhir tahun dengan rentang stok 780-840 unit, Cluster 1 terkonsentrasi pada awal tahun dengan rentang 840-920 unit, dan Cluster 2 sebagai cluster transisi pada pertengahan tahun dengan rentang 840- 880 unit. Visualisasi temporal menunjukkan pola seasonal yang jelas dalam pengelolaan persediaan sepanjang tahun. Implementasi K-Means Clustering berhasil menghasilkan pengelompokan yang bermakna dan dapat diinterpretasikan dalam konteks manajemen inventori.]]>
