Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.659
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang Jurnal Sistem Cerdas Jurnal Teknologi Informasi Cyberku Jurnal Fokus Elektroda (Energi Listrik, Telekomunikasi, Komputer, Elektronika dan Kendali)
Ahmad Ilham
Unknown Affiliation
Automotive Engineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science

Published : 4 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search

 1 
Optimalisasi Layanan Pengaduan Masyarakat pada Pemerintah Kota Binjai Menggunakan eGovernment berbasis Data Kependudukan Muhammad Idaham; Heru Pranoto; Ahmad Ilham
Jurnal Sistem Cerdas Vol. 1 No. 1 (2018): Smart System
Publisher : APIC

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1493.816 KB) | DOI: 10.37396/jsc.v1i1.3

Abstract

Berbagai bentuk layanan penggaduan yang telah diimplementasi oleh banyak pemeritah kota, kabupaten, provinsi ataupun pemerintah pusat. Layanan penggaduan tersebut berbentuk layanan pengaduan langsung, call center, sms center, aplikasi berbasis web dan layanan berbasis mobile. Bentuk layanan tersebut memiliki keunggulan dan kelemahan dan masih perlu adanya pengoptimalan penggunaan agar layanan tersebut meningkat efektivitas dan efesiensinya terhadap penanganan pengaduan masyarakat. Pada tulisan ini memaparkan oprtimalisasi penggunaan egovernment yang terinterasi dengan data kependudukan dengan perancangan aplikasi, uji coba aplikasi pada lingkup kecil, perumusan optimalisasi dan kajian dari hasil penerapan aplikasi pada masyarakat kota binjai.
HYBRID METODE BOOSTRAP DAN TEKNIK IMPUTASI PADA METODE C4-5 UNTUK PREDIKSI PENYAKIT GINJAL KRONIS Ahmad Ilham
Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang Vol 8, No 1 (2020): Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang
Publisher : Department Statistics, Faculty Mathematics and Natural Science, UNIMUS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (566.06 KB) | DOI: 10.26714/jsunimus.8.1.2020.%p

Abstract

Missing values is a serious problem that most often found in real data today. The C4.5 method is a popular classification predictive modeling used because of its ease of implementation. However, C4.5 is still weak when testing data that contains large missing. In this study we used a hybrid approach the bootstrap method and k-NN imputation to overcome missing values. The proposed method tested using Chronic Kidney Disease (CKD) data, and evaluated using accuracy and AUC. The results showed that the proposed method was superior in overcoming missing values in CKD. It can be concluded that the proposed method is able to overcome missing values for chronic kidney disease prediction.
PENGGABUNGAN METODE U-CONTROL CHART DAN METODE AUTOMATIC CLUSTERING DIFFERENTIAL EVOLUTION UNTUK PENENTUAN JUMLAH KLASTER PADA METODE K-MEANS Ahmad Ilham; Romi Satria Wahono; Catur Supriyanto
Jurnal Teknologi Informasi - Cyberku (JTIC) Vol 14 No 2 (2018): Jurnal Teknologi Informasi CyberKU Vol.14 no 2
Publisher : Program Pascasarjana Magister Teknik Informatika, Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (743.081 KB)

Abstract

Penentuan jumlah klaster K-Means adalah masalah utama yang paling popular di kalangan peneliti data mining karena sulitnya menentukan informasi dari data secara apriori akibatnya dimungkinkan hasil klaster tidak optimal dan cepat terjebak ke dalam minimum lokal. Metode pengklasteran otomatis dengan pendekatan evolutionary computation (EC) dapat menyelesaikan masalah K-Means. Metode automatic clustering differential evolution (ACDE) adalah salah satu metode pendekatan EC yang terkenal karena dapat menangani data berdimensi tinggi dan meningkatkan kinerja penglasteran K-Means dengan nilai validitas klaster yang rendah. Namun, proses penentuan ambang batas aktivasi k pada ACDE masih bergantung pada pertimbangan pengguna sehingga proses penentuan jumlah klaster K-Means belum efisien. Pada penelitian ini, masalah ACDE akan diperbaiki menggunakan metode u-control chart (UCC) yang terbukti efisien digunakan untuk mengatasi masalah penentuan jumlah klaster K-Means secara otomatis. Model yang diusulkan dievaluasi menggunakan kumpulan data terkini seperti data sintetik dan data real (iris, glass, wine, vowel, ruspini) dari repositori UCI serta menggunakan davies bouldin index (DBI) dan cosine similarity measure (CS) sebagai metode evaluasinya. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa metode UCC berhasil meningkatkan metode K-Means dengan nilai objektif DBI dan CS terendah masing-masing sebesar 0.470 dan 0.577. Nilai objektif DBI dan CS terendah adalah metode terbaik. Model yang diusulkan memiliki kinerja pengklasteran lebih unggul setelah dibandingkan dengan metode terkini lainnya seperti metode genetic clustering for unknown k (GCUK), dynamic clustering pso (DCPSO) dan automatic clustering approach based on differential evolution algorithm combining with K-Means for crisp clustering (ACDE) untuk hampir seluruh evaluasi fungsi objektif DBI dan CS. Dapat disimpulkan bahwa, metode UCC mampu memperbaiki kelemahan metode ACDE pada penentuan jumlah klaster K-Means dengan menentukan ambang batas aktivasi k secara otomatis.
Implementasi Dashboard Instrumen Akreditasi 9 Kriteria BAN PT Berbasis Web pada Program Studi Sistem Informasi Fakultas Sains & Teknologi UIN Alauddin Makassar Farida Yusuf; Didit Hermawan; Ahmad Ilham
Jurnal Fokus Elektroda : Energi Listrik, Telekomunikasi, Komputer, Elektronika dan Kendali) Vol. 7 No. 3 (2022): Jurnal Fokus Elektroda Vol 7 No 3 2022
Publisher : Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Halu Oleo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (748.324 KB) | DOI: 10.33772/jfe.v7i3.16

Abstract

Making dashboards has many functions from various aspects, one aspect that utilizes the use of the dashboard is in terms of education. In terms of education, the dashboard can be used as a forum for meeting the needs of higher education accreditation. UIN Alauddin Makassar, especially in the Information Systems Study Program, Faculty of Science and Technology, is a study program which in its accreditation implementation involves BAN-PT as an assessor of study program achievements. This study aims to create a web-based dashboard that can facilitate the collection of information and data for the 9 criteria for the accreditation process of study programs. The method used in this research is the prototype method, which consists of stages (1) listening to customers, (2) building and improving prototypes, and (3) testing prototypes. The result to be obtained as an output in this research is an information system in the form of a dashboard that can facilitate monitoring of accreditation data for 9 (nine) criteria.
Co-Authors Catur Supriyanto Didit Hermawan Farida Yusuf Heru Pranoto Muhammad Idaham Romi Satria Wahono