Claim Missing Document
Check
Articles

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN JENIS TANAH YANG SESUAI UNTUK TANAMAN PANGAN MENGGUNAKAN METODE SMARTER DAN SAW Nurdin, Nurdin; Fahrozi, Fazar; Ula, Mutammimul; ., Muthmainah
Informatika Pertanian Vol 29, No 2 (2020): DESEMBER
Publisher : Sekretariat Badan Penelitian dan Pengembangan Pertanian

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21082/ip.v29n2.2020.p83-94

Abstract

Lahan atau tanah merupakan sumber daya fundamental yang dimiliki manusia. Dengan adanya lahan, manusia dapat menghasilkan bahan pangan, sandang, papan, tambang, dan tempat dilaksanakannya berbagai aktivitas. Di satu sisi, kebutuhan lahan untuk pertanian terus meningkat. Di sisi lain, lahan subur makin terbatas karena digunakan untuk berbagai keperluan selain pertanian. Selain itu, petani umumnya kesulitan menentukan jenis tanaman yang tepat diusahakan pada tanah yang dimiliki. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan jenis tanah yang sesuai bagi tanaman pangan menggunakan metode Simple Multi Attribute Rating Technique Exploiting Rank (SMARTER) dan metode Simple Additive Weighting (SAW). Kriteria dan perhitungan bobot untuk metode SMARTER dan SAW adalah kesuburan tanah (W1), unsur hara tanah (W2), kelembaban tanah (W3), tekstur tanah (W4), ketebalan gambut tanah (W5), reaksi (pH) tanah (W6), dan drainase tanah (W7). Hasil penelitian penerapan metode SMARTER dan SAW menghasilkan preferensi dengan nilai tertinggi 0,824286 pada jenis tanah Andosol untuk tanaman padi.
Implementation of Fuzzy C-Means to Determine Student Satisfaction Levels in Online Learning Nurdin S.Kom., M.Kom (SCOPUS ID=ID: 57201646662); Uci Mutiara Putri Nasution; Hafizh Al-Kautsar Aidilof; Bustami Bustami
Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi Vol 11, No 1 (2022): Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi
Publisher : Program Studi Sistem Informasi Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1354.873 KB) | DOI: 10.32520/stmsi.v11i1.1638

Abstract

Online learning is the best solution during the COVID-19 pandemic, causing a difference in the learning process that lecturers usually do face-to-face with students. Changes in the learning process are expected to be implemented effectively and efficiently. The purpose of this study is to determine how the level of student satisfaction in online learning and produce a system that can cluster the level of student satisfaction using the Fuzzy C-Means method. The variables used in this study have 3 parameters, namely the teaching and learning process, lecturer competence, facilities, and infrastructure. The stages carried out in this study were collecting questionnaire data filled out by 500 students of Informatics Engineering, Malikussaleh University, the data obtained was processed based on the average student answers. Based on the data that has been obtained will form 2 clusters, namely satisfied and dissatisfied in online learning using the Fuzzy C-Means method. The results of clustering of 500 data obtained that 303 students felt "satisfied" and as many as 197 students felt "not satisfied" in the online learning carried out, for cluster 1 (satisfied students) with an average value of the teaching and learning process 7,389, lecturer competence 7,863 and facilities and infrastructure 7,8883. Cluster 2 (students are not satisfied) with the average value of teaching and learning process 4,466, lecturer competence 5,069, and the value of facilities and infrastructure 5,424. The contribution of this research is to help the manager of the Department of Information Engineering, Malikussaleh University to evaluate and improve the online learning process.
PERBANDINGAN METODE TRANSFORMASI WAVELET DAN FOURIER DALAM PENTERJEMAHAN AYAT PADA SURAH YASIN Nurdin Nurdin; Nadilla Baimal Puteri
Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi Vol 9, No 1 (2020): Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi
Publisher : Program Studi Sistem Informasi Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (703.215 KB) | DOI: 10.32520/stmsi.v9i1.563

Abstract

Kitab Al-qur’an diturunkan melalui Nabi Muhammad SAW merupakan panduan dari Allah bagi seluruh umat Islam. Umumnya banyak orang hanya bisa membaca, belum memahami isi yang terdapat dalam bacaannya, oleh sebab itu diperlukan sistem penerjemah ayat Al-qur’an dalam bentuk audio (suara) untuk memudahkan pembaca memahami kandungan dari ayat itu. Dalam aplikasi sistem ini file suaranya menggunakan format wave (.wav). Pada penelitian sistem terjemahan ayat surah Yasin dengan menggunakan perbandingan dua metode, yaitu metodeWavelet dan metode Fourier. Tahapan yang digunakan padametode penelitian ini yaitu: studi pustaka, mengumpulkan sampel surah yasin, desain sistem, implementasi sistem, testing (pungujian) sistem dan perbandingan hasil akurasi antara merode transformasi Wavelet dan Fourier, denganoutputnya berupa hasil terjemahan surah yasin. Adapun hasil implementasi metode Wavelet transpormation dan Fourier untuk terjemahan ayat pada surah yasin ini mendapatkan hasil nilai yang berbeda. Transformasi Wavelet dengan hasil deteksinya mencapai 72,9 %, sedangkan metode Fourier mencapai 43,7 %.Hasil ini menunjukan metode Wavelet akurasinya lebih baik dari metode Fourier dalam aplikasi sistem penterjemahan ayat surah yasin. 
Klasifikasi Karya Ilmiah (Tugas Akhir) Mahasiswa Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier (NBC) Nurdin Nurdin; M Suhendri; Yesy Afrilia; Rizal Rizal
Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi Vol 10, No 2 (2021): Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi
Publisher : Program Studi Sistem Informasi Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (344.544 KB) | DOI: 10.32520/stmsi.v10i2.1193

Abstract

ABSTRACTThe final project or thesis is the result of research that addresses a problem according to the student's field of science. By increasing the number of graduates, the number of final project documents produced will also be even greater. The large number of scientific papers or final project documents will be difficult to find according to the topic if they are not grouped. A large number of documents will not be effective if classification is done manually. This study makes a scientific paper classification application aimed at classifying the scientific work (final project) of students in the field of Informatics Engineering. This application was built by implementing the Naive Bayes Classifier algorithm based on background parameters and will be classified into 5 categories, namely image processing, data mining, decision making systems, geographic information systems and expert systems. With the research stages, namely data collection, preprocessing, calculation of the Naive Bayes Classifier method, implementation and system testing. This study uses 170 scientific papers, which are divided into 150 data for training and 20 data for testing. The results of this study illustrate that the Naive Bayes Classifier algorithm is a simple algorithm that can be used to classify scientific papers with an average accuracy of 86.68% and the average processing time required in each test is 5.7406 seconds / test.Keywords:scientific work, naive bayes classifier, classification,training, testing ABSTRAKTugas akhir atau skripsi merupakan hasil penelitian yang membahas suatu masalah sesuai bidang ilmu dari mahasiswa. Dengan bertambah jumlah lulusan, maka jumlah dokumen tugas akhir yang dihasilkan juga akan semakin besar. Jumlah dokumen karya ilmiah atau tugas akhir yang besar akan sulit dicari sesuai dengan topik jika tidak dikelompokkan. Jumlah dokumen yang besar akan tidak efektif jika dilakukan klasifikasi secara manual. Penelitian ini membuat aplikasi klasifikasi karya ilmiah bertujuan untuk mengklasifikasikan karya ilmiah (tugas akhir) mahasiswa dalam bidang ilmu Teknik Informatika. Aplikasi ini dibangun dengan mengimplementasikan algoritma Naive Bayes Classifier berdasarkan parameter latar belakang dan akan diklasifikasikan menjadi 5 kategori yaitu pengolahan citra, data mining, sistem pengambilan keputusan, sistem informasi geografis dan sistem pakar. Dengan tahapan penelitian yaitu pengumpulan data, preprocessing, perhitungan metode Naive Bayes Classifier,implementasi dan pengujian sistem.Penelitian ini menggunakan data sebanyak 170 data karya ilmiah, yang dibagi menjadi 150 data untuk pelatihan dan 20 data untuk pengujian. Hasil penelitian ini menggambarkan bahwa algoritma Naive Bayes Classifier merupakan algoritma sederhana yang mampu digunakan untuk melakukan klasifikasi karya ilmiah dengan rata-rata akurasi 86,68% serta rata-rata waktu proses yang dibutuhkan dalam setiap pengujian yaitu 5,7406 detik/pengujian.Kata Kunci:Karya ilmiah, Naive bayes classifier, Klasifikasi, Pelatihan, Pengujian.
IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK MENGKLASIFIKASI DATA NASABAH PT. ADIRA FINANCE ACEH TENGAH MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5 Nurdin -; bhakti wan khaledy
JSIK (Jurnal Sistem Informasi Kaputama) Vol 1, No 1 (2017)
Publisher : STMIK KAPUTAMA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.1234/jsik.v1i1.19

Abstract

Adira Finance di kabupaten Aceh Tengah merupakan perusahaan yang memanfaatkan teknologi informasi,khususnya basis data, akan mengalami akumulasi data nasabah dalam jumlah besar tiap tahunnya. Daribanyaknya data tersebut, banyak pula data nasabah Adira Finance yang menunggak pembayaran kredit. Denganmemanfaatkan teknik klasifikasi pada data mining yang berbasis pohon keputusan maka dapat ditemukan pola –pola yang tersembunyi untuk membedakan data nasabah yang menunggak pembayaran kredit dengan nasabahyang lancar dalam pembayaran kredit dengan menggunakan atribut jenis kelamin, pekerjaan, kabupaten, hargaobjek, angsuran per bulan, dan status bucket sebagai parameter penentu untuk melihat seorang nasabah yangdikategorikan lancar dalam membayar kredit dan yang menunggak pembayaran kredit. Sistem ini menggunakanalgoritma C4.5 sebagai pembentuk pohon keputusan dan di bangun menggunakan bahasa pemrograman delphi.
Information System for Predicting Fisheries Outcomes Using Regression Algorithm Multiple Linear Nurdin Nurdin; Fajriana Fajriana; Maryana Maryana; Ama Zanati
JOURNAL OF INFORMATICS AND TELECOMMUNICATION ENGINEERING Vol 5, No 2 (2022): Issues January 2022
Publisher : Universitas Medan Area

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31289/jite.v5i2.6023

Abstract

Bireuen is one of the regencies in Aceh province which has quite a lot of potential for marine and fishery resources, both capture fisheries and aquaculture, because some areas in this district are coastal areas supported by several fish landing bases (PPI), namely PPI Kuala Jangka, Kuala Jeumpa, Peudada, Jeunip, Pandrah, and Bate Iliek which are supporting sectors of the regional economy. The importance of this research is so that the Department of Food Security, Maritime Affairs and Fisheries can estimate the catch of fish in the coming year so that it can be used in terms of policies to increase the fishery production sector. The method used in information systems research to predict fishery results Multiple Linear Regression Algorithm using two independent variables (X), namely, the number of motorized boats (X1), the number of rainy days (X2) and one dependent variable, namely the number of fish caught (Y). ). The steps taken in this research are data collection, calculation of each variable, completion of the elimination method, substitution to get constant values, coefficients and inserting constants and coefficients into the Multiple Linear Regression equation. Based on data obtained from 2016, 1017, 2018, 2019 and 2020 using the Multiple Linear Regression algorithm, the prediction results of the Tangka fishery in Bireuen Regency in 2021 are 12,813.88 tons.
Students' Perceptions of Learning Using Powtoon Based on Gender in SMP/MTS Fajriana Fajriana; Safriana Safriana; Nurdin Nurdin
International Journal of Engineering, Science and Information Technology Vol 2, No 1 (2022)
Publisher : Master Program of Information Technology, Universitas Malikussaleh, Aceh Utara, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (426.573 KB) | DOI: 10.52088/ijesty.v2i1.205

Abstract

Perception is an individual observation or process giving meaning as a result of observations about an object, event, and so on through his five senses, which is obtained by inferring information and interpretation of messages so that someone can provide feedback about the good or bad or the positive and negative of it. The use of animation media in learning other than providing many conveniences, there are also obstacles, causing various student perceptions. Students' perceptions of the use of learning media can be seen by gender. This study aims to determine students' perceptions of learning using animation/powton in SMP/MTs based on gender. Based on the data collected, this research is descriptive with a qualitative approach. The data collection method in this study used a questionnaire in collecting data from primary and secondary sources. In this study, the primary data was the result of a perception survey through a questionnaire conducted to SMP/MTs students. In contrast, secondary information is obtained from a literature review regarding online learning systems and virtual classes. The data analysis technique uses percentages. The results of data analysis are presented descriptively in the following subchapter. Based on the results of research and discussion, it has been known that students' perceptions of learning mathematics using Powton media are perfect. Both male and female students positively perceive learning mathematics by using Powton-based learning media in SMP/MTs. Students get an average student answer of 100% and fall into the "Very Good" category. it explains that animation media is beneficial for students in understanding the lesson.
Pendeteksian Dokumen Plagiarisme dengan Menggunakan Metode Weight Tree Nurdin Nurdin; Rizal Rizal; Rizwan Rizwan
Telematika Vol 12, No 1: Februari (2019)
Publisher : Universitas Amikom Purwokerto

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (694.81 KB) | DOI: 10.35671/telematika.v12i1.775

Abstract

Sistem pengelolaan dokumen plagiarisme masih ada yang dilakukan secara manual yaitu dengan mengecek satu persatu sehingga membutuhkan waktu yang lama dan kurang efektif. Salah satu algoritma yang dapat digunakan untuk pendeteksian dokumen plagiarisme adalah algoritma Weight Tree yaitu sebuah metode untuk melakukan klasifikasi kemiripan dokumen berdasarkan bobot dari dokumen. Tujuan penelitian ini adalah untuk membangun sebuah sistem pendeteksian kemiripan dari dua dokumen teks yang berbeda untuk jenis dokumen teks berbahasa indonesia dengan format file dokumen yaitu: doc, docx, pdf, rtf. Tahapan yang dilakukan pada penelitian ini terdiri dari pengumpulan data, perancangan sistem, pembuatan aplikasi dan pengujian terhadap aplikasi. Hasil pengujian sistem dapat dikategorikan sebagai sistem pendeteksian atau pengetesan kemiripan dokumen. Pada pengujian sistem ini, penulis yang mengkategorikan dokumen tersebut sebagai dokumen plagiat berdasarkan persentase kemiripan. Nilai rata-rata persentase kemiripan dalam pengujian sistem ini adalah 71,60%. Sistem yang di bangun ini berhasil dengan tingkat keakuratan mencapai 90%. Algoritma Weight Tree yang diterapkan pada sistem ini terbukti mampu mengidentifikasi dengan baik kemiripan dokumen plagiarisme.
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PTS DI LHOKSEUMAWE MENGGUNAKAN METODE FUZZY AHP BERBASIS WEB - Nurdin; - Miranda
Jurnal Informatika Vol 9, No 2 (2015): Juli
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (219.406 KB) | DOI: 10.26555/jifo.v9i2.a2959

Abstract

Sistem Pendukung Keputusan pemilihan PTS ini bertujuan untuk memberikan dukungan pengambilan keputusan untuk pemilihan sebuah PTS di Lhokseumawe. Pada sistem ini terdapat 11 alternatif perguruan tinggi swasta dan ada 6 kriteria yang digunakan oleh sistem. Sistem ini menggunakan metode fuzzy untuk kriteriayang bobot nilainya tidak tetap, kriteria tersebut diantaranya jumlah lulusan, Jarak dengan kota, Biaya pendidikan, jumlah dosen dan pendidikan dosen serta menggunakan metode Analytic Hierarchy Process (AHP)  yaitu untuk perangkingan Perguruan Tinggi yang dipilih oleh user. Pemberian nilai fuzzy berlaku untuk setiap kriteria yang ada. Pada sistem ini juga terdapat 2 proses yakni proses pemilihan perguruan tinggi swasta dan proses membandingkan tingkat kepentingan antar kriteria. Perhitungan fuzzy pada sistem ini tidak dilakukan di dalam sistem melainkan di input oleh admin sistem yang telah dicari terlebih dahulu nilai fuzzy kriteria untuk tiap alternatif yang ada. Hasil dari proses fuzzy dan AHP dalam aplikasi ini akan menghasilkan perangkingan untuk alternatif yang dipilih oleh user.Kata kunci : Fuzzy, AHP, SPK, Pemilihan
IMPLEMENTASI ALGORITMA HILL CLIMBING DAN ALGORITMA A* DALAM PENYELESAIAN PENYUSUNAN SUKU KATA DASAR DENGAN POLA PERMAINAN BINTANG KEJORA Nurdin Nurdin; Syandriani Harahap
Jurnal Informatika Vol 10, No 2 (2016): Juli
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1550.553 KB) | DOI: 10.26555/jifo.v10i2.a5064

Abstract

Permainan Bintang Kejora merupakan permainan yang sama seperti permainan pergeseran angka dalam kotak berbentuk persegi (Puzzle). Jenis permainan seperti ini cenderung mudah untuk diselesaikan. Bentuk wadah bintang menyebabkan arah pergeseran akan menjadi terbatas. Permainan bintang kejora ini cukup rumit dan sukar untuk diselesaikan secara manual. Permainan ini dapat diselesaikan dengan metode heuristik, yaitu dengan menggunakan algoritma hill climbing dan algoritma A*. Sifat algoritma hill climbing adalah mencari kemungkinan-kemungkinan dari calon solusi untuk mendapatkan yang optimal bagi penyelesaian masalah dengan mencari nilai heuristik yang terkecil. Sedangkan algoritma A* membantu menemukan solusi pencarian dalam ruang keadaan dengan mempertimbangkan nilai heuristik terbesar yang dilacak sesuai node yang akan dilewati. Pembuatan perangkat lunak ini dirancang terlebih dahulu dengan menggunakan diagram State Transition Diagram, Use Case Diagram, Activity Diagram, dan Class Diagram. Perangkat lunak ini dapat memberikan penyelesaian yang optimum atas permainan bintang kejora yang nantinya menghasilkan huruf yang sebelumnya diacak menjadi tersusun membentuk sebuah kata dasar. Hasil yang didapatkan berupa langkah-langkah ditemukan solusi serta ditampilkan waktu pencarian yang dibutuhkan dalam menemukan solusi. Pencarian A* lebih cepat menemukan solusi dibandingkan Hill Climbing, karena A* mencari nilai heuristik pada jarak yang terjauh sehingga langsung tepat menuju sasaran. Kata kunci: Hill Climbing, Algoritma A*, Bintang Kejora