Garuda - Garba Rujukan Digital

p-Index From 2019 - 2024

2.233

P-Index

This Author published in this journals

All Journal Elkom: Jurnal Elektronika dan Komputer Format : Jurnal Imiah Teknik Informatika Jurnal Informatika Bianglala Informatika : Jurnal Komputer dan Informatika Akademi Bina Sarana Informatika Yogyakarta Indonesian Journal on Software Engineering (IJSE) Jurnal Pilar Nusa Mandiri JITK (Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Komputer) EVOLUSI : Jurnal Sains dan Manajemen Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON) SPEED - Sentra Penelitian Engineering dan Edukasi

Amin Nur Rais

Universitas Bina Sarana Informatika

Author-ID : 2544777

Computer Science & IT Control & Systems Engineering Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Library & Information Science

Published : 13 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

1 2

Analisa Akurasi Dan F1 Score Pada Algoritma Smote Dan NaÃ¯ve Bayes Pada Dataset Bank Direct Marketing Rais, Amin Nur; Warjiyono, Warjiyono; Kurniawan, Wawan; Ardianto-Universitas Bina Sarana Informatika, Rian
SPEED - Sentra Penelitian Engineering dan Edukasi Vol 11, No 4 (2019): Speed 2019
Publisher : APMMI - Asosiasi Profesi Multimedia Indonwsia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (681.064 KB)

Abstract â€” Introducing products directly is done by many industries, one of the industries that utilize direct marketing is the banking industry. With the product introduction process, the amount of incoming data continues to grow, so that the data can be analyzed for bank marketing, and used to choose the type of marketing carried out. Data mining or often known as data mining is becoming a trend in processing data to get the information needed. Machine Learning becomes a model to find certain patterns to help in making decisions in direct marketing. In the study the process of processing data with machine learning by comparing the results of naÃ¯ve bayes classification algogirma with the use of smote. The testing model is divided into 2 tests, with smote and without smote. The test results show that the use of smote against the naÃ¯ve bayes classification algorithm has an influence on the accuracy produced. At the level of accuracy, the comparison between using smote and not using smote, is better when not using smote with an accuracy of 87.52%. Whereas in the F1 Score calculation, the F1 score is better when using a smote of 80.26%.Â Keywords: accuracy, f1 score, smote, naÃ¯ve bayesÂ AbstrakÂ â€“ Mengenalkan produk secara langsung banyak dilakukan oleh berbagai industi, salah satu industry yang memanfaatkan pemasaran secara langsung adalah industry perbankan. Dengan dilakukannya proses pengenalan produk, jumlah data yang masuk terus bertambah,sehingga data dapat dianalisa terhadap pemasaran bank, dan digunakan untuk memilih jenis pemasaran yang dilakukan. Penambangan data atau yang sering dikenal dengan data mining menjadi trend dalam melakukan pengolahan data untuk mendapatkan informasi yang dibutuhkan. Machine Learning menjadi model untuk menemukan pola tertentu untuk membantu dalam mengambil keputusan dalam melakukan pemasaran secara langsung. Pada penelitian dilakukan proses pengolahan data dengan machine learning dengan membandingkan hasil pengujian algogirma klasifikasi naÃ¯ve bayes dengan penggunaan smote. Model pengujian dibagi menjadi 2 pengujian, dengan smote dan tanpa smote. Hasil pengujian menunjukkan bahwa penggunaan smote terhadap algoritma klasifikasi naÃ¯ve bayes memiliki pengaruh terhadap akurasi yang dihasilkan. Pada tingkat akurasi, perbandingan antara penggunaan smote dan tidak menggunakan smote, lebih baik pada saat tidak menggunakan smote dengan akurasi 87,52%. Sedangkan pada perhitungan F1 Score, nilai F1 score lebih baik pada saat menggunakan smote sebesar 80,26%..Â Kata Kunci: akurasi, f1 score, smote, naÃ¯ve bayes.

Integrasi SMOTE Dan Ensemble AdaBoost Untuk Mengatasi Imbalance Class Pada Data Bank Direct Marketing Amin Nur Rais; Agus Subekti
Jurnal Informatika Vol 6, No 2 (2019): September 2019
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Kampanye pemasaran produk bank secara langsung dapat dibantu dengan adanya teknologi informasi. Dengan terus bertambahnya data dan penggunaan teklogi informasi, data yang didapatkan dapat dimanfaatkan lebih maksimal untuk membuat keputusan. Dengan teknik klasifikasi dari, didapatkan hasil penambangan data berupa akurasi dari pembelajaran yang dilakukan. Metode dalam penelitian ini dengan menggunakan preprocessing SMOTE dan ensemble AdaBoost yang dikombinasikan dengan algoritma Naïve Bayes, SVM, dan J48. Hasil eksperimen yang diperoleh menunjukkan klasifikasi dengan menggunakan Naïve Bayes untuk akurasi sebesar 88,30%, sedangkan SVM 89,68%, dan J48 memiliki akurasi sebesar 95,73%. Maka dapat disimpulkan bahwa dengan menggunakan teknik klasifikasi Decision Tree J48 yang dikombinasikan dengan preprocessing SMOTE dan ensemble AdaBoost dapat memprediksi untuk menentukan objek pemasaran secara langsung kepada konsumen.

Komparasi Adaboost dan Bagging Dengan Naïve Bayes Pada Dataset Bank Direct Marketing Rousyati Rousyati; Amin Nur Rais; Noor Hasan; Richky Faizal Amir; Warjiyono Warjiyono
Bianglala Informatika Vol 9, No 1 (2021): Bianglala Informatika 2021
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Kampanye pemasaran produk bank secara langsung memiliki kegunaan bagi marketer untuk menawarkan produk baru kepada calon pelanggan yang ditargetkan. Dengan menggunakan data yang sudah ada yang bersumber dari pengalaman melakukan pemasaran dapat digunakan sebagai data yang akan diolah untuk membuat keputusan dimasa depan. Dengan menggunakan algoritma klasifikasi naïve bayes yang digabungkan dengan ensemble adaboost dan baaging, dilakukan percobaan untuk mendapatkan hasil komparasi akurasi dan presisi terbaik. Penelitian ini dilakukan dengan melakukan 4 kali percobaan dengan skema hanya dengna algoritma naïve bayes, naïve bayes dengan adaboost, naïve bayes dengan bagging, dan naïve bayes dengan adaboost dan bagging. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan algoritma naïve bayes dengan adaboost dan bagging menghasilkan nilai akurasi terbaik sebesar 90,29%. Sedangkan pada presisi, diketahui bahwa nilai presisi terbaik pada percobaan algoritma naïve bayes saja dan naïve bayes dengna bagging dengan nilai presisi yang sama sebesar 94,99%.Kata Kunci : adaboost, bagging, naïve bayes, imbalance class

Metode FAST & Framework PIECES : Analisis & Desain Sistem Informasi Penjualan Berbasis Website Warjiyono Warjiyono; Fandhilah Fandhilah; Amin Nur Rais; Ahmad Ishaq
Indonesian Journal on Software Engineering (IJSE) Vol 6, No 2 (2020): IJSE 2020
Publisher : Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/ijse.v6i2.8988

Abstract: The development of information and digital technology has accelerated the process of disruption in the business sector. Small business players are even able to beat big businesses because of innovation with digital technology. Internet users in Indonesia in 2018 totaled 171.17 million people, 93.9% used smartphones, 2.9% bought bags through online shops. Tas Murah Tegal is a physical shop that sells various types of bags and wallets. Currently, the way to market it is still through brochures, banners and social media. The problems that occur are difficulty controlling the amount of stock, sales data is often wrong, making sales reports that are often late and the difficulty in making reports for management purposes. The bag sales information system will be developed using the FAST method and the PIECES framework. Collecting data through interviews, observation and literature study. This information system is website-based using the programming language PHP, HTML, database using MySql. The purpose of this research is that Tas Murah Tegal can manage sales transactions more quickly, efficiently and effectively, data and information can be easily obtained and the availability of sales reports quickly. In addition, it can also expand market share, increase the number of sales, be able to compete globally, which is expected to grow and develop its business and improve good governance.Keywords: FAST Method, Sales, PIECES, Information SystemAbstrak: Perkembangan teknologi informasi dan digital mempercepat proses terjadinya disrupsi pada sektor bisnis. Pelaku bisnis kecil bahkan mampu mengalahkan bisnis besar karena inovasi dengan teknologi digital. Pengguna internet di Indonesia tahun 2018 berjumlah 171,17 juta jiwa, 93,9% menggunakan smartphone, , 2,9% nya membeli tas lewat toko online. Tas Murah Tegal merupakan toko fisik yang menjual beraneka macam jenis tas dan dompet. Saat ini cara memasarkannya masih melalui brosur, banner dan media sosial. Permasalahan yang terjadi kesulitan mengontrol jumlah stok, data-data penjualan sering salah, pembuatan laporan penjualan yang sering telat serta sulitnya membuat laporan-laporan untuk kepentingan manajemen. Sistem informasi penjualan tas akan dikembangakan dengan metode FAST dan framework PIECES. Pengumpulan data melalui wawancara, observasi dan studi pustaka. Sistem informasi ini berbasis website dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP, HTML, database menggunakan MySql. Tujuan penelitian ini adalah agar Tas Murah Tegal dapat mengelola transaksi penjualan lebih cepat, efesien dan efektif, data dan informasi mudah didapatkan serta tersedianya laporan penjualan dengan cepat. Selain itu juga dapat memperluas pangsa pasar, meningkatkan jumlah penjualan, dapat bersaing secara global yang diharapkan dapat tumbuh dan berkembang bisnisnya dan meningkatkan tata kelola yang baik.Kata kunci: Metode FAST, Penjualan, PIECES, Sistem Informasi

Rancang Bangun Sistem Informasi Rekam Medik Studi Kasus: UPTD Puskesmas Padamara Kabupaten Purbalingga Eka Rahmawati; Saifudin Saifudin; Chandra Kesuma; Amin Nur Rais
Indonesian Journal on Software Engineering (IJSE) Vol 6, No 1 (2020): IJSE 2020
Publisher : Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/ijse.v6i1.7860

Abstract: Computer is the one of technology that can make people activity easier. To maximize the computer utilization it need a computerization system. Like on UPTD Puskesmas Padamara that give health service. The service that given are outpatient, inpatient and emergency unit. Until now, medical records procedure at UPTD Puskesmas Padamara still done by hand, one of them is on outpatient procedure. The filing of medical patient data was recorded on paper that susceptible to damage and data loss. Besides that, the history of medical patient start form anamnesis, diagnose and therapy wrote on paper too. The Medical patient checkup data of inpatient still on the document. The data have done randomly archived, so it needs a long time for seeking for data and manage the report. As a health unit that serves the worldwide community, UPTD Puskesmas Padamara needs an information system that can accelerate performance and increase redundancy, data loss, and data detriment. The information system also can make archived and data searched easily and can block access from uncompetent people. Therefore, it’s necessary to make medical records information system on UPTD Puskesmas Padamara. A computerization system besides accelerate performance also can make data reporting easier.Keywords: Medical Records Information System, Medical RecordsAbstrak: Komputer merupakan salah satu teknologi yang dapat mempermudah aktivitas manusia. Agar dapat memaksimalkan penggunaan komputer maka perlu dibuat sebuah sistem yang terkomputerisasi. Begitupun pada UPTD Puskesmas Padamara yang memberikan pelayanan kesehatan. Pelayanan yang diberikan meliputi rawat jalan, rawat inap dan UGD. Sampai saat ini prosedur rekam medik pada UPTD Puskesmas Padamara masih dilakukan dengan manual salah satunya pada prosedur pendaftaran rawat jalan. Data pasien yang akan melakukan pendaftaran dicatat dalam sebuah dokumen yang rentan terhadap kerusakan atau hilangnya data. Selain itu riwayat pasien mulai dari diagnosa, anamnesia, dan terapi juga dicatat dalam dokumen. Pencatatan data pemeriksaan pasien rawat inap masih dilakukan dalam lembaran kertas. Data diarsipkan secara tidak terstruktur, sehingga akan membutuhkan waktu lama ketika melakukan pencarian data dan membuat laporan. Tempat arsip yang tidak dijaga dengan ketat sehingga terdapat kemungkinan pihak yang tidak berwenang mengakses data. Sebagai unit kesehatan yang melayani masyarakat umum, UPTD Puskesmas Padamara membutuhkan sebuah sistem informasi yang dapat mempercepat kinerja dan mengurangi redudansi, hilangnya data dan kerusakan data. Sistem informasi juga dapat mempermudah pengarsipan dan pencarian data serta dapat menghalangi pengaksesan data oleh pihak yang tidak berwenang. Oleh karenanya perlu dibuat sistem informasi rekam medik pada UPTD Puskesmas Padamara. Sistem informasi akan membantu setiap prosesnya dapat berjalan dengan baik dan terstruktur.Kata kunci: Perancangan Sistem Informasi, Sistem Informasi Rekam Medik

Implementasi Aplikasi Website Online Shop Food dan Beverage Berbasis Website dengan Metode Waterfall Pada Toko Dafaira Amin Nur Rais; Rousyati Rousyati; Mochamad Firmansyah; Vinsensius Puri Dwi Setyawan; Nur Azizah; Siti Munawaroh; Desy Ayu Fatmawati; Richky Faizal Amir
Evolusi : Jurnal Sains dan Manajemen Vol 10, No 1 (2022): Jurnal Evolusi 2022
Publisher : Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/evolusi.v10i1.12053

Era digital menuntut inovasi dalam berbagai aspek, termasuk dalam bidang perdagangan food and baverage. Untuk menjawab tantangan era digital, food and baverage online shop memperluas pemasarannya dengan memanfaatkan teknologi website sehingga dapat menjangkau pelanggan lebih luas. Dalam implementasinya, digunakan metode waterfall yang dimodifikasi sebagai pola dalam pembangunan website food and baverage online shop. Metode waterfall yang ditambah dengan proses validasi kebutuhan sebagai metode validasi rancangan yang sudah dibuat sehingga memberikan rancangan dan hasil yang sesuai dengan kebutuhan food and baverage online shop. Hasil penambahan proses pada metode waterfall menghasilkan metode usulan baru dengan langkah analisa kebutuhan sebagai penerjemahan hasil pengumpulan data, validasi kebutuhan sebagai langkah memvalidasi kepada stackholder tentang apa yang akan diimplementasikan, desain sebagai turunan dari analisa kebutuhan dalam bentuk rancangan sebagai acuan pada tahap implementasi. Pada tahap implementasi, dengan mengacu ke desain dan analisa kebutuhan dibuat suatu website dengan menggunakan framework codeigneter dan bootstrap. Kemudian hasil implementasi dilakukan testing untuk meminimalisir kesalahan yang terjadi setelah website dipublish. Proses akhir website dipublish agar dapat memperluas jangkauan pemasaran. Hasil dari penambahan proses validasi kebutuhan membuat website yang dibuat menjadi sesuai dengan kebutuhan stackholder serta mengakomodir kebutuhan yang dapat setelahnya.

MODEL UNTUK UJI KUALITAS SISTEM INFORMASI UJIAN NASIONAL BERBASIS KOMPUTER TINGKAT SMA & MA Irwan Agus Sobari; Fajar Akbar; Robi Aziz Zuama; Amin Nur Rais
Jurnal Pilar Nusa Mandiri Vol 14 No 2 (2018): PILAR Periode September 2018
Publisher : LPPM Universitas Nusa Mandiri

UNBK (Ujian Nasional Berbasis Komputer) is a developing national examination application that has claimed the attention and interest of researchers in the development of computer science in the world of education. One of the most recent developments received at UNBK is its usefulness. We propose a successful model model for DeLone & McLean IS to analyze the quality of UNBK at the usefulness of its users. The empirical approach is based on an online survey questionnaire for high school & MA students, the results of feedback received as many as 74 individuals. The results reveal that Information Quality, System Quality and Service Quality are important precedents of user satisfaction, and the importance of user satisfaction will produce significant net benefits. Understanding the importance of the context of UNBK on Net Benefit for users is useful to provide new insights to relevant agencies to implement strategies to retain users or even attract potential adopters. this study provides theoretical and practical implications from the research findings.

ANALISIS PERFORMA ALGORITMA NAIVE BAYES PADA DETEKSI OTOMATIS CITRA MRI Fajar Akbar; Amin Nur Rais; Irwan Agus Sobari; Robi Aziz Zuama; Biktra Rudiarto
JITK (Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Teknologi Komputer) Vol 5 No 1 (2019): JITK Issue August 2019
Publisher : LPPM Nusa Mandiri

The brain in humans becomes part of the central nervous system of the human body. The use of imaging with MRI is one that can be used as a first step to detect parts of the human brain. The imaging step is the first step in diagnosing brain tumor. By performing feature extraction, which aims to process the classification of brain tumors, between normal and abnormal brain images using the naive Bayes method. Obtained 41 images which then became 39 datasets. Feature extraction results with 2 classes, normal as many as 20 data and abnormal data 19. The calculation results obtained the value of the normal class of 0.513 and the abnormal class of 0.487 the value of the calculation accuracy of 84.17%.

PREDIKSI PIMA INDIANS DIABETES DATABASE DENGAN ENSEMBLE ADABOOST DAN BAGGING Rousyati Rousyati; Amin Nur Rais; Eka Rahmawati; Richky Faizal Amir
Evolusi : Jurnal Sains dan Manajemen Vol 9, No 2 (2021): Jurnal Evolusi 2021
Publisher : Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/evolusi.v9i2.11159

Teknologi informasi dan komunikasi dapat digunakan oleh para pakar ataupun dokter untuk menafsirkan tentang penyakit dalam waktu yang cepat dan akurat Salah satu penerapan teknologi informasi di dunia Kesehatan dapat digunakan untuk memprediksi penyakit diabetes. Penelitian ini akan memprediksi pima indians diabetes database dengan ensemble adaboost dan bagging untuk menghasilkan akurasi yang lebih tinggi dalam mendeteksi penyakit diabetes. Data mining adalah suatu teknologi yang dapat digunakan untuk membantu perusahaan dalam mencari informasi yang dapat digunakan dari data yang dimiliki. Penggunaan data mining di implementasikan untuk prediksi, untuk mempredisi apa yang terjadi di masa yang akan datang. Dalam penelitian ini membandingkan penggunaan ensemble adaboost dan bagging terhadap algoritma klasifikasi naïve bayes, svm, dan decision tree untuk menghasilkan nilai akurasi dan presisi terbaik dari dataset Pima Indians Diabetes Database. Penelitian ini telah dapat diketahui bahwa nilai akurasi terbaik menggunakan algoritma SVM dengan penggabungan ensemble bagging meski perubahan nilai akurasinya tidak mengalami kenaikan yang signifikan sebesar 77,47%. Namun, pada pengujian presisi dihasilkan penggunaan naïve bayes lebih baik tanpa menggunakan ensemble baik adaboost maupun bagging dengan nilai 80,23%.

Evaluasi Metode Forecasting pada Data Kunjungan Wisatawan Mancanegara ke Indonesia Amin Nur Rais; Rousyati Rousyati; Indra Jiwana Thira; Desiana Nur Kholifah; Nani Purwati; Yustina Meisella Kristania
Evolusi : Jurnal Sains dan Manajemen Vol 8, No 2 (2020): Jurnal Evolusi 2020
Publisher : Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/evolusi.v8i2.8971

Kontrol pembangunan sektor pariwisata untuk mendukung kunjungan wisatawan mancanegara ke destinasi wisata di suatu negara dapat dilakukan dengan cara mengetahui prediksi kunjungan wisatawan mancanegara ke Indonesia, agar pembangunan sektor pariwisata tetap sejalan dengan tren pertumbuhan kunjungan wisatawan mancanegara ke Indonesia. Metode peramalan dalam statistika dapat digunakan dalam memprediksi kunjungan wisatawan mancanegara ke Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi kunjungan wisatawan mancanegara ke Indonesia dengan mengimplementasikan metode Simple Moving Average (SMA) dan Single Exponential Smoothing (SES) pada data historis kunjungan wisatawan mancanegara ke indonesia periode tahun 2010 sampai 2017 yang berasal dari Badan Pusat Statistik (BPS). Metode SES menggunakan parameter α = 0.3 yang memiliki hasil Mean Absolute Percentage Error (MAPE) paling baik diantara hasil pengujian nilai α lainnya. Hasil penelitian menunjukan peramalan menggunakan SMA yang menghasilkan nilai MAPE sebesar 5.96% lebih unggul dibandingkan dengan metode SES yang menghasilkan nilai MAPE sebesar 6.06%. Berdasarkan kriteria MAPE, baik hasil peramalan menggunakan metode SMA maupun metode SES termasuk pada kriteria MAPE dengan nilai baik sekali.Kata Kunci : Peramalan; Wisatawan, Simple Moving Average; Single Exponential Smoothing;

Co-Authors Agus Subekti Ahmad Ishaq Ardianto-Universitas Bina Sarana Informatika, Rian Biktra Rudiarto Chandra Kesuma Desiana Nur Kholifah Desy Ayu Fatmawati Eka Rahmawati Fajar Akbar Fajar Akbar Fandhilah Fandhilah Irwan Agus Sobari Mochamad Firmansyah Muhammad Rifqi Firdaus Nani Purwati Noor Hasan Nur Azizah Richky Faizal Amir Robi Aziz Zuama Robi Aziz Zuama Rousyati Rousyati Saifudin Saifudin Siti Munawaroh Thira, Indra Jiwana Vinsensius Puri Dwi Setyawan Warjiyono Warjiyono Warjiyono Warjiyono Warjiyono Warjiyono, Warjiyono Wawan Kurniawan Yustina Meisella Kristania - STMIK Nusa Mandiri Jakarta, Yustina Meisella Kristania

Title

Found 13 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 13 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 13 Documents
Search