Garuda - Garba Rujukan Digital

Sistem Informasi Laundry Pada Wawa Laundry Berbasis Web Ahmad Turmudi zy
Jurnal SIGMA Vol 8 No 4 (2017): Desember 2017
Publisher : Teknik Informatika, Universitas Pelita Bangsa

Abstrak Teknologi hadir untuk memberikan kemudahan-kemudahan terhadap suatu permasalahan yang dihadapi oleh masyarakat. Salah satu kemudahan yang diberikan teknologi ini adalah kemudahan dalam proses penyediaan jasa, yaitu pada sistem Online. Yang sudah sering kita jumpai dalam berbagai bentuk toko Online. Pada penulisan ini, dibuatlah suatu sistem informasi laundry yang memudahkan pemilik laundry dalam melakukan pengecekan administrasi, mengingat banyak nya cabang yang dikelola. Dengan menggunakan sistem informasi berbasis web ini, diharapkan manpu menjadi salah satu solusi untuk membantu perusahaan dalam mengembangkan perusahaan dalam menghadapi persaingan bisnis di saat ini. Kata Kunci : Sistem, Informasi, Teknologi, Laundry.

Penentuan Jadwal Overtime Dengan Klasifikasi Data Karyawan Menggunakan Algoritma C4.5 Ikhsan Romli; Ahmad Turmudi Zy
J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) Vol 4, No 2 (2020): EDISI SEPTEMBER
Publisher : STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30645/j-sakti.v4i2.260

Technological development and scientific advancement are very important and influential parts of all fields. With the development and advancement of technology, being experts in a field is a must because it is required to know more and learn about the technology that is currently developing. Information technology and informatics are needed to support performance. Large and small companies also need fast and accurate information to make easier decisions making. Therefore, data mining classification techniques are needed to solve these problems. The classification used in data mining is a Decision tree because it is a technique that is widely used and produces output with existing rules so that it can present employee data to determine the overtime schedule. This study uses the C4.5 algorithm to determine the overtime schedule. The test results of the overtime schedule with the C4.5 algorithm with the Confusion matrix have good accuracy, precision, and recall values, namely 91% accuracy, 86.05% precision, and 92.5% recall.

Penentuan Jadwal Overtime Dengan Klasifikasi Data Karyawan Menggunakan Algoritma C4.5 Ikhsan Romli; Ahmad Turmudi Zy
J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) Vol 4, No 2 (2020): EDISI SEPTEMBER
Publisher : STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30645/j-sakti.v4i2.260

Technological development and scientific advancement are very important and influential parts of all fields. With the development and advancement of technology, being experts in a field is a must because it is required to know more and learn about the technology that is currently developing. Information technology and informatics are needed to support performance. Large and small companies also need fast and accurate information to make easier decisions making. Therefore, data mining classification techniques are needed to solve these problems. The classification used in data mining is a Decision tree because it is a technique that is widely used and produces output with existing rules so that it can present employee data to determine the overtime schedule. This study uses the C4.5 algorithm to determine the overtime schedule. The test results of the overtime schedule with the C4.5 algorithm with the Confusion matrix have good accuracy, precision, and recall values, namely 91% accuracy, 86.05% precision, and 92.5% recall.

Analisis Sentimen Terhadap Pembobolan Data pada Twitter dengan Algoritma Naive Bayes Ahmad Turmudi Zy; Agung Nugroho; Ahmad Rivaldi; Irfan Afriantoro
Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer Vol 8, No 2 (2022): Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer
Publisher : Universitas Mohammad Husni Thamrin

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37012/jtik.v8i2.1240

Perkembangan teknologi informasi kini sangat cepat dan jauh berbeda dengan masa awal kehadirannya. Era globalisasi telah menempatkan peranan teknologi informasi ke dalam suatu posisi yang sangat strategis karena dapat menghadirkan suatu dunia tanpa batas, jarak, ruang, dan waktu serta dapat meningkatkan produktivitas serta efisiensi. Twitter merupakan media sosial yang mudah digunakan untuk penyebaran informasi secara cepat dan luas. Sejak ramainya kasus Bjorka hal itu memicu banyak masyarakat yang mengkritik di berbagai media sosial salah satu diantaranya media sosial Twitter sehingga kritik atau opini tersebut dapat dimanfaatkan untuk melakukan analisis sentimen. Berdasarkan hal tersebut, diperlukan sebuah metode yang dapat secara otomatis melakukan klasifikasi opini ke dalam kategori positif dan negatif melalui proses analisis sentimen. Proses analisis sentimen dilakukan dengan proses data preprocessing, pembobotan kata menggunakan metode TF-IDF, penerapan algoritma, dan pembahasan atas hasil klasifikasi. Metode klasifikasi data yang digunakan dalam penelitian ini adalah Naive Bayes Classifier (NBC). Data tersebut akan diproses menggunakan text mining dan klasifikasi menggunakan algoritma Naive Bayes. Metode tersebut menghasilkan tingkat dan hasil yang cukup baik. Klasifikasi dapat memberikan kemudahan bagi pengguna untuk melihat opini positif dan negatif. Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan, hasil klasifikasi terbaik diperoleh dengan nilai accuracy, precision, dan recall tertinggi yang mendapatkan hasil dengan nilai accuracy 98.33%, precision 100.00%, dan recall sebanyak 97.13%.

Implementasi Algoritma Naïve Bayes Dalam Mendiagnosa Penyakit Angin Duduk Ahmad Turmudi Zy; Lutfi Adji Ardiansyah; Donny Maulana
Jurnal Pelita Teknologi Vol 16 No 1 (2021): Pelita Teknologi: Jurnal Ilmiah Informatika, Arsitektur dan Lingkungan
Publisher : DPPM Universitas Pelita Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (598.183 KB)

Angina or wind sitting disease is chest pain caused by reduced blood flow to the heart, making it a severe pain in the left chest area and can radiate to the left shoulder and followed by breathless. The risk of a person experiencing sitting winds includes entering old age, having a family history of heart disease, hypertension, smoking and other medical conditions. Sitting wind disease can potentially lead to heart attacks if not treated properly. This study aims to determine the level of accuracy and the effect of the Naive Bayes algorithm on the sitting wind data used in this study. As well as getting information about accuracy, precision and recall that can be obtained when testing data using the Naïve Bayes algorithm. Data processing using the RapidMiner tool, the dataset used in this study is divided into 80% training data and 20% testing data. The results of this study stated that the accuracy rate is 87.50%, precision is 94.12%, and the recall is 80%. Based on the research conducted, it can be concluded that the process of determining the status of sitting wind patients using the Naïve Bayes algorithm has good accuracy in this study.

Comparison Algorithm Classification Naive Bayes, Decision Tree, And Neural Network For Analysis Sentiment Ahmad Turmudi Zy
Jurnal Pelita Teknologi Vol 12 No 1 (2017): Volume 12 Nomor 1 April 2017
Publisher : DPPM Universitas Pelita Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (368.751 KB)

Abstrak Twitter adalah media sosial, boleh diakses bebas oleh siapapun selama ia mempunyai alat pendukung dan koneksi internet, masa–masa sekarang orang bisa ngetweet dari mana dan kapan saja melalui gadget-nya, baik itu Handphone, Iphone, Tablet, Ipad ataupun Tab. Karena begitu mudahnya diakses semua orang dari berbagai kalangan dan latar belakang bisa berkomentar atau membuat status untuk mengomentari suatu produk, kejadian, ataupun tokoh. Pada penulisan tesis ini akan dikhususkan membahas tentang isi kicauan atau tweet yang berhubungan dengan seorang tokoh, khususnya calon pemimpin Propinsi DKI Jakarta Tahun 2017. Isi tweet atau kicauan setiap orang pastinya berbeda–beda tetapi muatannya hanya dibatasi oleh tiga kemungkinan, positif, netral ataupun negatif. Ketiga Muatan tersebut adalah sentimen–sentimen dari tweeter. Berdasarkan data dari twitter muatan–muatan tweet akan diklasifikasikan sesuai sifatnya. Dalam penelitian ini akan diterapkan proses text mining. Karakter untuk seleksi fitur menggunakan algoritma Naive Bayes Classifier, Decision Tree, Neural Network untuk mengklasifikasi sentimen secara otomatis. Penelitian ini menggunakan 1200 data tweet tentang sentimen kepada Calon Gubernur Jakarta tahun 2017. Data tersebut diklasifikasikan secara manual dan dibagi ke dalam masing-masing 400 data untuk sentimen positif, negatif dan netral. Kemudian 1200 data digunakan untuk testing. Diharapkan dari hasil perbandingan ini didapatkan algoritma terbaik dan akurat dalam membuat klasifikasi sentimen analisis. Kata kunci: Twitter, tweet, sentimen, sentiment analysis, Naive Bayes Classifier, Decision Tree, Neural Network.

OPTIMALISASI PERAN UMKM DAN EDUKASI KEPADA WARGA DESA KARANGSATU DALAM MENJAGA STABILITAS PEREKONOMIAN PADA SAAT WABAH COVID-19 Rismawati Rismawati; Suriyanti Suriyanti; Daspar Daspar; Ahmad Turmudi Zy
Jurnal Pengabdian Pelitabangsa Vol. 1 No. 02 (2020): JURNAL ABDIMAS Oktober 2020
Publisher : DPPM Universitas Pelita Bangsa

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

UMKM dapat menjadi suatu pilihan yang strategis dalam menghadapi masalah dan upaya peningkatan perekonomian masyarakat. Desa Karangsatu Kecamatan Karang Bahagia dapat menjadi salah satu daerah yang berkembang dalam meningkatkan taraf hidup penduduk dengan adanya UMKM yang telah berkembang diantaranya adalah: Roti Arab Ibu Rumsiah, Keripik Lele, Abon Lele. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalisasi pemberdayaan dan factor kendala UMKM di desa Karangsatu dalam meningkatan kualitas UMKM di desa Karangsatu. Penelitian ini merupakan penelitian deskriptif kualitatif yang dilaksanakan di desa Karangsatu. Peneliti menggunakan teknik purposive sampling, penulis mengumpulkan data dengan wawancara mendalam dan dokumentasi. Dalam hal uji validitas data penulis menggunakan teknik trianggulasi data dari nara sumber yang dibandingkan dengan informasi dari narasumber yang lain. Sedangkan analisis data dilakukan dengan teknik analisis interaktif. Dalam tahap penyelenggaraan kegiatan pelatihan dalam mengoptimalisasikan peran UMKM dan edukasi dalam menjaga stabilitas perekonomian di saat wabah covid 19 pada UMKM desa Karangsatu. Kegiatan yang dilaksanakan diantaranya pelatihan internet marketing, pelatihan laporan keuangan sederhana dan pelatihan manajemen usaha

PENERAPAN METODE RAD UNTUK PENGEMBANGAN SISTEM INVENTORI OBAT BERBASIS WEB MENGGUNAKAN FRAMEWORK LARAVEL (STUDI KASUS PADA KLINIK SUKARAYA MEDIKA KABUPATEN BEKASI) Ahmad Turmudi Zy
Jurnal Pelita Teknologi Vol 17 No 1 (2022): Pelita Teknologi: Jurnal Ilmiah Informatika, Arsitektur dan Lingkungan
Publisher : DPPM Universitas Pelita Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37366/pelitatekno.v17i1.1018

Abstract Over time, the use of information and technology systems in bussines development has become one of the main factors to improve the quality of company performance in carrying out daily businesses processes, especially for a business that have a large and varied inventory of merchandise such as the health and medicine business sector. Sukaraya Medika Clinic is a health facility located in Krang Bahagia District Bekasi. This clinic, which has been operating for a long time, has served the community both medical and medicine services. In managing drug inventory data, the clinic is still in the simple category, namely by recording in a book without an integrated information system. It can be not easy if you want to check drug stocks in realtime because of the many types of drugs available. Based on these problems, the authors aims to create a web-based inventory system using laravel framework that can solve the problems faced by Sukaraya Medika Clinic. The final result of this research is to create a web-based inventory system that can be a solution to the problems of the Sukaraya Medika Clinic. terhadap masalah Klinik Sukaraya Medika.

Analisis Sentimen Terhadap Masyarakat Indonesia Di Masa PPKM Menggunakan Algoritma NaÃ¯ve Bayes Ahmad Turmudi Zy; Aswan S Sunge; Riani Riani; Edy Widodo
Jurnal SIGMA Vol 13 No 2 (2022): Juni 2022
Publisher : Teknik Informatika, Universitas Pelita Bangsa

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

Abstract Coronavirus is a group of viruses that can cause disease in animals or humans. Several types of coronavirus are known to cause respiratory tract infections in humans ranging from coughs and colds to more serious ones such as Middle East Respiratory Syndrome (MERS) and Severe Acute Respiratory Syndrome (SARS). One of the topics currently being discussed by the public, including on social media Twitter, is the government's policy regarding the Enforcement of Restrictions on Community Activities (PPKM). PPKM is a policy of the Government of Indonesia to deal with COVID-19 that has been made since early 2021. The implementation of PPKM raises pros and cons from the community. Based on the results of the SRMC survey reported through the saifulmunjani.com page, it was stated that nationally, 44% chose to strictly implement PPKM even though on the other hand income decreased, and 40% chose to stop PPKM with an increased risk of COVID-19 transmission. Based on the problems that occurred, it became the basis of this research which aims to find out how the public sentiment towards the implementation of PPKM policies in Indonesia through tweets and comments on the Twitter social media platform using sentiment analysis Keywords: PPKM, NaÃ¯ve bayes, Covid19

Rancang Bangun Aplikasi Perbandingan Algoritma Knuth-Morris-Pratt Dan Boyer Moore Pada Pencarian Katalog Buku Ahmad Turmudi Zy; Zaky Ali Husaeni
Jurnal SIGMA Vol 12 No 3 (2021): September 2021
Publisher : Teknik Informatika, Universitas Pelita Bangsa

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

The activities currently carried out in searching for book catalog data are less effective because the method used is still conventional. The string matching algorithm is a solution for making book catalog application search engines to be more accurate and faster when performing data searches. There are several string matching algorithms including the Knuth-Morris-Pratt and Boyer Moore algorithms which are the most effective in performing string matching in the case of book catalogs, for that we need a comparison analysis of the Knuth-Morris-Pratt and Boyer Moore algorithms using the Exponential Comparison Method to determine the algorithm. which are suitable. From the results of the comparisons made, it can be concluded that the Boyer Moore algorithm is faster and more accurate. Keywords: Application, Knuth-Morris-Pratt, Boyer Moore

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