Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen Informatika dan Komputer)
Moch Iswan Perangin-angin
STMIK Triguna Dharma
Computer Science & IT

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Analisis Kemampuan Akademik Mahasiswa Berdasarkan Latar Belakang Keluarga, Tempat Tinggal, Pertemanan, Sikap Belajar, Konsep Diri, Iklim Kampus, Dan Tenaga Pengajar Dengan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Armansyah*, Guntur Armasyah Armansyah; Guntur Syahputra; Moch Iswan Perangin-angin
Jurnal SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen Informatika dan Komputer) Vol 19, No 1 (2020): Februari 2020
Publisher : PRPM STMIK TRIGUNA DHARMA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jis.v19i1.227

Abstract

Dalam hal akademis, Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) merupakan tolok ukur prestasi pelajar termasuk mahasiswa. IPK itu sendiri adalah produk hasil dari proses belajar yang diperoleh dari berbagai bentuk evaluasi. Tingginya perolehan IPK mahasiswa kemudian menganggap bahwa mahasiswa dipandang memiliki kemampuan yang baik pula dalam setiap perkuliahan. Namun ternyata anggapan tersebut tidak sepenuhnya benar. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi tingkat kemampuan mahasiswa dalam perkuliahan, terutama untuk matakuliah program studi, khususnya pemrograman. Parameter yang disoroti pada penelitian ini adalah latar belakang keluarga, tempat tinggal, lingkungan pertemanan, sikap belajar, konsep diri, iklim kampus dan tenaga dosen. Kami berpendapat bahwa ketujuh komponen tersebut jika relevan dengan diri mahasiswa dapat memengaruhi tingkat kemampuan mahasiswa. Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation digunakan untuk melatih dan menguji data dari hasil kuesioner berdasarkan ketujuh komponen diatas. Dari beberapa percobaan, keluaran dan target sangat mendekati dengan tingkat akurasi mencapai 99,50% dengan nilai MSE paling kecil 10-7 atau 0,0000001.
Data Mining Untuk Klasifikasi Data Penjualan Alat Teknik Menggunakan Metode Naive Bayesian Clacifier Adhella Gusderia; Mukhlis Ramadhan; Moch Iswan Perangin-angin
Jurnal SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen Informatika dan Komputer) Vol 21, No 2 (2022): AGUSTUS 2022
Publisher : PRPM STMIK TRIGUNA DHARMA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jis.v21i2.5973

Abstract

PT. Faedah Teknik merupakan suatu unit usaha yang cukup besar yang menyediakan berbagai macam peralatan teknik seperti mesin bor, gerinda, alat potong, alat poles dan lain sebagainya. Perusahaan ini menyuplai banyak produk, yang dimana setiap produk-produk yang dimiliki maupun yang terjual akan dicatat menjadi sebuah data, selain itu terkadang data yang ada pada PT. Faedah Teknik ini masih tergolong menumpuk. Oleh sebab itu PT. Faedah Teknik dituntut untuk mencari solusi dalam pengelompokan produk dan menemukan segmentasi jenis produk guna untuk meningkatkan usaha dibidang penjualan.Maka dari itu teknik yang akan digunakan pada karya ilmiah ini adalah pengklasteran dengan menggunakan algoritma Naïve Bayesian Clacifier. Metode Naïve Bayesian Clacifier ini pengklasifikasian statistik yang dapat digunakan untuk memprediski probabilitas keanggotaan suatu class. Bayesian classification didasarkan pada teorema Bayes yang memiliki kemampuan klasifikasi serupa dengan decesion tree dan neural network. Bayesian classification terbukti memiliki akurasai dan kecepatan yang tinggi saat diaplikasikan ke dalam database dengan data yang besar Hasil penelitian merupakan terciptanya sebuah aplikasi yang dapat mengelompokkan data penjualan alat teknik di Faedah Teknik dengan menggunakan Metode Naive Bayes.
Co-Authors Adhella Gusderia Armansyah Armansyah Guntur Syahputra Mukhlis Ramadhan