Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
2.693
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JURNAL TEKNIK INFORMATIKA DAN SISTEM INFORMASI JurTI (JURNAL TEKNOLOGI INFORMASI) The IJICS (International Journal of Informatics and Computer Science) JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) JURTEKSI Jurdimas (Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat) Royal Building of Informatics, Technology and Science Jurnal Pengabdian Masyarakat Multidisiplin Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) J-Com (Journal of Computer) Jurnal IPTEK Bagi Masyarakat Jurnal Pemberdayaan Sosial dan Teknologi Masyarakat Journal Of Indonesian Social Society Jurnal Ilmiah Multidisiplin Nusantara
Rizaldi, Rizaldi
Sekolah Tinggi Manajemen Informatika Dan Komputer Royal
Religion Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Astronomy Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Environmental Science Immunology & microbiology Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Nursing Physics Public Health Social Sciences Other

Published : 18 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : JURTEKSI

 1 
Penerapan Waterfall Dalam Membangun Sistem Informasi Pengolahan data Pelaksanaan Konstruksi Pembangunan Jalan Rizaldi Rizaldi
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) Vol 4, No 1 (2017): Desember 2017
Publisher : STMIK Royal

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (257.467 KB) | DOI: 10.33330/jurteksi.v4i1.26

Abstract

Abstract: PT. Barettamuda Pratama Padang runs on the distribution of road construction materials at PU Bina Marga. Applications used for data processing of construction materials is limited to Microsoft Office. Problems that occur on the system that is running, difficulty when looking for the required data, often occur repetition of data when writing data on lapora, error writing data so that the reported data does not match the actual data. With the ongoing system, resulting in ineffectiveness in working on reports and time to process data on the construction of road construction is inefficient. In the proposed system is a computerized system to help process the data construction of road construction so that the problems encountered so far can be resolved. The construction of the old system on the new system will apply the Waterfall method. Excess waterfall method, practical in their systems, Development of a structured and controlled make the quality of the software is maintained. Keywords: information system, construction of Road construction, waterfall method  Abstrak: PT. Barettamuda Pratama Padang berjalan pada kegiatan pendistribusian bahan pembangunan jalan pada PU Bina Marga. Aplikasi yang digunakan untuk pengolahan data bahan konstruksi hanya sebatas Microsoft Office. Permasalahan yang terjadi pada sistem yang sedang berjalan, kesulitan ketika mencari data yang dibutuhkan, sering terjadi pengulangan data saat menuliskan data tersebut pada lapora, kesalahan penulisan data sehingga data yang dilaporkan tidak sesuai dengan data yang sebenarnya. Dengan sistem yang sedang berjalan,mengakibatkan ketidakefektifan dalam mengerjakan laporan dan waktu untuk mengolah data pelaksanaan konstruksi pembanguan jalan tidak efesien. Pada sistem yang diusulkan merupakan sistem yang sudah terkomputerisasi untuk membantu memproses data pelaksanaan konstruksi pembangunan jalan sehingga permasalahan yang dihdapi selama ini dapat teratasi. Pembangunan sistem lama pada sistem baru akan menerapkan metode Waterfall. Kelebihan metode waterfall, praktis dalam merekaya sistem, Pengembangan yang terstruktur dan terkontrol membuat kualitas software tetap terjaga. Kata kunci: sistem informasi, konstruksi pembangunan jalan, metode waterfall
K-MEANS CLUSTERING CALCULATION TO DETERMINE MAINSTREAM DOMINATION OF COURSES Dewi Anggraeni; Rizaldi Rizaldi
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) Vol 10, No 1 (2023): Desember 2023
Publisher : STMIK Royal

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33330/jurteksi.v10i1.2847

Abstract

Abstract : In Semester 6 students are required to choose mainstream elective courses at the STMIK Royal campus. In this study, researchers chose 2 mainstraim elective courses, namely Logic and Programming, and Database and Information Management. The purpose of choosing this elective course is for students to focus more on their majors. The process of selecting the data, researchers carry out an analysis process of student learning outcomes. This research data is semester 1 to semester 5 grades. All data on the value of student learning outcomes are divided into 2 parts, namely theory and practice and divided into the number of courses. For many uses, a data mining method using K-means cluster is needed. K-Means Clustering is a data analysis method or Data Mining method that performs an unsupervised learning modeling process and uses methods that group data from various partitions. The results of the k means clutering grouping with 2 clusters, namely cluster 0 of the mainstream group of logic and programming courses with a total of 28 students, and cluster 1 of the mainstream group of informatics database and management courses with a total of 72 students with a total of 100 students.            Keywords: data; K-means; student      Abstrak : Mahasiswa semester 6 diwajibkan memilih mainstream matakuliah pilihan yang ada di kampus STMIK Royal. Pada penelitian ini, peneliti memilih 2 mainstraim matakuliah pilihan yaitu Logika dan Pemprograman, serta Basis Data dan Manajemen Informatika. Tujuan pemilihan matakuliah pilihan ini adalah agar mahasiswa lebih terfokus pada jurusannya. Proses pemilihan datanya, peneliti melakukan proses analisa dari hasil belajar mahasiswa. Data penelitian ini nilai semester 1 sampai  semester 5. Seluruh data nilai hasil belajar mahasiswa dibagi menjadi 2 bagian yaitu teori dan praktek serta dibagi jumlah banyaknya matakuliah. untuk penggunaan yang banyak, maka dperlukan metode data mining dengan menggunakan k-means cluster. K-Means Clustering adalah metode analisis data atau metode Data Mining yang melakukan proses pemodelan pembelajaran tanpa pengawasan dan menggunakan metode yang mengelompokkan data dari berbagai partisi. Hasil pengelompokan k means clutering dengan 2 cluster yaitu cluster 0 kelompok mainstream matakuliah logika dan pemprograman dengan jumlah mahasiswa 28 orang, dan cluster 1 kelompok mainstream matakuliah basis data dan manajemen informatika dengan jumlah mahasiswa 72 orang dengan total keseluruhan 100 mahasiswa. Keyword : data; K-means; mahasiswa;
Co-Authors Ari Dermawan Arridha Zikra Syah Dewi Anggraeni Dewi Anggraeni Dewi Rahmawati elvina yunita Endra Saputra Febri Dristyan Guntur Maha Putra Hommy Dorthy Ellyany Sinaga Mardalius Mardalius Maulana Dwi Sena Muhammad Iqbal Muthia Dewi Nasution, Akmal Riki Handoko Rizky Maulidya Sinta Ramayani Umairoh