Garuda - Garba Rujukan Digital

TINJAUAN PUSTAKA SISTEMATIS: PENERAPAN DATA MINING TEKNIK CLUSTERING ALGORITMA K-MEANS Sekar Setyaningtyas; Bangkit Indarmawan Nugroho; Zaenul Arif
Jurnal Teknoif Teknik Informatika Institut Teknologi Padang Vol 10 No 2 (2022): TEKNOIF OKTOBER 2022
Publisher : ITP Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21063/jtif.2022.V10.2.52-61

Data Mining is a method for analyzing future patterns and characteristics as well as gathering unexpected, never-before-seen information from large databases. In data mining, clustering is one of the useful techniques for analyzing data. One of the data mining algorithms is the K-Means algorithm, which is a clustering technique based on distance division. The goal to be achieved in this paper is to analyze the clustering technique using the K-Means algorithm in data mining by conducting an in-depth review and searching through the literature selected based on the criteria and studies that will be selected to answer research questions. Systematic Literature Review (SLR) is a method that aims to identify and find research results with techniques based on specific procedures from comparison results. Based on the literature on the selection of journal publications, Pattern Recognition, Knowledge-Based Systems, Applied Soft Computing and IEEE Access can be the main references related to the K-Means algorithm. The results of the comparison show that Euclidean Distance has the advantage of better distance calculation, so that this method can be used as the main choice related to the calculation theory of the K-Means algorithm.

Penerapan Sistem Interaksi Manusia dan Komputer Pada Website e-Learning di STMIK Tegal Defi Lugianti; Bangkit Indramawan Nugroho; Sarif Surorejo
Jurnal Minfo Polgan Vol. 11 No. 2 (2022): Article Research
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/jmp.v11i2.11639

Masa pandemi sejak dua tahun silam membuat aktifitas dan rutinitas menjadi sangat terbatas. Dampak pamdemi juga dirasakan oleh STMIK YMI Tegal yang membuat kegiatan perkuliahan tidak dapat dilakukan secara luring. Dengan memanfaatkan perkembangan Teknologi Informasi dan Komunikasi khususnya pada era digital seperti saat ini. STMIK YMI Tegal berusaha semaksimal mungkin menyediakan fasilitas perkuliahan online guna mengatasi dampak dari pandemi yang sedang berlangsung. Salah satu fasilitas STMIK YMI Tegal guna menunjang perkuliahan agar tetap berjalan selama pandemi adalah adanya website e-learning. Berbagai inovasi terkait e-learning pun bermunculan dan terus berkembang. Namun tidak semua e-learning yang ada dapat digunakan secara efektif dan efisien dalam memfasilitasi mahasiswa ketika menjalankan perkuliahan online. Untuk mencegah masalah serupa, penulis telah melakukan penelitian di STMIK YMI Tegal agar desain antarmuka website e-learning yang ada saat ini dapat terus berkembang serta memberikan dampak yang positif bagi perkuliahan online yang sedang berlangsung maupun perkuliahan yang akan datang. Penulis menggunakan metode evaluasi heuristik untuk mengevaluasi desain antarmuka website e-learning STMIK YMI Tegal untuk pengembangan website e-learning serta membuat kuisioner online untuk mehasiswa memberikan tanggapan mengenai desain antarmuka pada website e-learning STMIK Tegal. Evaluasi Berdasarkan hasil penelitian yang telah penulis lakukan, dapat disimpulkan bahwa website e-learning STMIK YMI Tegal sudah cukup baik dan memenuhi aspek interaksi manusia dan komputer. Namun agar website e-learning STMIK YMI Tegal kedepannya lebih baik lagi, dapat ditambahkan beberapa fitur-fitur yang menunjang kebutuhan pengguna (mahasiswa khususnya).

Sistem Klasifikasi Jenis Kendaraan Melalui Teknik Olah Citra Digital Muhammad Syahrul Maulana; Bangkit Indarmawan Nugroho; Sarif Surorejo
Jurnal Minfo Polgan Vol. 11 No. 2 (2022): Article Research
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/jmp.v11i2.11793

Setiap tahunnya Indonesia mengalami kenaikan jumlah kendaraan, Semua jenis kendaraan, dari sepeda motor hingga SUV. Hal ini diimbangi dengan perbaikan infrastruktur jalan Indonesia yang relatif stagnan. Infrastuktur jalan harus seimbang sehingga kemacetan lalu lintas, kecelakaan, dan kendaraan tidak menjadi tantangan yang tidak dapat diatasi, seiring dengan meningkatnya jumlah kendaraan di jalan. Mobil dan sepeda motor disajikan sebagai contoh jenis kendaraan yang berbeda sebab kebutuhan untuk mengembangkan sistem deteksi dan kategorisasi jenis kendaraan. Sistem ini memanfaatkan pengolahan citra untuk kategorisasi. Studi tentang bagaimana gambar digital dibangun, diproses, dan dievaluasi oleh komputer untuk menghasilkan hasil yang dapat digunakan dikenal sebagai "ilmu digital." Extreme Learning Machine, subbidang AI dalam jaringan saraf feedforward, digunakan dalam penyelidikan ini karena kemampuannya untuk mengatasi masalah kategorisasi. Penelitian mengarah pada pengembangan sistem yang mengidentifikasi dua kategori kendaraan dengan benar, sepeda motor dan mobil, mendapatkan tingkat akurasi sebesar 80%.

Implementasi Data Mining Pemilihan Pelanggan Potensial Menggunakan Algoritma K-Means Wahyu Romadhona; Bangkit Indarmawan Nugroho; Aang Alim Murtopo
Jurnal Minfo Polgan Vol. 11 No. 2 (2022): Article Research
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/jmp.v11i2.11797

Pelanggan potensial adalah pelanggan yang tertarik dengan produk atau layanan, tetapi tidak selesai mengambil langkah, ditahan oleh masalah yang berbeda-beda. Tetapi hal ini bisa diatasi dengan cara mengidetifikasi serta mengkaji masalah-masalah yang perusahaan alami. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menentukan pelanggan potensial serta mempelajari data mining menggunakan algoritma K-Means yang diimplementasikan di Exso Coffee & Roastery saat memilih calon pelanggan. Berdasarkan dari hasil pengumpulan data yang dilakukan melalui observasi dan wawancara dengan pemilik dan pelanggan perusahaan yang bersangkutan, juga dengan melakukan analisa data untuk menentukan apa saja yang dibutuhkan dalam proses mengidentifikasi pelanggan potensial. Perusahaan belum dapat mengoptimalkan pelayanan pada pelanggan misalnya jumlah menu yang terbatas serta tempat duduk yang kurang nyaman. Maka diperlukan pemetaan pelanggan sehingga akan menjadi sangat peting untuk menghadapi masalah yang perushaan alami.

Sistem Klasifikasi Jenis Kendaraan Melalui Teknik Olah Citra Digital Muhammad Syahrul Maulana; Bangkit Indarmawan Nugroho; Sarif Surorejo
Jurnal Teknik ITS Vol 11, No 2 (2022)
Publisher : Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat (DRPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23373539.v11i2.110007

Setiap tahunnya Indonesia mengalami kenaikan jumlah kendaraan, Semua jenis kendaraan, dari sepeda motor hingga SUV. Hal ini diimbangi dengan perbaikan infrastruktur jalan Indonesia yang relatif stagnan. Infrastuktur jalan harus seimbang sehingga kemacetan lalu lintas, kecelakaan, dan kendaraan tidak menjadi tantangan yang tidak dapat diatasi, seiring dengan meningkatnya jumlah kendaraan di jalan. Mobil dan sepeda motor disajikan sebagai contoh jenis kendaraan yang berbeda sebab kebutuhan untuk mengembangkan sistem deteksi dan kategorisasi jenis kendaraan. Sistem ini memanfaatkan pengolahan citra untuk kategorisasi. Studi tentang bagaimana gambar digital dibangun, diproses, dan dievaluasi oleh komputer untuk menghasilkan hasil yang dapat digunakan dikenal sebagai "ilmu digital." Extreme Learning Machine, subbidang AI dalam jaringan saraf feedforward, digunakan dalam penyelidikan ini karena kemampuannya untuk mengatasi masalah kategorisasi. Penelitian mengarah pada pengembangan sistem yang mengidentifikasi dua kategori kendaraan dengan benar, sepeda motor dan mobil, mendapatkan tingkat akurasi sebesar 80%.

Sistem Klasifikasi Kualitas Batu Boulder Berdasarkan Tekstur Berbasis Pengolahan Citra Digital Fajrul Falah; Bangkit Indarmawan Nugroho; Nugroho Adhi Santoso
Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Peradaban Vol. 3 No. 1 (2022): Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Peradaban
Publisher : Prodi Sistem Informasi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (815.71 KB)

Batu boulder (batu gajah) menjadi salah satu bahan yang telah banyak digunakan dalam segala bahan pengecoran dan pembangunan. batu boulder sendiri terbagi menjadi tiga tekstur yaitu batu kasar, batu halus dan batu burik. Dalam penentuan kualitas batu boulder (batu gajah) apabila dilakukan dengan mengunakan pengamatan manual akan menghasilkan kualitas produk yang tidak merata karena keterbatasan visual, kelelahan, dan perbedaan pendapat dari masing-masing pengamat. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan batu boulder bedasarkan tekstur dengan mengunakan pemerosesan citra digital. Ekstraksi fitur yang digunakan awalnya adalah Hue, Saturation, Value (HSV) adalah Hue dapat merepresentasikan warna yang sebenarnya, Saturation dapat menyatakan tingkat keaslian warna dan Value dinyatakan sebagai perubahan warna putih menuju abu-abu kemudian dilanjutkan dengan Grayscale untuk menetukan titik gelap terangnya suatu objek, dilanjutkan ke Contrast Stretching untuk memperjelas atau mempertajam citra. Sedangkan untuk mendapatkan citra tekstur adalah menggunakan Gray Level co-occurrence Matrik (GLCM) yaitu Contrast, Correlation, Energy dan Homogenity, pada tahap terakhir menggunakan algoritma NaÃ¯ve Bayes untuk pengklasifikasian jenis tekstur. Hasil akhir penelitian adalah output klasifikasi batu boulder (batu gajah) berdasarkan tekstur sample citra batu. Sehingga memudahkan pegawai dalam menentukan kualitas batu yang dihasilkan dari lokasi tambang.

Tinjauan Pustaka Sistematis: Penerapan Data Mining Metode Klasifikasi Untuk Menganalisa Penyalahgunaan Sosial Media Bangkit Indarmawan Nugroho; Zaenal Ma'arif; Zaenul Arif
Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Peradaban Vol. 3 No. 2 (2022): Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Peradaban
Publisher : Prodi Sistem Informasi

Data mining adalah proses analitis yang dirancang untuk mengeksplorasi sejumlah besar data untuk pengetahuan yang berharga, konsisten, dan tersembunyi. Salah satu metode yang digunakan dalam data mining adalah klasifikasi. Metode klasifikasi dapat digunakan untuk membuat prediksi menggunakan data terpadat dari Igracias. Algoritma klasifikasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah pohon keputusan. Media sosial adalah tempat orang berbagi tentang diri mereka sendiri dan perspektif mereka tentang kehidupan. Menyadari bahwa banyak informasi dapat digali dari media sosial, beberapa penelitian telah dilakukan dengan menggunakan media sosial sebagai objek. Ini juga mencakup penelitian tentang penyalahgunaan media sosial. Dengan kemajuan informasi yang pesat, orang biasa dipermudah oleh teknologi yang dapat memperburuk keadaan. Pesan lelucon dan ujaran kebencian dapat menyebar dengan sangat mudah karena kehadiran media sosial seperti Facebook, Twitter, atau aplikasi ponsel seperti WhatsApp, Line. Ketika media komunikasi dan informasi tidak dapat difilter dari awal Ini adalah penerapan data mining ke metode klasifikasi menggunakan Dari 2017 hingga 2021, penyalahgunaan di media sosial tetap lazim. Berdasarkan pilihan literatur dari artikel pilihan, Twitter adalah media sosial yang paling umum dari eksploitasi media sosial, dan taksonomi yang banyak digunakan untuk eksploitasi media sosial adalah Naive Bayes, SVM, dan Desison.Tree.

Prediksi Kemampuan Akademik Mahasiswa dengan Metode Support Vector Machine Bangkit Indarmawan Nugroho; 2Nugroho Adhi Santoso; Aang Alim Murtopo
REMIK: Riset dan E-Jurnal Manajemen Informatika Komputer Vol. 7 No. 1 (2023): Volume 7 Nomor 1 Januari 2023
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/remik.v7i1.12010

Indikator yang digunakan untuk mengukur keberhasilan pelaksanaan pendidikan di perguruan tinggi adalah kinerja/kemampuan akademik (academic performance) mahasiswa, yang dapat diukur dari prestasi akademik (academic achievement) mahasiswa yaitu berdasarkan capaian nilai (grade), yang di Indonesia disebut dengan IPK (Indeks Prestasi Kumulatif). Penelitian ini bertujuan untuk membuat sebuah pemodelan dengan menggunakan metode support vector machine untuk mengklasifikasikan dan memprediksi kemampuan akademik mahasiswa berdasarkan faktor demografi, multiple intelligence, dan learning style yang ia miliki.Metode support vector machine memiliki karakteristik khusus yaitu berusaha mencari hyperplane terbaik (maximal margin hyperplane) yang berfungsi sebagai pemisah dua buah class pada input space. Proses klasifikasi dilakukan dengan cara melakukan pembelajaran terhadap data training. Pada kenyataannya, dataset hampir selalu bersifat nonlinear, sehingga dalam proses pembelajaran data training memerlukan fungsi kernel. Hasil pembelajaran kemudian diujikan ke dalam data uji sehingga bisa menghasilkan nilai akurasi. Dalam penelitian ini digunakan fungsi kernel polynomial ordinal-2, dan hasil yang diperoleh menghasilkan nilai akurasi yang cukup tinggi yaitu 92.5% yang menunjukkan hubungan yang signifikan antara faktor demografi, multiple intelligence, dan learning style terhadap kemampuan akademik mahasiswa yang diklasifikasikan ke dalam dua kelas, potensial dan tidak potensial. Hasil lainnya menunjukkan bahwa di antara ketiga faktor tersebut, faktor multiple intelligence memiliki tingkat signifikansi tertinggi terhadap kemampuan mahasiswa Kata Kunci: support vector machine, demografi, multiple intelligence, learning style, fungsi kernel

SYTEMATIC LITERAURE REVIEW : PENERAPAN METODE ALGORITMA C4,5 UNTUK KLASIFIKASI Dewi Srifani; Bangkit Indarmawan Nugroho; Nugroho Adhi Santoso
Jurnal Informatika Upgris Vol 8, No 2: Desember 2022
Publisher : Universitas PGRI Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26877/jiu.v8i2.12507

Abstract---Data mining is extracting data in processing information with the aim of finding important patterns in piles of data. With data mining we can classify, predict, and make a decision. Classification is a way of grouping a data according to the characteristics of a data to be classified. In the process, the classification is divided into two, namely manually and with the help of technology. Manual classification is a classification carried out by humans without the help of technology, while classification with the help of technology has several algorithms, including C4.5, Naive Bayes, Fuzzy, and K-Nearest Neighbor. 5 for classification, a systematic approach is used in the form of a systematic literature review (SLR). SLR is defined as a process in which the identification, assessment, and interpretation of all available research evidence is carried out with the aim of answering a number of research questions

Sosialisasi dan Pelatihan Penerapan Aplikasi E-Posyandu bagi Kader Posyandu Desa Bogares Kidul Kabupaten Tegal Aang Alim Murtopo; Bangkit Indarmawan Nugroho; Sarif Surorejo; Nugroho Adhi Santoso; Zaenal Arif
Jurnal Abdi Masyarakat Indonesia Vol 3 No 1 (2023): JAMSI - Januari 2023
Publisher : CV Firmos

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54082/jamsi.624

Teknologi informasi saat ini menjadi hal yang sangat penting dan membawa dampak positif bagi masyarakat, seperti yang kita ketahui bahwa perkembangan teknologi ini bisa dirasakan disetiap bidang, seperti pendidikan, industri, organisasi, pariwisata serta lainnya. Minimnya pemahaman masyarakat khususnya ibu PKK dan kader Posyandu di Desa Bogares Kidul tentang manfaat teknologi informasi terkait pengolahan data. Peranan teknologi informasi yang sangat penting terutama dalam proses pengolahan data khsusunya. Melihat hal ini maka LPPM STMIK YMI menganggap perlu adanya sosialisasi dan pelatihan pengolahan data dengan memanfaatkan teknologi informasi khususnya dengan aplikasi e-posyandu. Tahapan atau metode dalam proses sosialisasi dan pelatihan ini di awali dengan persiapan dimana pada tahap ini terdiri dari penggalian informasi tentang hal hal yang diperlukan dalam PkM, penentuan peserta dan penyiapan alat peraga, selanjutnya adalah pelaksanaan yang terdiri dari penyampian materi, pelatihan dan praktek penggunaan e-posyandu, sebagai penutup adalah evaluasi hal ini merupakan alat bantu mengukur tingkat pemahaman peserta. Hasil PKM adalah mendapat pengetahuan pentingnya posyandu dan teknologi informasi yang dimanfaatkan sebagai pengolahan data dengan menggunakan e-posyandu. Kegiatan PkM ini membawa dampak yang sangat positif khususnya bagi ibu PKK dan kader posyandu karena dengan adanya PkM ini membuka wawasan bagi mereka tentang pengolahan data yang baik dan terpusat.

Title

Found 18 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 18 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 18 Documents
Search