Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Explore IT : Jurnal Keilmuan dan Aplikasi Teknik Informatika Jurnal SITECH : Sistem Informasi dan Teknologi
Muhammad Zaynurroyhan
Universitas Muhammadiyah Sukabumi
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Pemanfaatan Metode Jaringan Saraf Tiruan Dalam Prediksi Laju Luas Lahan Sawah Di Kecamatan Wanayasa Purwakarta Muhammad Zaynurroyhan
Jurnal SITECH : Sistem Informasi dan Teknologi Vol 5, No 2 (2022): JURNAL SITECH VOLUME 5 NO 2 TAHUN 2022
Publisher : Universitas Muria Kudus

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24176/sitech.v5i2.9082

Abstract

Ketahanan pangan merupakan hal yang cukup dekat dengan pertanian dikarenakan hubungannya dengan aspek produksi untuk pemenuhan kebutuhan masyarakat. Akan tetapi Indonesia sebagai negara agraris kesulitan dalam memenuhi ketahanan pangannya. Dari tahun 2016 sampai 2020 luas panen padi di Indonesia memasuki tren menurun. Untuk mengetahui laju pertumbuhan luas lahan sawah yang berdampak pada panen padi dapat dilakukan prediksi dengan metode Jaringan Saraf Tiruan. Pada penelitian ini penulis membuat prediksi luas lahan sawah Kecamatan Wanayasa di Kabupaten Purwakarta, Provinsi Jawa Barat dengan menggunakan metode Jaringan Saraf Tiruan. Data luas lahan sawah yang digunakan berkisar pada tahun 2010-2021. Penelitian dilakukan menggunakan perangkat lunak MatLab. Dari hasil penelitian yang telah dilakukan menunjukkan bahwa penggunaan metode tersebut cukup baik dilihat dari nilai MSE (Mean Squared Error) sebesar 0.011914. Dari hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa metode Jaringan Saraf Tiruan dapat digunakan alternatif dalam melakukan prediksi terhadap laju pertumbuhan sawah di Kecamatan Wanayasa, Kabupaten Purwakarta.
Perbandingan TF-IDF dengan Count Vectorization Dalam Content-Based Filtering Rekomendasi Mobil Listrik Muhammad Zaynurroyhan; Asriyanik; Agung Pambudi

Publisher : Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Yudharta Pasuruan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35891/explorit.v15i1.3829

Abstract

Mobil listrik mulai menjadi pilihan beberapa tahun terakhir ini, karakternya yang lebih ramah lingkungan serta biaya pemeliharaan yang lebih rendah daripada mobil konvensional menjadi alasan utama konsumen lebih memilihnya. Seiring meningkatnya minat konsumen, perusahaan besar banyak yang mulai memproduksi mobil listrik dengan berbagai spesifikasi seperti kapasitas baterainya juga jarak tempuhnya. Hal tersebut membuat konsumen diberikan banyak pilihan dalam memilih mobil listrik yang sesuai preferensinya. Penelitian ini ditujukan untuk mempermudah konsumen dalam memilih mobil listrik yang sesuai dengan preferensinya. Metode yang digunakan adalah metode Content-Based Filtering dari sistem rekomendasi yang berfokus memberikan rekomendasi berdasarkan deskripsi barang serta hal yang disukai konsumen, dari sisi pembentukan modelnya, untuk melihat metode pemodelan yang menghasilkan akurasi lebih baik, peneliti membandingkan metode TF-IDF dengan Count Vectorization. Dimanfaatkan algoritma K-Nearest Neighbor dalam menguji akurasi dari model sistem rekomendasi mobil listrik yang terbentuk. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa sistem rekomendasi dapat digunakan untuk merekomendasikan mobil listrik terhadap konsumen. Dari sisi akurasi, model Content-Based Filtering yang dibentuk menggunakan TF-IDF menunjukkan akurasi yang lebih kecil yaitu sebesar 64% dibanding model yang memanfaatkan Count Vectorization yaitu sebesar 75%..
Co-Authors Agung Pambudi Asriyanik