Garuda - Garba Rujukan Digital

p-Index From 2019 - 2024

2.17

P-Index

This Author published in this journals

All Journal Lontar Komputer: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer CogITo Smart Journal Masyarakat Telematika Dan Informasi : Jurnal Penelitian Teknologi Informasi dan Komunikasi SENSITEK IT (INFORMATIC TECHNIQUE) JOURNAL INFOSYS (INFORMATION SYSTEM) JOURNAL DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi AJAD : Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat International Journal Software Engineering and Computer Science (IJSECS) Open Access DRIVERset Jurnal Sains dan Ilmu Terapan Jurnal Elektronika dan Teknik Informatika Terapan

Fina Nasari

Politeknik Kampar

Author-ID : 5849986

Aerospace Engineering Humanities Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Mathematics Social Sciences Other

Published : 20 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

Title

Algoritma A Priori Dalam Pengelompokkan Data Pendaftaran Mahasiswa Baru Fina Nasari Nasari
Jurnal Sains dan Ilmu Terapan Vol. 4 No. 1 (2021): Juli : Jurnal Sains dan Ilmu Terapan
Publisher : Politeknik Kampar

Pendaftaran mahasiswa baru merupakan proses penerimaan mahasiswa baru. Proses penerimaan mahasiswa baru yang dilakukan setiap tahunnya menghasilkan data yang semakin besar. Data yang besar jika tidak dimanfaatkan dengan baik, hanya akan memenuhkan memory penyimpanan. Data mining menjadi salah satu solusi untuk mendapatkan sebuah informasi baru dari pengolahan data-data lama. Ada beberapa fungsi data maning diantaranya assosiasi, klasifikasi, clustering, prediksi serta pengenalan pola. Algoritma Apriori adalah salah satu algoritma dalam data mining yang melihat hubungan antara satu item set dengan item set yang lain(assosiasi antara satu item set dengan item set yang lain). Hubungan yang akan dilihat dalam penelitian ini adalah hubungan antara asal sekolah menengah atas dengan program studi yang akan dipilih. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini adalah calon mahasiswa yang memilih program studi sistem informasi adalah calon mahasis yang berasal dari SMK(Sekolah menengah Kejuruan) dengan nilai confidence 83 % begitu juga pada program studi teknik informatika, calon mahasiswa berasal dari SMK(Sekolah menengah Kejuruan) dengan nilai confidence 83 %.

Penerapan Sistem Penyimpanan Dengan Cloud Computing Menggunakan Own Cloud Di Politeknik Kampar Antoni Pribadi; Fina Nasari
Jurnal Sains dan Ilmu Terapan Vol. 3 No. 2 (2020): Desember : Jurnal Sains dan Ilmu Terapan
Publisher : Politeknik Kampar

Perkembangan teknologi informasi dengan hakekatnya membantu kita untuk saling berinteraksi kepada benda-benda di sekitarnya. Perubahan teknis menjadikan komunikasi dan sistem komputer dengan cukup sederhana dan lebih terbuka bagi pengguna. Pada era ini sistem teknologi informasi Layanan cloud computing saat ini marak dibahas. Layanan cloud masih bisa keruh terdengar seperti orang normal. Namun keberadaan layanan cloud di era digital justru berasa sampai di masyarakat terlenih pada kehidupan sehari-hari, contoh dalam memakai email dan media sosial. Prosedur Belajar menggunakan komputasi awan dapat dilihat dalam tindakan Kurva pembelajaran dengan komputasi awan mulai terasa Kegiatan Pembelajaran. Lihat peluang dan manfaat layanan cloud yang membantu Anda melakukannya pembelajaran mahasiswa, sehingga mahasiswa mendapatkan informasi tentang materi pembelajaran dan memfasilitasinya dosen dapat berbagi informasi tentang materi pembelajaran. Dalam hal pembelajaran, layanan cloud mahasiswa diharapkan untuk diajari keterampilan positif baru seperti yang dimiliki layanan cloud Mendukung fitur yang memungkinkan siswa berbagi informasi dan materi sebuah pembelajaran.

Pengelompokkan Daerah Produksi Kelapa Sawit Menggunakan Algoritma K-Means Clustering: Grouping Oil Palm Production Areas Using K-Means Clustering Algorithm Fina Nasari
Jurnal Sains dan Ilmu Terapan Vol. 4 No. 2 (2021): Desember : Jurnal Sains dan Ilmu Terapan
Publisher : Politeknik Kampar

Riau merupakan salah satu provinsi di Indonesia dengan luas area dan produksi kelapa tertinggi di Indonesia. Penyebaran perkebunan kelapa sawit di provinsi riau menyebar hamper merata diseluruh kabupatan/kota. Produksi kelapa sawit setiap daerah bervariasi, oleh karena itu perlu adanya pengclusteran daerah berdasarkan produksi kelapa sawit. Algoritma k-means clustering mampu mengelompokkan data yang sama dalam kelompok yang sama. Pengelompokkan data berdasarkan jarak kemasing-masing centroid. Tujuan penelitian ini adalah mengcluster daerah sesuai dengan jumlah produksi kelapa sawit yang ada di provinsi riau kedalam 2, 3, dan 5 cluster. Hasil dari penelitian ini algoritma k-means mampu mengelompokkan daerah berdasarkan produksi kelapa sawit dengan hasil cluster, jika data dikelompokkan menjadi 2 cluster terdapat 6 daerah masuk pada cluster 0 dan 6 daerah masuk pada cluster 1. Hasil pengelompokkan 3 cluster terdapat 5 daerah pada cluster 0, 4 daerah pada cluster 1 dan 3 daerah pada cluster 2.

Optimalisasi Pengelompokkan Data Produksi Kelapa Sawit Menggunakan Algoritma K-Medoids: Optimization of Palm Oil Production Data Grouping Using K-Medoids Algorithm Fina Nasari
Jurnal Sains dan Ilmu Terapan Vol. 5 No. 1 (2022): Juli : Jurnal Sains dan Ilmu Terapan
Publisher : Politeknik Kampar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (529.655 KB)

Kelapa sawit merupakan salah satu tanaman yang banyak dikembangkan diarea perkebunana di provinsi Riau. Luas area dan produksi kelapa sawit provinsi Riau menjadi salah satu yang tertinggi diindonesia. Penyebaran perkebunana kelapa sawit yang hamper diseluruh kabupaten/kota diprovinsi riau, perlu adanya pengelompokkan daerah berdasarkan jumlah produksi. berdasarkan akurasi dan eksekusi algoritma k-medoids lebih baik dari algoritma k-means dalam pengelompokkan data. Tujuan dari penelitian ini adalah mengelompokkan daerah produksi kelapa sawit dengan dalam 2 kelompok, 3 dan 5 kelompok. Dari hasil pengelompokkan tersebut akan dilihat kelompok terbaik berdasarkan nilai DBI terkecil. Hasil penelitian untuk jenis 2 kelompok diperoleh hasil 7 data pada kelompok 1 dan 5 data pada kelompok 2. Untuk jenis 3 kelompok diperoleh hasil 5 data pada kelompok 1, 4 data pada kelompok 2 dan 3 data pada kelompok 3, sedangkan jenis 5 kelompok diperoleh hasil 3 data pada kelompok 1, 2 dan 4, 1 data pada kelompok 3 dan 2 data pada kelompok 4. Berdasarkan nilai DBI diperoleh jenis kelompok 2 menjadi jenis kelompok terbaik dengan nilai DBI -159796492242,667.

Co-Authors Alfa Saleh Andri Nofiar Andri Nofiar Am Andri Nofiar. Am Anggun Dinda Putri Milenia Antoni Pribadi Antoni Pribadi Charles Jhony Manto Sianturi Dahriani Hakim Tanjung Fahdin Zikri Fenty Kurnia Oktorina Fitri Fitri Handayani Helmi Kurniawan Kurniawan, Helmi Labuan Nababan Muhammad Ridwan Niken Ellani Patitis Nina Veronika Nur Asma Deli Nurhayati Nurhayati Putra, Tengku Indra Ria Eka Sari Slamet Triyanto Tengku Indra Putra Vivi Elvina Simanjutak

Title Search

Found 4 Documents Search Journal : Jurnal Sains dan Ilmu Terapan

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 4 Documents
Search
Journal : Jurnal Sains dan Ilmu Terapan