Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.659
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Informatika dan Rekayasa Perangkat Lunak JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) INTERNAL (Information System Journal)
Dodi Solihudin
STMIK IKMI Cirebon
Computer Science & IT Education Other

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
KLASIFIKASI MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES UNTUK MENENTUKAN CALON PENERIMA PIP Angga Pebdika; Ruli Herdiana; Dodi Solihudin
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol 7 No 1 (2023): JATI Vol. 7 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v7i1.6303

Abstract

Dalam dunia global saat ini, pendidikan sangat penting untuk lebih meningkatkan sumber daya manusia. Pendidikan akan membantu peserta didik mengenai pengembangkan sikap, keterampilan, serta kecerdasan intelektualnya untuk memberikan manusia yang terampil, cerdas, dan berakhlak mulia. Namun pendidikan seringkali tidak berjalan dengan baik, Ada beberapa faktor yang berkontribusi terhadap hal ini, Contoh yang paling menonjol adalah faktor ekonomi yang menyebabkan banyak anak putus sekolah. Oleh karena itu pemerintah membuat program agar masyarakat miskin dapat melanjutkan pendidikannya melalui program ini. Dalam penyusunan ini dicoba dengan memakai prosedur Naive Bayes. Metode ini merupakan metode mengklasifikasikan data satu atau lebih kategori yang telah diidentifikasi. Operasi Naive Bayes menggunakan perhitungan probabilitas dan statistik yang ditemukan oleh ilmuwan Inggris Thomas Bayes, yaitu memprediksi probabilitas masa depan berdasarkan pengalaman masa lalu. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menghindari kesalahan dalam menentukan penerimaan bantuan. Perlu diterapkan data mining dengan algoritma Naive Bayes yang bisa mengklasifikasi tingkat kelayakan siswa penerima PIP, sehingga didapat hasil penerimaan program Indonesia Pintar yang lebih akurat. Penelitian ini memberikan informasi baru tentang hasil dari proses analisis yang dilakukan, selain itu dengan menggunakan metode Naive Bayes, proses analisis tersebut dapat membuat model kelayakan untuk menerima program Indonesia Pintar berdasarkan karakteristik yang telah ditentukan sebelumnya. Hasil dari proses penelitian ini diharapkan dapat menciptakan sistem data mining yang dapat memberikan hasil seleksi yang sangat akurat dalam memilih penerimaan PIP.
Rancang Sistem Presensi Online dengan Metode Gamifikasi dan Online Collaborative Learning Dodi Solihudin; Iin Iin; Dian Ade Kurnia
INTERNAL (Information System Journal) Vol. 5 No. 2 (2022)
Publisher : Masoem University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Online lectures are still being held while Covid-19 pandemic is going to end. Suitable system is needed to ensure the quality of online learning. We must combine the teleconference with the Collaborative Learning System to maintenance the interactions between students and their lecturer. The research is to build a system that can implement the Collaborative Learning System in online lectures. The methods used are gamification and Extreme Programming. The results of the research is the Online Presence application with chat system features, real-time polling system, real-time question-answer, and real-time leaderboard. The application can be accessed athttps://ikmiapp.web.id/presline.
Analisis Keadaan Stunting pada Kelompok Balita di Kecamatan Tukdana dengan Pendekatan Decision Trees Asep Budiyanto; Dodi Solihudin; Ryan Hamonangan; Cep Lukman Rohmat; Ade Rizki Rinaldi
Jurnal Informatika dan Rekayasa Perangkat Lunak Vol 6, No 1 (2024): Maret
Publisher : Universitas Wahid Hasyim

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36499/jinrpl.v6i1.10230

Abstract

The impact of stunting on babies is an important parameter for assessing the health and welfare of children in an area. Stunting, often triggered by demographic and health factors, has serious implications for children's physical and cognitive growth. This research aims to understand the impact of demographic and health factors on stunting in children in Tukdana District, Indramayu Regency. Through data analysis, factors such as maternal age, access to clean water, sanitation facilities, and baby weight and length status were identified as significant contributors to stunting. The Decision Trees method was used to identify factors that play a role in stunting in babies, with an accuracy rate of 95.43%. The implications of this research include planning more effective interventions to deal with stunting, both in Tukdana District and in similar areas in Indonesia. Even though the majority of babies in Tukdana District have good nutritional status, further monitoring and prevention efforts are still needed to ensure optimal nutritional well-being for them. In conclusion, this research highlights the importance of identifying factors that cause stunting in infants in Tukdana District, as a basis for planning more effective interventions.
Co-Authors Ade Rizki Rinaldi Angga Pebdika Asep Budiyanto Cep Lukman Rohmat Dian Ade Kurnia Iin Ruli Herdiana Ryan Hamonangan