Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal LOFIAN: Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi
Ade Purba
Universitas Mandiri Bina Prestasi
Computer Science & IT

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Menentukan Tingkat Penyebaran Pandemi Covid-19 di Indonesia dengan Menggunakan Algoritma K-Means Sardo Sipayung; Tulus Pramita Sihaloho; Ade Purba; Sakaria Efrata Ginting
LOFIAN: Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi Vol 2 No 2 (2023): Maret
Publisher : Universitas Mandiri Bina Prestasi (MBP)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (880.355 KB) | DOI: 10.58918/lofian.v2i2.206

Abstract

Corona virus (COVID-19) merupakan jenis virus baru yang ditemukan pada manusia di propinsi Wuhan, Cina pada bulan Desember 2019. Virus ini dapat menular dari manusia ke manusia melalui tetesan kecil (droplet) dari hidung atau mulut pada saat batuk, bersin, atau berbicara. Oleh karena itu, di masa pandemi ini sangat penting untuk menjaga jarak dengan orang lain dan menghindari wilayah dengan persebaran COVID-19 yang tinggi. Penyebaran kasus COVID-19 yang merata di seluruh provinsi di Indonesia, merupakan penyebaran yang cukup cepat dan berdampak negatif pada seluruh bidang. Luasnya wilayah Indonesia memungkinkan diperlukannya pengelompokkan bagian bagian berdasarkan wilayah di Indonesia.Pengelompokkan ini akan menghasilkan titik – titik pusat penyebaran kasus COVID -19. Salah satu algoritma Clustering adalah K-Means yang mengunakan beberapa kelompok untuk penempatan beberapa data dengan sistem partisi. Data-data tanpa label kelas diterima oleh Algoritma ini. Dikarenakan pandemi global yang terjadi banyak pihak berupaya ikut berperan serta dalam mengatasi. Penelitian ini dilakukan untuk penerapan dalam penyebaran pandemi covid-19 di Indonesia. Dalam penelitian ini mengunakan algoritma K-Means untuk menentukan bagaimana tingkat penyebaran covid-19 di daerah-daerah yang ada di Indonesia.
Analisa Algoritma C.45 Terhadap penentuan Rekomendasi Penerima Beasiswa SMP Swasta Methodist-8 Medan Sardo Pardingotan Sipayung; Tulus Pramita Sihaloho; Ade Purba; Jenheri Rejeki Tarigan
LOFIAN: Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi Vol 3 No 1 (2023): Agustus
Publisher : Universitas Mandiri Bina Prestasi (MBP)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58918/lofian.v3i1.217

Abstract

Scholarships are financial assistance with the intention to be used as a means of continuing education that is taken and is usually given by foundations, companies and government agencies. Scholarships in the form of funds used to help underprivileged students in continuing their task of completing education. Therefore the scholarship must be on target to the recipient who is truly feasible and deserves to get it. The number of prospective recipients makes the selection process take a long time. In this case the use of data mining methods can be used as a solution to facilitate the selection process. The C4.5 algorithm is an algorithm that will be used in this study. The data used are the names of students, classes, parents' income, dependents of parents, and the average report card value. Data mining processing on a training data will produce a decision tree. The evaluation method carried out in this test was obtained by the accuracy value of 93.33 %, this could be proof that the C4.5 algorithm was accurate enough to provide scholarship recommendations.
Co-Authors Jenheri Rejeki Tarigan Sakaria Efrata Ginting Sardo Pardingotan Sipayung Sardo Sipayung Tulus Pramita Sihaloho