Articles
<![CDATA[SISTEM EVALUASI DAN KLASIFIKASI KINERJA AKADEMIK MAHASISWA UNIVERSITAS MADURA MENGGUNAKAN NAIVE BAYES DENGAN DIRICHLET SMOOTHING ]]>
<![CDATA[Prasetyowati, Erwin]]>;
<![CDATA[Ramadhani, Nilam]]>
<![CDATA[ JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Vol 16, No. 2, Juli 2018 ]]>
Publisher : <![CDATA[Department of Informatics, Institut Teknologi Sepuluh Nopember ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.12962/j24068535.v16i2.a688
<![CDATA[Pengawasan terhadap kinerja akademik mahasiswa sebagai bentuk peningkatan mutu harus dilakukan secara tersistem dan terintegrasi. Namun pengawasan tersebut akan lebih efektif jika dilakukan secara periodik, yaitu pada tahun kedua dan keeempat dengan maksud pihak akademik dapat mengetahui perkembangan pencapaian belajar masing-masing mahasiswa dengan cepat, sehingga peringatan atau tindakan yang akan diberikan pada mahasiswa dan evaluasi terhadap seluruh aktivitas akademis dapat segera dilakukan. Penelitian ini bertujuan mengklasifikasikan kinerja mahasiswa melalui IPK dan jumlah SKS yang belum diselesaikan selama masa studinya. Klasifikasi dilakukan pada tahun kedua dan tahun keempat masa studi. Pada tahun kedua, klasifikasi dibagi menjadi tiga status yaitu Normal, Bermasalah dan Peringatan dengan ditentukan melalui standar nilai yang ditentukan. Pada tahun keempat klasifikasi dibagi menjadi dua kelompok, yaitu kelompok Lulus dan Drop Out. Proses klasifikasi yang dilakukan pada tahun keempat, menggunakan algoritma Naïve Bayes yang terbukti memiliki tingkat keakurasian yang tinggi dengan metode maximum likehood atau berdasarkan kemiripan tertinggi dari data yang diolah. Pada proses penghitungan Naïve Bayes terdapat sedikit keraguan apabila ada peluang yang bernilai 0. Oleh karena itu untuk memaksimalkan performa dari Naïve Bayes dalam klasifikasi ini, maka digunakan Dirichlet Smoothing. Berdasarkan hasil pengujian terhadap 200 data uji maka didapatkan nilai akurasi mencapai 91.50%, nilai precision sebesar 88.78% dan nilai recall adalah 95%. Dengan demikian dapat diketahui bahwa data memiliki nilai yang konsisten.]]>
<![CDATA[Sistem Informasi Evaluasi Perkuliahan dengan Sentimen Analisis Menggunakan Naïve Bayes dan Smoothing Laplace ]]>
<![CDATA[Ramadhani, Nilam]]>;
<![CDATA[Fajarianto, Novan]]>
<![CDATA[ JSINBIS (Jurnal Sistem Informasi Bisnis) Vol 10, No 2 (2020): Volume 10 Nomor 2 Tahun 2020 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Diponegoro ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.21456/vol10iss2pp228-234
<![CDATA[A good lecture is certainly a goal so that students achieve maximum learning outcomes. In order for good lecture quality, lecture evaluation needs to be done,beside lecturer professional competency training. In order to improve the quality of lectures, Departement Informatics of Madura University (UNIRA) evaluates lecturers' performance in each semester. Form of evaluation is a questionnaire that filled out by students.Results of the questionnaire, then it is analyzed to find out whether the comments are positive, negative, or neutral. The method that can be used to solve the problem of sentiment classification analysis is Naïve Bayes that combined with text processing techniques.The data comments that collected are 342. After grouping the comments by subject, there were 31 comments for subject Human and Computer Interaction (HCI). In this data comments then performed data cleaning, data transformation, text processing and labeling. Then classifying comments using Naïve Bayes with Smoothing Laplace. Results of accuration obtained an accuracy to 80%. The results of implementation Naïve Bayes algorithm with Smoothing Laplace, it can be seen the sentiment analysis of the subjects that lectures taught.]]>
<![CDATA[ANALISIS HASIL PENGGUNAAN ALGORITMA FUZZY C-MEANS SEBAGAI ALAT BANTU PROSES PENJURUSAN DI SMA ]]>
<![CDATA[Nilam Ramadhani]]>;
<![CDATA[Sukma Sari]]>
<![CDATA[ SPIRIT Vol 11, No 1 (2019): Jurnal SPIRIT ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK YADIKA BANGIL ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (269.689 KB)
|
DOI: 10.53567/spirit.v11i1.118
<![CDATA[Berdasarkan kurikulum yang berlaku, siswa kelas 10 SMA yang naik ke kelas 11 akan dilakukan penjurusan peminatan. Penjurusan disesuaikan dengan kemampuan siswa pada bidang minat yang ada. Tujuannya agar pelajaran yang akan diberikan kepada siswa bisa lebih terarah karena sudah sesuai dengan kemampuan pada bidang minatnya. Salah satu pertimbangan untuk menyeleksi siswa dalam menentukan jurusan adalah prestasi siswa pada semester satu, dua dan tiga (kelas 10) dalam bentuk skor nilai. Kurang akuratnya proses pemilihan jurusan dengan sistem manual pada Sekolah Menengah Atas menyebabkan perlunya suatu penggunaan metode komputasi untuk mengelompokkan siswa dalam proses pemilihan jurusan. Algoritma Fuzzy C-Means merupakan satu algoritma yang mudah dan sering digunakan di dalam teknik pengelompokan data. Pada penelitian ini akan digunakan algoritma Fuzzy C-Means untuk mengelompokkan data siswa Sekolah Menengah Atas berdasarkan nilai mata pelajaran inti untuk proses penjurusan. Penerapan dan penggunaan algoritma Fuzzy C-means di SMA N 4 Pamekasan dapat membantu dalam penentuan penjurusan siswa. Dengan pemanfaatan aplikasi ini lebih memudahkan pihak sekolah dalam melakukan penjurusan siswa dengan efektif dan efisien. Keywords : klastering, penjurusan siswa, Fuzzy C-Mean]]>
<![CDATA[SISTEM INFORMASI MANAJEMEN PERALATAN MEDIS DI RSUD DR H SLAMET MARTODIRDJO PAMEKASAN ]]>
<![CDATA[Nilam Ramadhani]]>;
<![CDATA[Yusi Heliyanti]]>
<![CDATA[ SPIRIT Vol 10, No 2 (2018): Jurnal SPIRIT ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK YADIKA BANGIL ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (185.868 KB)
|
DOI: 10.53567/spirit.v10i2.108
<![CDATA[Abstract : RSUD Dr. H. Slamet Martodirdjo Pamekasan merupakan salah satu rumah sakit yang dijadikan pusat pelayan kesehatan di wilayah Madura. Sebagai pusat layanan kesehatan,rumah sakit ini memiliki peralatan kesehatan yang cukup memadai. Akan tetapi penjadwalan perawatan,pemeliharaan, dan penggantian alat mengalami kendala karena minimnya sumber daya manusia yang ada. Hal ini juga disebabkan karena tidak adanya manajemen terpusat yang terkomputerisasi.Sehingga dirasa perlu untuk dilakukan perencanaan dan pembuatan sistem informasi manajemen peralatan yang ada di rumah sakit. Sistem informasi ini dapat di terapkan di rumah sakit Dr. H. Slamet Martodirdjo agar dapat membantu pendataan peralatan rumah sakit sekaligus memanajemen perawatan. Manfaatnya,keterlambatan pengecekan alat medis dapat ditekan seminimal mungkin. Dengan sistem informasi ini pegawai bagian peralatan medis bisa diingatkan dan diberi informasi jadwal pemeriksaan dan perawatan alat yang akan dilaksanakan. Kata kunci:Sistem informasi manajemen,peralatan rumah sakit,penjadwalan perawatan]]>
<![CDATA[Pencarian Klasifier Terbaik sebagai Solusi Rekrutmen Karyawan Menggunakan Algoritma Iterative Dichotomiser 3 (ID3) ]]>
<![CDATA[Nilam Ramadhani]]>;
<![CDATA[Abd. Wahab Syahroni]]>;
<![CDATA[Irwan Darmawan]]>
<![CDATA[ InfoTekJar : Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan Vol 6, No 2 (2022): InfoTekJar Maret ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Islam Sumatera Utara ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.30743/infotekjar.v6i2.4747
<![CDATA[CV Aliyah Mandiri Pamekasan is a growing distribution fabric and apparel company. The worker is drawn through the employee recruitment process by passing a series of tests.But sometimes there is a subjectivity factor that becomes problem in recruitment process even criterias have been established. To avoid that,needed a system tahat can help HRD manager to decide which applicants are eligible for admission.One of them is Decision Tree. This method can find discrete approximation function and resistant to noise data. Also able to study disjunctive expressions. The Iterative Dychotomizer 3 (ID3) algorithm can build a top-down decision tree using information gain as a measure of the effectiveness of an attribute in classifying incomplete data sample sets. The results of the algorithm implementation can provide the best classifier knowledge on employee recruitment, so that it provides decision support considerations.]]>
<![CDATA[Penerapan Market Basket Analysis Menggunakan Metode Multilevel Association Rules dan Algoritma ML_T2L1 Pada Data Order PT. Unirama ]]>
<![CDATA[Nilam Ramadhani]]>;
<![CDATA[Abd Wahab Syahroni]]>;
<![CDATA[Arin Supikar]]>;
<![CDATA[Wildona Zumam]]>
<![CDATA[ InfoTekJar : Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan Vol 4, No 2 (2020): InfoTekJar Maret ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Islam Sumatera Utara ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.30743/infotekjar.v4i2.2405
<![CDATA[Data mining merupakan proses analisa data untuk menemukan suatu pola dari kumpulan data tersebut. Data mining mampu menganalisa data yang besar menjadi informasi berupa pola yang mempunyai arti bagi pendukung keputusan. Salah satu teknik data mining yang dapat digunakan adalah association rules atau yang biasa disebut dengan istilah market basket analysis. Market basket didefinisikan sebagai suatu itemset yang dibeli secara bersamaan oleh pelanggan dalam suatu transaksi. Market basket analysis adalah suatu alat yang ampuh untuk pelaksanaan strategi cross-selling. Metode ini dimulai dengan mencari sejumlah frequent itemset dan dilanjutkan dengan pembentukan aturan-aturan asosiasi (association rules). Algoritma Multilevel Association Rules adalah algoritma yang dapat menemukan sejumlah frequent itemset dari level berbeda pada transaksi yang tersimpan dalam basis data.Dalam penelitian ini algoritma Multilevel Association Rules digunakan untuk membantu menemukan sejumlah aturan asosiasi dari basis data pemesanan barang di PT. Unirama, sehingga untuk selanjutnya dapat digunakan sebagai pertimbangan dalam membuat strategi distribusi yang efektif.Dari hasil pemrosesan data mining, ditemukan rules yang memenuhi minimum support dan minimum confidence pada level 1 (Produk) 1 rule, pada level 2 (Jenis) 1 rule, pada level 3 (Tipe) 12 rule, dan pada level 4 (Kemasan) 12 rule.]]>
<![CDATA[PERANCANGAN APLIKASI MANAJEMEN PENJUALAN PADA APOTEK ADIBA FARMA ]]>
<![CDATA[Abd Wahab Syahroni]]>;
<![CDATA[Nilam Ramadhani]]>
<![CDATA[ Antivirus : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika Vol 15 No 1 (2021): Mei 2021 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Islam Balitar ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.35457/antivirus.v15i1.1410
<![CDATA[The Adiba Farma Pharmacy is a new business place that sells drugs, but wants to have an application in the process of buying and selling transactions at the pharmacy, to make it easier to search drug data, drug location, view drug prices, stocks, drug expiration dates, buying and selling transactions and view reports of sales to consumers and reports of purchases from suppliers. To realize this desire, in this study a pharmacy sales management application is designed that is built using a web-based programming language that can be accessed only on a client server-based pharmacy local computer network. The application is built using the prototype method, the blackbox method is used for application testing. The results of testing with the blackbox method are valid, meaning that 100% of the application's functionality can run well, so it can be said that this application can be used by Adiba Farma Pamekasan pharmacies.]]>
<![CDATA[Penerapan Algoritma Naïve Bayes Classifier dan Fungsi Gaussian Untuk Penentuan Penjurusan Siswa Kelas X ]]>
<![CDATA[Nilam Ramadhani]]>;
<![CDATA[Zainollah Effendy]]>;
<![CDATA[Irwan Darmawan]]>
<![CDATA[ SMARTICS Journal Vol 8 No 1 (2022): SMARTICS Journal (April 2022) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas PGRI Kanjuruhan Malang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.21067/smartics.v8i1.6996
<![CDATA[Penjurusan pada siswa kelas X perlu dilakukan oleh pihak sekolah. Untuk mengoptimalkan hal tersebut perlu dilakukan langkah-langkah yang dapat membantu pihak sekolah dalam menentukan jurusan siswa. Pendekatan yang bisa dilakukan adalah dengan menerapkan algoritma Naïve Bayes Classifier dan Fungsi Gaussian.Dataset yang digunakan sebanyak 100 record,terdiri dari atribut nilai mata pelajaran Matematika,Fisika,Biologi, dan Kimia. Atribut target atau class yaitu jurusan IPA dan IPS. Dari dataset tersebut ada 47 record yang terdapat pada class IPA dan 52 record. Dari hasil implementasi algoritma Naïve Bayes Classifier dan fungsi Gaussian,dapat ditentukan class jurusan pada data uji yang dimasukkan. Hasil klasifikasi tersebut bisa dijadikan bahan pertimbangan bagi pihak sekolah untuk membantu dalam proses penjurusan siswa.]]>
<![CDATA[RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI MANAJEMEN ORGANISASI KEMAHASISWAAN : (STUDI KASUS UNIVERSITAS MADURA) ]]>
<![CDATA[Nilam Ramadhani]]>;
<![CDATA[Abd. Wahab Syahroni]]>;
<![CDATA[Rian Wahyudi]]>
<![CDATA[ Antivirus : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika Vol 16 No 2 (2022): November 2022 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Islam Balitar ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.35457/antivirus.v16i2.2151
<![CDATA[College Student Organization is a forum and means to hone students' abilities, self-development and creativity through various campus activities that are oriented towards increasing achievement. College student activities are created and organized by them through College Student Organizations and student activity units. The implementation of college student organization activities at Madura University has several obstacles. These obstacles generally occur because the service process is still manual and has not been recorded digitally. This makes it difficult for student coaches to find data on student organization activities and student activity units. With this information system, management data, activity proposals, accountability reports, student funds and documentation of activities organized by student organizations will be recorded digitally. The results of the User Acceptance Test on 40 student organization administrators presented the percentage of responses related to user satisfaction was 73.25% based on the score interpretation criteria on the Likert scale. This presented that the response related to user satisfaction with the system built is strong and according to needs. This information system is also equipped with security features to protect important data from unauthorized users]]>
<![CDATA[PERANCANGAN APLIKASI KLINIK UNIRA BERBASIS WEB UNTUK OPTIMALISASI PELAYANAN ]]>
<![CDATA[Abd. Wahab Syahroni]]>;
<![CDATA[Ainur Rofiq Hafsi]]>;
<![CDATA[Nilam Ramadhani]]>;
<![CDATA[Badar Said]]>
<![CDATA[ Antivirus : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika Vol 16 No 2 (2022): November 2022 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Islam Balitar ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.35457/antivirus.v16i2.2425
<![CDATA[UNIRA Clinic still uses manual books in collecting data on its service activities. The services provided by the UNIRA Clinic include blood checks, blood pressure checks, and drug administration based on the patient's diagnosis. This study aims to design and build an application for the UNIRA Clinic that can assist in recording patient check up history and facilitate it in recapitulation so that it can be an answer to the shortcomings of recording patient check up manually using books. The application was built using the prototype method, database design using CDM and PDM, database implementation on MySQL, implementation of programming languages with Javascript and PHP. Measurement of application use satisfaction using a Likert scale. Of the 10 respondents who have answered the questionnaire, it can be concluded that the respondents strongly agree that this application has been built in accordance with the existing system flow at the UNIRA Clinic with a Likert scale result of 98%.]]>
