Hello World Jurnal Ilmu Komputer

Implementasi Algoritma Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN) pada Aplikasi Penerima Bantuan Langsung Tunai (BLT) Online di Desa Bahtera Makmur Rokan Hilir - Riau

2025-03-27T01:27:15+00:00

Tujuan dari penelitian ini adalah, dimana peneliti ingin membuat sebuah aplikasi penerima Bantuan Langsung Tunai (BLT) di Desa Bahtera Makmur kecamatan Bagan Sinembah Kabupaten Rokan Hilir supaya memudahkan pegawai di Desa Bahtera Makmur untuk mengetahui karakteria peneriman Bantuan Langsung Tunai (BLT). Adapun tujuan peneliti yaitu membuat aplikasi penerima Bantuan Langsung Tunai (BLT) dengan menggunakan Algoritma Density Based Clustering of Applications with Noise (DBSCAN) untuk mengetahui karakteria penerima BLT sebagai Clustering sehingga dapat menetukan karakteria yang cocok dalam penerima Bantuan Langsung Tunai (BLT). Yang dimana, Algoritma Clustering yang masuk kedalam kelompok Unsupervised learning yang dipakai untuk mengelompokan data kedalam beberapa bagian dengan sistem partisi. Kesederhanaan DBSCAN menyatakan bahwa algoritma sudah diadopsi dibanyak bidang. Karena mampu dengan cepat dan efisien dalam mengelompokkan sejumlah data yang besar, termasuk outlier.

Implementasi Klasifikasi Data Tracer Study Pada Universitas Muhammadiyah Sumatera Utara Dengan Pemanfaatan Data Mining Menggunakan Kombinasi Algoritma Support Vector Machine dan Neural Network

2025-03-24T04:16:24+00:00

Perguruan tinggi secara rutin melakukan Tracer Study setiap tahun bertujuan untuk mengimplementasikan kebutuhan data akreditasi di Universitas Muhammadiyah Sumatera Utara menggunakan teknik data mining. Penelitian ini fokus pada pemanfaatan kombinasi algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Neural Network untuk mengoptimalkan klasifikasi data Tracer Study. SVM digunakan untuk mengatasi masalah klasifikasi non-linear dengan menemukan hyperplane optimal, sementara Neural Network digunakan untuk memodelkan dan mengenali pola kompleks dalam data. Metodologi penelitian meliputi pengumpulan data Tracer Study, preprocessing data, pelatihan model SVM dan Neural Network, serta evaluasi hasil klasifikasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kombinasi SVM dan Neural Network secara signifikan meningkatkan akurasi dan kehandalan klasifikasi data Tracer Study, memberikan wawasan yang berharga bagi pengambil kebijakan akademis dan penyusun kurikulum di Universitas Muhammadiyah Sumatera Utara.

Rancang Bangun Sistem Informasi Arsip Digital Catatan Sipil Kabupaten Magetan Berbasis Website Menggunakan Metode Waterfall

2025-03-24T07:47:10+00:00

Dinas Kependudukan dan Catatan Sipil Kabupaten Magetan merupakan instansi pemerintahan yang bertugas membantu Bupati melaksanakan urusan pemerintahan di bidang pelayanan kependudukan, pencatatan sipil, pengelolaan informasi administrasi kependudukan, dan bidang pemanfaatan data dan inovasi pelayanan. Pengelolaan arsip dokumen secara manual di Dinas Kependudukan dan Catatan Sipil Kabupaten Magetan menghadapi berbagai kendala, seperti waktu pencarian dokumen yang lama dan ketebatasan sumberdaya manusia. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, sistem informasi Arsip Digital berbasis website dirancang menggunakan metode Waterfall. Sistem ini memanfaatkan digitalisasi arsip untuk menyimpan, mengelola, dan mencari dokumen secara cepat dan efisien. Proses perancangan mengikuti tahapan terstruktur mulai dari analisis kebutuhan, desain sistem, dan implementasi. Hasil akhir adalah sistem yang mampu menyimpan berbagai dokumen kependudukan seperti akta kelahiran, kematian, pernikahan dan perceraian secara digital.

Proses pengembangan sistem ini menggunakan metode Waterfall yang terdiri dari enam tahap: 1) Analisis Kebutuhan untuk mengidentifikasi fitur dan kebutuhan sistem, 2) Desain Sistem untuk merancang struktur database dan antarmuka pengguna, 3) Implementasi untuk membangun sistem sesuai desain, 4) Pengujian untuk memastikan sistem berfungsi dengan baik, 5) Penerapan untuk mengimplementasikan sistem di Disdukcapil, dan 6) Pemeliharaan untuk memastikan sistem tetap berfungsi secara optimal. Dengan menggunakan pendekatan ini, sistem diharapkan dapat menyelesaikan masalah pengelolaan arsip manual dan meningkatkan kualitas pelayanan administrasi kependudukan.