Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
6.891
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA Network Engineering Research Operation [NERO] JCES (Journal of Character Education Society) JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Jutisi: Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi Syntax: Journal of Software Engineering, Computer Science and Information Technology Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD Jurnal SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen Informatika dan Komputer) Jurnal Teknisi Jurnal Pengabdian Masyarakat IPTEK Prosiding Snastikom Jurnal Sistem Komputer Triguna Dharma (JURSIK TGD) Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD)
kamil erwansyah
STMIK Triguna Dharma
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Library & Information Science Social Sciences

Published : 52 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 52 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
Komparasi Metode K-Nearest Neighbor dan Random Forest Dalam Prediksi Akurasi Klasifikasi Pengobatan Penyakit Kutil Erdiansyah, Umri; Irmansyah Lubis, Ahmadi; Erwansyah, Kamil
JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA Vol 6, No 1 (2022): Januari 2022
Publisher : STMIK Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30865/mib.v6i1.3373

Abstract

Warts are a skin health problem, usually characterized by small, rough bumps on the surface of the skin caused by a virus, known as the human papillomavirus (HPV). The common way of treating warts is with immunotherapy, which is the treatment of warts by strengthening the body's immune system. In the process of predicting and diagnosing warts, it can be done by applying Machine Learning. This study focuses on the comparison of the K-Nearest Neighbor classification method with Random Forest to see the level of accuracy in predicting the success of the treatment of warts. Data for Immunotheraphy was obtained from the UCI Machine Learning Repository with a total of 90 data records, 7 attributes and 1 attribute class. Based on the results of testing the K-Nearest Neighbor and Random Forest methods to see the accuracy of the prediction of the success of the data being tested, the results obtained are the accuracy of the KNN method of 90.00% and the Random Forest method with an accuracy of 85.50%. From the results obtained from the tests that have been carried out, it is known that the Random Forest method is a better method than K-Nearest Neighbor in predicting accuracy in the Immunotheraphy Dataset.
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MEMILIH PESERTA PERWAKILAN DESA PADA LOMBA MUSABAQAH TILAWATIL QURAN (MTQ) TINGKAT KECAMATAN MENGGUNAKAN METODE MOORA kamil erwansyah; Hendryan Winata; Hendra Jaya
Syntax : Journal of Software Engineering, Computer Science and Information Technology Vol 2, No 1 (2021): Juni 2021
Publisher : Universitas Dharmawangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46576/syntax.v2i1.1291

Abstract

Permasalahan ialah karena semua kepala desa diharuskan mengutus pesertanya yaitu terdiri dari tingkat anak anak dan semua kafilah di harapkan pesertanya hasil seleksi dari masing masing desanya, tidak hannya asal tunjuk untuk memenuhi permintaan panitia dan di himbau untuk mengirim peserta harus sesuai dengan desanya masing-masing tidak dianjurkan mengambil peserta dari desa lain. Karena tidak adanya perlombaan MTQ tingkat desa Dalu X B, oleh karena itu Lembaga Pengembangan Tilawatil Qur'an (LPTQ) Desa cukup kesulitan untuk membuat keputusan peserta yang paling layak dan berkompeten untuk di kirim ke MTQ tingkat kecamatan.Oleh karena itu diperlukan sistem pendukung keputusan yaitu sistem informasi berbasis komputer yang dipakai untuk mendukung pengambilan keputusan dalam suatu organisasi atau perusahaan yang diharapkan dapat mempermudah dan membantu pihak Lembaga Pengembangan Tilawatil Qur'an (LPTQ) Desa dalam membuat keputusan untuk memilih peserta MTQ tingkat kecamatan salah satu metode yang di gunakan adalah metode MOORA  (Multi Objective Optimization On the basis of Ratio Analysis) Metode MOORA  adalah  metode  yang  memiliki  perhitungan dengan  kalkulasi  yang  minimum  dan  sangat  sederhana. Metode  ini  memiliki  tingkat selektifitas  yang  baik  dalam menentukan  suatu  alternatif
Model Prioritas Pemilihan Daerah Pembangunan Tower Telekomunikasi Berbasis Kombinasi Metode AHP dan Metode Moora Deski Helsa Pane; Kamil Erwansyah
Jutisi : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi JUTISI Vol. 9, No. 2, Agustus 2020
Publisher : STMIK Banjarbaru

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (721.228 KB) | DOI: 10.35889/jutisi.v9i2.491

Abstract

AbstrakMahalnya biaya membangun sebuah tower telekomunikasi menjadi alasan bagi pihak provider telekomunikasi untuk benar-benar selektif dan tepat sasaran dalam menentukan lokasi pembangunan tower. Jika tidak, perusahaan provider telekomunikasi akan mengalami kerugian besar. Paper ini menyajikan model sistem berbasis komputer yang mengadopsi bidang ilmu Artificial Intelegence berupa Sistem Pendukung Keputusan untuk mendukung manajemen perusahaan provider telekomunikasi dalam pemilihan lokasi daerah pembangunan tower yang tepat sasaran. Model sistem penunjang keputusan mengkombinasikan metode AHP dan metode Moora, dimana metode AHP digunakan untuk menentukan bobot kriteria yang digunakan berdasarkan tingkat kepentingannya, sedangkan metode Moora digunakan untuk menentukan alternatif terbaik yang akan dipilih. Hasl uji akurasi menunjukkan kombinasi metode AHP dan metode Moora memiliki tingkat akurasi sebesar 71.43 % pada tujuh lokasi yang diuji coba.Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Metode AHP, Metode Moora, Lokasi Tower TelekomunikasiAbstract. The large costs of telecommunication tower construction become the reason for telecommunication operators to be truly selective and on target in determining the location of tower construction. If not, the telecommunications company will lose heavily. This paper presents a computer-based system model that provides an Artificial Intelligence field in the form of a Decision Support System to support the management of a telecommunications provider company in selecting the appropriate tower construction area location. The decision support model system combines the AHP method and the Moora method, where the AHP method is used to determine the criteria used based on its importance, while the Moora method is used to determine the best alternative to be selected. The accuracy results of the test show that the combination of the AHP method and the Moora method has an accuracy rate of 71.43% in the seven locations tested.Keywords: Decision Support System, AHP Method, Moora Method, Telecommunication Tower Location
Pola Etalase Pakaian Pada Fashion Store Urban Traffic Medan Menggunakan Algoritma Apriori Kamil Erwansyah; Rudi Gunawan; Sri Kusnasari
SEMINAR NASIONAL TEKNOLOGI INFORMASI & KOMUNIKASI Vol. 1 No. 1 (2021): Prosiding Snastikom 2021
Publisher : Universitas Harapan Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (920.173 KB)

Abstract

A fashion store is a place where many people shop to meet their clothing needs, in a fashion store, of course, there are many dozens of types of brands that are arranged so that it may be difficult for the store to manage it with the naked eye because of the many demands from customers, making not a few items become neglected the arrangement of the place which should be the main point in a layout in a storefront because the arrangement of the clothing storefront greatly affects sales because it will affect the interest of potential buyers later. Seeing these problems, it takes a data mining application using a priori algorithm as a support for decision making in determining a good storefront pattern based on patterns and association rules formed from sales transaction data. The result of this research is a system that can systematically create a clothing storefront pattern, so that Urban Traffic Medan can analyze the material needs to be sold using an apriori algorithm.
Implementasi Data Mining Untuk Menganalisa Hubungan Data Penjualan Produk Bahan Kimia Terhadap Persedian Stok Barang Menggunakan Algoritma FP (Frequent Pattern) Growth Pada PT. Grand Multi Chemicals Kamil Erwansyah
Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD Vol 2, No 2 (2019): J-SISKO TECH EDISI JULI
Publisher : STMIK Triguna Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jsk.v2i2.123

Abstract

Inventori (stok barang) merupakan masalah operasional yang sering dihadapi oleh perusahaan penjualan barang lainnya, salah satunya adalah perusahaan penjual bahan kimia. Inventory biasanya berupa jumlah barang yang disimpan dibagian gudang.  Jika jumlah inventory terlalu sedikit dan permintaan tidak dapat terpenuhi karena kekurangan persediaan, hal ini akan mengakibatkan konsumen akan kecewa dan akan mengakibatkan konsumen tidak akan kembali lagi untuk membeli barang dikarenakan sudah mendapatkan barang yang lebih menjanjikan dari pihak lain. Begitu juga sebaliknya apabila barang terlalu besar, hal ini akan mengakibatkan kerugian bagi perusahaan itu sendiri, karena harus menyediakan tempat yang lebih besar, kemungkinan terjadinya penyusutan nilai guna barang, serta harus menyediakan biaya-biaya tambahan yang terkait dengan biaya inventory seperti biaya tidak terduga dan biaya akuntansi. Oleh karena itu untuk mendapatkan persediaan stok yang ideal, maka bisa dianalisa dari data penjualan untuk mencari pola penjualan produk dengan menggunakan data mining dengan metode FP-Growth (Frequent Pattem Growth), sehingga diperoleh pola penjualan bahan kimia yang mempengaruhi pola belanja perusahaan yang dijadikan sebagai acuan dalam inventory bahan kimia tersebut.
Penerapan Data Mining Untuk Menentukan Pola Penjualan Peralatan Sekolah Pada Brand Wigglo Dengan Menggunakan Algoritma Apriori Muhammad Syahril; Kamil Erwansyah; Milfa Yetri
Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD Vol 3, No 1 (2020): J SISKO TECH EDISI JANUARI
Publisher : STMIK Triguna Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jsk.v3i1.202

Abstract

Penjualan merupakan salah satu kegiatan pemasaran yang cukup penting dalam rangka pencapaian tujuan perusahaan. Pencapaian tingkat penjualan perusahaan adalah salah satu indikator dari tingkat kemajuan perusahaan, untuk mampu mencapai tingkat penjualan yang telah ditargetkan perusahaan itu berarti perusahaan harus mampu menciptakan produk dan jasa yang sesuai dengan kebutuhan dan keinginan konsumen juga bagaimana produk ini menjadi sumber profit bagi perusahaan sebagai fokus perusahaan dalam memasarkan produknya. Banyaknya data transaksi yang disimpan menyebabkan penumpukan data. Data tersebut dapat diolah lebih lanjut menjadi suatu infomasi yang berguna bagi manajer atau pelaku usaha pada PT. Panen Lestari Internusa dalam pengambilan keputusan, melakukan analisis terhadap penjualan pada produknya, mengatur stok serta pola yang ada pada perusahaan tersebut dan melakukan strategi penjualan yang bertujuan untuk kemajuan perusahaan atau usaha tersebutOleh karena itu diperlukan adanya sistem yang dapat membantu dalam menerapkan data penjualan dan transaksi untuk mengatur pola penjualan produk, mengatur stok bahan produk dan menerapkan strategi pemasaran. Algoritma Apriori adalah metode yang sering memanfaatkan itemset dalam pertambangan data atau produk.
RANCANG BANGUN ALAT PENDETEKSI KEBOCORAN REGULATOR GAS LPG VIA SMS MENGGUNAKAN MODUL GSM DAN SENSOR MQ-6 BERBASIS ARDUINO UNO Rivaldo Sirai; Kamil Erwansyah; Hendra Jaya; Hendryan Winata
Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD Vol 3, No 2 (2020): J SISKO TECH EDISI JULI
Publisher : STMIK Triguna Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jsk.v3i2.2036

Abstract

Kebocoran pada tabung atau instalasi gas merupakan salah satu risiko penggunaan Liquefied Petroleum Gas , apabila langkah penanggulangannya terlambat dan tidak tepat bisa mengancam keselamatan dan kesehatan. Kebocoran LPG tidak hanya rentan menyulut kebakaran atau ledakan bila terkena api, juga sangat berbahaya bagi kesehatan tubuh ketika terhirup, LPG memiliki karakteristik yang mudah terbakar serta memiliki berat jenis yang lebih besar dari udara sehingga sulit untuk mendeteksi gas tersebut apabila terjadi kebocoran pada tabung, yang disebabkan oleh gas ini, dikarenakan terakumulasi pada bagian bawah ruangan serta mudah terbakar , hal ini akan memiliki dampak yang lebih berbahaya apabila rumah sering ditinggal dalam kondisi regulator masih terpasang pada tabung.Oleh karena itu dibuatlah system monitoring kebocoran gas menggunakan fitur tambahan yaitu Short Message Service , yang dapat mengirim pesan notifikasi ketika kebocoran pada LPG telah melewati batas normal yang dapat memicu terjadinya kebakaran yang dapat menelan korban.Dengan demikian system monitoring kebocoran gas LPG ini dapat menginformasikan apabilah terdeteksi kebocoran gas LPG yang akan diberikan kepada pengguna melalui SMS (Short Message Service)
Implementasi Data Mining Menggunakan Asosiasi Dengan Algoritma Apriori Untuk Mendapatkan Pola Rekomendasi Belanja Produk Pada Toko Avis Mobile Kamil Erwansyah; Beni Andika; Rudi Gunawan
Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD Vol 4, No 1 (2021): J-SISKO TECH EDISI JANUARI
Publisher : STMIK Triguna Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jsk.v4i1.2628

Abstract

Persaingan pasar yang terjadi dilingkungan masyarakat saat ini sangat tinggi. Melihat saat ini cukup banyak toko – toko yang mendirikan tokonya hanya berjarak tidak jauh dari toko sebelumnya. Hal ini akan memunculkan para pelaku usaha saling berebut konsumen dan bahkan menyebabkan persaingan yang tidak sehat, sehingga berdampak pada penjualan toko tersebut. Dengan demikian diperlukan strategi untuk meningkatkan penjualan pada toko, sehingga dapat meningkatkan penjualan pada toko tersebut.Salah satu strategi untuk meningkatkan penjualan yaitu dengan pola rekomendasi belanja produk, dimana rekap data penjualan pada suatu toko diolah dengan menggunakan konsep data mining sehingga dapat memudahkan dalam menyelesaikan masalah yang terjadi pada toko Avis Mobile. Dengan metode asosiasi yang mampu mengenali kelakuan dari kejadian – kejadian khusus dengan tujuan untuk menemukan aturan atau pola yang ada didalam data.Oleh sebab itu, algoritma apriori dapat merekomendasikan belanja produk untuk kedepannya berdasarkan data penjualan sebelumnya. Hasil dari penelitian ini dapat merekomendasikan belanja produk, sehingga dapat membantu toko tersebut.
Strategi Pengamanan Pesan Rahasia Menggunakan Teknik Steganografi Pada Citra Digital Dengan Metode Least Significant Bit Faisal Taufik; Kamil Erwansyah; Dicky Nofriansyah
Jurnal SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen Informatika dan Komputer) Vol 19, No 1 (2020): Februari 2020
Publisher : PRPM STMIK TRIGUNA DHARMA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jis.v19i1.228

Abstract

Keamanan dari sebuah pesan yang bersifat personal atau rahasia merupakan salah satu aspek terpenting yang harus dilakukan oleh pembuat atau pemberi pesan, yang biasanya informasi yang dianggap rahasia tersebut akan diamankan dengan cara merubahnya menjadi kode-kode rahasia menggunakan teknik kriptografi namun dapat diketahui bahwasanya kode-kode itu merupakan sebuah pesan. Berbeda dengan teknik kriptografi, steganografi merupakan sebuah teknik untuk menyembunyikan pesan yang bersifat rahasia ke dalam pesan dengan tujuan agar tidak diketahui akan keberadaan dari pesan rahasia tersebut karena disembunyikan di dalam pesan. Penyembunyian pesan tersebut dilakukan dengan cara menyisipkannya ke dalam sebuah citra digital (image) dengan menggunakan metode least significant bit dengan harapan agar citra digital yang dihasilkan setelah dilakukan proses penyembunyian pesan tidak mengalami perubahan dari segi gambarnya, atau citra digital yang digunakan sebelum dan sesudah disisipkan sebuah pesan tetap sama jika dilihat. Dari hasil uji coba yang telah dilakukan metode least significant bit dapat menyembunyikan pesan ke dalam citra digital dengan cara menyisipkan bit-bit pesan ke dalam byte dari citra digital tanpa merubah citra digital itu sendiri sehingga tidak akan diketahui akan keberadaan pesan yang telah disembunyikan didalamnya.
Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Mitra Kerja Entri Data Baru Pada Badan Pusat Statistik Kota Medan Menggunakan Metode MOORA(Multi Objective Optimization On The Basis Of Ratio Analysis) Kamil Erwansyah
Jurnal SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen Informatika dan Komputer) Vol 18, No 1 (2019): Februari 2019
Publisher : PRPM STMIK TRIGUNA DHARMA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jis.v18i1.101

Abstract

Salah satu permasalahan yang sering dialami di Badan Pusat Statistik Kota Medan yaitu sulitnya pengambilan Sistem Pendukung Keputusan dalam menentukan mitra kerja entri data baru. Pada saat ini Badan Pusat Statistik Masih menggunakan sistem yang manual dalam proses pemilihan penerimaan mitra kerja entri data. Untuk itu, Pihak Terkait membutuhkan sebuah sistem yang dapat mempermudah menentukan mitra kerja yang akan diterima atau ditolaknya peneriman mitra kerja entri data tersebut.Untuk dapat menyelesaikan permasalahan yang ada maka salah satu cara yang dapat dilakukan menggunakan sistem pendukung keputusan. Adapun metode yang digunakan yaitu metode moora. metode moora, metode ini lebih alami karena  multiobjektif sistem mengoptimalkan dua atau lebih attribut yang saling bertentangan secara bersamaan, metode ini diterapkan untuk memecahkan masalah dengan perhitungan matematika yang kompleks. Dengan menggunakan sistem moora maka dapat ditentukan mitra kerja berdasarkan kriteria yang sudah ditetapkan
Co-Authors Abdullah Muhazir Abram Henrik Henrik Jabastian Ahmad Sulaiman Lubis Ahmadi Irmansyah Lubis Al Asyari, Abu Hasan Andry Wahyudi Bangun Ayu Adillah Azlan Azlan Badrul Anwar Bayu Handika Beni Andika Bolin Agustinus Silaban Budi Nugroho, Nurcahyo Chariani Sihombing, Alin Tangi Dahria, Muhammad Dedi Setiawan Deski Helsa Pane Devri Suherdi Dicky Nofriansyah Dudi Rahmadiansyah Egi Dirga Sebayang Elfitriani Elfitriani Elfritiani Elfritiani Elimaster Tua Marbun Erdiansyah, Umri Faisal Taufik Feri Setiawan Fifin Sonata Firahmi Rizky Ginting, Erika Fahmi Ginting, Rico Imanta Gita Destri Lidwina Destri Lidwina Saragih Hafizah Hendra Jaya Hendryan Winata Hutagalung, Juniar Iskandar Zulkarnain Ismawardi Santoso Iswan, Mochammad Jodi Anggara Jufri Halim Khairi Ibnutama Kharisma Tesya E Kristina Saragih Lusiyanti Lusiyanti luthfi zulfahmi M Khairul Ikhsan M. Zafar Aidin Nasution Maruli S Situmorang, Daniel Masyuni Hutasuhut Meri Sri Wahyuni Milfa Yetri Muhammad Dahria Muhammad Haidar Reza Muhammad Syahril nurmala sari Puji Sari Ramadhan Purwadi Purwadi Purwadi Purwadi Rahmadani, Aliyah Ramadhan, Puji Sari Rifky Arriza Pulungan Rini Kustini Rita Hamdani Rivaldo Sirai Rizka Natasya Rizkiana, Faasa Rizky Adinda Putri Harahap Roni Adi Putra Manurung Rudi Gunawan Rudi Gunawan Saiful Nurarif Saniman Saniman Santoso, Ismawardi Saragih, Martha Jonata Sawalinto Sawalinto Simangunsong, Pandi Barita Nauli Sirait, Rohadi Simon Hesekiel Sobirin Sobirin Sobirin Sobirin Sri Kusnasari Sri Kusnasari sri murnianti Sri Murniyanti Suharsil _ Syahputri, Astri Syarifah Fadillah Rezky Tarigan, Mikael Taufik, Faisal Tengku Riza Zarzani N Trinanda Syahputra Tugiono, Tugiono Veronika Simanjuntak, Sarah Vicky Saputra Vina Winda Sari Waldy Mahendra Sianturi Winata, Hendryan Yakub, Suardi Yetri, Milfa Yetri Zulkifli Lubis Zunaidi, Muhammad