Perkembangan global ilmu pengetahuan dan tekhnologi informasi sangat cepat sekali buat peradaban... more Perkembangan global ilmu pengetahuan dan tekhnologi informasi sangat cepat sekali buat peradaban umat manusia, banyak jumlah surat masuk dan surat keluar di suatu instansi, sehingga ketika sistem ini dibuat diharapkan dapat membantu kinerja yang berkaitan dengan surat-menyurat. Di saat ini, mekanisme yang diterapkan pada manajemen surat masuk dan surat keluar pada suatu instansi mulai dari penerimaan, pembuatan, penyimpanan, pendokumentasian surat semua dilakukan secara konvensional, dengan adanya sistem informasi surat masuk dan surat keluar berbasis web ini, sehingga bisa mengurangi kesulitan dalam penyimpanan dan pencarian file surat. Waktu yang dihabiskan buat proses pencarian data-data surat lebih cepat, dan memperbaiki manajemen dari pengarsipan surat yang telah ada. Sistem informasi surat ini memakai metode pengembangan aplikasi menggunakan model waterfall. Pembuatan sistem perangkat lunak ini memakai Atom text editor dan database yang tersimpan di MySQL. Yang dihasilkan...
Abstrac - For the classification of the best car is not easy, because the choice of one another h... more Abstrac - For the classification of the best car is not easy, because the choice of one another have the advantages and disadvantages of each. This paper discusses the decision to choose the best car alternative. During this time a large probability of selection is determined more by intuition and subjectivity of decision-makers, who tend to be biased considering human cognitive keterbatsan. To solve this problem the author using K Nearest Neighbor (KNN) as evidenced by weka tool, and diaplikasikasikan using matlab. Results from this experiment is that the amount of data as much as 14 have accuracy levels of 78.57% and RMSE of 0.23, while the amount of data as much as 1728 has reached 95.78% accuracy level, RMSE 0.19 and ROC area 0.99. Shows the greater the amount of data the higher the level accuraynya. Keywords: KNN, RMSE, ROC, Matlab
Abstraksi - Untuk klasifikasi mobil terbaik tidak mudah, karena pilihan yang lain memiliki kelebihan dan kekurangan masing-masing. Makalah ini membahas keputusan untuk memilih alternatif mobil terbaik. Selama ini kemungkinan besar pilihan lebih banyak ditentukan oleh intuisi dan subyektifitas dari pengambil keputusan, yang cenderung bias mempertimbangkan keterbatsan kognitif manusia. Untuk mengatasi masalah ini penulis menggunakan K Tetangga terdekat (KNN) yang dibuktikan dengan alat weka, dan diaplikasikasikan menggunakan matlab. Hasil dari penelitian ini adalah bahwa jumlah data sebanyak 14 memiliki tingkat akurasi 78,57% dan RMSE dari 0,23, sedangkan jumlah data sebanyak 1728 telah mencapai 95,78% tingkat akurasi, RMSE 0,19 dan ROC daerah 0.99. Menunjukkan semakin besar jumlah data semakin tinggi accuraynya tingkat. Kata kunci: KNN, RMSE, ROC, Matlab
Perkembangan global ilmu pengetahuan dan tekhnologi informasi sangat cepat sekali buat peradaban... more Perkembangan global ilmu pengetahuan dan tekhnologi informasi sangat cepat sekali buat peradaban umat manusia, banyak jumlah surat masuk dan surat keluar di suatu instansi, sehingga ketika sistem ini dibuat diharapkan dapat membantu kinerja yang berkaitan dengan surat-menyurat. Di saat ini, mekanisme yang diterapkan pada manajemen surat masuk dan surat keluar pada suatu instansi mulai dari penerimaan, pembuatan, penyimpanan, pendokumentasian surat semua dilakukan secara konvensional, dengan adanya sistem informasi surat masuk dan surat keluar berbasis web ini, sehingga bisa mengurangi kesulitan dalam penyimpanan dan pencarian file surat. Waktu yang dihabiskan buat proses pencarian data-data surat lebih cepat, dan memperbaiki manajemen dari pengarsipan surat yang telah ada. Sistem informasi surat ini memakai metode pengembangan aplikasi menggunakan model waterfall. Pembuatan sistem perangkat lunak ini memakai Atom text editor dan database yang tersimpan di MySQL. Yang dihasilkan...
Abstrac - For the classification of the best car is not easy, because the choice of one another h... more Abstrac - For the classification of the best car is not easy, because the choice of one another have the advantages and disadvantages of each. This paper discusses the decision to choose the best car alternative. During this time a large probability of selection is determined more by intuition and subjectivity of decision-makers, who tend to be biased considering human cognitive keterbatsan. To solve this problem the author using K Nearest Neighbor (KNN) as evidenced by weka tool, and diaplikasikasikan using matlab. Results from this experiment is that the amount of data as much as 14 have accuracy levels of 78.57% and RMSE of 0.23, while the amount of data as much as 1728 has reached 95.78% accuracy level, RMSE 0.19 and ROC area 0.99. Shows the greater the amount of data the higher the level accuraynya. Keywords: KNN, RMSE, ROC, Matlab
Abstraksi - Untuk klasifikasi mobil terbaik tidak mudah, karena pilihan yang lain memiliki kelebihan dan kekurangan masing-masing. Makalah ini membahas keputusan untuk memilih alternatif mobil terbaik. Selama ini kemungkinan besar pilihan lebih banyak ditentukan oleh intuisi dan subyektifitas dari pengambil keputusan, yang cenderung bias mempertimbangkan keterbatsan kognitif manusia. Untuk mengatasi masalah ini penulis menggunakan K Tetangga terdekat (KNN) yang dibuktikan dengan alat weka, dan diaplikasikasikan menggunakan matlab. Hasil dari penelitian ini adalah bahwa jumlah data sebanyak 14 memiliki tingkat akurasi 78,57% dan RMSE dari 0,23, sedangkan jumlah data sebanyak 1728 telah mencapai 95,78% tingkat akurasi, RMSE 0,19 dan ROC daerah 0.99. Menunjukkan semakin besar jumlah data semakin tinggi accuraynya tingkat. Kata kunci: KNN, RMSE, ROC, Matlab
Uploads
Papers by Ahmad Nouvel
Keywords: KNN, RMSE, ROC, Matlab
Abstraksi - Untuk klasifikasi mobil terbaik tidak mudah, karena pilihan yang lain memiliki kelebihan dan kekurangan masing-masing. Makalah ini membahas keputusan untuk memilih alternatif mobil terbaik. Selama ini kemungkinan besar pilihan lebih banyak ditentukan oleh intuisi dan subyektifitas dari pengambil keputusan, yang cenderung bias mempertimbangkan keterbatsan kognitif manusia. Untuk mengatasi masalah ini penulis menggunakan K Tetangga terdekat (KNN) yang dibuktikan dengan alat weka, dan diaplikasikasikan menggunakan matlab. Hasil dari penelitian ini adalah bahwa jumlah data sebanyak 14 memiliki tingkat akurasi 78,57% dan RMSE dari 0,23, sedangkan jumlah data sebanyak 1728 telah mencapai 95,78% tingkat akurasi, RMSE 0,19 dan ROC daerah 0.99. Menunjukkan semakin besar jumlah data semakin tinggi accuraynya tingkat.
Kata kunci: KNN, RMSE, ROC, Matlab
Keywords: KNN, RMSE, ROC, Matlab
Abstraksi - Untuk klasifikasi mobil terbaik tidak mudah, karena pilihan yang lain memiliki kelebihan dan kekurangan masing-masing. Makalah ini membahas keputusan untuk memilih alternatif mobil terbaik. Selama ini kemungkinan besar pilihan lebih banyak ditentukan oleh intuisi dan subyektifitas dari pengambil keputusan, yang cenderung bias mempertimbangkan keterbatsan kognitif manusia. Untuk mengatasi masalah ini penulis menggunakan K Tetangga terdekat (KNN) yang dibuktikan dengan alat weka, dan diaplikasikasikan menggunakan matlab. Hasil dari penelitian ini adalah bahwa jumlah data sebanyak 14 memiliki tingkat akurasi 78,57% dan RMSE dari 0,23, sedangkan jumlah data sebanyak 1728 telah mencapai 95,78% tingkat akurasi, RMSE 0,19 dan ROC daerah 0.99. Menunjukkan semakin besar jumlah data semakin tinggi accuraynya tingkat.
Kata kunci: KNN, RMSE, ROC, Matlab