Klaim Artikel Anda
Verifikasi kepemilikan artikel akademik
Apakah artikel-artikel ini milik Anda?
Daftarkan diri Anda sebagai author untuk mengklaim artikel dan dapatkan profil akademik terverifikasi dengan fitur lengkap.
Badge Verifikasi
Profil terverifikasi resmi
Statistik Lengkap
H-index, sitasi, dan metrik
Visibilitas Tinggi
Tampil di direktori author
Kelola Publikasi
Dashboard artikel terpadu
Langkah-langkah Klaim Artikel:
- 1. Daftar akun author dengan email akademik Anda
- 2. Verifikasi email dan lengkapi profil
- 3. Login dan buka menu "Klaim Artikel"
- 4. Cari dan klaim artikel Anda
- 5. Tunggu verifikasi dari admin (1-3 hari kerja)
Menampilkan 1–2 dari 2 artikel
Sistem Temu Balik Informasi Data Penerima Bantuan PIP pada Sekolah Menengah Pertama Menggunakan Metode TF-IDF
Achmad Faris Fadhlulah
; Dika Arif Sihombing
; Muhammad Fahri Rinanda
; Rizki Riandi
; Sotar Ferdinand Hutabarat
Jurnal Kendali Teknik dan Sains
Vol 4
, No 1
(2026)
The Indonesia Smart Program (Program Indonesia Pintar/PIP) is a government initiative aimed at ensuring equal access to education for students from underprivileged families, including those at the junior high school (SMP) level. However, at the school level, the management of PIP recipient data still faces several challenges, particularly in data searching and utilization, due to the increasing volume of data and the use of simple or manual search methods. These conditions can lead to delays in...
Sumber Asli
Google Scholar
DOI
Data Mining Pengelompokkan Jenis Penyakit pada Balita Berdasarkan Usia Menggunakan Metode Clustering
Achmad Faris Fadhlullah
; Dika Arif Sihombing
; Rizki Riandi
; Suri Handayani
Jurnal Sistem Informasi dan Ilmu Komputer
Vol 3
, No 4
(2025)
Toddlers are a vulnerable age group to various types of diseases due to their immune systems that are still developing. Limited utilization of medical record data and the lack of structured information regarding disease patterns in toddlers based on age and causative factors have resulted in suboptimal prevention and treatment efforts. Therefore, an approach is needed to systematically classify toddler disease data. This study aims to apply data mining techniques using the clustering method with...
Sumber Asli
Google Scholar
DOI