Abstract:Abstract: Weighted Product (WP) Methodology Implementation System for Employee Recruitment at PT. Web-Based XYZ conducted research on decision support systems with a website platform for PT. XYZ. The data collection method…
od was carried out for research using the literature study method from existing theories, interviews, several discussions as well as questions and observations at research sites. Using the Weighted Product (WP) Methodology aims to provide a solution to the problems that exist at PT. XYZ, for the basis of a computational assessment. PT assistant system. XYZ to conduct elections in determining employees who are selected from the best of all existing candidates. As well as the selection presented in the system. Research shows that this website system can make it easier for PT. XYZ to make selections in choosing prospective employees with specifications with the help of the Weighted Product (WP) methodology. So it can be said that the values and results that can be displayed still provide eligibility and suitability of the system that can be applied the same as the manual system that runs for the selection of new PT employees. XYZ.
Keywords: Methodology Weighted Product; SPK; Website; Warehouse
Abstrak: Sistem Penerapan Metodologi Weighted Product (WP) Untuk Penerimaan Karyawan di PT. XYZ Berbasis Web melakukan riset tentang sistem pendukung keputusan dengan platform website untuk PT. XYZ. Metode pengambilan data-data dikerjakan untuk riset me-manfaatkan metode studi pustaka dari teori-teori yang ada, wawancara beberapa diskusi serta pertanyaan dan observasi ke tempat riset. Menggunakan Metodologi Weighted Product (WP) bertujuan agar memberikan solusi dari masalah yang ada pada pada PT. XYZ, untuk dasar penilaian secara perhitungan. Sistem pembantu PT. XYZ agar melakukan pemilihan dalam menentukan karyawan yang terpilih dari yang terbaik dari semua kandi-dat yang ada. Serta penseleksian disajikan dalam sistem. Pada riset menampilkan kalua sistem website ini bisa memudahkan PT. XYZ untuk melakukan pemilihan dalam memilih calon karyawan dengan spesifikasi oleh bantuan metodologi Weighted Product (WP). Jadi bisa dikatakan kalau nilai dan hasil dapat ditampilkan masih memberikan kelayakan serta kecocokan sistem dapat diterapkan sama seperti manual sistem yang berjalan untuk seleksi karyawan baru PT. XYZ.
Kata kunci: Metodologi Weighted Product; SPK; Website; Warehouse
Abstract:Abstract: The current development of information technology has had an impact on all fields, including the health sector. Many activities that were previously carried out conventionally or manually can now be carried out…
with the help of technology. Computers that were previously only used to process data now provide many services, applications, and programs that can help facilitate human activities. One of them is the Multi-Attribute Utility Theory (MAUT) method, which is a support system method that has been widely used to provide accurate and efficient results. This study aims to build a decision support system for choosing healthy toddlers and elderly at the Petatal Health Center, Talawi District, Asahan Regency. So far, the process of selecting healthy toddlers and elderly is done conventionally, without the help of applications or computer programs. So the time needed is longer and the results are also less objective. The calculation process uses the MAUT method with an alternative of 13 toddlers and 15 elderly. The criteria used are body weight, nutritional status, potassium content, protein content, and carbohydrate content. Assessment weight 1-5. The results are 3 Toddlers with the highest total score Laila (17) Putri Sundar (14.25) and Tiara with a score of 12.25. The three people with the highest scores for healthy elderly are Rini Dewi with a score of 17, Joni with a score of 14.25, and Bejo Asmo with a value of 12.25.
Keywords: decision support system; MAUT; multi atribute utility theory; SPK
Abstrak: Perkembangan Teknologi informasi saat ini telah berdampak pada semua bidang, termasuk bidang kesehatan. Banyak kegiatan yang awalnya dilakukan secara konvensional atau manual kini dapat dilakukan dengan bantuan teknologi. Komputer yang tadinya hanya digunakan untuk mengolah data kini menyediakan banyak layanan, aplikasi dan program yang dapat membantu mempermudah kegiatan manusia. Salah satunya adalah metode Multi Atribute Utility Theory (MAUT) yang merupakan salah satu metode sistem pendukung yang telah banyak digunakan untuk memberikan hasil yang akurat dan efisien. Penelitian ini bertujuan membangun sistem pendukung keputusan pemilihan Balita dan Lansia Sehat di Puskesmas Petatal Kecamatan Talawi Kabupaten Asahan, selama ini proses pemilihan balita dan lansia sehat dilakukan secara konvensional, tanpa menggunakan bantuan aplikasi atau program computer. Sehingga waktu yang dibutuhkan lebih lama serta hasilnya juga kurang objektif. Proses perhitungan menggunakan Metode MAUT dengan alternative 13 Balita dan 15 lansia .Kriteria yang digunakan Berat Badan, Status Gizi, Kandungan Kalium, Kandungan protein dan kandungan karbohidrat. Bobot penilaian 1-5. Hasil adalah 3 Balita dengan total nilai tertinggi Laila (17) Putri Sundar (14,25) dan Tiara dengan nilai 12,25. Tiga orang dengan nilai tertinggi untuk Lansia sehat adalah Rini dewi dengan nilai 17, Joni dengan nilai 14,25 dan Bejo Asmo dengan nilai 12,25.
Kata kunci: multi atribute utility theory; MAUT; sistem pendukung keputusan; SPK
Abstract:Abstract: Superior students represent active and intelligent students who are able to make a direct contribution to the development of the nation. To produce excellent students, one of the efforts that can be made is to…
foster these superior students from the start by forming a superior class. In forming a superior class, an effective selection process is needed to select students who are truly superior. This research was conducted at STMIK Royal Kisaran where the object of research was prospective new students for the superior class and the related party was the Academic and Student Administration Bureau (BAAK) because the party was directly involved in selecting prospective new students for the superior class. But the problem is, BAAK does not yet have an election process based on a method and there is no information system for selecting prospective new students for superior classes. The purpose of this study is to make predictions related to the selection of prospective new students for superior classes in the future with the Naïve Bayes Algorithm and implemented in an information system.The results of this research are that the Naïve Bayes algorithm produces an accuracy rate of 60% in the good classification category which is measured by the level of accuracy using the confusion matrix, so that the information system produced in this study also has efficient prediction results and is expected to help BAAK.
Keywords: data mining; naïve bayes; superior student class.
Abstrak: Mahasiswa unggulan merupakan representasi dari mahasiswa aktif dan cerdas yang mampu memberikan kontribusi langsung terhadap perkembangan bangsa. Untuk menghasilkan mahasiswa yang benar unggul salah satu upaya yang dapat dilakukan adalah dengan membina mahasiswa unggulan tersebut sejak awal dengan membentuk kelas unggulan. Dalam membentuk kelas unggulan dibutuhkan proses seleksi yang benar efektif untuk memilih mahasiswa yang benar unggul. Penelitian ini dilakukan di STMIK Royal Kisaran dimana objek penelitian merupakan calon mahasiswa baru untuk kelas unggulan dan pihak yang terkait adalah Biro Administrasi Akademik dan Kemahasiswaan (BAAK) karena pihak tersebut terlibat langsung dalam pemilihan calon mahasiswa baru untuk kelas unggulan. Namun permasalahannya, pihak BAAK belum memiliki sebuah proses pemilihan berdasarkan metode dan belum adanya sistem informasi pemilihan calon mahasiswa baru kelas unggulan. Tujuan dari penelitian ini adalah melakukan prediksi terkait pemilihan calon mahasiswa baru kelas unggulan di masa mendatang dengan Algoritma Naïve Bayes dan diimplementasikan dalam sebuah sistem informasi. Hasil penelitian ini algoritma Naïve Bayes menghasilkan tingkat akurasi sebesar 60% dengan kategori good classification yang diukur tingkat akurasinya dengan menggunakan confusion matrix, sehingga sistem informasi yang dihasilkan dalam penelitian ini juga memiliki hasil prediksi yang efisien dan diharapkan dapat membantu pihak BAAK.
Kata Kunci: data mining; mahasiswa kelas unggulan; naïve bayes.
Abstract:Abstract: The Central Bureau of Statistics is a government agency that serves the public in providing accurate statistical data. Central Bureau of Statistics Every year the Central Bureau of Statistics accepts new partners.…
rs. Partners who do data processing that has been done on data in the field. In this case, the acceptance of new partner candidates is quite often held to carry out survey and population census activities. The partner acceptance process is less effective because it still uses the manual method, namely the approach between existing partners. So we need a decision support system that can help election performance to be more effective. The basic concept of the Simple Addictive Weighting method is to find a weighted sum of performance ratings for each alternative on all criteria or attributes. The purpose of this research is to build and design a data processing application for prospective new partners at the Central Bureau of Statistics of the Asahan district to get an assessment according to the specified criteria. The results of the research conducted produced the best alternative decision, namely Ruslan Efendi with a score of 0.975 and Yenni Yulistina with a value of 0.95. based on these results can assist the Central Bureau of Statistics in determining the assessment of potential new partners so that they can provide a reference in decision making. In accordance with the criteria required by the Central Bureau of Statistics.
Keywords: decision support support system; simple addictive weighting; prospective partners; information systems.
Abstrak: Badan Pusat Statistik merupakan salah satu instansi pemerintah yang melayani masyarakat dalam menyediakan data statistik yang akurat. Badan Pusat Statistik Setiap tahunnya Badan Pusat Statistik menerima mitra baru. Mitra yang melakukan pengolahan data yang sudah dilakukan pada data dilapangan.. Dalam hal ini, penerimaan calon mitra baru cukup sering diadakan untuk menjalankan kegiatan survei dan sensus penduduk. Proses penerimaan mitra ini kurang efektif karena masih menggunakan cara manual, yaitu dan pendekatan antara mitra yang sudah ada sebelumnya. Sehingga dibutuhkan sebuah sistem pendukung keputusan yang dapat membantu kinerja pemilihan menjadi lebih efektif. Konsep dasar dari metode Simple Addictive Weighting mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja untuk setiap alternative pada semua kriteria atau atribut. Tujuan penelitian ini dapat membangun dan merancang sebuah aplikasi pengolahan data calon mitra baru di Badan Pusat Statistik kabupaten Asahan yang tepat untuk mendapatkan penilaian yang sesuai dengan kriteria yang ditentukan. Hasil dari penelitian yang dilakukan menghasilkan sebuah keputusan alternatif terbaik yaitu Ruslan efendi dengan nilai 0.975 serta Yenni Yulistina dengan nilai 0.95. berdasarkan hasil tersebut dapat membantu pihak Badan Pusat Statistik dalam menentukan penilaian calon mitra baru sehingga dapat memberikan acuan dalam pengambilan keputusan. Sesuai dengan kriteria yang dibutuhkan oleh pihak Badan Pusat Statistik.
Kata kunci : sistem pendukung pendukung keputusan; simple addictiv weighting; calon mitra; sistem informasi.
Abstract:Abstract: One example of the application of the use of information technology in public services is the use of SAHAJA ONLINE. SAHAJA ONLINE is a mobile-based application whose function is for the needs of Kediri Regency…
population document services with the aim of making it easier for the public to manage population documents and break down queues at the Kediri Regency Dispendukcapil office. There were several complaints that were felt by users, namely that there was information on the option selection feature in the moving certificate service which was difficult to understand and when resetting an account they were required to come directly to the Kediri Regency Dispendukcapil office. Despite these problems, people still use SAHAJA ONLINE in submitting population documents. With the conditions in the field, it certainly affects the acceptance of SAHAJA ONLINE. The purpose of this study was to find out what factors affect the acceptance of the SAHAJA ONLINE application at the Kediri Regency Civil and Civil Registration Office using the Technology Acceptance Model (TAM). The sample in this study were 365 SAHAJA ONLINE users. Data collected through questionnaires were analyzed using SmartPLS version 3.3.9. Based on the research results of the 10 hypotheses proposed, there are 9 accepted hypotheses. So that Information Quality, Complexity, Perceived Usefulness, Attitude Toward Using, Behavioral Intention to Use, and Actual Usage are acceptance factors of SAHAJA ONLINE.
Keywords: SAHAJA ONLINE; SmartPLS; TAM
Abstrak: Salah satu contoh penerapan pemanfaatan teknologi informasi dalam pelayanan publik yaitu penggunaan SAHAJA ONLINE. SAHAJA ONLINE adalah aplikasi berbasis mobile yang fungsinya untuk kebutuhan layanan dokumen kependudukan Kabupaten Kediri dengan tujuan untuk mempermudah masyarakat dalam mengurus dokumen kependudukan dan mengurai antrian di kantor Dispendukcapil Kabupaten Kediri. Ditemukan beberapa keluhan yang dirasakan oleh para pengguna yaitu terdapat informasi pada fitur pemilihan opsi dalam layanan surat keterangan pindah yang sulit dimengerti dan saat melakukan reset akun yang diharuskan datang langsung ke kantor Dispendukcapil Kabupaten Kediri. Meskipun terdapat permasalahan tersebut, masyarakat masih tetap menggunakan SAHAJA ONLINE dalam melakukan pengajuan dokumen kependudukan. Dengan adanya kondisi dilapangan tersebut tentunya berpengaruh terhadap penerimaan SAHAJA ONLINE. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi penerimaan aplikasi SAHAJA ONLINE Dispendukcapil Kabupaten Kediri menggunakan Technology Acceptance Model (TAM). Sampel dalam penelitian ini adalah 365 pengguna SAHAJA ONLINE. Data yang dikumpulkan melalui penyebaran kuesioner dianalisis menggunakan SmartPLS versi 3.3.9. Berdasarkan hasil penelitian dari 10 hipotesis yang diajukan, terdapat 9 hipotesis diterima. Sehingga Information Quality, Complexity, Perceived Usefulness, Attitude Toward Using, Behavioral Intention to Use, dan Actual Usage merupakan faktor penerimaan dari SAHAJA ONLINE.
Kata kunci: SAHAJA ONLINE; SmartPLS; TAM
Abstract:Abstract: An application can assist organizations in achieving the goals to be achieved by facilitating ongoing work processes. This happened in the Information Systems Study Program at one of the best private universities,…
es, namely Telkom University, where the SI Study Program has a website called PIPE and has one feature to be able to predict student graduation. However, this feature is currently being developed with an easy flow, so it requires development in the implementation of graduation achievements. Researchers solve these problems by building an assessment model based on academic data on the effect of choosing a specialization. Data mining is needed in this study to form predictive patterns, then one of the data mining groups is based on classification and using machine learning to perform automated assessments so that they can be sustainably performed. In determining the time and delay, using the decision tree method based on the C4.5 algorithm. The accuracy results obtained using the C4.5 algorithm are 94.11%, then the factor that becomes the root node is Jumlah SKS Lulus and the results have an influence on the selection of specialization. So that the results of this graduation model can be applied to the PIPE application.
Keyword: C4.5 algorithm; classification; decision tree; graduation prediction
Abstrak: Sebuah aplikasi dapat membantu organisasi dalam mencapai tujuan yang ingin dicapai dengan memudahkan proses kerja yang sedang berlangsung. Seperti yang terjadi pada Prodi Sistem Informasi yang ada pada salah satu Perguruan Tinggi Swasta terbaik yaitu Universitas Telkom, dimana pada Prodi SI memiliki website bernama PIPE dan memiliki salah satu fitur untuk dapat melakukan prediksi kelulusan mahasiswa. Namun fitur tersebut saat ini dikembangkan dengan alur penentuan sederhana, sehingga memerlukan pengembangan dalam hal implementasi algoritma prediksi kelulusan. Peneliti melakukan penyelesaian masalah tersebut dengan membangun model prediksi kelulusan berdasarkan rekam data akademik terhadap pengaruh pemilihan peminatan. Data mining dibutuhkan dalam penelitian ini untuk membentuk pola penyelesaian prediksi, kemudian salah satu pengelompokan data mining berdasarkan tugasnya adalah klasifikasi dan menggunakan machine learning untuk melakukan prediksi kelulusan secara otomatis terhadap data baru agar dapat dilakukan secara berkelanjutan. Dalam melakukan klasifikasi prediksi kelulusan tepat waktu dan terlambat, menggunakan metode decision tree berdasarkan algoritma C4.5. Hasil akurasi yang didapat dengan menggunakan algoritma C4.5 adalah sebesar 94,11%, kemudian faktor yang menjadi root node adalah Jumlah SKS Lulus dan hasil memiliki pengaruh terhadap pemilihan peminatan. Sehingga hasil model prediksi kelulusan ini dapat diterapkan pada aplikasi PIPE.
Kata kunci: algoritma C4.5; decision tree; klasifikasi; prediksi kelulusan.
Abstract:Abstract: The goal to be achieved in this research is a decision support system that can provide support to decision makers in determining the supplier to be selected. The decision support system made using the Simple Additive…
ditive Weighting (SAW) method in processing the data. Based on the results of data processing and information obtained, the decision support system made was successful in giving preference and ranking of suppliers in accordance with the criteria given by the decision maker. In selecting suppliers at Tia Pet Shop, the criteria used are quality, average price, packaging and speed of delivery.
Keywords: Decision Support System; Simple Additive Weighting; Supplier;
Abstrak: Tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini yaitu sebuah sistem penunjang keputusan yang dapat memberikan dukungan kepada pembuat keputusan dalam menentukan supplier yang akan dipilih. Sistem penunjang keputusan yang dibuat menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) dalam melakukan pemprosesan datanya. Berdasarkan hasil pengolahan data dan informasi yang didapat sistem penunjang keputusan yang dibuat berhasil memberikan preferensi dan perangkingan supplier sesuai dengan kriteria yang diberikan oleh pembuat keputusan. Dalam pemilihan supplier di Tia Pet Shop kriteria yang digunakan yaitu kualitas, harga rata-rata, pengemasan dan kecepatan pengiriman.
Kata kunci: Simple Additive Weighting; Supplier; Sistem Penunjang Keputusan
Abstract:Abstract: This study uses the C4.5 classification algorithm to determine creditworthness, clasification aims to divide the assigned object intoin a number of categories called classes. In this study, the authorusing data…
mining and C4.5 algorithm as the selection method. The criteria used are loan installments, prospective customer income, termloan time, status of prospective customers. This study resulted in a classification modeldecision tree using the C4.5 algorithm is included in the Excellent category Classification with an accuracy value of 98.33% and a classification error of 1.67%,so that this study uses 70% training data and 30% test data. From resultthe calculation obtained shows that the C4.5 algorithm can be usedto determine the feasibility of granting credit to Koperasi Jaya customers Together (KORJABE).
Keywords: Analysis, Credit Eligibility, C4 Algorithm, Data Mining, Method
Abstrak: Penelitian ini menggunakan metode Algoritma C4.5 klasifikasi untuk menentukan kelayakan kredit, klasifikasi bertujuan untuk membagi objek yang ditetapkan ke dalam satu nomor kategori yang disebut kelas. Dalam penelitian ini, penulis menggunankan data mining dan algoritma C4.5 sebagai metode pemilihannya. Kriteria yang digunakan yaitu , angsuran pinjaman,penghasilan calon nasabah,jangka waktu pinjaman ,status calon nasabah. Penelitian ini menghasillkan model klasifikasi pohon keputusan menggunakan algoritma C4.5 termasuk dalam kategori Excellent Classification dengan nilai akurasi sebesar 98,33% dan klasifikasi eror 1,67%, sehingga penelitian ini kan menggunakan data latih 70% dan data uji 30%. Dari hasil perhitungan yang diperoleh menunjukan bahwa algoritma C4.5 dapat digunakan untuk menen tukan kelayakan pemberian kredit kepada nasabah Koperasi Jaya Bersama (KORJABE).
Kata kunci: Algoritma C4.5, Analisis, Data Mining, Kelayakan Kredit, Metode
Abstract:Abstract: Education as an important aspect, in improving the quality of education needs to be done innovatively. Learning Models are examples of student learning patterns or structures that are designed, implemented, and…
systematically evaluated by teachers in order to achieve learning objectives. The Industrial Revolution 4.0 currently has an influence in various fields, one of which is the world of education, with IoT presenting an industrial revolution in the world of education in finding ways to implement learning systems so that they are not outdated. STMIK Royal is one of the computer high schools in Kisaran that wants to develop a better learning model for its students. In choosing the development of learning models requires a decision support system method in choosing the best using the AHP method. This method can analyze a number of criteria and alternatives in choosing the best learning model development which is determined through the calculation process. This model is easier and more effective to produce the best. The AHP method is able to produce the selection of learning model development with several selection criteria and influential alternative choices. The result of the highest ranking is a priority on criteria and alternatives in achieving the goal of choosing a learning model at STMIK Royal Kisaran.
Keywords: alternative; analytical hierarchy process; criteria, development; learning models
Abstrak: Pendidikan sebagai aspek penting, dalam peningkatan mutu pendidikan perlu dilakukan secara inovatif. Model Pembelajaran adalah contoh pola atau struktur belajar siswa yang dirancang, dilaksanakan, dan dievaluasi secara sistematis oleh guru dalam rangka mencapai tujuan pembelajaran. Revolusi Industri 4.0 saat ini telah memberikan pengaruh di berbagai bidang salah satunya dunia pendidikan, dengan IoT menghadirkan revolusi industri di dunia pendidikan dalam mencari jalan mengimplementasikan sistem pembelajaran agar tidak ketinggalan zaman. STMIK Royal merupakan salah satu sekolah tinggi komputer di Kisaran yang ingin mengembangkan model pembelajaran yang lebih baik bagi mahasiswanya. Dalam memilih pengembangan model pembelajaran memerlukan metode sistem pendukung keputusan dalam memilih yang terbaik menggunakan metode AHP. Metode ini dapat menganalisis sejumlah kriteria dan alternatif dalam memilih pengembangan model pembelajaran terbaik yang ditentukan melalui proses perhitungan. Model ini lebih mudah dan efektif untuk menghasilkan yang terbaik. Metode AHP mampu menghasilkan pemilihan pengembangan model pembelajaran dengan beberapa kriteria seleksi dan alternatif pilihan yang berpengaruh. Hasil perangkingan tertinggi merupakan prioritas pada kriteria dan alternatif dalam pencapaian tujuan memilih model pembelajaran di STMIK Royal Kisaran.
Kata kunci: alternatif; analytical hierarchy process; kriteria; pengembangan; model pembelajaran
Abstract:Abstract: Interior design is currently growing. This can be seen from the various designs in each building. Each design has different characteristics and shapes. The problem that is often experienced by users is the lack…
of user knowledge in the field of interior design so that after the design is finished, the user is not satisfied with the results of the interior design. The main objective of this research is a decision making system in selecting interior designs according to user needs by paying attention to criteria such as design form, design size, material and quality. The method of selecting interior design using the Mamdani method. The mamdani method is very suitable in calculating the output value of each criterion value and the end result becomes the reference value in making a decision. The resulting system is in the form of design selection criteria according to user needs. Thus the results of this study get an Output value of 427,368 which is in the range with the value considered. Keywords: fuzzy inference system; interior design; mamdani method; software matlab.
Abstrak: Desain Interior saat ini semakin berkembang, Hal ini bisa dilihat dari berbagai desain pada setiap bangunan. Setiap desain memiliki karakteristik dan bentuk yang berbeda beda. Permasalahan yang sering dialami pengguna yaitu kurangnya pengetahuan pengguna dibidang desain interior sehingga setelah desain selesai dikerjakan pengguna tidak Puas dengan hasil desain interior. Tujuan utama penelitian ini berupa Sistem pengambilan keputusan dalam pemilihan desain interior sesuai dengan kebutuhan pengguna dengan memperhatikan kriteria seperti Bentuk Desain, ukuran desain, bahan dan Kualitas. Metode pemilihan Desain interior menggunakan metode Mamdani. Metode mamdani sangat cocok dalam menghitung nilai output dari masing masing nilai kriteria dan hasil akhirnya menjadi nilai acuan dalam pengambilan sebuah Keputusan. Sistem yang dihasilkan berupa kriteria pemilihan desain sesuai kebutuhan pengguna. Dengan demikian Hasil penelitian ini mendapatkan nilai Output sebesar 427.368 yang berada pada range dengan nilai dipertimbangkan.
Kata kunci: desain interior; fuzzy inference system; metode mamdani; software matlab.