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an industrial revolution in the world of education in finding ways to implement learning systems so that they are not outdated.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: The spread of the covid-19 virus that has occurred since the beginning of 2020 has prevented people from gathering. One of the impacts on the world of education is the enforcement of online lectures. By using several…
everal e-learning applications, including Classroom and Google Meet, resulted in changes in student interest in learning. Online lectures that have been running for two semesters and produce students score data can provide knowledge of student learning interests with the help of data mining rough sets and the Rosetta application which produce Rule that can be seen from the patterns of student interest in learning during online lectures, where student interest in learning becomes better for subjects that have subject matter for counting.
Keywords: data mining; interest in learning; online lectures; rough set; rough set
Abstrak: Menyebarnya virus covid-19 yang terjadi sejak awal tahun 2020 mengakibatkan pelarangan berkumpul/berkerumun, salah satu dampak pada dunia pendidikan adalah diberlakukannya perkuliahan online/e-learning. Beberapa aplikasi e-learning yang di gunakan adalah classroom dan googlemeet, hal ini tentu mengakibatkan perubahan minat belajar terhadap mahasiswa. Perubahan tersebut terekam dalam nilai dari perkuliahan online yang telah berjalan selama dua semester yang mana dapat diekstrak menjadi pengetahuan dengan bantuan data mining rough set dan aplikasi rosetta. Dengan membaca rule yang di hasilkan oleh rough set maka dapat dilihat pola dari minat belajar mahasiswa selama perkuliahan online, yang mana minat belajar mahasiswa terbagi menjadi lebih baik untuk matakuliah yang memiliki materi hitungan dan sebaliknya untuk matakuliah dengan materi teori.
Kata kunci: data mining; minat belajar; perkuliahan online; rosseta; rough set;
Abstract:Keuntungan menjadi target utama di sebuah perusahaan. Setiap perusahaan menginginkan keuntungan yang dicapai sesuai dengan target yang diinginkan. Akan tetapi perusahaan beranggapan target yang dicapai tersebut didapat karena…
arena hasil penjualan yang besar. Perusahaan tidak melihat faktor lainnya yang mempengaruhi hasil keuntungan seperti biaya, stok, pembelian dan faktor-faktor lain dalam menyusun laporan akhir perusahaan. Selain itu, pengelolaan data yang dilakukan selama ini pun tidak menyeluruh, dikarenakan banyak nya data yang harus dianalisis sehingga memerlukan alat bantu dalam pengelolaannya. Penelitian ini bermaksud untuk menganalisa faktor yang mempengaruhi hasil keuntungan berdasarkan data hasil keuntungan. Dengan melakukan integrasi menggunakan metode naive bayes dan alat bantu software rapidminer, teknik ini akan menghasilkan informasi berupa pola hubungan atau keterkaitan antar factor satu dengan lainnya dalam mempengaruhi tercapainya laba. Sedangkan software rapidminer untuk mempermudah dalam menganalisis data hasil keuntungan.Hasil dari penelitian ini diharapkan menjadi landasan untuk memprediksi hasil keuntungan perusahaan dagang.
Abstract:Abstract: The application of information technology is currently growing so rapidly. One of them is the application of technology that can be applied in the industrial world, namely to evaluate the company's performance.…
Evaluation is a necessity for companies to move forward and develop in facing business competition. One method of evaluating that can be used objectively is extracting information through a stored database. This study intends to analyze the factors that affect profit outcomes based on profit-based data. The data will be analyzed using method Bayes. Through this method will get a pattern that affects profits. However, it is not easy to analyze data with this method because of the large amount of data that will cost a lot of time and time. So to simplify the analysis, researchers use tools in analyzing the data the results of the benefits of rapidminer software. Based on the results of the analysis carried out, rapidminer software can help and make it easier to produce probabilities to be predicted. The results of this study are from the set test conducted, the prediction of profit results can be ascertained to be achieved and the possibility of certainty is reached 0.59% and the possibility of not reaching 0.41%.
Keywords: Data Mining, Neive Bayes, Rapidminer, Benefits
Abstrak: Penerapan teknologi informasi saat ini berkembang begitu pesat. Salah satunya penerapan teknologi yang dapat diterapkan didunia industri yaitu untuk evaluasi terhadap kinerja perusahaan. Evaluasi merupakan suatu keharusan bagi perusahaan untuk terus maju dan berkembang menghadapi persaingan usaha. Salah satu cara mengevaluasi yang dapat dugunakan secara objektif yaitu penggalian informasi melalui database yang tersimpan.Penelitian ini bermaksud untuk menganalisa faktor yang mempengaruhi hasil keuntungan berdasarkan data hasil keuntungan. Data tersebut akan dianalisis menggunakan metodeneive bayes. Melalui metode ini akan mendapatkan pola yang mempengaruhi keuntungan.Namun tidaklah mudah dalam menganalisis data dengan metode ini dikarenanakan banyaknya data yang akan menghabiskan biaya dan waktu yang cukup lama. Maka untuk mempermudah analisis tersebut, peneliti menggunakan alat bantu dalam menganalisis data hasil keuntungan yaitusoftware rapidminer.Berdasarkan hasil analisis yang dilakukan, software rapidminer dapat membantu dan mempermudah menghasilkan probabilitas untuk dijadikan prediksi. Hasil penelitian ini adalah dari uji set yang dilakukan, prediksi hasil keuntungan dapat dipastikan tercapai dan kemungkinan kepastian tercapai 0,59% serta kemungkinan tidak tercapai 0,41%.
Kata Kunci : Data Mining, Neive Bayes, Rapidminer, Keuntungan
Abstract:Abstract: Fantasy Kids is a children's clothing distribution in the Bangkinang area, Kampar Regency, Riau. In its operations, distros sell their products to the general public, including the sale of children's shirts, children's…
ildren's shirts, jackets or children's sweaters which are usually sold in other distros. These distributions carry out product updates at certain events. Data Mining is the development or discovery of new information by looking for certain patterns or rules of a large amount of data expected to overcome these conditions. The method that will be used in the construction of this application is the Association Rule method with the Apriori Algorithm. Association Rule method is a procedure to find relationships between items in a specified data set. In determining a Association Rule, there is a measure of trust obtained from the results of processing data with certain calculations. Apriori Algorithm is an alternative Algorithm that can be used to determine the frequent itemset in a data set.
Keywords : Data Mining, Algoritma, Apriori, Association Rule, Sales, Distro
Abstrak: Fantasy Kids merupakan sebuah distro baju anak-anak di kawasan Bangkinang, Kabupaten Kampar, Riau. Dalam operasionalnya, distro menjual produknya kepada masyarakat umum meliputi penjualan kaos anak, kemeja anak, bag, jaket atau sweater anak yang biasa dijual di distro-distro lainnya. Distro ini melakukan pembaruan produk pada event tertentu. Data Mining merupakan pegembangan atau penemuan informasi baru dengan mencari pola atau aturan tertentu dari sejumlah data dalam jumlah besar diharapkan dapat mengatasi kondisi tersebut. Metode yang akan digunakan dalam pembangunan aplikasi ini adalah metode Association Rule dengan Algoritma Apriori. Metode Association Rule adalah suatu prosedur untuk mencari hubungan antara item dalam suatu kumpulan data yang ditentukan. Dalam menentukan suatu Association Rule, terdapat suatu ukuran kepercayaan yang di dapatkan dari hasil pengolahan data dengan perhitungan tertentu. Algoritma Apriori merupakan salah satu alternatif Algoritma yang dapat digunakan untuk menentukan himpunan data yang paling sering muncul (frequent itemset) dalam suatu kumpulan data.
Kata kunci: Data Mining, Algoritma, Apriori, Association Rule, Penjuaan, Distro
Abstract:Abstract: The human eye can distinguish objects from digital images, however, computers do not have the ability as human eyes that can directly distinguish objects from digital images. Therefore the bag of visual words method…
ethod was created. Bag of visual words is a method for presenting digital images based on local features. Bag of visual words illustrates how an image can be taken its characteristics, so that computers can distinguish objects on digital images. The test results show that the bag of visual words are still not maximal in classifying digital image categories, especially the chair category, which is only able to produce the most accurate accuracy of 75%. To improve the performance quality of bag of visual words in classifying digital image categories, especially the chair category, you can add an approach to determine the good number of K in clustering the visual words pattern.
Keywords: Bag Of Visual Words, Classification, Digital Image, Speed-Up Robust Feature, Support Vector Machine
Abstrak: Secara kasat mata manusia bisa membedakan objek pada citra digital, namun, komputer tidak memiliki kemampuan sebagai mata manusia yang dapat secara langsung membedakan objek pada citra digital. Maka dari itu diciptakanlah metode bag of visual words. Bag of visual words adalah metode untuk menyajikan citra digital berdasarkan fitur lokal. Bag of visual words menggambarkan bagaimana suatu gambar dapat diambil karakteristiknya, sehingga komputer dapat membedakan objek pada citra digital. Hasil pengujian menunjukkan bag of visual words masih belum maksimal dalam mengklasifikasi kategori citra digital khususnya kategori chair, yang hanya mampu menghasilkan akurasi paling akurat sebesar 75 %. Untuk meningkatkan kualitas kinerja bag of visual words dalam mengklasifikasi kategori citra digital khususnya kategori chair, dapat menambahkan pendekatan untuk menentukan jumlah K yang baik dalam mengkluster pola visual words.
Kata kunci: Bag Of Visual Words, Klasifikasi, Citra Digital, Speed-Up Robust Feature, Support Vector Machine
Abstract:Abstract: The library is one of the most important means to add insight and knowledge to everyone. In general, borrowing transaction data books that exist in a library are only left to accumulate by the library in the database…
tabase without any utilization or further processing of the data that has long been stored. By utilizing the Data Mining technique using association rules with FP-Growth, these data will be very useful. Because from the data lending books to the library, new information can be gleaned about what books are often borrowed and know the pattern of relationships between books that have been borrowed together so that later it can be used to compile books in accordance with the existing borrowing patterns so that they can facilitate library visitors in the process of finding books.
Keywords: Data Mining, Association Rule, FP-Growth, Library
Abstrak: Perpustakaan merupakan salah satu sarana yang sangat penting untuk menambah wawasan dan keilmuan setiap orang. Pada umumnya data transaksi peminjaman buku yang ada pada sebuah perpustakaan hanya dibiarkan saja menumpuk oleh pihak perpustakaan di dalam database tanpa ada pemanfaatan atau pengolahan lebih lanjut dari data-data yang telah lama tersimpan tersebut. Dengan melakukan pemanfaatan menggunakan Teknik Data Mining metode association rules dengan FP-Growth, data-data tersebut akan jadi sangat bermanfaat. Karena dari data peminjaman buku pada perpustakaan tersebut dapat diggali informasi baru tentang buku-buku apa yang sering dipinjam dan mengetahui pola hubungan antara buku yang telah dipinjam secara bersama-sama sehingga nantinya dapat dimanfaatkan untuk melakukan penyusunan buku sesuai dengan pola peminjaman buku yang ada sehingga dapat mempermudah para pengunjung perpustakaan dalam proses pencarian buku.
Kata Kunci : Data Mining, Asociation Rule, FP-Growth, Perpustakaan
Abstract:Abstract: One of the ways to improve the quality of high school students is to form a favorite class in which the class will be a flagship class compared to other classes. Students will be selected based on 3 variables,…
that is the attendance index, semester average score and also the ethics of the students themselves. Data mining is the mining or discovery of new information by searching for a particular pattern or rule of large amounts of data that is expected to overcome the condition, utilizing data obtained from SMA for grouping students using clustering method using single linkage technique. By using clustering method is expected to make it easier for grouping students - students who go to class XI. So the results of this study will also be used by in determining the students-students who will enter the majors class. Keywords: Data Mining, Clustering, Single Lingkage, Selection of Departments.
Abstrak: Salah satu cara untuk meningkatkan kualitas siswa sekolah menengah adalah dengan membentuk kelas favorit di mana kelas akan menjadi kelas unggulan dibandingkan dengan kelas lain. Siswa akan dipilih berdasarkan 3 variabel, yaitu indeks kehadiran, nilai rata-rata semester dan juga etika siswa itu sendiri. Data mining adalah penambangan atau penemuan informasi baru dengan mencari pola tertentu atau aturan sejumlah besar data yang diharapkan untuk mengatasi kondisi tersebut, memanfaatkan data yang diperoleh dari SMA untuk mengelompokkan siswa menggunakan metode pengelompokan menggunakan teknik hubungan tunggal. Dengan menggunakan metode clustering diharapkan akan mempermudah pengelompokan siswa - siswa yang masuk ke kelas XI. Jadi hasil penelitian ini juga akan digunakan dalam menentukan siswa - siswa yang akan masuk kelas jurusan. Kata kunci: Data Mining, clustering, single lingkage, pemilihan departemen
Abstract:Kelapa sawit merupakan komoditas unggulan utama Indonesia, tanaman yang produk utamanya yaitu sawit mentah ini memiliki nilai ekonomis tinggi sehingga menjadi salah satu devisa negara yang terbesar dibandingkan dengan komoditas…
moditas perkebunan lainnya. Dalam proses prediksi harga jual kelapa sawit, diperlukan data berupa faktor-faktor yang mempengaruhi harga jual itu sendiri sehingga di peroleh prediksi untuk waktu yang akan datang. Metode prediksi yang digunakan dalam system ini adalah metode Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation merupakan metode yang sangat baik dalam proses pengenalan pola mengingat kemampuannya dalam mengadaptasikan kondisi jaringan dengan data yang diberikan dengan proses pembelajaran. Hasil dari metode Backpropagation berupa prediksi harga harga jual kelapa sawit untuk waktu yang akan datang.
Abstract:Abstract: The high level of student success and the low level of student failure is a quality of the education world. The world of education is currently required to have the ability to compete by utilizing all resources…
owned. In addition to facilities, infrastructure and human resources, information systems are one of the resources that can be used to improve competency skills. Data mining is a process of data analysis to find a dataset of data set. Data mining is able to analyze large amounts of data into information that has meaning for decision supporters. One process of data mining is clustring. Attributes used in the grouping of student achievement are Name, Extracurricular, Value which include Task Value, Uts Value, Value of Uses, total absenteeism, and Attitude value. The case study of 20 students with distance calculation using manhattan distance, chbychep distance and euclidian distance yielded 67% accuracy.
Keywords: data mining, clustering, k-means, student achievement
Abstrak: Tingginya tingkat keberhasilan siswa dan rendahnya tingkat kegagalan siswa merupakan cemin kualitas dunia pendidikan.Dunia pendidikan saat ini dituntut untuk memiliki kemampuan bersaing dengan memanfaatkan semua sumber daya yang dimiliki. Selain sumber daya sarana, prasarana dan manusia, sistem informasi merupakan salah satu sumber daya yang dapat digunakan untuk meningkatkan kemampuan barsaing. Data mining merupakan proses analisa data untuk menemukan suatu pola dara kumpulan data. Data mining mampu menganalisa jumlah data yang besar menjadi informasi yang mempunyai arti bagi pendukung keputusan. Salah satu proses data mining adalah clustring. Atribut yang digunakan dalam pengelompokan prestasi siswa adalah Nama, Ekstrakulikuler, Nilai yang meliputi Nilai Tugas, Nilai Uts, Nilai Uas, jumlah ketidak hadiran siswa (absensi), dan Nilai sikap. Studi kasus pada 20 siswa dengan perhitungan jarak menggunakan manhattan distance, chbychep distance dan euclidian distance menghasilkan akurasi sebesar 67%.
Kata kunci: data mining, clustering, k-means, prestasi siswa