Abstract:Abstract: Student graduation is one thing that needs to be considered because it is included in the College's Internal Quality Assurance Standards (SPMI). STMIK Royal is one of the universities experiencing problems with…
student graduation. To achieve the quality of these graduates, a graduation diagnosis with the standards that have been set for students who are still carrying out studies is very necessary so that anticipatory steps can be taken from the beginning to overcome the occurrence of graduation problems in the academic field. This research aims to diagnose fast-track student graduation by using a data mining model with a classification function. The technique used for the classification data mining model is the Naïve Bayes Algorithm. The dataset used as training and testing data is data from the 2021 STMIK Royal fast track students. The criteria used to determine student graduation are Gender, class, credits, GPA, Tuition Fee, Guidance Process, and the KKL Report. The results of the classification modeling with the Naïve Bayes Algorithm produce an accuracy value of 83%.
Keywords: data mining; graduation; naïve Bayes
Abstrak: Kelulusan mahasiswa adalah salah satu hal yang harus diperhatikan karena termasuk ke dalam Standar Penjaminan Mutu Internal (SPMI) perguruan tinggi. STMIK Royal adalah salah satu perguruan tinggi yang mengalami masalah kelulusan mahasiswa. Untuk mencapai kualitas lulusan tersebut, diagnosis kelulusan dengan standar yang telah ditetapkan untuk mahasiswa yang masih menjalankan studi sangat diperlukan sehingga dapat dilakukan langkah antisipasi dari awal untuk menanggulangi terjadinya permasalahan kelulusan dalam bidang akademik. Tujuan diadakannya penelitian ini untuk untuk mendiagnosis kelulusan mahasiswa fast track dengan menggunakan model data mining dengan fungsi klasifikasi. Teknik yang digunakan untuk model data mining klasifikasi adalah Algoritma Naïve Bayes. Dataset yang akan digunakan untuk menjadi data latih dan data uji adalah data mahasiswa fast track STMIK Royal tahun 2021. Kriteria yang digunakan untuk diganosis kelulusan mahasiswa, diantaranya Jenis Kelamin, Kelas, SKS, IPK, Uang Kuliah, Proses Bimbingan, dan Pengumpulan Laporan KKL. Hasil pemodelan klasifikasi dengan Algoritma Naïve Bayes menghasilkan nilai akurasi sebesar 83%.
Kata kunci: data mining; kelulusan; naïve bayes
Abstract:Abstract: PDAM Tirta Silaupiasa is currently the only Regional Owned Enterprise in Asahan Regency; this requires PDAM Tirta Silaupiasa to continue to make improvements to realize optimal service to customers. The services…
s provided to customers are closely related to human resources and employee performance. Employee performance has a very important role in the company's success so that we can see the strengths, weaknesses, and potential managerial gaps in the organization. The problem faced by PDAM Tirta Silaupiasa is the lack of motivation experienced by employees. One of the efforts to increase employee motivation is to select role models/exemplary employees who will later become examples for other employees. Based on this, it is necessary to use technology, namely the design of a decision support system in determining exemplary employees by applying the Simple Multi-Attribute Rating Technique (SMART) method. The SMART method has advantages, namely in deciding with many alternatives and criteria. It is more complex to make a decision, and the decision results are better. The results of this study get Alfiansyah's alternative with a value of 74.85202777 to be a role model for PDAM Tirta Silaupiasa.
Keywords: Decision Support System; SMART; Exemplary Employee; Role Models; PDAM Tirta Silaupiasa
Abstrak: PDAM Tirta Silaupiasa saat ini merupakan satu-satunya Badan Usaha Milik Daerah yang ada di kabupaten Asahan, hal ini menuntut PDAM Tirta Silaupiasa untuk terus melakukan pembenahan guna mewujudkan pelayanan yang optimal kepada pelanggan. Pelayanan yang diberikan kepada pelanggan tentunya erat kaitannya dengan sumber daya manusia dan kinerja karyawan. Kinerja karyawan memiliki peran yang sangat penting bagi keberhasilan perusahaan sehingga dapat dilihat kekuatan, kelemahan, dan potensi kesenjangan manajerial dalam organisasi. Permasalahan yang dihadapi PDAM Tirta Silaupiasa adalah kurangnya motivasi yang dialami oleh pegawai. Salah satu upaya untuk meningkatkan motivasi pegawai adalah dengan memilih role model/pegawai teladan yang nantinya akan menjadi contoh bagi pegawai lainnya. Berdasarkan hal tersebut maka perlu digunakan teknologi yaitu perancangan sistem pendukung keputusan dalam menentukan pegawai teladan dengan menerapkan metode Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART). Metode SMART memiliki kelebihan yaitu dalam keadaan pengambilan keputusan dengan banyak alternatif dan kriteria sehingga lebih kompleks dalam pengambilan keputusan dan akurasi hasil keputusan yang lebih baik. Hasil penelitian ini mendapatkan alternatif Alfiansyah dengan nilai 74,85202777 untuk menjadi role model bagi PDAM Tirta Silaupiasa.
Keywords: Decision Support System; SMART; Exemplary Employee; Role Models; PDAM Tirta Silaupiasa
Abstract:Abstract: Non-performing loan (NPL) is a risk that credit unions must face and to avoid that, prospective debtors need to be surveyed. With previous loan data, support vector machine and naïve bayes can be used as classification…
ssification methods to give a decision about NPL. We use a data set with 61 data and process the data with orange 3.30 application to see the difference between SVM using linear (SVM-L), polynomial (SVM-P), RBF (SVM-R) and sigmoid (SVM-S) kernel with naïve bayes. We use a cross validation technique with various folds to measure the classification results and a convusion matrix to measure the data training classification results. Naïve bayes scores the highest in terms of accuracy and SVM-R scores the highest in terms of F1, precision and recall. SVM-P scores the lowest in terms of accuracy, F1, precision and recall. Naïve bayes scores the highest in terms of proportion of predicted for true negative class and proportion of actual for true positive class. SVM-S scores the highest in terms of proportion of predicted for true positive class and proportion of actual for true negative class. SVM-P scores the lowest in both proportion of predicted and proportion of actual.
Keywords: classification; naïve bayes; non-performing loan; support vector machine
Abstrak: Kredit macet merupakan resiko yang sering dialami koperasi simpan pinjam, sehingga perlu dilakukan survei terhadap calon debitur agar kredit menjadi sehat. Dengan menggunakan data pemberian kredit sebelumnya, support vector machine dan naïve bayes digunakan sebagai metode klasifikasi untuk memberikan keputusan macet atau tidaknya kredit anggota koperasi Mutiara Sejahtera. Data set yang berjumlah 61 data diolah menggunakan aplikasi Orange 3.30 dan dilihat perbandingan antara metode SVM dengan kernel linear, polynomial, RBF dan sigomoid dengan metode naïve bayes. Cross validation dengan jumlah fold bervariasi digunakan sebagai nilai ukur klasifikasi dan convusion matrix digunakan sebagai nilai ukur klasifikasi data training. Hasil yang diperoleh adalah naïve bayes memiliki nilai accuracy tertinggi dan SVM kernel RBF memiliki nilai F1, precision dan recall tertinggi. SVM kernel polynomial memiliki nilai terendah untuk accuracy, F1, precision dan recall. Naïve bayes memiliki nilai tertinggi untuk proportion of predicted (PoP) kelas true negative dan proportion of actual (PoA) kelas true positive. SVM kernel sigmoid memiliki nilai tertinggi untuk PoP kelas true positive dan PoA kelas true negative. SVM kernel polynomial memiliki nilai terendah baik untuk PoP maupun PoA true negative dan kelas true positive.
Kata kunci: klasifikasi; kredit macet; naive bayes; SVM
Abstract:Abstract: Patient’s symptoms could be used as features in Covid-19 classification. Using multi layer perceptron, the classification uses data set that contains patient’s diagnosis which has Covid-19 symptoms dan processes…
s dan processes the data set to see if the patient is Covid-19 positive or not. This paper compare four activation function such as identity, logistic, ReLu and tanh and combined them with optimizer such as L-BFGS-B, SGD and Adam. Using 5-fold and 10-fold cross validation technique to get the accuracy, F1, precision and recall values, the result that we get is that logistic function with L-BFGS-B optimizer and ReLu function with L-BFGS-B optimizer are the best combinations. The logistic function with SGD optimizer, ReLu function with Adam optimizer and tanh function with Adam optimizer are the worst combinations according to their accuration values. The logistic function with SGD optimizer is the worst combination according to its F1 value. The logistic function with SGD optimizer and tanh function with L-BFGS-B optimizer are the worst combinations according to their precision values. The logistic function with SGD optimizer, ReLu function with Adam optimizer and tanh function with Adam optimizer are the worst combinations according to their recall values.
Keywords: activation function, covid-19; multi layer perceptron; optimizer algorithm
Abstrak: Diagnosa gejala yang dialami pasien dapat digunakan sebagai fitur dalam klasifikasi penderita Covid-19. Dengan multi layer perceptron, klasifikasi dilakukan menggunakan data set yang berisi hasil diagnosa pasien yang memiliki gejala Covid-19 dan selanjutnya diolah untuk melihat apakah memang pasien tersebut menderita Covid-19 atau tidak. Penelitian ini membandingkan fungsi aktivasi identity, logistic, ReLu dan tanh yang dikombinasikan dengan algoritma optimasi L-BFGS-B, SGD dan Adam. Hasil evaluasi cross validation menggunakan 5-fold dan 10-fold digunakan sebagai dasar menentukan kombinasi yang terbaik dan terburuk, dengan hasil yang menunjukkan bahwa kombinasi fungsi logistic dengan optimasi L-BFGS-B dan fungsi ReLu dengan optimasi L-BFGS-B merupakan kombinasi terbaik. Kombinasi fungsi logisctic dengan optimasi SGD, fungsi ReLu dengan optimasi Adam dan fungsi tanh dengan optimasi Adam merupakan yang terburuk dari nilai accuracy. Kombinasi fungsi logistic dan optimasi SGD merupakan kombinasi terburuk dari nilai F1. Kombinasi fungsi logistic dengan optimasi SGD dan fungsi tanh dan optimasi L-BFGS-B merupakan yang terburuk dari nilai precision. Kombinasi fungsi logisctic dengan optimasi SGD, fungsi ReLu dengan optimasi Adam dan fungsi tanh dengan optimasi Adam merupakan kombinasi terburuk dari nilai recall.
Kata kunci: algoritma optimasi; covid-19; fungsi optimasi; multi layer perceptron
Abstract:Abstract: Along with the development of information technology, the way people listen to music also changed with the emergence of many music streaming applications. The user experience of an application plays an important…
t role in attracting and retaining application users. Therefore, this study has goal to compare the music steaming applications’ user experience of the Joox and Spotify by using User Experience Questionnaire (UEQ) method. There are 6 scales assessed by UEQ, including attractiveness, perspicuity, efficiency, dependability, stimulation, and novelty. Data was collected by distributing online questionnaires and obtained as many as 104 responses that could be processed. The results show that both applications have positive impressions which are indicated by the average value of each scale greater than 0.8. This indicates that these two applications are considered quite fun, effective, easy to understand, and innovative. However, the comparison’ results show that between Spotify and Joox is not significantly different, with Spotify scores slightly better than Joox.
Keywords: music streaming application; user experience; user experience questionnaire
Abstrak: Seiring dengan perkembangan teknologi informasi, cara masyarakat mendengarkan musik juga mengalami perubahan dengan munculnya banyak aplikasi streaming musik. User experience suatu aplikasi berperan penting untuk menarik dan mempertahankan pengguna aplikasi. Oleh karena itu, penelitian ini memiliki tujuan untuk membandingkan user experience dari aplikasi streaming musik Joox dan Spotify dengan metode User Experience Questionnaire (UEQ). Terdapat 6 skala yang dinilai oleh UEQ yaitu daya tarik, kejelasan, efisiensi, ketepatan, stimulasi, dan kebaruan. Data dikumpulkan melalui penyebaran kuesioner secara daring dan diperoleh sebanyak 104 jawaban yang bisa diolah. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kedua aplikasi memiliki impresi positif yang ditandai dengan nilai rata-rata setiap skala lebih besar dari 0.8. Artinya kedua aplikasi ini dinilai cukup menyenangkan, efektif, mudah dipahami, dan inovatif. Meskipun demikian, hasil perbandingan menunjukkan bahwa perbedaan antara Spotify dan Joox tidak terlalu signifikan, dengan nilai Spotify sedikit lebih unggul daripada Joox.
Kata kunci: aplikasi streaming musik; pengalaman pengguna; user experience questionnaire
Abstract:Abstrak: Tujuan praktis dari kecerdasan buatan adalah membuat komputer lebih bermanfaat bagi manusia. Kecerdasan buatan dapat membantu manusia membuat keputusan, menemukan informasi yang lebih akurat atau membuat komputer…
r lebih mudah digunakan dengan tampilan alami untuk membuatnya mudah dimengerti. Pada kenyataannya, sistem permohonan kredit bertujuan untuk memberikan kemudahan serta layanan yang tepat sesuai kebutuhan nasabah, dan juga memberikan suatu pedoman serta syarat-syarat dalam permohonan kredit dengan jelas agar nasabah mengerti bagaimana prosedur dalam mengajukan permohonan kredit. Adapun resiko yang dihadapi dari Bank SUMUT seperti tunggakan kredit atau kredit macet. Oleh karena itu, dibutuhkanlah kecermatan pihak internal bank dalam melakukan analisa. Ini bertujuan untuk mempelajari Sistem Pakar dengan metode Forward Chaining dan masalah untuk mengetahui apakah tindakan yang akan diambil oleh pihak internal dalam memproses pemberian kredit rumah sesuai aturannya.
Kata kunci: kredit; runut maju; sistem pakar
Abstract: The practical goal of artificial intelligence is to make computers more useful to humans. Artificial intelligence can help humans make decisions, find more accurate information or make computers easier to use with natural displays to make them easy to understand. The credit application system aims to provide convenience and appropriate services according to customer needs, and also provides clear guidelines and conditions for credit applications so that customers understand the procedure for applying for credit. The risks faced by Bank SUMUT such as credit arrears or bad loans. Therefore, it takes the accuracy of the bank's internal parties in conducting the analysis. This aims to study the Expert System with the Forward Chaining method and the problem to find out whether the actions that will be taken by internal parties in processing home loans are following the rules.
Keywords: credit; expert system; forward chaining
Abstract:Abstract: The reporting system for the use of Information and Communication Technology (ICT) facilities in the Labuhanbatu University Campus still uses a simple method. As a result, the Head of the Communication Center,…
Technicians and Users of ICT facilities have difficulty in dealing with problems that arise. The purpose of this research is to build a more effective and efficient problem reporting system. The system built is a Web-based IT-Helpdesk Information System by implementing a Ticketing System. The method used in developing this system is the System Development Life Cycle with the Waterfall model. While the modeling language used in the design is Unified Modeling Language (UML). System testing is done by applying the Blackbox Testing method. After going through the implementation and testing stages, the IT-Helpdesk system can work more effectively and efficiently in responding to problem reports sent by users. With the IT-Helpdesk, Admins and Users can track the process of working on the problem until it is finished. Admin is also facilitated in documenting reports, both in the form of a diagram display, or in the form of a document file that can be downloaded.
Keywords: blackbox testing; IT-helpdesk; information system; ticketing system; UML
Abstrak: Sistem pelaporan masalah penggunaan fasilitas Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK) di Lingkungan Kampus Universitas Labuhanbatu masih menggunakan cara sederhana. Akibatnya, Kepala Puskom, Teknisi dan Pengguna fasilitias TIK mengalami kesulitan dalam menangani masalah yang muncul. Tujuan dari penelitian ini untuk membangun sebuah sistem pelaporan masalah yang lebih efektif dan efisien. Sistem yang dibangun adalah Sistem Informasi IT-Helpdesk berbasis Web dengan menerapkan Ticketing System. Metode yang digunakan dalam mengembangkan sistem ini adalah System Development Life Cycle dengan model Waterfall. Sedangkan bahasa pemodelan yang digunakan pada perancangan adalah Unified Modeling Language (UML). Pengujian sistem dilakukan dengan menerapkan metode Blackbox Testing. Setelah melalui tahapan implementasi dan pengujian, sistem IT-Helpdesk dapat bekerja lebih efektif dan efisien dalam merespons laporan masalah yang dikirim oleh User. Dengan adanya IT-Helpdesk, Admin dan User dapat melakukan tracking terhadap proses pengerjaan masalah sampai selesai. Admin juga dimudahkan dalam mendokumentasikan laporan, baik dalam bentuk tampilan diagram, maupun dalam bentuk file dokumen yang dapat diunduh.
Kata kunci: blackbox testing; IT-helpdesk; sistem informasi; ticketing system; UML
Abstract:Abstract: Pekanbaru still using conventional traffic light control system. Pekanbaru as the capital of Riau Province is predicted udergo the increased of urban population by 54.5% in 2025. It is important for Pekanbaru…
ru to immediately implement smart and efficient traffic management system, so that traffic congestion can be resolved quickly. This research paper provides a design solution for smart traffic light management (Smart Traffic Control System), based on object detection technology that uses deep learning to detect the number and type of vehicles. The number of vehicle is the basis for determining the green light timer automatically. The Smart Traffic Control System (STCS) is integrated with a web based geographic information system (smart map) that can display the current condition (picture, the number of vehicle, congestion level) of each STCS location. This integrated system has been tested on a traffic light prototype, using a mini computer and a miniature vehicle. This integrated system is able to detect 9 out of 12 vehicles, and able to send data regularly to the smart map.
Keywords: deep learning; smart mobility; smart traffic control system
Abstrak: Pengaturan lampu lalu lintas di Kota Pekanbaru masih dilakukan secara konvensional. Pekanbaru sebagai ibukota Provinsi Riau diprediksikan akan mengalami peningkatan jumlah penduduk perkotaan sebesar 54,5% pada tahun 2025. Dengan melihat predikisi ini, penting bagi kota Pekanbaru untuk segera memiliki tata kelola lalu lintas yang cerdas dan efisien agar kemacetan dapat ditanggulangi dengan cepat. Penelitian ini memberikan rancangan solusi untuk tata kelola lampu lalu lintas cerdas (Smart Traffic Control System), berbasis teknologi object detection yang menggunakan deep learning untuk mendeteksi jumlah dan jenis kendaraan. Jumlah kendaraan menjadi dasar penentuan timer lampu hijau secara otomatis. Smart Traffic Control System (STCS) terintegrasi dengan sistem informasi geografis berbasis web (smart map) yang secara kontinu menerima informasi kepadatan (gambar terkini, jumlah kendaraan, level kepadatan), kemudian menampilkannya diatas peta Kota Pekanbaru. Solusi sistem terintegrasi ini telah diujikan pada sebuah prototipe lampu lalu lintas, menggunakan komputer mini dan miniatur kendaraan. Sistem terintegrasi ini mampu mendeteksi 9 dari 12 kendaraan, dan mampu mengirimkan data secara berkala kepada smart map.
Kata kunci: deep learning; smart mobility; smart traffic control system
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.
Abstract:Abstract: The need for fulfilling the quantity and quality of beef in Indonesia is still very less than the supply of beef in Indonesia, for 2020 alone the demand for beef in Indonesia is around 700,000 tons while the domestic…
mestic supply is only 400,000 tons, from that Indonesia is still 300,000 tons less. Therefore, to meet the beef needs, an additional supply of beef is needed by importing beef from abroad in the form of processed meat and prospective beef breeders. The problem experienced by independent local breeders is the selection of the best cattle breeds The process of selecting cattle breeds conducted so far by farmers is still manual and traditional. They did this because of the lack of qualified knowledge to choose the best beef breed based on certain criteria and which alternative cow options are suitable for beef cattle. So that the process of enlarging cattle breeds becomes shorter in time with maximum results. The technology used is using the MOORA and WASPAS methods as a comparison in determining the best beef cattle breeds. The method is expected to produce a comparison so that the results obtained from a more accurate method in selecting the best beef breeders in order to advance the local independent livestock business in particular and become self-sufficient beef in general.
Keywords: Beef Cattle; decision support system; MOORA; WASPAS
Abstrak: Kebutuhan akan pemenuhan kuantitas dan kualitas daging sapi di indonesi sangat masih kurang dari persedian sapi yang ada di Indonesia, untuk tahun 2020 ini sendiri kebutuhan akan daging sapi di Indonesia sekitar 700.000 ton sementara persedian dalam negeri hanya mencapai 400.000 ton, dari itu Indonesia masih kurang 300.000 ton lagi. Oleh karena itu, untuk mencukupi kebutuhan daging sapi tersebut diperlukan tambahan suplai daging sapi dengan melakukan impor daging sapi dari luar negeri baik berupa daging olahan maupun bakalan calon bibit sapi. Masalah yang dialami oleh para peternak lokal mandiri yaitu pemilihan bibit sapi terbaik Proses pemilihan bibit sapi yang dilakukan selama ini oleh peternak masih dengan cara manual dan tradisional. Hal tersebut mereka lakukan Karena kurangnya pengetahuan yang mumpuni untuk memilih bibit sapi terbaik berdasarkan kriteria-kriteria tertentu dan beberapa pilihan alternatif sapi mana yang cocok untuk dijadikan sapi potong. Sehingga dengan demikian proses pembesaran bibit sapi menjadi lebih singkat waktunya dengan hasil yang maksimal. Teknologi yang digunakan yaitu menggunakan metode MOORA dan WASPAS sebagai pembanding dalam menetukan bibit sapi potong terbaik. Dari metode tersebut diharapkan menghasilkan perbandingan sehingga didapat hasil dari metode yang lebih akurat dalam pemilihan bibit sapi terbaik demi memajukan usaha peternakan mandiri lokal secara khusus dan menjadi swasembada daging sapi secara umum.
Kata Kunci: bibit sapi; sistem penunjang keputusan; MOORA; WASPAS