Abstract:Abstract: The advancement of information technology and knowledge has facilitated the production of quality information. The use of information technology has penetrated all fields, especially in the teaching domain at higher…
igher education institutions, aiding in valuable decision-making processes. This research focuses on STMIK Royal Kisaran, which faces challenges in increasing the number of doctoral-educated lecturers. To address this limitation, the study explores the implementation of a Decision Support System (DSS) using the Profile Matching method. Lecturers in higher education play a crucial role in providing education, conducting research, and contributing to society. In an effort to enhance the qualifications of lecturers, this research designs a Decision Support System using the Profile Matching method. The aim of this research is to provide recommendations for prospective lecturer candidates to pursue a Doctoral degree based on criteria factors such as length of service, functional position, research score, dedication score, age, and recognition score. Data from 46 lecturers at STMIK Royal Kisaran who meet the criteria are used to test the validity and effectiveness of the Decision Support System (DSS). Through structured analysis, it is demonstrated that the Decision Support System using the Profile Matching method successfully provides recommendations for suitable lecturer candidates to pursue doctoral studies.
Keywords : decision support systems; higher education; information Technology; lecturer qualifications; profile matching.
Abstrak: Kemajuan teknologi informasi dan ilmu pengetahuan telah menghadirkan kemudahan dalam menghasilkan informasi yang berkualitas, penggunaan teknologi informasi sudah memasuki segala bidang terutama bidang pengajaran pada perguruan tinggi dan membantu pengambilan keputusan yang bernilai. Penelitian ini berfokus pada STMIK Royal Kisaran yang mengalami kendala dalam meningkatkan jumlah dosen berpendidikan Doktor. Untuk mengatasi keterbatasan tersebut, penelitian ini mengeksplorasi penerapan Sistem Pendukung Keputusan (DSS) dengan menggunakan metode Profile Matching. Dosen pada pendidikan tinggi mempunyai peran penting dalam memberikan pendidikan, melakukan penelitian, dan memberikan kontribusi kepada masyarakat. Dalam upaya meningkatkan kualifikasi dosen, penelitian ini merancang Sistem Pendukung Keputusan dengan menggunakan metode Profile Matching. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan rekomendasi kandidat calon dosen untuk mengejar gelar Doktor dengan berlandaskan faktor kriteria seperti lama kerja, jabatan fungsional, nilai penelitian, nilai pengabdian, umur, dan nilai rekognisi. Data dari 46 dosen STMIK Royal Kisaran yang memenuhi kriteria digunakan untuk menguji validitas dan efektivitas Sistem Pendukung Keputusan (SPK). Melalui analisis terstruktur, menunjukkan bahwa Sistem Pendukung Keputusan menggunakan metode Profile Matching berhasil memberikan rekomendasi calon dosen yang layak direkomendasikan untuk melanjutkan studi ke jenjang Doktor.
Kata Kunci : kualifikasi dosen; pencocokan profil; pendidikan yang lebih tinggi; sistem pendukung keputusan; teknologi Informasi.
Abstract:Abstract : In Semester 6 students are required to choose mainstream elective courses at the STMIK Royal campus. In this study, researchers chose 2 mainstraim elective courses, namely Logic and Programming, and Database and…
nd Information Management. The purpose of choosing this elective course is for students to focus more on their majors. The process of selecting the data, researchers carry out an analysis process of student learning outcomes. This research data is semester 1 to semester 5 grades. All data on the value of student learning outcomes are divided into 2 parts, namely theory and practice and divided into the number of courses. For many uses, a data mining method using K-means cluster is needed. K-Means Clustering is a data analysis method or Data Mining method that performs an unsupervised learning modeling process and uses methods that group data from various partitions. The results of the k means clutering grouping with 2 clusters, namely cluster 0 of the mainstream group of logic and programming courses with a total of 28 students, and cluster 1 of the mainstream group of informatics database and management courses with a total of 72 students with a total of 100 students.
Keywords: data; K-means; student
Abstrak : Mahasiswa semester 6 diwajibkan memilih mainstream matakuliah pilihan yang ada di kampus STMIK Royal. Pada penelitian ini, peneliti memilih 2 mainstraim matakuliah pilihan yaitu Logika dan Pemprograman, serta Basis Data dan Manajemen Informatika. Tujuan pemilihan matakuliah pilihan ini adalah agar mahasiswa lebih terfokus pada jurusannya. Proses pemilihan datanya, peneliti melakukan proses analisa dari hasil belajar mahasiswa. Data penelitian ini nilai semester 1 sampai semester 5. Seluruh data nilai hasil belajar mahasiswa dibagi menjadi 2 bagian yaitu teori dan praktek serta dibagi jumlah banyaknya matakuliah. untuk penggunaan yang banyak, maka dperlukan metode data mining dengan menggunakan k-means cluster. K-Means Clustering adalah metode analisis data atau metode Data Mining yang melakukan proses pemodelan pembelajaran tanpa pengawasan dan menggunakan metode yang mengelompokkan data dari berbagai partisi. Hasil pengelompokan k means clutering dengan 2 cluster yaitu cluster 0 kelompok mainstream matakuliah logika dan pemprograman dengan jumlah mahasiswa 28 orang, dan cluster 1 kelompok mainstream matakuliah basis data dan manajemen informatika dengan jumlah mahasiswa 72 orang dengan total keseluruhan 100 mahasiswa.
Keyword : data; K-means; mahasiswa;
Abstract:Abstract : Air conditioner is an important component in a room nowadays. Due to its function as a regulator of air circulation in a room that was previously hot and stuffy, it becomes cool and comfortable. STMIK Royal Kisaran…
saran which is one of the tertiary institutions in the field of computers which has lots of air conditioners in each room, both in the theory room and in the laboratory room. Where the control and monitoring is still done manually, namely through a switch or remote control . This becomes a problem that arises when there is negligence in extinguishing it or in the ignition process. So we need a system that can turn on the air conditioner in every theoretical room or laboratory room remotely. So that the work feels lighter and more effective. In designing this control system, a NodeMCU ESP8266 module is used, which acts as the brain of the remote control system and with a DHT11 temperature sensor that can monitor room temperature. The IR Transmitter sensor acts as a connecting medium between the NodeMCU ESP8266 module and the Air Conditioner engine to regulate the temperature. So that in this way, this control system can make it easier for officers to control the Air Conditioner in the STMIK Royal campus room.
Keywords : air conditioners; dht11; internet of things; nodeMCU esp8266.
Abstrak: Air conditioner merupakan sebuah komponen penting pada suatu ruang di jaman sekarang ini. Dikarenakan fungsinya sebagai pengatur sirkulasi udara di dalam ruangan yang sebelumnya panas dan pengap menjadi sejuk dan nyaman. STMIK Royal Kisaran yang merupakan salah satu perguruan tinggi dibidang komputer yang memiliki banyak sekali air conditioner di setiap ruangannya, baik pada ruang teori serta diruang laboratorium. Di mana pada pengontrolan dan pemantauannya masih secara manual, yaitu melalui sakelar atau remot kontrol. Hal ini menjadi satu persoalan yang timbul ketika terjadi kelalaian dalam memadamkannya ataupun dalam proses penyalaannya. Sehingga dibutuhkan sebuah sistem yang dapat menyalakan air conditioner di setiap ruang teori maupun ruang laboratorium dengan jarak jauh. Sehingga pekerjaan tersebut teras lebih ringan dan efektif. Dalam perancangan sistem kendali ini digunakan sebuah modul NodeMCU ESP8266, yang berperan sebagai otak dari sistem pengendalian secara jarak jauh dan dengan sensor suhu DHT11 yang dapat memantau temperatur suhu ruangan. Sensor IR Transmitter sebagai media penghubung antara modul NodeMCU ESP8266 ke mesin Air Conditioner untuk mengatur temperatur suhu. Sehingga dengan demikian, sistem kendali ini dapat mempermudah petugas dalam mengontrol Air Conditioner di ruangan kampus STMIK Royal.
Kata kunci : air conditioner; dht11; internet of things; nodeMCU esp8266.
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: 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: The purpose of education and teaching activities in higher education is to produce quality and effective graduates. Among the graduates there are of the best graduates for each study program each year. This study…
dy aims to find the best graduates who are able to compete in the world of work in accordance with stakeholder needs. The data processed in this study were sourced from the 2018 Royal Computer Information Management College graduates. The method used in this study is the Weighted Product method. The results of this study can determine the best graduates quickly and accurately. research can help in terms of decision makers for determining the best graduates in each college.
Keywords: Best Graduate; Student; Weighted Product
Abstrak: Tujuan kegiatan pendidikan dan pengajaran di perguruan tinggi adalah untuk menghasilkan lulusan yang berkualitas dan efektif. Di antara lulusan ada beberapa lulusan terbaik untuk setiap program studi tiap tahun. Penelitian ini bertujuan mencari lulusan terbaik yang mampu bersaing di dunia kerja sesuai dengan kebutuhan stakeholder. Data yang diolah dalam penelitian ini bersumber dari data lulusan Sekolah Tinggi Manajemen Informatika Komputer Royal tahun 2018 sebanyak 100 lulusan. Metode yang dipakai dipenelitian ini, metode Weighted Product. Hasil dari penelitian ini dapat menentukan lulusan terbaik secara cepat dan tepat. Penelitian dapat membantu dalam hal pengambil keputusan untuk penentuan lulusan terbaik disetiap perguruan tinggi.
Kata kunci: Lulusan Terbaik; mahasiswa;Weighted Product
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: A problem requires a solution to solve it. One of them is by using Prediction (Forcasting). Prediction is used to assess the prediction of conditions in the future. at AMIK Royal Kisaran, when it comes to making…
g lecture schedules often hampered because there is no estimated number of students. The data used in this study is the data history of the last 15 Academic Years, from 2003/2004 to 2017/2018. Then the data is processed with the Single Exponential Smoothing Method. Alpha value 0 <α <1. Single Exponential Smoothing makes a comparison with the alpha value until alpha is found which has the minimum error. To find the value of the error, the MSE (Mean Square Error) method is used. The results of the testing of this method are in the academic year 2018/2019 prediction of the number of students for the Informatics Management Study Program as many as 89 people and for Students for the Computer Engineering Study Program as many as 30 people. The Single Exponential Smoothing method can predict the number of students in the next period.
Keywords: Prediction; Number of Students; Single Exponential Smoothing; Alpha Value; MSE
Abstrak: Suatu masalah memerlukan sebuah solusi untuk menyelesaikannya. Salah satunya dengan menggunakan Prediksi (Forcasting). Prediksi digunakan untuk menilai prakiraan keadaan dimasa. di AMIK Royal Kisaran, ketika akan membuat jadwal kuliah sering terhambat karena tidak adanya perkiraan jumlah mahasiswa. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah histori data 15 Tahun Akademik terakhir, mulai 2003/2004 sampai dengan 2017/2018. Kemudian data diolah dengan Metode Single Exponential Smoothing. Nilai alpha 0<α<1. Single Exponential Smoothing melakukan perbandingan dengan nilai alpha tersebut sampai ditemukan alpha yang memiliki error paling minimum. Untuk mencari nilai Error digunakan Metode MSE (Mean Square Error). Hasil dari pengujian terhadap metode ini adalah pada Tahun akademik 2018/2019 prediksi jumlah Mahasiswa untuk Program Studi Manajemen Informatika sebanyak 89 orang dan untuk Mahasiswa untuk Program Studi Teknik Komputer sebanyak 30 orang. Metode Single Exponential Smoothing dapat membantu prediksi jumlah mahasiwa pada satu periode kedepan
Kata kunci: Prediksi; Jumlah Mahasiswa; Single Exponential Smoothing; Nilai Alpha; MSE
Abstract:Abstract: The use of computer networks at this time has proven to be a very reliable means of communication and source of information. Government agencies, offices are now using the network as a medium for disseminating…
information. At present, in the implementation of computer networks, it is very necessary for management to optimize the network itself. Therefore it is necessary to do QoS (Quality of Service) Analysis, in order to get optimal network. QoS (Quality of Service) is a technology that can be applied in computer networks to provide optimal services for network users. With the existence of QoS (Quality of Service) allows network administrators to be able to perform bandwidth management to handle various effects due to congestion (congestion) in packet flow traffic in the network. In performing QoS (Quality of Service), a device that can do bandwidth management to the network is built. Mikrotik Routerboard750 is a network device using Linux-based MicroticOS that can be used in the application of QoS (Quality of Service).
Keywords: Computer Network, QoS (Quality of Service), Mikrotik Routerboard750
Abstrak: Penggunaan Jaringan komputer pada saat ini telah terbukti sebagai sarana komunikasi dan sumber informasi yang sangat diandalkan. Seluruh instansi pemerintahan, perkantoran saat ini sudah memanfaatkan jaringan sebagai media sarana penyebaran informasi. Saat ini dalam implementasinya jaringan komputer sangat butuh dilakukan manajemen guna optimalimalisasi jaringan itu sendiri. Maka dari itu perlu dilakukan Analasis QoS (Quality of Service), guna mendapatkan jaringan yang optimal. QoS (Quality of Service) merupakan teknologi yang dapat diterapkan dalam jaringan komputer guna memberikan layanan yang optimal bagi para pengguna jaringan. Dengan adanya QoS (Quality of Service) memungkinkan administrator jaringan untuk dapat melakukan manajemen bandwidth guna menangani berbagai efek akibat terjadinya kemacetan (congestion) pada lalu lintas aliran paket di dalam jaringan. Dalam melakukan QoS (Quality of Service) dibutauhan sebuah perangkat yang dapat melakukan manajemen bandwidth terhadap jaringan. Mikrotik Routerboard750 adalah perangkat jaringan menggunakana MikrotikOS berbasis Linux yang dapat digunakan dalam penerapan QoS (Quality of Service) ini.
Kata Kunci: Jaringan Komputer, QoS (Quality of Service), Mikrotik Routerboard750
Abstract:Abstrack: New Employee Recruitment on campus STMIK ROYAL. In the selection usually the campus will provide several series of tests to determine the ability and personal of the prospective employee. Data test results will…
be stored in an archive or computer in the form of tables that create data and value of each test participant. Based on the current employee recruitment system HR has difficulty in selecting and evaluating the competent employees. To overcome this made a decision support system of new employee acceptance especially part of laboratory assistant. For determine employees who will be accepted, then built a computerized decision-making system that is able to facilitate the process of receiving new employees. the determination and identification of labor by using SAW method (Simple additive weighting) is a method that can find a best alternative from various alternatives based on predetermined criteria. The point is that the method determines the weight value for each criterion. The best alternatives are those who are eligible to be employees based on predetermined criteria. Assessment is done by finding the value of weight for each criterion, then conducted the ranking process that will determine the optimal alternative that is the employee who will be considered by the decision maker to become employees at the company. This decision support system will be able to assist the human resources in determining the recruitment of new employees, especially the assistant laboratory at STMIK ROYAL.
Keywords: assessment criteria, SAW method, decision support system.
Abstrak: Penerimaan Karyawan baru pada kampus STMIK ROYAL. Dalam penyeleksian biasanya pihak kampus akan memberikan beberapa rangkaian tes untuk mengetahui kemampuan serta pribadi dari calon pegawai tersebut. Data hasil tes tersebut nantinya akan disimpan dalam suatu arsip ataupun komputer yang berupa tabel yang membuat data dan nilai masing-masing peserta tes. Berdasarkan system penerimaan pegawai yang berjalan saat ini SDM mengalami kesulitan dalam menyeleksi dan mengevaluasi pegawai yang berkompeten. Untuk mengatasinya dibuat suatu sistem pendukung keputusan penerimaan pegawai baru khususnya bagian asisten laboraturium.Untuk menentukan pegawai yang akan diterima, maka dibangun sebuah sistem pengambilan keputusan terkomputerisasi yang mampu memudahkan proses penerimaan pegawai baru. penentuan dan identifikasi tenaga kerja dengan menggunakan metode SAW (Simple additive weighting) adalah metode yang dapat mencari suatu alternatif terbaik dari berbagai alternatif berdasarkan kriteria – kriteria yang telah ditentukan. Intinya bahwa metode tersebut menentukan nilai bobot pada setiap kriteria. Alternatif terbaik yang dimaksud adalah yang berhak menjadi pegawai berdasarkan kriteria yang telah ditentukan. Penilaian dilakukan dengan mencari nilai bobot untuk setiap kriteria, kemudian dilakukan proses perangkingan yang akan menentukan alternatif optimal yaitu para pegawai yang akan dipertimbangkan oleh pengambil keputusan untuk menjadi pegawai pada perusahaan tersebut. Sistem pendukung keputusan ini nantinya dapat mambantu pihak SDM dalam menentukan perekrutan karyawan baru khususnya asisten laboraturium di STMIK ROYAL.
Kata Kunci : kriteria penilaian, metode SAW, sistem pendukung keputusan.