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: The habit of smoking is dangerous because of the addictive substances that make cigarettes addictive. Its addictive nature poses a significant risk, affecting personality with stress, depression and nervous disorders.…
orders. Body factors that indicate smoking include blood sugar levels, dental caries, and hemoglobin. To address this, research has been conducted with focused efforts to understand and address the risks associated with smoking and its impact on overall health. This research aims to choose the best method for predicting smokers by using feature selection techniques. The feature selection algorithms uses for that are Analysis of Variance (ANOVA), Recursive Feature Elimination (RFE), and Genetic Algorithm (GA) to select optimal attributes and uses the k-fold cross validation technique as the validation of the Artificial Neural Network algorithm. The data includes various parameters such as age, height, weight, vision, blood pressure, cholesterol, triglycerides, hemoglobin, AST, ALT, GTP, gender, dental caries and tartar. Hearing ability, urine protein content, and tartar were selected. The results showed that using the Analysis of Variance method showed higher accuracy (77.101%) compared to the Genetic Algorithm method (74.64%) and the Recursive Feature Elimination method (76.08%). Selection of relevant attributes increases the predictions and insights of the Artificial Neural Network model about the effects of smoking on health.
Keywords: artificial neural network; analysis of variance; genetic algorithm; recursive feature elimination; smoker prediction
Abstrak: Kebiasaan merokok berbahaya karena adanya zat adiktif yang membuat rokok menjadi ketagihan. Sifatnya yang membuat ketagihan menimbulkan risiko yang signifikan, mempengaruhi kepribadian dengan stres, depresi, dan gangguan saraf. Faktor tubuh yang mengindikasikan kebiasaan merokok antara lain kadar gula darah, karies gigi, dan hemoglobin. Untuk mengatasi hal ini, penelitian telah dilakukan dengan upaya terfokus untuk memahami dan mengatasi risiko yang terkait dengan merokok dan dampaknya terhadap kesehatan secara keseluruhan. Penelitian ini bertujuan untuk memilih metode terbaik dalam memprediksi perokok dengan menggunakan teknik seleksi fitur. Metode seleksi fitur yang digunakan adalah Analysis of Variance (ANOVA), Recursive Feature Elimination (RFE), dan Genetic Algorithm (GA) untuk memilih atribut yang optimal dan menggunakan teknik k-fold cross validation sebagai validasi algoritma Artificial Neural Network. Data tersebut mencakup berbagai parameter seperti umur, tinggi badan, berat badan, penglihatan, tekanan darah, kolesterol, trigliserida, hemoglobin, AST, ALT, GTP, jenis kelamin, karies gigi dan karang gigi. Kemampuan pendengaran, kandungan protein urin, dan karang gigi dipilih. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan metode Analysis of Variance menunjukkan akurasi yang lebih tinggi (77,101%) dibandingkan dengan metode Genetic Algorithm (74,64%) dan metode Recursive Feature Elimination (76,08%). Pemilihan atribut yang relevan meningkatkan prediksi dan wawasan model Jaringan Syaraf Tiruan tentang dampak merokok terhadap kesehatan.
Kata kunci: artificial neural network; analysis of variance; genetic algorithm; prediksi perokok; recursive feature elimination
Abstract:Abstract: Some people in Sei Silau Timur Village in Buntu Pane, Kisaran, have low incomes with the existence of a government policy in the food management program that cooperates with Bulog to ease the burden on the community…
unity by distributing Raskin to villages where people have low incomes. And not all people get the chance to receive RASKIN because the quota is limited. There needs to be a selection in determining the eligibility of RASKIN for the right people and avoiding mistakes. The selection process can be completed using the application of computer science. Based on this, a decision support system is needed that can be used by the Sei Silau Timur village head's office staff in distributing RASKIN rice, which later this application can help and benefit the village community. This research uses the AHP method, which is carried out by comparing a matrix of several criteria and alternatives. The final assessment result is implementing the AHP method, where criterion 4, namely Total Income, is selected, with Alternative 1 named Selamet.
Keywords: AHP; public; RASKIN; selection; SPK
Abstrak : Sebagian dari masyarakat di Desa Sei Silau Timur di kecamatan Buntu Pane, Kisaran mempunyai penghasilan yang rendah. Dengan adanya kebijakan pemerintah dalam program penanggulangan pangan yang bekerja sama dengan pihak Bulog untuk meringankan beban masyarakat dengan menyalurkan raskin ke desa-desa yang masyarakatnya berpenghasilan yang rendah. Dan tidak semua masyarakat mendapatkan kesempatan penerimaan RASKIN karena kuotanya terbatas. Perlu dilakukan dengan seleksi dalam penentuan pemberian kelayakan RASKIN kepada orang-orang yang tepat dan menghindari kekeliruan. Proses seleksi tersebut dapat diselesaikan dengan menggunakan penerapan secara ilmu komputer. Bedasarkan hal tersebut maka diperlukan suatu sistem pendukung keputusan yang dapat dipergunakan oleh petugas kantor Kepala Desa Sei Silau Timur dalam proses pembagian beras RASKIN, yang nantinya aplikasi ini dapat membantu dan bermanfaat bagi masyarakat desa tersebut. Penelitian ini menggunakan metode AHP, dimana metode yang dilakukan dengan membandingkan matriks sejumlah kriteria dan alternatif. Hasil penilaian akhir yang terpilih merupakan implementasi dari metode AHP, dimana yang terpilih adalah kriteria 4 yaitu Jumlah Penghasilan dengan alternatif 1 bernama Selamet.
Kata Kunci: AHP; masyarakat; RASKIN; seleksi; SPK
Abstract:Abstract: Increasing living standards cause an increase in the need for drinking water. However, current water supply estimates are still not optimal, with water production sometimes being more or less than requirements.…
To estimate the amount of water, an appropriate method is needed. The method used in this research is the back propagation algorithm artificial neural network method. When developing forecasts, past data is necessary to produce accurate results. This research aims to develop a predictive model that can estimate the volume of water that will be used by PDAM Tirtauli in the future. It is hoped that this predictive model can help PDAMs in planning more efficient water supply management and can reduce the potential for water supply shortages in the future. This research uses water distribution data for the 2015-2022 period. Training data starts in 2015-2021, testing data starts in 2016-2022. In this research, results were obtained using the Matlab R2011a application. In this research, the 5 architectures used are architecture 6-53-1, 6-58-1, 6-61-1, 6-81-1, 6-87-1. Based on these five architectures, the best architecture was obtained, namely architecture 6-87-1 with a root mean square error test value of 0.00010031 and an accuracy of 92%. The results achieved in 2023 are the total water volume of PDAM Tirtauli Pematangsiantar of 189,610,426.
Keywords: backpropagation; distribution; PDAM; prediction; water
Abstrak: Meningkatnya taraf hidup menyebabkan meningkatnya kebutuhan akan air minum. Namun, perkiraan pasokan air saat ini masih belum optimal, dengan produksi air kadang-kadang lebih atau kurang dari kebutuhan. Untuk memperkirakan jumlah air diperlukan suatu metode yang sesuai. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode jaringan syaraf tiruan algoritma back propagation. Saat mengembangkan perkiraan, data masa lalu diperlukan untuk menghasilkan hasil yang akurat. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model prediktif yang dapat memperkirakan volume air yang akan digunakan oleh PDAM Tirtauli di masa mendatang. Model prediktif ini diharapkan dapat membantu PDAM dalam perencanaan pengelolaan pasokan air yang lebih efisien dan dapat mengurangi potensi kekurangan pasokan air pada masa yang akan datang. Penelitian ini menggunakan data sebaran air periode 2015-2022. Data pelatihan dimulai pada tahun 2015-2021, data pengujian dimulai pada tahun 2016-2022. Pada penelitian ini diperoleh hasil dengan menggunakan aplikasi Matlab R2011a. Pada penelitian ini 5 arsitektur yang digunakan adalah arsitektur 6-53-1, 6-58-1, 6-61-1, 6-81-1, 6-87-1. Berdasarkan kelima arsitektur tersebut diperoleh arsitektur terbaik yaitu arsitektur 6-87-1 dengan nilai uji root mean square error sebesar 0,00010031 dan mendapatkan akurasi sebesar 92%. Hasil yang dicapai pada tahun 2023 adalah total volume air PDAM Tirtauli Pematangsiantar sebesar 189.610.426.
Kata Kunci: air; backpropagation; distribusi; PDAM; prediksi
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:Student development includes conduct as a key component. Student behavior becomes crucial in deciding how successful students will be in different spheres of life. The variety of student behavior can hinder the learning…
process and personal development of students. Through the development of an expert system-based counseling model based on backward chaining, this study seeks to discover trends in student behavior. The research process starts with problem analysis, goal setting, literature study, data collection, system design and implementation, and results analysis. It then moves on to counseling model development and implementation in the school setting. To determine the reasons for the unruly behavior of the kids, data were analyzed using a backward chaining methodology. UML Usecase diagrams are used in system design to define the roles of actors and users. The established counseling model, which consists of 14 behaviors, 67 phenomena/symptoms, and 14 rules, focuses on goals and methods to modify student behavior. Three students underwent system testing based on previously achieved goals from therapy. The findings revealed "Smoking," "Emotional Problems," and "Fighting" among the student behaviors. When the Backward Chaining-based counseling model is used, it is simpler for homeroom teachers to gather information about students' conduct from them and to offer remedies based on the transfer of professional knowledge without having to wait for the counselor guidance procedure
Abstract:Abstract: Micro, small and medium enterprises (MSMEs), which are the main supporting of the Indonesian economy, need attention, because they can absorb labor and reduce the cost of unemployment by competing for jobs in the…
he formal sector. This research aims is to assist MSMEs Dechefdefinzs in marketing their products to prospective customers. The landing page method uses the waterfall methodology, by collecting data, analyzing data, making designs from an analyzed data, making coding, and testing the landing page and website. Developing this web-based application uses the HTML and PHP programming language with the Laravel framework which easy to apply at this time and in the long run. Creating a Dechefdefinzs landing page and website hopefuly can expand and spread widely its products in the society, such as traditional cakes, cake pans, bakery, rice menus and cookies. This website also makes it easier for customers to orders and get product information just by looking at the website without having to come to the location.
Keywords: landing page, MSMEs, waterfall, website.
Abstrak: Usaha mikro, kecil dan menengah (UMKM) yang merupakan penopang utama perekonomian Indonesia perlu mendapat perhatian, karena mereka dapat menyerap tenaga kerja dan mengurangi biaya pengangguran dengan bersaing mendapatkan pekerjaan di sektor formal. Penelitian ini bertujuan untuk membantu UMKM Dechefdefinzs dalam memasarkan produknya kepada calon konsumen. Metode yang digunaakan dalam pembuatan landing page dan website adalah metode waterall, dengan cara pengumpulan data, analisis data, pembuatan desain dari data yang dianalisis, pembuatan program, dan pengujian terhadap landing page dan website. Pengembangan aplikasi berbasis web ini menggunakan bahasa pemrograman HTML dan PHP dengan framework Laravel yang mudah diterapkan saat ini dan jangka panjang. Dengan dibuatnya landing page dan website Dechefdefinzs diharapkan dapat memperluas dan menyebarkan produk-produknya secara luas di masyarakat, seperti kue tradisional, kue loyang, roti, menu nasi dan kue kering. Website ini juga memudahkan pelanggan dalam memesan dan mendapatkan informasi produk hanya dengan melihat website tanpa harus datang ke lokasi.
Kata kunci: landing page, UMKM, waterfall, website.
Abstract:Abstract: Stunting is one of the nutritional problems that the world pays the most attention to and a major nutritional problem in Indonesia. Stunting is a problem in toddler growth which is characterized by a toddler's…
height that is too short compared to toddlers of his age. In the research location, namely Asahan Regency, the mapping of areas prone to increased stunting rates has not been carried out optimally. The process of exploring the stunting data warehouse is useful for adding information that can assist the government in making policies. Therefore, the aim of this research is to map stunting-prone areas in Asahan district based on the number of stunting cases in Asahan district using the machine learning-based K-Means clustering model. Based on previous research reviews, the k-means clustering method used has not used the normalization process. In addition, distance measurement only uses Euclidean Distance. Meanwhile, in this research, clustering performance analysis was carried out using a more in-depth process, namely by applying data normalization at the beginning, using the elbow method to determine the best number of clusters (K), measuring distance using Euclidean Distance, Manhattan Distance and Minkowski Distance to obtain comparison results. better clusters. The analysis results show that the best number of clusters is cluster 2 which shows the mapping results into 2 groups with a DBI of 0.51290 and a silhouette_score of 0.71432.
Keywords: stunting; k-means clustering; machine learning
Abstrak: Stunting menjadi salah satu permasalahan gizi yang paling diperhatikan dunia dan permasalahan gizi yang utama di Indonesia. Stunting merupakan masalah pada pertumbuhan balita yang ditandai dengan tinggi badan balita yang terlalu pendek dibanding balita seusianya. Pada lokasi penelitian yaitu Kabupaten Asahan, pemetaan daerah rawan peningkatan angka stunting belum dilakukan dengan optimal. Proses eksplorasi gudang data stunting ini berguna untuk menambah informasi yang dapat membantu pemerintah dalam mengambil kebijakan. Maka dari itu, tujuan dari penelitian ini adalah pemetaan daerah rawan stunting di kabupaten Asahan berdasarkan jumlah kasus stunting di Kabupaten Asahan menggunakan model clustering metode K-Means berbasis machine learning. Berdasarkan tinjauan penelitian terdahulu, metode k-means clustering yang digunakan belum menggunakan proses normalisasi. Selain itu, pengukuran jarak hanya menggunakan Euclidean Distance. Sedangkan dalam penelitian ini, analisis kinerja clustering yang dilakukan dengan proses yang lebih mendalam yaitu dengan penerapan normalisasi data di awal, penggunaan elbow method untuk penentuan jumlah cluster (K) terbaik, pengukuran jarak dengan Euclidean Distance, Manhattan Distance dan Minkowski Distance untuk mendapatkan hasil perbandingan cluster yang lebih baik. Hasil analisis menunjukkan bahwa jumlah cluster terbaik yaitu cluster 2 yang menunjukkan hasil pemetaan menjadi 2 kelompok dengan DBI 0.51290 dan silhouette_score sebesar 0.71432.
Kata kunci: stunting; k-means clustering; machine learning
Abstract:Abstract: The use of intravenous infusion sets has greatly increased, but there are some problemscaused by various causes, namely negligence by nurses, lack ofsupervision by the patient's family and from the actions of the…
he patient who caninterfere with the infusion system. The urgency expected to be madeone of the effective and efficient solutions in the automation system for detecting the volume of infusion water and this innovation is expected to help nurses in monitoring intravenous fluid replacement, reducing the risk of delays in replacing intravenous fluids for patients and the public to know the system is running out of infusion water with the sound of an alarm/buzzer. The purpose of this study was to design an infusion control device by detecting the volume of infusion water based on the weight of the infusion using a Wireless Sensor Network. The Wireless Sensor Network used by the load cell sensor functions to detect the weight value of the infusion water in the infusion bag. The buzzer becomes an indicator indicating that the infusion bag is ready to be replaced and also through the Stuffing Machine the Internet of Things will inform the nurse via the Telegram application to inform that the infusion bag is worth replacing. So that nurses can monitor the process of detecting the volume of infused water remotely. Keywords: Arduino, Blind Detector, Indicator system, Prototype
Abstrak: Penggunaan infus set intravena sangat meningkat, namun ada beberapa masalah
yang disebabkan oleh berbagai penyebab yaitu kelalaian oleh perawat, kurangnya
pengawasan oleh keluarga pasien dan dari tindakan pasien yang dapat
menghambat sistem kerja pada infus. Urgensi yang diharapkan agar dapat dijadikan
salah satu solusi yang efektif dan efisien dalam sistem otomatisasi pendeteksian volume air infus dan inovasi ini diharapkan bisa membantu perawat dalam pemantauan penggantian cairan intravena, mengurangi resiko keterlambatan penggantian cairan intravena bagi pasien dan masyarakatpun mengetahui sistem habisnya air infus dengan bunyinya alarm/buzzer. Tujuan penelitian ini menghasilkan rancangan alat pengontrolan infus dengan cara mendeteksi volume air infus berdasarkan berat dari air infus dengan menggunakan Wireless Sensor Network. Wireless Sensor Network yang digunakan sensor load cell berfungsi untuk mendeteksi nilai berat air infus yang ada pada kantung infus. Buzzer menjadi sebuah indikator yang menandakan bahwa kantung airinfus sudah layak diganti dan juga melalui Stuffing Machine Internet Of Things akan menginformasikan ke perawat melalui aplikasi Telegram menginformasikan kantung air infus sudah layak diganti. Sehingga perawat dapat memonitoring proses pendeteksi volume air infus dari jarak jauh..
Kata kunci: Infused Water; Load Cells; Prototypes; Stuffing Machine Internet Of Things; Volume
Abstract:Abstract: Salty groundwater is water that comes from the ground, has a high salt content and is unfit for consumption. The problem faced by the community is the difficulty of obtaining clean water which makes people buy…
clean water for their daily needs such as drinking, bathing, washing and so on. The community processing salty groundwater so that it can be drunk is still not efficient, because it is still done manually by cooking the salty groundwater using a pot and stove to produce water vapor, then it is collected using a glass or other container. The purpose of this research is to produce an automatic distillation device using an electric water heater to be able to detect water temperature, salt content, and water level with rocks using the Arduino Uno Microcontroller. The method used in this study uses data collection and system development (prototype) methods. The results of the research resulted in an automatic distillation device that can separate the salt content in salty groundwater so that the water is suitable for consumption and also produces salt that can be used by the community for household needs.
Keywords: distillation apparatus; microcontroller; prototype; salty groundwater
Abstrak: Air tanah asin merupakan air yang berasal dari dalam tanah, memiliki kadar garam yang tinggi dan tidak layak untuk dikonsumsi. Masalah yang dihadapi masyarakat adalah kesulitan akan air bersih membuat masyarakat membeli air bersih untuk kebutuhan sehari-hari seperti minum, mandi, mencuci dan lain sebagainya. Masyarakat mengolah air tanah asin agar dapat diminum masih belum efisien, karena masih dilakukan secara manual dengan memasak air tanah asin menggunakan panci dan kompor untuk menghasilkan uapan air, kemudian ditampung menggunakan gelas atau wadah lainnya. Tujuan penelitian ini menghasilkan suatu alat destilasi otomatis menggunakan pemanas air listrik untuk dapat mendeteksi suhu air, kadar garam, dan level ketinggian air dengan batuan menggunakan Mikrokontroler Arduino Uno. Metode yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan metode pengumpulan data dan pengembangan sistem (prototype). Hasil penelitian menghasilkan suatu alat destilasi otomatis yang dapat memisahkan kadar garam pada air tanah asin sehingga air tersebut layak dikonsumsi dan juga menghasilkan garam yang dapat dimanfaatkan masyarakat untuk keperluan dalam rumah tangga.
Kata kunci: air tanah asin; alat destilasi; mikrokontroler; prototype