Abstract:Penentuan kenaikan gaji karyawan pada sebuah instansi maupun perusahaan banyak terdapat kendala terhadap penilaian karyawan sehingga hasil keputusan yang diperoleh tidak sesuai kriteria yang ditentukan. Pemanfaatan teknologi pada sebuah sistem pendukung keputusan mampu memberikan solusi untuk membantu manajer pengambil keputusan. Sistem pendukung keputusan yang dibuat untuk membantu menentukan kenaikan gaji karyawan AKBID As-Syifa Kisaran memanfaatkan FMADM (Fuzzy Multiple Atribute Decission Making) dengan salah satu metodenya yaitu SAW (Simple Additive Weighting) yang menghasilkan alternatif keputusan terbaik dari beberapa alternatif. Dimana alternatif terbaik diperoleh melalui penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif. Metode ini dipilih karena mampu memilih alternatif terbaik berdasarkan kriteria yang sudah dihitung dengan nilai bobot dari setiap atributnya. Alternatif keputusan terbaik diperoleh sebanyak 2 karyawan atau 14% dari 14 data karyawan yang telah diolah.…
tukan. Pemanfaatan teknologi pada sebuah sistem pendukung keputusan mampu memberikan solusi untuk membantu manajer pengambil keputusan. Sistem pendukung keputusan yang dibuat untuk membantu menentukan kenaikan gaji karyawan AKBID As-Syifa Kisaran memanfaatkan FMADM (Fuzzy Multiple Atribute Decission Making) dengan salah satu metodenya yaitu SAW (Simple Additive Weighting) yang menghasilkan alternatif keputusan terbaik dari beberapa alternatif. Dimana alternatif terbaik diperoleh melalui penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif. Metode ini dipilih karena mampu memilih alternatif terbaik berdasarkan kriteria yang sudah dihitung dengan nilai bobot dari setiap atributnya. Alternatif keputusan terbaik diperoleh sebanyak 2 karyawan atau 14% dari 14 data karyawan yang telah diolah.
Abstract:Abstract: Push Notification is a service that is widely used for the purposes of notification via short messages on the smartphone. With the Push Notification service, users can be helped in terms of short notice notification.…
ication. In the implementation of Push Notification can be utilized in various daily needs such as attendance monitoring, latest news updates, and so forth. Application to be designed is an application that can send Push Notification which will be able to diembangkang in various fields according to user needs. Lack of knowledge in providing information in real time, resulting in information submitted is not up-to-date, so that in various situations and conditions of information provided has been obsolete. Push Notification is one service that can answer the problem so that no more information is not delivered the latest, with the use of this service every update information will be immediately sent as a message notification, so the latest information will not be missed. Push Notification Services are generally widely applied to mobile applications such as Android and iOS. For the use of the largest mobile operating system based on statcounter for 2012 to 2016 in Indonesia is controlled by the Android Operating System. Based on the data the application development Push Notification is applied to the Andoid Operating System as the largest market share today.
Keywords: Applications, Push Notification, Mobile, Android.
Abstrak: Push Notification adalah sebuah layanan yang banyak digunakan untuk keperluan pemberitahuan melalui pesan pendek yang ada di smartphone. Dengan adanya layanan Push Notification tersebut, pengguna dapat terbantu dalam hal yang bersipat pemberitahuan secara singkat. Pada implementasinya Push Notification dapat dimanfaatkan dalam berbagai keperluan sehari-hari misalnya untuk monitoring absensi, update berita terbaru, dan sebagainya. Aplikasi yang akan dirancang adalah sebuah aplikasi yang dapat mengirim Push Notification yang nantinya akan dapat dikembangkang di berbagai bidang sesuai dengan kebutuhan pengguna. Kurangnya pengetahuan dalam memberikan informasi secara real time, berakibat informasi yang tersampaikan tidak up-to-date, sehingga dalam berbagai situasi dan kondisi informasi yang diberikan telah usang. Push Notification salah satu layanan yang dapat menjawab masalah tersebut sehingga tidak ada lagi informasi yang terbaru tidak tersampaikan, dengan penggunaan layanan ini setiap terjadi update informasi maka akan langsung terkirim sebagai pesan notification, sehingga informasi yang terbaru tidak akan terlewatkan. Layanan Push Notification umumnya banyak diterapkan pada aplikasi mobile seperti Android dan IOS. Untuk penggunaan Sistem Operasi mobile terbesar berdasarkan statcounter untuk tahun 2012 sampai 2016 di Indonesia dikuasi oleh Sistem Operasi Android. Berbasarkan data tersebut pengembangan aplikasi Push Notification ini diterapkan pada Sistem Operasi Andoid sebagai pangsa pasar terbesar saat ini.
Kata Kunci: Aplikasi, Push Notification, Mobile, Android.
Abstract:Abstract: The increasing number of students who graduated each year causes a lot of student data that need to be processed, causing difficulties in grouping the data. In this research apply Data Mining by using Clustering…
g method to classify the quality of graduate students of Faculty of Computer Science Dehasen University of Bengkulu based on GPA and Study Program. The algorithm used is K-Means Clustering, where the data are grouped based on the same characteristics will be entered into the same group and the data set entered into the group does not overlap. Information displayed in the form of group ?? a group of graduate students who dominate the Study Program, so it is known to the group that has the best graduate quality. The results of this study will assist the University in analyzing the quality of graduated students and the most potential study programs. Software used to help this grouping is Rapid Miner.
Keywords: K-Means Clustering, Study Program, Graduate Quality, Rapid Miner
Abstrak: Semakin meningkatnya jumlah mahasiswa yang diluluskan setiap tahunnya menyebabkan banyaknya data mahasiswa yang perlu diolah sehingga menyebabkan kesulitan dalam pengelompokan data tersebut. Pada penelitian ini menerapkan Data Mining dengan menggunakan metode Clustering untuk mengelompokkan kualitas lulusan mahasiswa Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dehasen Bengkulu berdasarkan IPK dan Program Studi. Algoritma yang digunakan yaitu K-Means Clustering, dimana data dikelompokkan berdasarkan karakteristik yang sama akan dimasukkan ke dalam kelompok yang sama dan set data yang dimasukkan ke dalam kelompok tidak tumpang tindih. Informasi yang ditampilkan berupa kelompok – kelompok lulusan mahasiswa yang mendominasi Program Studi, sehingga diketahui kelompok yang memiliki kualitas lulusan terbaik. Hasil penelitian ini akan membantu pihak Universitas dalam menganalisa kualitas mahasiswa yang diluluskan dan program studi yang paling berpotensi diminati. Software yang digunakan untuk membantu pengelompokan ini adalah Rapid Miner.
Keyword: K-Means Clustering, Program Studi, Kualitas Lulusan, Rapid Miner
Abstract:Tourism is one of the most important factors for the revenue of an area. To attract the interest of tourists takes some supporting factors, one of which is the hotel or the guesthouse. In the process of prediction of tourists…
rists visit, required data the number of tourists staying in order to predict for the next time. The prediction method used in this system is a method of Backpropagation Neural Network based on time series data forecasting component variansi random or random process beginning with autocorrelation for determination of input variables. Method of Backpropagation itself is known quite well used in the forecasting of time series data. The result of the method of Backpropagation is a number of predictions that tourists visit can be a reference for related officials in taking decisions for the period ahead.
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 : Currently hydropower is a power plant that has a high potential to be developed in Indonesia because it has an adequate water source. Evaluation of plant maintenance performance becomes one important factor because…
cause it is one of the company's strategy to achieve its goals. For that we need a method to determine the priority of KPI where the company prioritized that can provide a balanced point of view of the overall system performance one of them is by implementing Analytical Hierarcy Process (AHP). Based on the AHP method of 16 KPIs consisting of 6 KPIs for Corporate Level, 6 KPIs for Strategic Level and 4 KPIs for Functional Level. From the results of the assessment of respondents involved KPI is the most prioritized PLTA LubukGadang Power Plant, South Solok Regency is known that the most priority factor companies at corporate level that is the number of kWh produced with a weight of 0.420. For strategic level that is capacity factor with weight 0,478 while for functional level that is rework maintenance with weight equal to 0,540.
KeyWord :Decision Support System, KPI, AHP,CompanyStrategy, Weighting
Abstrak :Saat ini PLTA merupakan pembangkit listrik yang memiliki potensi yang tinggi untuk dikembangkan di Indonesia karena memiliki sumber air yang memadai.Evaluasi kinerja pemeliharaan pembangkit menjadi salah satu faktor yang penting karena merupakan salah satu strategi perusahaan untuk mencapai tujuannya.Untuk itu diperlukan suatu metode untuk menentukan prioritas KPI mana yang diprioritaskan perusahaan yang dapat memberikan sudut pandang yang seimbang terhadap keseluruhan system kinerja salah satu diantaranya adalah dengan mengimplementasikan Analytical Hierarcy Process (AHP). Berdasarkan metode AHP dari 16 KPI yang terdiri dari 6 KPI untuk Corporate Level, 6 KPI untuk Strategic Level dan 4 KPI untuk Functional Level. Dari hasil penilaian responden yang terlibat didapatkan KPI yang paling diprioritaskan PLTA Unit Pembangkit Listrik Lubuk Gadang, Kabupaten Solok Selatan diketahui bahwa faktor yang paling diprioritaskan perusahaan pada corporate level yaitu banyaknya kWh yang diproduksi dengan bobot 0,420. Untuk strategic level yaitu capacity factor dengan bobot 0,478 sedangkan untuk functional level yaitu maintenance rework dengan bobot sebesar 0,540.
KeyWord :Sistem Pengambilan Keputusan, KPI, AHP, strategi perusahaan, pembobotan
Abstract:Abstract: Kindergarten is an early childhood education that has an important role in developing the child's personality and preparing them to enter the next education level. Kindergarten is the first formal education to…
enter children aged 4-6 years, until entering primary education. Children at 4-6 years of age usually have problems with non normative behaviors, behavior can be seen from the level of development or have difficulty in adjusting either at study time (concentration) or in play activities at school or at home. To find out whether the child is having problems or not, the educator needs to understand and assess the child's development in all aspects. Decision support system is a system that can be used as a tool to determine the level of intelligence of children by providing an assessment of the child. The method used by the author is the method of Simple Additive Weighting (SAW) or better known as the weighted sum. Output in this method is the values that can provide benefits for researchers in knowing the child's intelligence to be held special coaching for children who have problems in its development. Quick and precise decisions become an important issue in a study. Data analysis is done by comparing between children. The result of SAW method analysis is a conclusion that helps teachers / educators to know the intelligence of their students.
Keywords: decision support system, SAW, kindergarten intelligence.
Abstrak: Taman kanak-kanak merupakan jenjang pendidikan anak usia dini yang memiliki peran penting dalam mengembangkan kepribadian anak serta mempersiapkan mereka untuk memasuki jenjang pendidikan selanjutnya. TK adalah jenjang pendidikan formal pertama yang memasuki anak usia 4-6 tahun, sampai memasuki pendidikan dasar. Anak pada usia 4-6 tahun biasanya memiliki masalah pada prilaku non normatif, prilaku dapat dilihat dari tingkat perkembangannya atau mengalami kesulitan dalam menyesuaikan diri baik pada waktu belajar (konsentrasi) maupun dalam aktivitas bermain disekolah atau dirumah. Untuk mengetahui apakah anak bermasalah atau tidak, pendidik perlu memahami dan memberikan penilaian terhadap perkembangan anak dalam segala aspek. Sistem pendukung keputusan merupakan sistem yang dapat digunakan sebagai alat bantu untuk mengetahui tingkat kecerdasan anak dengan memberikan penilaian terhadap anak tersebut. Metode yang digunakan penulis adalah metode Simple Additive Weighting (SAW) atau yang lebih dikenal dengan penjumlahan berbobot. Output dalam metode ini merupakan nilai-nilai yang dapat memberikan keuntungan bagi peneliti dalam mengetahui kecerdasan anak guna diadakan pembinaan khusus untuk anak-anak tk yang memiliki masalah dalam perkembangannya. Keputusan yang cepat dan tepat menjadi persoalan penting dalam sebuah penelitian. Analisa data dilakukan dengan cara membandingkan antara anak. Hasil dari analisa metode SAW ini menjadi kesimpulan yang membantu guru/pendidik untuk mengetahui tingat kecerdasan anak didiknya.
Kata kunci: sistem pendukung keputusan, SAW, kecerdasan anak TK
Abstract:Abstract: Based on the type of information stored microprocessors can be divided into data registers, address registers, register flags and instruction registers. The filling of the application data register can be done…
by filling the register data AX, BX, CX, DX with the integration of 8 bit and 16 bit microprocessors with register AH, AL, BH, BL to DH register, DL using some programming language command assembler and application program run, cmd and commanprompt. Input data register on the use of data filling in data registers and address registers can be seen from some initial input registers are desired.
Keywords: data registers, assembler language
Abstrak: Berdasarkan jenis informasi yang disimpan mikroprosesor dapat dibagi menjadi register data, register alamat, register flag dan register instruksi. Pengisian register data penerapannya dapat dilakukan dengan dengan pengisian data register AX,BX,CX,DX dengan penggabungan mikrprosesor 8 bit dan 16 bit dengan register AH,AL,BH,BL sampai dengan register DH, DL menggunakan beberapa perintah bahasa pemograman assembler dan aplikasi program run, cmd dan commandprompt. Inputan data register pada penggunaan pengisian data pada register data dan register alamat dapat dilihat dari beberapa inputan register awal yang diinginkan.
Kata kunci: register data, bahasa assembler
Abstract:Abstract: Education plays an important role in the intellectual life of the nation. So in this case the need of a technology to improve the quality of a school. In addition, it also needs a new and more effective teaching…
g and learning system that is very supportive in the quality and quality of teaching and learning in schools, considering the increasingly sophisticated and the development of science and computerized technology. This study discusses about learning media of oral and dental health. This app is designed using Adobe Flash CS3. This application will simplify the learning process and with this application also the learning process become more interesting, fun, and effective and can help the students / i can learn well and fast and can shorten the learning process that has been submitted manually with guide book.The main purpose of designing this learning media is to make new innovations in teaching and learning process in schools, especially primary school students to be more interesting.
Keywords: learning media, learning, innovation, interesting, fun, adobe flash, multimedia.
Abstrak: Pendidikan sangat berperanan penting dalam mencerdaskan kehidupan bangsa.Sehingga dalam hal ini diperlukannya suatu teknologi untuk meningkatkan mutu suatu sekolah. Selain itu juga dibutuhkannya suatu sistem cara belajar mengajar yang baru yang lebih menarik dan efektif yang sangat mendukung dalam kualitas serta mutu belajar mengajar di sekolah, mengingat sudah semakin canggih dan berkembangnya ilmu pengetahuan dan teknologi komputerisasi. Penelitian ini membahas mengenai media pembelajaran kesehatan gigi dan mulut. Aplikasi ini dirancang dengan menggunakan Adobe Flash CS3. Aplikasi ini akan mempermudah dalam proses belajar mengajar dan dengan aplikasi ini juga proses belajar mengajar jadi lebih menarik, fun, dan efektif serta dapat membantu siswa/i bisa belajar dengan baik dan cepat serta dapat menyingkat waktu proses belajar yang selama ini disampaikan secara manual dengan panduan buku.Tujuan utama perancangan media pembelajaran ini adalah untuk membuat inovasi baru dalam proses belajar mengajar di sekolah khususnya siswa/i sekolah dasar agar lebih menarik.
Kata kunci: media pembelajaran, belajar, inovasi baru, menarik, menyenangkan, adobe flash, multimedia.
Abstract:Abstract: There are several facilities in distributing funds to the customer which is owned by Bank Syariah Bukopin. One of them is Kredit Pemilikan Rumah / Housing Loan (mortgage), so far the bank when provides mortgages…
s to customers still uses risk prediction manually in giving credit to customers which is taking up a lot of time and energy especially when the customer reports is further analyzed by the Bank. One technique that can help in predicting the Bank's credit risk determination is Decision Tree which is a technique that is a part of Data Mining techniques to take a decision in the form of a tree. With Decision Tree techniques, it is expected to help the bank to allow faster and easier in predicting the data and getting a conclusion from existing data. One of the ways to predict the data is using Dtreg software. This software only uses data that is in the format of "csv (comma delimited)â€, if it is not using the format" csv (comma delimited)", so that the data can not be processed by Dtreg software. When the excel format has been converted to the "csv (comma delimited)" format, the analysis process can be done. Dtreg can generate decision tree, one of them is the result of risk decision from the number of mortgages based on the number of customers.
Keywords: data mining, decision tree
Abstrak: Ada beberapa fasilitas dalam penyaluran dana ke nasabah yang di miliki Bank Syariah Bukopin. Salah satunya Kredit Pemilikan Rumah (KPR), selama ini pihak Bank memberikan KPR ke nasabah masih menggunakan prediksi resiko secara manual dalam meberikan kredit kepada nasabah yang banyak menyita waktu dan tenaga apalagi pada saat laporan nasabah dianalisa lebih lanjut oleh pihak Bank. Salah satu teknik yang dapat membantu pihak Bank dalam memprediksi Penentuan resiko kredit adalah teknik Decision Tree yang merupakan bagian dari teknik Data Mining untuk mengambil suatu keputusan dalam bentuk pohon. Dengan teknik Decision Tree diharapkan dapat membantu pihak bank agar lebih cepat dan mudah dalam memprediksi data dan menarik suatu kesimpulan dari data yang ada.Salah satu cara memprediksi data tersebut dengan menggunakan software Dtreg. Pada software ini data yang digunakan hanya bisa dalam bentuk format “csv (comma delimited), jika tidak menggunakan format “csv (comma delimited)“ maka data tersebut tidak bisa diproses oleh software Dtreg dan selanjutnya jika format excel yang telah dirubah ke format “csv (comma delimited)â€, maka akan dapat dilakukan proses analisa. Dtreg dapat menghasilkan pohon keputusan, salah satu nya yaitu hasil keputusan resiko dari jumlah kredit pemilikan rumah berdasarkan jumlah nasabah.
Kata kunci: data mining, decision tree