Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.659
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Building of Informatics, Technology and Science Jurnal Informatika dan Teknologi Informasi Jurnal Teknologi Ilmu Komputer
Siagian, Yessica
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
Penerapan Metode Double Moving Average Dalam Peramalan Permintaan Produk Beras Ikhwani, Riska; Siagian, Yessica; Marpaung, Nasrun
Building of Informatics, Technology and Science (BITS) Vol 4 No 1 (2022): June 2022
Publisher : Forum Kerjasama Pendidikan Tinggi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (569.116 KB) | DOI: 10.47065/bits.v4i1.1499

Abstract

UD. Putra Tunggal is a trading business that sells people's basic needs such as rice, cooking oil, sugar and other basic needs of the community. This trading business requires forecasting in an effort to process data and produce accurate reports. This is done because UD. Putra Tunggal to determine the demand for rice is unpredictable, so he often experiences a lack of supply of rice to be purchased in serving the demand for rice needed by customers. In designing this system, the author uses the Double Moving Average (DMA) forecasting method for the decision support process in determining the amount of rice stock to be sold for the next month, using the calculation method. Forecasting application is made using visual basic net 2010 programming language with Microsoft Access for data base. From making the system an application can be produced that can control demand optimally and economically and with a high level of accuracy and can predict the amount of rice demand at UD. Putra Tunggal so that the forecast results can help trading businesses to avoid running out of rice demand stocks at UD. Putra Tunggal. The results of the forecasting of sales of CABE rice products 1 year ago, namely in January in 2021, it has been predicted that sales in January 2022 will decrease to 195 sacks of rice to be sold
Implementasi Metode K-Nearest Neigbours (KNN) Untuk Klasifikasi Penyakit Diabetes Siagian, Yessica; Hutahaean, Jeperson; Zikra Syah, Arridha; Efendi Hutagalung, Jhonson; Karim, Abdul
Jurnal Informatika dan Teknologi Informasi Vol. 2 No. 3: Januari 2024
Publisher : PT. Bangun Harapan Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56854/jt.v2i3.331

Abstract

Penelitian ini mengeksplorasi peran teknologi informasi dalam upaya pencegahan penyakit diabetes melalui prediksi risiko menggunakan metode machine learning. Diabetes, sebagai penyakit kronis yang memiliki dampak serius pada kesehatan, dapat diprediksi berdasarkan variabel seperti Glucose, Blood Pressure, dan BMI. Metode K-Nearest Neighbours (KNN) digunakan untuk membandingkan dengan model Decision Tree dan Naïve Bayes dalam memprediksi risiko diabetes. Data penelitian melibatkan tahapan Data Preprocessing, Data Visualization, Pembagian Data, dan Model Machine Learning, dengan evaluasi menggunakan metrik Accuracy. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model Decision Tree memberikan kinerja terbaik, terutama pada rasio data 80:20 dan 70:30. Penelitian ini menggarisbawahi pentingnya penerapan teknologi informasi dan machine learning dalam pencegahan penyakit diabetes dengan fokus pada prediksi risiko.
Metode TOPSIS Untuk Pemilihan Guru Terbaik Di UPTD SDN 16 Bandar Rahmad Efendi, Bachtiar; Efendi Hutagalung, Jhonson; Siagian, Yessica; Zikra Syah, Arridha; Rio Meta, Monanda
Jurnal Teknologi Ilmu Komputer Vol. 2 No. 1: Desember 2023
Publisher : PT. Bangun Harapan Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56854/jtik.v2i1.137

Abstract

Pemilihan guru pegawai terbaik merupakan hal yang sangat penting dilakukan dengan baik untuk lembaga pendidikan. Demikian juga yang dilakukan oleh pihak sekolah di UPTD SD Negeri 16 Bandar Rahmad yang beralamat dialamat di Jln Pariwisata, Bogak, Kec. Tanjung Tiram, Kab. Batubara, Sumatera Utara, dengan kode pos 21253, namun masih menggunakan cara manual dan menurut asumsi serta padangan pimpinan UPTD SD Negeri 16 Bandar Rahmad. Dengan metode topsis dipilih 10 data guru untuk diperhitungkan melalui bobot dan kriteria yang kami pilih. Kemudian pada perhitungan terakhir yaitu perangkingan maka disitulah kami dapat menentukan guru pegawai mana yang paling terbaik. hasil akhir penelitian akan menunjukkan guru pegawai terbaik yang sesuai dengan kriteria yang telah kami pilih yaitu absensi pegawai guru, Kompetensi Pedagogik pegawai guru, Kompetensi kepegawaian dari guru, Kompetensi Sosial pegawai guru, serta Kompetensi Profesional pegawai guru. Kriteria kriteria tersebut akan sangat penting pada kualitas guru dalam mengembangkan siswa dan memberikan pendidikan yang baik.
Co-Authors Abdul Karim Arridha Zikra Syah Bachtiar Efendi, Bachtiar Efendi Hutagalung, Jhonson Ikhwani, Riska Jeperson Hutahaean Marpaung, Nasrun Rio Meta, Monanda