Articles
<![CDATA[ Sistem Bantu Pemilihan Dosen Pembimbing Tugas Akhir Berdasarkan Kategori Pilihan dan Keahlian Dosen menggunakan Naïve Bayes ]]>
<![CDATA[Kasih, Patmi]]>;
<![CDATA[Farida, Intan Nur]]>
<![CDATA[ Prosiding Snatika (Seminar Nasional Teknologi, Informasi, Komunikasi dan Aplikasinya) Vol 4 (2017): Prosiding Snatika (Seminar Nasional Teknologi, Informasi, Komunikasi dan Aplikasinya) ]]>
Publisher : <![CDATA[Prosiding Snatika (Seminar Nasional Teknologi, Informasi, Komunikasi dan Aplikasinya) ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[Ketepatan pemilihan dosen pembimbing proposal dan tugas akhir bagi mahasiswa mempunyai peranan penting bagi penentuan keberhasilan dan kelulusan tugas akhir mahasiswa. Mahasiswa memerlukan dosen pembimbing tugas akhir yang dapat memberikan masukan, arahan, penjelasan serta memahami secara penuh tema dan studi kasus tugas akhir mahasiswa. Dengan demikian diharapkan mahasiswa dapat mengerjakan tugas akhir dengan baik, lancar dan selesai tepat waktu. Untuk itu diperlukan ketepatan pemberian dosen pembimbing bagi mahasiswa yang mengambil sks proposal maupun tugas akhir. Seperti halnya pada mahasiswa Prodi Teknik Informatika Universitas Nusantara PGRI Kediri. Sistem bantu rekomendasi pemilihan dosen pembimbing tugas akhir pada Prodi Teknik Informatika UN PGRI Kediri adalah solusi dari permasalahan. Sistem rekomendasi dosen pembimbing yang di bangun memanfaatkan algoritma naïve bayes classifier sebagai penentu hasil probabilitas dosen yang dapat dipilih mahasiswa. Naive Bayes merupakan teknik prediksi berbasis probabilistic sederhana yang berdasar pada penerapan torema bayes (aturan bayes) dengan asumsi independensi (ketidak tergantungan) yang kuat. Pemilihan didasarkan pada kriteria kategori tugas akhir mahasiswa, keahlian dosen, jam masuk dosen (jam bimbingan), dan domisili dosen. Dari aplikasi rekomendasi ini didapatkan rekomendasi dosen pembimbing yang sesuai dengan konsep tugas akhir dan keahlian dosen. Dengan acuan data training dan aturan bayes didapat hasil yang cukup memberikan kepuasan bagi mahasiswa dalam penentuan dosen pembimbing pilihan.]]>
<![CDATA[Perencanaan Enterprise Architecture di Rumah Sakit Umum Muhammadiyah Surya Melati Kediri ]]>
<![CDATA[Farida, Intan Nur]]>;
<![CDATA[Rosidi, Abidarin]]>;
<![CDATA[Syahdan, Syamsul A.]]>
<![CDATA[ Creative Information Technology Journal Vol 1, No 1 (2013): November - Januari ]]>
Publisher : <![CDATA[UNIVERSITAS AMIKOM YOGYAKARTA ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (442.982 KB)
|
DOI: 10.24076/citec.2013v1i1.7
<![CDATA[Pelayanan medis yang belum didukung oleh pemanfaatan teknologi secara optimal menimbulkan permasalahan terutama berkaitan dengan pelayanan medis pasien. Perencanaan arsitektur enterprise dalam mendukung aktivitas bisnis rumah sakit harus ada, meliputi arsitektur data, aplikasi dan teknologi. Tujuan perencanaan ini adalah membuat blueprint enterprise architecture di Rumah Sakit Umum Muhammadiyah Surya Melati Kediri sebagai pedoman pencapaian tujuan organisasi. Adapun konsep yang dipakai adalah EAP dengan menggunakan Zachman framework. Hasil dari perencanaan ini adalah terbentuknya entitas data, usulan aplikasi serta rencana peta jaringan sesuai dengan visi, misi dan tujuan organisasi sehingga tercipta pelayanan medis yang bermutu.Medical services are not supported by the use of technology in optimally cause problems mainly related to the patient's medical care. Enterprise architecture planning in support of the hospital business activity must exist, including data architecture, application and technology. The purpose of planning is to make enterprise architecture blueprint at Muhammadiyah Hospital Surya Melati Kediri to guide the achievement of organizational goals. The concept is used by EAP using the Zachman framework. Results of this project is the establishment of a data entity, applications and network plans in accordance with the vision, mission and goals of the organization so as to create the quality of medical care.]]>
<![CDATA[Penggunaan Algoritma Naive Bayes Untuk Mengevaluasi Prestasi Akademik Mahasiswa Universitas Nusantara PGRI Kediri ]]>
<![CDATA[Farida, Intan Nur]]>;
<![CDATA[Niswatin, Ratih Kumalasari]]>
<![CDATA[ Jurnal Sains dan Informatika Vol 3 No 2 (2017): Jurnal Sains dan Informatika ]]>
Publisher : <![CDATA[Teknik Informatika, Politeknik Negeri Tanah Laut ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (291.391 KB)
|
DOI: 10.34128/jsi.v3i2.113
<![CDATA[Students' academic activities result in achievements that can be known in each semester until the graduation stage. This study classifies student achievement in the appropriate graduation category or not in the fifth semester. As attributes used include attributes of origin, High School origin, employment and income of parents, Comrade Achievement Index (IPK) and Achievement Index (IP) semesters one to five. The purpose of this study is the application to obtain academic achievement of students Nusantara PGRI Kediri University uses the naïve bayes algorithm. Train data used is the data of student class 2010 to 2012 on the Faculty of Engineering, with a focus on Informatics Engineering courses. Next is calculated using naïve bayes algorithm to classify student achievement. While the test data using student academic data generation 2013. Research results Student's previous academic achievement. This research is useful to know the factors that influence student achievement that can be used to support the making of university policy, for example on the target of new student admission promotion.]]>
<![CDATA[Penerapan Algoritma K-Means Clustering Untuk Prediksi Prestasi Nilai Akademik Mahasiwa ]]>
<![CDATA[Helilintar, Risa]]>;
<![CDATA[Farida, Intan Nur]]>
<![CDATA[ Jurnal Sains dan Informatika Vol 4 No 2 (2018): Jurnal Sains dan Informatika ]]>
Publisher : <![CDATA[Teknik Informatika, Politeknik Negeri Tanah Laut ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (273.343 KB)
|
DOI: 10.34128/jsi.v4i2.140
<![CDATA[Sebagai perguruan tinggi terbesar di karisidenan kediri Unp kediri khususnya Fakultas Teknik Program Studi Teknik Informatika Mahasiswanya semakin meningkat setiap tahunnya. Semakin meningkatnya jumlah mahasiswa yang diluluskan setiap tahunnya menyebabkan banyaknya dta mahasiswa yang perlu diolah sehingga pihak prodi menyebabkan kesulitan dalam mengolahnya dan megelompokkan data tersebut. Pada penelitian ini metode yang akan diterapkan adalah Data Mining dengan metode K-Means Clustering, dimana data dikelompokkan berdasarkan karakteristik yang sama akan dimasukkan kedalam kelompok. Informasi yang akan ditampilkan berupa pengelompokkan predikat kelulusan mahasiswa yaitu dibagi menjadi 4 kelompok yaitu sangat baik, baik, cukup, kurang sehingga pihak program studi untuk mengetahui kelompok -kelompok mana mahasiswa yang mempunyai predikat kelulusan sesuai dengan pengelompokkan.
Keywords: K-Means, Program Studi, Predikat]]>
<![CDATA[Sistem Bantu Pemilihan Dosen Pembimbing Tugas Akhir Berdasarkan Kategori Pilihan dan Keahlian Dosen menggunakan Naïve Bayes ]]>
<![CDATA[Kasih, Patmi]]>;
<![CDATA[Farida, Intan Nur]]>
<![CDATA[ Prosiding SNATIKA Vol 4 (2017): Prosiding Snatika (Seminar Nasional Teknologi, Informasi, Komunikasi dan Aplikasinya) ]]>
Publisher : <![CDATA[LPPM STIKI Malang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[Ketepatan pemilihan dosen pembimbing proposal dan tugas akhir bagi mahasiswa mempunyai peranan penting bagi penentuan keberhasilan dan kelulusan tugas akhir mahasiswa. Mahasiswa memerlukan dosen pembimbing tugas akhir yang dapat memberikan masukan, arahan, penjelasan serta memahami secara penuh tema dan studi kasus tugas akhir mahasiswa. Dengan demikian diharapkan mahasiswa dapat mengerjakan tugas akhir dengan baik, lancar dan selesai tepat waktu. Untuk itu diperlukan ketepatan pemberian dosen pembimbing bagi mahasiswa yang mengambil sks proposal maupun tugas akhir. Seperti halnya pada mahasiswa Prodi Teknik Informatika Universitas Nusantara PGRI Kediri. Sistem bantu rekomendasi pemilihan dosen pembimbing tugas akhir pada Prodi Teknik Informatika UN PGRI Kediri adalah solusi dari permasalahan. Sistem rekomendasi dosen pembimbing yang di bangun memanfaatkan algoritma naïve bayes classifier sebagai penentu hasil probabilitas dosen yang dapat dipilih mahasiswa. Naive Bayes merupakan teknik prediksi berbasis probabilistic sederhana yang berdasar pada penerapan torema bayes (aturan bayes) dengan asumsi independensi (ketidak tergantungan) yang kuat. Pemilihan didasarkan pada kriteria kategori tugas akhir mahasiswa, keahlian dosen, jam masuk dosen (jam bimbingan), dan domisili dosen. Dari aplikasi rekomendasi ini didapatkan rekomendasi dosen pembimbing yang sesuai dengan konsep tugas akhir dan keahlian dosen. Dengan acuan data training dan aturan bayes didapat hasil yang cukup memberikan kepuasan bagi mahasiswa dalam penentuan dosen pembimbing pilihan.]]>
<![CDATA[IMPLEMENTASI METODE CERTAINTY FACTORS UNTUK MENDIAGNOSA PENYAKIT PADA UNGGAS PEDAGING ]]>
<![CDATA[Intan Nur Farida]]>
<![CDATA[ Joutica Vol 6, No 1 (2021): Jurnal Teknik Informatika ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Islam Lamongan ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (582.259 KB)
|
DOI: 10.30736/jti.v6i1.551
<![CDATA[Industri perunggasan di Indonesia menunjukkan bahwa unggas memiliki peranan yang cukup penting dalam meningkatkan perekonomian masyarakat. Populasi unggas dari tahun ke tahun mengalami peningkatan karena jumlah penduduk yang semakin banyak menyebabkan kebutuhan protein hewani juga bertambah. Meskipun produktifitas mengalami peningkatan tetapi peternak masih mengalami kendala ketika unggas terserang penyakit. Kurangnya pengetahuan peternak terhadap penyakit yang muncul dan timbulnya gejala yang dialami tanpa mengetahui penyakit serta solusinya mengakibatkan banyaknya unggas mengalami kematian. Penelitian ini menggunakan konsep sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit yang muncul sesuai gejala yang dialami pada unggas pedaging khususnya ayam dan bebek. Metode yang digunakan adalah certainty factors dengan mengekspresikan tingkat keyakinan seorang pakar terhadap suatu masalah yang sedang terjadi. Sistem ini dapat membantu peternak dalam mengidentifikasi penyakit pada unggas pedaging sesuai gejala yang ada dan memberikan solusi penanganannya. Berdasarkan pengujian pada 30 data yang dilakukan terhadap sistem diperoleh tingkat akurasi sebesar 96,66% .]]>
<![CDATA[APLIKASI E-KATALOG YUDISIUM BUKTI PENGAMBILAN IJAZAH DAN TRANSKRIP NILAI ]]>
<![CDATA[Rina Firliana]]>;
<![CDATA[Rini Indriati]]>;
<![CDATA[Intan Nur Farida]]>;
<![CDATA[Ratih Kumalasari Niswatin]]>
<![CDATA[ Jurnal Inkofar Vol 1, No 2 (2019) ]]>
Publisher : <![CDATA[Politeknik Meta Industri ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (431.23 KB)
|
DOI: 10.46846/jurnalinkofar.v1i2.126
<![CDATA[Dunia kerja dalam Biro Kemahasiswaan sering mengalami kesulitan dalam memeriksa data ijazah dan transkrip nilai mahasiswa yang sudah atau belum diambil. Data tersebut jumlanya tidak hanya puluhan tapi ribuan sehingga kesulitan dalam pengecekkannya. Oleh karena biro kemahasiswaan sangat membutuhkan suatu media komputer yang dapat mengarsipkan ribuan data mahasiswa. Khususnya yang diperlukan untuk mencatat atau menyimpan data ijazah dan transkrip nilai yang sudah diambil. Dengan menggunakan sebuah aplikasi yang terintegrasi dan suatu media komputer yang dapat digunakan dengan mudah, aman dan tepat di Aplikasi e-KatalogYudisium Bukti Pengambilan Ijazah dan Tanskrip Nilai dapat mengoputerisasikan data-data mahasiswa serta mencatat bukti-bukti yang valid dalam pengambilan Ijazah dan Tanskrip Nilai. Peneliti melakukan metodologi penelitian sebagai berikut pertama peneliti melakukan analisa dengan wawancara dengan pihak yang bersangkutan sesuai sistem pengambilan bukti ijazah dan transkrip ke Biro Kemahasiswaan, selanjutanya melakukan perancangan dengan menggunakan Data Flow Diagram (DFD), dan implementasi program dengan menggunakan PHP. Dengan melakukan tahapan-tahapan tersebut maka menghasilkan penelitian yang berkaitan dengan pengambilan bukti ijasah dan transkrip nilai, dimana 1). Mahasiswa dan admin bisa langsung menginputkan data mahasiswa yudisium untuk bukti pengambilan ijasah dan transkrip secara online. Dan 2). Admin bisa menyimpan data tersebut sehingga apabila mahasiswa tersebut mengambil maka disitu sistem untuk ijazah dan transkrip dinyatakan ada apabila belum diambil sedangkan kalau sudah diambil maka sistem terambil sehingga admin sudah terbantu dalam hal membuktikan bahwa ijazah dan transkrip nilai mahasiswa dinyatakan masih ada atau belum terambil. Jadi dengan membangun suatu aplikasi tersebut dapat memudahkan instansi Biro Kemahasiswaan dalam Memberikan suatu informasi kepada mahasiswa dengan cepat, jelas dan benar dalam proses pengambilan Ijazah dan Transkrip Nilai.]]>
<![CDATA[IMPLEMENTASI FUZZY CLUSTERING UNTUK PREDIKSI PEMILIHAN KETUA OSIS ]]>
<![CDATA[Intan Nur Farida]]>;
<![CDATA[Yosia Septi Lestyaningtyas]]>
<![CDATA[ CogITo Smart Journal Vol 1, No 1 (2015): CogITo Smart Journal ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Klabat ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (687.441 KB)
|
DOI: 10.31154/cogito.v1i1.3.24-32
<![CDATA[Latar belakang penelitian adalah proses prediksi pemenang kandidat ketua OSIS yang dilakukan dengan komunikasi langsung terhadap siswa calon pemilih membutuhkan waktu yang lama dan kurang akurat. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Fuzzy Subtractive Clustering. Penelitian mengambil data di SMA Negeri 5 Kediri. Hasil prediksi dipublikasikan sebelum pemilihan berlangsung sehingga mempermudah kandidat mengetahui seberapa banyak dukungan yang ada dan mencari dukungan yang lebih banyak. Manfaat aplikasi menunjukkan prediksi kandidat ketua OSIS yang lebih akurat.]]>
<![CDATA[PENGEMBANGAN SISTEM EVALUASI AKADEMIK BERDASARKAN PREDIKAT NILAI INDEKS PRESTASI MAHASISWA ]]>
<![CDATA[Intan Nur Farida]]>;
<![CDATA[Miftakhul Maulidina]]>
<![CDATA[ Antivirus : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika Vol 12 No 2 (2018): November 2018 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Islam Balitar ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (295.141 KB)
|
DOI: 10.35457/antivirus.v12i2.514
<![CDATA[Prestasi mahasiswa secara akademik terdapat pada nilai hasil studi tiap akhir semester. Hasil studi menampilkan predikat nilai sesuai indeks prestasi kumulatif. Adapun predikat nilai prestasi mahasiswa mulai tertinggi antara lain cumlaude, sangat memuaskan dan memuaskan. Banyaknya mahasiswa yang lulus terlambat dari aturan pedoman akademik maka perlu dilakukan pengembangan sistem berbasis komputer untuk mengevaluasi prestasi mahasiswa. Penelitian ini bertujuan agar mengetahui hasil perkiraan masa studi mahasiswa sesuai dengan pedoman akademik universitas atau terlambat berdasarkan predikat nilai indeks prestasi mahasiswa. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah naïve bayes dengan menghasilkan status kelulusan sesuai dan terlambat. Penelitian ini menunjukkan akurasi sebesar 70% dengan membandingkan hasil perhitungan sistem dengan data yudisium pada kenyataan.]]>
<![CDATA[Penggunaan Algoritma Naive Bayes Untuk Mengevaluasi Prestasi Akademik Mahasiswa Universitas Nusantara PGRI Kediri ]]>
<![CDATA[Intan Nur Farida]]>;
<![CDATA[Ratih Kumalasari Niswatin]]>
<![CDATA[ Jurnal Sains dan Informatika Vol. 3 No. 2 (2017): Jurnal Sains dan Informatika ]]>
Publisher : <![CDATA[Teknik Informatika, Politeknik Negeri Tanah Laut ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.34128/jsi.v3i2.113
<![CDATA[Students' academic activities result in achievements that can be known in each semester until the graduation stage. This study classifies student achievement in the appropriate graduation category or not in the fifth semester. As attributes used include attributes of origin, High School origin, employment and income of parents, Comrade Achievement Index (IPK) and Achievement Index (IP) semesters one to five. The purpose of this study is the application to obtain academic achievement of students Nusantara PGRI Kediri University uses the naïve bayes algorithm. Train data used is the data of student class 2010 to 2012 on the Faculty of Engineering, with a focus on Informatics Engineering courses. Next is calculated using naïve bayes algorithm to classify student achievement. While the test data using student academic data generation 2013. Research results Student's previous academic achievement. This research is useful to know the factors that influence student achievement that can be used to support the making of university policy, for example on the target of new student admission promotion.]]>
