Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
1.686
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Teknik Komputer AMIK BSI Jusikom: Jurnal Sistem Informasi Ilmu Komputer Jurnal Tekinkom (Teknik Informasi dan Komputer) Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD Paradigma
Yonata Laia
Universitas Prima Indonesia
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management

Published : 10 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : Jusikom: Jurnal Sistem Informasi Ilmu Komputer

 1 
Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Kenaikan Jabatan Karyawan dengan Metode SMART pada PT. Invilon Sagita Medan Yonata Laia
Jurnal Sistem Informasi dan Ilmu Komputer Prima(JUSIKOM PRIMA) Vol. 1 No. 2 (2018)
Publisher : Fakultas Teknologi dan Ilmu Komputer Universitas Prima Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (666.575 KB)

Abstract

Sistem penilaian kenaikan jabatan karyawan pada PT. Invilon Sagita Medan masih menggunakan sistem konvensional. Sehingga dalam proses pengambilan keputusannya membutuhkan waktu yang lama dan memungkinkan terjadinya penilaian secara objektif. Untuk menyelesaikan masalah tersebut dapat digunakan sistem pendukung keputusan (Decicion Support System). Penilaian yang diperoleh dengan metode SMART adalah karyawan A dengan nilai 0,7, karyawan B dengan nilai 0,33, dan karyawan C dengan nilai 0,45 dengan kata lain karyawan A yang mendapat kenaikkan jabatan dengan memperoleh nilai tertinggi.
Analysis of Method C5.0 in Triggering Factors The Number of Covid-19 Increases or Decreases After Getting the Vaccine Alferedo Tanzil; Randy Aldany Barasa; Yonata Laia; Jepri Banjarnahor
Jurnal Sistem Informasi dan Ilmu Komputer Prima(JUSIKOM PRIMA) Vol. 6 No. 2 (2023): Jurnal Sistem Informasi dan Ilmu Komputer Prima (JUSIKOM Prima)
Publisher : Fakultas Teknologi dan Ilmu Komputer Universitas Prima Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34012/jurnalsisteminformasidanilmukomputer.v6i2.3410

Abstract

Because we now know that many things make everyone sick, such as fever, flu, cough, and other diseases that are said to be easily transmitted, we need a system that can overcome the above problems. This study uses the K-NN method to examine what factors influence the increase in the number of people infected with Covid-19. The factors tested in this study were frequent violations of health practices, overcrowding, and weak immune systems. The K-NN method can overcome the problem of knowing the factors causing the increase in Covid-19 patients after vaccination.
Co-Authors Abraham Manalu Alferedo Tanzil Asima Putri Banjarnahor, Jepri Dewi Roito Eika Rizkiadina Elfrin Hulu Eli Suriadi Simatupang Erick Erick Frankie Frankie Friska Claudia Pasaribu Imanuel Purba Juli Rostianita Sitopu M Afifuddin Alwy Nasution Manusun Silitonga Marlince NK Nababan Meliany Sondang Sumantri Naomi Br Hutagalung Naomita Sihombing Randy Aldany Barasa Tessalonika Siahaan Tomi Darmawan Bangun Vickash Prasadh Vincent Leonardy Wandry Sitorus Yuliani C. Simanjorang