Nur Yanti Lumban Gaol
STMIK TRIGUNA DHARMA

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

Prediksi Mahasiswa Berpotensi Non Aktif Menggunakan Data Mining dalam Decision Tree dan Algoritma C4.5 Nur Yanti Lumban Gaol
Jurnal Informasi dan Teknologi 2020, Vol. 2, No. 1
Publisher : Rektorat Universitas Putra Indonesia YPTK Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37034/jidt.v2i1.22

Abstract

Non-active students are students who do not attend the lecture process and do not pay tuition administration fees within two semesters or more. Reports on students who are not active will have an impact on the quantity of tertiary institutions. Students who are not registered in non-active students will potentially be expelled or dropped out. For this reason, this research was conducted to explore information on potentially non-active students by applying data mining science with the Decision Tree method and C4.5 algorithm. The tested data were sourced from Triguna Dharma Medan College of Information and Computer Management (STMIK). The results of the study get prediction rules for student data that are potentially non-active with a very good degree of accuracy. So this research can be used to avoid students dropping out unilaterally.
Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Tanaman Buah Citrus (Lemon) Mengggunakan Metode Certainty Factor Nur Yanti Lumban Gaol
Jurnal SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen Informatika dan Komputer) Vol 19, No 1 (2020): Februari 2020
Publisher : PRPM STMIK TRIGUNA DHARMA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jis.v19i1.219

Abstract

Penyakit Huanglobing pada tanaman buah citrus (lemon) sangat mempengaruhi hasil produksi buah citrus (lemon). Kurangnya pengetahuan masyarakat serta tidak tercukupinya informasi yang dapat membantu pihak penyuluh dalam mendiagnosa penyakit Huanglobing yang menyerang tanaman buah citrus (lemon) membuat penanganannya selalu terlambat dilakukan.Berdasarkan masalah diatas maka dibutuhkan suatu aplikasi berupa  sistem pakar dengan penerapan metode Certainty Factor yang diharapkan dapat membantu pakar penyuluhan dalam mendiagnosa penyakit Huanglobing pada tanaman buah citrus (lemon). Dengan gejala yang ada pada tanaman buah citrus (lemon) maka akan dapat ditentukan nilai Certainty Factor terbesar untuk mendapatkan hasil diagnosa penyakit pada tanaman buah citrus (lemon).Hasil yang diperoleh dari sistem ini nantinya mampu melakukan diagnosa dengan cepat, tepat dan akurat terhadap gejala penyakit Huanglobing pada tanaman buah citrus (lemon) dan diharapkan dapat membantu para penyuluh dalam mendiagnosa penyakit Huanglobing pada tanaman buah citrus (lemon) sehingga penanganannya dapat segera dilakukan.