Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
1.048
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH TeknoIS : Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Sains Jurnal Informasi dan Teknologi Jurnal Komtekinfo
Sopi Sapriadi
Universitas Adzkia
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Engineering Social Sciences

Published : 6 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 6 Documents
Search

 1 
Prediction of the Number of Arrivals of Training Students With the Monte Carlo Method Sopi Sapriadi; Yuhandri Yunus; Rahmatia Wulan Dari
Jurnal Informasi dan Teknologi 2022, Vol. 4, No. 1
Publisher : SEULANGA SYSTEM PUBLISHER

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37034/jidt.v4i1.168

Abstract

The simulation of predicting student arrivals for training is an estimate of the calculation of the arrival rate of students in a period to conduct training. The number of student visits is too many, sometimes inversely proportional to the programmers who carry out learning, this causes the ongoing service to be less than optimal. This study aims to predict student arrivals in the future better. The data processed in this study were 3 periods sourced from the administration of a private company in West Sumatra. The data will be processed and calculated using the Monte Carlo method. The data were tested with various possible elements using a random sample. A powerful numerical calculation tool by simulating statistical data, this simulation obtains accurate values ​​​​accurately from the physical form of the system that can be observed. The calculation implementation will be developed using an application-based system that will be built with the Hypertext Preprocessor (PHP) programming language. The system developed is easier and more relevant by applying Information Technology. The results obtained in predicting are 80% for 2017 and 84% for 2018. From the results of 80% accuracy in 2017 and 84% 2018 the system works very well to implement. Based on the results of data processing with the Monte Carlo method, it can be predicted that the number of student arrivals for training, as well as a good and fast decision-making process in the future.
Pemodelan Simulasi dalam Pengoptimalan Penjualan Plastik HD Menggunakan Metode Monte Carlo Elvina Rahayu; Muhammad Thoriq; Sopi Sapriadi
Jurnal Informasi dan Teknologi 2022, Vol. 4, No. 4
Publisher : SEULANGA SYSTEM PUBLISHER

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37034/jidt.v4i4.245

Abstract

Simulation modeling is used as a tool to see a picture of the company's condition in the future and as a forum for making a decision. Currently, sales are an important activity and a factor that must be considered in future planning. The purpose of sales is to bring profit or profit from products or services produced with good management. Simulation can help solve everyday problems such as existing problems, with simulation applications estimating the number of sales is very important. If someone can predict the number of sales, the cost of procurement and storage of goods can be minimized. From this, several parties can bring in profits as much as possible, and minimize losses. There are 18 sales sample data processed in this study, namely sales data from 2021 to 2022. Sales data is processed using the Monte Carlo method from January 2021 to June 2021 to predict results for July to December 2021. Then for July to December 2021 to predict the results for January to June 2022. The data is tested with various elements of probability using a random sample. A powerful numerical calculation tool by simulating statistical data, this simulation obtains accurate accuracy values ​​from the observable physical form of the system. Implementation of calculations will be developed using an application-based system that will be built with the JAVA programming language. The test results that have been obtained in the form of the average number of product requests and average income will be used as an estimate of sales (state estimate) that can assist in making decisions based on the information that has been obtained. The data obtained has an accuracy rate of up to 80%.
SISTEM PAKAR DALAM MENENTUKAN KENAIKAN PANGKAT ANGGOTA POLRI MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING Devi Gusmita; Yofhanda Septi Eirlangga; Sopi Sapriadi
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol 6, No 1 (2023): February 2023
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v6i1.1194

Abstract

Abstract: This research has been done research on the promotion of the rank of POLRI Members in this process is essentially the examination of the requirements for the proposed promotion of members of POLRI. this research is done design and manufacture of expert systems based rules (Rule Based) to help calculation requirements in the process determination of promotion in the process of appointing the promotion of members of POLRI. The inference method used is forward chaining where the tracking starts from the destination ie the type of the intended rank, then sought the rules of conditions that have tujua it for the conclusion. Tests conducted on this expert system include testing of police data that has prepared the requirements for the promotion process. The results of this study are expected to provide solutions and ease along with accurate information in the process of determining the promotion of members of POLRI Keywords: Expert system; forward chaining; promotion; rule based. Abstrak: Pada penelitian ini berisi tentang kenaikan pangkat Anggota POLRI yang proses intinya adalah pemeriksaan syarat-syarat untuk usulan kenaikan pangkat anggota POLRI. Dalam penelitian ini dilakukan perancangan dan pembuatan sistem pakar berbasiskan aturan(Rule Based) untuk membantu perhitungan syarat-syarat dalam proses penetuan kenaikan pangkat anggota POLRI. Metode inferensi yang digunakan adalah forward chaining dimana pelacakan dimulai dari tujuan yaitu jenis pangkat yang dituju, selanjutnya dicari aturan syarat-syarat yang memiliki tujuan tersebut untuk kesimpulannya. Pengujian yang dilakukan pada sistem pakar ini meliputi pengujian terhadap data polisi yang telah mempersiapkan syarat-syarat untuk proses kenaikan pangkat.Hasil dari penelitian ini diharapkan mampu memberikan solusi dan kemudahan beserta informasi yang akurat dalam proses penentuan kenaikan pangkat anggota POLRI. Kata kunci: Sistem pakar; Forward Chaining; kenaikan pangkat; Rule Based 
Metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT) untuk Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mobil Bekas Rahmatia Wulan Dari; Sopi Sapriadi; Nadya Alinda Rahmi; Pradani Ayu Widya Purnama; Ilmawati
Jurnal KomtekInfo Vol. 10 No. 2 (2023): Komtekinfo
Publisher : Universitas Putra Indonesia YPTK Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35134/komtekinfo.v10i2.378

Abstract

Transportasi merupakan kebutuhan primer dalam memindahkan barang dan orang. Kendaraan pribadi, seperti mobil dan sepeda motor, menjadi preferensi bagi sebagian orang karena kenyamanan dan kemewahan yang ditawarkan. Namun, proses penjualan mobil bekas seringkali menghadapi kendala dalam pencatatan manual. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pendukung keputusan menggunakan metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT) dalam transaksi penjualan mobil bekas. Sistem ini diharapkan dapat mempermudah dan meningkatkan efektivitas serta efisiensi proses penjualan mobil bekas. Metode MAUT ini memungkinkan penilaian relatif terhadap setiap atribut mobil bekas yang relevan, sehingga memudahkan penjual dalam memilih mobil bekas yang sesuai dengan preferensi dan kebutuhan konsumen. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini mencakup informasi tentang mobil bekas, termasuk harga, kondisi mesin, usia, warna, dan atribut lainnya. Data ini digunakan sebagai dasar dalam pengambilan keputusan pemilihan mobil bekas terbaik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem pendukung keputusan dengan metode MAUT dapat membantu penjual dalam memilih mobil bekas yang paling sesuai dengan kebutuhan konsumen. Penggunaan sistem ini mempercepat proses pencatatan penjualan mobil bekas, meningkatkan akurasi data, dan memudahkan analisis serta pelaporan. Sistem pendukung keputusan yang dikembangkan dapat menjadi alat yang efektif dan efisien dalam membantu penjual dalam mengambil keputusan yang tepat dalam pemilihan mobil bekas yang akan dijual kepada konsumen.
Sistem Pakar Diagnosa Kerusakan Hardware Laptop Menggunakan Metode Forward Chaining Rahmatia Wulan Dari; Sopi Sapriadi
TeknoIS : Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Sains Vol 13, No 2 (2023): July
Publisher : Universitas Binaniaga Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36350/jbs.v13i2.201

Abstract

Hardware damage to computers is a common problem. Proper and accurate diagnosis is essential to repair damage effectively and avoid unnecessary costs. Therefore, system experts are considered as an effective solution to help diagnose hardware damage to computers. Expert System for Diagnosing Computer Hardware Damage Using the Forward Chaining Method is an expert system built to assist in diagnosing computer hardware damage. The forward chaining method is used in this system to predict possible hardware damage based on the symptoms reported by the user. This expert system uses a structured knowledge base to perform a diagnosis. This knowledge base contains information about the symptoms associated with hardware damage to a computer, as well as possible solutions to fix them. The diagnostic process in this expert system begins with the user reporting the symptoms he is experiencing. Then, the system will achieve these symptoms with the knowledge base to find the most probable solution. This process is performed automatically by the system and does not require the intervention of a computer technician. The diagnostic results produced by this system are quite accurate, namely 85% and can help users to save time and money spent on repairing computers. In addition, this expert system can also assist computer technicians in diagnosing and repairing damage to computer hardware.
Sistem Pakar Diagnosa Gaya Belajar Mahasiswa Menggunakan Metode Forward Chaining Sopi Sapriadi; Aldo Eko Syaputra; Yofhanda Septi Eirlangga; Kiki Hariani Manurung; Nova Hayati
Jurnal Informasi dan Teknologi 2023, Vol. 5, No. 3
Publisher : SEULANGA SYSTEM PUBLISHER

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.60083/jidt.v5i3.381

Abstract

Sistem pakar merupakan bagian dari pemanfaatan teknologi sehingga menjadi salah satu upaya dalam mendukung berbagai aktivitas manusia. Salah satu cara di mana sistem pakar dimanfaatkan adalah dlam konteks pendidikan. Gaya belajar adalah kecendrungan individu untuk menambil pendekatan khusus dalam proses pembelajarannya, dengan tujuan memastikan bahwa mereka bertanggung jawab dlam menemukan metode belajar yang cocok baik untuk lingkungan perkuliahan maupun materi kuliah yang harus dipelajari. Terdiri dari tia tipe gaya belajar, yakni visual, auditori, dan kinestetik. Walaupun tiap individu dapat mengunakan ketiga modalitas ini tergantung paa situasi, tetap terdapat kecendrungan yang lebih dominan pada salah satu diantaranya. Sehingga dosen harus membuat pembelajaran seefektif mungkin untuk meningkatkan pembelajaran yang seefesien mungkin. Penelitian ini bertujuan untuk melihat kemampuan mahasiswa dalam pemahaman gaya belajar dan pemahaman mahasiswa dalam proses belajar. Oleh karena itu, penelitian ini juga dapat berkontribusi dalam membatu Universitas Adzkia dalam mengambil keputusan yang sesuai untuk meningkatkan mutu pembelajaran di masa mendatang. . Untuk mengatasi sejumlah tantangan yang telah dijelaskan di atas, diperlukan penerapan sistem pakar yang mampu mengambil keputusan sebagaimana yang dilakukan oleh para ahli. Dalam konteks sistem pakar ini yang digunakan adalah metode forward chaining. Metode ini melibatkan pelacakan ke depan, dimulai dari fakta-fakta yang ada hingga mencapai kesimpulan. Dengan pendekatan ini, tujuan akurasi dapat dicapai. Hasil dari hal ini adalah dapat mendeteksi gaya belajar dengan tingkat kesamaan dikategorikan 90%.
Co-Authors Aldo Eko Syaputra Devi Gusmita Elvina Rahayu Ilmawati Kiki Hariani Manurung Muhammad Thoriq Nadya Alinda Rahmi Nova Hayati Pradani Ayu Widya Purnama Rahmatia Wulan Dari Rahmatia Wulan Dari Yofhanda Septi Eirlangga Yuhandri Yuhandri