Garuda - Garba Rujukan Digital

PENERAPAN C 4.5 UNTUK MENENTUKAN CALON SUAMI TERBAIK DALAM PERNIKAHAN PADA KANTOR KUA SIANTAR MARTOBA PEMATANGSIANTAR Siti Hawani; Agus Perdana Windarto; Solikhun Solikhun; Dedy Hartama
Jurasik (Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknik Informatika) Vol 1 (2016): Edisi Juli
Publisher : STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30645/jurasik.v1i1.10

Penentuan Calon Suami terbaik merupakan salah satu cara untuk mengetahui kriteria-kriteria apa yang diperlukan dalam penentuan calon suami terbaik dalam pernikahan. Seorang calon suami harus memenuhi beberapa kriteria tertentu untuk dapat dinyatakan layak. Penelitihan ini bertujuan untuk mengklasifikasikan dan memprediksi layak dan tidak layak calon suami untuk dinyatakan menjadi calon suami terbaik dalam pernikahan dengan menggunakan Metode C4.5. Algoritma C4.5 merupakan algoritma yang digunakan untuk membentuk pohon keputusan. Pohon keputusan merupakan metode klasifikasi dan prediksi yang sangat kuat dan terkenal.

ANALISIS TINGKAT KEPUASAN PELANGGAN TERHADAP PENJUALAN AIR MINUM ISI ULANG DENGAN MENGGUNAKAN METODE ROUGH SET Tania Dian Tri Utami; Agus Perdana Windarto; Dedy Hartama; Solikhun Solikhun
Jurasik (Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknik Informatika) Vol 1 (2016): Edisi Juli
Publisher : STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30645/jurasik.v1i1.11

Kepuasan Pelanggan dalam penjualan air minum isi ulang merupakan hal penting. Mengingat penjulan air minum isi ulang yang semakin meningkat pada tiap daerah. Pada zaman sekarang, masyarakat lebih memilih konsumsi air minum isi ulang dikarenakan lebih hemat waktu dan biaya. Meningkatnya penjualan air minum isi ulang juga merupakan akibat dari susahnya mendapatkan air bersih untuk konsumsi. Penjualan air minum yang baik juga berdasarkan pada tingkat kebersihan air, mutu pelayanan, harga, serta waktu pengisian air tersebut. Dalam hal ini, penulis melakukan analisis pada Depot Air Minum Isi Ulang Rihata Water di Jl. Nirwana Huta VII, Desa Purbasari, Kec. Tapian Dolok, Kab. Simalungun. Analisis yang digunakan adalah dengan menggunakan metode Rough Set. Metode ini diharapkan dapat mengetahui kepuasan pelanggan terhadap penjualan air minum isi ulang. Analisis ini diharapkan dapat membantu menemukan tingkat kepuasan pelanggan terhadap penjualan air minum isi ulang. Dan dari hasilnya, analisis ini dapat menunjukkan pemberian hadiah terhadap pelanggan sesuai dengan kriteria tingkat kepuasannya.

ALGORITMA BACKPROPAGATION DALAM MEMPREDIKSI JUMLAH KENDARAAN BERMOTOR YANG MEMBAYAR PAJAK MENURUT JENIS KENDARAAN DI KABUPATEN BATUBARA Enjelica Rumapea; Bintang Bestari; Joose Andar Laidin Manurung; Handrizal Handrizal; Solikhun Solikhun
Jurnal RESISTOR (Rekayasa Sistem Komputer) Vol. 2 No. 1 (2019): Jurnal RESISTOR Edisi April 2019
Publisher : LPPM STMIK STIKOM Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31598/jurnalresistor.v2i1.357

Tax is a source of funds for the state to overcome various problems such as social problems, improving welfare, prosperity of its people. In the Batubara district itself, the number of receipts of Motor Vehicle Taxes and the development of the number of motorized vehicles have increased but not offset by awareness of taxpayers, this is reflected in the amount of arrears and considerable fines at the Coal Samsat Office. Looking at these problems, a method that is effective in estimating the number of vehicles paying taxes in the Batubara district is needed. The data used is data from the Regency Statistics Agency. Coal through the website www.batubarakab.bps.go.id. The data is the number of motorized vehicles that pay taxes in the Coal district in the period of 2012 to 2017. The algorithm used in this study is Artificial Neural Networks with the Backpropagation method. Input variables used are 2012 data (X1), 2013 data (X2), 2014 data (X3), 2015 data (X4), 2016 data (X5) and 2017 data as targets with models training and testing architecture of 4 architectures namely 4-4-1, 4-8-1, 4-16-1, 4-32-1. The resulting output is the best pattern of ANN architecture. The best architectural model is 4-8-1 with epoch 3681, MSE 0.009744 and 100% accuracy. So that the prediction of the number of motorized vehicles that pay taxes is obtained in Batubara district.

ANALISIS JARINGAN SYARAF TIRUAN METODE BACKPROPOGATION DALAM MEMPREDIKSI KETERSEDIAAN KOMODITAS BERAS BERDASARKAN PROVINSI DI INDONESIA Abdullah Ahmad; Pipit Mutiara Putri; Winanda Alifah; Solikhun Solikhun
Jurnal RESISTOR (Rekayasa Sistem Komputer) Vol. 2 No. 2 (2019): Jurnal RESISTOR Edisi Oktober 2019
Publisher : LPPM STMIK STIKOM Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31598/jurnalresistor.v2i2.358

Food is a major human need that must be completed at any time. This right is one of human rights, stated in article 27 of the 1945 Constitution and in the Rome Declaration (1996). These considerations underlie the issuance of Law No. 7/1996 concerning Food. With these considerations, the Government always considers increasing food security related to increasing domestic production. This research is expected to contribute to the government in order to predict the contribution of rice by province in Indonesia. The data used is data from the National Statistics Agency through the website www.bps.go.id. The data is data on rice / rice production based on provinces in Indonesia in the period of 2010 to 2015. The algorithm used in this study is Artificial Neural Networks with the Backpropagation method. The input (input) variables used are data for 2010 (X1), data for 2011 (X2), data for 2012 (X3), data for 2013 (X4), data for 2014 (X5) and data for 2015 as targets with models training and testing architecture of 4 architectures namely 4-4-1, 4-8-1, 4-16-1, 4-32-1. The resulting output is the best pattern of ANN architecture. The best architectural model is 4-4-1 with 218 days, MSE 0.012728078 and an accuracy rate of 97%. From this model obtained from estimates obtained from provinces in Indonesia.

Online Exam Application Study Using the Pieces Framework Method Freshtiya Beby Larasati; Lise Pujiastuti; Solikhun Solikhun
Jurnal Mantik Vol. 5 No. 3 (2021): November: Manajemen, Teknologi Informatika dan Komunikasi (Mantik)
Publisher : Institute of Computer Science (IOCS)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

To find out the level of success in web-based or online implementation and have to do an evaluation. Evaluation is in the form of a reference or benchmark used in relation to the audit of the information system analysis method itself, by looking at the performance of a system quantitatively and qualitatively. The purpose of this study was to evaluate the level of success, efficiency, effectiveness, and company profits in implementing an online-based exam system conducted at the AMIK Tunas Bangsa Pematangsiantar campus. In providing analysis or evaluation of a system, it can be done with several analytical models. In this study, a model analysis framework will be used, namely by using the Pieces Framework method.

Application of K-Means Algorithm Data Mining in Goat Meat Production Data Grouping in Indonesia Mochamad Wahyudi; Solikhun Solikhun; Lise Pujiastuti
Jurnal Mantik Vol. 5 No. 4 (2022): February: Manajemen, Teknologi Informatika dan Komunikasi (Mantik)
Publisher : Institute of Computer Science (IOCS)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Data mining is the process of mining data from big data to get important information. The data mining process requires the use of artificial intelligence technology. The production of goat meat is very much needed in the fulfillment of protein ingredients for the people of Indonesia. It is necessary to make a grouping of goat meat production to see the condition of the map of the strength of meat production in Indonesia, so that the government can take appropriate steps to develop goat meat production in Indonesia. This study uses data mining techniques using the k-means clustering method to classify goat meat production in Indonesia. The results of this study are data on mutton product clustering, namely 2 nodes in the high group, the low group having 22 nodes, and the medium group having 10 nodes.

PENERAPAN ALGORITMA C4.5 UNTUK KLASIFIKASI PREDIKAT KEBERHASILAN MAHASISWA DI AMIK TUNAS BANGSA Yuni Sara Luvia; Agus Perdana Windarto; Solikhun Solikhun; Dedy Hartama
Jurasik (Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknik Informatika) Vol 1 (2016): Edisi Juli
Publisher : STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar

Predikat keberhasilan Mahasiswa di perguruan tinggi merupakan hal utama yang menjadi acuan bagi seorang mahasiswa selama menjalani study. Data mahasiswa yang terus meningkat dari tahun ke tahun adalah bukti untuk mengembangkan Data Mining. Banyaknya jumlah Mahasiswa akan diproses Untuk mengetahui berdasarkan kriteria apa saja Mahasiswa layak mendapatkan predikat keberhasilannya dengan beberapa atribut seperti, jenis kelamin, kehadiran, sesi perkuliahan, rerata NEM dan Asal sekolah. Dalam hal ini, peneliti melakukan analisis di Amik Tunas Bangsa Jl. Sudirman no. 1,2,3 Pematangsiantar. Analisis yang digunakan adalah menggunakan Data Mining dengan metode C4.5 dan diproses menggunakan software Rapidminer untuk membuat pohon keputusan. Metode ini diharapkan dapat mempermudah pihak instansi mengklasifikasi dan memprediksi predikat keberhasilan Mahasiswa sehingga data-data yang menumpuk bisa bermanfaat untuk keperluan data mining dalam mengambil keputusan yang baik. Analisis ini diharapkan sebagai salah satu motivasi terhadap mahasiswa untuk meningkatkan IPK.

KOMPARASI KINERJA ALGORITMA FUZZY C-MEANS DAN K-MEANS DALAM PENGELOMPOKAN DATA SISWA BERDASARKAN PRESTASI NILAI AKADEMIK SISWA Nelson Butarbutar; Agus Perdana Windarto; Dedy Hartama; Solikhun Solikhun
Jurasik (Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknik Informatika) Vol 1 (2016): Edisi Juli
Publisher : STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar

Berbagai upaya telah dilakukan oleh pihak sekolah untuk meningkatkan prestasi akademik siswa sebagai upaya untuk mencapai standar pendidikan nasional. Salah satunya adalah dengan melakukan bimbingan belajar pada masing-masing siswa, namun hasilnya belum begitu memuaskan. Hal ini disebabkan karena pihak sekolah khususnya bagian pendidikan tidak memahami sepenuhnya kemampuan masing-masing siswa dalam menguasai suatu mata pelajaran khususnya mata pelajaran inti UN. Untuk mengatasi hal ini dengan memanfaatkan teknik clustering akan dilakukan pengelompokan data siswa berdasarkan prestasi nilai akademik yang sumber datanya diperoleh langsung dari bagian pendidikan. Dengan menggunakan teknik clustering, bagian pendidikan akan lebih mudah mendata siswanya berdasarkan kemampuannya masing-masing sesuai dengan prestasi nilai akademiknya. Teknik clustering yang digunakan dalam penelitian ini adalah algoritma Fuzzy C-Means dan K-Means. Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan dapat disimpulkan bahwa teknik clustering yang paling tepat digunakan dalam melakukan pengelompokan data siswa adalah algoritma K-Means dengan jumlah interasi sebanyak 11 untuk mendapatkan cluster data siswa sedangkan algoritma Fuzzy C-Means membutuhkan proses interasi yang panjang sebanyak 35 interasi dan proses perhitungan yang rumit serta hasil cluster data siswa kurang akurat dibandingkan menggunakan algoritma K-Means.

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN GURU TERBAIK PADA SMK MARIA GORETTI PEMATANGSIANTAR MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) Rotua Sihombing Hutasoit; Agus Perdana Windarto; Dedy Hartama; Solikhun Solikhun
Jurasik (Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknik Informatika) Vol 1 (2016): Edisi Juli
Publisher : STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar

Memiliki guru, staf tenaga pengajar yang profesional merupakan sebuah keharusan bagi sekolah dalam melaksanakan proses pendidikan yang bermutu, demikian halnya dengan SMK Maria Goretti Pematangsiantar. Untuk itu, sekolah selalu mendorong peningkatan profesionalitas guru dengan cara memantau kerja guru dalam mengimplementasikan tugasnya sehingga dapat mencapai standar kompetensi yang telah ditentukan. Sistem pendukung keputusan secara umum didefenisikan sebagai sebuah sistem yang mampu menghasilkan pemecahan maupun penanganan masalah. Sistem pendukung keputusan tidak dimaksudkan untuk menggantikan peran pengambil keputusan, tapi untuk membantu dan mendukung pengambil keputusan. Dalam peranan sistem pendukung keputusan dalam konteks keseluruhan sistem informasi ditujukan untuk memperbaiki kinerja melalui aplikasi teknologi informasi serta menentukan pendekatan yang digunakan dalam proses pengambilan keputusan, sampai mengevaluasi pemilihan interaktif. Salah satu metode yang sering digunakan dalam sistem pendukung keputusan adalah metode Simple Additive Weighting (SAW). Metode Simple Additive Weighting (SAW) ini dipilih karena dapat menentukan nilai bobot untuk setiap atribut, kemudian dilanjutkan dengan proses perankingan yang akan menyeleksi alternatif terbaik dari sejumlah alternatif yang ada. Dalam hal ini alternatif yang dimaksud adalah penentuan guru terbaik pada SMK Maria Goretti Pematangsiantar menggunakan metode SAW (simple additive weighting). Dengan metode perangkingan tersebut diharapkan penilaian akan lebih tepat karena didasarkan pada nilai kriteria dan bobot yang sudah ditentukan sehingga akan mendapatkan hasil yang lebih maksimal.

PENERAPAN C 4.5 UNTUK MENENTUKAN CALON SUAMI TERBAIK DALAM PERNIKAHAN PADA KANTOR KUA SIANTAR MARTOBA PEMATANGSIANTAR Siti Hawani; Agus Perdana Windarto; Solikhun Solikhun; Dedy Hartama
Jurasik (Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknik Informatika) Vol 1 (2016): Edisi Juli
Publisher : STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar

Penentuan Calon Suami terbaik merupakan salah satu cara untuk mengetahui kriteria-kriteria apa yang diperlukan dalam penentuan calon suami terbaik dalam pernikahan. Seorang calon suami harus memenuhi beberapa kriteria tertentu untuk dapat dinyatakan layak. Penelitihan ini bertujuan untuk mengklasifikasikan dan memprediksi layak dan tidak layak calon suami untuk dinyatakan menjadi calon suami terbaik dalam pernikahan dengan menggunakan Metode C4.5. Algoritma C4.5 merupakan algoritma yang digunakan untuk membentuk pohon keputusan. Pohon keputusan merupakan metode klasifikasi dan prediksi yang sangat kuat dan terkenal.

Title

Found 23 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 23 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 23 Documents
Search