Claim Missing Document
Check
Articles

Found 6 Documents
Search
Journal : JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH

USING MIND MAP TECHNIQUE FOR COLLEGE STUDENTS OF STMIK ROYAL IN KISARAN Cecep Maulana; Suparmadi Suparmadi; Iin Almeina Lubis
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol 4, No 1 (2021): February 2021
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v4i1.472

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menunjukkan bahwa segala informasi khususnya bagi siswa yang memperoleh peningkatan pengetahuan tentang keterampilan membaca melalui teknik mind mapping. Sebagai sasaran dalam kegiatan keahlian membaca di kelas MI 1 A STMIK Royal Kisaran pada tahun akademik 2019/2020. Maka penelitian ini mengambil jenis penelitian tindakan kelas dan mendapatkan sampel sebanyak 30 siswa kelas MI 1 A program diploma di STMIK Royal. Data dalam penelitian ini dikumpulkan melalui catatan lapangan. Hasil dari kegiatan pembelajaran ini menunjukkan bahwa penggunaan teknik peta pikiran dapat meningkatkan kemampuan membaca siswa. Siswa mendapatkan peningkatan pada kalimat parafrase, menemukan kalimat topik, dan penguasaan kosakata. Selain itu, melalui teknik peta pikiran siswa termotivasi untuk aktif dalam kegiatan kelas. Mereka terlibat aktif dalam proses belajar mengajar. Kondisi ini mendorong siswa untuk bekerja sesuai dengan kemampuan mereka masing-masing.
PENERAPAN METODE MOORA PADA SISTEM PEMILIHAN PEMAIN TERBAIK PADA TOURNAMEN BOLA VOLI (KASUS: DESA PULAU TANJUNG KECAMATAN TELUK DALAM ASAHAN) Suparmadi Suparmadi
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol 5, No 1 (2022): February 2022
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v5i1.821

Abstract

Pemilihan pemain terbaik pada kegiatan turnamen bola voli memberikan motivasi dan sebagai penghargaan buat para pemain yang berlaga sepanjang turnamen berlangsung. Dalam menentukan pemain yang terbaik (berkualitas) sering menjadi kendala dalam pemilihan yang kurang tepat sasaran. Penentuan pemain yang masih menggunakan data hanya mengandalkan pencarian poin terbanyak namun masih sebagian pihak yang tidak terima dengan keputusan tersebut dan sangat menyulitkan beberapa pihak dalam pengambilan keputusan. Guna dalam meningkatkan kinerja panitia maka dibangunlah suatu sistem. Salah satu metode yang terdapat pada sistem pendukung keputusan adalah metode Multi-Objective optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA) yang dapat membantu panitia dalam menentukan pemain terbaik yang berbakat. Dari itu dibuatlah rancangan sistem pendukung keputusan yang dapat mengelolah data dengan lebih efektif dengan penerapan metode MOORA serta diharapkan dapat membantu dalam pemilihan pemain terbaik pada turnamen bola voli sehingga mendapatkan pencapaian dan sasaran yang tepat. 
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMA BANTUAN SOSIAL UNTUK KELUARGA MISKIN DENGAN METODA SIMPLE ADDITVE WEIGHTING (SAW) Suparmadi Suparmadi; Santoso Santoso
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol 2, No 1 (2019): February 2019
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (330.984 KB) | DOI: 10.54314/jssr.v2i1.387

Abstract

Program penyaluran bantuan sosial merupakan salah satu program pemerintah dalam mengurangi beban pengeluaran terhadap keluarga miskin. Dalam penyaluran bantuan sering terjadi kendala yaitu pemberian bantuan yang tidak tepat sasaran. Pengelolaan data yang masih menggunakan Microsoft Excel menyulitkan beberapa pihak dalam pengambilan keputusan. Guna meningkatkan kinerja Kelurahan Binuang Kp. Dalam maka di bangunlah suatu sistem. Sistem Pendukung Keputusan adalah suatu sistem yang membantu dalam pengambilan keputusan. Dalam pengambilan keputusan, sistem dibantu dengan menggunakan Metode SAW. Metode SAW digunakan untuk mencari penjumlahan terbobot dalam sebuah instansi. Untuk itu dibuatlah rancangan sistem pendukung keputusan yang dapat mengolah data dengan lebih efektif, dengan bahasa pemrograman Java dan database MySQL serta analisa penjumlahan menggunakan Metode SAW diharapkan dapat membantu aktivitas kelurahan, sehingga mendapatkan pencapaian yang  efektif dan efisien.
Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Peserta Terbaik Dalam Perlombaan Penulisan Kaligrafi Dengan Metode Topsis Maulana Dwi Sena; Suparmadi Suparmadi
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol 3, No 1 (2020): February 2020
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (718.463 KB) | DOI: 10.54314/jssr.v3i1.373

Abstract

Sistem pengambilan keputusan merupakan suatu sistem yang mampu menyelesaikan masalah dengan efektif dan efisien, oleh karena itu jika diterapkan dalam pengambilan keputusan di dalam suatu perlombaan maka dapat menentukan penilaian yang akurat dan efisien. Oleh karena itu sistem pengambilan keputusan dengan metode topsis ini perlu diterapkan ke dalam suatu perlombaan. Adapun program yang digunakan dalam aplikasi ini adalah PHP dengan menggunakan MySQL sebagai database tools dalam pengujian. Hasil program ini nantinya dapat menunjukkan kemajuan teknologi yang mampu membuat pekerjaan menjadi efektif dan efisien. Program ini diharapkan dapat menjadi solusi atau penyelesaian masalah yang ada sehingga menjadi perbendaharaan ilmu yang baru.
ANALISIS SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DENGAN MODEL KLASIFIKASI BERBASIS MACHINE LEARNING DALAM PENENTUAN PENERIMA PROGRAM INDONESIA PINTAR Andri Nata; Suparmadi Suparmadi
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol 5, No 3 (2022): October 2022
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v5i3.1041

Abstract

Program PIP adalah bantuan siswa miskin yang diberikan kepada siswa dari keluarga kurang mampu untuk dapat melakukan kegiatan belajar di sekolah. Akan tetapi, permasalahannya adalah masih dijumpai siswa penerima bantuan pendidikan ini berasal dari keluarga yang mampu. Sebaliknya masih dijumpai siswa yang kurang mampu justru tidak mendapatkan bantuan. Hal ini jelas bahwa di level satuan pendidikan program ini belum sepenuhnya tepat sasaran. Maka penelitian ini bertujuan untuk menarapkan Teknologi Sistem Pendukung Keputusan dalam penentuan penerima bantuan Program Indonesia Pintar (PIP) di SMP Tamansiswa Sukadamai.  Peneliti akan membandingkan model klasifikasi berbasis machine learning seperti metode k-Nearest Neighbor, Naïve Bayes, Support Vector Maching, Boosting dan Decision Tree Random Forest. Hal ini bertujuan untuk mengetahui metode dalam model klasifikasi yang memiliki akurasi terbaik. Metode dengan akurasi terbaik ini kemudian dipasang didalam sistem berbasis web.
SISTEM ESTIMASI PENCAPAIAN TARGET PROFIT MENGGUNAKAN MODEL REGRESI BERBASIS MACHINE LEARNING Suparmadi Suparmadi; Andrew Ramadhani
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol 5, No 3 (2022): October 2022
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v5i3.1042

Abstract

Di era teknologi big data saat ini, data yang banyak dimiliki perusahaan dapat dimanfaatkan untuk membantu perusahaan dalam perencanaan dan pengambilan keputusan. Misalnya pemanfaatan data profit usaha untuk evaluasi kinerja. Proses evaluasi kinerja yang objektif yang dapat menggambarkan konidisi perusahaan yaitu melalui pencapaian target-target dari setiap faktor yang mempengaruhi pencapaian profit. Banyaknya veriabel yang mempengaruhi percapaian profit ini maka dibutuhkan analisa yang mendalam dan tersistem agar mendapatkan informasi yang utuh, cepat dan akurat. Akan tetapi, selama ini perusahan distributor hanya fokus pada faktor penjualan saja, dan mengabaikan factor yang lain. Selanjutnya, jumlah data keuangan yang besar yang telah terkomputerisasi selama ini di Gerai Mustika juga belum dimanfaatkan secara maksimal untuk membantu manajemen dalam memperkirakan pencapaian profit dimasa masa depan. Penelitian bertujuan untuk membangun sistem estimasi pencapaian target profit dari data keuangan perusahaan menggunakan model regresi berbasis machine learning.