Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
3.082
P-Index
This Author published in this journals
All Journal CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD Jurnal SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen Informatika dan Komputer) Jurnal Pengabdian Masyarakat IPTEK Prosiding Snastikom Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) DEVICE : JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM, COMPUTER SCIENCE AND INFORMATION TECHNOLOGY
Rudi Gunawan
3STMIK Triguna Dharma
Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Education Library & Information Science Social Sciences

Published : 21 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 5 Documents
Search
Journal : Jurnal SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen Informatika dan Komputer)

 1 
Implementasi Data Mining Untuk Memprediksi Prestasi Siswa Berdasarkan Status Sosial Dan Kedisiplinan Pada Smk Bayu Pertiwi Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda Rudi Gunawan
Jurnal SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen Informatika dan Komputer) Vol 17, No 2 (2018): AGUSTUS 2018
Publisher : PRPM STMIK TRIGUNA DHARMA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jis.v17i2.41

Abstract

Kemajuan suatu Sekolah salah satunya ditentukan dari banyaknya Siswa yang Mendaftar ke Sekolah untuk  memperoleh pendidikan yang baik. Semakin meningkatnya jumlah tamatan siswa, maka semakin baik keberadaan Sekolah tersebut seperti yang disebutkan di atas bahwa salah satu faktor penting dalam Pendidikan adalah sumber daya manusia yang kompeten.Dalam hal ini prediksi prestasi siswa sangat penting bagi suatu sekolah.  Dimana dengan adanya Prediksi Prestasi siswa, sekolah dapat memberikan pelayanan pendidikan  dengan kualitas yang  baik terhadap siswa. Akan dirancang suatu aplikasi Data Mining menggunakan metode Regresi Linier Berganda untuk memprediksi Prestasi siswa Berdasarkan setatus sosial dan kedisiplinan pada Smk Bayu Pertiwi Menggunakan  metode Regresi Linier BergandaDari hasil perhitungan, Sekolah dapat meramalkan tingkat prestasi sesuai dengan prestasi untuk masa yang datang. Dengan metode Regresi Linier Berganda dapat membantu mempermudah analisa kumpulan data menjadi suatu hasil peramalan (prediksi) Tingkar Prestasi di sekolah tersebut.
Implementasi Data Mining Menggunakan Regresi Linier Berganda dalam Memprediksi Jumlah Nasabah Kredit Macet Pada BPR Tanjung Morawa Rudi Gunawan
Jurnal SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen Informatika dan Komputer) Vol 18, No 1 (2019): Februari 2019
Publisher : PRPM STMIK TRIGUNA DHARMA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jis.v18i1.117

Abstract

Bank Pengkreditan Rakyat (BPR) merupakan salah satu jenis yang dikenal melayani golongan pengusaha mikro, kecil, dan menengah dengan lokasi yang pada umumnya dekat dengan masyarakat yang membutuhkan. Industri perbankan merupakan sektor penting dalam pembangunan maupun dalam pemodalan dalam usaha dan dipandang sebagai inti dari sistem perekonomian.Penyaluran dana yang dilakukan oleh bank dalam bentuk kredit atau bentuk-bentuk lainnya dalam rangka meningkatkan taraf hidup rakyat banyak memiliki peranan yang sangat penting dalam perekonomian.Banyaknya nasabah-nasabah dalam penyaluran kredit atau perbankan juga akan banyak terjadi masalah-masalah dalam pinjaman ataupun pengembalian pinjaman dana, maka dari itu pihak penyaluran kredit atau BPR harus siap menghadapi resiko kredit yang menyebabkan kredit tersebut menjadi bermasalah, atau bisa juga disebut dengan kredit  macet. Data mining dalam memprediksi jumlah nasabah kredit macet dibangun bertujuan untuk mengetahui tingkat jumlah dari nasabah bermaslah atau bisa juga disebut dengan kredit macet dengan menerapkan metode regresi linier berganda. Diharapkan metode regresi linier berganda ini dapat menyelesaikan permasalahan di BPR NBP 33 Tanjung Morawa dalam menangani atau mengatasi nasabah yang bermasalah atau kredit macet dan dapat membantu pihak perusahaan dalam memprediksi jumlah kredit macet dalam perbulannya.
Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Target Produksi Berdasarkan Tingkat Penjualan Dan Banyaknya Pemesanan Produk Pada Pt. Neo National Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda Hendra Jaya; Rudi Gunawan; Rini Kustini
Jurnal SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen Informatika dan Komputer) Vol 18, No 2 (2019): AGUSTUS 2019
Publisher : PRPM STMIK TRIGUNA DHARMA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jis.v18i2.162

Abstract

Target produksi merupakan salah satu hal penting yang harus diperhitungkan  untuk memenuhi jumlah  pemesanan dan penjualan suatu produk. Tentu hal ini yang mendorong PT. Neo National Medan sebagai pihak penyedia produk mencari solusi atau penyelesaian yang akan dijalankan agar permintaan dari setiap konsumen yang menjadi sasaran utama selalu terpenuhi. Dalam menentukan target produksi tersebut diperlukan perhitungan yang akurat dan pengumpulan data sample yang benar-benar akurat. Untuk itu dilakukan perhitungan mencari prediksi target produksi menggunakan data mining dengan metode regresi linier berganda, agar lebih mempermudah pihak pengguna dalam mencari  jumlah target produksi yang harus dicapai.Data mining adalah sistem pengolahan data yang dapat membantu seseorang mengambil kesimpulan dari beberapa permasalahan. Pada proses perancangan terlebih dahulu harus menentukan variabel Y, X1 dan X2 berdasarkan permasalahan yang ditimbulkan lalu mengambil data akurat mengenai prediksi target produksi. Salah satu metode yang dapat digunakan adalah Regresi Linier Berganda yang dapat membantu menentukan target produksi yang akan dicapai pada bulan berikutnya. Adanya sistem ini diharapkan dapat mempermudah PT. Neo National sebagai pengguna dalam menentukan variabel yang digunakan untuk menentukan target produksi.                Hasil dari keputusan pada program ini diperoleh dari hasil variabel Y, X1 dan X2 sehingga dengan mudah dapat menentukan target produksi yang harus dicapai untuk bulan berikutnya pada PT. Neo National. Proses pengerjaannya menjadi lebih efektif dan efisien, baik dalam bidang keamanan, kecepatan dan ketepatan dalam penentuan target produksi.
Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Kelayakan Wisata Dalam Penerimaan Dana APBD Menggunakan Metode WASPAS Muhammad Dahria; Rudi Gunawan Gunawan; Sobirin Sobirin; Faisal Taufik; Kamil Erwansyah
Jurnal SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen Informatika dan Komputer) Vol 22, No 1 (2023): Februari 2023
Publisher : PRPM STMIK TRIGUNA DHARMA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jis.v22i1.7469

Abstract

Keindahan Alam menjadi salah satu tempat yang sering digunakan untuk menghilangkan penat pikiran para wisatawan karena kesejukan di daerah ini sangat mendukung dan menjadi target pemerintah dalam mendongkrak terkhusus bagi perekonomian daerah Kabupaten Deli Serdang. Namun pada saat ini dalam menjalankan project pemilihan daerah terbaik oleh Dinas Pariwisata Deli Serdang kerap sekali mengalami kebingungan dalam menentukan daerah mana yang layak menerima Dana Bantuan dari pihak Pemerintah. Berdasarkan masalah diatas maka perlu adanya sebuah sistem untuk membantu pihak Dinas Pariwisata Deli Serdang dengan ke ilmuan sistem pendukung keputusan menggunakan metode WASPAS untuk menentukam daerah terbaik yang layak mendapatkan Dana APBD untuk dikembangkan secara berkelanjutan. Hasil yang didapatkan dari penelitian ini adalah sebuah sistem terpadu yang mampu menyelesaikan masalah pada Dinas Pariwisata Deli Serdang khususnya dalam menentukan wisata terbaik. Diharapkan sistem yang diterapkan dapat dikembangkan lagi seiring dengan perkembangan teknologi.
Sistem Pakar Dalam Mendiagnosa Dini Penyakit Glaukoma Dengan Menggunakan Metode Teorema Bayes Purwadi Purwadi; Faisal Taufik; Muhammad Dahria; Rudi Gunawan; Baren Purba
Jurnal SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen Informatika dan Komputer) Vol 22, No 2 (2023): Agustus 2023
Publisher : PRPM STMIK TRIGUNA DHARMA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jis.v22i2.7981

Abstract

Penyakit Glaukoma merupakan dampak dari mekanisme peningkatan tekanan intraokular pada glaukoma adalah gangguan aliran keluar aqueous humour akibat kelainan sistem drainase sudut balik mata depan (glaukoma sudut terbuka) atau gangguan akses aqueous humour ke sistem drainase (glaukoma sudut tertutup). Namun adapun permasalah pada penyakit ini mengalami dampak dari mekanisme peningkatan tekanan intraokular pada glaukoma dan mengalami gangguan aliran keluar cairan berlendir yang transparan menyerupai plasma. Faktor penyebab glaukoma dibedakan menjadi dua bagian yaitu faktor instrinsik dan faktor ekstrinsik. Dalam hal ini masyarakat kurangnya pengetahuan tentang penyakit Glaukoma dan membutuhkawan waktu yang lama untuk mendiagnosa Penyakit Glaukoma. Berdasarkan kemajuan dalam bidang komputer dan informatika, sehingga kerumitan dan kesulitan dapat ditanggulangi dengan pemanfaatan teknologi informasi dengan membuat aplikasi yang dapat mendeteksi penyakit Glaukoma, yaitu bidang keilmuan sistem pakar dan landasan data dari Rumah Sakit dengan menggunakan metode Teorema Bayes.Hasil penelitian ini  dapat mendiagnosa penyakit Glaukoma menggunakan sistem yang dibangun berbasis desktop yang diambil dari pengetahuan pakar secara cepat dan efisien, dan diharapkan juga perangkat lunak yang dirancang dapat membantu masyarakat dan pengguna khususnya dalam memprediksi penyakit Glaukoma.
Co-Authors Abdullah Muhazir Ardianto Pranata Azlan Azlan B. Herawan Hayadi Badrul Anwar Baren Purba Beni Andika Dicky Nofriansyah Elfitriani Elfitriani Faisal Taufik Faisal Taufik Firahmi Rizky Hafizah Hafizah Hendra Jaya Hendryan Winata Hutagalung, Juniar Ishak Ishak Iskandar Zulkarnain kamil erwansyah Masyuni Hutasuhut Muhammad Dahria Mukhlis Ramadhan Nurcahyo Budi Nugroho Purwadi Purwadi Rehan Erdiansyah Rejekina Pasaribu Retta theresia lubis Riki Arbianto Rini Kustini Rutlan Br Sinaga Saidi Ramadan Siregar Sartika Mandasari Sobirin Sobirin Sri Kusnasari Zulkifli Lubis