Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : Jurnal SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen Informatika dan Komputer)

Sistem Pendukung Keputusan Mencari Pelaksana Program Kerja Terbaik Menggunakan Metode MOORA Jaka Tirta Samudra; Puji Sari Ramadhan
Jurnal SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen Informatika dan Komputer) Vol 21, No 1 (2022): Februari 2022
Publisher : PRPM STMIK TRIGUNA DHARMA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jis.v21i1.4765

Abstract

Untuk meningkatkan mutu dan kuantitas dari instansi P2KB&P3A kabupaten deli serdang dirancang dalam struktur program kerja yang dilaksanakan untuk desa binaan agar terlaksana kemakmuran desa serta kepada masyarakat.Dalam hal ini untuk sebuah instansi yang berlangsung kaitannya dengan pemerintah dirancangla dari masalah yang terkait untuk menentukan kelayakan pada program kerja yang dibuat selama 1 tahun guna mencari program kerja yang terbaik dimana untuk dipertahankan, diubah program kerja struktur rancangannya atau juga di hapuskan karna tidak memiliki ekstensi yang mendukung bagi kualitas dan kuantitas untuk desa serta masyarakatnya, maka akan dirancang suatu sistem pendukung keputusan yang berbasis aplikasi website yang mengapdosi penggunaan metode multi-objective optimization on the basis of ratio analysis (MOORA) pada instansi P2KB&P3A.Dari hasil perhitungan, instansi dalam penyeleksi dan menentukan dari hasil program kerja yang dibuat untuk 1 tahun sebagai aspek kinerjanya. Dengan metode MOORA dapat membantu serta mempermudah dalam analisa dan menentukan setiap program kerja dari 22 kecamatan se-deli serdang pada kasus di instansi P2KB&P3A kabupaten deli serdang tersebut.
Model Klasifikasi Jenis Hewan Dengan SVM, KNN, Logistic Regression Menggunakan Pre-Trained VGG 16 Jaka Tirta Samudra; Rika Rosnelly; Zakarias Situmorang; Puji Sari Ramadhan
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.v22i2.8314

Abstract

Proses komputasi serta filtering pada komputer untuk melaksanakan suatu tugas yang diinginkan untuk melakukan kegiatan tertentu tentunya tidak lepas dari sebuah metode pada pembelajaran. Dalam proses pembelajaran tersebut ada beberapa dari berbagai metode dapat dilakukan untuk dapat memenuhi periode training dan uji tersebut untuk memberikan komputer suatu keahlian tertentu. Salah satu cara tujuan untuk melakukan penunjang pada periode tersebut adalah dengan menggunakan algoritma support vector machine, k-nearest neighbor, dan logistic regression. Dimana pada algoritma ini mampu memuat keseluruhan skala informasi klasifikasi objek tanpa kehilangan dari pengetahuan keakuratannya. Tujuan dari penelitian ini adalah memberikan pada komputer dalam menggali kemampuan untuk mengenali jenis binatang dan memprediksi jenis binatang berdasarkan gambar yang dimasukan. Penelitian ini juga bertujuan untuk menilai keakuratan hasil training metode pembelajaran dibangkan dengan hasil keluaran dari pembelajaran. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah mentraining secara komputasi, sejumlah gambar dari bebrapa hewan yang memiliki 10 jenis hewan yang dekat kepada manusia salah satunya hewan ternak, peliharaan, dan buas. Kemudian test akan dilakukan dengan cara yang sama setelah melalui tahapan konvulasi training. Hasil dari penelitian ini keakuratan hasil training mencapai 84%.