Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.659
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JURTEKSI JSR : Jaringan Sistem Informasi Robotik Journal Computer Science and Informatic Systems : J-Cosys
Andre Mariza Putra
Politeknik Negeri Sriwijaya
Computer Science & IT

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) PADA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PENGANGKATAN KARYAWAN TETAP Febie Elfaladonna; Andre Mariza Putra; Ria Rahmawati
JSR : Jaringan Sistem Informasi Robotik Vol 6, No 1 (2022): JSR : Jaringan Sistem Informasi Robotik
Publisher : AMIK Mitra Gama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58486/jsr.v6i1.142

Abstract

Decision support system as an interactive computer-based system that can assist decision makers in using data and models to solve unstructured problems. The management of human resources of a company greatly influences many aspects of determining the success of the work of the company. From previous research, decision support systems have been widely applied in various industries to facilitate management in making decisions. The obstacle faced by human resource management in a manufacturing industry is the criteria for hiring employees that have not been measured, so the decisions taken are still subjective. The author describes the process of determining the status of contract employees to permanent employees using the Simple Additive Weighting (SAW) method. The result of this research is a decision support system that can facilitate the management and determination of contract employees to become permanent employees based on the calculation method.
Perancangan Sistem Komputerisasi Untuk Pendistribusian Barang Pada Perusahaan Distributor Barang Andre Mariza Putra; Febbie Elfaladonna; Ahmad Ari Gunawan Sepriansyah
Journal Computer Science and Information Systems : J-Cosys Vol 3, No 2 (2023): J-Cosys - September 2023
Publisher : STMIK Dharma Wacana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53514/jco.v3i2.429

Abstract

Perusahaan distributor barang merupakan salah satu perusahaan yang bergerak dalam bidang Pendistribusian barang dari berbagai macam produk untuk disalurkan ke beberapa outlet-outlet atau toko-toko yang berada di dalam suatu daerah sesuai dengan wilayah masing-masing perusahaan. Dalam pengolahan data hasil pendistribusian barang pada perusahaan distributor barang, masih banyak yang menggunakan sistem informasi komputer secara manual, yaitu menggunakan paket microsoft office word dan excel. Metode yang digunakan adalah metode kualitatif, yaitu metode yang dilakukan dengan melihat dan membandingkan antara teori yang ada dengan praktek yang terjadi
SUPPORT VECTOR MACHINE ANALYSIS FOR INTEREST AND TALENT CLASSIFICATION WITH PYTHON LIBRARY Devi Sartika; Febie Elfaladonna; Andre Mariza Putra
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) Vol 10, No 3 (2024): Juni 2024
Publisher : STMIK Royal

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33330/jurteksi.v10i3.3067

Abstract

Abstract: Recognizing one's interests and talents early on is crucial in guiding an individual toward a prosperous future. While distinct, interests and talents share a close relationship. Interest denotes a genuine attraction to something without external pressure, and when consistently nurtured, it evolves into a skill or talent. Machine learning, specifically utilizing the SVM algorithm with the RBF kernel, can be applied to categorize interests and talents. Prior to SVM modeling, conducting Exploratory Data Analysis (EDA) is imperative for scrutinizing interests and talents. This analysis facilitates the identification of variables, enabling the elimination of missing values and ensuring the selection of appropriate interest and talent variables. The primary objective is to achieve optimal accuracy in modeling the classification of interests and talents. The insights gained from this research contribute to the creation of an application designed for categorizing interests and talents within SDN XYZ school. This application is designed for student use, assisting them in making informed decisions about their future education and career paths            Keywords: exploratory data analysis; interests and talents; machine learning; SVM Algorithm  Abstrak: Mengenali minat dan bakat seseorang sejak dini sangat penting dalam membimbing individu menuju masa depan yang sukses. Meskipun berbeda, minat dan bakat memiliki hubungan yang erat. Minat mengindikasikan ketertarikan yang tulus terhadap sesuatu tanpa tekanan eksternal, dan ketika terus-menerus dibina, berkembang menjadi keterampilan atau bakat. Pembelajaran mesin, khususnya dengan menggunakan algoritma SVM dan kernel RBF, dapat digunakan untuk mengelompokkan minat dan bakat. Sebelum pemodelan SVM, melakukan Analisis Data Eksploratif (EDA) sangat penting untuk mengkaji minat dan bakat. Analisis ini memfasilitasi identifikasi variabel, memungkinkan penghilangan nilai yang hilang, dan memastikan pemilihan variabel minat dan bakat yang tepat. Tujuan utamanya adalah mencapai akurasi optimal dalam pemodelan klasifikasi minat dan bakat. Temuan dari penelitian ini berkontribusi pada pengembangan aplikasi yang ditujukan untuk mengkategorikan minat dan bakat di sekolah SDN XYZ. Aplikasi ini dirancang untuk digunakan oleh siswa, membantu mereka membuat keputusan yang terinformasi mengenai pendidikan dan karier masa depan mereka. Kata kunci: Algoritma SVM; exploratory data analysis; machine learning; minat dan bakat 
Co-Authors Ahmad Ari Gunawan Sepriansyah Devi Sartika Febbie Elfaladonna Febie Elfaladonna Ria Rahmawati