Articles
<![CDATA[Sistem Peramalan Persediaan Barang Dengan Weight Moving Average Di Toko The Kids 24 ]]>
<![CDATA[Sundari, Shinta Siti]]>;
<![CDATA[Susanto, Susanto]]>;
<![CDATA[Revianti, Wivia]]>
<![CDATA[ Proceedings Konferensi Nasional Sistem dan Informatika (KNS&I) 2015 ]]>
Publisher : <![CDATA[Proceedings Konferensi Nasional Sistem dan Informatika (KNS&I) ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (662.377 KB)
<![CDATA[Toko The Kids 24 merupakan toko yang bergerak dibidang pakaian, boneka dan perlengkapan anak dengan perkembangan penjualan dari tahun ke tahun semakin meningkat, dengan persaingan usaha yang cukup ketat, Toko The Kids 24 harus dapat memperhitungkan perkiraan jumlah barang yang akan dibeli berdasarkan data penjualan sebelumnya, prediksi tersebut sangat berpengaruh pada keputusan untuk menentukan jumlah barang yang akan disediakan oleh toko the kids 24 untuk data periode penjualan selanjutnya. Persediaan barang yang tidak tepat menimbulkan beberapa kerugian dari segi waktu dan juga biaya maka perlu adanya sebuah sistem peramalan. Peramalan merupakan suatu tehnik untuk mengidentifikasi suatu model yang dapat digunakan untuk meramalkan kondisi pada waktu yang akan datang. Dengan menggunakan metode weight moving average dapat diketahui nilai error lebih kecil dari metode lain dan hasil perkiraan dapat lebih tepat sehingga dapat membantu pemilik mengambil keputusan dalam melakukan persediaan barang.]]>
<![CDATA[Sistem Informasi Geografis Pemetaan Kebun Kelapa Dan Hasil Produksi Kopra Kelapa Di Kabupaten Tasikmalaya ]]>
<![CDATA[Sundari, Shinta Siti]]>;
<![CDATA[Mubarok, Husna]]>
<![CDATA[ Jurnal VOI (Voice Of Informatics) Vol 7, No 1 (2018) ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK Tasikmalaya ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[Dinas Pertanian Kabupaten Tasikmalaya merupakan salah satu instansi teknis di lingkungan pemerintah daerah Kabupaten Tasikmalaya yang memberikan pelayanan kepada publik di bidang pertanian, dimana lingkungan dan kelestarian sumber daya hutan maupaun kebun serta menghasilkan produksi pertanian yang berdaya baik diantaranya dalam bidang perkebunan, yang akan memperlancar perekonomian rakyat dalam pencapaian hasil pembangunan pertanian untuk kesejahteraan masyarakat Kabupaten Tasikmalaya. Sebagian masyarakat belum mengetahui perkebunan kelapa dan hasil kopra kelapa, sehingga masyarakat yang ingin mencari kebun kelapa kesulitan dalam menentukan daerah yang tepat untuk dijadikan mata pencaharian, dan perusahaan-perusahaan yang membutuhkan kopra kelapa juga masih kesulitan dalam mencari daerah penghasil kopra kelapa. Sistem Informasi Geografis Berbasis Web (WebSIG) merupakan penawaran solusi dari permasalahan diatas. Keberadaan WebSIG ini dapat digunakan sebagai daya dorong pengguna untuk mencari dan mendapatkan informasi yang cepat, akurat, saling terintegrasi mengenai informasi daerah perkebunan khususnya pada perkebunan kelapa. Selain dapat memberikan informasi spasial dan non spasial, webGIS juga dapat digunakan sebagai sarana pendukung dalam pencarian daerah penghasil kopra kelapa. Kata kunci : SIG, Perkebunan Kelapa, Google Map PI.]]>
<![CDATA[SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN PEGAWAI BARU DENGAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) ]]>
<![CDATA[Shinta Siti Sundari]]>;
<![CDATA[Yopi Firman Taufik]]>
<![CDATA[ SISFOTENIKA Vol 4, No 2 (2014): SISFOTENIKA ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK PONTIANAK ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (954.568 KB)
|
DOI: 10.30700/jst.v4i2.39
<![CDATA[AbstrakPenerimaan pegawai baru atau rekrutmen adalah hal yang penting bagi perusahaan untuk memperoleh calon pegawai baru dalam menduduki suatu jabatan. Pada sebagian perusahaan, proses penerimaan pegawai baru masih belum dilakukan secara professional. Hal ini terjadi karena tidak ada metode standar yang sistematis untuk menilai kelayakan calon pegawai baru. Aplikasi sistem pendukung keputusan penerimaan pegawai baru yang dibangun menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW). Metode ini dipilih karena dapat menentukan nilai bobot untuk setiap atribut, kemudian dilanjutkan dengan proses perankingan yang akan menyeleksi alternatif terbaik dari sejumlah alternatif, dalam hal ini alternatif yang dimaksud adalah yang berhak diterima sebagai pegawai baru berdasarkan kriteria-kriteria yang ditentukan. Berdasarkan hasil pengujian, sistem yang dibangun dapat mempermudah dan mempercepat proses penyeleksian penerimaan pegawai baru dan membantu manajer divisi Sumber Daya Manusia (SDM) dalam pengambilan keputusan untuk menentukan pegawai baru di suatu perusahaan.Kata kunci : Sistem Pendukung Keputusan, Perekrutan, Kriteria, Simple Additive Weighting (SAW).]]>
<![CDATA[Program Aplikasi Perhitungan Kebutuhan Karbohidrat, Protein Dan Lemak Berbasis Java Mobile (J2ME) ]]>
<![CDATA[Shinta Siti Sundari]]>;
<![CDATA[Wifa Novita Setiawan]]>
<![CDATA[ E-JURNAL JUSITI : Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Informasi Vol 4 No 2 (2015): e-jurnal JUSITI ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Dipa Makassar ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[Energi yang terdiri dari karbohidrat, protein dan lemak sangat penting bagi kehidupan manusia. Menghitung jumlah karbohidrat, protein dan lemak memang tidak mudah. Setidak nya harus mencari informasi bagaimana cara menghitung nya karena cara perhitungan antara laki-laki dan perempuan memiliki cara yang berbeda serta menghitung untuk orang sehat dan orang sakit juga berbeda. Untuk saat ini perhitungan kebutuhan karbohidrat, protein dan lemak masih dilakukan dengan cara manual dan sulit untuk di implementasikan. Perhitungan kebutuhan karbohidrat, protein dan lemak berdasarkan pada tinggi badan, berat badan, serta umur yang diukur secara relative. Aplikasi ini dibuat bertujuan untuk membantu memudahkan masyarakat umum mengatur pola kehidupan yang sehat. Metode perancangan program aplikasi yang digunakan adalah waterfall. Sedangkan teknik pengumpulan data yang penulis gunakan yaitu observasi, wawancara dan studi pustaka. Bahasa pemrograman yang digunakan untuk membangun aplikasi ini adalah bahasa pemrograman Java yaitu NetBeans 6.9.1. Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan pada akhirnya menghasilkan suatu program aplikasi untuk menghitung kebutuhan karbohidrat, protein dan lemak berbasis Java mobile. Aplikasi penghitung kebutuhan karbohidrat, protein dan lemak ini merupakan aplikasi berbasis mobile yang dapat dijalankan pada ponsel.]]>
<![CDATA[Deteksi Penyakit Antraknosa pada Daun Pepaya California Berdasarkan Segmentasi K-Means Clustering dengan Menggunakan Metode Klasifikasi Support Vector Machine ]]>
<![CDATA[Shinta Siti Sundari]]>;
<![CDATA[Asep Sugiharto]]>;
<![CDATA[Rizki Nursamsi]]>
<![CDATA[ E-JURNAL JUSITI : Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Informasi Vol 9 No 2 (2020): e-Jurnal JUSITI ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Dipa Makassar ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.36774/jusiti.v9i2.771
<![CDATA[Salah satu faktor yang menyebabkan rendahnya kualitas tanaman pepaya adalah penyakit antraknosa yang menyerang pada daunnya. Perkembangan teknoogi informasi pada bidang pengolahan citra digital memungkinkan untuk melakukan identifikasi penyakit daun pepaya secara otomatis. Proses identifikasi penyakit antraknosa pada daun pepaya diawali dengan proses akusisi citra, kemudian dilakukan pre-processing yaitu resizing untuk menyeragamkan ukuran citra dan proses enhancement untuk melakukan perbaikan kualitas citra terhadap kecerahan citra. Selanjutnya, melakukan perubahan ruang warna dari RGB menjadi L*a*b. Setelah melakukan perubahan ruang warna hasil perubahan digunakan sebagai input pada segmentasi citra menggunakan algoritme K-Means. Hasil dari segmentasi yaitu nilai ekstrasi fitur diklasifikasikan menggunakan algoritme Support Vector Machine terhadap data latih untuk diketahui klasifikasi penyakitnya. Pembangunan sistem dalam mengimplementasikan yaitu menggunakan MATLAB R2015a. Berdasarkan uji coba yang dilakukan dan perhitungan akurasi pada penyakit daun pepaya memiliki persentase keakuratan sistem sebesar 96.00%.]]>
<![CDATA[Sistem Pendukung Keputusan Pengangkatan Karyawan Menggunakan Metode Fuzzy AHP (F-AHP) Dan Topsis (Studi Kasus : PT. Gudang Garam Tbk) ]]>
<![CDATA[Shinta Siti Sundari]]>;
<![CDATA[Cepi Rahmat Hidayat]]>;
<![CDATA[Dini Nurul Islami]]>
<![CDATA[ E-JURNAL JUSITI : Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Informasi Vol 10 No 2 (2021): e-Jurnal JUSITI ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Dipa Makassar ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.36774/jusiti.v10i2.890
<![CDATA[Karyawan adalah aset berharga dalam sebuah perusahaan, dimana karyawan haruslah kompeten dan sesuai didalam bidang pekerjaanya. PT. Gudang Garam tbk cabang Tasikmalaya merupakan salah satu perusahaan besar yang mempunyai banyak karyawan termasuk karyawan tetap maupun karyawan kontrak. Masa kerja karyawan kontrak adalah empat tahun, setelah selesai masa kontrak maka karyawan kontrak dihadapkan pada dua keputusan yaitu menjadi karyawan tetap atau masa kontrak yang habis. Dalam proses menentukan pengangkatan karyawan kontrak menjadi karyawan tetap HRD menggunakan penilaian subjektif dimana ada beberapa kriteria yang dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, dengan penilaian kinerja karyawan tersebut tidak sesuai dengan standart seleksi masih menggunakan excel, Belum adanya suatu sistem yang dapat mempermudah pihak HRD dalam memberikan keputusan menyebabkan terjadinya keterlambatan waktu dalam menentukan keputusan serta seringkali menyebabkan salah perhitungan dikarenakan data karyawan yang tidak sedikit. Berdasarkan permasalahan tersebut, Penulis bermaksud membangun sebuah sistem penunjang keputusan dengan metode Fuzzy AHP dan Topsis berbasis web dimana bobot masing-masing kriteria dihitung dengan metode F- AHP, yaitu pengembangan metode AHP dengan logika fuzzy yang mempertimbangkan adanya faktor ketidakpastian dalam kriteria yang digunakan. Nantinya Metode F-AHP akan menghasilkan bobot kriteria yang akan digunakan, pada proses perankingan menggunakan metode TOPSIS. Sistem Pendukung Keputusan ini dapat membantu pihak pengambil keputusan dalam menentukan alternatif terbaik yaitu karyawan yang berkualitas dan layak untuk diangkat menjadi karyawan tetap. Hal ini dibuktikan dengan hasil pengujian yang dilakukan dengan nilai kesesuaian 99.99402% pada metode F-AHP, sehingga metode ini paling relevan untuk menyelesaikan permasalahan.]]>
<![CDATA[Penerapan Data Mining Untuk Pengelompokan Penyakit Dengan Algoritma Fuzzy C-Means (Studi Kasus : UPT Puskesmas Salawu) ]]>
<![CDATA[Shinta Siti Sundari]]>;
<![CDATA[Nida Ariani]]>
<![CDATA[ Jurnal VOI (Voice Of Informatics) Vol 8, No 2 (2019) ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK Tasikmalaya ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[Salawu Health Center is one of the public health service center located at Jalan Raya Salawu Kp. Margasari Village Salawu District Salawu. Every day, Salawu Health Center serves many patients from various regions in Salawu Sub-district. The patients can even reach hundreds of people in one day so as to generate data on patient visits are very much. Limited information on the spread of disease suffered by many patients in some areas in Salawu Health Center, resulting in less optimal in taking policy action, anticipation of treatment and prevention of disease to the community. To find information about the grouping of disease taken from the data of the patient visit required a technique for extracting that is technique of data mining with Fuzzy C-Means algorithm. This system is designed using PHP and MySQL programming languages. While the design method of software using waterfall model. From the test results the system produces 4 clusters with an accuracy value obtained in this study that is equal to 76% and the value of PCI 0.6154.Keywords : Data Mining, Clustering disease, Fuzzy C-MeansPuskesmas Salawu merupakan salah satu pusat pelayanan kesehatan masyarakat yang bertempat di Jalan Raya Salawu Kp. Margasari Desa Salawu Kecamatan Salawu. Setiap harinya, Puskesmas Salawu melayani banyak pasien dari berbagai wilayah yang ada di Kecamatan Salawu. Jumlah pasien bahkan bisa mencapai ratusan orang dalam satu hari sehingga menghasilkan data kunjungan pasien yang sangat banyak. Terbatasnya informasi mengenai penyebaran penyakit yang sering diderita oleh pasien di beberapa wilayah di Puskesmas Salawu, mengakibatkan kurang optimalnya dalam mengambil tindakan kebijakan, antisipasi pengobatan dan pencegahan penyakit kepada masyarakat. Untuk menemukan informasi mengenai pengelompokan penyakit yang diambil dari data kunjungan pasien diperlukan suatu teknik penggalian data yang tidak sedikit yaitu teknik data mining dengan menggunakan algoritma Fuzzy C-Means. Sistem ini dirancang dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan MySQL. Sedangkan metode perancangan perangkat lunak menggunakan model waterfall. Dari hasil pengujian sistem menghasilkan 4 cluster dengan nilai akurasi yang diperoleh dalam penelitian ini yaitu sebesar 76% dan nilai PCI 0.6154.Kata kunci: Data Mining, Pengelompokan Penyakit, Fuzzy C-Means.]]>
<![CDATA[Rancang Bangun Aplikasi Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Mata Berbasis Web Dengan Metode Forward Chaining Dan Case Based Reasoning (Studi Kasus : Poli Mata RSIA Widaningsih Tasikmalaya) ]]>
<![CDATA[Shinta Siti Sundari]]>;
<![CDATA[Yoga Handoko Agustin]]>;
<![CDATA[Anggi Rihadisha]]>
<![CDATA[ E-JURNAL JUSITI : Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Informasi Vol 11 No 1 (2022): e-Jurnal JUSITI ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Dipa Makassar ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.36774/jusiti.v11i1.914
<![CDATA[Penyakit mata merupakan salah satu kendala yang menjadi masalah yang krusial, tidak sedikitnya masyarakat indonesia menderita gangguan penglihatan yang meningkat secara signifikan terlebih jika kurangnya kepedulian pada kesehatan mata dan parahnya lagi akan sangat fatal jika dibiarkan berkepanjangan. Dari Permasalahan tersebut mengantarkan pada dibuatnya suatu perancangan aplikasi berbasis artificial intelligence yang dapat memberikan konsultasi dan solusi dalam hal ini sistem pakar. Tujuannya untuk memberikan informasi kepada para penderita penyakit mata yang masih awam tentang gejala dan penyakitnya guna menekan dan menurunkan resiko volume prevalensi gangguan penglihatan setiap tahunnya. Dalam perancangan ini metode perancangan sistem yang digunakan dengan metode prototyping. Metode iteratif yang mengharuskan analis berkoordinasi dengan user (client) untuk menentukan spesifikasi sistem yang akan di usung. Hasil dari penelitian ini adalah dapat membantu menekan angka kasus kebutaan dan gangguan kesehahtan mata yakni dengan menyediakan aplikasi yang dapat digunakan oleh masyarakat umum untuk diagnose awal dikarenakan sulitnya akses pelayanan untuk kesehatan mata yang disebabkan oleh kondisi geografis.]]>
<![CDATA[SISTEM PAKAR DIAGNOSIS PENYAKIT GANGGUAN KEHAMILAN MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING DAN CERTAINTY FACTOR BERBASIS WEB ]]>
<![CDATA[Shinta Siti Sundari]]>;
<![CDATA[Sarmidi Sarmidi]]>;
<![CDATA[Ai Fitri Nuraropah]]>
<![CDATA[ IT (INFORMATIC TECHNIQUE) JOURNAL Vol 9, No 2 (2021): IT JOURNAL OKTOBER 2021 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Potensi Utama ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.22303/it.9.2.2021.164-175
<![CDATA[Sistem pakar ini dirancang untuk menirukan keahlian seorang pakar dalam menjawab pertanyaan. Sistem pakar sangat membantu untuk pengambilan keputusan. Sistem pakar ini digunakan untuk mendiagnosis gangguan kehamilan, terkadang seseorang untuk melakukan konsultasi terhadap rahimnya memiliki beberapa hambatan seperti adanya keterbatasan waktu, keadaan fisik yang tidak memungkinkan dan masalah keuangan. Permasalahan penelitian ini adalah (1) Tidak adanya aplikasi sistem pakar untuk mendiagnosis gangguan kehamilan. (2) Keterbatasan waktu seseorang ibu hamil/pasien untuk datang langsung ke pakar dengan tujuan konsultasi. (3) Masalah keuangan seseorang (ibu hamil/pasien) untuk pergi konsultasi ke pakar. Dalam penelitian ini dirancangan sebuah sistem pakar diagnosis penyakit gangguan kehamilan dengan pengembangan sistem menggunakan metode SDLC dan perancangan database menggunakan ERD, serta diimplementasikan dengan bahasa pemrograman PHP dan menyimpanan database dengan MySQL. Metode pertama yang digunakan adalah Forward Chaining yaitu untuk mendapatkan kesimpulan dari data yang diketahui, sedangkan Certainty Factor untuk menghitung dan mengetahui derajat kepercayaan terhadap penyakit yang diderita.]]>
<![CDATA[Student Competency Association Analysis For Learning Evaluation Using Apriori Algorithm ]]>
<![CDATA[Evi Dewi Sri Mulyani]]>;
<![CDATA[Yuda Purnama Putra]]>;
<![CDATA[Egi Badar Sambani]]>;
<![CDATA[Shinta Siti Sundari]]>;
<![CDATA[Teuku Mufizar]]>;
<![CDATA[Muhamad Satrio Nugraha]]>
<![CDATA[ Elinvo (Electronics, Informatics, and Vocational Education) Vol 6, No 2 (2021): November 2021 ]]>
Publisher : <![CDATA[Department of Electronic and Informatic Engineering Education, Faculty of Engineering, UNY ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (830.346 KB)
|
DOI: 10.21831/elinvo.v6i2.42264
<![CDATA[Evaluation activities as a process in a learning program are one of the keys to improving the quality of education that will be accepted by students in learning. Therefore it is important for a teacher in how to understand the lack of learning given to students. Based on this, an analysis was carried out using the Association method with the Apriori Algorithm in finding relationships in the competency value data for each subject. In the Apriori method, it will produce a value that will determine the formation of the pattern. The data used is competency data based on student grades of English class 11 odd semester year class 2019 - 2020 SMK Ar - Rizqi Bina Insani with a total of 108 records with a maximum itemset of 3 itemset. The results of this association analysis produce a relationship between competencies that appear simultaneously, so that it can be used as an evaluation of learning for teachers as a learning improvement strategy for students based on the competence of each subject.]]>
