Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
1.006
P-Index
This Author published in this journals
All Journal INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Jurnal Pendidikan dan Konseling Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks) Publikasi Pengabdian Masyarakat Komputer dan Teknologi (PUNDIMASKOT) Cross-border
Wahyu Saputro
Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika
Religion Humanities Automotive Engineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Education Electrical & Electronics Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Social Sciences Other

Published : 6 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : Jurnal Pendidikan dan Konseling

 1 
Klasifikasi Pemetaan Penduduk Penerima Bantuan Renovasi Rumah Menggunakan Algoritma K- Means Ronaldi Mbanimara; Wahyu Saputro
Jurnal Pendidikan dan Konseling (JPDK) Vol. 4 No. 5 (2022): Jurnal Pendidikan dan Konseling
Publisher : Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/jpdk.v4i5.6662

Abstract

Rumah atau tempat tinggal adalah satu dari tiga kebutuhan dasar manusia. Di Indonesia banyak sekali rumah yang masuk dalam kategori Rumah Tidak Layak Huni. Pemerintah Indonesia memberikan bantuan Rehabilitasi Sosial Rumah Tidak Layak Huni (RS-RLTH) berupa uang untuk pembelian bahan bangunan guna pemugaran rumah. Di desa Pesangkalan, program bantuan renovasi rumah tergolong baru dan pemerintah desa belum dapat menentukan calon penerima bantuan yang tepat. Dibutuhkan teknik pemanfaatan data menjadi sebuah informasi baru atau disebut juga data mining. Metode yang cocok untuk memetakan calon penerima bantuan adalah clustering k-means karena metode ini dapat mengolah data tanpa diketahui label kelasnya. Penelitian ini akan menghasilkan tiga kelompok penduduk sesuai dengan pendapatan rata-rata dan status kepemilikan bangunan. Hasil tiga kelompok tersebut yaitu penduduk yang layak, kurang layak dan tidak layak menerima bantuan.
Klasifikasi Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pegawai Terbaik Menggunakkan Metode Algoritma C4.5 (Studi Kasus: Subdit 1 Dit Tipidum Bareskrim Polri Jakarta Destiar Lorinda; Wahyu Saputro
Jurnal Pendidikan dan Konseling (JPDK) Vol. 4 No. 5 (2022): Jurnal Pendidikan dan Konseling
Publisher : Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/jpdk.v4i5.6736

Abstract

Pegawai terbaik dan berkualitas akan membuat suatu instansi menjadi meningkat dalam operasionalnya dan dapat berkembang secara pesat. Namun kendala pada Mabes Polri bagian tindak pidana umum yang merupakan sebuah instansi pemerintahan pengayom masyarakat, masih belum optimal dalam pelaksanaan pemilihan pegawai terbaik. Oleh karena itu diperlukan manajemen sumber daya manusia di suatu instansi dengan pemilihan pegawai yang terbaik untuk memacu semangat kerja pegawai dalam meningkatkan operasional, dedikasi dan kinerjanya di instansi tersebut sehingga menjadi lebih baik, yaitu dengan membuat sistem pendukung keputusan dalam pegawai terbaik dengan menggunakan metode algoritma C4.5. Metode algoritma C4.5 atau Pohon Keputusan adalah metode pengambilan keputusan menggunakan perangkingan pohon keputusan dengan memperhatikan bobot nilai dalam setiap kemungkinan. Sistem pendukung keputusan ini merupakan alat bantu yang dapat memberikan solusi dan membantu admin dalam proses pemilihan karyawan tebaik secara komputerisasi agar lebih efektif dan efisien.
Co-Authors Anan Supriyatna Dadang Iskandar Mulyana` Destiar Lorinda Dyan Bagus Sumantri Fahrul Dimas Saputra Muhamad Fikri Nugraha Paisal Anwar Ronaldi Mbanimara Sigit Iswanto Sugeng Yuma Akbar