Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Proceeding of the Electrical Engineering Computer Science and Informatics Jurnal Pengembangan Riset dan Observasi Teknik Informatika
Nurhadiyan, Thoha
Universitas Serang Raya
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Teladan Pada Sma Terpadu Pelita Bangsa Lontar Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (Saw) Nurhadiyan, Thoha; Nurfah, Titin
ProTekInfo(Pengembangan Riset dan Observasi Teknik Informatika) Vol 4 (2017): Vol 4
Publisher : Universitas Serang Raya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

SMA Pelita Bangsa Lontar merupakan salah satu SMA yang ada di Serang, dalam penilaian guru berprestasi di SMA Pelita Bangsa Lontar  pada umumnya masih menggunakan sistem yang masih manual, sehingga membuat pengolahan data guru teladan sangat lamban, dan banyaknya guru yang ada membuat pengolahan data untuk menentukan guru teladan butuh ketelitian yang sangat tinggi. Semua itu dikarenakan pengolahan data dilakukan oleh kepala sekolah, sedangkan kepala sekolah sendiri sehari-harinya mengajar para siswa, sehingga waktu yang ada sangat kurang untuk melakukan penyeleksian guru teladan. Skripsi ini bertujuan untuk membangun sebuah sistem pendukung keputusan yang mempunyai kemampuan analisa pemilihan guru teladan dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting, dimana pada setiap kriteria memiliki bobot tersendiri. Bobot yang telah diberikan berfungsi untuk memprioritaskan kriteria mana yang lebih diunggulkan. Setelah nilai yang telah ada dimasukan kedalam rumus Simple Additive Weighting akan menghasilkan output nilai prioritas tertinggi pada semua guru. Sistem pendukung keputusan ini membantu penilaian setiap guru, melakukan perubahan kriteria, dan perubahan nilai bobot. Hal ini berguna untuk memudahkan pengambil keputusan yang terkait dengan masalah pemilihan guru teladan.
Data Mining Implementation to Predict Sales Using Time Series Method Triayudi, Agung; Sumiati, Sumiati; Nurhadiyan, Thoha; Rosalina, Vidila
Proceeding of the Electrical Engineering Computer Science and Informatics Vol 7, No 2: EECSI 2020
Publisher : IAES Indonesia Section

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.11591/eecsi.v7.2028

Abstract

Sales transaction data histories can be used to predict the possibility of sales transaction that will occur in the future. These characteristics are in accordance with forecasting using time series method where this method uses previous data as tools to predict transaction value that will appear in the present time. Company X that runs its business by sell their product through distributors has sales data that is not optimally utilized. The average number of sales per year ranges from 5000 transactions which is not use to forecast transactions hereafter. Transaction data is stored in the company database so that data mining technology can be applied to support company X transaction data collection from previous year. The data is processed in applications where the results of forecasting are compared with real data in 2018 to see the accuracy of the forecasting results. The graphic that shown in application has pattern which can use for forecasting. From the forecasting method used, it can be seen that the forecasting results show data that came out did not produce data that matched the real data where the highest level of accuracy was 99.68% and the lowest accuracy was still above 50%.
Co-Authors Agung Triayudi Nurfah, Titin Rosalina, Vidila Sumiati, Sumiati