cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Doni Abdul Fatah
Contact Email
simantec@trunojoyo.ac.id
Phone
+6285648688506
Journal Mail Official
simantec@trunojoyo.ac.id
Editorial Address
Jurusan Teknik Informatika - Fakultas Teknik - Universitas Trunojoyo Madura Jl. Raya Telang PO BOX 2 Kamal, Bangkalan 69162
Location
Kab. pamekasan,
Jawa timur
INDONESIA
Jurnal Simantec
Published by Universitas Trunojoyo Madura
ISSN : 20882130     EISSN : 25024884     DOI : https://doi.org/10.21107/simantec.v8i2
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
Jurnal Simantec merupakan Jurnal Ilmiah dibawah naungan Program Studi Manajemen Informatika, Fakultas Teknik Universitas Trunojoyo Madura. Jurnal Simantec diterbitkan pertama kali pada bulan Desember 2009, dan diterbitkan dua kali dalam setahun. Jurnal Simantec berisi artikel-artikel ilmiah yang meliputi bidang-bidang : informatika, Sistem Informasi, Multimedia, Mekatronika, Jaringan serta hasil penelitian lainya yang terkait dengan bidang-bidang tersebut.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Sistem Informasi
Articles 160 Documents
 1   2   3   4   5 
PREDIKSI NILAI DENGAN METODE SPECTRAL CLUSTERING DAN CLUSTERWISE REGRESSION Ahmad Yusuf; Handayani Tjandrasa
Jurnal Simantec Vol 4, No 1 (2014)
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21107/simantec.v4i1.1040

Abstract

ABSTRAKPrediksi nilai adalah hal yang terus dikembangkan dalam penggalian data. Regresi linier merupakan metode dasar dalam memprediksi nilai berdasar variabel-variabel pada data. Salah satu hal yang mempengaruhi kualitas dari hasil regresi adalah persebaran data latih. Data latih terkadang membuat persamaan regresi kurang optimal. Hal ini dapat diantisipasi dengan mengelompokkan data terlebih dahulu kemudian membangun model regresi dari masing-masing kelompok. Pengelompokan data dilakukan dengan menggunakan algoritma Spectral Clustering, sedangkan model regresi dibangun dengan algoritma Clusterwise Regression. Hasil prediksi merupakan hasil perkalian keanggotaan fuzzy data uji dengan persamaan regresi pada masing-masing kelompok. Metode ini diujicobakan terhadap beberapa dataset yang bervariasi yang dibandingkan dengan metode regresi linear biasa. Ukuran pengujian yang digunakan adalah Root Mean Square Error yang menghitung kesalahan dari hasil prediksi. Semakin kecil nilai RMSE suatu metode maka metode tersebut semakin baik. Berdasar pada uji coba yang dilakukan, penggunaan metode yang diusulkan mampu memprediksi nilai dengan kesalahan sekitar 3 sampai 6 persen. Parameter jumlah cluster juga berpengaruh terhadap hasil prediksi yaitu berbanding terbalik dengan nilai RMSE.Kata kunci: Clusterwise Regression, Pengelompokan, Penggalian Data, Prediksi, Regresi, Spectral Clustering.ABSTRACTPredicted values are continuously being developed in data mining. Linear regression is a basic method for predicting the value of variables based on the data. One that affects the quality of the regression is the spread of the data training. Data training sometimes make less optimal regression model. It can be anticipated by clustering the data first and then building the regression model of each cluster. We are using Spectral Clustering for clustering data, whereas regression model is built with Clusterwise Regression algorithm. The prediction result is obtained by multiplying fuzzy membership data testing with the result of regression equation in each group. This method is tested against several variations dataset compared to standard linear regression methods. Measure of the test used is Root Mean Square Error that computes the error of the predicted results. The smaller the RMSE value indicates the method is the better method in predictioning value. Based on experiments performed, the proposed method is able to predict the score with the error about 3 – 6 percent. Number of clusters as parameter affects the prediction, which is inversely proportional to the value of RMSE.Keywords: Clusterwise Regression, Clustering, Data Mining, Prediction, Regression, Spectral Clustering
PEMODELAN PROSES BISNIS AKADEMIK TEKNIK INFORMATIKA UNIVERSITAS TRUNOJOYO DENGAN BUSINESS PROCESS MODELLING NOTATION (BPMN) Rika Yunitarini; Fika Hastarita R
Jurnal Simantec Vol 5, No 2 (2016)
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21107/simantec.v5i2.1593

Abstract

ABSTRAKProses bisnis merupakan gambaran kejadian ataupun aktifitas yang berlangsung dalam suatu organisasi. Kegiatan suatu organisasi dapat berjalan secara oprimal dengan adanya dukungan proses bisnis yang tepat. Pemodelan proses bisnis menjadi hal yang sangat penting dalam rencana pengoptimalan kinerja sebuah organisasi. Dengan pemodelan, dapat diketahui proses bisnis apa saja yang telah sesuai dengan target yang ingin dicapai maupun yang perlu dilakukan perbaikan agar dapat berjalan optimal. BPMN merupakan salah satu bahasa pemodelan grafis yang digunakan untuk memodelkan proses bisnis yang terjadi pada sebuah organisasi. Kelebihan dari BPMN yaitu dapat menggambarkan proses bisnis secara detail dengan aliran informasi berupa pesan yang disampaikan antar pihak terkait. Kegiatan akademik merupakan proses bisnis utama yang terdapat di Program Studi Teknik Informatika Universitas Trunojoyo disamping beberapa kegiatan yang lain. Kegiatan akademik menjadi hal terpenting bagi Prodi dalam memberikan layanan kepada masyarakat sebagai penyelenggara pendidikan tingkat tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan proses bisnis akademik yang terdapat pada Program Studi Teknik Informatika Universitas Trunojoyo dengan menggunakan BPMN untuk mendapatkan model bisnis yang mudah dimengerti oleh semua pihak yang terlibat dalam proses kegiatan akademik, sehingga proses bisnis yang ada dapat berjalan dengan optimal.Kata Kunci : Proses bisnis, BPMN, AkademikABSTRACTBusiness process was a description of event and activity that happen in an organization. Activity in an organization can be held optimal because of support from a suitable business process. Busines process modeling becomes the important thing if the team wants to optimize their performance. Designing the business process can evaluate which one of the business process that still need improvement and business process that already reach the goals. BPMN was one of the creating language tools that can be used to design a business process that happens in an organization. The advantage of BPMN is it can create the detail of organization business process with the message information flow between related entity. Academic activity was one of the main business processes in informatics engineering department of Trunojoyo University. The purpose of this research is to design educational business process in informatics engineering department by using BPMN tools to get the business process model become easier to understand and optimal. Keywords : Business process, BPMN, Academic.
Kajian Literatur Mengenai Klasifikasi Blog Husni Husni
Jurnal Simantec Vol 8, No 2 (2020)
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21107/simantec.v8i2.7223

Abstract

Klasifikasi blog merupakan topik kajian baru. Teknik klasifikasi web tradisional tidak dapat diterapkan secara langsung terhadap blog karena sering terjadinya update terhadap isi dan variasi topik pada suatu situs blog. Komponen penyusun blog seperti judul, isi dan komentar, tag (label), penulis, hyperlink, permalink, outlink, tanggal dan jam termasuk obyek yang perlu dilibatkan dalam proses klasifikasi. Tulisan ini mencoba meninjau berbagai pendekatan klasifikasi blog yang hadir sejak 2009. Pada awal kemunculan blog, klasifikasi biner digunakan untuk membedakan blog dari halaman web biasa. Kami fokus pada bagaimana mengkategorikan suatu blog ke dalam daftar topik, genre dan opini (mood dan sentimen) yang telah  didefinisikan sebelumnya.Pada klasifikasi topik dan genre, algoritma kNN, Naive Bayes, CFC, SVM  dan pendekatan machine learning lainnnya banyak digunakan.Pemanfaatan ontologi topik dan tag dapat meningkatkan akurasi klasifikasi. Pada deteksi opini, pendekatan berbasis lexicon seperti ANEW cenderung lebih banyak digunakan. Opini dari suatu situs blog juga dapat diprediksi berdasarkan opini di sekitar inlink yang menuju situs tersebut. Kajian ini perlu diperluas dan diperdalam, seperti keterlibatan lebih lanjut dari tag, link dan analisis jejaring sosial.Kata kunci: klasifikasi blog, analisis sentimen, blog mining
Sistem Pengendali Suhu Dan Kelembapan Pada Kebun Manggis Andhis Yoga Prasetya; Ricky Dharmawan; Ahmad Muzayyin; Sholeh Rachmatullah
Jurnal Simantec Vol 7, No 1 (2018)
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21107/simantec.v7i1.6525

Abstract

Tanaman Manggis di daerah Madura memiliki karakteristik tersendiri yaitu suhu udara sekitar yang sangat tinggi  dan kelembapan yang rendah sehingga bisa mempengaruhi pembuahan pada tanaman manggis. Selama ini petani manggis kesulitan untuk menjaga suhu dan kelembapan dalam lahan manggis karena masih menggunakan tenaga manusia untuk menyiramnya sehingga tidak diketahui kapan suhu naik dan turun. Penelitian ini bertujuan untuk membuat aplikasi pendeteksi,mengontrol suhu disekitranya dan kelembapan tanah pada tanaman buah manggis. Merancang perangkat sistem pengontrol suhu dan kelembapan serta penyiraman otomatis di kebun manggis sehingga mengurangi tenaga kerja dalam penyiraman. Pada tahapan pertama akan dirancang perangkat kontrol untuk merekayasa suhu dalam lahan manggis. Adapun   perangkat yang digunakan adalah Arduino Mega 2560, sensor DHT22 , Soil Moisture, Relay, 1 set sistem pengembunan (nozzle Sprayer),pompa kabut. Tahap kedua membuat sistem untuk menampilkan dan mengkontrol kerja dari perangkat tersebut dengan menampilkan pada layar LCD. Hal ini dilakukan agar kerja dari perangkat tersebut bisa memberikan informasi perubahan suhu dan kelembapan. Sistem yang dibangun bisa mendeteksi dan mengontrol suhu dalam lahan manggis serta melakukan pengembunan secara otomatis. Sistem ini dirancang menggunakan teknologi yang open source dan open device sehingga perangkat yang dibuat bisa dikembangkan berdasarkan tujuan penelitian.
PERENCANAAN STRATEGIS PENGEMBANGAN DAN INTEGRASI E-GOVERNMENT DI KABUPATEN BANYUMAS Yudha Saintika; Condro Kartiko
Jurnal Simantec Vol 6, No 3 (2018)
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21107/simantec.v6i3.4346

Abstract

ABSTRAK Sehubungan dengan amanat dari Peraturan Daerah (Perda) Kabupaten Banyumas Nomor 4 Tahun 2012 terkait pengembangan e-government yang terpadu atau terintegrasi, didapatkan masih ada beberapa permasalahan sistem informasi yang terdapat di masing-masing Organisasi Perangkat Daerah (OPD) Kabupaten Banyumas. Permasalahan tersebut antara lain yaitu sistem informasi yang masih berdiri sendiri-sendiri (silo system), masih terdapat bugs pada beberapa sistem informasi yang beroperasi, dan tidak terpusatnya pengelolaan sistem informasi melalui Dinas Komunikasi dan Informatika Kabupaten Banyumas. Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan rencana strategis sistem informasi yang mendukung visi, misi, dan rencana strategis Kabupaten Banyumas, dan menjalankan amanat Perda Nomor 4 tahun 2012 tentang Rencana Induk Pengembangan (RIP) e-government terkait dengan keterpaduan antar sistem aplikasi e-government terutama untuk melakukan transaksi pertukaran data dan informasi antar e-government. Proses perencanaan strategi pengembangan dan integrasi e-government pada Pemkab Banyumas mengadopsi metode Ward-Peppard yaitu menganalisis kondisi sistem informasi saat ini menggunakan analisis value chain dan pemetaan McFarlan. Kemudian perumusan strategi integrasi dilakukan dengan metode Critical Success Factor (CSF) yang diperoleh dari rencana strategis Pemkab Banyumas dalam RPJMD tahun 2013-2018 dan data kebutuhan aplikasi melalui observasi. Penelitian ini menghasilkan peta jalan (roadmap) berdasarkan tingkat urgensi proyek, kompleksitas proyek, fungsi sistem informasi, dan kepentingan lembaga selama lima tahun mendatang.Kata kunci : e-government, integrasi, strategi, roadmap ABSTRACT Based on mandate of the Regional Regulation No. 4 of 2012 related to the development of integrated e-Government, there are still some issues related to information system in each of the Regional Device Organizations within the Government of the Regency Banyumas. The objectives of this research are produce an information system strategy plan that supports the vision, mission and strategic programs of Banyumas Regency and implement the Regional Regulation No. 4 of 2012 concerning Master Plan of Development e-Government related to integration between eGovernment application system, for easy integration with other applications, addressing to transact data and information between e-Government application systems. The process of making the egovernment development and integration strategy adopted the Ward-Peppard method with analysis of the existing information system using the value chain and McFarlan Grid. The Critical Success Factor (CSF) developed from the Banyumas Regency strategic plan in the RPJMD year 2013-2018 and the data on application requirements that have been available through observation. This research provide a roadmap based on the urgency of the project, complexity of project, information system function, and interest of the institution over 5 years later.Keywords : e-government, integration, strategy, roadmap
JALUR OPTIMUM PENGIRIMAN BARANG DI KANTOR POS GRESIK DENGAN METODE SIMULATED ANNEALING Santhi Yulia Retnani; Moch. Kautsar Sophan; Vivi Tri Widyaningrum
Jurnal Simantec Vol 4, No 2 (2014)
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21107/simantec.v4i2.1388

Abstract

ABSTRAKKantor pos memberikan suatu jasa pelayanan yaitu jasa pelayanan pengiriman barang. Dalam hal ini petugas pos harus mengirimkan banyak barang ke alamat-alamat pelanggan. Namun banyaknya jalan raya pada jaman sekarang terkadang menyulitkan petugas pos untuk memilih jalan mana yang dalam segi waktu tempuhnya lebih optimal. Oleh karena itu diperlukan suatu sistem informasi yang dapat menemukan jalur optimum untuk menghemat waktu dengan memperhitungkan antara panjang jalan dan kecepatan berkendara pada tiap ruas jalan. Sistem ini nantinya dibuat dengan menggunakan metode Simulated Annealing dan berbasis Web. Dengan memanfaatkan web untuk pengaksesannya, sistem ini mampu memberikan informasi yang cukup berguna bagi petugas pos mengenai jalur optimum dengan nilai total waktu tempuh paling optimal sehingga dalam mengantarkan barang dari kantor pos menuju alamat tujuan pelanggannya dapat menghemat waktu. Jalur optimum divisualisasikan dalam bentuk graf. Dari hasil uji coba yang dilakukan dapat diambil kesimpulan bahwa metode Simulated Annealing dapat digunakan untuk proses pencarian jalur optimal dengan alamat tujuan lebih dari satu.Kata Kunci : Simulated Annealing, Pengiriman Barang, Jalur Optimum, Kantor Pos, Graf. ABSTRACTPost offices provide a service that is service delivery. In this case the postman has to send stuff to the customer addresses. But many roads today sometimes make it difficult for the postman to choose which path in terms of travel time is more optimal. Therefore we need an information system that can find the optimal path to save time by measuring the length of the road and driving speed on each road segment. This system will be made by using the method of Simulated Annealing and Web-based. By making use of the web for accessing it, the system is able to provide information that is useful for the postman about optimum path with a total value of travel time so that the most optimal from the post office to deliver the goods from the post office to the customers address can save time. The optimum path is visualized in the form of a graph. From the results of experiments performed can be concluded that the method of Simulated Annealing can be used to search the optimal path to the destination address more than one.Keyword: Simulated Annealing, Shipping, Optimum Path, Post Office, Graph
SISTEM INFORMASI EVALUASI MUTU AKADEMIK DAN PROSES PEMBELAJARAN MENGGUNAKAN METODE ENHANCED CUMULATIVE VOTING Aris Eko Priyanto; Achmad Jauhari; Rika Yunitarini
Jurnal Simantec Vol 8, No 1 (2019)
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21107/simantec.v8i1.8753

Abstract

CLUSTERING BERITA OLAHRAGA BERBAHASA INDONESIA MENGGUNAKAN METODE K-MEDOID BERSYARAT Ach. Yasir Rofiqi
Jurnal Simantec Vol 6, No 1 (2017)
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21107/simantec.v6i1.3376

Abstract

ABSTRAKBerita merupakan fakta ataupun opini yang membuat banyak orang merasa tertarik untuk mengetahuinya. Berita olahraga merupakan salah satu berita yang memiliki rating pengaksesan cukup tinggi. Berita olahraga memiliki berbagai cabang seperti bola, raket, balap dan lain-lain. Oleh karena itu, berita olahraga memerlukan pengelompokkan berita. Pengelompokan dilakukan dengan tujuan agar berita tersebut terhimpun menjadi suatu kelompok sesuai dengan kesamaan berita. Pengelompokan dapat dilakukan dengan berbagai metode. Salah satu metode yang digunakan adalah k-medoid. K-medoid merupakan metode pengelompokkan yang bekerja secara optimal untuk mengelompokkan berita olahraga dalam jumlah yang sedikit. Setelah semua berita dikelompokkan sesuai dengan kemiripannya, hasil pengelompokkan tersebut perlu diukur nilai akurasinya. Pada saat uji coba dilakukan menghasilkan nilai akurasi sebesar 0,584 dengan jumlah cluster yang dinputkan sebanyak lima cluster. Perbaikan metode k-medoid dengan menambahkan metode cosine similarity mampu meningkatkan nilai akurasi yang semula rata-rata 0,44 bertambah optimal menjadi 0,55.Kata kunci: Berita olahraga, Cluster, K-medoid, medoid, cosine similarity.ABSTRACTNews is a fact or opinion that makes many people feel interested to know. Sports news is one of the news that has access rating is high enough. Sports news has various branches such as ball, racket, racing and others. Therefore, sports news needs the latest news. Grouping is done with the aim that the news is gathered into groups according to the similarity of news. Grouping can be done in various ways. One of the methods used is k-medoid. K-medoid is a grouping method that works optimally for grouping sports news in small quantities. After all the news is grouped according to the similarity, the result of grouping needs to be measured with accuracy. At the time of trial is done to produce an accuracy of 0.584 with the number of clusters in the input as many as five clusters. Improving k-medoid method by adding cosine similarity method can increase the original accuracy value of 0.44 to optimally increase to 0.55.Keywords: Sports news, cluster, k-medoids, medoid, cosine similarity.
PERAMALAN HARGA MINYAK MENTAH MENGGUNAKAN GABUNGAN METODE ENSEMBLE EMPIRICAL MODE DECOMPOSITION (EEMD) DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN Sri Herawati; Arif Djunaidy
Jurnal Simantec Vol 4, No 1 (2014)
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21107/simantec.v4i1.1347

Abstract

ABSTRAKSalah satu metode peramalan harga minyak mentah yang ditujukan untuk mengakomodasi sifat harga minyak mentah yang cenderung nonlinier dan nonstasioner serta dipengaruhi banyak faktor adalah peramalan yang megintegrasikan metode empirical mode decomposition (EMD) dan jaringan syaraf tiruan (JST). Dalam metode EMD, serangkaian fungsi waktu dari data masukan ditranformasikan menjadi sejumlah modus yang terdiri dari beberapa intrinsic mode functions (IMF) dan sinyal residu. Namun, metode EMD mempunyai kelemahan karena dapat menimbulkan terjadinya modus campuran dimana sebuah IMF tunggal dapat terdefinisikan menjadi beberapa sinyal dengan skala yang berbeda atau sebuah sinyal dengan skala yang sama terbentuk dalam beberapa komponen IMF yang berbeda. Dalam penelitian ini, metode EMD diganti dengan metode ensemble EMD (EEMD) dan menambahkan sinyal white noise untuk mengkompensasi modus cam-puran yang dapat terbentuk. JST berbasis feedforward neural networkdigunakan untuk memperoleh model peramalan dari masing-masing IMF dan sinyal residu. Semua IMF dan residu yang dihasilkan dijadikan masukan pada sebuah adaptive linear neural network (Adaline) untuk menghasilkan proses peramalan. Model peramalan yang telah berhasil dikembangkan dalam penelitian ini dibangun dan diuji menggunakan data bulanan harga minyak mentah West Texas Intermediate (WTI) dan Brent. Hasil uji coba menunjukkan bahwa metode peramalan yang menggabungkan EEMD dan JST menghasilkan kinerja yang lebih baik dibandingkan metode yang menggabungkan EMD dan JST. Hasil uji coba untuk data bulanan jenis minyak WTI menghasilkan RMSE sebesar 0,0330 dan Dstat sebesar 65,3061%, sedangkan untuk jenis minyakBrent menghasilkan RMSE sebesar 0,0433 dan Dstat sebesar 78,0488%.Kata kunci: Peramalan Harga Minyak Mentah, Empirical Mode Decomposition (EMD), Ensemble EMD (EEMD), Jaringan Syaraf Tirun, Adaptive Linear Neural Network (Adaline). ABSTRACTOne method of forecasting crude oil price which is intended to accommodate the nature of crude oil prices tend to be nonlinear and nonstationary and is influenced by many factors that integrated forecasting method empirical mode decomposition (EMD) and neural network (ANN). In the EMD method, the time series of the function of the input data being transformed into a mode that consists of several intrinsic mode functions (IMF) and the residual signal. However, EMD method has drawbacks because it can lead to a mixed mode where a single IMF can be defined into several signals with different scales or a signal of the same scale are formed in several different IMF components. In this study, EMD method is replaced with the ensemble method EMD (EEMD) and adding white noise signal to compensate for the blend mode that can be formed. ANN based feedforward neural network used to obtain forecasting model of each IMF and the residual signal. All IMF and the resulting residue used as input to an adaptive linear neural network (Adaline) to generate forecasting process. Forecasting model has been successfully developed in this study was built and tested to use monthly data price of West Texas Intermediate crude oil (WTI) and Brent. The experimental results show that the forecasting method that combines EEMD and ANN produce a better performance than methods that incorporate EMD and ANN. Test results for monthly data types WTI oil yield of 0.0330 and a RMSE of 65.3061% dstat, while Brent oil for this type produces RMSE of 0.0433 and 78.0488% of dstat.Keyword: forecasting crude oil prices, empirical mode decomposition (EMD), ensemble EMD (EEMD), neural networks, adaptive linear neural network (Adaline)
PERBANDINGAN SAW DAN TOPSIS UNTUK OPEN RECRUITMENT WARGA LABORATORIUM TEKNIK INFORMATIKA DI UNIVERSITAS TRUNOJOYO MADURA Merlien N. Febriyati; Moch. Kautsar Sophan; Rika Yunitarini
Jurnal Simantec Vol 5, No 3 (2016)
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21107/simantec.v5i3.2348

Abstract

ABSTRAKLaboratorium berfungsi untuk menunjang kegiatan perkuliahan. Dalam hal ini, admin bertanggungjawab atas semua kegiatan akademik yang dilaksanakan di laboratorium. Namun banyaknya kegiatan akademik tersebut tidak sebanding dengan sumber daya manusia, sehingga admin kesulitan menangani semua kegiatan akademik tersebut. Open recruitment dibutuhkan untuk menjaring mahasiswa-mahasiswa berprestasi guna menjadi warga laboratorium. Kriteria kriteria yang ditentukan pada open recruitment warga laboratorium, meliputi: online test, live coding, interview, presentasi, IPK, dan semester. Penilaian open recruitment selama ini dilakukan secara manual dengan menggunakan Microsoft Excel, sehingga proses pengolahan data lama dalam pengambilan keputusan, maka sistem ini dibuat dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) dan Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) sebagai solusi alternatif serta berbasis web. Berdasarkan hasil uji coba menggunakan metode SAW menunjukkan nilai kecocokan urutan alternatif dengan hasil real sebesar 33,33%dan nilai kecocokan jumlah alternatif dengan hasil real sebesar 93,33%. Sedangkan, hasil uji coba menggunakan metode TOPSIS menunjukkan nilai kecocokan urutan alternatif dengan hasil real sebesar 46,67%dan nilai kecocokan jumlah alternatif dengan hasil real sebesar 100%.Kata Kunci : Open recruitment, Laboratorium, Simple Additive Weighting, Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution.ABSTRACTLaboratorium has function to support college activity. In this case, administrator has responsible for all academic activity that held in the laboratorium. Nonetheless, the amounts of academic activities are not balance with human resources, in order that, administrator difficult handles all this academic activity. Open Recruitment needed to trawl the outstanding college students to be a society of laboratorium. Requirements for Open Recruitment include of : online test, live coding, interview, presentation, IPK, and semester. The valuation of Open Recruitment for this whole time is manual by using Microsoft Excel, so that the process management of data take a long time to decide, then this system create with the method Simple Additive Weighting (SAW) and Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) as an alternative solution based of WEB. Based of trial by using method SAW shows suitable value of alternative arrangement with the result real as 33,33% and suitable value of alternative total with the result real as 93,33%. While, the result of trial use method TOPSIS shows suitable value of alternative arrangement with the result real as 46,67% and suitable value of alternative total with the result real as 100%.Keywords :Open recruitment, Laboratory, Simple Additive Weighting, Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution.

Page 3 of 16 | Total Record : 160

 1   2   3   4   5 

Filter by Year

2010 2023


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 11, No 2 (2023): Jurnal Simantec Juni 2023 Vol 11, No 1 (2022): Jurnal Simantec Desember 2022 Vol 10, No 2 (2022) Vol 10, No 1 (2021) Vol 9, No 2 (2021) Vol 9, No 1 (2020) Vol 8, No 2 (2020) Vol 8, No 1 (2019) Vol 7, No 2 (2019) Vol 7, No 1 (2018) Vol 6, No 3 (2018) Vol 6, No 2 (2017) Vol 6, No 1 (2017) Vol 5, No 3 (2016) Vol 5, No 2 (2016) Vol 5, No 1 (2015) Vol 4, No 3 (2015) Vol 4, No 2 (2014) Vol 4, No 1 (2014) Vol 2, No 2 (2011): Desember Vol 1, No 3 (2010): Desember Vol 1, No 2 (2010): Juni More Issue