Claim Missing Document
Check
Articles

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN KUALITAS DACRON UNTUK PEMBUATAN BANTAL GULING DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOORA (STUDI KASUS : PERUSAHAAN PT. OCEAN CENTRA FURNINDO BINJAI) Aldi Eriandi; Budi Serasi Ginting; Magdalena Simanjuntak
JURNAL MAHAJANA INFORMASI Vol 6 No 1 (2021): JURNAL MAHAJANA INFORMASI
Publisher : Universitas Sari Mutiara Indonesia Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51544/jurnal mi.v6i1.2007

Abstract

Dalam pemilihan dacron mengalami kesulitan dalam memilih dacron yang cocok untuk proses produksi dan seringkali juga terjadi kesalahan karena proses pemilihan dilakukan secara subjektif tanpa adanya pertimbangan, yang pada akhirnya dapat mengakibatkan kerugian materil bagi perusahaan. Oleh karena itu kecocokan dari pemilihan kualitas dacron untuk proses produksi sangat berpengaruh pada harga beli dan harga jual dari produk yang dihasilkan. Sistem pendukung keputusan merupakan salah satu produk perangkat lunak yang dikembangkan secara khusus untuk membantu dalam proses pengambilan keputusan. Dengan melibatkan sebuah metode, suatu sistem akan menghasilkan sebuah keputusan yang sesuai untuk penyeleksian data. Metode MultiObjective Optimization on The Basis of Ratio Analysis (MOORA) merupakan salah satu metode dalam pengambilan keputusan. Metode MOORA memiliki tingkat fleksibilitas dan kemudahan untuk dipahami dalam memisahkan bagian subjektif dari suatu proses evaluasi kedalam kriteria bobot keputusan dengan beberapa atribut pengambilan keputusan Sistem ini menggunakan bahasa pemprograman PHP dan untuk databasenya menggunakan MySQL. Adapun kriteria yang digunakan untuk membuat aplikasi tersebut adalah harga, kualitas, daya tahan, tekstur, dan daya cuci. Berdasarkan hasil yang didapat adalah alternatif ke-2 (A2) jenis dacron 15Dx64 merupakan alternatif yang memiliki nilai tertinggi dibanding dengan alternatif lainnya, yang berarti alternatif ke-2 (A2) jenis dacron 15Dx64 merupakan alternatif yang terpilih dengan nilai optimasi 0.3709.
Prediksi Jumlah Customer Di Bengkel H. Tomo Service Menggunakan Metode Backpropagation Yusuf Afani; Magdalena Simanjuntak; Rusmin Saragih
JUKI : Jurnal Komputer dan Informatika Vol. 4 No. 1 (2022): JUKI : Jurnal Komputer dan Informatika, Edisi Mei 2022
Publisher : Yayasan Kita Menulis

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53842/juki.v4i1.101

Abstract

A workshop is a building that provides space and equipment for carrying out construction or manufacturing, and repairing objects. The accumulation of customers at Bengkel H. Tomo Service is caused by the lack of workers in the repair process. This is based on not every day customers who come in excessive numbers, but at one time the situation is not crowded enough. Due to this condition, the number of repair workers is reduced so that the workshop owner can adjust between the customer and the worker. From these conditions, the H. Tomo Service Workshop needs to create a system that can predict the number of customers who will come in the following days or months. The prediction results can be used to anticipate the needs of repair workers in the workshop. The process of predicting the number of customers who make vehicle repairs at the workshop can be done with a computerized system, one of the processes that can be done is the application of an Artificial Neural Network (ANN) using the Backpropagation method. The system is designed with the MATLAB R2014a programming application, after carrying out the data training process and data testing on 2016 to 2020 data, the learning rate is 0.2; the maximun epoch is 10000 and the target error is 0.001, the result is that in 2021 the predicted number of customers is 13758 customers who make repairs at the H. Tomo Service workshop.
Penerapan Metode Vigenere Chiper untuk Mengamankan Data Text Dicky Arfandy; Magdalena Simanjuntak; Tio Pasaribu
JUKI : Jurnal Komputer dan Informatika Vol. 4 No. 1 (2022): JUKI : Jurnal Komputer dan Informatika, Edisi Mei 2022
Publisher : Yayasan Kita Menulis

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53842/juki.v4i1.103

Abstract

The development of technology in security systems to ensure the confidentiality of data information has grown rapidly. In maintaining the confidentiality of data information, there are sciences in development such as steganography and cryptography. Data and information security is very important in the current reform era. Generally, every institution has important and confidential documents that can only be accessed by certain people. The issue of data security and confidentiality is one of the important aspects of an information delivery system. In this case, it is closely related to how important the information is sent and received by interested people. Information will no longer be useful if in the middle of the delivery process, the information is intercepted or hijacked by unauthorized people. Computer crime is the illegal act of using knowledge of computer technology to commit a crime. Theft of hardware and software (hardware and software), manipulation of data, illegal access to computer systems by telephone, and changing programs
JARINGAN SYARAF TIRUAN DENGAN ALGORITMA BACKPROPAGATION UNTUK MEMPREDIKSI NILAI UJIAN KOMPETENSI SISWA (STUDI KASUS SMKS JABAL RAHMAH STABAT) Kiki Sri Handayani; Katen Lumbanbatu; Magdalena Simanjuntak
Jurnal Abdi Ilmu Vol 14 No 1 (2021): Jurnal Abdi Ilmu
Publisher : UNIVERSITAS PEMBANGUNAN PANCA BUDI

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

Abstract

Competency testing is a process of assessment (assessment) both technical and non-technical through the collection of relevant evidence to determine whether a person is competent or not yet competent in a certain competency unit or job qualification. The implementation of the series of "tests" is basically to determine the level of knowledge, skills and personality of students. To find out the passing standards of student competence in facing exams, a method is needed to process the old student grade data to predict the value of students who will take the national exam, namely by using the artificial neural network method with Backpropagation, the results obtained are 0.55178871 with the number of squared errors. 0.004595309, then the result has reached the target, then the iteration stops.
Penerapan Data Mining Pengelompokan Data Pada Penghasilan Orang Tua Siswa Menggunakan Metode Clustering Algoritma K-Means Pada Sma Negeri 1 Selesai Sella Defita Br Manurung; Magdalena Simanjuntak; Novri Yenny
JSIK (Jurnal Sistem Informasi Kaputama) Vol 6, No 2 (2022): Volume 6, Nomor 2 Juli 2022
Publisher : STMIK KAPUTAMA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.1234/jsik.v6i2.820

Abstract

ABSTRAKPenyebab siswa tidak melanjutkan pendidikan adalah factor ekonomi orangtua yang mempengaruhi, Oleh sebab itu, dari pihak sekolah tidak ingin siswanya putus sekolah karena orangtua siswa tidak mampu membayar secara lunas biaya pendidikan setiap semester. Maka sekolah membutuhkan sebuah sistem yang dapat mengelompokkan siswanya, berdasarkan penghasilan orangtua siswa dan berbagai kriteria pertimbangan lainya. Sehingga sekolah dapat memberikan penundaan pembayaran setiap semester, pada siswa yang tepat dan tidak salah sasaran sehingga siswa dapat menyelesaikan pendidikannya tampa terbebani dengan baiya pendidikan yang belum lunas. Salah satu pendekatan yang di gunakan dalam mengembangkan metode clustering yaitu metode K-Means, dimana metode ini merupakan salah satu metode pengelompokan data nonhierarki(sekatan) yang berusaha mempartisipasi data kedalam bentuk dua atau lebih. Tetapi kalaucluster tidak harus akan tetapi pengelompokanya berdasarkan pada kedekatan dari suatu karakeristik simple yang ada, salah satunya dengan menggunkan rumus jarak eclulden. Aplikasih cluster ini sangat banyak,karena hampir dalam mengidentifikasihkan permasalahan atau pengembalian keputusan selalu tidak sama persis akan tetapi cenderung memiliki kemiripan saja.Katakunci:K-Means,pengelompokandatapenghasilanorangtuasiswa,MATLAB.
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN WILAYAH PRIORITAS INTERVENSI KEGIATAN KELUARGA BERENCANA DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) STUDI KASUS : DINAS PENGENDALIAN PENDUDUK DAN KELUARGA BERENCANA KOTA BINJAI Ahmad Fauzan Akbar; Magdalena Simanjuntak; Juliana Naftali Sitompul
JSIK (Jurnal Sistem Informasi Kaputama) Vol 6, No 2 (2022): Volume 6, Nomor 2 Juli 2022
Publisher : STMIK KAPUTAMA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.1234/jsik.v6i2.830

Abstract

Keluarga Berencana merupakan tindakan yang membantu individu atau pasangan suami istri untuk mendapatkan objek tertentu yang dijalankan oleh Dinas Pengendalian Penduduk dan Keluarga Berencana (DPPKB) Kota Binjai. Intervensi merupakan suatu kegiatan yang dilakukan secara sistematis dan terencana untuk mengubah keadaan seseorang, kelompok orang atau masyarakat yang menuju kepada perbaikan atau mencegah memburuknya suatu keadaan. untuk memilih wilayah prioritas intervensi kegiatan Keluarga Berencana yang meliputi permasalahan seperti proses pemilihan yang memakan waktu lama dan memungkinkan terjadinya kesalahan manusia, diperlukan sebuah sistem pendukung keputusan berbasis web yang dibangun menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW).
PERBAIKAN CITRA CLOSED CIRCUIT TELEVISION (CCTV) DENGAN METODE ARITHMETIC MEAN FILTER Abdul Azan; Magdalena Simanjuntak; Rusmin Saragih
JTIK (Jurnal Teknik Informatika Kaputama) Vol 6, No 2 (2022): Volume 6, Nomor 2 Juli 2022
Publisher : STMIK KAPUTAMA

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

Abstract

ABSTRAKPenggunaan kamera Closed Circuit Television (CCTV) di perusahaan, pertokoan, sekolah, jalan, dan lain-lain digunakan untuk keamanan atau sebagai kamera pemantau. Pemanfaatan CCTV di lingkungan kantor Dinas Komunikasi dan Informatika (Diskominfo) Binjai sebagai pemantau keadaan lingkungan dari tindakan kejahatan atau kriminalisasi, serta tindakan kewenangan lainnya. Kualitas citra hasil capture video CCTV masih banyak yang memiliki resolusi terlalu rendah pencahayaan yang tidak merata mengakibatkan intensitas tidak seragam dan perlu ditajamkan, saat ini telah banyak terdapat metode yang dapat memperbaiki kualitas citra CCTV diantaranya adalah metode Arithmetic Mean Filter. Karena bintik-bintik yang disebabkan oleh proses capture yang tidak sempurna, pencahayaan yang tidak merata atau gangguan yang disebabkan oleh kotoran kotoran yang menempel pada citra. Dengan pemafaatan metode Arithmetic Mean Filter dapat menghasilkan citra dengan informasi yang lebih jelas dengan berkurangnya noise pada citra semula. Sistem dirancang dengan aplikasi pemrograman MATLAB R2014a, setelah melakukan proses pengujian pada beberapa citra CCTV, didapatkan hasil bahwa rata-rata persentasi proses perbaikan citra diatas 50% dan citra CCTV hasil perbaikan sistem menjadi lebih baik dari citra yang diinputkan pada sistem.
JARINGAN SARAF TIRUAN UNTUK MEMPREDIKSI JUMLAH PENGANGGURAN DI KOTA BINJAI DENGAN MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION Muhammad Roynaldi; Magdalena Simanjuntak; Husnul Khair
JTIK (Jurnal Teknik Informatika Kaputama) Vol 5, No 1 (2021): Volume 5, Nomor 1 Januari 2021
Publisher : STMIK KAPUTAMA

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

Abstract

Unemployment is a very complex problem because it affects and is influenced by several factors that interact with each other following a pattern that is not always easy to understand. The strategic problem in Binjai City is not much different from that in the Central Government of North Sumatra, namely the high unemployment rate, given the large number of workforce that appears every year, as well as several factors such as age levels and inflation in Binjai City, making it difficult for many people to find work. or what is called unemployment. The lack of maximum efforts by the government and the private sector in creating employment opportunities is one of the triggers for the increasing number of unemployed in Indonesia, especially coupled with the low level of public education and inadequate human resources, which makes people unable to find work. One of the methods used in predicting a data is Artificial Neural Network using the backpropagation method. With a maximum epoch between 0 - 10000 with a learning rate of 0.2 and a target error ranging from 0.01 to 0.1 to get convergent results. The results of the prediction of the number of unemployed can be predicted by some experiencing an average predicted increase and some experiencing a decrease.
JARINGAN SARAF TIRUAN MEMPREDIKSI PENJUALAN MAKANAN DAN MINUMAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION (STUDI KASUS : PONDOK JATI RESTO BINJAI Dandi Satria R; Magdalena Simanjuntak; Rusmin Saragih
JTIK (Jurnal Teknik Informatika Kaputama) Vol 5, No 1 (2021): Volume 5, Nomor 1 Januari 2021
Publisher : STMIK KAPUTAMA

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

Abstract

Pondok Jati Resto (PJR) is a cafe that provides a variety of foods and beverages that are sold to attract customers or potential customers. The number of food and beverages that have been sold, of course, PJR has data on sales of food and beverages. So far, sales data have only been seen from sales reports. It is of course very unfortunate that other data, for example, such as ordered food and beverage menus, can be used as an evaluation material for food and beverage needs that are often in demand. Food and drink is one of the most needed needs by humans. There are many types of food and drink that are made to fulfill the desire to try a food and drink. Apart from being at home, food and beverages can also be obtained at shops, stalls, restaurants, cafes and so on. The increasing number of population levels and the increasing popularity of the food and beverage business, of course, there are more and more food and beverage sellers circulating in several areas, one of which is Cafe Pondok Jati Resto. The application of artificial neural networks to predict the amount of food and beverages using Matlab software using the Backpropagation method can be applied in predicting the number of food and beverage sales. Based on the analysis process that has been carried out under the artificial neural network system using the Backpropagation method, it can identify data on the number of food and beverage sales, with test results or predictions of the average number of foods per year 20, 5 drinks and 19 snacks.
Jaringan Syaraf Tiruan Memprediksi Kebutuhan Pembuatan Akta Kepemilikan Lahan Menggunakan Metode Backpropagation pada Kantor Notaris dan PPAT Wenny Adytia Kurniawan,SH. Muhammad Fikri Azhari; Katen Lumbanbatu; Magdalena Simanjuntak
JTIK (Jurnal Teknik Informatika Kaputama) Vol 6, No 2 (2022): Volume 6, Nomor 2 Juli 2022
Publisher : STMIK KAPUTAMA

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

Abstract

Akta Kepemilikan Lahan adalah bukti kepemilikan dan hak seseorang atas tanah atau lahan. Akta kepemilikan lahan yang dikeluarkan oleh Badan Pertanahan Nasional (BPN) merupakan dokumen negara yang sangat vital. Dicetak oleh Peruri yang telah dipercayakan BPN, sertifikat tanah bisa dibuat secara mandiri ataupun melalui jasa PPAT Kantor Notaris dan PPAT Wenny Adytia Kurniawan, SH., merupakan perusahaan dalam aktivitas bisnis Pengacara dan Notaris yang berwenang membuat Akta autentik mengenai semua perbuatan, perjanjian, dan penetapan yang diharuskan oleh peraturan perundang-undangan dan/atau yang dikehendaki oleh yang berkepentingan untuk dinyatakan dalam Akta autentik, menjamin kepastian tanggal pembuatan akta, menyimpan akta, memberikan grosse, salinan dan kutipan akta. Kebutuhan pembuatan akta kepemilikan lahan setiap tahunnya terus meningkat sesuai, hal ini yang membuat Kantor Notaris dan PPAT Wenny Adytia Kurniawan, SH., menjadi kesulitan dalam memenuhi permintaan pembuatan akta kepemilikan lahan yang diperlukan oleh masyarakat. Hasil prediksi tersebut dapat digunakan untuk mengantisipasi kebutuhan akta kepemilikan lahan yang diperlukan oleh masyarakat, sehingga pihak kantor dapat mempersiapkan pegawai dalam proses pelaksanaan. Jaringan Syaraf Tiruan (JST) dengan penerapan metode Backpropagation adalah salah satu sistem yang dapat memprediksi jumlah kebutuhan pembuatan akta kepemilikan lahan yang diperlukan dengan sistem terkomputerisasi. Sistem dirancang dengan aplikasi pemrograman MATLAB R2014a, setelah melakukan proses latih data dan uji data pada data tahun 2016 sampai dengan 2020, learning rate sebesar 0,2; maximun epoch sebesar 10000 dan target error sebesai 0,001; didapatkan hasil pada tahun 2021 jumlah prediksi pembuatan akta kepemilikan lahan sebanyak 329 akta.