Garuda - Garba Rujukan Digital

Android-Based Learning Media for Vocational High School Students Siregar, Bina Jaya; Ndruru, Liberlina; Tamba, Saut Parsaoran
International Journal of Natural Science and Engineering Vol 5, No 2 (2021): July
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/ijnse.v5i2.37080

Online learning impacts decreasing student interest and learning outcomes, so students need media that can help the learning process. This research aims to produce an android-based learning application for vocational students. This research is classified as developed using the ADDIE model (analysis, design, development, implementation, and evaluation). The subjects involved in this study were two media experts, one teacher, and vocational students. Data collection in the study was carried out using the interview method and distributing questionnaires with an instrument in a product validity test questionnaire. The research data was analyzed using scores from each validator by adding up each score on each indicator and finally providing a valid assessment using the percentage assessment procedure. The study results indicate that the developed learning application media has a high validity score, so developing and teaching vocational high school students. In addition to having a high validity score, the learning application media has increased students' motivation and learning outcomes.

PENERAPAN NEURAL NETWORK LSTM DALAM MEMPREDIKSI SENTIMEN PENGGUNA TWITTER TERHADAP BITCOIN Pratama, Duta; Wijaya, Salim; Santosa, Sofian Ali; Tamba, Saut Parsaoran
Jurnal Tekinkom (Teknik Informasi dan Komputer) Vol 6 No 2 (2023)
Publisher : Politeknik Bisnis Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37600/tekinkom.v6i2.921

Abstract This research aims to apply the Long Short-Term Memory (LSTM) Neural Network to predict Twitter users' sentiment towards the price of Bitcoin. Bitcoin, as the leading cryptocurrency in the world, faces high price volatility influenced by external factors and market sentiment. Twitter has become a valuable source of information for market analysis, including sentiment towards Bitcoin. Several algorithms have been studied previously for predicting sentiment towards cryptocurrencies, but LSTM has shown excellent results in text analysis and sequence-based data prediction. This research utilizes LSTM to account for the temporal dependencies in Bitcoin tweet data. During testing, the implementation of Bitcoin sentiment prediction using the LSTM model achieved an accuracy level of 96%, indicating the model's capability to make accurate predictions regarding Bitcoin tweet sentiment. The results of this research can contribute to the development of Bitcoin trading strategies and a better understanding of the cryptocurrency market based on Twitter users' sentiment.

APPLICATION OF DATA MINING TO DETERMINE THE LEVEL OF FISH SALES IN PT. TRANS RETAIL WITH FP-GROWTH METHOD Tamba, Saut Parsaoran; Sitanggang, Mario; Situmorang, Bimo Christhoper; Panjaitan, Gracia Laura; Marlince Nababan
INFOKUM Vol. 10 No. 02 (2022): Juni, Data Mining, Image Processing, and artificial intelligence
Publisher : Sean Institute

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (470.934 KB)

Trans Retail Indonesia is one of the shopping places in the city of Medan. Trans Retail Indonesia is engaged in providing raw materials such as selling fish. However, at Trans Retail Indonesia, sales data collection still uses a manual system, so this store has not been able to determine which type of fish has the highest level of sales. So this affects the availability of goods and results in a lack of stock in this store. So we need a data mining system with the FP-Grwoth method to analyze fish sales data so that the results of the analysis become a reference for stores in determining the supply of fish stocks. The results of the analysis carried out by researchers from the data obtained are the fish that is most in demand is the Jengka Split with a value of 90%, and if you take a split Jengka fish, you will take anchovy buntiaw with a value of 54%. If you take an anchovy, it will take a large anchovy and will take a white Peda fish with a value of 100%.

ANALISIS PREDIKSI PENJUALAN TOKO FURNITUR DENGAN METODE LONG SHORT-TERM MEMORY (LSTM) Gunawan, Ricky; Dimiliu, M Bairaja; Valerine, Karen; Tamba, Saut Parsaoran
Jurnal Tekinkom (Teknik Informasi dan Komputer) Vol 7 No 2 (2024)
Publisher : Politeknik Bisnis Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37600/tekinkom.v7i2.1511

This study aims to analyze and predict furniture store sales using the Long Short-Term Memory (LSTM) method, focusing on time series datasets from 2014 to 2017. The LSTM method was chosen because of its ability to handle remote dependencies in time series data, which is relevant in understanding furniture sales patterns and trends for strategic planning. The research stages include literature study, library research, field research, data acquisition, and data preprocessing using Python and Google Colab. Exploratory analysis of the data was carried out to understand the characteristics of the dataset, followed by the development of the LSTM model, data normalization, and model evaluation with RMSE, MAE, and MAPE metrics. The evaluation results show that the LSTM model produces RMSE of 39.27%, MAE of 32.74%, and MAPE of 42.28%. Nonetheless, there is potential to improve accuracy by integrating more variables, exploring different LSTM architectures, and utilizing regularization techniques. This research is expected to contribute to improving the effectiveness of furniture sales management strategies and inspire further development in the application of ESG in business prediction.

Android-Based Learning Media for Vocational High School Students Siregar, Bina Jaya; Ndruru, Liberlina; Tamba, Saut Parsaoran
International Journal of Natural Science and Engineering Vol. 5 No. 2 (2021): July
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat

Online learning impacts decreasing student interest and learning outcomes, so students need media that can help the learning process. This research aims to produce an android-based learning application for vocational students. This research is classified as developed using the ADDIE model (analysis, design, development, implementation, and evaluation). The subjects involved in this study were two media experts, one teacher, and vocational students. Data collection in the study was carried out using the interview method and distributing questionnaires with an instrument in a product validity test questionnaire. The research data was analyzed using scores from each validator by adding up each score on each indicator and finally providing a valid assessment using the percentage assessment procedure. The study results indicate that the developed learning application media has a high validity score, so developing and teaching vocational high school students. In addition to having a high validity score, the learning application media has increased students' motivation and learning outcomes.

PENERAPAN DATA MINING UNTUK MENENTUKAN PENJUALAN SPAREPART TOYOTA DENGAN METODE K-MEANS CLUSTERING: data mining;k-means-clustering Tamba, Saut Parsaoran; Kesuma, Felix Toknady; ., Feryanto
Jurnal Sistem Informasi dan Ilmu Komputer Vol. 2 No. 2 (2019): JURNAL SISTEM INFROMASI DAN ILMU KOMPUTER PRIMA (JUSIKOMP)
Publisher : Fakultas Teknologi dan Ilmu Komputer Universitas Prima Indonesia

Semakin berkembangnya persaingan dalam dunia bisnis khususnya dalam industri penjualan sparepart mobil dan jasa serivice menuntut para pengembang untuk menemukan suatu pola yang dapat meningkatkan penjualan dan pemasaran barang di perusahaan, salah satunya adalah dengan pemanfaatan data transaksi. CV Terang Jaya merupakan perusahaan yang begerak dalam bidang Otomotif yang melayani pembelian, penjualan sparepart mobil serta memberikan service untuk berbagai merek mobil. Namun demikian kurang dalam peninjauan produk-produk apa saja yang dibutuhkan konsumen dan penyimpanan data-data yang kurang efektif. Untuk mengatasi permasalahan tersebut analisis yang digunakan yaitu penerapan Clustering dengan menggunakan Algoritma K-Means. Clustering merupakan salah satu teknik dari salah satu fungsionalitas data mining, algoritma clustering merupakan algoritma pengelompokkan sejumlah data menjadi kelompok–kelompok data tertentu (cluster). Sehingga dengan adanya pengelompokan data ini pihak perusahaan dapat mengetahui barang paling laris, laris dan tidak laris. Sehingga barang yang ada digudang tidak menumpuk. Dari penitian ini output yang dihasilakan yaitu, barang paling laris sebanyak 15, barang yang laris sebanyak 45 dan kurang laris sebanyak 13. Dengan adanya pengolahan data yang dilakukan diharapkan dapat memberikan solusi kepada pihak perusahaan agar dapat mengetahui mana barang yang paling laris, laris dan mana barang yang tidak laris.

PENERAPAN METODE FUZZY MAMDANI UNTUK MENGANALISA PENTINGNYA KEDISIPLINAN DAN KOMUNIKASI UNTUK MENINGKATKAN PRESTASI KERJA KARYAWAN Tamba, Saut Parsaoran; Wibowo, Yonatan Adi; banjarnahor, jepri; Damanik, Ruth Tetra
Jurnal Sistem Informasi dan Ilmu Komputer Vol. 3 No. 2 (2020): JURNAL SISTEM INFROMASI DAN ILMU KOMPUTER PRIMA (JUSIKOMP)
Publisher : Fakultas Teknologi dan Ilmu Komputer Universitas Prima Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34012/jusikom.v3i2.937

Penilaian prestasi kerja karyawan pada suatu perusahaan atau instansi, sangat berguna untuk mengevaluasi kerja dan memotivasi masing-masing karyawan untuk memenuhi standard kinerja yang telah ditentukan. Karyawan yang berprestasi bukan hanya mempunyai kemampuan yang tinggi dalam menyelesaikan pekerjaan tetapi juga bisa berkomunikasi yang baik serta mempunyai kedisiplinan. dengan demikian hasil pekerjaan akan dapat diharapkan menjadi lebih baik. PT. Universal merupakan sebuah perusahaan yang bergerak dalam bidang produksi obat-obatan, yang berada di kota Medan. Sistem yang digunakan untuk pencapaian kinerja karyawan saat ini masih bersifat manual dan belum secara maksimal memanfaatkan teknologi dalam mengembangkan proses bisnis, serta peningkatan efektifitas dalam pekerjaan mereka. Hal ini disebabkan oleh sistem penilaian yang terbangun belum didasarkan pada kompetensi individu. Selain itu proses penilaian membutuhkan waktu lama dan dokumentasi tidak teratur. Dalam pencapaian prestasi karyawan yang maksimal, sangat dibutuhkan peranan dari komunikasi dan kedisiplinan yang tinggi dari karyawan. Fuzzy Mamdani merupakan salah satu metode yang sangat fleksibel dan memiliki toleransi pada data yang ada. Variabel – variabel yang dipakai dalam penilaian prestasi karyawan adalah kedisiplinan dan komunikasi, yang akan dijadikan input. Berdasarkan kedua input yang dimasukkan maka output untuk prestasi kerja karyawan adalah 86.8 yang merupakan keanggotaan dari domain himpunan fuzzy sangat memuaskan [70 100] yang berarti prestasi kerjanya sangat memuaskan.

PENERAPAN DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS UNTUK MENENTUKAN JUDUL SKRIPSI DAN JURNAL PENELITIAN (STUDI KASUS FTIK UNPRI) Sembiring, Cornelia Selvi Dinta Br; Hanum, Latifah; Tamba, Saut Parsaoran
Jurnal Sistem Informasi dan Ilmu Komputer Vol. 5 No. 2 (2022): JURNAL SISTEM INFROMASI DAN ILMU KOMPUTER PRIMA (JUSIKOMP)
Publisher : Fakultas Teknologi dan Ilmu Komputer Universitas Prima Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34012/jurnalsisteminformasidanilmukomputer.v5i2.2393

Kemajuan teknologi saat ini berpengaruh pesat termasuk dalam bidang pendidikan khususnya dalam perkuliahan untuk menentukan judul skripsi dan jurnal penelitian. Dalam hal ini para pengembang menemukan suatu pola untuk mempermudah dalam pencarian ide judul untuk menyelesaikan syarat kelulusan perkuliahan dalam lingkup jurusan Sistem Informasi di Universitas Prima Indonesia. Untuk mengatasi permasalahan tersebut dengan menerapkan metode Algoritma K-Means. Metode tersebut bertujuan untuk mengelompokkan data mahasiswa seesuai dengan skill dan basic yang didominasi pada mata kuliah yang paling banyak diminati sebagai acuan dalam pengembangannya. Dengan adanya pengolahan data yang dilakukan dapat memberikan solusi kepada mahasiswa dan lingkupnya untuk mengetahui ide judul skripsi dan jurnal penelitian. Maka hasil uji coba mendapatkan perbandingan score dalam pembagian clustering yaitu pada 29% C1, 21% C2, 22% C3, 13% C4, 15% C5

Penerapan Data Mining Algoritma Apriori Dalam Menentukan Stok Bahan Baku Pada Restoran Nelayan Menggunakan Metode Association Rule -, Edbert; Tamba, Saut Parsaoran
Jurnal Sistem Informasi dan Ilmu Komputer Vol. 5 No. 2 (2022): JURNAL SISTEM INFROMASI DAN ILMU KOMPUTER PRIMA (JUSIKOMP)
Publisher : Fakultas Teknologi dan Ilmu Komputer Universitas Prima Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34012/jurnalsisteminformasidanilmukomputer.v5i2.2407

ABSTRAK Restaurant Nelayan merupakan restauran yang berada di kota medan. Restoran nelayan ialah restoran chinesse food yang paling terkenal di kota Medan. Hal tersebut tercapai karena kerja keras owner dan pihak manajemen yang terus melakukan inovasi dan pengendalian terhadap bisnis yang telah berlangsung selama bertahun-tahun dan sudah memiliki pelanggan yang cukup banyak. hampir seluruh outlet mereka tetap ramai dikunjungi oleh pelanggan. Sertifikasi halal dari lembaga-lembaga terkait menjadikan restoran nelayan dapat menjangkau semua pelanggan walaupun mengusung menu chinesse food. Sekarang outlet-oultet restoran Nelayan tersebar di kota Medan dan memiliki ratusan karyawan, semakin banyaknya outlet-outlet yang tersebar maka bahan baku akan makin banyak untuk di simpan menjadi stok. Maka di butuhkan sistem data mining metode Assosiation Rule menggunakan algoritma Apriori dalam mengolah data bahan baku menjadi data yang menjadi referensi bagi restoran dalam menentukan stok bahan baku. Kata Kunci : Data Mining, Association Rule, Apriori, Bahan Baku

PREDIKSI PENYAKIT GAGAL JANTUNG DENGAN MENGGUNAKAN RANDOM FOREST Tamba, Saut Parsaoran; -, Edric
Jurnal Sistem Informasi dan Ilmu Komputer Vol. 5 No. 2 (2022): JURNAL SISTEM INFROMASI DAN ILMU KOMPUTER PRIMA (JUSIKOMP)
Publisher : Fakultas Teknologi dan Ilmu Komputer Universitas Prima Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34012/jurnalsisteminformasidanilmukomputer.v5i2.2445

Lebih dari 4 dari 5 kematian atas Cardiovascular disease (CVD) pada jantung dan pembuluh darah yang termasuk diataranya: coronary heart disease, cerebrovascular disease, rheumatic heart disease, dan kondisi jantung lainnya. Faktor resiko penyakit ini seringnya disebabkan oleh diet yang tidak sehat, kurang berolahraga, serta penggunaan rokok dan alkohol yang berlebih. Pada penelitian ini, tim peneliti memutuskan untuk memprediksi probabilitas penyakit gagal jantung menggunakan Random Forest. Data yang dipakai untuk melatih algoritma Random Forest yang dipakai diambil dari kompilasi beberapa observasi yang mana total akhirnya berjumlah 918 observasi dengan 12 atribut. Adapun tujuan dari penelitian ini adalah untuk menunjukkan kemampuan Random Forest dalam memprediksi penyakit gagal jantung dengan hasil peforma yang baik serta membuat model klasifikasi yang sederhana namun beperforma baik. Manfaat dari penelitian ini adalah untuk menjembatani penelitian deteksi dan ekstraksi fitur EKG sebelumnya sehingga mampu dimanfaatkan dan dikembangkan untuk tahap selanjutnya hingga produk siap pakai. Proses implementasi algoritma Random Forest yang digunakan sukses dengan meraih tingkat akurasi sebesar 82,6087% yang kemudian dioptimasi dengan teknik K-Fold dan GridSearchCV menjadi 85,058%. Sistem klasifikasi dengan Random Forest yang dibuat dapat dimplementasikan kedalam rangkaian alat untuk menciptakan alat deteksi aritmia EKG otomatis portable. Hubungan antara informasi yang disajikan oleh alat juga dengan sukses dibuktikan kontribusi pentingnya terhadap diagnosa positif negatifnya seseorang mempunyai penyakit jantung terutama melalui Gelombang ST.

Title

Found 13 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 13 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 13 Documents
Search