Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Portal Riset dan Inovasi Sistem Perangkat Lunak Jurnal Sistem Informasi dan Aplikasi
dimas arya prayoga
universitas muhammadiyah sumatera utara
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Education

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Pemilihan Karyawan Terbaik Di Erafone Menggunakan Metode SAW dimas arya prayoga; Ronggo Hernanda
Jurnal Sistem Informasi dan Aplikasi (JSIA) Vol 2 No 1 (2024): Jurnal Sistem Informasi dan Aplikasi
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52958/jsia.v2i1.7381

Abstract

Dalam menjalankan operasional perusahaan, Erafone memberikan penghargaan kepada karyawannya dengan cara memilih karyawan terbaik setiap tahunnya. Hal ini dimaksudkan untuk mendongkrak semangat kerja karyawan dalam bekerja dan terus menjalankan bisnis dengan memenuhi komitmen, menyediakan jaminan dan jaminan kepuasan bagi klien. Untuk menentukan karyawan terbaik biasanya hanya dilakukan secara manual. Oleh karena itu dalam penelitian ini dijadikan contoh kasus mencari karyawan terbaik berdasarkan kriteria yang telah ditentukan dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) untuk melakukan perhitungan pada kasus pemilihan karyawan terbaik. Metode ini dipilih karena mampu menyeleksi alternatif yang terbaik sejumlah alternatif berdasarkan kriteria yang ditentukan. Kriterianya dinamis, berbobot Nilai dapat diubah sesuai keinginan pengguna. Kemudian lakukan proses pemeringkatan kemauan menentukan karyawan terbaik yang telah direkomendasikan. Keputusan yang diambil belum bersifat final keputusan, karena keputusan akhir tetap berada di tangan pengambil keputusan.
Identifikasi Buah Kelapa Sawit Berdasarkan Citra Red, Green, Blue Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier Dimas Arya Prayoga; Mulkan Azhari
Portal Riset dan Inovasi Sistem Perangkat Lunak Vol. 4 No. 1 (2026): Artikel Penelitian
Publisher : SoraTekno Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59696/prinsip.v4i1.194

Abstract

Kelapa sawit merupakan komoditas penting di Indonesia yang membutuhkan penentuan tingkat kematangan buah secara tepat untuk menghasilkan minyak sawit berkualitas tinggi. Penentuan kematangan umumnya masih dilakukan secara manual sehingga rentan terhadap subjektivitas dan kesalahan. Penelitian ini mengembangkan sistem identifikasi tingkat kematangan buah kelapa sawit berbasis pengolahan citra digital menggunakan warna Red, Green, Blue (RGB) dengan algoritma Naïve Bayes Classifier. Metode penelitian yang digunakan adalah penelitian terapan dengan pendekatan kuantitatif-eksperimental. Data citra buah sawit diperoleh melalui proses akuisisi, kemudian dilakukan pra-pemrosesan, ekstraksi fitur warna RGB, pelabelan tingkat kematangan (mentah, setengah matang, matang), dan klasifikasi menggunakan Naïve Bayes. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma ini mampu melakukan klasifikasi tingkat kematangan dengan akurasi yang baik, sederhana dalam implementasi, serta efisien pada data berukuran kecil hingga menengah. Sistem yang dihasilkan berpotensi meningkatkan efisiensi panen, mengurangi ketergantungan pada tenaga kerja manual, dan mendukung implementasi pertanian presisi pada perkebunan kelapa sawit di Indonesia.
Co-Authors Mulkan Azhari Ronggo Hernanda