Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal MIPA POSITIF
Wauran, Alfrets Septy
Unknown Affiliation
Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemistry Computer Science & IT Mathematics Physics

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
Sistem Pendukung Keputusan Untuk Penilaian Pemberian Beasiswa Dengan Menggunakan Metode Fuzzy-AHP Dan Program MATLAB Wauran, Alfrets Septy; Kusrini, Kusrini
POSITIF : Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi Vol 4 No 1 (2018): POSITIF : Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi
Publisher : P3M Politeknik Negeri Banjarmasin

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31961/positif.v4i1.502

Abstract

Abstrak : Masih banyak perguruan tinggi yang masih menggunakan cara manual untuk melakukan seleksi beasiswa. Sehingga seringkali hasil penerima beasiswa tidaklah objektif karena tidak adanya ukuran yang terukur untuk melakukan penilaian pemberian beasiswa. Oleh sebab itu dengan adanya teknologi komputer sekarang ini memungkinkan bagi pengelola beasiswa di perguruan tinggi untuk membuat suatu sistem pendukung keputusan berbasis komputer dengan berbagai metode algoritma. Salah satu algoritma yang akurat untuk suatu sistem pendukung keputusan adalah metode Fuzzy – AHP. Dimana proses pemberian bobot kriteria beasiswa di tentukan oleh AHP dan dioptimasi range nilai tunggalnya dengan menggunakan algoritma Fuzzy. Algoritma ini dapat mengatasi keterbasan range nilai dengan Triangle Fuzzy Number (TFN), juga dapat mengatasi masalah ketidakpastian. Penelitian ini akan mengimplementasikan metode Fuzzy – AHP kedalam program Matlab, karena software ini sangat akurat dan mudah dalam melakukan operasi matematika dan statistika. Adanya fungsi matriks, eigenvalue, eigenvector dan yang lainnya, membuat program Matlab sangatlah cocok bila digunakan untuk analisa dengan metode Fuzzy – AHP. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan metode Fuzzy – AHP kedalam program Matlab, sehingga hasil- hasil yang ada dapat dianalisa secara matematika maupun statistika untuk pengembangan penelitian ini. Sebagai langkah awal penelitian ini telah menghasilkan program Matlab untuk metode Fuzzy – AHP. Dimana dari data yang ada dapat dihasilkan nilai akhir bedasarkan metode yang digunakan. Hasil akhir tersebut berupa nilai akhir dan kesimpulan tentang range/ tingkat kelayakan mahasiswa memperoleh beasiswa. Kata kunci : Sistem Pendukung Keputusan, Fuzzy, AHP, Matlab
Analisis Sistem Informasi Strategis Pada Politeknik Negeri Manado Samponu, Yohakim Benedictus; Wauran, Alfrets Septy; Tampangela, Henry Ronald Karnia
POSITIF : Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi Vol 3 No 1 (2017): POSITIF - Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi
Publisher : P3M Politeknik Negeri Banjarmasin

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31961/positif.v3i1.407

Abstract

Strategic Information System in Politeknik Negeri Manado is not currently optimal and caused author to do the analysis for this institution. As we know by using Information System (IS) / Information Technology (IT) strategy, the business process of a company / institution can be better optimized. The concept used to analyse the Strategic Information System at the Politeknik Negeri Manado in this research is Strategic Framework, where IS / IT strategy can be determined by analysing external factors (PEST), Strength and Weakness before determining the future strategies. After that the opportunities and threats (SWOT) are analysed until strategy implementation phase, it is expected that IS / IT strategies implemented can optimized the business process of this institution.
Model Statistika Prediksi Energi Surya Dengan Menggunakan Autoregresif Integrated Moving Average (ARIMA) Moroki, Imriani; Wauran, Alfrets Septy
Jurnal MIPA Vol 8, No 3 (2019)
Publisher : Sam Ratulangi University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35799/jmuo.8.3.2019.26193

Abstract

Energi terbarukan adalah salah satu masalah energi paling terkenal saat ini. Ada beberapa sumber potensial energi terbarukan. Salah satu energi terbarukan yang umum dan sederhana adalah energi matahari. Masalah besar ketersediaan energi saat ini adalah terbatasnya sumber energi konvensional seperti bahan bakar. Ini semua sumber energi memiliki banyak masalah karena memiliki jumlah energi yang terbatas. Penting untuk membuat model dan analisis berdasarkan ketersediaan sumber energi. Energi matahari adalah energi terbarukan yang paling disukai di negara-negara khatulistiwa saat ini. Tergantung pada produksi energi surya di daerah tertentu untuk memiliki desain dan analisis energi matahari yang baik. Untuk memiliki analisis yang baik tentang itu, dalam makalah ini kami membuat model prediksi energi surya berdasarkan data iradiasi matahari. Kami membuat model energi surya dan angin dengan menggunakan Metode Autoregresif Integrated Moving Average (ARIMA). Model ini diimplementasikan oleh R Studio yang kuat dari statistik. Sebagai hasil akhir, kami mendapatkan model statistik solar yang dibandingkan dengan data aktualRenewable energy is one of the most fomous issues of energy today. There are some renewable energy potential sources. One of the common n simple renewable energy is solar energy. The big problem of the availability of energy today is the limeted sources of conventional enery like fuel. This all energy sources have a lot of problem because it has a limited number of energy. It is important to make a model and analysis based on the availability of the energy sources. Solar energy is the most prefered renewable energy in equator countries today. It depends on the production of solar energy in certain area to have a good design and analysis of  the solar energy. To have a good analysis of it, in this paper we make a prediction model of solar energy based on the data of solar irradiation. We make the solar and wind enery model by using Autoregresif Integrated Moving Average (ARIMA) Method. This model is implemented by R Studio that is a powerfull of statistical. As the final result, we got the statistical model of solar comparing with the actual data
Co-Authors Imriani Moroki Kusrini Kusrini Samponu, Yohakim Benedictus Tampangela, Henry Ronald Karnia