Claim Missing Document
Check
Articles

Found 8 Documents
Search

Sistem Penentuan Jumlah Produksi Emas Murni Antam Dengan Menggunakan Metode Trend Linear Kalvin Alloto’dang; Sadly Syamsuddin; Ahyuna
Jurnal Syntax Admiration Vol. 1 No. 5 (2020): Jurnal Syntax Admiration
Publisher : Ridwan Institute

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46799/jsa.v1i5.100

Abstract

Metode konfensional yang masih diterapkan PT Antam tbk. saat ini dalam penentuan jumlah produksi emas murni adalah dilakukan secara numerik menggunakan dasar himpunan crispt. Metode tersebut dilakukan dengan mempertimbangkan banyaknya permintaan, persediaan barang, kemampuan mesin dan persediaan biaya namun permasalahan yang sering dijumpai adalah terkadang jumlah produksi atau persediaan tidak sebanding dengan tingkat kebutuhan atau permintaan dimana tingkat kebutuhan atau permintaan biasanya lebih besar atau lebih sedikit dari jumlah persediaan dan semuanya dipengaruhi oleh banyak faktor. Dari permasalahan tersebut maka kami mencoba melakukan sebuah penelitian yang berjudul Sistem Penentuan Jumlah Produksi Emas Murni Antam, metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Trend Linear. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa dengan menggunakan sistem penentuan jumlah produksi emas menggunakan metode trend linear yang dibangun ini maka perusahaan dapat memprediksi persediaan produksi emas murni sehingga dapat menunjang keputusan pimpinan dalam mengambil menentukan berapa jumlah lot persediaan yang sebaiknya disiapkan untuk penjualan emas murni diperiode berikutnya.
Sistem Pakar untuk Diagnosa Penyakit yang Disebabkan oleh Nyamuk Berbasis WEB Sadly Syamsuddin; Ahyuna Ahyuna
JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) Vol 1 No 1 (2014): JATISI SEPTEMBER 2014
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian pada Masyarakat (LPPM) STMIK Global Informatika MDP

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (294.285 KB) | DOI: 10.35957/jatisi.v1i1.24

Abstract

The rapid developments in medical science and drug discovery and healing methods give birth to an interdependence between doctors and patients. Problems will arise when doctors can not identify exactly according to the symptoms of the disease suffered by the patient, as well as patients who may be difficult to give a clear explanation of the symptoms they suffer to the doctor. Therefore we need an expert system capable of adopting human knowledge or physician to a computer that is designed to model the human ability or the doctor solve problems like an expert. This study design an expert system expert system which aims to diagnose diseases caused by mosquitoes. This expert system modeling tool system dirancangan with the Unified Modeling Language (UML), MySQL as database management system SQL and PHP as the programming language. Once the system can diimplemntasikan we perform system testing with the Black Box. The results of the system built is an expert system that is able to diagnose a disease caused by a mosquito with a good degree of accuracy and misunderstandings that exist in each form component under test is not found at all.
Peracangan Sistem Klasifikasi Surat Elektronik (E-Mail) Menggunakan Metode Cosine Similarity Sadly Syamsuddin; Ahyuna; Kalfin Alloto'dang
Jurnal Syntax Admiration Vol. 1 No. 5 (2020): Jurnal Syntax Admiration
Publisher : Ridwan Institute

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46799/jsa.v1i5.101

Abstract

Saat ini banyak kantor pemerintah dan swasata yang melakukan pengolahan data surat menyurat disetiap harinya, dimana ada ratusan surat yang masuk untuk keperluan harian di kantor tersebut. Namun kami melihat ada beberapa kekurangan yang terdapat di dalamnya antara lain (1) Banyak kantor dalam pencatatan data surat masuk dan surat keluar masih harus dicatat dan dibukukan dalam pembuatan surat masuk dan surat keluar sehingga jika nomor surat ingin dicocokkan nantinya agak sulit untuk menemukannya, (2) Proses sortir surat kebagian-bagian yang ada di perusahaan masih memakan waktu, karena harus dibuka terlebih dahulu dan di periksa satu-persatu tujuan tembusan dari surat tersebut hal tersebut juga mengakibatkan proses kerja dari persuratan disana masih terbilang lambat. Maka berdasarkan latar belakang permasalahan tersebut diatas kami melakukan perancangan sistem klasifikasi surat elektronik (e-mail) menggunakan metode cosine similarity, dimana metode cosine similarity yang digunakan berfokus pada teks berbahasa Indonesia dan berkonsepkan text mining yang dapat mengukur kesamaan teks berdasarkan kemunculan kata-kata dalam teks tersebut. Hasil penelitian ini menunjukkan sistem telah bekerja dengan baik dan mampu melakukan pemisahan antara surat yang masuk, dimana surat tersebut secara otomatis akan di pisahkan berdasarkan analisis isi pesan yang ada menggunakan tahapan penentuan stopwords, keyword tiap surat, dan klasifikasi.
Literature Review Artificial Intelligence Deteksi Hasil Ctscan Paru-Paru Pasien Terjangkit COVID-19 Sadly Syamsuddin; Kalfin Alloto'dang; Risnayanti Andi Djamro; Ahyuna
Jurnal Pendidikan Indonesia Vol. 2 No. 03 (2021): Jurnal Pendidikan Indonesia (Japendi)
Publisher : Publikasi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (272.497 KB) | DOI: 10.36418/japendi.v2i3.120

Abstract

Penyakit Virus Corona 19 (COVID-19) merupakan penyakit menular yang disebabkan oleh virus corona yang baru-baru ini ditemukan. Saat ini COVID-19 menjadi fenomena permasalahan untuk kita semua namun hingga sekarang belum ada obat yang ditemukan ampuh dalam mengatasinya. Persoalan lain adalah pada proses pendeteksian orang terjangkit. Hasil pendeteksian Covid-19 menggunakan PCR Swap masih dianggap sangat lambat dan menggunakan Rapid Tes bahkan dianggap kurang meyakinkan dengan melihat beberapa kasus yang ada sebelumnya. Tujuan penelitian ini untuk pendeteksian orang terjangkit COVID-19 lebih cepat dengan tingkat akurasi yang tinggi menggunakan metode Artificial Intelligence yang lebih khusus menggunakan Deep Learning arsitektur Convolutional Neural Network (CNN). Metode penelitian yang digunakan adalah literature review, dimana artikel dikumpulkan dan diproses menggunakan aplikasi mendeley, kriteria artikel yang digunakan adalah yang diterbitkan tahun 2020 yang berkaitan dengan penanganan COVID-19 khususnya yang memanfaatkan Artificial Intelligence dalam pembahasannya. Dengan mengumpulkan dan membahas beberapa penelitian yang ada maka dapat dikatakan bahwa dengan menggunakan Artificial Intelligence sistem dapat mendeteksi terjangkitnya seseorang melalui analisa pola yang ada pada hasil CT Scan Paru dengan memanfaatkan tingkat akurasi data latih yang ada.
Alat Penghitung Otomatis Keluar dan Masuknya Barang Beserta Peringatan Jika Melebihi Maksimal Penyimpanannya Muhammad Fiqar Ramadhan; Sunardi Sunardi; Sadly Syamsuddin
Syntax Literate Jurnal Ilmiah Indonesia
Publisher : Syntax Corporation

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (163.336 KB) | DOI: 10.36418/syntax-literate.v7i7.8792

Abstract

Perusahaan, Industri atau kebutuhan lainnya yang bergerak di bidang penjualan pasti memiliki tempat penyimpanan untuk barang. Sehingga barang merupakan salah satu factor penunjang dalam kegiatan perusahaan maupun industri. Adapun Pengolahan data barang masuk dan barang keluar masih melakukan secara manual dan mengkalkulasikan berapa stok barang yang sekarang, sehingga diperlukan sebuah Alat Penghitung Otomatis Keluar Dan Masuknya Barang Beserta Peringatan Jika Melebihi Maksimal Penyimpanannya Latar belakang dari pembuatan alat ini adalah memudahkan penghitung untuk barang masuk dan keluar dalam Gudang dan memberikan peringatan jika penyimpanan barang melebihi kapasitas. Alat ini dapat digunakan dalam pabrik ataupun industri penyimpanan barang lainnya. Tujuan penelitian ini adalah untuk mempermudah pengguna penghitung jumlah barang di gudang atau ruangan penyimpanan dan memberikan informasi jika penyimpanan tersebut melebihi kapasitas yang telah ditentukan. Penelitian ini menggunakan metode prototipe mikrokontroler. Hasil dari alat fungsi menghitung jumlah barang masuk dan keluar menggunakan sensor secara otomatis, sehingga mudah dan efisien untuk membantu rekap jumlah barang masuk dan keluar secara bersamaan. Dari hasil pengujian alat ini disimpulkan bahwa alat ini dapat mendeteksi dan kemudian menghitung setiap barang yang masuk dan keluar gudang secara bersamaan dan mengatasi terjadinya penyimpanan lebih sehingga dapat meminimalisir runtuhnya tempat penyimpanan dan kerugian yang diakibatkan oleh kelebihan stok barang-barang.
PERANCANGAN PROTOTIPE PINTU OTOMATIS DENGAN FACE DETECTION MENGGUNAKAN MIKROKONTROLER Ikramullah Ikramullah; Sunardi Sunardi; Sadly Syamsuddin
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol 11, No 3 (2023)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v11i3.3221

Abstract

Artikel ini membahas tentang prototipe pintu otomatis dengan teknologi deteksi wajah menggunakan mikrokontroler. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengembangkan sistem keamanan pintu yang efisien dan mudah dengan mengganti kunci konvensional dengan wajah pemilik. Metode yang digunakan adalah perancangan perangkat lunak yang mana menggunakan pengujian Orthogonal Array Testing untuk akurasi dan fungsionalitas sistem. Hasil penelitian menunjukkan bahwa prototipe sistem dapat mendeteksi dan mengenali wajah pemilik dengan akurasi tinggi, serta membuka pintu secara otomatis. Sistem juga dapat mengirim notifikasi ke Telegram apabila ada penyusup yang tidak dikenal oleh sistem. Prototipe sistem ini dapat diaplikasikan pada hotel atau tempat-tempat yang membutuhkan keamanan tinggi.
Efektivitas Pelatihan Komputer dalam Meningkatkan Kemampuan Teknologi Guru SD: Analisis Berdasarkan Metode Wawancara: Penelitian Rahmat; Sadly Syamsuddin; Erfan Hasmin; Arwansyah; Sitti Harlina; Arham Arifin; Hasyrif SY; Faizal; Imran Djafar
Jurnal Pengabdian Masyarakat dan Riset Pendidikan Vol. 3 No. 4 (2025): Jurnal Pengabdian Masyarakat dan Riset Pendidikan Volume 3 Nomor 4 (April 2025
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/jerkin.v3i4.1057

Abstract

This study evaluated the effectiveness of computer training in improving the technological skills of elementary school teachers at UPTD SDN 168 Inpres Jambua through a participatory evaluation approach. The training was conducted using the blended learning method, and the evaluation used questionnaires, focus group discussions (FGDs), interviews, and observations. The results showed significant improvement in teachers' technology skills. Participant feedback indicated that the relevant training materials and interactive methods were very effective. The findings confirmed the importance of continuous and participatory training and the need to adjust the training program based on participant feedback. Recommendations include increasing interactivity, adapting materials to technological developments and ongoing support for teachers. This study contributes to the development of more effective and sustainable technology training programs for primary school teachers.
Implementasi Machine Learning pada Sistem Rekomendasi E-Commerce UMKM Kerajinan Tangan Sadly Syamsuddin; Rhatih Lestari Abbi; Julia Ruga; Andi Irmayana
DIPAKOMSI Vol. 18 No. 1 (2025): Jurnal Dipanegara Komputer Sistem Informasi (DIPAKOMSI)
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Universitas Dipa Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36774/dipakomsi.v18i1.1729

Abstract

Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) berperan penting dalam pertumbuhan ekonomi Indonesia, termasuk di Kota Makassar, yang merupakan pusat perdagangan di Indonesia Timur. Sektor UMKM kerajinan tangan di Makassar memberikan kontribusi signifikan dalam menciptakan lapangan kerja dan meningkatkan kesejahteraan. Namun, banyak UMKM kesulitan menjangkau konsumen dan mempromosikan produk secara efektif di era digital. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan sistem rekomendasi berbasis Machine Learning untuk meningkatkan penjualan UMKM kerajinan tangan di Makassar. Metode yang digunakan adalah Item-Based Collaborative Filteringuntuk menganalisis perilaku konsumen dan preferensi produk. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem rekomendasi berbasis Machine Learning berhasil diterapkan pada platform e-commerce yang dikembangkan. Implementasi sistem rekomendasi diharapkan dapat menjadi solusi dalam mengatasi tantangan digitalisasi dan meningkatkan daya saing UMKM di pasar e-commerce.