Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Teknik Informatika UNIKA Santo Thomas Jurnal Teknik Informatika Unika Santo Thomas (JTIUST)
Silitonga, Parasian D P
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management

Published : 4 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search

 1 
OPTIMASI PENJADWALAN MATA KULIAH FAKULTAS ILMU KOMPUTER UNIVERSITAS KATOLIK SANTO THOMAS SUMATERA UTARA DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA Silitonga, Parasian D P; Pasaribu, Natal P
Jurnal Teknik Informatika UNIKA Santo Thomas Vol 1 No. 2 Tahun 2016
Publisher : LPPM UNIKA Santo Thomas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.17605/jti.v1i2.29

Abstract

Abstrak Pada penelitian ini dilakukan pengembangan sistem aplikasi penjadwalan mata kuliah dengan mengimplementasikan algoritma genetika. Sebagai ujicoba kemampuan sistem yang dikembangkan untuk pembuatan jadwal mata kuliah, digunakan datamata kuliah pada Fakultas Ilmu KomputerUniversitas Katolik Santo Thomas. Implementasi perangkat lunak yang dikembangkan, diujicobakan pada tiga kelompok data dengan jumlah mata kuliah setiap kelompok data berbeda-beda. Dari ujicoba ketiga kelompok data didapatkan hasil yakni, algoritma genetika cukup baik digunakan sebagai algoritma membuat jadwal mata kuliah, hal ini dapat dilihat dari hasil ujicoba I sampai dengan ujicoba III yang telah dilakukan. Keberhasilan ini dapat dilihat dari nilai fitness sama dengan nol yang dihasilkan setiap kali ujicoba, yang menandakan bahwa jadwal yang dihasilkan sudah tidak ada bentrok.
Implementasi Algoritma K-Means Clustering Pada Analisis Penyebaran Penyakit Pasien Pengguna Badan Penyelenggara Jaminan Sosial Kesehatan (BPJS) Silitonga, Parasian D P; Damanik, Romanus
Jurnal Teknik Informatika UNIKA Santo Thomas Vol 1 No. 2 Tahun 2016
Publisher : LPPM UNIKA Santo Thomas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (331.729 KB) | DOI: 10.17605/jti.v1i2.34

Abstract

Abstract Clustering technique is a technique of grouping of records in a database based on certain criteria. The clustering results are given to the end user to provide a snapshot of what is happening in the database. One method that can be used in clustering technique is a method of K-Means Clustering. K-Means Clustering method divides the data into multiple groups and can accept input in the form of data without a label. This study used the method K-Means Clustering data disease patients in an effort to find the tendency of the disease in a group of people who went to Haji Adam Malik Hospital in Medan. The results of this study are expected to be used as a reference for health education programs at once may be the anticipation of a priority service for patients especially BPJS users.
OPTIMASI PENJADWALAN MATA KULIAH FAKULTAS ILMU KOMPUTER UNIVERSITAS KATOLIK SANTO THOMAS SUMATERA UTARA DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA Silitonga, Parasian D P; Pasaribu, Natal P
Jurnal Teknik Informatika UNIKA Santo Thomas Vol 1 No. 2 Tahun 2016
Publisher : LPPM UNIKA Santo Thomas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (388.118 KB) | DOI: 10.17605/jti.v1i2.29

Abstract

Abstrak Pada penelitian ini dilakukan pengembangan sistem aplikasi penjadwalan mata kuliah dengan mengimplementasikan algoritma genetika. Sebagai ujicoba kemampuan sistem yang dikembangkan untuk pembuatan jadwal mata kuliah, digunakan datamata kuliah pada Fakultas Ilmu KomputerUniversitas Katolik Santo Thomas. Implementasi perangkat lunak yang dikembangkan, diujicobakan pada tiga kelompok data dengan jumlah mata kuliah setiap kelompok data berbeda-beda. Dari ujicoba ketiga kelompok data didapatkan hasil yakni, algoritma genetika cukup baik digunakan sebagai algoritma membuat jadwal mata kuliah, hal ini dapat dilihat dari hasil ujicoba I sampai dengan ujicoba III yang telah dilakukan. Keberhasilan ini dapat dilihat dari nilai fitness sama dengan nol yang dihasilkan setiap kali ujicoba, yang menandakan bahwa jadwal yang dihasilkan sudah tidak ada bentrok.
Implementasi Algoritma K-Means Clustering Pada Analisis Penyebaran Penyakit Pasien Pengguna Badan Penyelenggara Jaminan Sosial Kesehatan (BPJS) Silitonga, Parasian D P; Damanik, Romanus
Jurnal Teknik Informatika UNIKA Santo Thomas Vol 1 No. 2 Tahun 2016
Publisher : LPPM UNIKA Santo Thomas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (331.729 KB) | DOI: 10.17605/jti.v1i2.34

Abstract

Abstract Clustering technique is a technique of grouping of records in a database based on certain criteria. The clustering results are given to the end user to provide a snapshot of what is happening in the database. One method that can be used in clustering technique is a method of K-Means Clustering. K-Means Clustering method divides the data into multiple groups and can accept input in the form of data without a label. This study used the method K-Means Clustering data disease patients in an effort to find the tendency of the disease in a group of people who went to Haji Adam Malik Hospital in Medan. The results of this study are expected to be used as a reference for health education programs at once may be the anticipation of a priority service for patients especially BPJS users.
Co-Authors Pasaribu, Natal P Romanus Damanik