Articles
<![CDATA[Professional Clustering Based on the Graduates Profile Using K-Means Method ]]>
<![CDATA[Susi, Susi]]>;
<![CDATA[Hajjah, Alyauma]]>
<![CDATA[ PIKSEL : Penelitian Ilmu Komputer Sistem Embedded and Logic Vol 9 No 1 (2021): Maret 2021 ]]>
Publisher : <![CDATA[LPPM Universitas Islam 45 Bekasi ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.33558/piksel.v9i1.2264
<![CDATA[The Information Systems department of Pelita Indonesia Institute of Business and Technology produces graduates with education knowledge to face the professional work, but the majority of students after graduating do not work according to their graduate profiles/educational background. This research aimed to help students in determining the appropriate graduate profile. The proposed system was built using the K-means method for the classification process of graduate profiles; hence, the results can be used as recommended profession to be taken. The data used in this study is the data of students of class 2016, and these results are compared with their current professional record data with the aim of knowing the percentage of professional suitability obtained with the current profession. After this research is tested, the results of the classification of the graduate profile can be obtained where there are 10 students in the administrator database cluster, 11 students of the web design and developer cluster, one student of the cluster information system manager, and 8 students of the cluster system analysis. The percentage of suitability was 43.33%. This program is designed using the PHP programming language.]]>
<![CDATA[Analisis Error Terhadap Peramalan Data Penjualan ]]>
<![CDATA[Alyauma Hajjah]]>;
<![CDATA[Yulvia Nora Marlim]]>
<![CDATA[ Techno.Com Vol 20, No 1 (2021): Februari 2021 ]]>
Publisher : <![CDATA[LPPM Universitas Dian Nuswantoro ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.33633/tc.v20i1.4054
<![CDATA[Tujuan penelitian ini membahas tentang peramalan permintaan lampu LED bermerk Sanyo. Penelitian ini menggunakan metode Moving Average dan Exponential Smoothing. Pada Metode Moving Average digunakan untuk peramalan periode 3 bulan dan 5 bulan, sedangkan metode Exponential Smoothing menggunakan parameter = 0,1; 0,5; 0,7 dan 0,9. Dari hasil peramalan setiap metode dibandingkan nilai dari error, adapun nilai error yang dibahas adalah Mean Absolut Deviation (MAD), Mean Squared Error (MSE), dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Berdasarkan hasil penelitian ini metode yang memiliki tingkat kesalahan terkecil adalah metode Exponential Smoothing dengan parameter , yang memiliki nilai MAD= 1.214,54; MSE = 2.758.993 dan MAPE = 9,17%. Dapat disimpulkan bahwa metode yang paling optimal digunakan untuk meramalkan jumlah permintaan lampu pada bulan berikutnya adalah metode Exponential Smoothing dengan parameter . Hasil peramalan permintaan lampu pada bulan Januari 2020 dengan menggunakan metode Exponential Smoothing dengan adalah 15.800,88. Sehingga untuk peramalan permintaan untuk bulan berikutnya peneliti merekomendasikan menggunakan metode Exponential Smoothing dengan perameter .]]>
<![CDATA[Perancangan Sistem Penjadwalan Seminar Proposal dan Sidang Skripsi dengan Metode Algoritma Genetika ]]>
<![CDATA[Dwi Oktarina]]>;
<![CDATA[Alyauma Hajjah]]>
<![CDATA[ JOISIE (Journal Of Information Systems And Informatics Engineering) Vol 3 No 1 (2019) ]]>
Publisher : <![CDATA[Institut Bisnis dan Teknologi Pelita Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (690.142 KB)
|
DOI: 10.35145/joisie.v3i1.421
<![CDATA[Sistem Penjadwalan Seminar Proposal dan Sidang Skripsi pada STIKOM Pelita Indonesia masih dilakukan secara semi terkomputerisasi. Terjadinya bentrok dan keterlambatan penjadwalan sering terjadi, penjadwalan merupakan salah satu prosedur yang rumit karena harus menyesuaikan dengan ketersediaan ruangan, jam dan juga dosen yang akan menguji, Sekretaris Prodi harus mencocokkan jadwal tersebut secara manual lalu di input ke dalam Microsoft Excel, sehingga kemungkinan kesalahan dan keterlambatan penjadwalan sering dialami. Untuk mengatasi permasalahan ini perlu dikembangkan Sistem Penjadwalan Seminar Proposal dan Sidang Skripsi pada STIKOM Pelita Indonesia menggunakan metode Algoritma Genetika. Penerapan Algoritma Genetika ini bertujuan untuk mengoptimalkan penjadwalan secara keseluruhan dengan adanya beberapa kriteria penjadwalan yang telah ditentukan, sehingga diperoleh suatu optimasi penjadwalan yang baik dalam pemasangan tiap kriteria seperti jam, hari, dan ruang pelaksanaan tidak ada terjadi permasalahan tumbukan jadwal. Aplikasi Program Sistem Penjadwalan Seminar Proposal dan Sidang Skripsi ini dibuat dengan menggunakan pemrograman berbasis Web, Database, Adobe Dreamweaver CS6, Visual Basic dan metode pengembangan sistem yang dipakai adalah System Development Life Cycle (SDLC). Dengan diterapkan sistem informasi Penjadwalan Seminar Proposal dan Sidang Skripsi pada STIKOM Pelita Indonesia ini akan mempermudah proses penjadwalan untuk bagian BAAK dan Prodi.]]>
<![CDATA[SISTEM PERAMALAN PERSEDIAAN BARANG MENGGUNAKAN METODE BROWN EXPONENTIAL SMOOTHING ]]>
<![CDATA[Yulvia Nora Marlim]]>;
<![CDATA[Alyauma Hajjah]]>
<![CDATA[ JOISIE (Journal Of Information Systems And Informatics Engineering) Vol 5 No 2 (2021) ]]>
Publisher : <![CDATA[Institut Bisnis dan Teknologi Pelita Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.35145/joisie.v5i2.1738
<![CDATA[Usaha dagang yang bergerak dibidang jual beli spare part sepeda motor banyak sekali beredar baik dikota-kota besar maupun daerah. Karena tingkat penggunaan sepeda motor juga meningkat. Sehingga para pengusaha melihat usaha jual beli spare part juga menjanjikan. Ud maju utama salah satu usaha bergerak dibidang jual beli spare part motor. Terjadinya penumpukan barang dan mengakibatkan menambahnya biaya produksi serta permintaan barang juga berubah dari waktu ke waktu. Terkadang juga terjadi barang kosong. Sehingga terkadang usaha mengalami kerugian. Oleh sebab itu dibutuhkanlah sebuah sistem informasi utuk meramalkan persediaan baran. Agar lebih tepat maka peramalan persediaan barang menggunakan metode Double Exponential Smoothing (DES) dengan parameter (α) 0.1, 0.2, 0.5 dan 0.9. Pada penelitian ini menggunakan 2 jenis barang yaitu oli dan ban luar dan data 12 periode (bulan) waktu lampau. Hasil dari DES kemudian dianalisa tingkat keakurasiannya menggunakan Mean Absolute Deviation (MAD), Mean Sequare Error (MSE) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil dari penelitian menunjukan bahwa untuk jenis barang oli parameter dengan nilai terbaik yaitu α 0.2 dengan nilai 9.51 % dengan prediksi tinggi sedangkan untuk jenis barang ban luar parameter α 0.1 dengan nilai 9.49 % dengan prediksi tinggi. Dalam membangun sistem informasi menggunakan teknik pemodelan Unified Model Langguage (UML) menggunakan usa case diagram dan class diagram. Diharapakan sistem informasi peramalan persediaan barang menggunakan metode DES dapat membantuk pimpinan dalam memperkirakan pemasanan barang sehingga tidak terjadi lagi penumpukan barang ataupun terjadinya barang kosong, serta menghindari terjadinya kerugian.]]>
<![CDATA[Pelatihan Pemanfaatan Microsoft Power Point sebagai Video Pembelajaran Matematika untuk Membantu Pembelajaran secara Daring bagi Guru-Guru MGMP Matematika SMP/MTs Kota Pekanbaru ]]>
<![CDATA[Sagita Charolina Sihombing]]>;
<![CDATA[Alyauma Hajjah]]>
<![CDATA[ Seandanan: Jurnal Pengabdian Pada Masyarakat Vol. 2 No. 1 (2022): Seandanan: Jurnal Pengabdian pada Masyarakat ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Ilmu Sosial dan Ilmu Politik Universitas Lampung ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (299.275 KB)
|
DOI: 10.23960/seandanan.v2i1.32
<![CDATA[This community service was carried out at SMP Negeri 42 Pekanbaru City with the participants of the activity is MGMP Mathematics teachers for SMP/MTS Pekanbaru City. This activity is motivated by the fact that there has never been any socialization or training on the use of Microsoft Power Point to help online learning for Mathematics MGMP teachers. Microsoft power point is only used for presentations at seminars or delivering material face-to-face in front of the class. Therefore, it is necessary to hold a training activity on the use of Microsoft power point to help online learning for MGMP Mathematics teachers at SMP/MTs Pekanbaru City. This activity aims to provide material about the ideal slide size for online delivery, criteria for teaching material slides, and video making guidelines using Microsoft power point. The results of community service show that most of the training participants can receive the training materials well and can use Microsoft power point to make online learning videos.]]>
<![CDATA[Perancangan Media Pembelajaran Matematika Menggunakan Teknologi Augmented Reality ]]>
<![CDATA[Leonardo Yang]]>;
<![CDATA[Wilda Susanti]]>;
<![CDATA[Alyauma Hajjah]]>;
<![CDATA[Yulvia Nora Marlim]]>;
<![CDATA[Gusrio Tendra]]>
<![CDATA[ Edukasi: Jurnal Pendidikan Vol 20, No 1 (2022): Edukasi: Jurnal Pendidikan ]]>
Publisher : <![CDATA[LPPM IKIP PGRI Pontianak ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.31571/edukasi.v20i1.3830
<![CDATA[AbstrakPenelitian bertujuan menghasilkan rancangan media pembelajaran matematika siswa kelas 2 sekolah dasar untuk pengenalan bangun ruang dan bangun datar menggunakan teknologi Augmented Reality (AR). Metode penelitian mengikuti tahap Multimedia Development Life Cycle (MDLC) yang terdiri dari enam tahap, yaitu concept, design, material collecting, assembly, testing, dan distribution. Subjek penelitian adalah siswa kelas 2 Sekolah Dasar Pelita. Teknik pengumpulan data berdasarkan studi pustaka atau literatur. Software yang digunakan adalah Unity untuk membuat objek 2D atau 3D dengan memasukkan gambar marker ke database Vuforia. Pengujian aplikasi di perangkat Android dilakukan dengan blackbox testing untuk menilai kebutuhan dan spesifikasi software. Hasil rancangan berupa media pembelajaran interaktif yang dilengkapi dengan materi dan kuis. Hasil temuan menunjukkan teknologi AR pada media pembelajaran matematika kelas 2 sekolah dasar dapat dirancang dengan visual yang interaktif. AbstractThe research aimed to produce a design for mathematics learning media for second-grade elementary school students for the introduction of geometric shapes and flat shapes using Augmented Reality (AR) technology. The research method followed the Multimedia Development Life Cycle (MDLC) stage consisting of six stages, namely concept, design, collecting material, assembly, testing, and distribution. The research subjects were second-grade students of Pelita Elementary School. Data collection techniques were based on literature or literature studies. The software device used Unity to create 2D or 3D objects by entering marker images into the Vuforia database. Application testing on Android devices was carried out by black-box testing to assess software requirements and specifications. The results of the design produced interactive learning media equipped with materials and quizzes. The findings showed that AR technology in the second-grade elementary school mathematics learning media can be designed with interactive visuals.]]>
<![CDATA[penerapan regresi linier untuk peramalan penjualan ]]>
<![CDATA[siska monica]]>;
<![CDATA[alyauma hajjah]]>
<![CDATA[ JTIK (Jurnal Teknik Informatika Kaputama) Vol 6, No 2 (2022): Volume 6, Nomor 2 Juli 2022 ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK KAPUTAMA ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[Toko Ikan Vansquare memiliki keterbatasan ruang dan akuarium serta peningkatan penjualan seiring berjalannya waktu membuat pemilik kesulitan dalam melakukan penambahan stok yang tepat untuk periode berikutnya. Jika stok penambahan berlebih dapat membuat ruang penyimpanan kurang memadai, sebaliknya jika stok penambahan kurang dan tidak memenuhi permintaan pasar akan membuat toko kehilangan peluang bisnis. Salah satu alternatif untuk membantu menentukan jumlah penambahan stok yang tepat adalah Peramalan dengan metode regresi linier. Alternatif ini bertujuan untuk meramalkan banyaknya penjualan yang akan terjadi dengan menganalisis data penjualan dan mempresentasikannya ke dalam suatu persamaan regresi linier yang akan menghasilkan nilai peramalan. Data yang digunakan pada penelitian ini merupakan data penjualan dari bulan November 2020 hingga Oktober 2021. Setelah perhitungan regresi linier dilakukan perhitungan error menggunakan metode MAD, MSE dan MAPE untuk melihat kemungkinan error yang terjadi. Bahasa pemograman yang digunakan adalah PHP dan menggunakan database MySql untuk membangun Aplikasi Peramalan Penjualan menggunakan metode Regresi Linier. Hasil yang didapat dari penelitian ini yaitu nilai peramalan penjualan periode November 2021 untuk ikan cupang sebesar 119,8939 dengan nilai MAPE 11.811687939115%]]>
<![CDATA[Professional Clustering Based on the Graduates Profile Using K-Means Method ]]>
<![CDATA[Susi Susi]]>;
<![CDATA[Alyauma Hajjah]]>
<![CDATA[ PIKSEL : Penelitian Ilmu Komputer Sistem Embedded and Logic Vol 9 No 1 (2021): Maret 2021 ]]>
Publisher : <![CDATA[LPPM Universitas Islam 45 Bekasi ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.33558/piksel.v9i1.2264
<![CDATA[The Information Systems department of Pelita Indonesia Institute of Business and Technology produces graduates with education knowledge to face the professional work, but the majority of students after graduating do not work according to their graduate profiles/educational background. This research aimed to help students in determining the appropriate graduate profile. The proposed system was built using the K-means method for the classification process of graduate profiles; hence, the results can be used as recommended profession to be taken. The data used in this study is the data of students of class 2016, and these results are compared with their current professional record data with the aim of knowing the percentage of professional suitability obtained with the current profession. After this research is tested, the results of the classification of the graduate profile can be obtained where there are 10 students in the administrator database cluster, 11 students of the web design and developer cluster, one student of the cluster information system manager, and 8 students of the cluster system analysis. The percentage of suitability was 43.33%. This program is designed using the PHP programming language.]]>
<![CDATA[Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Rekomendasi Genset ]]>
<![CDATA[Chandra Wijaya]]>;
<![CDATA[Alyauma Hajjah]]>
<![CDATA[ JTIK (Jurnal Teknik Informatika Kaputama) Vol 7, No 1 (2023): Volume 7, Nomor 1 Januari 2023 ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK KAPUTAMA ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[Pada saat ini, teknologi merupakan penggerak penting bagi suatu negara. Perkembangan teknologi di bidang ekonomi ditandai dengan munculnya online shop. PT. Yanmarindo Perkasa merupakan perusahaan yang bergerak di bidang jual beli mesin, perkakas, sparepart dan lain- lain. Barang yang dijual sangat beragam menyebabkan bingungnya konsumen dalam memilih barang yang ingin dibeli karena barang dengan jenis yang sama memiliki tipe berbeda. Untuk mengatasi hal tersebut, dibutuhkan suatu sistem rekomendasi untuk memberikan rekomendasi barang yang sesuai dengan kriteria dan kebutuhan konsumen. Sistem rekomendasi ini dibangun menggunakan algoritma Naïve Bayes sebagai salah satu bagian dari data mining. Algoritma Naïve Bayes adalah metode klasifikasi yang didasarkan pada probabilitas dan statistik. Sistem rekomendasi ini terbatas pada mesin genset dimana data training yang digunakan yaitu kombinasi dari data spesifikasi dan data penjualan genset. Algoritma Naïve Bayes digunakan untuk mencari probabilitas terbesar dari seluruh instance pada atribut target seperti merek, bahan bakar, kapasitas, tegangan dan penyalaan. Dari salah satu contoh data uji yang dimasukkan, terdapat satu genset yang tampil sebagai hasil rekomendasi dari perhitungan algoritma Naïve Bayes. Berdasarkan hal tersebut, terbukti bahwa algoritma Naïve Bayes dapat digunakan untuk memberikan rekomendasi genset sesuai dengan kebutuhan dan kriteria konsumen. Dengan penerapan algoritma ini pada sistem rekomendasi genset, diharapkan dapat memberikan hasil yang akurat dan mengurangi kebimbangan konsumen dalam mencari genset.]]>
