Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.756
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Sarjana Teknik Informatika JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA Jambura Journal of Mathematics Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Journal of Applied Engineering and Technological Science (JAETS) Journal of Computer Scine and Information Technology SATIN - Sains dan Teknologi Informasi
Gushelmi
Universitas Putra Indonesia YPTK Padang
Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Materials Science & Nanotechnology Mathematics

Published : 11 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 11 Documents
Search

 1   2 
Sistem Pengambilan Keputusan Pemilihan Siswa Yang Berhak Mendapatkan Beasiswa Miskin Dengan Metode Analytical Hierarchy Process (Ahp) Febri Febri Hadi Hadi; Gushelmi Gushelmi
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol 3 No 1 (2021): Januari 2021
Publisher : Prodi Sistem Informasi Universitas Dharma Andalas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47233/jteksis.v3i1.173

Abstract

MTsN 2 Padang Pariaman merupakan sebuah sekolah yang dikelola oleh departemen agama. Dalam pemberian beasiswa Pihak sekolah melakukan seleksi siswa penerima beasiswa masih dilakukan secara manual, sehingga sering terjadi kesalahan dan tidak adanya kriteria yang jelas dalam menentukan siswa yang memperoleh beasiswa. Salah satu upaya yang dilakukan adalah dengan membangun sistem pendukung keputusan dengan menggunakan metode analytical hierarchy process (AHP). AHP sebagai tool untuk menyeleksi siswa dengan beberapa kriteria dapat dilakukan untuk mengetahui siswa yang layak diberikan beasiswa miskin. Dalam menentukan siswa yang layak diberikan beasiswa miskin terdapat tiga kriteria dasar yang digunakan yaitu pemegang kartu KIP, penghasilan orangtua, dan jarak rumah. Dari kriteria tersebut diteliti dan mendapatkan nilai tertinggi yang berguna dalam penentuan keputusan untuk menentukan siswa yang layak diberikan beasiswa miskin.
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mobil Bekas Menggunakan Metode Analythical Hierarchy Process Gushelmi Gushelmi; Dodi Guswandi
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol 3 No 2 (2021): Juli 2021
Publisher : Prodi Sistem Informasi Universitas Dharma Andalas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47233/jteksis.v3i2.259

Abstract

Showroom Ragasa Motor Padang is a showroom that sells various types of used cars. The old system of selecting used cars in The Ragasa Motor Padang Showroom is that customers come directly to the address of this Showroom and the selection process is still done by manual means. With the development of internet technology today is increasing rapidly and in order to be accessible to everyone, the AHP can do a comparison of the criteria in pairs on the selection of used cars and can determine the consistency of the comparison data paired with a threshold value of < 0.1. The purpose of this research is to make it easier for customers to choose used cars quickly and accurately, as well as the application of programs used to make it easier for customers to use them. The result of this study is the SPK System that was built to be able to take the decision of the selection of used cars in the Showroom Ragasa Motor Padang with the selection of the 2nd alternative with a value of 2.55 as the best choice.
Analisa Kualitas Sistem Informasi Manajemen Menggunakan Framework Cobit 5 (Studi Kasus Pada Kantor Dprd Kabupaten Sijunjung) gushelmi gushelmi; Mondra Neldi; Yayan Septiadi
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol 4 No 1 (2022): Januari 2022
Publisher : Prodi Sistem Informasi Universitas Dharma Andalas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47233/jteksis.v4i1.376

Abstract

Teknologi informasi secara signifikan telah mempengaruhi dan mengubah cara bisnis yang sedang dikelola dan dipantau saat ini. Teknologi informasi yang telah digunakan oleh banyak perusahaan sebagai salah satu solusi dalam menghadapi dan memenangkan persaingan. Sejalan dengan itu diperlukan suatu kerangka kerja Cobit 5 dengan bahasa pemrograman PHP dan Database MySQL untuk memastikan bahwa teknologi informasi yang diimplementasikan mengharuskan perusahaan dalam memaksimalkan keuntungan, resiko teknologi informasi dikelola dengan tepat dan digunakan secara bertanggung jawab. Guna mencapai tujuan dimaksud diperlukan perencanaan, implementasi, dukungan, pengawasan dan evaluasi yang matang dan optimal. Dengan diterapkan analisa kualitas sistem informasi manajemen kepuasan karyawan dalam menggunakan sistem yang ada pada DPRD Sinjunjung dapat memberikan solusi dalam memperbaharui dan meningkatkan kualitas sistem yang ada.
Implementasi Deep Learning Dalam Pendeteksian Kerumunan Yang Berpotensi Melanggar Protokol Kesehatan Covid-19 Emil Naf&#039;an; Fajrul Islami; Gushelmi Gushelmi
JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA Vol 6, No 2 (2022): April 2022
Publisher : STMIK Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30865/mib.v6i2.3484

Abstract

This study aims to propose a system that is able to detect crowds that have the potential to violate the Covid-19 health protocol. In this case the camera is used to capture objects in the form of images (image). Furthermore, the obtained images are processed using Deep Learning. In this case, the Convolutional Neural Network (CNN) is used. The criteria used are the classification of the number of people in the picture and the distance between each person in the picture. The distance allowed between each person is 1 meter. If there are more than 5 people in the image that have a distance between each of them less than 1 meter, then this is classified as a crowd that has the potential to violate the Covid-19 health protocol. In this study, 2 classifications were used, namely crowd and non-crowded. From the test results obtained the average value of accuracy, precision, and recall are 91.71, 91.25, and 92.65, respectively.
Penerapan Metode TOPSIS dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Bahan Baku Terbaik untuk Pembuatan Spring Bed (Studi Kasus : Bigland ByPass Padang) Fauzan Ramadhoni; Gushelmi Gushelmi; Liga Mayola
Jurnal Sarjana Teknik Informatika Vol 11, No 1 (2023): Februari
Publisher : Program Studi Informatika, Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12928/jstie.v11i1.25792

Abstract

PT. Cahaya Murni Andalas Permai merupakan salah satu perusahaan yang bergerak di bidang industri mebel yang memproduksi beberapa kebutuhan rumah tangga serta peralatan kantor, salah satunya yaitu tempat tidur atau yang biasa dikenal dengan sebutan spring bed. Sistem pendukung keputusan dirancang bertujuan untuk mendukung seluruh tahap pengambilan keputusan mulai dari mengidentifikasi sebuah masalah, memilih data-data yang relevan dan menentukan pendekatan yang digunakan pada sebuah proses pengambilan keputusan. Penelitian ini mengembangkan sistem pendukung keputusan dengan menggunakan metode TOPSIS untuk memudahkan karyawan dalam penentuan kualitas springbed perhitungan kualitas springbed yang tersimpan rapi didalam sebuah database. Sistem dibangun menggunakan Bahasa pemrograman PHP dan Database MySQL. Tujuan yang ingin dicapai dari penelitian ini untuk menentukan kualitas spring bed terbaik dengan kriteria yang digunakan yaitu: pegas, daya topang, bahan pelapis, dan jenis kayu yang dijadikan bahan perhitungan. Penentuan kualitas pada sistem dibuat dengan data-data yang sudah tersimpan, serta ketetapan pada setiap setiap nilai kriteria yang digunakan untuk penilaian kualitas.
Penerapan Metode Fuzzy Logic Mamdani Untuk Memprediksi Produksi Jumlah Produksi Gushelmi
SATIN - Sains dan Teknologi Informasi Vol 4 No 1 (2018): SATIN-Sains dan Teknologi Informasi
Publisher : STMIK Amik Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1021.684 KB) | DOI: 10.33372/stn.v4i1.300

Abstract

PABRIK TAHU “B asli” hanya menggunakan prediksi produksi tahu yang dilakukan dalam jumlah yang sama dari hari ke hari tanpa adanya perhitungan terlebih dahulu. Pada penelitian ini, penulis mengembangkan suatu sistem logika fuzzy dengan menggunakan metode inferensi fuzzy Mamdani pada perencanaan produksi PABRIK TAHU “B asli” Kota PADANG. Dengan menganalisa produksi yang telah dilakukan sebelumnya di PABRIK TAHU “B asli” Kota PADANG, sehingga didapatkan sebuah input untuk mendapatkan hasil. Logika fuzzy ini memakai metode mamdani untuk memprediksi hasil produksi PABRIK TAHU “B asli” Kota PADANG sehingga dapat memproduksi tahu secara optimal berdasarkan permintaan pasar.
Penerapan Metode Saw Dalam Penentuan Penerima Bahan Pangan Bersubsidi Untuk Keluarga Miskin dengan Metode Saw Gushelmi
SATIN - Sains dan Teknologi Informasi Vol 4 No 2 (2018): SATIN - Sains dan Teknologi Informasi
Publisher : STMIK Amik Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (884.753 KB) | DOI: 10.33372/stn.v4i2.857

Abstract

Sesuai dengan peraturan yang sudah ditentukan oleh pihak Kantor Kelurahan Air Tawar Barat Kota Padang untuk memperoleh Bahan Pangan Bersubsidi, maka diperlukan kriteria-kriteria untuk menentukan siapa yang akan terpilih untuk menerima bahan pangan bersubsidi. Pembagian bahan Pangan bersbsidi dilakukan oleh kantor Kelurahan Air Tawar Barat Kota Padang bagi warga yang kurang mampu ataupun miskin. Untuk membantu penentuan dalam menetapkan seseorang yang layak menerima bahan pangan bersubsidi maka dibutuhkan sebuah sistem pendukung keputusan. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk Sistem Pendukung Keputusan adalah dengan menggunakan SAW (Simple Additive Weighting). Pada penelitian ini akan diangkat suatu kasus yaitu mencari alternatif terbaik bedasarkan kriteria-kriteria yang telah ditentukan dengan mengggunakan metode SAW (Simple Additive Weighting) untuk melakukan perhitungan metode pada kasus tersebut. Metode ini dipilih karena mampu menyeleksi alternatif terbaik dari sejumlah alternatif, dalam hal ini alternatif yang dimaksudkan yaitu yang berhak menerima bahan pangan bersubsidi berdasarkan kriteria-kriteria yang ditentukan. Penelitian dilakukan dengan mencari nilai bobot untuk setiap atribut, kemudian dilakukan proses perankingan yang akan menentukan alternatif yang optimal, yaitu warga miskin.
Analisa Algoritma Association Rule pada Calon Mahasiswa Program Magister di masa Pandemi dengan Metode FP-Growth M.hafizh; Gushelmi; Triana Novita; Selvi Zola Fenia; Emil Naf’an
SATIN - Sains dan Teknologi Informasi Vol 8 No 2 (2022): SATIN - Sains dan Teknologi Informasi
Publisher : STMIK Amik Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (599.288 KB) | DOI: 10.33372/stn.v8i2.908

Abstract

Pada masa sulit ini (pandemi) berdampak juga pada dunia pendidikan tekusus pada mereka yang ingin melanjutkan pendidikan tapi terhalang dan hilang semangat di karenakan kondisi pandemi.sehingga hampir setiap kampus merasakan sedikitnya mahasiswa baru yang mendaftar.karena hal tersebut sangat di butuhkan analisa yang mampu memberikan acuan dalam menyusun strategi dalam meningkatkan kembali jumlah orang yang mendaftar.slaah satu cara yang dapat dilaukan adalal dengan teknik dataminig, Adapun teknik yang digunakan dalam hal ini adalah Algoritma Association Rule metode FP-Growth. FP-Growth adalah salah satu alternatif algoritma yang dapat digunakan untuk menentukan himpunan data yang paling sering muncul (frequent itemset) dalam sekumpulan data. Algoritma FP-Growth merupakan pengembangan dari algoritma Apriori. Sedangkan di dalam algoritma FP-Growth tidak dilakukan generate candidate karena FP-Growth menggunakan konsep pembangunan tree dalam pencarian frequent itemset. Penelitian dilakukan dengan menganalisa fariabel data calon mahasiswa yang nantinya akan menghasilakn rule yang berguna sebagai acuan dalam mengambil keputusan.
Feed Selection Decision Support System The Best Cat uses the Analytical Hierarchy Process Method Dinda Putri Insani; Gushelmi; Liga Mayola
Journal of Computer Scine and Information Technology Volume 9 Issue 2 (2023): JCSITech
Publisher : Universitas Putra Indonesia YPTK Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35134/jcsitech.v9i2.64

Abstract

With the development of technology and increasingly rapid competition in the business world, just opening a Cat Shop is not enough. To win the competition, technology and research are used to overcome the problem of consumers who are confused about choosing the type of food for their cats, because there are many types of cats and cat food available. circulating in the market today.. Cat Shop is a business that provides various kinds of pet needs, such as pet food, animal equipment and animal accessories. The Cat Shop sells various products to the public. Cat Shop currently has a share of the pet market in big cities in Indonesia. This decision support system research uses the Analytical Hierarchy Process (AHP) method. The AHP method is a method that is widely used in the case of weighting criteria and prioritizing each criterion. After this research was applied, the results were able to answer the information needs regarding the selection of the best cat food, it has been able to answer and assist in solving the problem of choosing the best cat food purchase
Unsupervised Feature Selection Based on Self-configuration Approaches using Multidimensional Scaling Ridho Ananda; Atika Ratna Dewi; Maifuza Binti Mohd Amin; Miftahul Huda; Gushelmi Gushelmi
Jambura Journal of Mathematics Vol 5, No 2: August 2023
Publisher : Department of Mathematics, Universitas Negeri Gorontalo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34312/jjom.v5i2.20397

Abstract

Some researchers often collect features so the principal information does not lose. However, many features sometimes cause problems. The truth of analysis results will decrease because of the irrelevant or repetitive features. To overcome it, one of the solutions is feature selection. They are divided into two, namely supervised and unsupervised learning. In supervised, the feature selection can only be carried out on data containing labels. Meanwhile, in unsupervised, there are three approaches correlation, configuration, and variance. This study proposes an unsupervised feature selection by combining correlation and configuration using multidimensional scaling (MDS). The proposed algorithm is MDS-Clustering, which uses hierarchical and non-hierarchical clustering. The result of MDS-clustering is compared with the existing feature selection. There are three schemes in the comparison process, namely, 75\%, 50\%, and 25\% feature selected. The dataset used in this study is the UCI dataset. The validities used are the goodness-of-fit of the proximity matrix (GoFP) and the accuracy of the classification algorithm. The comparison results show that the feature selection proposed is certainly worth recommending as a new approach in the feature selection process. Besides, on certain data, the algorithm can outperform the existing feature selection.
Co-Authors Atika Ratna Dewi Azlina Ahmad Bagus Priambodo Dinda Putri Insani Dodi Guswandi emil nafan Emil Naf’an Emil Naf’an Fajrul Islami Fauzan Ramadhoni Febri Hadi Fenia, Selvi Zola Liga Mayola M.Hafizh Maifuza Binti Mohd Amin Miftahul Huda Mondra Neldi Rabiah Abdul Kadir Ridho Ananda Ruci Meiyanti Samidi Samidi Triana Novita Yayan Septiadi