Articles
UTILITY VECTORS TO FUZZY PREFERENCE RELATION DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) DALAM PENENTUAN POSISI KERJA KARYAWAN
Harianja, Eva Julia Gunawati;
Ketaren, Eliasta
Jurnal TIMES Vol 5, No 1 (2016)
Publisher : STMIK TIME
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (323.743 KB)
Penempatan kerja bukanlah masalah sederhana, sebab kesalahan penempatan dapat mempengaruhi operasi perusahaan. Masalah utama yang dihadapi dalam menyeleksi karyawan adalah masih kurangnya ketepatan dan kecepatan proses penilaian kinerja masing-masing karyawan guna memenuhi posisi tertentu. Penilaian kinerja karyawan yang didasarkan pada kriteria-kriteria tersebut sering kali menjadi masalah dalam proses pengambilan keputusan. Untuk mengekspresikan preferensi pengambil keputusan pada alternatif yang paling diinginkan, dapat dilakukan dengan transformasi format preferensi Utility Vectors to Fuzzy Preference Relation. Selanjutnya memilih metode SAW untuk menentukan nilai bobot untuk setiap atribut, yang dilanjutkan dengan proses perangkingan untuk menyeleksi alternatif terbaik, dalam hal ini adalah alternatif yang cocok untuk menentukan posisi kerja karyawan yang sesuai dengan kriteria-kriteria yang telah ditentukan. Dengan metode ini diharapkan penilaian akan lebih tepat dan akurat karena didasarkan pada nilai kriteria dan bobot yang telah ditentukan.
PERANCANGAN SISTEM PAKAR TINGKAT PERSENTASE PENYAKIT ANOREKSIA NERVOSA MENGGUNAKAN METODE DEMPSTER SHAFER
Harianja, Eva Julia Gunawati;
Napitupulu, Junika
METHODIKA: Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi Vol. 6 No. 1 (2020): Maret 2020
Publisher : Universitas Methodist Indonesia
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.46880/mtk.v6i1.424
Anorexia Nervosa (AN) is an eating disorder by making yourself feel hungry (self-starvation). Usually occurs in young women who are stepping on the high school bench (General High School). Their goal is to make themselves hungry so that they have a slim physical appearance and attract the attention of the opposite sex. There are 2 types of Anorexia Nervosa, Restrictive Anorexia Nervosa, people with this type of anorexia greatly limit the amount of food they consume, in fact they often do not eat at all until their bodies become very thin. Anorexia Nervosa Binge-purge, this type of anorexia is almost the same as bulimia. People who suffer from this disorder will eat in large quantities. But after eating, they will tend to feel guilty and then force to vomit back the food they ate. Mahoni Mental Hospital is one of the agencies engaged in health services, as a health agency, it is a must for the agency to improve its services both in terms of speed and timeliness. Mahoni Mental Hospital does not yet have a computerized system or method used to diagnose Anorexia Nervosa. Therefore, there is often a delay in the treatment of anorexia nervosa disorders. This study aims to build an expert system that functions as a tool for the Mahogany Mental Hospital or medical (experts) and medical students in diagnosing Anorexia Nervosa disorders. This study uses the Dempster Shafer method, in diagnosing Anorexia Nervosa disorder, based on the symptoms felt by the patient, then the results of the consultation are how many percent of the patient is affected by Restrictive Anorexia Nervosa or what percentage of the patient is Anorexia Nervosa Bingepurge
Penerapan Metode Fuzzy Analytic Hierarchy Process Dengan Metode Perceptron Pada Penentuan Klasifikasi Evaluasi Penerimaan Mobil
Eva Julia Gunawati Harianja;
Gortap Lumbantoruan
CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) Vol 4, No 1 (2019): Januari 2019
Publisher : Universitas Negeri Medan
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (607.232 KB)
|
DOI: 10.24114/cess.v4i1.11666
Penelitian ini mengusulkan sebuah format pengambilan keputusan berbasis metode Analythical Hierarchy Process (AHP) yang adaptif. Metode AHP klasik ini memiliki keterbatasan yang tidak dapat mencerminkan pemikiran manusia sebagai pengambil keputusan dalam menangani informasi yang bersifat kualitatif atau tidak tepat. Untuk itu teori himpunan fuzzy sangat disarankan untuk mengatasi masalah jenis informasi kualitatif, tidak tepat atau bahkan masalah keputusan terstruktur yang buruk. Permasalahan yang sering terjadi saat membentuk matriks perbandingan berpasangan pada teknik AHP sering tidak dapat memberikan nilai perbandingan yang konsisten, khususnya untuk masalah dengan jumlah kriteria dan alternatif yang banyak. Pada penelitian ini untuk menghindari masalah ketidak konsistensian yang terjadi pada metode AHP akan di terapkan metode perceptron dengan model jaringan lapis banyak (multilayer) dalam menentukan pemilihan alternatif. Hal ini diharapkan dapat meminimalisir pembentukan matriks perbandingan berpasangan. Penerapan metode Fuzzy Analiythical Hierarchy Process (FAHP) dan metode perceptron pada kasus penentuan klasifikasi evaluasi penerimaan mobil ini diharapkan mampu memberikan nilai akurasi atau ketepatan klasifikasi.
PENERAPAN ALGORITMA SAFE-LEVEL-SMOTE UNTUK PENINGKATAN NILAI G-MEAN DALAM KLASIFIKASI DATA TIDAK SEIMBANG
Resianta Perangin-angin;
Eva Julia Gunawati Harianja;
Indra Kelana Jaya;
Benget Rumahorbo
METHOMIKA: Jurnal Manajemen Informatika & Komputerisasi Akuntansi Vol. 4 No. 1 (2020): METHOMIKA: Jurnal Manajemen Informatika & Komputersisasi Akuntansi
Publisher : Universitas Methodist Indonesia
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (358.784 KB)
|
DOI: 10.46880/jmika.Vol4No1.pp67-72
Klasifikasi data yang tidak seimbang merupakan masalah yang krusial pada bidang machine learning dan data mining. Ketidakseimbangan data memberikan dampak yang buruk pada hasil klasifikasi dimana kelas minoritas sering disalah klasifikasikan sebagai kelas mayoritas. Dimana kelompok kelas minoritas (minority) adalah kelompok kelas yang memiliki data lebih sedikit, dan kelompok kelas mayoritas (mayority) adalah kelompok kelas yang memiliki jumlah data lebih banyak. Data tidak seimbang adalah suatu kondisi dimana jumlah contoh dari salah satu kelas jauh lebih banyak dari kelas yang lain. Alasan buruknya kinerja metode klasifikasi biasa yang digunakan pada data tidak seimbang adalah bahwa tujuan metode klasifikasi dalam meminimumkan galat secara keseluruhan tidak dapat tercapai karena kelas minoritas hanya sedikit memberikan kontribusi, selain itu keputusan akhir yang dihasilkan tidak tepat karena terjadinya bias. Hal ini disebabkan oleh salah satu kelas mendominasi dalam hal jumlah. Dalam penelitian ini akan berfokus pada peningkatan nilai G-Mean dari dataset yang digunakan, dengan menerapkan algoritma Safe-Level-Smote. Dari hasil ujicoba yang dilakukan terhadap dua dataset yakni Abalon dan Vowel, untuk skema Smote + k-NN nilai G-Mean yang didapat yakni 0,47 untuk dataset Abalon dan 0.94 untuk dataset Vowel. Seletah dilakukan ujicoba terhadap dataset yang sama menggunakan skema Safe-Level-Smote menggunakan algoritma klasifikasi k-NN didapat hasil G-Mean 0,59 untuk dataset Abalon dan 1.00 Untuk dataset Vowel, rerata dari kenaikan nilai G-Mean terhadap algoritma Smote sebesar 12,68%. Hal ini membuktikan bahwasanya algoritma Safe-Level-Smote dapat meningkatkan nilai G-Mean pada klasifikasi data tidak seimbang menggunakan algoritma klasifikasi k-Nearst Neighbors.
ANALISIS STRATEGI PEMASARAN PRODUK DENGAN METODE MOORA
Gortap Lumbantoruan;
Eva Julia Gunawati Harianja
METHOMIKA: Jurnal Manajemen Informatika & Komputerisasi Akuntansi Vol. 4 No. 2 (2020): METHOMIKA: Jurnal Manajemen Informatika & Komputersisasi Akuntansi
Publisher : Universitas Methodist Indonesia
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (406.186 KB)
|
DOI: 10.46880/jmika.Vol4No2.pp114-119
Multi - Objective Optimization On The Basis Of Ratio Analysis or often referred to as the MOORA method is a method that is often used as a method of decision making that uses optimization techniques to solve complex problems that have many criteria or multi-criteria. The MOORA method has the ability to separate various factors by separating the subjective part of the factors into several decision-making attributes by forming a decision matrix. The decision matrix will be normalized and optimized for each criterion to produce a preference value that can be used as a decision making. This method separates the criteria values that have different characteristics, namely criteria with benefit characteristics (beneficial) from criteria with cost characteristics (not profitable). In this study, an analysis using the MOORA method was carried out on the right product marketing strategy based on various factors, both factors originating from internal and external factors with the aim of determining the strategy that the company will implement in marketing products so that the company has a competitive advantage for win the market from competitors. The results of the analysis show that the differentiation strategy has a higher preference value, namely 56.576497 and the cost leadership strategy with a value of 54.790304 and market segmentation strategies with a value of 53.206742.
PENENTUAN PENERIMA BEASISWA DENGAN FORMAT PREFERENSI MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)
Eva Julia Gunawati Harianja
METHODIKA: Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi Vol. 3 No. 2 (2017): Nopember 2017
Publisher : Universitas Methodist Indonesia
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.46880/mtk.v3i2.53
Biaya pendidikan yang cukup besar terkadang menjadi kendala bagi masyarakat yang kurang mampu secara ekonomi sehingga banyak lulusan menengah yang tidak mampu melanjutkan pendidikannya ke jenjang perguruan tinggi meski memiliki potensi akdemik yang cukup baik. Oleh karena kendala tersebut, pemerintah melalui pihak-pihak terkait berusaha memberikan bantuan dana pendidikan terhadap masyarakat yang kurang mampu. Berbagai jenis beasiswa atau bantuan biaya pendidikan baik oleh pemerintah maupun dari dunia usaha ataupun industri telah diluncurkan. Akan tetapi bantuan yang diberikan relatif belum dapat memenuhi kebutuhan studi maupun jumlah sasaran karena begitu banyaknya masyarakat yang mengajukan permohonan untuk bantuan pendidikan tersebut. Sehingga dalam pemberian beasiswa tersebut, perlu ditetapkan berbagai kriteria atau syarat sebagai standart penyeleksian agar penyaluran bantuan pendidikan tersebut tepat pada sasarannya. Penentuan penerima beasiswa yang didasarkan pada kriteria-kriteria tersebut sering kali menjadi masalah dalam proses pengambilan keputusan. Untuk mengekspresikan preferensi pengambil keputusan pada alternatif yang paling diinginkan, dapat dilakukan dengan transformasi format preferensi Utility Vectors to Fuzzy Preference Relation. Selanjutnya menggunakan metode SAW untuk menentukan nilai bobot untuk setiap atribut, yang dilanjutkan dengan proses perangkingan untuk menyeleksi alternatif terbaik, dalam hal ini adalah alternatif yang valid sebagai penerima beasiswa yang sesuai dengan kriteria. Dengan metode ini diharapkan proses penilaian akan lebih tepat dan akurat karena didasarkan pada nilai kriteria dan bobot yang telah ditentukan.
PENERAPAN METODE TOPSIS SEBAGAI PENGUKURAN DALAM PENETAPAN KANDIDAT CALON PENERIMA KIP PADA PERGURUAN TINGGI SWASTA (PTS)
Eva Julia Gunawati Harianja
METHODIKA: Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi Vol. 7 No. 1 (2021): Maret 2021
Publisher : Universitas Methodist Indonesia
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.46880/mtk.v7i1.259
Education and teaching are the rights of every citizen as regulated in the 1945 Constitution which is written in article 31, paragraph (1). However, the high cost of education sometimes becomes an obstacle for economically disadvantaged people, so that many secondary graduates are unable to continue their education to higher education even though they have good academic potential. The government has tried to provide a solution to this problem by organizing the Smart Indonesia Program (PIP) in helping its citizens obtain the right to higher education, namely through the provision of KIP Lectures that can be submitted by students at PTN and PTS. Private universities which act as facilitators for students in submitting KIP Lecture applications are expected to be more selective in the candidate selection process so that the distribution of assistance is right on target. Determination of KIP Lecture recipients based on certain criteria is often a problem in the decision-making process. To express the preferences of decision makers on the most desirable alternative, it can be done by applying the Technique For Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). The TOPSIS method will be combined with fuzzy logic to determine the weight value for each criterion attribute, followed by a ranking process to select the best alternative, in this case a valid alternative as a beneficiary that fits the criteria. With this method, it is hoped that the assessment process will be more precise and accurate because it is based on predetermined criteria and weights. Keywords:,
Sentiment; Clustering; K-Means Analysis Sentiment in Bukalapak Comments with K-Means Clustering Method
Rena Nainggolan;
Fenina Adline Twince Tobing;
Eva J.G Harianja
IJNMT (International Journal of New Media Technology) Vol 9 No 2 (2022): IJNMT : International Journal of New Media Technology)
Publisher : Universitas Multimedia Nusantara
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.31937/ijnmt.v9i2.2914
Technological development are very fast ini this era of globalization, to facilitate the work of many aspevt that can be utilized, as well as for the flow of information. By applying computer technology in varios fields, such as educations, entertainment, healt, tourism, culinary and so on. Clustering id one of the Data Mining techniques. Clustering works by combining a number of data or objects into one cluster, with the aim that each data ini one cluster will have data that is a similar as possible and different from data or objects in other groups. K-Means Clustering has the ability to perform computations that are relatively fast and efficient in combining large amounts of data. In this research, there are 1407 comments which will training data and testing data.
PELATIHAN VIDEO RECORDING DAN EDITING VIDEO PADA SMK SWASTA GELORA JAYA NUSANTARA MEDAN
Gortap Lumbantoruan;
Marlyna Infryanty Hutapea;
Jamaluddin Jamaluddin;
Emma Rosinta Simarmata;
Eviyanti Novita Purba;
Eva Julia Gunawati Harianja;
Resianta Perangin-angin;
Rimbun Siringoringo;
Moris Raichel Sitanggang;
Jonathan H. Saragih;
Jujur Marentha Nababan
Jurnal Pengabdian Pada Masyarakat METHABDI Vol 1 No 1 (2021): Jurnal Pengabdian Pada Masyarakat METHABDI
Publisher : Universitas Methodist Indonesia
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (1397.558 KB)
|
DOI: 10.46880/methabdi.Vol1No1.pp1-4
The purpose of community service activities is to implement the “Tri Dharma” of Higher Education as well as to contribute ideas and transfer technology to teaching staff at SMK Gelora Jaya Nusantara Medan. This service activity was carried out for 2 days, with Video Recording and Video Editing Training materials. The topics given in this training are making video editing media and online learning content. The material given is the use of Filmora X software in video editing, and video recording techniques. This topic is very much needed in order to equip teachers in preparing and delivering subject matter during this COVID-19 pandemic. This topic was deliberately chosen considering that currently teachers are having difficulties in delivering subject matter face-to-face.
PERANCANGAN SISTEM INFORMASI PENERIMAAN SISWA BARU BERBASIS WEB PADA SMK ABDI SEJATI KERASAAN-I
Christiani Sinaga;
Jamaluddin Jamaluddin;
Eva Julia Gunawati Harianja;
Roni Jhonson Simamora
TAMIKA: Jurnal Tugas Akhir Manajemen Informatika & Komputerisasi Akuntansi Vol 2 No 1 (2022): TAMIKA: Jurnal Tugas Akhir Manajemen Informatika & Komputerisasi Akuntansi
Publisher : Universitas Methodist Indonesia
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (1426.806 KB)
|
DOI: 10.46880/tamika.Vol2No1.pp9-15
Admission of new students is one of the processes in educational institutions that is useful for screening prospective students who are selected according to the criteria determined by the school to become their students. Many schools use the internet for the development of new student admissions information systems. However, the information system for new student admissions at SMK Abdi Sejati Kerasaan-I is still manual. With the admission process that is still manual, it makes prospective students feel difficult and of course requires a faster and more efficient registration. The purpose of this research is the development of a manual system into a more efficient system. For this reason, a system is designed to speed up the web-based new student registration process that can be accessed via a web browser. This new student admissions information system was built using the PHP programming language and MySQL as the database. The results of this study are a web-based new admissions system that already has the ability to make it easier for prospective students to obtain information about new student admissions and the online registration payment validation process. Keywords: New student registration, web, PHP and MySQL