Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmiah Rekayasa dan Manajemen Sistem Informasi
Rice Novita
UIN Sultan Syarif Kasim Riau (Scopus ID: 57202978035), Indonesia
Computer Science & IT Engineering Other

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
ANALISIS ALGORITMA BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK DALAM PERMALAN JUMLAH BENIH IKAN Rice Novita; Asihhanida Putri
Jurnal Ilmiah Rekayasa dan Manajemen Sistem Informasi Vol 7, No 2 (2021): Agustus
Publisher : Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24014/rmsi.v7i2.12840

Abstract

Backpropagation adalah salah satu algoritma supervised learning yang digunakan dalam artificial neural networks. Backpropagation akan mencari nilai bobot terbaik agar dapat meminimalkan kesalahan output agar dapat menjadi solusi yang dianggap benar. Kelebihan metode ini adalah mampu memformulasikan pengalaman dan pengetahuan peramal, serta sangat fleksibel dalam perubahan aturan prakiraan.. Balai Benih Ikan (BBI) Teso adalah BBI yang berada dibawah naungan Dinas Perikanan dan Ketahanan Pangan Kuantan Singingi yang memiliki salah satu tugas pokok untuk memproduksi hasil tangkapan ikan dan mendistribusikannya ke suplier (masyarakat kuansing) untuk dipasarkan.. Pada penelitian ini dilakukan analisa dan perbandingan tingkat keberhasilan metode Backpropagation Neural Network dan Regressi Linear sebagai algoritma untuk estimasi produksi ikan pada BBI Teso. Hasil dari perhitungan metode Backpropagation dengan masukan 36 data tahun 2016-2018 disimpulkan tidak layak digunakan terhadap dataset seperti dataset jumlah produksi ikan pada Dinas Perikanan dan Ketahanan Pangan Kabupaten Kuantan Singingi dengan melihat pada hasil error yang dihasilkan  melebihi 50% pada proses testing yaitu 53%.
APLIKASI POLA BELANJA DENGAN ATURAN ASOSIASI MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI Rice Novita; Hafizoh Suha
Jurnal Ilmiah Rekayasa dan Manajemen Sistem Informasi Vol 8, No 1 (2022): Februari
Publisher : Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24014/rmsi.v8i1.12839

Abstract

Pola Belanja Konsumen dapat digunakan untuk menggali informasi baru yang dapat membantu dalam pengambilan keputusan persaingan bisnis. Herba Penawar Alwahida (HPAI) merupakan salah satu perusahaan yang berlabel halal network di Indonesia. Business Center (BC) adalah pusat layanan bisnis dan kegiatan HPAI yang berlaku bagi semua agen HPAI. Salah satu kota yang memiliki beberapa cabang HPAI di Indonesia yaitu di kota Pekanbaru yang terdapat 10 cabang. Pada BC 1 ini ada sekitar 90 item produk herbal. Setiap bulannya BC 1 melayani banyak transaksi penjualan yang dilakukan setiap saat,  datanya akan terkumpul  pada proses manual maupun proses komputasi. Sehingga data yang  ada belum dimanfaatkan dengan baik oleh pengambil keputusan. Berdasarkan kejadian tersebut diperlukan suatu analisis untuk mendukung suatu keputusan. Analisis tersebut menggunakan teknik data mining yaitu asosiasi menggunakan algoritma Apriori dan didukung oleh metodologi pengembangan perangkat lunak. Item yang ditentukan adalah 2, dan 3 item produk. Sedangkan untuk Minimum Support yang digunakan adalah 15% dengan confidence sebesar 70%. Berdasarkan hasil User Acceptance Test, tingkat penerimaan pengguna terhadap aplikasi sangat baik (82,7%). Hasil dari penelitian ini adalah aplikasi menggunakan algoritma apriori yang terdiri dari pemilihan itemset dan aturan asosiasi. Hasil dari perangkat lunak ini digunakan sebagai informasi bagi perusahaan untuk menentukan jumlah stok barang serta mengotomatisasi perhitungan analisa penjualan barang menggunakan algoritma apriori
Co-Authors Asihhanida Putri Hafizoh Suha