Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.376
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Nuansa Informatika English Review: Journal of English Education JEJARING Pendas : Jurnah Ilmiah Pendidikan Dasar Arfak Chem: Chemistry Education Journal Borobudur Informatics Review Botani: Publikasi Ilmu Tanaman dan Agribisnis Buffer Informatika
Siti Maesyaroh
Unknown Affiliation
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Chemistry Computer Science & IT Education Languange, Linguistic, Communication & Media Social Sciences Other

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

Found 3 Documents
Search
Journal : Nuansa Informatika

 1 
Sistem Informasi Administrasi Pada Bengkel Andes Motor Berbasis PHP Dan MySQL Siti Maesyaroh; Firas Luthfi Febriansyah
NUANSA INFORMATIKA Vol 10, No 1 (2015)
Publisher : FKOM UNIKU

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25134/nuansa.v10i1.285

Abstract

PENERAPAN METODE AHP (ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS) UNTUK MENENTUKAN KOMODITAS UNGGULAN KABUPATEN KUNINGAN JAWA BARAT Siti Maesyaroh; Hary Budiarto
NUANSA INFORMATIKA Vol 9, No 2 (2015)
Publisher : FKOM UNIKU

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (14057.172 KB) | DOI: 10.25134/nuansa.v9i2.224

Abstract

Abstract This studytodetermineleading commodityKuninganWest Javawithconsideration ofthe criterialeading commoditywhereculinaryfoodas an alternatives. The method used is Analytical Hierarchy Process (AHP).AHPisadecision-makingmethodto the problem ofprioritizationofchoicealternatives.The AHPuse of creatinga hierarchicalstructureofthe problemto be observed.Thepairwisecomparison matrixto findthe weightofeachcriterionin a wayto normalize thepairwise comparison matrix.Maximumeigenvaluesandnormalizedeigenvectorswillbe obtainedfrom thematrix. In theprocess ofdetermining theweightingfactor ofthe hierarchyandthe evaluationfactors, the consistencytestshould to theConsistencyRatio(CR) 0.100.AHPanalysisin this studythatthe majority ofrespondentschoseLeupeutwithpercentage40%and the error rate of7,31% or0,07314.
SISTEM INFORMASI KLASIFIKASI LATAR BELAKANG MAHASISWA BERDASARKAN PRESTASI AKADEMIKNYA MENGGUNAKAN TEKNIK DECISSION TREE STUDI KASUS : UNIVERSITAS KUNINGAN Aah Sumiah; Siti Maesyaroh; Fauziah .
NUANSA INFORMATIKA Vol 8, No 2 (2014)
Publisher : FKOM UNIKU

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (346.72 KB) | DOI: 10.25134/nuansa.v8i2.275

Abstract

Salah Satu proses akademik untuk masuk ke sebuah perguruan tinggi  adalah melalui proses Penerimaan Mahasiswa Baru. Dalam proses ini diberikan ujian dan proses tes potensi akademik yang digunakan untuk mengukur kemampuan mahasiwa dalam berbagai bidang ilmu pengetahuan. Jika calon mahasiswa bisa melewati ujian dengan hasil yang bagus maka calon mahasiswa akan diterima sebagai mahasiswa sesuai dengan fakultas yang pilihnya dan jika tidak maka calon mahasiswa dinyatakan gagal dalam ujian. Proses seleksi calon mahasiswa baru yang dilakukan oleh universitas kuningan meliputi tes bahasa inggris, tes kemampuan potensi akademik, dan tes wawancara. Yang menjadi pertanyaan adalah apakah ketika mahasiswa mampu mengikuti ujian tes yang diselenggarakan pada awal Penerimaan Mahasiswa Baru dengan hasil bagus apakah kemudian berarti mahasiswa tersebut juga mampu menyelesaikan studinya dengan hasil yang bagus juga. Hal ini lah yang kemudian mendasari penelitian ini.Tujuan Penelitian ini adalah untuk menghasilkan pola data mining pada Penerimaan Mahasiswa Baru untuk memprediksi prestasi akademik mahasiswa berdasarkan latar belakangnya dan mengimplementasikanya ke dalam sebuah sistem informasi berupa program aplikasi yang dapat digunakan pihak lembaga untuk mengambil keputusan menerima atau tidaknya calon mahasiswa.Penelitian ini menggunakan data mining model classification dengan teknik decision tree menggunakan algoritma C.45 dan implementasi program menggunakan visual basic.net. Keyword :  sistem informasi, data mining, classification, decision tree, algoritma C.45, visual basic.net
Co-Authors Aah Sumiah Ai Dina Saadiah Cucu Atikah Daswa Daswa Enong Holilah Fauziah . Firas Luthfi Febriansyah Hary Budiarto Nida Amalia Asikin Selvi Rahmawati Setiawan, Agus Shafa Maulidina Harizar Sherly Ghina Supratman Silpiani, Melin Soraya Rosfika Amalia Sunarni Sunarni Yuliana Mariana