Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.771
P-Index
This Author published in this journals
All Journal IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems) Prosiding SNATIKA Vol 01 (2011) Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF) Daya Saing : Jurnal Ilmu Manajemen Jurnal Manajemen JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer) Jurnal Pengabdian Dharma Laksana Diklat Review : Jurnal manajemen pendidikan dan pelatihan JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) SYNERGY: Jurnal Bisnis dan Manajemen Jurnal Economica: Media Komunikasi ISEI Riau Jurnal Bisnis Kompetitif Sabangka Abdimas Jurnal Pengabdian Masyarakat Sabangka Journal of Development Education and Learning IJSS: International Journal of Social Indonesian Trust Nursing Journal
Sri Mulyana
Program Studi Ilmu Komputer UGM
Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Environmental Science Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Nursing Public Health Social Sciences Other

Published : 26 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF)

 1 
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PERENCANAAN PROMOSI JABATAN HEAD OF DEPARTMENT (HOD) Luh Made Yulyantari; Sri Mulyana
Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF) Vol 1, No 3 (2008): Intelligent System dan Application
Publisher : Jurusan Teknik Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode pembobotan dan logika fuzzy dalam proses pengambilan keputusan untuk membantu penyeleksian pegawai yang layak untuk dipromosikan dan untuk memilih pegawai yang layak menempati jabatan Head of Department (HOD) pada suatu departemen. Dalam penelitian ini, studi kasus dilakukan di Hotel Sanur Beach Bali yang memiliki jumlah pegawai yang relatif cukup besar sehingga diharapkan dapat mewakili masalah yang ingin diteliti. Salah satu contoh yang akan disorot dalam hal ini adalah cara pemilihan pegawai yang sesuai dengan kriteria yang ada pada posisi Head of Department (HOD).Penilaian untuk seorang pegawai terbagi menjadi dua bagian utama, yaitu penilaian kelayakan promosi dengan menggunakan logika fuzzy dalam pemrosesannya dan penilaian kelayakan menjadi Head of Department (HOD) dengan menggunakan metode pembobotan. Seorang pegawai baru bisa dipromosikan setelah dinyatakan layak untuk dipromosikan. Penilaian awal ini dipengaruhi oleh beberapa kiteria penilaian. Pegawai yang telah dinyatakan layak untuk dipromosikan, akan mengikuti proses penilaian berikutnya untuk menentukan kelayakannya menempati jabatan Head of Department (HOD).Sistem Pendukung Keputusan Perencanaan Promosi Jabatan Head of Department (HOD) memberikan hasil penilaian kelayakan promosi seorang pegawai dan dapat memberikan informasi kelayakan seorang pegawai untuk menempati posisi Head of Department (HOD) berdasarkan kriteria penilaian yang berlaku pada suatu departemen.
MULTIPLE SEQUENCE ALIGNMENT MENGGUNAKAN HIDDEN MARKOV MODEL Afiahayati Afiahayati; Sri Mulyana
Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF) Vol 1, No 1 (2008): Computational
Publisher : Jurusan Teknik Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Mudah dan murahnya proses pengumpulan data biologi molekuler saat ini menyebabkan ukuran basis data genetika meningkat dengan pesat. Hal ini meningkatkan kebutuhan akan alat bantu komputasi untuk menganalisa data tersebut. Salah satu task dasar dalam menganalisa data biologi molekuler adalah Multiple Sequence Alignment. Program Multiple Sequence Alignment yang sering digunakan oleh praktisi biomolekuler adalah ClustalX yang menggunakan metode komputasi progressive pairwise alignment.Salah satu metode yang saat ini banyak dikaji untuk menghasilkan Multiple Sequence Alignment adalah Hidden Markov Model. Hidden Markov Model cocok digunakan dalam Multiple Sequence Alignment karena Multiple Sequence Alignment dapat dipandang sebagai masalah pengenalan pola.  Hidden Markov Model menggunakan algoritma pembelajaran Baum-Welch untuk mengestimasi parameter-parameter dalam HMM dan algoritma Viterbi untuk melakukan alignment dari unaligned sequence.      Pada penelitian ini dilakukan eksperimen untuk menerapkan Hidden Markov Model  dalam menghasilkan Multiple Sequence Alignment dari sequence protein yang belum ter-align dan dilakukan pengujian menggunakan data sequence protein BaliBASE 3.0 dengan membandingkan hasil alignment yang menerapkan Hidden Markov Model dengan hasil alignment program ClustalX. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa implementasi Hidden Markov Model  pada Multiple Sequence Alignment  memiliki performa lebih baik pada data sequence yang memiliki identity tinggi dan mengalami penurunan perfoma pada data sequence yang panjang dan data sequence yang memiliki banyak noise seperti N/C terminal extension atau insertion.
Co-Authors Afiahayati Afiahayati Aina Musdholifah Anazra, Davania Arie Kurniawan Aritonang, Roi Martin Arnita Arnita Basriani, Agustin Desi Susanti DEWI SARTIKA Ilham Sahputra Ilham, Dirja Nur Insan Taufik Kiki Joesyiana Luh Made Yulyantari, Luh Made MANSUR AS Meisarah, Helfina Muthmainnah, Inna Mutia Ulfah Putri Octavia, Putri Retantyo Wardoyo Ria Astriratma Riandi, Resti Rostime Hermayerni Simanullang Said . Iskandar Samsudin, Samsudin Sofyan, Deviana Supia Wati, Mira Syahputra, Rizky Yurdan Tika Novita Sari Warjaya, Angga Wibowo, Moh. Edi Wulandari Wulandari