Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Mantik Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Jaringan
Merry Ardiyanti
STMIK Pelita Nusantara
Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Languange, Linguistic, Communication & Media

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Pemilihan Siswa-Siswi Berprestasi Menggunakan Metode Weighted Product (WP) (Studi Kasus : SMP Negeri 2 Sei Rampah) Merry Ardiyanti; Nurhandayani Siregar
Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Jaringan (SISFOTEKJAR) Vol 1 No 1 (2020): March : 2020
Publisher : Pustaka Timur Publisher

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

Abstract

Sistem Pendukung Keputusan (SPK) merupakan sistem informasi, pemodelan, dan pemanipulasi data.Sistem itu digunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam situasi yang semiterstuktur dan situasi yang tidak terstruktur, dimana tak seorang pun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat. Sistem pendukung keputusan dapat dihasilkan dengan menggunakan beberapa macam metode, salah satu diantaranya adalah Metode Weighted Product (WP). Metode Weighted Product (WP) adalah merupakan metode yang mengunakan perkalian untuk menghubungkan rating atribut, di mana rating setiap atribut harus dipangkatkan terlebih dahulu dengan bobot atribut yang bersangkutan. Proses ini sama halnya dengan proses normalisasi. Proses SPK untuk menentukan penerima beasiswa. Dengan menggunakan Sistem Pendukung Keputusan dan database, data beasiswa di SMP Negeri 2 Sei Rampah dapat disimpan di dalamnya, sehingga jika terjadi kesalahan dalam penginputan nilai atau data beasiswa, maka data yang salah tersebut dapat diperbaiki tanpa harus menginput data ulang data beasiswa. Beasiswa adalah pemberian berupa bantuan keuangan yang diberikan kepada perorangan yang bertujuan untuk digunakan demi keberlangsungan pendidikan yang ditempuh. Metodologi penelitian yang digunakan dalam pembuatan sistem penerimaan siswa-siswi berprestasi adalah metode waterfall yang meliputi sistem enginering, analysis, design, coding dan testing. Aplikasi ini dibuat dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP (Hypertext Preprocessor), framework menggunakan codeigniter, MySQL.
Comparison Analysis of Montford Similarity and Mean Manhattan Distance Methods in Recognizing Human Nose Pattern Miftahul Jannah; Nurhandayani Siregar; Merry Ardiyanti
Jurnal Mantik Vol. 6 No. 1 (2022): May: Manajemen, Teknologi Informatika dan Komunikasi (Mantik)
Publisher : Institute of Computer Science (IOCS)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35335/jurnalmantik.v6i1.2129

Abstract

When you meet someone you just met, the face is the first part that becomes a marker in the brain recording. The face consists of eyes, nose, and mouth which must have different shapes from one human to another, one of the most prominent parts of the face is the nose, the nose is also one of the important icons for women or men in supporting their appearance, this is proven With the increasing number of cases of plastic surgery being carried out in order to get the best nose results, to perform the rhinoplasty, it is necessary to know in advance the type of nose to be operated on. There are several nose patterns on the human face, namely, sharp, pug, small and large. The purpose of this study is to build an application to recognize the human nose pattern on the front view by comparing two algorithms, namely Montford Similarity and Mean Manhattan Distance to determine the performance of each of these algorithms in processing data on the image of the human nose so that the application can be used. for the development of nasal pattern stages with other positions. The research method consists of several stages, namely the image input stage, image resizing, grayscale and the last stage is calculating the energy value of Montford Similarity and Mean Manhattan.
Co-Authors Miftahul Jannah Nurhandayani Siregar