Garuda - Garba Rujukan Digital

p-Index From 2021 - 2026

3.469

P-Index

This Author published in this journals

All Journal JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA Jurnal Mantik Penusa JurTI (JURNAL TEKNOLOGI INFORMASI) Jurdimas (Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat) Royal Building of Informatics, Technology and Science JATI EMAS (Jurnal Aplikasi Teknik dan Pengabdian Masyarakat) Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) Jutsi: Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Bulletin of Computer Science Research Journal of Social Responsibility Projects by Higher Education Forum J-Com (Journal of Computer) Jurnal Ipteks Terapan : research of applied science and education Aptekmas : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Prosiding Seminar Nasional Sisfotek (Sistem Informasi dan Teknologi Informasi) Jurnal Pemberdayaan Sosial dan Teknologi Masyarakat Zadama: Jurnal Pengabdian Masyarakat Kesatria : Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer dan Manajemen)

Yessica Siagian

Sekolah Tinggi Manajemen Informatika Dan Komputer Royal

Author-ID : 3453071

Religion Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Astronomy Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Dentistry Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Immunology & microbiology Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Neuroscience Nursing Physics Public Health Social Sciences Transportation Veterinary Other

Published : 29 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

Title

Penerapan Metode SMA Untuk Peramalan Tingkat Produksi Tanaman Pangan di Dinas Pertanian Novita Sari Sitorus; Yessica Siagian; Romy Aulia
J-Com (Journal of Computer) Vol 1, No 1 (2021): Maret 2021
Publisher : LPPM STMIK Royal Kisaran

Abstract: Food is the most important foodstuff needed by humans, in addition to consumption, the production of food crops can also be used as a source of business in the economy. This study aims to predict the production of food crops in the Agriculture Office of Asahan Regency. Based on data on food crop production from 2012 to 2019 at the Asahan District Agriculture Office experienced ups and downs, food crop production sometimes does not meet the consumption of people in Asahan Regency (devisit) and sometimes overproduction (surplus). So far, the Agriculture Office of Asahan Regency has predicted the production of food crops only with estimates so that the results are not accurate. Based on these problems, a proper forecasting system is needed so that it is able to predict the production rate of food crops quickly and accurately. Applications are built using Visual Basic Net 2010 and MySQL databases and use the Single Moving Average method. The results of this study can help the Agriculture Office of Asahan Regency in predicting the amount of food crop production in the next period according to the needs. Keywords : Forecasting, Production, Food Crops, Single Moving Average Abstrak: Pangan merupakan bahan makanan paling utama yang di butuhkan oleh manusia, selain untuk dikomsumsi, hasil produksi dari tanamana pangan juga dapat dijadikan sebagai sumber usaha dalam perekonomian. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan prediksi produksi tanaman pangan pada Dinas Pertanian Kabupaten Asahan. Berdasarkan data produksi tanaman pangan dari tahun 2012 sampai dengan tahun 2019 pada Dinas Pertanian Kabupaten Asahan mengalami naik turun, produksi tanaman pangan terkadang tidak memenuhi konsumsi masyarakat di Kabupaten Asahan (devisit) dan terkadang kelebihan produksi (surplus). Selama ini Dinas Pertanian Kabupaten Asahan melakukan prediksi produksi tanaman pangan hanya dengan perkiraaan-perkiraan saja sehingga hasilnya tidak akurat. Berdasarkan permasalahan tersebut maka dibutuhkan sistem peramalan yang tepat sehingga mampu meramalkan tingkat produksi tanaman pangan dengan cepat dan akurat. Aplikasi dibangun menggunakan Visual Basic Net 2010 dan database MySQL serta menggunakan metode Single Moving Average. Hasil dari penelitian ini dapat membantu Dinas Pertanian Kabupaten Asahan dalam memprediksi jumlah produksi tanaman pangan pada periode berikutnya sesuai dengan kebutuhan. Kata Kunci : Peramalan, Produksi, Tanaman Pangan, Single Moving Average

Penerapan Metode AHP dan Topsis dalam Penentuan Penerima Bantuan Program Keluarga Harapan Nurul Azura; Yessica Siagian; Rika Nofitri
J-Com (Journal of Computer) Vol 1, No 3 (2021): November 2021
Publisher : LPPM STMIK Royal Kisaran

Abstract: The Family Hope Program (PKH) is a government program that provides cash to Very Poor Households (RTSM) based on the terms and conditions that have been established by carrying out their obligations. The purpose of the PKH is to reduce the number and break the poverty chain, improve the quality of human resources, and change behaviors that are less supportive of improving the welfare of the poorest groups. Determination of PKH aid recipients in the Coal Regency Social Service so far there are still shortcomings including not on target because the data of poor people is not up to date and the determination of criteria that have not been referred to the criteria that have been determined. For that, a system is needed that can help the process of determining PKH assistance recipients using the AHP and TOPSIS methods easily, quickly and precisely. This research aims to build the application of the decision support system of recipients of Family Hope Program (PKH) assistance in DinSos Coal Regency using AHP and TOPSIS methods. The results of this study can provide the best value based on predetermined criteria. Based on calculations using the AHP and TOPSIS methods, the decision was obtained that Rahmadan with a value of 1 and Nurul Ha with a value of 0.48 that deserved to be recommended as a recipient of PKH assistance. Keyword: AHP; TOPSIS; Help; Family Hope Program Abstrak: Program Keluarga Harapan (PKH) merupakan suatu program pemerintah yang memberikan uang tunai kepada Rumah Tangga Sangat Miskin (RTSM) berdasarkan persyaratan dan ketentuan yang telah ditetapkan dengan melaksanakan kewajibannya. Adapun tujuan dari PKH tersebut untuk mengurangi angka dan memutus rantai kemiskinan, meningkatkan kualitas SDM, serta mengubah perilaku yang kurang mendukung peningkatan kesejahteraan dari kelompok paling miskin. Penentuan penerima bantuan PKH pada Dinas Sosial Kabupaten Batu Bara selama ini masih terdapat kekurangan diantaranya yaitu tidak tepat sasaran yang disebabkan data warga miskin tidak up to date dan penentuan kriteria-kriteria yang belum mengacu pada kriteria yang telah ditentukan. Untuk itu diperlukan sistem yang dapat membantu proses penentuan penerima bantuan PKH menggunakan metode AHP dan TOPSIS dengan mudah, cepat dan tepat. Penelitian ini bertujuan untuk membangun aplikasi sistem pendukung keputusan penerima bantuan Program Keluarga Harapan (PKH) pada DinSos Kabupaten Batu Bara menggunakan metode AHP dan TOPSIS. Hasil penelitian ini dapat memberikan perangkingan nilai terbaik berdasarkan kriteria yang telah ditentukan. Berdasarkan perhitungan dengan menggunakan metode AHP dan TOPSIS didapat keputusan bahwa Rahmadan dengan nilai 1 dan Nurul Ha dengan nilai 0.48 yang layak direkomendasi sebagai penerima bantuan PKH. Kata kunci: AHP; TOPSIS; Bantuan; Program Keluarga Harapan

Implementasi Metode VIKOR Penentuan Calon Penerima Program Indonesia Pintar Emi Okta Purwita Sari; Yessica Siagian; Edi Kurniawan
J-Com (Journal of Computer) Vol 2, No 2 (2022): Juli 2022
Publisher : LPPM STMIK Royal Kisaran

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33330/j-com.v2i2.1750

Abstract: SMPN 2 Aek Ledong is a junior high school in Aek Bange Village, Aek Ledong District, Asahan Regency. Some of the people of Aek Bange Village are classified as middle to lower economic status, for that the school implements the Smart Indonesia Program for underprivileged students. The selection of prospective students receiving the Smart Indonesia Program in the first stage has been using the Microsoft Excel application which is used in a simple way, but there are many criteria that must be taken into account, so that it is difficult to determine prospective students who receive PIP in the first stage, to overcome these problems a system is needed. decision support that assists in determining the prospective recipients of the Smart Indonesia Program using the VIKOR method. The goal is to facilitate administrative activities in determining prospective PIP recipients quickly and on target. The VIKOR method focuses on ranking and selecting from a set of alternatives, and determining a compromise solution to the problem of conflicting criteria. The ranking results from the student list sample data in 2021 obtained the largest value to the smallest value, but the ranking results with the smallest value which is the best rank, in this study maximizes the ranking value results, namely from a value of 0 to 0.643 which is the best rank. Keyword: decision support system; student; PIP; VIKOR; Abstrak: SMPN 2 Aek Ledong merupakan sekolah menengah pertama di Desa Aek Bange, Kecamatan Aek Ledong, Kabupaten Asahan. Sebagian masyarakat Desa Aek Bange status perekonomiannya tergolong menengah kebawah, untuk itu pihak sekolah menerapkan Program Indonesia Pintar bagi siswa-siswi yang kurang mampu. Penyeleksian calon siswa penerima Program Indonesia Pintar pada tahap pertama selama ini menggunakan aplikasi microsoft excel yang dimanfaatkan dengan cara yang sederhana, namun banyaknya kriteria-kriteria yang harus diperhitungkan, sehingga kesulitan dalam penentuan calon siswa penerima PIP pada tahap pertama, untuk mengatasi permasalahan tersebut diperlukan sistem pendukung keputusan yang membantu dalam penentuan calon penerima Program Indonesia Pintar dengan metode VIKOR. Tujuannya dapat mempermudah aktivitas tata usaha dalam menentukan calon penerima PIP secara cepat dan tepat sasaran. Metode VIKOR berfokus pada perangkingan dan memilih dari satu set alternatif, dan menentukan solusi kompromi untuk masalah kriteria yang bertentangan. Hasil perangkingan dari data sample daftar peserta didik pada tahun 2021 didapat nilai terbesar hingga nilai terkecil, namun hasil perangkingan dengan nilai terkecil yang merupakan peringkat terbaik, dalam penelitian ini memaksimalkan hasil nilai perngkingan, yaitu dari nilai 0 sampai dengan nilai 0,643 yang merupakan peringkat terbaik. Kata Kunci : sistem pendukung keputusan; siswa; PIP; VIKOR

Penerapan SPK Kelayakan Pemberian Asuransi Jiwa Kepada Nelayan dengan Metode MOORA Widia Lestari; Yessica Siagian; Febby Madonna Yuma
J-Com (Journal of Computer) Vol 2, No 3 (2022): November 2022
Publisher : LPPM STMIK Royal Kisaran

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33330/j-com.v2i3.1912

Abstract : Fishermen are an asset for Indonesia and fishermen are also an important factor. As well as being the spearhead in the development of the field of fisheries. The activities of fishermen who go to sea to catch these fish have a high risk that can even threaten the safety of their lives. Insurance is a term used to refer to an action, system or business in which financial protection (or financial compensation) for life, property, health and so on is reimbursed for unforeseen events such as death, loss, damage or illness, which involves regular premium payments within a certain period of time in exchange for a policy that guarantees such protection. provisions at the Asahan District Fisheries Service include the age of fishermen, heirs, owners of savings cards, service cards and dependents of fishermen's families, the system determines the number of fishermen, assessing the right fishermen to be given life insurance based on criteria.Keywords: fisherman; insurance; sea; Asahan District Fisheries Service Abstrak: Nelayan merupakan aset bagi Indonesia dan Nelayan juga salah satu faktor hal yang penting. Serta menjadi ujung tombak dalam pengembangan dibidang Perikanan. Aktivitas para Nelayan yang dilaut untuk menangkap ikan ini memiliki resiko tinggi yang bahkan biasa mengancam keselamatan jiwa. Asuransi adalah istilah yang digunakan untuk merujuk pada tindakan, sistem, atau bisnis di mana perlindungan finansial (atau ganti rugi secara finansial) untuk jiwa, properti, kesehatan dan lain sebagainya mendapatkan penggantian dari kejadian-kejadian yang tidak dapat diduga yang dapat terjadi seperti kematian, kehilangan, kerusakan atau sakit, di mana melibatkan pembayaran premi secara teratur dalam jangka waktu tertentu sebagai ganti polis yang menjamin perlindungan tersebut. Dalam menentukan kelayakan penerima bantuan asuransi jiwa untuk Nelayan Dinas Perikanan Asahan perlu membuat sistem yang dapat menentukan pemberian asuransi jiwa berdasrkan kriteria yang sesuai dengan ketentuan pada Dinas Perikanan Kabupaten Asahan diantaranya usia Nelayan, ahli waris, pemilik kartu tabungan, kartu melayan dan tanggungan keluarga Nelayan, sistem tersebut menentukan dari banyaknya Nelayan, menilai Nelayan yang tepat di berikan asuransi jiwa berdasrkan kriteria. Dengan adanya sistem ini dapat membantu Dinas Perikanan Kabupaten Asahan dalam menentukan kelayakan pemberian asurasni jiwa kepada nelayan. Kata Kunci : nelayan; asuransi; laut; dinas perikanan kabupaten asahan

PENERAPAN ALGORITMA NAIVE BAYES UNTUK PREDIKSI WAKTU TUNGGU ALUMNI MENDAPATKAN PEKERJAAN PADA LEMBAGA PUSAT LAYANAN KARIR STMIK ROYAL Tasyia Dita Aulia; Yessica Siagian; Pristiyanilicia Putri
J-Com (Journal of Computer) Vol 3, No 2 (2023): Juli 2023
Publisher : LPPM STMIK Royal Kisaran

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33330/j-com.v3i2.2504

Abstract: Getting a job is a goal by graduates after completing their studies. But in this process, getting a job inevitably requires waiting time. If one measure of success in the field of education of a tertiary institution is the number of graduates entering the workforce. So to implement this goal, alumni data is needed that can be used in decision making. Existing tracer study data at the STMIK Royal Career Service Center (LPLK) have not been utilized optimally by the campus. If we dig deeper, we will get some knowledge from this data by applying data mining techniques. Therefore, it is clear that using data mining to predict alumni waiting time is important for a university to determine its strategy. The purpose of this study is to predict the waiting time for alumni to get a job using data mining by applying the Naive Bayes algorithm. Training and testing data were taken from 193 data tracer study alumni of STMIK Royal in 2021 who had graduated and were working. The criteria used to predict alumni waiting time are gender, major, year of entry, year of graduation, GPA, and length of time getting a job. The results of modeling using the Naive Bayes algorithm produce an accuracy of 94%. Keyword: data mining; naive bayes; waiting time Abstrak: Mendapatkan pekerjaan merupakan tujuan oleh lulusan setelah menyelesaikan studi mereka. Tetapi dalam proses ini, mendapatkan pekerjaan pasti membutuhkan waktu tunggu. Jika salah satu ukuran keberhasilan di bidang pendidikan suatu perguruan tinggi adalah banyaknya lulusan yang masuk ke dunia kerja. Maka untuk menerapkan tujuan itu, maka diperlukan data alumni yang dapat digunakan dalam pengambilan keputusan. Data tracer study yang ada di Lembaga Pusat Layanan Karir (LPLK) STMIK Royal belum dimanfaatkan secara optimal oleh kampus. Jika kita gali lebih dalam, kita akan mendapatkan suatu pengetahuan dari data ini dengan menerapkan teknik data mining. Oleh karena itu, jelas bahwa menggunakan data mining untuk memprediksi waktu tunggu alumni penting bagi suatu perguruan tinggi untuk menentukan strateginya. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memprediksi waktu tunggu alumni mendapatkan pekerjaan menggunakan data mining dengan menerapkan algoritma naive bayes. Data training dan testing diambil dari 193 data tracer study alumni STMIK Royal tahun 2021 yang sudah lulus dan bekerja. Kriteria yang digunakan untuk memprediksi waktu tunggu kerja alumni yaitu jenis kelamin, jurusan, tahun masuk, tahun lulus, IPK, dan lama mendapatkan pekerjaan. Hasil pemodelan dengan menggunakan algoritma naive bayes menghasilkan akurasi sebesar 94%. Kata Kunci: data mining; naive bayes; waktu tunggu

Co-Authors Abdul Karim Abdul Karim Abdul Karim Syahputra Afdhal Syafnur Arridha Zikra Syah Citra Novianti Desma Erica Maryati Manik Dwi Agus Wita Edi Kurniawan Emi Okta Purwita Sari Fifto Nugroho Guntur Maha Putra Hommy Dorthy Ellyany Sinaga Jeperson Hutahaean Kifti, Wan Mariatul Kraugusteeliana Kraugusteeliana Mhd. Ihsan Muhammad Amin Muhammad Ardiansyah Sembiring Muhazir, Ahmad Neny Mulyani Norenta sitohang Novica Irawati Novita Sari Sitorus Nurul Azura Pristiyanilicia Putri Putri Eka Wardani Putri Masliana Rika Nofitri Rizaldi Rizaldi Rohminatin Rohminatin Romy Aulia Roslidar safrian aswati Sahren Saludin Muis Sri Rezki Maulina Azmi Syahrial Tasyia Dita Aulia Widia Lestari William Ramdhan Yulia Safitri Yunita Yuwaldi Away Zuhairoh Zuhairoh Zulfi Azhar

Title Search

Found 5 Documents Search Journal : J-Com (Journal of Computer)

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 5 Documents
Search
Journal : J-Com (Journal of Computer)