Garuda - Garba Rujukan Digital

Sistem Pendukung Keputusan Penerima Bantuan Rumah Tak Layak Huni (RTLH) Di Kota Binjai Dengan Metode Simplemultiple Attribute Rating Technique (SMART) (STUDI KASUS: DINAS SOSIAL BINJAI) Yustika Indah Purwanti; Budi Serasi Ginting; Novriyenni
JUKI : Jurnal Komputer dan Informatika Vol. 3 No. 1 (2021): JUKI : Jurnal Komputer dan Informatika, Edisi Mei 2021
Publisher : Yayasan Kita Menulis

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53842/juki.v3i1.39

Decision support system is defined as a system that is intended to support managerial decision makers in certain situations. Decision support systems are intended to be a tool for decision makers to expand their capabilities, but not to replace their judgment. This RTLH (Unfit for Living House) assistance must be right on target for poor people who meet the criteria as requirements for receiving RTLH assistance, so that residents who are unable to receive RTLH assistance can receive the assistance. In its implementation, the underprivileged population who is entitled to receive assistance unfit for habitation is determined by the Social Service (Dinsos). One of the methods in decision support is the Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART) method or commonly abbreviated as the SMART method. The SMART method is a method that has minimum calculations and is very simple, but objective on the results of decision support. From research conducted using the SMART method, it was found that R9 with a final optimization value of 0.725 became the recipient of uninhabitable housing assistance from 10 alternative data on uninhabitable houses analyzed.

Uji Kir Kelayakan Kendaraan Bermotor Menggunakan Metode Certainty Factor Angger Kurniawan; Budi Serasi Ginting; Imeldawaty Gultom
JUKI : Jurnal Komputer dan Informatika Vol. 4 No. 1 (2022): JUKI : Jurnal Komputer dan Informatika, Edisi Mei 2022
Publisher : Yayasan Kita Menulis

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53842/juki.v4i1.102

Motor vehicle testing is a series of activities to test and inspect parts on motorized vehicles. Vehicle testing that still uses a manual system makes the testing service process take a long time and there are often delays in vehicle testing. Therefore, a system is needed to simplify and speed up the vehicle testing process. Based on this, this research is intended to create a motor vehicle testing information system that can assist officers in carrying out vehicle testing services. From the results of the research conducted, it greatly increases knowledge and insight, by collecting data relating to the motor vehicle feasibility test. The PHP programming language and MySQL database can be built into a system for testing the feasibility of motorized vehicles using the Certainty Factor method. Based on the data on the motor vehicle assessment criteria, it can be tested for the feasibility of motorized vehicles using the Certainty method. From the results of calculations using the Certainty Factor method and based on the weight of each criterion, it can be analyzed from the calculations that have been carried out with the results of the motor vehicle test passing with a confidence level of 97.10%, conditional passing with a confidence level of 95.84%, and not passing with a level of confidence. confidence 94.75%. Thus, the above vehicle is declared to have passed the kir test with a confidence level of 97.10%.

PENERAPAN DATA MINING PENGELOMPOKAN DATA PASIEN BERDASRKAN JENIS PENYAKIT MENGGUNAKAN METODE CLUSTERING (STUDI KASUS KLINIK MITRA ND”). Ade Febrian Sitepu; Budi Serasi Ginting; Siswan Syahputra
JSIK (Jurnal Sistem Informasi Kaputama) Vol 6, No 2 (2022): Volume 6, Nomor 2 Juli 2022
Publisher : STMIK KAPUTAMA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.1234/jsik.v6i2.848

Dalam menemukan informasi baru berdasarkan data medis pasien yang ada di Poliklinik Mitra Nd. Pengelompokan data medis pasien berdasarkan jenis penyakit menggunakan metode clustering merupakan cara tepat yang dapat dilakukan dari semua pengelompokan-pengelompokan yang sudah ditentukan. Berdasarkan hasil pengelompokan tersebut, penulis akan menggali informasi penting yang dapat digunakan untuk mengetahui variabel-variabel apa saja yang menjadi pengelompokan jenis penyakit untuk pengclusteran pada data. kriteria yang telah ditentukan yaitu umur, tempat tinggal dan jenis penyakit, oleh karena itu dengan memnfaatkan data penyakit pasien dapat diketahui informasi tentang data penyakit pasien yang terdapat di klinik nd melalui teknik data mining. Tools yang digunakan untuk membuat aplikasi penerapan data mining adalah dengan MATLAB R2008. Dikatahui data yang telah dijelaskan sebelumnya pada bab IV bahwa untuk Grup 1 Centroid = 3,7778 2,5505 2,5707 (terdapat 198 data). Berdasarkan perhitungan diatas dapat di ketahui bahwasanya pada cluster 1 pada cluster 1 berpusat pada centroid dengan grup Umur (X) adalah >25 Tahun, dengan tempat tinggal (Y) bertempat tinggal di paret rimo, dengan jenis penyakit (Z) yaitu Penyakit Fever. Grup 2 Centroid 2 = 3,6806 6,3351 2,5497 (terdapat 205 data). Berdasarkan perhitungan diatas dapat di ketahui bahwasanya pada pada cluster 2 berpusat pada centroid dengan grup Umur (X) adalah >25 Tahun, dengan tempat tinggal (Y) bertempat tinggal di gardu, dengan jenis penyakit (Z) yaitu Penyakit Fever. Grup 3 Centroid 3 = 3,1559 4,1559 6,6828 (terdapat 186 data). Berdasarkan perhitungan diatas dapat di ketahui bahwasanya pada cluster 3 berpusat pada centroid dengan grup Umur (X) adalah 16-25 Tahun, dengan tempat tinggal (Y) bertempat tinggal di sawit seberang, dengan jenis penyakit (Z) yaitu Penyakit DBD.

Clustering Peserta Kb Aktif Di Kota Binjai Menggunakan Metode K-Means (Study Kasus BKKBN Kota Binjai) Rida Gustina Br Sitepu; Budi Serasi Ginting; Zira Fatmaira
JSIK (Jurnal Sistem Informasi Kaputama) Vol 6, No 2 (2022): Volume 6, Nomor 2 Juli 2022
Publisher : STMIK KAPUTAMA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.1234/jsik.v6i2.854

Kebutuhan teknologi saat ini sangat diperlukan baik dalam bidang kesehatan, pendidikan dan lain-lain. Teknologi dapat membantu dalam mempercepat pekerjaan yang awal manual menjadi digital, seperti perhitungan, pengelompokan, dan sebagainya. Sekarang ini begitu banyak data yang terdapat dalam sebuah organisasi, sehingga menimbulkan kesulitan dalam hal pengelompokan data. Clustering atau pengelompokan data sangatlah penting dalam suatu perusahaan atau organisasi untuk menyelesaikan masalah data dalam hal perencanaan dan pengambilan keputusan serta dalam pengambilan kebijakan untuk suatu informasi. Penelitian ini bertujuan untuk Untuk mengetahui pelompokkan peserta KB aktif Kota Binjai. Dengan mengelompokan Peserta KB aktif Membantu mengelompokkan pasangan usia subur dan peserta KB yang aktif dan mempermudah proses dalam memperoleh informasi tentang usia subur dan peserta KB aktif. Selanjutnya hasil pemilahan objek dijadikan input dalam pembuatan model clustering menggunakan metode K-Means. Hasil ini menunjukkan bahwa model clustering Peserta Kb aktif dapat digunakan untuk keperluan pengelompokan.

PENERAPAN DATA MINING PENGELOMPOKAN DATA PENGGUNA AIR BERSIH BERDASARKAN KELUHANNYA MENGGUNAKAN METODE CLUSTERING PADA PDAM LANGKAT Karin Annisa; Budi Serasi Ginting; Mili Alfi Syari
JSIK (Jurnal Sistem Informasi Kaputama) Vol 6, No 2 (2022): Volume 6, Nomor 2 Juli 2022
Publisher : STMIK KAPUTAMA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.1234/jsik.v6i2.840

Permasalahan pelanggan memang sangat kompleks, oleh karena itu harus ditangani secara baik, jelas, dan tuntas. Pelayanan yang baik dari suatu perusahaan dapat menunjukan profesionalisme perusahaan itu sendiri, artinya keseriusan, kepastian waktu, ketepatan waktu dan hasil kerja yang dapat dipertanggung jawabkan dalam menyelesaikan semua permasalahan dapat membuktikan kualitas suatu perusahaan. Clustering merupakan proses partisi satu set objek data ke dalam himpunan bagian yang disebut dengan cluster. Objek yang di dalam cluster memiliki kemiripan karakteristik antar satu sama lainnya dan berbeda dengan cluster yang lain. Clustering sangat berguna dan bisa menemukan group atau kelompok yang tidak dikenal dalam data. Dari 2056 data keluhan pelanggan iperoleh hasil Cluter 1 yaitu 12, 5, 5, pada cluster 2 yaitu 4, 5, 5 dan cluster 3 yaitu 8, 2, 2. Dengan jumlah anggota cluster 1 883 anggota, cluster 2 635 anggota dan cluster 3 yaitu 538 anggota. Dari hasil cluster Matlab tersebut terdapat kesamaan hasil yaitu jenis keluhan pada cluster 1 dengan cluster 2 yaitu kode 5 jenis keluhan pipa bocor dengan peanganan kerusakan menyambung pipa air (gibout join).

DATA MINING PENGELOMPOKAN PENGGUNA NARKOBA BERDASARKAN USIA MENGGUNAKAN METODE CLUSTERING (STUDI KASUS : BNN KOTA BINJAI) Rizki Putri Ananda; Budi Serasi Ginting; Tio Pasaribu
JSIK (Jurnal Sistem Informasi Kaputama) Vol 6, No 2 (2022): Volume 6, Nomor 2 Juli 2022
Publisher : STMIK KAPUTAMA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.1234/jsik.v6i2.841

Peredaran dan penyalahgunaan narkoba merupakan masalah yang sangat kompleks, yang memerlukan upaya penanggulangan. Mengingat masih banyaknya kendala dalam proses pengelompokan pengguna narkoba di Kantor BNN Kota Binjai, untuk itu penulis mencoba membuat suatu sistem untuk mendukung proses pengelompokan yang terkomputerisasi yang dapat membantu mengelompokan secara otomatis pengguna narkoba berdasarkan usia, sehingga ada peluang untuk merancang sistem data mining pengelompokan didalamnya. Data mining adalah bagian dari sistem informasi berbasis komputer yang memperkerjakan satu atau lebih teknik pembelajaran komputer untuk menganalisis dan mengekstrasi pengetahuan secara otomatis yang dipakai untuk mendukung pengelompokan dalam suatu organisasi atau suatu perusahaan. Clustering adalah sebuah metode yang diterapkan dalam membuat suatu sistem data mining pengelompokan untuk memudahkan para staff dalam mengelompokan pengguna narkoba berdasarkan usia. Berdasarkan analisis yang telah dilakukan pada pengelompokan data pengguna narkoba dengan menggunakan metode clustering, maka perlu dilakukan proses cluster beberapa kali untuk mendapatkan hasil yang sama sesuai dengan proses yang pertama kali dilakukan. Dalam proses ini dilakukan proses sebanyak 10 kali proses sehingga mendapatkan hasil cluster. Pada cluster 1 yaitu 3 9 4, cluster 2 yaitu 3 1 4, cluster 3 yaitu 3 5 4 dengan jumlah pada anggota cluster 1 sebanyak 322 data, cluster 2 sebanyak 81 data dan cluster 3 sebanyak 97 data.

PENERAPAN ALGORITMA LINIER CONGRUENT METHOD PADA PENGACAKAN SOAL KENAIKAN TINGKAT KARYAWAN DI LKP SEMPOA SIP BINJAI Sri Ayu Adhitya; Budi Serasi Ginting; Marto Sihombing
JTIK (Jurnal Teknik Informatika Kaputama) Vol 6, No 2 (2022): Volume 6, Nomor 2 Juli 2022
Publisher : STMIK KAPUTAMA

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

Ujian adalah tes yang dilakukan untuk melihat dan menentukan kemampuan seseorang baik dari segi kompetensi, pengetahuan dan pengalaman. Dengan melakukan ujian, suatu instansipendidikan dapat menentukan apakah murid dapat melanjutkan ke kelas berikutnya ataupun tidak, sedangkan dalam lingkungan pekerjaan, lembaga dapat menentukan apakah seseorang berhak diterima sebagai pekerja ataupun dapat mendapatkan kenaikan jabatan kerja. Berdasarkan jurnal Andilala, Gunawan (2018) tentang implementasi linear congruent method untuk pengacakan soal pada game perhitungan jarimatika berbasis android. Mengatakan bahwa “Metode linear congruent method digunakan sebagai sarana untuk pengacakan soal perhitungan jarimatika sehingga pengguna yang bermain tidak akan menemukan soal yangsama dengan pengguna lain”. Dalam melakukan ujian atau tes kepada karyawan, Sempoa SIP masih menggunakan metode manual dimana seluruh karyawan melakukan ujian dengan kertas dan nomor soal yang sama. Pelaksaan ujian dengan nomor soal yang sama ini dinilai tidak efektif untuk menentukan kompetensi karyawan.Untuk menghindari masalah tersebut, penulis akan memanfaatkan teknologi dengan menggunakan metode Linear Congruent Method (LCM) untuk menghasilkan nomor soal yang acak sehingga setiap karyawan memiliki soal dengan nomor berbeda dan proses ujian menjadi lebih efektif. Berdasarkan pada penjelasan diatas, penulis mengambil judul “Penerapan Algoritma Linear Congruent Method Pada Pengacakan Soal Kenaikan Tingkat Karyawan Di LKP Sempoa SIP Binjai”.

RANCANG BANGUN ALAT BANTU JALAN UNTUK PENYANDANG TUNANETRA MENGGUNAKAN FUZZY LOGIC BERBASIS ARDUINO Siti Nurmala Sari; Budi Serasi Ginting; Novriyenni Novriyenni
JTIK (Jurnal Teknik Informatika Kaputama) Vol 6, No 2 (2022): Volume 6, Nomor 2 Juli 2022
Publisher : STMIK KAPUTAMA

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

Tuhan menciptakan manusia dengan mempunyai 5 indera sebagai penunjang kehidupan kita sehari-hari. Salah satunya ialah indera penglihatan. Mata adalah salahsatu dari ke lima panca indera yang memiliki peranan yang begitu krusial bagi kehidupan manusia yang berperan sebagai organ pengelihatan. Penyandang tunanetra tak jarang memerlukkan bantuan oranglain atau tongkat atau pun seekor anjing dalam melakukan aktifitasnya sehari-hari, terutama ketika berjalan. Alat bantu jalan berbetuk tongkat yang menggunkan kecerdasan buatan yaitu arduino. Alat ini di buat memakai metode logika fuzzy. Logika fuzzy ialah suatu cara yang tepat untuk memetakan suatu ruang input ke dalam ruang output. Sistem fuzzy adalah penduga numerik yang terstruktur dan dinamis. System ini memiliki kemampuan dalam menggembangkan system intellijen dalam lingkungaan yang tak pasti. Sistem ini menganggap suatu fungsi dengan logika fuzzy. Logika fuzzy dipakai sebagai system kedali, karena proses kendalinya relatif praktis serta fleksiibel dirancang dengan tidak mengikuti model matematis yang sulit, berasal dari system yang akan dikendalikan. Alat bantu ini bisa mendeteksi adanya objeck dengan masing-masing jarak yang telah ditetapkan, dengan jarak kurang dari 150cm.

Title

Found 8 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 8 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 8 Documents
Search