Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.048
P-Index
This Author published in this journals
All Journal INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science JATI EMAS (Jurnal Aplikasi Teknik dan Pengabdian Masyarakat) Jurnal Informatika dan Teknologi Komputer ( J-ICOM) Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks)
Wahyu Saputro
STIKOM Cipta Karya Informatika
Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Education Engineering Public Health Other

Published : 6 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 6 Documents
Search

 1 
DSS Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Guru Terbaik pada TK IT AN-NUR Menggunakan Metode Graphic Rating Scales Dhiva Andini Putri Alinur; Sri Lestari; Dadang Iskandar Mulyana; Wahyu Saputro
Jurnal Informatika dan Teknologi Komputer (J-ICOM) Vol 2 No 2 (2021): Jurnal Informatika dan Teknologi Komputer (JICOM)
Publisher : E-Jurnal Universitas Samudra

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33059/j-icom.v2i2.3990

Abstract

The development of technological sophistication today, is needed in various fields, especially in the field of education. Technology is needed in the field of education to make it easier for schools to obtain data, provide teaching and assess the development of schools, teachers, and students to be more efficient, fast and effective. Schools are where students receive guidance and instruction from educators or teachers. The quality of an educator is needed in realizing smart, skilled, and creative students. Therefore, they are required to have their own advantages that will make them the best teachers. Teacher performance is needed to improve the quality and quality of an educator. With a good community assessment of the TK IT An-Nur, teachers have a responsibility to always improve the quality and quality. Kindergarten teachers are required to be creative in guiding students, not only introduce children to lessons but also introduce children about manners and moral daily life. TK IT An-nur still uses a manual and has not been computerized in the assessment of teacher performance, so in determining the best teacher in each year is still groping. With the best teacher decision support system with graphic rating scales method, it can facilitate principals and operators in the performance assessment process and get accurate results.
Analisis Sentimen Terhadap Vaksin Covid-19 di Indonesia pada Twitter Menggunakan Metode Lexicon Based Putri Amira Sumitro; Rasiban; Dadang Iskandar Mulyana; Wahyu Saputro
Jurnal Informatika dan Teknologi Komputer (J-ICOM) Vol 2 No 2 (2021): Jurnal Informatika dan Teknologi Komputer (JICOM)
Publisher : E-Jurnal Universitas Samudra

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33059/j-icom.v2i2.4009

Abstract

Increasing the number of cases of Covid-19 in Indonesia, the Government of Indonesia has made various efforts in handling Covid-19, one of which is the policy of Covid-19 vaccine for all indonesian people. With this policy, many people express their opinions through Twitter. The purpose of this sentiment analysis research is to find out public opinion about the policy of vaccine covid-19 on Twitter whether the opinion falls into the class of sentiment that is categorized into 5 namely very positive sentiment, positive sentiment, negative sentiment, somewhat negative or neutral sentiment and know the accuracy of the percentage of each class of polarity. Lexicon based research method using vader sentiment library. Vader sentiment, which is a lexicon-based method of analysis based on rule-based sentiment analysis. Based on the accuracy of the percentage obtained by positive sentiment as much as 20.25%, somewhat positive as much as 23.9%, negative as much as 1.88%, somewhat negative as much as 9.6% and neutral as much as 44.36%. It can be concluded that public opinion on the Covid-19 vaccine on Twitter using lexicon-based methods by utilizing vader sentiment library is mostly neutral.
Optimasi Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Pegawai Terbaik Menggunakan Simple Additive Weighting Pada PT. Asuransi Ciputra Indonesia Wahyu Saputro; Kristianto Kristianto
JATI EMAS (Jurnal Aplikasi Teknik dan Pengabdian Masyarakat) Vol 6 No 3 (2022): Jati Emas (Jurnal Aplikasi Teknik dan Pengabdian Masyarakat)
Publisher : Dewan Pimpinan Daerah (DPD) Perkumpulan Dosen Indonesia Semesta (DIS) Jawa Timur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36339/je.v6i3.639

Abstract

PT Asuransi Ciputra Indonesia or known as Ciputralife is a subsidiary of PT. Asuransi Ciputra Indonesia. Ciputra International and PT. Tunas Andalan Pratama, which was formed with a vision to build a better future. This company is inseparable from competition in the growing and competitive business world. This spurs the company to improve its quality, so Ciputralife needs to assess the performance of its employees. Performance appraisal is to determine the level of success in carrying out tasks. The goal is to produce a better and easier assessment of employee abilities to determine the appropriate work position. The partner's problem can be solved by the Simple Additive Weighting (SAW) method where the system will determine the results based on the input provided by the user. This technical application is offered to partners as a form of dissemination of knowledge. The methods used in dissemination activities include data collection by documentation, observation, and interviews with partners, then continued with analysis to find out the assessment criteria. The results of the analysis are submitted to partners for consideration.
Klasifikasi Citra Dalam Gerak Tangan Bahasa Isyarat Sibi Menggunakan Algoritma K-NN Wahyu Saputro; Dyan Bagus Sumantri
INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol 5 No 2 (2022): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science
Publisher : Institut Penelitian Matematika, Komputer, Keperawatan, Pendidikan dan Ekonomi (IPM2KPE)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31539/intecoms.v5i2.4446

Abstract

Sistem Tanda Alam Indonesia (SIBI) adalah salah satu dialek korespondensi yang paling teratur, terutama untuk tuna rungu dan lemah wacana. Ikan yang sulit mendengar dan berbicara dapat memahami dan berbicara satu sama lain menggunakan komunikasi berbasis isyarat, namun beberapa individu akan mengalami masalah dalam memahami komunikasi melalui isyarat dengan tuli dan pengecualian wacana untuk mengartikulasikan. Untuk mengatasi masalah ini, penting untuk menumbuhkan kerangka kerja yang dapat memahami Sistem Tanda Indonesia (SIBI) karena kebanyakan akan menganggap normal sebagai media pembelajaran dalam menyampaikan antara individu yang mengalami gangguan pendengaran dan masyarakat umum. Penyajian Sistem Tanda Indonesia (SIBI) akan terdiri dari tiga tahap mendasar: pengamanan gambar, pra-penanganan, dan pengakuan. Dalam tinjauan ini teknik karakterisasi yang digunakan adalah strategi Fuzzy KNearest Neighbor (FKNN). Mengingat efek samping dari uji coba yang dipimpin oleh pengelompokan menggunakan teknik Fuzzy K-Nearest Neighbor (FKNN), diperoleh ketepatan 98 %
Identifikasi Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Siswa Beprestasi Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Pada SMA BPS&K Wahyu Saputro; Abdul Hafid
INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol 5 No 2 (2022): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science
Publisher : Institut Penelitian Matematika, Komputer, Keperawatan, Pendidikan dan Ekonomi (IPM2KPE)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31539/intecoms.v5i2.5095

Abstract

Dalam suatu sekolah, peringkat siswa berprestasi biasanya hanya dipilih berdasarkan nilai akhir nya saja, begitu pula di SMA BPS&K. Pemilihan siswa berprestasi di SMA BPS&K hanya berdasarkan nilai raport yang menduduki peringkat 1 sampai 5 saja. Proses pemilihan tersebut banyak terdapat peluang untuk membuat keputusan yang salah karena proses pemilihan siswa hanya berdasarkan satu aspek saja yaitu nilai akhir siswa, sedangkan nilai sikap dan prestasi yang didapat diluar sekolah tidak dijadikan bahan pertimbangan sebagai bahan tambahan kriteria untuk menentukan siswa yang dianggap berprestasi dan mendapatkan beasiswa. Ini berarti kemungkinan besar Siswa berprestasi yang dipilih tidak mencapai standar yang diinginkan yang tidak memperoleh kandidat yang terbaik. Tujuan dari penelitian ini adalah sebagai jalan alternatif bagi sekolah untuk menentukan siswa berprestasi supaya tidak hanya berdasarkan nilai akademik saja, dan tidak ada kecurangan dalam pemilihan siswa berprestasi. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu metode Simple Additive Weighting (SAW). Hasil dari penelitian ini bahwa metode SAW dapat memberikan hasil terbaik dari kriteria dan bobot yang sudah ditentukan. Dari hasil perhitungan dengan metode SAW didapatkan oleh siswa bernama Muhamad Arif Ihsan dengan nilai preferensi 96,5
KLASIFIKASI KUALITAS MUTU BUAH DELIMA DENGAN MENGGUNAKAN EKSTRAKSI GRAY LEVEL CO-OCCURRENCE MATRIX (GLCM) DAN K-NEAREST NEIGHBOR (KNN) Nur Arif Khairudin; Wahyu Saputro
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains Vol 4 No 3 (2022): EDISI 13
Publisher : Program Studi Informatika Universitas Teknologi Sumbawa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (526.507 KB) | DOI: 10.51401/jinteks.v4i3.1990

Abstract

Buah Delima merupakan komoditas buah yang memiliki nilai komersial dan prospek yang baik. Kualitas mutu buahDelima memiliki tingkat kondisi berdasarkan tekstur, bentuk dan warnanya. Namun saat ini Penentuan kualitas mutu buahDelima masih dilakukan secara manual dalam pemilahan sehingga dapat memberikan hasil yang kurang tepat dan tidakkonsisten. Untuk mengatasi permasalahan ini dengan memanfaatkan teknik pengolahan citra digital untuk mengklasifikasikankualitas mutu buah Delima. Citra Delima melalui tahap preprocessing cropping, normalization 100x100, konversi grayscale.Untuk analisis proses ekstraksi fitur metode Gray Level Cooccurrence Matrix (GLCM) dengan arah sudut kombinasi 0°, 45°,90°, 135°. Kemudian algoritma K-Nearst Neighbor (KNN) sebagai tahap klasifikasi dengan nilai K. Data yang digunakan sebanyak 1.230 dataset yang terdiriatas 3 jenis buah Delima Grade A dan Grade B. Sebanyak 984 gambar sebagai data training dan 246 gambar lainnya untuk datauji. Hasil penenlitian mendapatkan tingkat akurasi tertinggi pada K=3 yang didapatkan sebesar 89%
Co-Authors Abdul Hafid Dadang Iskandar Mulyana` Dhiva Andini Putri Alinur Dyan Bagus Sumantri Kristianto Kristianto Nur Arif Khairudin Putri Amira Sumitro Rasiban Sri Lestari