Indrayanti Indrayanti
STMIK Widya Pratama

Published : 7 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 7 Documents
Search

Peningkatan Akurasi Algoritma KNN dengan Seleksi Fitur Gain Ratio untuk Klasifikasi Penyakit Diabetes Mellitus Indrayanti Indrayanti; Devi Sugianti; M. Adib Al Karomi
IC-Tech Vol 12 No 2 (2017): IC-Tech Volume XII No.2 Oktober 2017
Publisher : STMIK WIDYA PRATAMA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (385.246 KB) | DOI: 10.47775/ictech.v12i2.3

Abstract

Diabetes Mellitus  merupakan salah satu penyakit kronis yang mematikan. Penyakit yang juga dikenal dengan nama penyakit kencing manis ini terjadi akibat kadar glukosa di dalam darah terlalu tinggi. Diabetes Mellitus banyak diteliti di banyak negara pada saat ini karena peningkatan penderita yang banyak dan sangat mengkhawatirkan. Menurut WHO saat ini lebih dari 246 juta jiwa menderita diabetes dan diperkirakan akan meningkat menjadi 380 juta jiwa pada tahun 2025 apabila tidak dilakukan penanganan yang serius. Dibetes menyebabkan penyakit lain / komplikasi yang setiap tahunya mengakibatkan kematian hingga 3,8 juta jiwa. Data mining merupakan kegiatan menemukan sebuah pola, aturan dan pengetahuan baru dari sebuah dataset. Salah satu fungsi mayor data mining adalah klasifikasi. KNN merupakan salah satu algoritma klasifikasi data mining terbaik dan banyak digunakan. Algoritma KNN bekerja dengan cara menghitung kedekatan data testing dengan keseluruhan data training. K dalam KNN merupakan variabel jumlah tetangga terdekat yang akan diambil untuk proses klasifikasi. Jumlah K=1 akan membuat hasil klasifikasi terasa kalu karena hanya memperhitungkan satu tetangga terdekat atau satu record karakteristik data terdekat. Sedangkan jumlah K yang terlalu banyak akan menghasilkan klaasifikasi yang samar. Dari hasil penelitian yang telah dilakukan disimpulkan bahwa penggunaan algoritma seleksi fitur gain ratio dapat meningkatkan akurasi dari klasifikasi penyakit diabetus mellitus dengan menggunakan algoritma knn. Adapun kenaikan akurasi tertinggi didapatkan pada nilai treshold 0,152 dengan hanya mempertahankan 4 atribut dari keseluruhan 8 atribut data.
PENENTUAN METODE KLASIFIKASI MENGGUNAKAN ALGORITMA KNN UNTUK PENERBITAN SURAT KEPUTUSAN SERTIFIKASI GURU Risqiati Risqiati; Indrayanti Indrayanti; Arief Soma Darmawan
IC-Tech Vol 14 No 1 (2019): IC-Tech Volume XIV No.1 April 2019
Publisher : STMIK WIDYA PRATAMA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (592.052 KB) | DOI: 10.47775/ictech.v14i1.52

Abstract

Guru merupakan ujung tombak dalam meningkatkan kualitas pendidikan yang diberi tanggung jawab untuk mendidik, membimbing, mengajar, mengarahkan, melatih, menilai, mengevaluasi peserta yang didiknya, agar peserta didik dapat mengembangkan potensinya di masa depan. Seorang guru professional bisa diukur dari sertifikasi pendidikan yang didapat dari sertifikasi guru. Sertifikasi guru adalah bukti formal pengakuan seorang guru professional yang diharapkan dapat meningkatkan kinerja dari mata pelajaran yang diampunya. Untuk membantu pihak dinas pendidikan dalam menentukan guru yang bisa mendapatkan pencairan SK sertifikasi guru, maka akan menggunakan algoritma K-NN yang dimana algoritma K-NN adalah algoritma yang menghitung berdasarkan jarak antar satu data dengan data yang lain.
PENENTUAN RUTE TERPENDEK PERJALANAN PROMOSI MARKETING MENGGUNAKAN ALGORITMA DIJKSTRA Indrayanti Indrayanti; Risqiati Risqiati; Wahyu Setianto
IC-Tech Vol 15 No 1 (2020): IC-Tech Volume XV No.1 April 2020
Publisher : STMIK WIDYA PRATAMA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (824.866 KB) | DOI: 10.47775/ictech.v15i1.96

Abstract

Marketing perguruan tinggi merupakan suatu aspek penting di dalam keberlangsungan dan kesejahteraan perguruan tinggi tersebut. Untuk mengenalkan suatu perguruan tinggi ada beberapa unsur yang bisa menjadi bertimbangan antara lain harga/biaya yang ditawarkan, lokasi perguruan tinggi, reputasi alumni di dunia industri, akreditasi suatu perguruan tinggi maupun  program studi, sumber daya manusia dalam hal ini dosen yang berkompetensi. Untuk mengenalkan perguruan tinggi ke sekolah – sekolah bisa menggunakan beberapa cara antara lain bisa dengan brosur, mmt ataupun langsung mendatangi sekolah – sekolah tersebut. Untuk mengefisienkan waktu dan biaya marketing biasanya panitia penerimaan mahasiswa baru mendatangi sekolah – sekolah dengan rute yang terpendek dulu. Maka dalam hal ini menggunakan metode dijkstra untuk menentukan rute terpendek antar sekolah. Metode ini bertujuan untuk mendapatkan rute terpendek berdasarkan bobot terkecil dari satu titik ke titik lainnya. Keyword : Marketing perguruan tinggi, Algoritma Djikstra
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEREKRUTAN KARYAWAN BARU DENGAN METODE SIMPLE ADDITTVE WEIGHTING PADA PT. PAJITEX Indrayanti Indrayanti; Era Yunianto
IC-Tech Vol 15 No 2 (2020): IC-Tech Volume XV No.2 Oktober 2020
Publisher : STMIK WIDYA PRATAMA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (538.134 KB) | DOI: 10.47775/ictech.v15i2.130

Abstract

Dunia kerja tak luput dari kebutuhan akan teknologi informasi. Salah satunya komputer digunakan sebagai alat penyeleksi/merekrut calon karyawan secara cepat dan tepat. PT. PAJITEX (Panggung Jaya Indah) selalu membuka lowongan pekerjaan jika suatu departemen terkait membutuhkan karyawan baru. Permasalahan yang terjadi saat perekrutan calon karyawan adalah setiap tahunnya terdapat kurang lebih 100 calon pelamar dari berbagai jabatan yang mengakibatkan proses perekrutan tidak efisien serta proses perekrutan masih dilakukan secara manual di Ms Excel. Dengan adanya sistem pendukung keputusan perekrutan karyawan baru pada PT. PAJITEX yang merupakan suatu sistem yang memberikan kemudahan dalam menyeleksi/merekrut karyawan baru sesuai dengan kriteria yang diinginkan serta dapat memberikan rekomendasi perekrutan calon karyawan. Sistem pendukung keputusan ini dibangun dengan menyajikan interface yang friendly sehingga memudahkan user dalam menggunakan aplikasi dan sistem ini menggunakan metode simple additive weighting dalam perhitungannya. Dalam pengembangan sistem ini digunakan metode waterfall yang terdiri dari communication, planning, modeling, construction dan deployment. Metode pengujian yang digunakan yaitu metode white-box, black-box dan user acceptance test (UAT). Melalui tahap pengembangan dan pengujian tersebut maka dihasilkan sebuah Sistem Pendukung Keputusan Perekrutan Karyawan Baru Dengan Menggunakan Simple Additive Weighting Pada PT. PAJITEX secara cepat dan tepat dan dapat digunakan sebagai alat bantu dalam menyeleksi calon karyawan sesuai dengan kriteria yan diinginkan.Kata Kunci: Sisteem pendukung keputusan perekrutan karyawan, simple additive weighting, waterfall 
OPTIMASI PENUGASAN MENGGUNAKAN METODE HUNGARIAN DI PT HANA TEXT Risqiati Risqiati; Indrayanti Indrayanti; Nur Ika Royanti
IC-Tech Vol 16 No 2 (2021): IC-Tech Volume XVI No. 2 Oktober 2021
Publisher : STMIK WIDYA PRATAMA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (416.321 KB) | DOI: 10.47775/ictech.v16i2.189

Abstract

Dalam semua proses produksi, ketepatan dalam pengupahan adalah yang sangat penting, sesuai dengan pekerjaan yang dikerjakan. Hal ini dimaksudkan agar tidak terjadinya over cost atau biaya yang tidak diperdiksi dalam hal pengupahan. Sedemikian pula yang terjadi di PT.Hana Text, pengupahan yang selama ini dilakukan melakui hasil perkiraan saja tanpa ada perhitungan yang wajar atau sesuai dengan jenis pekerjaan yang telah diselesaikan. Tentu saja kondisi ini bisa menimbulkan biaya tambahan yang sering kali tidak diketahui. Melalui metode Hungarian, persoalan di PT.Hana Text akan dicoba untuk diurai agar terjadi biaya upah minimum dari tenaga kerja yang tepat sesuai proses penugasannya. Dengan adanya 5 jenis tugas/pekerjaan yang dilakukan oleh pekerja, maka bisa dihitung upah minumnya dengan metode hungarian didapatkan hasil minimum biaya upah adalah 380 dari pengolahan matrik yang ada Kata kunci: Metode Hungarian, upah minimum, biaya produksi, matrik 
PREDIKSI PRODUKSI BARANG RUSAK DENGAN REGRESI LINIER PADA UD. BINDA Nur Ika Royanti; Indrayanti Indrayanti; M. Faizal Kurniawan
IC-Tech Vol 17 No 1 (2022): IC-Tech Volume XVII No. 1 April 2022
Publisher : STMIK WIDYA PRATAMA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (155.894 KB) | DOI: 10.47775/ictech.v17i1.233

Abstract

UD BINDA merupakan suatu usaha yang memproduksi kain kasa berdasarkan banyaknya pesanan dari pelanggan. Dalam produksinya, UD BINDA sering mengalami hasil produksi kain kasa yang tidak sesuai standar sehingga tidak layak jual dan tidak dapat memenuhi jumlah pesanan dari pelanggan. Dengan adanya barang hasil produksi kain kasa yang tidak layak jual, sehingga UD BINDA mengalami kerugian. Untuk memprediksi produksi kain kasa yang rusak, salah satunya dengan memanfaatkan metode regresi linier. Regresi linier adalah sebuah metode yang menggunakan variabel bebas dan variabel terikat dalam proses perhitungannya. Dalam penelitian ini akan digunakan 2 variabel yaitu variabel jumlah produksi sebagai variabel bebas dan barang rusak sebagai variabel terikat. Dari hasil prediksi produksi kain kasa rusak dilakukan uji error dengan MAPE dan didapatkan nilai 8%. Sehingga metode Regresi Linier ini dapat membantu dalam memprediksi produksi barang rusak.   Kata kunci: UD BINDA, regresi linier, MAPE
OPTIMALISASI KEUNTUNGAN MAKSIMAL PENJUALAN SALE PISANG DENGAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLEKS DENGAN SOFTWARE POM-QM Indrayanti Indrayanti; Risqiati Risqiati; Nur Ika Royanti
IC-Tech Vol 17 No 2 (2022): Vol 17 No 2 (2022): IC-Tech Volume XVII No. 2 Oktober 2022
Publisher : STMIK WIDYA PRATAMA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (761.853 KB) | DOI: 10.47775/ictech.v17i2.241

Abstract

Sale pisang adalah makanan ringan semi basah yang bahan utamanya adalah buah pisang yang dikeringkan terlebih dahulu untuk mengurangi kadar air. Sale pisang yuli terdapat dua jenis yaitu pisang sale pipih dan sale pisang bulat. Untuk harga sale pisang pipih per bungkusnya Rp 5000 rupiah, sedangkan sale pisang bulat dihargai per bungkusnya Rp 10.000 rupiah. Untuk menjaga keberlangsungan usaha sale pisang, maka diperlukan langkah-langkah untuk mengalokasikan sumber daya dalam hal ini menggunakan variable krecek pisang sale, bahan pelengkap dan harga untuk meningkatkan keuntungan. Karena itu diperlukan kombinasi simulasi data penjualan sale pisang dalam mengatasi permasalahan tersebut, dapat menggunakan metode simpleks yang merupakan bagian dari linier programming. Metode simpleks bisa digunakan untuk menghitung hasil keuntungan maksimal dalam penjualan sale pisang. Hasil analisa menggunakan metode simpleks dan software POM-QM didapatkan hasil keuntungan sebesar Rp 135.000 produksi per hari Kata kunci : Sale Pisang, Linear Programming, Metode Simpleks, POM-QM