Claim Missing Document
Check
Articles

Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Menentukan Klasifikasi Produk Terlaris Pada Penjualan Pulsa Ismasari Nawangsih; Asty Setyaningsih
Jurnal SIGMA Vol 10 No 4 (2019): Desember 2019
Publisher : Teknik Informatika, Universitas Pelita Bangsa

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

Abstract

Penelitian ini di latar belakangi oleh kemajuan perkembangan teknologi komunikasi dan informasi yang sangat pesat dan semakin murah sehingga membuat masyarakat untuk pulsa telepon selular menjadi kebutuhan yang wajib pada masa kini. Dari bermacam produk pulsa yang ada pada konter RA Cell Pulsa Telkomsel, Pulsa XL, Pulsa Indosat, dan Pulsa 3 peneliti mengklasifikasi menjadi Laris dan Tidak Laris. Tujuannya dapat mengetahui penerapan data mining dengan menggunakan algoritma Naive Bayes dalam menentukan klasifikasi produk terlaris dan hasil akurasi data terhadap stok penjualan pulsa. Dengan mengumpulkan data sebanyak 600 data menjadi 480 data training dan 120 data testing. Data mining merupakan bentuk penggalian data dalam mengklasifikasi pada sebuah data yang jumlahnya banyak, menggunakan tool RapidMiner dan algoritma Naive Bayes merupakan metode klasifikasi yang banyak digunakan karena sederhana dan akurasi yang tinggi dalam mengklasifikasi data. Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, jenis produk terlaris pada penjualan pulsa menurut nama produk adalah Pulsa Telkomsel. Tingkat akurasi klasifikasi dengan metode Naive Bayes menghasilkan nilai Accuracy sebesar 97,50%, nilai Precision 100%, dan nilai Recall 93,48% sehingga metode Naive Bayes merupakan metode yang cukup baik dalam penelitian ini. Kata Kunci: Pulsa, Klasifikasi, Data Mining, Naive Bayes
Aplikasi Monitoring Dokumen Bea Cukai Berbasis Android PT. Samindo Electronics Ismasari Nawangsih; Ahmad Tholud
Jurnal SIGMA Vol 10 No 3 (2019): September 2019
Publisher : Teknik Informatika, Universitas Pelita Bangsa

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

Abstract

Samindo Electronis adalah sebuah perusahaan yang bergerak dibidang elektronika yang memproduksi PCB, dimana dalam pengolahan dan pencatatan data ekspor dan impor masih menggunakan buku besar dan kemudian dipindah ke Ms. Excel yang terdapat beberapa kekurangan diantaranya adalah pencatatan atau penginputan yang berulang data– data dokumen bea cukai, serta masih menggunakan buku besar untuk mengurutkan nomor registrasi, sehingga menyulitkan untuk pencarian data. Maka dari itu dibutuhkan aplikasi yang dapat digunakan untuk mengatasi masalah yang ada ,dengan tujuan mampu memberikan aplikasi yang mudah digunakan dalam hal monitoring serta mampu memberikan informasi dalam mengawasi dokumen Bea Cukai. Yang mana sistem baru ini menggunakan metode prototype. Dengan menggunakan Android Studio dan PHP. Sistem baru ini dapat mengatasi permasalahan yang terjadi di PT. Samindo Electronics yaitu penginputan data dokumen dan laporan seperti dokumen BC 2.3, BC 27, BC 3.0 dapat dilihat dari Smartphone atau handphone yang sudah berbasis android. Sehingga mempermudah dalam pencarian data dokumen dan mempengaruhi efisiensi waktu. Dengan adanya aplikasi monitoring ini, menjadikan proses pencarian data menjadi lebih mudah, hanya dengan mengklik data yaitu nomor daftar yang akan dicari maka akan muncul hasil laporannya. Kata kunci : sistem aplikasi ekspor impor, Android, mysql, php, prototype
Analisis Pola Pembelian Produk Kecantikan Menggunakan Algoritma Apriori Ismasari Nawangsih; Pupung Purnamasari
Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer Vol 9, No 1 (2023): Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer
Publisher : Universitas Mohammad Husni Thamrin

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37012/jtik.v9i1.1614

Abstract

Penerapan Data Mining dapat di gunakan untuk semua bidang, diantaranya bidang bisnis, bidang pendidikan, telekomunikasi dan sebagainya. Dalam bidang bisnis misalnya hasil implementasi data mining dapat membantu para pebisnis dalam  membuat kebijakan  menentukan pengambilan keputusan terhadap apa yang berhubungan dengan persediaan barang. Misalnya pentingnya sistem persediaan barang di suatu Toko  untuk jenis barang yang laris dibeli konsumen maka harus di stok untuk mengantisipasi kekosongan barang. Karena minimnya stok barang dapat berpengaruh pada pelayanan konsumen dan pendapatan Toko. Metode yang sering  digunakan untuk menganalisa pola pembelian konsumen adalah metode asosiasi atau association rule mining. Association rule mining adalah suatu metode untuk mencari pola hubungan antar satu atau lebih itemset yang ada dalam suatu dataset.    Algoritma yang paling popular dalam mencari pola hubungan itemset adalah  algoritma apriori atau sering disebut dengan market basket analysis. Proses yang dilakukan dalam penelitian ini menggunakan tools Rapid Miner untuk mengolah data dengan algoritma apriori dengan sampel toko penjualan skincare. Dengan pencarian pola menggunakan algoritma apriori ini diharapkan informasi yang dihasilkan dapat meningkatkan strategi penjualan.
Implementasi Algoritma Klasifikasi Dengan Teknik Discretization Dan Bagging Untuk Meningkatkan Akurasi Prediksi Penyakit Stroke Annisa Maulana Majid; Ismasari Nawangsih
Jurnal Informatika Universitas Pamulang Vol 8, No 2 (2023): JURNAL INFORMATIKA UNIVERSITAS PAMULANG
Publisher : Teknik Informatika Universitas Pamulang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32493/informatika.v8i2.30550

Abstract

Penyakit stroke merupakan salah satu penyakit penyebab kematian namun  dapat dikurangi jumlah angka kematiannya apabila terdapat diagnosa sejak secara dini untuk memprediksi penyakit stroke yang akurat. Penelitian yang terkait prediksi penyakit stroke telah dilakukan dengan beberapa metode namun menghasilkan tingkat akurasi yang kurang maksimal pada algoritma klasifikasi, sehingga diperlukan adanya upaya peningkatan akurasi untuk menghasilkan informasi yang akurat dalam menprediksi penyakit stroke. Tujuan dari penelitian ini yaitu melakukan implementasi algoritma klasifikasi dengan menerapkan teknik discretization dan Bagging dalam meningkatkan predikasi penyakit stroke. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini adalah algoritma klasifikasi Naïve Bayes dengan menggabungkan teknik discretization dan Bagging memiliki tingkat akurasi lebih tinggi dengan akurasi sebesar 95.21%, meningkat sebesar 7.36% dari pada hanya menggunakan algoritma tunggal saja. Keywords: Penyakit Stroke, Algoritma Klasifikasi, Discretization, Bagging
Pengembangan Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Dengan Metode Certainty Factor Untuk Mendukung Keputusan Medis Cepat dan Tepat Gatot Tri Pranoto; Donny Maulana; Ismasari Nawangsih
Academic Journal of Computer Science Research Vol 5, No 2 (2023): Academic Journal of Computer Science Research (AJCSR)
Publisher : Institut Teknologi dan Bisnis Bina Sarana Global

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.38101/ajcsr.v5i2.3800

Abstract

Diagnosis penyakit merupakan salah satu proses yang sangat menentukan dalam penangan kesehatan seorang pasien. Hasil diagnosis akan menentukan riwayat penyakit seorang pasien. Bahkan, hasil diagnosis tersebut akan menentukan langkah perawatan yang harus diberikan kepada pasien sebagai penanganan. Namun, permasalahan yang ada saat ini adalah proses diagnosis masih dilakukan secara manual dan membutuhkan waktu yang lama serta masih tergantung kepada kemampuan seorang dokter. Masalah sekarang ini sebuah penyakit cepat bermutasi dan berkembang sehingga langkah penanganan harus selalu diperabaharui. Sementara itu, jumlah dokter dan tenaga kesehatan yang ada lebih sedikit jika dibandingkan dengan jumlah pasien yang ada. Akibatnya, dokter akan kewalahan dan bisa saja salah diagnosis hingga penanganan. Diperlukan suatu model diagnosis yang cepat dan tepat pada rumah sakit, puskesmas dan klinik untuk mengatasi hal tersebut. Penelitian ini mengembangkan sistem pakar dengan menerapkan metode certainty factor yang dapat membantu dokter dalam melakukan diagnosis penyakit. Untuk pengembagan model diagnosis, digunakan model waterfall dan memanfaatkan tool UML dan Bahasa PHP. Penelitian ini menghasilkan model diagnosis metode certainty factor dengan tingkat keyakinan mencapai 56,7% atau dengan interpretasi Sangat Mungkin. Pengujian kehandalan dan kebergunaan aplikasi dalam penelitian ini menggunakan model Software Usability Scale (SUS) dengan hasil 82 yang artinya sistem pakar memberikan rekomendasi secara cepat dan tepat. Model Diagnosis dalam penelitian ini dapat diterima dengan baik oleh user berdasarkan pengujian Technology Acceptance Method (TAM) dengan nilai rata-rata 83,04%.
IMPLEMENTASI APLIKASI ABSENSI KARYAWAN MENGGUNAKAN GEOLOCATION Miftahul Jannah; Ismasari Nawangsih; Edora Edora
JISAMAR (Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research) Vol 7 No 3 (2023): JISAMAR (Agustus 2023)
Publisher : Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Jayakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52362/jisamar.v7i3.1176

Abstract

Sistem absensi karyawan merupakan bagian penting dalam manajemen sumber daya manusia suatu perusahaan. Penggunaan teknologi geolocation dalam sistem absensi karyawan dapat meningkatkan efisiensi dan akurasi proses pencatatan kehadiran. PT. Ace Mold Tech merupakan suatu perusahaan manufaktur yang masih menggunakan sistem absensi secara konvensional yaitu menggunakan kertas untuk absensi. Karena proses absensi karyawan masih menggunakan sistem manual terdapat beberapa masalah yang sering terjadi, seperti: adanya kesalahan dalam menginput data absensi, kertas absensi mudah rusak, serta adanya kecurangan dalam proses absensi (contohnya diabsenkan orang lain) atau kelalaian ketika melakukan absensi kehadiran. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan sebuah aplikasi absensi karyawan berbasis geolocation dengan menggunakan teknologi GPS pada perangkat seluler. Metode pengembangan perangkat lunak yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode pengembangan sistem berbasis waterfall. Tahap-tahap dalam metode ini meliputi analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, pengujian, dan perawatan. Perancangan sistem menggunakan Unified Modeling Language. Menggunakan bahasa pemrograman PHP, Framwork laravel dan menggunakan database management system MySQL. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa aplikasi absensi karyawan berbasis geolocation dapat meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam pencatatan kehadiran karyawan. Penggunaan teknologi GPS pada perangkat seluler memungkinkan data absensi karyawan yang lebih akurat dan dapat diakses secara real-time oleh pihak manajemen. Selain itu, karyawan juga merasa lebih mudah dan nyaman dalam melakukan absensi harian dan pengajuan izin.
IMPLEMENTASI ALGORITMA NAIVE BAYES UNTUK PREDIKSI CALON PENERIMA BLT Muhamad Adhi Mukti; Wiyanto Wiyanto; Ismasari Nawangsih
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks) Vol 5 No 3 (2023): EDISI 17
Publisher : Program Studi Informatika Universitas Teknologi Sumbawa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51401/jinteks.v5i3.3106

Abstract

Permasalahan terjadi di Desa Tridaysakti, Kabupaten Bekasi banyak masyarakat yang tidak mendapatkan BLT, masyarakat menilai pihak desa kurang objektif dan tidak transparan dalam proses penerima BLT. Diperlukan prediksi dalam proses perhitungan kriteria penerima BLT dengan menggunakkan teknik Data Mining yaitu Algoritma Naive Bayes untuk memberi pengetahuan serta membuat keputusan data kepada masyarakat sehingga dapat mengetahui layak atau tidak menerima BLT. Algoritma Naive Bayes ini akan di implementasikan ke sistem informasi menggunakkan bahasa pemrograman PHP. Pada penelitian digunakan metode CRISP-DM dalam pengembangan sistem, untuk pengujiannya menggunakan perhitungan manual dan Rapidminer yaitu perhitungan manual data training sebanyak 282 data dan data testing 2 data metode Naive Bayes, pengujian dilakukan dengan perhitungan nilai Confussion Matrix dihasilkan Accuracy,Precision, dan Recall yaitu masing-masing 100%.. Data training sebanyak 197 dan data testing sebanyak 85 data dengan pengujian RapidMiner didapatkan hasil Performance nilai tingkat Accuracy sebesar 98,82% , Precision sebesar 100%, dan Recall sebesar 96,97%.
SISTEM INFORMASI REKAM MEDIS BERBASIS WEB DI PRAKTEK DOKTER UMUM DR. SITI HODIJAH Avifah Dian Permatasari; Amali; Ismasari Nawangsih
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks) Vol 5 No 3 (2023): EDISI 17
Publisher : Program Studi Informatika Universitas Teknologi Sumbawa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51401/jinteks.v5i3.3330

Abstract

Currently practicing general practitioner dr. SITI HODIJAH still provides services to patients manually which are recorded in a book starting from patient registration, examination, treatment, action, recording of patient reports, billing of fees and results of patient reports which can cause errors, inaccurate reports and delays in information services when processed. Therefore we need a web-based medical record information system to display patient medical record data quickly and easily and provide convenience in manufacturing. This system is made web-based, using the PHP programming language and MySQL database. In planning the system using UML and the waterfall method is used as a system development method and uses the Laravel framework. The results of the research are in the form of a web-based patient medical record information system that can assist in managing patient data and reducing the risk of losing patient data as well as displaying medical record data quickly and easily. In placing the system, you can use hosting or localhost, which can be adjusted to your needs.
Rancang Bangun Sistem Antrian Pintar Klinik Gigi Menggunakan Raspberry Pi Ardi Gunawan; Sasmitoh Rahmad Riady; Ismasari Nawangsih; Rianti Kinasih
Faktor Exacta Vol 16, No 2 (2023)
Publisher : LPPM

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30998/faktorexacta.v16i2.16512

Abstract

Large-Scale Social Restrictions were imposed in Indonesia in 2020 as a response to the 2019 coronavirus disease (Covid-19), which has become a pandemic, including in Indonesia. The government's appeal regarding social distancing has made many dental clinics move to provide excellent service while still paying attention to social distancing policies. implementation of new policies and ways to overcome challenges by minimizing physical contact while still running business optimally and meeting patient needs. Before the pandemic occurred, patients were required to take a queue number first at the service location and then wait for the number to be called. Under the current conditions, in the midst of the COVID-19 pandemic, you must avoid crowds and maintain physical distance when interacting socially. In the description of the problem, we propose a smart queue as a solution to avoid crowds when going to the dentist's office. Smart Queuing System based on IoT with a Raspberry Pi camera capable of scanning QR codes as validation and a Raspberry Pi serving as a queue validation data server. This system will be used for online queues at dentist clinics. An online registration system determines whether registration is open or closed at the time of registration. With this system, it is hoped that online registration will be more efficient and orderly.
Literatur Review, Faktor Keberhasilan Dan Kegagalan Implementasi Six Sigma Di Beberapa Negara Sugeng Budi Raharjo; Ismasari Nawangsih; Adi Rusdi Widya
Prosiding Sains dan Teknologi Vol. 1 No. 1 (2022): Seminar Nasional Sains dan Teknologi (SAINTEK) ke 1 - Juli 2022
Publisher : DPPM Universitas Pelita Bangsa

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

Abstract

The Six sigma method is a method for improving the achievement of quality by means of a breakthrough, where the old model by means of Continuous Improvement cannot achieve a very critical target, namely 6 sigma, or 3.4 million defects from 1 million production or operations. Six sigma techniques have been implemented in many countries, first developed in 1986 by Bill Smith, Engineer at Motorola. Since then, it has been applied in many countries, because of its very effective use, especially such as the Aircraft Industry, Health Industry, and others that require reliability of up to 99, 999%. How about in Indonesia? Several companies have implemented this system, especially foreign companies, which are affiliated with Indonesian companies, as well as companies that have ventured overseas. This study uses quantitative research, by analyzing the Literature Review of the success of the Six Sigma program in the company based on the Leader's Vision and Mission, Organizational Culture, Discipline in running the program and the success of program implementation. Sampling of research was 60 international journals, and after in-depth research on 15 journals the following findings were found: There are four factors that have the greatest impact, namely (1) the need for top management commitment to the running of the Six Sigma program (2) training needs for the green belt team in the success of Six Sigma (3) Infrastructure needs to support the running of the Six Sigma program (4) The need for other supports such as: Business Strategy Linkages, Relationships with Customers, Changes in Organizational Culture and the need for Six Sigma Team Competencies Keywords: Six Sigma, Industrial Sector, Organizational Culture, Effectiveness of Program Implementation