Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
4.737
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Informatika Kaputama (JIK) Jurnal Sistem Informasi Kaputama (JSIK) Jurnal Abdi Ilmu JURNAL MAHAJANA INFORMASI JTIK (Jurnal Teknik Informatika Kaputama) Jurnal SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen Informatika dan Komputer) Jurnal Pengabdian Masyarakat IPTEK
Nurhayati
Program Of Technical Information, STMIK Kaputama
Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Education Engineering Library & Information Science Other

Published : 40 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 40 Documents
Search

 1   2   3   4 
PENERAPAN INTERNET OF THINGS PADA SISTEM KONTROL PENERANGAN RUMAH BERBASIS WEB APPLICATION MENGGUNAKAN METODE LOGIKA FUZZY Eko Lesmana; Nurhayati Nurhayati
Jurnal Informatika Kaputama (JIK) Vol 4, No 1 (2020): VOLUME 4 NOMOR 1, EDISI JANUARI 2020
Publisher : STMIK KAPUTAMA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.1234/jik.v4i1.225

Abstract

The need for electrical energy in everyday life is so important, improper and uncontrolled use can result in waste. Efforts to create energy-efficient homes need to start from simple things such as the use of lights, often forgetting to turn off the light switch when going out of the house or problems, especially in setting the brightness of the house lights, fuzzy logic provides an alternative solution. Fuzzy logic is a smart method that is appropriate for mapping a parameter input space into an output space for the brightness adjustment action of a lamp to light dimly, medium and bright. Efforts that can be made to deal with the problems above certainly require an intelligent control system with smart methods such as fuzzy logic and can be controlled remotely in order to overcome the existing problems. One concept that is popular right now is the Internet of Things (IoT), the development of IoT is a concept that aims to expand the benefits of internet connectivity that is connected continuously. IoT has capabilities such as data sharing, remote control, and so on. In building a control system by applying the IoT concept, a platform that supports that concept is also needed, NodeMCU a microcontroller which is equipped with a wifi module for microcontroller communication to the internet, so that the microcontroller can be used to apply the IoT concept in controlling home lights remotely, such as turning on the remote and turn off and adjust the brightness of the home lights with the fuzzy logic method intelligence.
IDENTIFIKASI JENIS BUNGA MENGGUNAKAN EKSTRAKSI CIRI ORDE SATU DAN ALGORITMA MULTI SUPPORT-VECTOR MACHINES (MULTISVM) Teuku Reza Pahlefi; Relita Buaton; Nurhayati Nurhayati
Jurnal Informatika Kaputama (JIK) Vol 5, No 1 (2021): Volume 5, Nomor 1 Januari 2021
Publisher : STMIK KAPUTAMA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.1234/jik.v5i1.418

Abstract

Flowers are a means of generative reproduction of closed seed plants. In the flower sections there are various or also types of parts in the flower, each of which has different functions in each part of the flower, so that a long and broad discussion is needed regarding the parts of the flower on a daily basis. day is also used to refer to a structure which is botanically known as compound interest or inflorescence. Compound interest is a collection of flowers collected in one bouquet. In this context, the unit of interest that makes up compound interest is called a floret. Flower is actually a modification of the leaves and stems to support a closed fertilization system. The fertilization system is closed, namely because the ovule is protected in the ovary or ovary and this is also another characteristic. The purpose of this study was to classify 12 Banten batik motifs using the SVM method. The research was carried out in several stages, namely resizing to equalize the dimensions of the image, grayscale to simplify the image by converting it to a gray level image, median filter to remove noise in batik, and feature extraction as input for classification using SVM. The classification results using SVM order 1 is 85%, and for order 2 is 87.2.
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN CALON TENAGA PENDIDIK DENGAN MENGGUNAKAN METODEMULTI-OBJECTIVE OPTIMAZTION ON THE BASIS OF RATIO ANALYSIS(MOORA) (StudiKasus: Yayasan Perguruan Swakarya) Yogi Wibowo; Nurhayati Nurhayati
Jurnal Informatika Kaputama (JIK) Vol 4, No 2 (2020): Volume 4, Nomor 2 Juli 2020
Publisher : STMIK KAPUTAMA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.1234/jik.v4i2.286

Abstract

Seorang pendidik merupakan sumber daya manusia yang berperan sangat penting didalam mendidik siswa. Di Yayasan Perguruan Swakarya masih sangat dibutuhkan tenaga pendidik baru.Tenaga pendidik yang dipilih adalah yang benar-benar mempunyai potensi yang baik dalam mendidik. Penyeleksian calontenagapendidikdi Yayasan Perguruan Swakarya masih dilakukan secara manual.Sistem Pendukung keputusan dikembangkan untuk mengurangi faktor ketidakpastian tersebut dengan mengolah sebuah informasi menjadi sebuah alternatif pemecahan suatu masalah. Metode yang dapat diterapkan dalam sistem pendukung keputusan yaitu Multi-objective optimization on the basic of ratio analisys (MOORA)Untuk mengetahui proses pengolahan informasi sistem pendukung keputusan dengan menggunakan metode MOORA penulis menggunakan studi kasus menentukan penerimaan tenagapendidik berdasarkan dengan kriteria IPK, Akta IV, Pskikotest, Pengalaman mengajar, danWawancara.. Setelah semua nilai kriteria dimasukkan maka hasil pengolahan dengan metode MOORA akan diranking sebagai salah satu carauntuk membantu dan mempermudah pihak manajemen menentukan keputusan dalam Penerimaan tenagapendidik. Dan hasil penerimaan tenaga pendidik yang mendapat rangking pertama berinisial JKS dengan IPK 3,10, MempunyaiAkta IV, nilaipsikotest 88, dengan 2 tahun pengalaman mengajar, nilaiwawancara 75.
PENERAPAN ALGORITMA RIVEST SHAMIR ADLEMAN (RSA) UNTUK MENGAMANKAN DATABASE PROGRAM KELUARGA HARAPAN (PKH) Andika Cahya Putra; Magdalena Simanjuntak; Nurhayati Nurhayati
Jurnal Informatika Kaputama (JIK) Vol 5, No 1 (2021): Volume 5, Nomor 1 Januari 2021
Publisher : STMIK KAPUTAMA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.1234/jik.v5i1.413

Abstract

To maintain security, encryption techniques are used so that the confidentiality of the data is guaranteed. One of the encryption algorithms that is often used is the RSA (Rivest Shamir Adleman) algorithm. On this occasion the author is interested in studying the sql server database security application. In this study, the RSA (Rivest Shamir Adleman) algorithm is used to protect the PKH (Family Hope Program) database. The system will generate public keys and private keys. To secure the PKH database is encrypted with a public key. All data will be encrypted, while the private key will decrypt or restore the original state with the RSA algorithm. The application of the RSA cryptographic algorithm is a good solution for the sql server database security system that will be used to secure the PKH database. To ensure the confidentiality of PKH data stored in the database, by using the RSA algorithm into the system, the data is stored in the database so that the contents of the data cannot be understood by other parties.
IMPLEMENTASI SUPER ENKRIPSI ALGORITMA ONE TIME PAD (OTP) DAN BEAUFORT CHIPER UNTUK MENGAMANKAN DATA Ardi Sutoyo; Nurhayati Nurhayati; Imeldawaty Gultom
JSIK (Jurnal Sistem Informasi Kaputama) Vol 3, No 1 (2019): Edisi Januari 2019
Publisher : STMIK KAPUTAMA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.1234/jsik.v3i1.144

Abstract

Perkembangan teknologi informasi yang semakin pesat memberi pengaruh yang besar hamper diserluruh aspek kehidupan manusia. Tentunya tingkat keamanan yang tinggi sangat diperlukan agar informasi tersebut tidak dapt diakses oleh orang yang tidak berkepentingan. Masalah pengiriman pesan atau data merupakan salah satu hal yan sangat penting, karena data sangat rentang terhadap tindakan kejahatan komputer. Kriptografi super enkripsi dapat menjadi salah satu solusi untuk mencegah tindakan kejahatan. Algoritma One Time Pad dan Beaufort Chiper merupakan salah satu algoritma yang dapat digunakan untuk menjaga kerahasiaan data, One Time Pad adalah algoritma yang menggunakan perhitungan XoR dalam enkripsi dan dekripsi sedangkan Beaufort Chiper adalah algoritma yang menggunakan perhitungan modulo. Jika kedua algoritma ini disatukan dalam sebuah aplikasi keamanan data, maka akan sulit untuk dibobol atau diambil oleh orang yan tidak bertanggung jawab.
SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT MATA MENGGUNAKAN METODE DEMPSTER SHAFER BERBASIS WEB (Studi Kasus : RSUD dr. R.M. Djoelham Binjai) Yusniar Yusniar; Nurhayati Nurhayati; Imeldawaty Gultom
JSIK (Jurnal Sistem Informasi Kaputama) Vol 2, No 2 (2018): Volume 2 No. 2 Juli 2018
Publisher : STMIK KAPUTAMA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.1234/jsik.v2i2.117

Abstract

Penyakit mata  merupakan penyakit dengan jumlah penderita yang terus meningkat setiap tahunnya. Penyebab utama dari banyaknya kasus kebutaan ini adalah Katarak, Glaukoma, Kelainan Refraksi, serta gangguan penglihatan lain seperti Blefaritis, Konjungtivitis serta Keratitis. Terbatasnya informasi kesehatan mata serta kurangnya tenaga dokter spesialis penyakit mata mengakibatkan kurangnya pengetahuan masyarakat tentang penyakit mata. Setiap penderita penyakit mata dapat dengan mudah mengetahui penyakit dan gejalanya yaitu dengan membangun sistem pakar. Sistem ini dibangun berbasis website dengan bahasa pemrograman PHP dan MySQL sebagai databasenya. Sistem ini menerapkan Metode Dempster yang digunakan untuk mencari ketidakkonsistenan  akibat adanya penambahan maupun pengurangan fakta baru yang akan merubah aturan yang ada. Penelitian ini untuk mengetahui keakuratan mesin inferensi Dempster-Shafer dimana hasil diagnosa penyakit mata yang dihasilkan oleh sistem pakar sama dengan hasil perhitungan secara manual dengan metode Dempster-Shafer. Sehingga dapat disimpulkan bahwa sistem pakar yang telah dibangun dapat mendiagnosa penyakit Blefaritis yang diderita pasien dengan nilai keyakinan sebesar  0,8214 dari  8 penyakit mata dengan 32 gejalanya. Kelemahan sistem yaitu jika nilai keyakinan yang terbesar terdiagnosa pada lebih dari satu penyakit, sistem tidak mau menampilkan hanya satu diagnose penyakit, sistem akan menampilkan keseluruhan jenis penyakit yang memiliki nilai sama besarnya.
PENERAPAN DATA MINING KORELASI UMUR, PANGKAT DAN PENDIDIKAN TERHADAP JABATAN PADA POLRES BINJAI MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA APRIORI Nurhayati .
JURNAL MAHAJANA INFORMASI Vol 5 No 1 (2020): JURNAL MAHAJANA INFORMASI
Publisher : Universitas Sari Mutiara Indonesia Medan

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

Abstract

Mengenai penyediaan informasi jabatan, Personel harus memenuhi persyaratan untuk menduduki jabatan tersebut, Sesuai dengan Peraturan Kepolisian (PERKAP) tentang jabatan personel. Contohnya ialah seorang personel harus mencapai Ajun Komisaris Besar Polisi (AKBP) sehingga ia bisa menduduki jabatan sebagai Kepala Kepolisian Resort (KAPOLRES). Kegiatan menghubungkan data personel dengan menggunakan Algoritma Apriori dapat di lakukan dengan aturan aturan tertentu sehingga dapat menghasilkan hubungan antara pangkat dan umur dan mampu membantu para personel agar mengetahui informasi jenjang karir nya kedepan melalui sistem informasi kepolisian. Dari data personel yang mencakup umur, pangkat dan keahlian yang di korelasikan dengan jabatan menggunakan metode Algoritma Apriori terdapat nilai minimum Support 30% dan confidence nya 50% sehingga mendapatkan Best Rule nya adalah 15%. Dari hasil yang didapat yaitu jika usia Usia Polisi U2( 32 - 45 ), Pangkat Polisi APD (AIPDA) dan Pendidikan SMAmaka Jabatan yang diterima Polisi lebih cenderung kepada SSB (SATSABHARA) Hasil pengetahuan informasi baru untuk membantu para personel agar mengetahui informasi jenjang karir polisi kedepan dengan pangkat yang ia duduki sekarang berdasarkan support dan confidence sesuai pangkat dan umur
PENERAPAN DATA MINING UNTUK PREDIKSI MEREK PAKAIAN YANG PALING DIMINATI DENGAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR (STUDI KASUS : PT. MATAHARI DEPARTEMENT STORE BINJAI) Andrean Pratama; Budi Serasi Ginting; Nurhayati Nurhayati
Jurnal Abdi Ilmu Vol 14 No 2 (2021): Jurnal Ilmiah Abdi Ilmu
Publisher : UNIVERSITAS PEMBANGUNAN PANCA BUDI

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

Abstract

One of the business activities that must be carried out to keep the company running and growing is sales. Decisions taken by corporate responsibility holders will affect the company in the future. One of the decisions that must be determined is the product to be sold for the next period. In determining the decision, a method is needed so that the decisions to be taken can be right on target. The technique used to predict the situation in the next period is called prediction. This study proposes the development of a clothing sales prediction application. The method used is the classification with the K-Nearest Neighbor algorithm. The results of data mining calculations using classification techniques with the K-Nearest Neighbor algorithm are the most predominant, it can be predicted that the number of clothing sales in the next period will increase with an average prediction of 14,900 per month and the most popular clothing brand is Cardinal.
Perancangan Sistem Pendeteksi Berita Hoax Menggunakan Algoritma Levenshtein Distance Berbasis Php Nurhayati Nurhayati; Aprilianda Pasaribu
Jurnal SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen Informatika dan Komputer) Vol 19, No 2 (2020): Agustus 2020
Publisher : PRPM STMIK TRIGUNA DHARMA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jis.v19i2.2601

Abstract

Di era 4.0 dimana Internet menjadi bagian penting dalam kehidupan saat ini, informasi dapat dengan mudah di akses kapanpun dan dimanapun. Namun tidak seluruh informasi yang disebarkan melalui internet berupa fakta. Data yang dipaparkan oleh Kementrian Komunikasi dan Informatika berdsarkan survey yang dilakukan pada tahaun 2018 menyebut sebanyak 800.000 situs di Indonesia terindikasi penyebar berita non-fakta atau hoax. Akibat yang ditimbulkan berita hoax sangat berbahaya karena menyerang pikiran alam bawah sadar manusia, sehingga sangat dibutuhkan sistem yang dapat mendeteksi berita hoax. Dalam penelitian ini digunakan database yang berisi dokumen berita hoax. Algoritma yang diterapkan adalah algoritma TF-IDF untuk mengukur bobot suatu kata dalam dokumen hoax dan dikombinasikan dengan algoritma Levenshtein Distance (LD) untuk mengukur jarak antar kata dalam dokumen. Penerapan Metode Levenshtein Distance dalam Sistem Deteksi Hoaxmemiliki beberapa tahap yang dimulai dengan tahap pra-pemrosesan kata (prepocessing text) dilanjutkan dengan tahap perhitungan TF-IDF dankemudian tahap perhitungan jarak minimum antar kata menggunakan algoritmaLevenshtein Distance. Hasil batas 0,1 pada 40 dokumen yang sudah terklasifikasi sebagai data uji memiliki nilai Precision, Recall dan Accuracy yang tinggi, yaitu Precision1; Recall0,71;dan Accuracy80%.
Penerapan Program Merdeka Belajar - Kampus Merdeka (Mbkm) Untuk Dosen Dan Mahasiswa Di STIE LMII Medan Nurhayati Nurhayati; Rusmin Saragih; Tioria Pasaribu; Juliana Naftali Sitompul; Zira Fatmaira; Fuzy Yustika Manik; Imeldawaty Gultom; Marto Sihombing; Ratih Puspadini
Jurnal Pengabdian Masyarakat IPTEK Vol. 2 No. 1 (2022): Edisi Januari 2022
Publisher : STMIK Triguna Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/abdi.v2i1.4780

Abstract

Program Merdeka Belajar Kampus Merdeka (MBKM) bertujuan untuk meningkatkan mutu pendidikan di Indonesia sehingga mendorong proses pembelajaran di Perguruan Tinggi yang semakin otonom dan fleksibel serta Menciptakan kultur belajar yang inovatif, tidak mengekang, dan sesuai dengan kebutuhan mahasiswa. Adapun program MKBM terdiri dari 8 (delapan) kegiatan : magang/praktek kerja, asistensi mengajar di satuan pendidikan, penelitian/riset, proyek kemanusiaan, kegiatan wirausaha, studi/proyek independen, membangun desa/kuliah kerja nyata tematik dan pertukaran pelajar. Yang terlibat dalam program MBKM di Perguruan Tinggi adalah mahasiswa/i, dosen, dan koordinator Perguruan Tinggi. Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi (STIE) LMII Medan dimasa pandemic covid-19 kurang aktif dalam mengikuti dikarenakan sebagian besar mahasiswa/i pulang ke daerah asalnya selama proses pembelajaran secara daring. Yayasan STIE LMII Medan mengikuti pelatihan program Merdeka Belajar Kampus Merdeka (MBKM) sehingga di angkatan program berikutnya dalam berperan serta dalam Program Merdeka Belajar Kampus Merdeka (MBKM). 
Co-Authors ., Novriyenni Ade Sahputra Agung Arianto Agung Arianto Aldi - Pratama Aldi Pratama Alva Vindo Bangun Andika Cahya Putra Andika Cahya Putra Andrean Pratama Aprilianda Pasaribu Ardi Sutoyo Bagus Aziz Bagus Azizi Buaton, Relita Budi Serasi Ginting Budi Serasi Ginting Chairijal Chairijal Eko Lesmana Eryanto Eryanto Fatmaira, Zira Fauzi, Achmad Ferry Rahmadani Fuzy Yustika Manik Gultom, Imeldawaty Irwansyah Ilham Magdalena Simanjuntak Magdalena Simanjuntak Marto Sihombing Mega Ayu Ningrum Muhammad Arie Afryanda Muhammad Arie Afryanda Muhammad Danil Syahputra Muhammad Danil Syahputra Novriyenni - Pardede, Akim Manaor Hara Pasaribu, Tioria Perkasa Bangun Ratih Puspadini Rusmin Saragih, Rusmin T. Reza Pahlevi Teuku Reza Pahlefi Yogi Wibowo Yogie Wibowo Yusnan Sepriadi Ginting Yusnan Sepriadi Ginting Yusniar Yusniar Yustika Septiani Muzahardin Yustika Septiani Muzahardin