Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.92
P-Index
This Author published in this journals
All Journal IKRA-ITH Informatika : Jurnal Komputer dan Informatika Jurnal Sains & Teknologi Fakultas Teknik Universitas Darma Persada
Herianto Herianto
Program Studi Teknologi Informasi Universitas Darma Persada
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Mechanical Engineering

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

Found 6 Documents
Search

 1 
Evaluasi Kinerja Datamining Pada Dataset Pendaftaran Mahasiswa Baru Dengan Class Yang Tidak Seimbang Herianto Herianto; Nur Syamsiyah; Adam Arif B; Yahya Yahya
ikraith-informatika Vol 5 No 3 (2021): IKRAITH-INFORMATIKA Vol 5 No 3 November 2021
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Persada Indonesia YAI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (999.685 KB)

Abstract

Topik penelitian ini di bidang EDM (Educational Datamining) yang bertujuanmemanfaatkan datamining dalam memperoleh informasi yang lebih bernilai daridatabase akademik Perguruan Tinggi. Penggunaan data pendaftaran mahasiswabaru karena karakteristik datanya yang umumnya tidak seimbang (imbalancedclass) sehingga dapat digunakan untuk menguji dan membandingkan kinerja modelpembelajaran machine learning. Perkakas yang digunakan adalah Jupyter sebagaieditor, Python sebagai bahasa pemrogramannya dan Library sklearn sebagai modulterpopular di bidang machine learning. Metodologi penelitian mengacu kepadaCRISP-DM sebagai metodologi yang bersifat terbuka. Percobaan dilakukanmenggunakan 7491 data, 5 kolom sebagai fitur dan 1 kolom sebagai target. Kelasbernilai 1 sebanyak 6197 (82,5%) dan yang bernilai 0 sebanyak 1312 (17,5%).Kemudian dibangun model klasifikasi dengan pembelajaran berbeda yaitu : SVM(Support Vector Machine), Logistic Regression, Decision Tree, Naive Bayes, danK-Nearest Neighbors (K-NN). Dari hasil percobaan diperoleh rata-rata akurasisemua model sebesar 0,81 dan nilai rata-rata F Score 0,46. Nilai Akurasi tertinggi0,82, dan akurasi terendah 0,81. Nilai F Score tertinggi 0,51 dan nilai F Scoreterendah adalah 0,44. Hasil ini kembali mengungkap bahwa pada kasus dengankomposi data target yang tidak seimbang (Imbalanced Classes) memungkinkanuntuk menghasilkan akurasi yang baik tetapi tidak menjamin nilai F Score baik.
Penerapan Algoritma Clustering Dalam Mengelompokkan Tingkat Pengangguran Pada Kelurahan Ujung Menteng Jakarta Timur Nur Syamsiyah; Herianto Herianto; Eva Novianti; Aji Pamungkas
ikraith-informatika Vol 6 No 2 (2022): IKRAITH-INFORMATIKA Vol 6 No 2 Juli 2022
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Persada Indonesia YAI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1612.917 KB)

Abstract

Sensus Penduduk merupakan program yang dilakukan langsung oleh Badan PusatStatistik. Langkah-langkah sensus penduduk ini adalah mengumpulkan, mengolah,mengevaluasi, menganalisa dan menerbitkan data-data ekonomi dan sosial dari setiaporang yang bermukim di Indonesia.Kelurahan Ujung Menteng melakukan sensus penduduk secara rutin dengan tujuanuntuk mengetahui perkembangan jumlah penduduk dari periode ke periode selanjutnya.Disamping itu untuk mengetahui persebaran dan kepadatan penduduk, serta untukmengetahui atribut sosial seperti riwayat pekerjaan penduduk Kelurahan Ujung MentengJakarta Timur.Namun pada saat pandemi cukup sulit melakukan pendataan langsung kepada warga,sedangkan laporan sensus kependudukan harus tetap dilakukan setiap minimal satu bulansekali. Sistem berbasis web diharapkan dapat mengatasi permasalahan tersebut agarkegiatan sensus penduduk tetap berjalan sebagaimana mestinya tanpa ada kendala apapun.
PENERAPAN METODE FUZZY AHP DI GUDANG PROMOSI UNTUK MONITORING KINERJA SALES (STUDI KASUS PT SURYA MADISTRINDO) Herianto Herianto; Riski Irawan
Jurnal Sains & Teknologi Fakultas Teknik Universitas Darma Persada Vol. 9 No. 2 (2019): Jurnal Sains & Teknologi
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Darma Persada

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70746/jstunsada.v9i2.68

Abstract

Penilaian kinerja memiliki banyak arti, salah satunya menurut Schuler dan Jackson, 1996 : 3, penilaian kinerja merupakan suatu sistem formal dan terstruktur yang mengukur, menilai dan juga mempengaruhi sifat-sifat yang berkaitan dengan pekerjaan, perilaku dan hasil termasuk tingkat ketidak hadiran. Penilaian kinerja karyawan yang bagus tidak hanya dilihat dari hasil yang dikerjakannya, namun juga dilihat dari prosese karyawan tersebut dalam menyelesaikan pekerjaannya. Kinerja merupakan hasil kerja, hasil dari keseluruhan proses seseorang dalam mengerjakan tugasnya. Yang menjadi fokus adalah mengetahui seberapa produktif kah seorang karyawan dan apakah memiliki kinerja yang sama atau lebih efektif pada masa yang akan datang, sehingga karyawan, masyarakat dan organisasi memperoleh manfaat.
PENERAPAN METODE HAVERSHINE DAN SISTEM FUZZY UNTUK MONITORING AKTIVITAS PENGIRIMAN OBAT DI PT. MANGGALLA RAYA Herianto Herianto; Nur Syamsiyah; Brigitta Chesya Pricilla
Jurnal Sains & Teknologi Fakultas Teknik Universitas Darma Persada Vol. 10 No. 1 (2020): Jurnal Sains & Teknologi
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Darma Persada

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70746/jstunsada.v10i1.77

Abstract

Proses pengiriman barang merupakan salah satu proses esensial dalam pendistribusian, terutama jika barang tersebut adalah obat-obatan. Apalagi di tengah keadaan pandemi COVID-19, kebutuhan ini menjadi kebutuhan yang mendesak. Wilayah penyebaran obat yang semakin meluas memerlukan adanya pemantauan aktivitas logistik pendistribusian. Agar penyediaan obat-obatan pada tempat, kualitas, jumlah, harga, dan waktu yang tepat dibutuhkan sebuah sistem distribusi yang tepat. Adanya permasalahan pada jumlah pengiriman obat ke toko obat atau apotek dalam hal permintaan atau pesanan rutin atau pengiriman otomatis ketika pesanan obat baru, perusahaan distributor obat PT. Manggalla Raya berusaha mencari solusi mengenai hal tersebut. Sebuah aplikasi yang mengimplementasikan sistem distribusi yang baik dan dapat meminimalisir masalah. Analisis perhitungan rute dilakukan dengan menggunakan perhitungan algoritma Haversine dan kemudian data hasil akan diolah dengan menggunakan metode Fuzzy agar didapatkan pengiriman yang seefisien mungkin. Penelitian ini menghasilkan sistem pemecahan rute terbaik yang mampu membantu setiap kurir dalam meminimumkan jarak dan waktu pengiriman obat serta pemantauan lokasi.
IMPLEMENTASI K-NN DAN AHP UNTUK REKOMENDASI MODEL PAKAIAN TOKO ONLINE Herianto Herianto; Nila Cahyaningrum
Jurnal Sains & Teknologi Fakultas Teknik Universitas Darma Persada Vol. 10 No. 2 (2020): Jurnal Sains & Teknologi
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Darma Persada

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70746/jstunsada.v10i2.83

Abstract

Dalam era globalisasi, persaingan bisnis menjadi sangat tajam, baik dipasar nasional maupun di pasar internasional. Meningkatnya intensitas persaingan dan jumlah pesaing juga menuntut setiap perusahaan untuk selalu memperhatikan kebutuhan dan keinginan konsumen serta berusaha memenuhi apa yang mereka harapkan dengan cara yang lebih memuaskan dibandingkan para pesaing. Kualitas merupakan faktor terpenting untuk menghasilkan standart mutu dalam mengambil keputusan. Peneliti ini memanfaatkan metode AHP (Analytic Hierarchi Process) yang bekerja berdasaran struktur hierarki dalam menentukan kriteria-kriteria dan alternatif-alternatif pilihan dan menghitung nilai Eigen Vector dan menguji konsistensinya. Hasilnya membuktikan bahwa sistem penunjang keputusan untuk menentukan penjahit yang sesuai berdasarkan jenis pakaian dan penggunanya dapat tercapai . Tentu saja metode AHP lebih cepat dibandingkan perhitungan secara manual sehingga bisa lebih efesien dan tingkat keakuratan data lebi baik. Metode KNN (K-Nearest Neighbor) digunakan untuk melakukan klasifikasi terhadap objek berdasarkan data sebelumnya dan hasil dari query instance yang baru dapat diklasifikasikan berdasarkan mayoritas kategori pada KNN.
PENERAPAN SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) PADA PEMILIHAN ANGGOTA PENGURUS UNIT KEGIATAN MAHASISWA (UKM) UNSADA MUSIC CLUB Nur Syamsiyah; Herianto Herianto; Muhammad Ridwan
Jurnal Sains & Teknologi Fakultas Teknik Universitas Darma Persada Vol. 10 No. 2 (2020): Jurnal Sains & Teknologi
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Darma Persada

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70746/jstunsada.v10i2.87

Abstract

Setiap tahun Unit Kegiatan Mahasiswa (UKM) melakukan penempatan anggota untuk setiap divisi dalam satu kali kepengurusan, contohnya UKM Unsada Music Club (UMC). Penilaian yang dilakukan untuk melakukan penempatan anggota untuk setiap divisi masih hanya berdasarkan beberapa kriteria yang menonjol dari setiap anggota, pendapat ketua umum, dan beberapa orang saja tanpa mempertimbangkan faktor-faktor lain yang dimiliki setiap anggota. Hal ini dapat mengakibatkan kurang maksimalnya kinerja setiap anggota yang ditempatkan pada suatu divisi. Setiap tahun Unit Kegiatan Mahasiswa (UKM) melakukan penempatan anggota untuk setiap divisi dalam satu kali kepengurusan, contohnya UKM Unsada Music Club (UMC). Penilaian yang dilakukan untuk melakukan penempatan anggota untuk setiap divisi masih hanya berdasarkan beberapa kriteria yang menonjol dari setiap anggota, pendapat ketua umum, dan beberapa orang saja tanpa mempertimbangkan faktor-faktor lain yang dimiliki setiap anggota. Hal ini dapat mengakibatkan kurang maksimalnya kinerja setiap anggota yang ditempatkan pada suatu divisi. Permasalahan tersebut diatasi dengan membangun sistem penempatan sesuai kompetensi anggota pengurus divisi pada suatu organisasi. Metode Simple Additive Weighting (SAW) digunakan dalam proses pengambilan keputusan yang menggunakan beberapa atribut kriteria. Hasilnya adalah aplikasi yang dapat membantu proses penempatan anggota pengurus pada setiap divisi UKM Unsada Music Club.
Co-Authors Adam Arif B Aji Pamungkas Brigitta Chesya Pricilla Eva Novianti Muhammad Ridwan Nila Cahyaningrum Nur Syamsiyah Nur Syamsiyah Riski Irawan Yahya Yahya