Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.659
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Mirai Management Sinkron : Jurnal dan Penelitian Teknik Informatika Jurnal Armada Informatika
Feriani Astuti Tarigan
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
Pengaruh Budaya Organisasi dan Disiplin Kerja Terhadap Kinerja Karyawan di PT. Cahaya Anugerah Bahari Wina Sartika; Feriani Astuti Tarigan
Jurnal Mirai Management Vol 7, No 2 (2022)
Publisher : STIE AMKOP

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37531/mirai.v7i2.2709

Abstract

Budaya organisasi dan disiplin kerja dapat mempengaruhi kinerja pada setiap individu dalam suatu perusahaan. Semakin baik organisasi dan disiplin kerja maka akan meningkatkan kinerja karyawan. Penelitian ini bertujuan untuk menguji pengaruh budaya organisasi dan disiplin kerja terhadap kinerja karyawan di PT. Cahaya Anugerah Bahari. Penelitian ini dilakukan pada karyawan yang bekerja di di PT. Cahaya Anugerah Bahari. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah metode kuantitatif. Sumber data yang digunakan pada penelitian ini adalah sumber data primer. Adapun teknik pengumpulan data yang digunakan adalah kuesioner. Populasi dari penelitian ini adalah seluruh karyawan di PT. Cahaya Anugerah Bahari. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah uji hipotesis untuk mengetahui pengaruh parsial dengan menggunakan uji-t dan uji-f untuk mengetahui pengaruh secara simultan antara variabel budaya organisasi (X1) dan disiplin kerja (X2) terhadap kinerja karyawan (Y) pada PT. Cahaya Anugerah Bahari. Dari perspektif variabel budaya organisasi, disiplin kerja dan kinerja karyawan, pengaruh koefisien determinasi (R2) pada model regresi adalah 36,9%, sedangkan signifikansi uji-t untuk variabel budaya organisasi didapat nilai ρ value < Sig.0,05 atau (0,022 < 0,050) begitu juga dengan variabel disiplin kerja didapat nilai ρ value < Sig.0,05 atau (0,000 < 0,05), masing-masing variabel mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap kinerja karyawan. Hasil uji F sebesar 9,064 > 3,303 dan signifikansinya 0,001 < 0,05 yang menunjukkan bahwa variabel budaya organisasi dan disiplin kerja berpengaruh signifikan terhadap kinerja karyawan pada waktu yang bersamaan. Kata Kunci: Budaya Organisasi, Disiplin Kerja, Kinerja Karyawan
Sistem Promosi Karyawan Dengan Metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System Studi Kasus: Firma Indomas Feriani Astuti Tarigan; Hendri; Leony Hoki; Edi
Jurnal Armada Informatika Vol 8 No 1 (2024): Jurnal Armada Informatika
Publisher : STMIK Methodist Binjai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36520/jai.v8i1.96

Abstract

Untuk menyelesaikan permasalahan tersebut, maka dapat diterapkan metode sistem pendukung keputusan. Salah satu metode yang dapat digunakan adalah metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem informasi terkomputerisasi yang mencakup proses pencatatan data dan penyusunan laporan. Tools yang digunakan untuk melakukan analisis dan desain adalah data flow diagram. Sedangkan, bahasa pemrograman yang digunakan untuk merancang sistem adalah bahasa VB.NET dan database menggunakan aplikasi SQL Server sebagai database engine. Hasil dari penelitian ini adalah sistem pendukung keputusan yang terkomputerisasi yang dapat digunakan untuk menentukan proses promosi karyawan.
Comparison of XGBoost and Naive Bayes Models in Type 2 Diabetes Prediction with RFE Feature Selection Barus, Hanisa putri; Robet; Feriani Astuti Tarigan
Sinkron : jurnal dan penelitian teknik informatika Vol. 10 No. 1 (2026): Article Research January 2026
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/sinkron.v10i1.15509

Abstract

Type 2 diabetes mellitus is a chronic disease with an increasing prevalence rate that can cause serious complications if not detected early. The application of machine learning algorithms can aid prediction, but selecting the right model and features greatly determines the accuracy of the results. This study aims to compare the performance of the Extreme Gradient Boosting (XGBoost) and Naive Bayes algorithms in predicting type 2 diabetes with and without Recursive Feature Elimination (RFE) feature selection. The data used were from the UCI Machine Learning Repository, comprising 768 samples and eight clinical features. The research process included data preprocessing, dividing the data into 614 training data and 154 testing data, applying RFE to select the most influential features, model training, and evaluation using accuracy, precision, recall, F1-score, and AUC. The results show that Naive Bayes without RFE achieves 70.77% accuracy, 0.57377 precision, 0.648148 recall, F1-score 0.608696, and 0.772778 AUC, while Naive Bayes with RFE increases the accuracy to 74.02% and the AUC to 0.793333. Meanwhile, XGBoost with RFE provided the best results with an accuracy of 74.67%, precision of 0.653061, recall of 0.592593, F1-score of 0.621359, and the highest AUC of 0.804259. Besides, applying RFE also improves the computational efficiency. These findings indicate that applying RFE significantly improves classification and computation time performance. The practical implication is that this model could aid early detection of diabetes in clinical settings. Further research can be conducted by optimizing parameters and using more diverse datasets.
Co-Authors Barus, Hanisa putri Edi ENDRI ENDRI Leony Hoki Robet Wina Sartika