Indra Sidabutar
Unknown Affiliation

Published : 4 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search

Menentukan Pola Penjualan Ternak Menggunakan Metode Apriori Pada PT Expravet Nasuba Mabar Indra Sidabutar; Riandy Yap; Marinus Halawa
Jurnal Armada Informatika Vol 5 No 1 (2021): Jurnal Armada Informatika : Edisi Juni
Publisher : STMIK Methodist Binjai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36520/jai.v5i1.47

Abstract

PT Expravet Nasuba merupakan anak perusahaan dari PT Mabar Feed Indonesia yang bergerak dibidang produksi dan distribusi daging ayam segar dan beku serta ikan-ikan yang diternakkan dan dipasarkan meluas ke hampir seluruh hotel, restauran dan café yang ada di seluruh wilayah kota Medan dan juga beberapa daerah di luar kota Medan yang menjadi member atau merupakan pelanggan tetap PT Expravet Nasuba. 
KLASIFIKASI REKOGNISI WAJAH DENGAN METODE HAARCASCADE DAN JARINGAN SARAF KONVOLUSIONAL Irwan Jani Tarigan; Indra Sidabutar; Pandi Barita Nauli Simangunsong
Jurnal Armada Informatika Vol 5 No 1 (2021): Jurnal Armada Informatika : Edisi Juni
Publisher : STMIK Methodist Binjai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36520/jai.v5i1.49

Abstract

Wajah merupakan identitas yang sangat penting perannya dan unik saat ini dalam kehidupan manusia, sehingga kajian dan penelitian tentang wajah menjadi topik yang menarik dengan menghadirkan berbagai metode. Menangkap atau mengambil gambar melalui perangkat teknologi seperti kamera adalah proses pengolahan yang terjadi pada foto digital. Dalam tulisan ini, klasifikasi menggunakan dua metode: Pertama, metode pengklasifikasi haar- cascade digunakan untuk deteksi wajah dari foto digital dengan tingkat akurasi sebesar 90%, untuk presisi sebesar 96% dan recall sebesar 93%. Kedua, metode jaringan saraf konvolusional (convolutional neural network) digunakan untuk melatih dan memvalidasi dataset dari hasil ekstraksi wajah sebanyak 500 epoch, tingkat akurasi yang diperoleh sebesar 0,66%.
Facial Recognition Using The Haar Cascade Classifier Method For Smart Absence Reza Alamsyah; Indra Sidabutar
Jurnal Info Sains : Informatika dan Sains Vol. 11 No. 1 (2021): March, Informatics and Science
Publisher : SEAN Institute

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

Abstract

The Processing student attendance data at STMIK Methodist Binjai plays an important role in implementing teaching and learning activities. The STMIK Methodist Binjai attendance system still uses stationery which is less efficient, thus affecting learning productivity. Therefore, a solution is needed to help with attendance problems so that attendance can be run efficiently and with fast computing. Namely by using Face Recognition technology for Smart Attendance using the haar cascade method in OpenCV. The results of the developed application can recognize faces with an accuracy rate of 81%. And users also manage data in the system and recording attendance data is stored in excel files
Analysis Of Consumer Purchasing Patterns At Giant Atk Store Using The Apriori Method Reza Alamsyah; Indra Sidabutar
Jurnal Info Sains : Informatika dan Sains Vol. 12 No. 02 (2022): Informatics and Science, September 2022
Publisher : SEAN Institute

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

Abstract

Data on purchases by consumers in storage will continue to grow. So the sales application at the Atk Gyant shop is less effective. Meanwhile, in the sales transaction data, there is valuable information such as knowing a trend or pattern carried out by consumers. Data Mining has several characteristics and functions. The characteristic of data mining which aims to find tendencies in combination patterns is to use the Apriori method. The Apriori method can be applied to analyze purchasing patterns by Atk Gyant store consumers with the results of 10 patterns, namely the highest support value for 1 item is 40%, 2 items is 26% and 3 items is 19%.