Claim Missing Document
Check
Articles

Found 6 Documents
Search

Penetapan Titik Pendeteksi Antrian Kendaraan Pada Perempatan Lampu Lalu Lintas Dian Hartanti; Wisnu Hendro Martono
KILAT Vol 5 No 2 (2016): KILAT
Publisher : Sekolah Tinggi Teknik - PLN

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (4043.698 KB) | DOI: 10.33322/kilat.v5i2.684

Abstract

More dense motor vehicle on the highway will cause a jam. situation where there is accumulation of a motor vehicle was at the time in traffic lights or also called traffic light. Intersection have time to switch the traffic lights that remain in each lane felt less effective because each lane has a different traffic density. Determination of the working area at the intersection of Matraman the survey results for a number of locations in Central Jakarta around each intersection. With data collection for some time with the details of the current condition of the morning, afternoon and evening in every weekday obtained a detailed picture of differences in real conditions. Furthermore, by applying the ISO 7391 (2008) on the specification of street lighting in Urban Area and the rule of PU on the highway, the traffic volume average daily DGH DGH, as well as the use of algorithms Greedy acquired unit quantities dead time live traffic light then can determine the distance sensor placement. From the amount of time living and dead traffic lights can then be developed algorithms and data structures that will be used in the design of software programs intelligent traffic lights
Analisis Faktual Keterbatasan Pemanfaatan Sarana Dan Prasarana Penunjang Proses Belajar Mengajar Dilingkungan STT PLN Rahma Farah Ningrum; Puji Catur Siswipraptini; Dian Hartanti
KILAT Vol 5 No 2 (2016): KILAT
Publisher : Sekolah Tinggi Teknik - PLN

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (4329.79 KB) | DOI: 10.33322/kilat.v5i2.695

Abstract

PLN Engineering of College (STT PLN) is a campus that has a big potential to continue to grow, especially in the Department of Information Engineering. Along with the continued increase in students, to impact the use of campus facilities and infrastructure for the learning process and also more dense lecture scheduling process. This study aims to find an effective solution to the limitations of the use of infrastructures means that the learning process can run smoothly. To avoid inconsistencies in the modeling, then the Focus Group Discussion (FGD) against the criteria, sub-criteria and strategic alternatives with respondents to determine the stage of making a valid model with significant elements that affect models. Results obtained from the questionnaire FGD are significant criteria, sub-criteria significant, and significant alternatives that make up the decision making process. Data processing respondents in this FGD, processed using statistical methods conchrant Q test. Having obtained the criteria, sub-criteria and strategic alternatives valid next step using Analytical Hierarchy Process (AHP) to the data processing using Expert Choice program in 2000.
Model Clustering Menggunakan Algoritma K-Means Pada Data Keluhan Pelanggan PT. PLN (Studi Kasus : PT. PLN (Persero) Distribusi Jakarta Dan Tangerang) Dian Hartanti
KILAT Vol 4 No 1 (2015): KILAT
Publisher : Sekolah Tinggi Teknik - PLN

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (982.301 KB) | DOI: 10.33322/kilat.v4i1.698

Abstract

Data mining adalah proses mengubah sejumlah besar data sampai menghasilkan keterhubungan antar isi data, proses pengelompokkan data (data clustering) menjadi sangat penting karena adanya peningkatan jumlah data dalam format teks yang cukup signifikan. Pengelompokkan data bertujuan membagi data dalam beberapa kelompok (cluster) sedemikian hingga data-data dalam cluster yang sama (intra-cluster) memiliki derajat kesamaan yang tinggi, sementara data-data dalam cluster yang berbeda (inter-cluster) memiliki derajat kesamaan yang rendah. Model clustering data gangguan yang dirancang dengan metode algoritma k-means, model aplikasi ini dapat menampilkan gambaran dan menunjukan pola sebaran data keluhan pelanggan.
SISTEM INFORMASI PENJUALAN BERBASIS WEBSITE DENGAN ALGORITMA APRIORI PADA PT. MITRA ABDI SETIA BEKASI Marni Ardilla; Dian Hartanti; Kusdarnowo Hantoro
Journal of Students‘ Research in Computer Science Vol. 4 No. 1 (2023): Mei 2023
Publisher : Program Studi Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Bhayangkara Jakarta Raya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31599/jsrcs.v4i1.2127

Abstract

Printing is a need that is currently widely used in various fields, this is because printing helps a lot in the promotion process or efforts to introduce a product to a new business. Printing at PT. Mitra Abdi Setia currently does not have a sales information system so the research wants to analyze the ordering system that will be run at PT. Mitra Abdi Setia and designed a new website-based system in order to provide convenience in ordering online. A priori algioritma is the best know algorithm for finding high-frequency patterns. Association rule mining analysis is a data mining technique to find the rules of a combination of items. One of the stages of association analysis that attracts the attention of many researchers to produce efficient algorithms is the analysis of high-frequency patterns (frequent pattern mining). The purpose of this study is to build a website and be able to mine data that will later produce best-selling sales data information, and consumers will know the recommended products from PT. Mitra Abdi Setia. Keywords:  apriorialgorithm, design, information system, printing, recommendationofgoods   Abstrak Percetakan merupakan kebutuhan yang saat ini sudah banyak dimanfaatkan diberbagai bidang, hal ini dikarenakan percetakan banyak membantu proses promosi atau upaya memperkenalkan sebuah produk sampai usaha baru. Percetakan pada PT. Mitra Abdi Setia saat ini belum terdapat sistem informasi penjualan sehingga penelitian ingin melakukan analisis sistem pemesanan yang akan dijalankan pada PT. Mitra Abdi Setia dan melakukan perancangan pada sistem baru yang berbasis website agar bisa memberikan kemudahan dalam pemesanan online. Algioritma apriori adalah algoritma yang paling dikenal untuk menemukan pola frekuensi tinggi. Analisis asosiasi atau association rule mining adalah Teknik data mining untuk menemukan aturan suatu kombinasi item. Salah satu tahap analisis asosiasi yang menarik perhatian banyak peneliti untuk menghasilkan algoritma yang efesien adalah analisis pola frekuensi tinggi (frequent pattern mining). Tujuan dalam penelitian ini untuk membangun sebuah website dan mampu melakukan mining data yang nantinya akan menghasilkan informasi data penjualan terlaris, dan konsumen akan mengetahui produk rekomendasi dari PT. Mitra Abdi Setia. Kata kunci: algoritma apriori, perancangan, percetakan, rekomendasi barang, sistem informasi
IMPLEMENTASI ALGORITMA RANDOM FOREST DALAM SISTEM SELEKSI KARYAWAN TERBAIK UNTUK MENINGKATKAN EFEKTIVITAS KEPUTUSAN DI PT. XYZ Achmad Noe'man; Agus Hidayat; Nadhif Yogaswara; Dwipa Handayani; Prio Kustanto; Dian Hartanti
Jurnal Manajamen Informatika Jayakarta Vol 5 No 3 (2025): Jurnal Manajemen Informatika Jayakarta ( JMI Jayakarta)
Publisher : Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Jayakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52362/jmijayakarta.v5i3.2081

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dalam proses seleksi karyawan terbaik di PT. XYZ menggunakan algoritma Random Forest. Permasalahan utama yang dihadapi perusahaan adalah proses penilaian karyawan yang masih dilakukan secara manual melalui Microsoft Excel, sehingga rawan terhadap kesalahan perhitungan, duplikasi data, serta memerlukan waktu yang lama untuk menentukan karyawan berprestasi. Untuk mengatasi hal tersebut, penelitian ini mengusulkan penerapan sistem berbasis web yang terintegrasi dengan model klasifikasi machine learning guna meningkatkan efisiensi dan objektivitas proses evaluasi. Metode penelitian yang digunakan meliputi tiga tahap pengumpulan data, yaitu studi pustaka, observasi, dan wawancara. Proses pengembangan sistem dilakukan menggunakan model Software Development Life Cycle (SDLC) dengan pendekatan Waterfall, yang mencakup tahapan perencanaan, analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem mampu menampilkan hasil penilaian karyawan berdasarkan empat kriteria utama: kedisiplinan, kinerja, sikap kerja, dan keahlian, yang kemudian diolah menggunakan algoritma Random Forest untuk menentukan peringkat akhir. Hasil pengujian menunjukkan bahwa penerapan metode Random Forest memberikan tingkat akurasi yang tinggi dalam proses klasifikasi dengan nilai akurasi mencapai 91,2%, serta menghasilkan peringkat karyawan yang konsisten dengan hasil evaluasi HRD. Sistem ini juga dilengkapi dengan antarmuka pengguna yang sederhana dan informatif, yang memudahkan admin, HRD, dan karyawan dalam mengakses informasi sesuai hak akses masing-masing. Secara keseluruhan, penerapan algoritma Random Forest dalam sistem pendukung keputusan ini terbukti efektif dalam meningkatkan kecepatan, objektivitas, dan transparansi proses penilaian karyawan di PT. XYZ.
RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI PENGELOLAAN GUDANG HOUSEKEEPING BERBASIS WEB DENGAN METODE EXTREME PROGRAMMING Dian Hartanti; Abrar Hiswara; Jasan Supratman; Bayu Pratama; Nanang Aprianto
EMPIRIS : Jurnal Sains, Teknologi dan Kesehatan Vol. 1 No. 1 (2024): EMPIRIS : Jurnal Sains, Teknologi dan Kesehatan, Maret 2024
Publisher : Lembaga Pendidikan dan Penelitian Manggala Institute

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62335/b09e6t56

Abstract

Gudang adalah bangunan yang dipergunakan untuk menyimpan barang dagangan. Manajemen gudang housekeeping yang tersedia saat ini masih dilakukan dengan cara yang manual, sehingga masih banyak menimbulkan banyak kendala, seperti penyampaian informasi yang kurang akurat, pendataan gudang secara manual serta kesalahan data barang. Untuk menghindari dan mencegah terjadinya ke tidak sesuaian data gudang tersebut, maka diperlukan suatu sistem yang baik. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem indormasi pengelolaag gudang housekeeping berbasis web di PT Telkom Landmark Tower menggunakan metode Extreme Programming (XP) serta pendekatan constant method. Sistem informasi ini terdiri dari 2 aktor yaitu admin dan manager. Dengan adanya sistem ini, pengeloaan gudang housekeeping menjadi lebih efektif dan efisien serta data yang di berikan mengenai stok persediaan menjadi lebih cepat dan akurat