Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : Informatics for Educators and Professional : Journal of Informatics

Metode Clustering Pada Model Algoritma K-Means Untuk Pemilihan Alat Kontrasepsi Diah Ayu Maulida Wati; Diah Puspitasari; Esty Purwaningsih
INFORMATICS FOR EDUCATORS AND PROFESSIONAL : Journal of Informatics Vol 3 No 2 (2019): INFORMATICS FOR EDUCATORS AND PROFESSIONAL : JOURNAL OF INFORMATICS (Juni 2019)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Universitas Bina Insani

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (527.517 KB)

Abstract

Abstrak: Terdapat beberapa faktor yang menjadi pertimbangan bagi pasangan suami istri untuk memutuskan keikutsertaanya dalam suatu program yaitu program keluarga berencana yang telah dicanangkan oleh pemerintah sejak lama. Program keluarga berencana tersebut diperlukan pemilihan alat kontrasepsi yang efektif dan sesuai dengan kondisi tubuhnya. Sehingga penelitian ini menerapkan metode clustering dengan model algoritma K-Means, dimana terdapat keunggulan dalam menyelesaikan masalah clustering pada pemilihan alat kontrasepsi. Data yang digunakan diperoleh dari Rumah Sakit Annisa Citeureup pada tahun 2017. Data diolah dengan menggunakan Rapid Miner dengan menghasilkan perolehan angka 48% untuk cluster 1 yang terdiri dari , usia 36 tahun, jumlah anak 2, pendidikan SMA, status kerja tidak kerja. 22% untuk cluster 2 yang terdiri dari , usia 46 tahun, jumlah anak 3, pendidikan SMA, status kerja tidak kerja. 30% untuk cluster 3 yang terdiri dari , usia 27 tahun, jumlah anak 2, pendidikan SMA, status kerja tidak kerja. Dari hasil pengolahan tersebut, penerapan clustering pada pemilihan alat kontrasepsi dapat bermanfaat bagi Rumah Sakit Annisa Citeureup. Kata kunci: Alat Kontrasepsi, Clustering, K-Means, Program KB Abstract: There are several factors that are taken into consideration for married couples to decide their participation in a program, namely a family planning program that has been proclaimed by the government for a long time. The family planning program requires the selection of effective contraceptives and in accordance with their body condition. So that this study applies the clustering method with the K-Means algorithm model, where there are advantages in solving clustering problems in the selection of contraceptives. The data used was obtained from Annisa Citeureup Hospital in 2017. Data was processed using Rapid Miner by generating a figure of 48% for cluster 1 consisting of, age 36 years, number of children 2, high school education, non-employment status. 22% for cluster 2 consisting of, age 46 years, number of children 3, high school education, non-working work status. 30% for cluster 3 consisting of, age 27 years, number of children 2, high school education, non-employment status. From the results of the processing, the application of clustering to the selection of contraceptives can be beneficial for Annisa Citeureup Hospital. Keywords: Clustering, Contraception Tools, Family Planning Program, K-Means
Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Karyawan Dengan Metode Simple Additive Weighting Pada PT. Anggada Perkasa Tehnik Aditia Darmawan; Esty Purwaningsih
INFORMATICS FOR EDUCATORS AND PROFESSIONAL : Journal of Informatics Vol 4 No 1 (2019): INFORMATICS FOR EDUCATORS AND PROFESSIONAL : JOURNAL OF INFORMATICS (Desember 201
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Universitas Bina Insani

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (338.886 KB)

Abstract

Abstrak: Evaluasi kinerja karyawan yang dilakukan dalam suatu perusahaan berupaya untuk meningkatkan sumber daya manusia di lingkungan perusahaan. Dari hasil kinerja yang dicapai oleh karyawan, perusahaan dapat memberikan reward kepada karyawan dengan tujuan untuk memotivasi karyawan untuk bekerja secara maksimal. PT. Anggada Perkasa Tehnik dalam melakukan penilaian kinerja karyawan masih kurang optimal, disebabkan tidak adanya standar bobot dalam penilaian sehingga diperlukan waktu yang cukup lama. Pada permasalahan ini maka diberikan alternatif solusi pemecahan masalah melalui sistem pendukung keputusan dengan metode Simple Additive Weighting (SAW) dimana terdapat beberapa kriteria yaitu kualitas kerja, ketrampilan kerja, disiplin kerja, tanggung jawab, dan kerjasama maka diperoleh data ternomalisasi (R), dalam perhitungan proses hasil akhir dengan perkalian normalisasi (R) dengan bobot nilai dan dijumlahkan sehingga diperoleh nilai terbaik dari hasil perangkingan yang terpilih sebagai alternatif terbaik (Ai) dalam penilaian kinerja karyawan. Dari hasil pengolahan data menggunakan Simpel Additive Weighting terpilih sebagai karyawan terbaik di divisi supporting staff mencapai skor 0,880. Kata kunci: Kinerja Karyawan, Simple Additive Weighting, Sistem Pendukung Keputusan Abstract: Employee performance evaluation conducted in a company seeks to improve human resources in the company environment. From the results of performance achieved by employees, the company can provide rewards to employees with the aim to motivate employees to work optimally. PT. Anggada Perkasa Technique in evaluating employee performance is still less than optimal, due to the lack of weight standards in the assessment so that it takes quite a long time. In this problem an alternative problem solving solution is provided through a decision support system with the Simple Additive Weighting (SAW) method in which there are several criteria, namely quality of work, work skills, work discipline, responsibility, and cooperation, the data obtained is monopolized (R), in calculations the end result process with normalization multiplication (R) with a weighted value and summed to obtain the best value from the ranking of the results chosen as the best alternative (Ai) in employee performance appraisal. From the results of data processing using Simple Additive Weighting selected as the best employee in the supporting staff division reaching a score of 0.880. Keywords: Employee Performance, Simple Additive Weighting, Decision Support System