Claim Missing Document
Check
Articles

Found 8 Documents
Search

SISTEM INFORMASI NILAI HARIAN SISWA BERBASIS WEB PADA SMA NEGERI 3 BEKASI Wijaya, Ganda; Wahyudi, Mochamad; Sumanto, Sumanto
Jurnal Sistem Informasi Vol 3 No 2 (2014)
Publisher : STMIK ANTAR BANGSA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (731.882 KB)

Abstract

bstract— Academic activities is a process which does educational activities on their activities require fast and accurate information. But in fact, not a few obstacles that occur. This is because there is often a buildup of data made it difficult to search the data at any time if necessary. Among the obstacles that occur are obstacles in the processing of the daily value of students. During this time the daily value processed manually students who use more paper media and do not yet have a database.Through research conducted by the method of research, observation and interviews at SMAN 3 Bekasi, the author argues that the need to build a web brasis information system that can minimize the obstacles that occur so as to meet the needs of information for teachers, students and other concerned parties. The end result of this research in the form of web-based information systems that can provide students with a daily value information more efficiently. Intisari— Kegiatan akademik merupakan proses dimana dilakukannya kegiatan pendidikan yang pada aktivitasnya memerlukan informasi yang cepat dan akurat. Akan tetapi dalam faktanya tidak sedikit kendala yang terjadi. Hal ini karena sering terjadi penumpukan data yang mengakibatkan sulitnya pencarian data apabila sewaktu-waktu diperlukan. Diantara kendala yang terjadi adalah kendala dalam proses pengolahan nilai harian siswa. Selama ini nilai harian siswa diproses secara manual yang lebih banyak menggunakan media kertas dan belum memiliki basis data. Melalui penelitian yang dilakukan dengan metode riset, obeservasi dan wawancara pada SMA Negeri 3 Bekasi, penulis berpendapat bahwa perlu dibangun sebuah sistem informasi brasis web yang dapat meminimalisasikan kendala yang terjadi sehingga dapat memenuhi kebutuhan informasi bagi para guru, siswa dan pihak terkait lainnya.Adapun hasil akhir dari penelitian ini yakni berupa sistem informasi berbasis web yang dapat menyajikan informasi nilai harian siswa dengan lebih efisien. Kata kunci : Internet, Sistem Informasi Nilai Harian Siswa
Rancang Bangun Sistem Informasi Penerimaan Siswa Baru Berbasis Web Pada Yayasan Bina Anak Mandiri Bekasi Wijaya, Ganda; Herlina, Maria; Olivia, Shinta; Suhardjono, Suhardjono
SPEED - Sentra Penelitian Engineering dan Edukasi Vol 11, No 2 (2019): Speed 2019
Publisher : APMMI - Asosiasi Profesi Multimedia Indonwsia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (575.412 KB)

Abstract

Abstract – The development of information systems until now is so rapid, even so many people around the world depend on developing technology. Including the new student admission process carried out by several schools, where currently there are still educational institutions or schools in implementing new student admissions manually, including the Bina Anak Mandiri Foundation, is an organization engaged in kindergarten (TK) school education , starting from the acceptance of new students, and making reports still using a manual system. In providing the best service for prospective student parents and providing convenience for staff in KEMAS Kindergarten, a new student admission information system and computerized and web-based tuition fees are needed. The purpose of the research was done so that KEMAS Kindergarten and prospective student parents were easier, more effective and efficient in implementing SPP registration and payment using the web. The method used is more directed to observation with the waterfall model. With the construction of this system, the work of staff and parents of prospective students is easier, especially in the process of registering new students at KEMAS Kindergarten.  Keywords: Acceptance of New Students, Information Systems
Perancangan Sistem Informasi Pembayaran Tagihan Air Berbasis Web pada Program Water Treatment Kotaku Kelurahan Cibatu Setiawan, Wawan; Tussyifa, Zaqia; Ristiyani, Lina Ariska; Wijaya, Ganda
Jurnal Teknologi Sistem Informasi Vol 5 No 2 (2024): Jurnal Teknologi Sistem Informasi
Publisher : Program Studi Sistem Informasi, Universitas Multi Data Palembang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35957/jtsi.v5i2.8951

Abstract

Program Water Treatment Kotaku adalah program Direktorat Jenderal Cipta Karya Kementerian Pekerjaan Umum dan Perumahan Rakyat, yang salah satu tujuannya adalah menyediakan sarana air bersih bagi masyarakat. Sistem pengelolaan khususnya pada Warga RT 003/ RW 002, Kelurahan Cibatu menggunakan pencatatan dalam buku serta pembayarannya berupa tunai, pengelolaannya dilakukan oleh Badan Keswadayaan Masyarakat (BKM). Metode pengumpulan data menggunakan metode observasi dan wawancara langsung dengan pengelola, serta studi literatur menggunakan penelitian terkait. Permasalahan yang muncul yaitu pengelola kesulitan dalam pencarian riwayat pembayaran tagihan pelanggan jika diperlukan dalam waktu cepat serta pencatatan dalam buku juga rentan hilang atau rusak serta pelanggan mengalami kesulitan melakukan pembayaran secara tunai atau langsung saat pelanggan tidak ada di tempat ketika dilakukan penagihan oleh pengelola. Berdasarkan permasalahan tersebut maka dirancang sistem informasi berbasis web menerapkan Framework Laravel dan database mariadb. Pengelola dapat melakukan pengelolaan data para pelanggan, tagihan, dan transaksi pembayaran pelanggan, serta dapat mengelola tampilan dan hak akses pengelola maupun pelanggan. Dari sisi pelanggan, pelanggan dapat melihat tagihan air pada bulan berjalan serta riwayat tagihan air sebelumnya, pelanggan dapat membayar tagihan melalui metode transfer bank pada rekening pengelola. Secara keseluruhan sistem informasi telah lulus ujicoba dan dapat diimplementasikan dalam pengelolaan tagihan dan pembayaran air pelanggan.
Improvement of Kernel SVM to Enhance Accuracy in Chronic Kidney Disease Wijaya, Ganda
Sinkron : jurnal dan penelitian teknik informatika Vol. 8 No. 1 (2024): Articles Research Volume 8 Issue 1, January 2024
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/sinkron.v9i1.13112

Abstract

Chronic Kidney Disease (CKD) is a highly serious health issue, affecting millions of people worldwide. Early diagnosis and accurate prediction of chronic kidney disease are key factors in successful treatment. One of the approaches used for diagnosing this disease is through machine learning algorithms, specifically the Support Vector Machine (SVM) method. By collecting CKD data that includes various clinical parameters, initial kernel selection as well as various kernels are tested. However, the accuracy of the SVM method can be further improved for better diagnosis. The objective of this research is to enhance accuracy, optimize parameters, and improve the SVM kernel by incorporating the Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm. The results of this study indicate that the use of PSO method to improve SVM kernels can significantly enhance accuracy in CKD diagnosis compared to conventional SVM approaches, potentially aiding medical practitioners in early disease diagnosis and better CKD management, which in turn can improve patient prognosis and quality of life
Model Klasifikasi Machine Learning untuk Prediksi Ketepatan Penempatan Karir Mahmud Nawawi, Hendri; Baitul Hikmah, Agung; Mustopa, Ali; Wijaya, Ganda
Jurnal Saintekom : Sains, Teknologi, Komputer dan Manajemen Vol 14 No 1 (2024): Maret 2024
Publisher : STMIK Palangkaraya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33020/saintekom.v14i1.512

Abstract

The complexity of the job market requires individuals and organizations to understand the trends and needs of the world of work. One of the main challenges is the right career placement. That is becoming increasingly popular is the use of Machine Learning  algorithms in the decision-making process. ML classification models such as Random Forest, Decision Tree, Naïve Bayes, KNN, and SVM have demonstrated their potential in uncovering hidden patterns from data, including a person's educational history, work experience and interests. In this research, the application of the ML classification model is aimed at predicting career placement. From the data sample used of 215, this research evaluates the effectiveness of various ML models in the context of career placement. As a result, the Random Forest Model is superior to other proposed models with an accuracy value of 87% and an AUC/ROC value of 0.93 which indicates a very good classification value. Meanwhile, the SVM model with Linear Kernel shows the lowest performance with an accuracy value of 67%. Apart from getting information on the best accuracy and AUC/ROC values, the results of this research found that the 'ssc_presentage' attribute (high school exam percentage) is an important factor in career placement decisions.
HYBRID OPTIMIZATION METHOD BASED ON GENETIC ALGORITHM FOR GRADUATES STUDENTS Ridwansyah, Ridwansyah; Wijaya, Ganda; Purnama, Jajang Jaya
Jurnal Pilar Nusa Mandiri Vol 16 No 1 (2020): Pilar Nusa Mandiri : Journal of Computing and Information System Publishing Peri
Publisher : LPPM Universitas Nusa Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (996.523 KB) | DOI: 10.33480/pilar.v16i1.1180

Abstract

Graduation is a target that must be achieved by students, especially graduating on time will be very important. To determine students who graduate on time or cannot be determined before students reach the final semester and hold a trial, many students who fail to graduate on time cause delays and affect the quality assurance of a tertiary institution. The problem in this research is how to optimize student graduation in order to graduate on time. Therefore, to determine this decision, we conducted a graduation data trial using the SVM method with GA optimization. SVM with accurate learning skills and good generalizations in classifying non-linear data, but SVM is weak in terms of parameter optimization it requires optimization using GA. GA is a method that has evolved to produce a more optimal data. From the results of processing using SVM and GA, we get more optimal results with 86.57%. Then from these results can help students to graduate on time.
Pelatihan Dasar Pembuatan Website dengan Wordpress dan Pengelolaan Hosting pada UKKT RW 05 Tegal Parang Kholifah, Desiana Nur; Komarudin, Rachman; Wijaya, Ganda; Rusman, Arief
Jurnal Aruna Mengabdi Vol. 1 No. 2 (2023): Periode November 2023
Publisher : Lotus Aruna Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61398/armi.v1i2.32

Abstract

Di zaman digital yang terus berkembang, memiliki situs web telah menjadi suatu kebutuhan esensial bagi perorangan, bisnis kecil, maupun korporasi besar. Situs web tidak hanya bertindak sebagai platform untuk menyajikan informasi, melainkan juga sebagai instrumen krusial dalam membentuk reputasi, memperluas cakupan, dan meningkatkan interaksi dengan pengguna. Keterampilan ini termasuk dalam kumpulan kemampuan esensial di era digital. Masalah yang dihadapi oleh mitra yaitu masih minimnya akses dan keahlian teknologi, keterbatasan kreativitas dan desain, dan keterbatasan dalam membuat konten yang relevan dan berkualitas dalam publikasi kegiatan UKKT RW 05 Tegal Parang, berita seputar UKKT, dan info penting lainnya. Melalui pengabdian kepada masyarakat ini diharapkan kemampuan anggota UKKT RW 05 Tegal Parang sebagai mitra dapat ditingkatkan khususnya di bidang teknologi informasi, anggota UKKT dapat mempublikasikan kegiatan-kegiatannya secara transparansi di masyarakat melalui internet. Pada kesempatan kali ini, Dosen-Dosen dari Universitas Nusa Mandiri memberikan pelatihan kepada anggota UKKT dalam pembuatan web dengan Wordpress dan pengelolaan hostingnya untuk pengelolaan publikasi organisasi tersebut. Dengan adanya kegiatan pelatihan tersebut, diharapkan dapat meningkatkan kemampuan para anggota UKKT dalam menggunakan web dengan wordpress dan pengelolaan hosting.
MENGOPTIMALKAN PREDIKSI GAGAL JANTUNG DENGAN KOMBINASI SVM DAN FORWARD SELECTION Riyanto, Verry; Destiana, Henny; Prihatin, Titin; Sugiono; Wijaya, Ganda
Jurnal Informatika dan Rekayasa Elektronik Vol. 8 No. 1 (2025): JIRE APRIL 2025
Publisher : LPPM STMIK Lombok

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36595/jire.v8i1.1541

Abstract

Gagal jantung merupakan salah satu kondisi kesehatan kritis dengan angka kematian yang terus meningkat, dengan permasalahan yang ada diagnosis tradisional seringkali kurang akurat dan efisien sehingga diperlukan metode diagnosis dini yang lebih presisi dan efisien. Penelitian sebelumnya telah meningkatkan akurasi prediksi dengan berbagai metode namun masih terbatas dalam pemilihan fitur optimal dan efisiensi pemodelan. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kinerja kernel pada algoritma Support Vector Machine (SVM) seperti Dot, Radial, Polynomial dan menganalisis efektivitas Forward Selection (FS) dalam memilih fitur paling signifikan guna mengoptimalkan prediksi risiko gagal jantung. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kernel Radial dengan FS memiliki performa terbaik dengan AUC 0.881, Accuracy 84,64%, dan Recall 92,55%. Fitur time dan serum_creatinine terbukti paling signifikan dalam meningkatkan performa model. Penelitian ini membuktikan bahwa kombinasi antara SVM dan FS mampu menghasilkan solusi yang lebih presisi dan efisien dalam diagnosis dini gagal jantung dibandingkan pendekatan sebelumnya. Hasil ini diharapkan dapat mendukung pengembangan sistem prediksi berbasis kecerdasan buatan untuk aplikasi klinis yang lebih andal.