Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Teknik Informatika (JISTI)
Suherman Suherman
Universitas Lamappapoleonro
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management

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

Found 3 Documents
Search

 1 
Rancang Bangun Game Edukasi Pengenalan Bagian Organ Tubuh Pada Anak Usia Dini Nursakti nursakti; Suherman Suherman
Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Teknik Informatika (JISTI) Vol 6 No 2 (2023): Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Teknik Informatika (JISTI)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Universitas Lamappapoleonro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57093/jisti.v6i2.154

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk membuat Rancang Bangun Game Edukasi Pengenalan Bagian Organ Tubuh Pada Anak Usia Dini”. Pada sistem yang berjalan saat ini ditemukan masalah yaitu anak anak sulit dalam memahami penjelasan guru mengenai bagian-bagian organ tubuh dikarenakan anak usia dini masih membutuhkan stimulasi untuk membaca dan mengeja. Dengan merancang sebuah Game Edukasi yang menarik diharapkan dapat menghibur anak-anak dan membantu mereka dalam menghadapi kesulitan belajar terutama dalam mengenal bagian organ tubuh. Dalam penelitian ini metode yang digunakan adalah Multimedia Development Life Cycle, dimana metode ini memiliki enam tahapan, yaitu concept, design, material collecting, assembly, testing dan distribution. Game edukasi yang dirancang memuat materi pengenalan organ tubuh manusia kedalam konten yang berbentuk gambar, animasi dan suara. Game edukasi pengenalan organ tubuh manusia dibangun dengan menggunakan software Unity 3D sebagai game engine dengan bahasa pemrograman C#. Berdasarkan hasil pengujian dengan metode Blackbox, game edukasi pengenalan bagian organ tubuh manusia pada anak usia dini cocok untuk diimplementasikan pada tingkatan anak usia dini.
Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Siswa Berprestasi Menggunakan Metode SAW di SMAN 5 Soppeng Mohammad Ali Wardana; Suherman Suherman; Sri Ainun Putri; Irma Irma
Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Teknik Informatika (JISTI) Vol 6 No 2 (2023): Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Teknik Informatika (JISTI)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Universitas Lamappapoleonro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57093/jisti.v6i2.175

Abstract

Selama ini SMAN 5 Soppeng telah melaksanakan lomba siswa berprestasi di tingkat Sekolah untuk menentukan Siswa Berprestasi. Tujuan penentuan siswa berprestasi, SMAN 5 Soppeng dapat mempersiapkan diri untuk mengikuti lomba ditingkat kabupaten dan provinsi. Penilaian untuk penentuan siswa berprestasi di SMAN 5 Soppeng masih menimbulkan masalah yaitu lamanya proses penentuan siswa berprestasi, tidak transparansinya cara penilaian yang dilakukan sehingga menimbulkan kecemburuan sosial antar siswa, dan kriteria penilaian belum bersifat universal karna hanya menggunakan nilai siswa dan kehadiran. Tujuan penelitian ini untuk Untuk merancang dan mengimplementasikan Sistem Pendukung keputusan penentuan Siswa Berprestasi menggunakan metode SAW di SMAN 5 Soppeng. Metode pengembangan sistem menggunakan system development life cycle tool yang digunakan untuk memproses data yaitu web dengan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL. Metode perhitungan pada sistem menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW). Hasil Sistem Pendukung Keputusan penentuan Siswa berprestasi menggunakan metode SAW di SMAN 5 Soppeng sangat memudahkan pihak sekolah dalam melakukan proses penilaian siswa untuk menentukan siswa berprestasi dan hasil penilaian menjadi akurat dan objektif
Penerapan Data Mining Pengelompokan Data Penjualan Motor di PT. Nusantara Surya Sakti Soppeng Menggunakan Metode K-Means Clustering Mohammad Ali Wardana; Suherman Suherman
Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Teknik Informatika (JISTI) Vol 8 No 1 (2025): Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Teknik Informatika (JISTI)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Universitas Lamappapoleonro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57093/jisti.v8i1.282

Abstract

Untuk menentukan tipe motor apa yang banyak diminati dan kurang diminati oleh masyarakat. Dengan mengetahui kelompok motor apa saja yang diminati maka pihak PT. NSS Soppeng dapat menentukan strategi untuk mengelola stok motornya. Oleh karena itu, dibutuhkan teknologi data mining untuk memaksimalkan kinerja perusahaan dalam mempekirakan jumlah barang yang akan laku sesuai dengan tipe motor yang akan datang sehingga perusahaan dapat menyediakan barang sesuai dengan perkiraan yang tepat. Data Mining adalah proses pengumpulan dan pengolahan data yang bertujuan untuk mengekstrak informasi penting pada data. Proses pengumpulan dan ekstraksi informasi tersebut dapat dilakukan menggunakan perangkat lunak dengan bantuan perhitungan statistika, matematika, ataupun teknologi Artificial Intelligence (AI). Dalam proses perhitungan untuk menentukan pola baru, data mining membutuhkan penerapan algoritma didalamnya. Untuk pengelompokan data penjualan motor dipilih metode clustering dengan algoritme K-Means. Algoritme K-Means merupakan algoritme untuk clustering yang paling sederhana dan paling terkenal. Algoritme ini merupakan salah satu algoritme yang bersifat unsupervised clustering. K-Means Clustering bertujuan untuk meminimalisasi fungsi objektif yang sudah di atur. Tujuan tersebut diterapkan dengan cara meminimalkan perbedaan di dalam cluster dan memaksimalkan perbedaan data antar cluster lainnya. Hasil implementasi Data Mining Untuk Pengelompokan Data Penjualan Sepeda Motor Honda Di PT. Nusantara Surya Sakti Soppeng Menggunakan Metode K-means Clustering berjalan dengan baik dan menghasilkan tiga bentuk klasifikasi berdasarkan prediksi yaitu Tinggi (3), Sedang (2) dan kurang (1). Hasil implementasi mendapatkan 3 Tinggi, 12 Sedang dan 15 kurang dari total data siswa sebanyak 30 Data Penjualan
Co-Authors Irma Irma Mohammad Ali Wardana Nursakti Nursakti Sri Ainun Putri