Articles
<![CDATA[Sistem Pakar Penggunaan Jenis Ulos pada Acara Adat Batak dengan Metode Forward Chaining Berbasis Web ]]>
<![CDATA[rumapea, yolanda yulianti pratiwi]]>;
<![CDATA[Yohanna, Margaretha]]>
<![CDATA[ JOURNAL OF INFORMATICS AND TELECOMMUNICATION ENGINEERING Vol 2, No 2 (2019): EDISI JANUARI ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Medan Area ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (732.137 KB)
|
DOI: 10.31289/jite.v2i2.2171
<![CDATA[Masyarakat batak adalah masyarakat adat. Dalam acara adat Batak tidak lepas dari yang namanya Ulos. Ulos adalah sebuah hasil karya yang telah memiliki makna yang tinggi serta mengandung makna ekonomi dan juga makna sosial. Banyak masyarakat Batak yang tinggal di kota kurang paham dalam acara adat Batak terutama pemilihan jenis ulos sehingga masyarakat memerlukan waktu yang lama dan hasil yang kurang efektik untuk mencari jenis ulos yang cocok digunakan pada kegiatan adat. Sistem pakar sangat berguna untuk memecahkan masalah yang rumit dan mengambil sebuah keputusan. Forward Chaining merupakan salah satu metode yang sering digunakan dalam sistem pakar, karena metode ini akan memulai pelacakannya dengan fakta-fakta yang ada dalam basis data. Melalui sistem pakar dengan metode forward chaining dapat memudahkan dalam mendeteksi jenis ulos yang cocok digunakan pada kegiatan adat tersebut, dan tentunya juga memerlukan proses identifikasi yang akurat untuk memberikan hasil keputusan yang tepat. Proses konsultasi berhasil dengan menampilkan jenis ulos yang digunakan dan juga solusi dan keterangan penggunaan ulos tersebut.]]>
<![CDATA[Sistem Pakar Penggunaan Jenis Ulos pada Acara Adat Batak dengan Metode Forward Chaining Berbasis Web ]]>
<![CDATA[yolanda yulianti pratiwi rumapea]]>;
<![CDATA[Margaretha Yohanna]]>
<![CDATA[ JOURNAL OF INFORMATICS AND TELECOMMUNICATION ENGINEERING Vol 2, No 2 (2019): EDISI JANUARI ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Medan Area ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.31289/jite.v2i2.2171
<![CDATA[Masyarakat batak adalah masyarakat adat. Dalam acara adat Batak tidak lepas dari yang namanya Ulos. Ulos adalah sebuah hasil karya yang telah memiliki makna yang tinggi serta mengandung makna ekonomi dan juga makna sosial. Banyak masyarakat Batak yang tinggal di kota kurang paham dalam acara adat Batak terutama pemilihan jenis ulos sehingga masyarakat memerlukan waktu yang lama dan hasil yang kurang efektik untuk mencari jenis ulos yang cocok digunakan pada kegiatan adat. Sistem pakar sangat berguna untuk memecahkan masalah yang rumit dan mengambil sebuah keputusan. Forward Chaining merupakan salah satu metode yang sering digunakan dalam sistem pakar, karena metode ini akan memulai pelacakannya dengan fakta-fakta yang ada dalam basis data. Melalui sistem pakar dengan metode forward chaining dapat memudahkan dalam mendeteksi jenis ulos yang cocok digunakan pada kegiatan adat tersebut, dan tentunya juga memerlukan proses identifikasi yang akurat untuk memberikan hasil keputusan yang tepat. Proses konsultasi berhasil dengan menampilkan jenis ulos yang digunakan dan juga solusi dan keterangan penggunaan ulos tersebut.]]>
<![CDATA[Rancang Bangun Dashboard Dalam Memonitoring Jumlah Mahasiswa Baru ]]>
<![CDATA[Margaretha Yohanna]]>;
<![CDATA[Yolanda Yulianti Pratiwi Rumapea]]>
<![CDATA[ CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) Vol 5, No 1 (2020): Januari 2020 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Negeri Medan ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (739.075 KB)
|
DOI: 10.24114/cess.v5i1.15511
<![CDATA[Tujuan penting perguruan tinggi dalam membantu pemerintah di bidang Pendidikan yaitu menghasilkan generasi muda yang berkarakter dan berkualitas. Untuk mendukung hal tersebut dibutuhkan suatu sistem yang baik, salah satunya sistem informasi yang dapat memonitoring jumlah mahasiswa baru. Sistem informasi penerimaan mahasiswa baru di salah satu universitas swasta di kota Medan masih bersifat konvensional, dimana pencatatan data-data mahasiswa baru masih berupa teks dan angka. Dengan adanya sistem dashboard yang dikembangkan, memudahkan baik pihak Rektorat maupun Dekanat dalam mengatur strategi dalam mencapai jumlah mahasiswa baru sesuai dengan target yang telah ditetapkan. Selain itu melalui dashboard dihasilkan tampilan yang menarik yaitu dalam bentuk grafik yang relevan sehingga pihak Rektorat dan Dekanat dapat dengan mudah memantau jumlah mahasiswa baru. Penelitian ini menggunakan data mahasiswa baru di salah satu perguruan tinggi swasta di kota Medan. Dari dashboard yang dihasilkan dan dilakukan analisis dapat dilihat jumlah mahasiswa baru yang mendaftar mencapai 83% dari target yang telah ditetapkan oleh pihak Rektorat dari tahun 2015-2019.Kata Kunci: Dashboard, grafik, mahasiswa baru.]]>
<![CDATA[PERANCANGAN DASHBOARD UNTUK MONITORING PENERIMAAN MAHASISWA BARU ]]>
<![CDATA[Margaretha Yohanna]]>;
<![CDATA[Yolanda Y. P. Rumapea]]>
<![CDATA[ Jurnal Technopreneur (JTech) Vol 7 No 2 (2019): JURNAL TECHNOPRENEUR (November) ]]>
Publisher : <![CDATA[UPPM Politeknik Gorontalo ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (334.772 KB)
|
DOI: 10.30869/jtech.v7i2.355
<![CDATA[Salah satu tujuan perguruan tinggi swasta adalah membantu pemerintah dalam bidang Pendidikan dan menghasilkan generasi muda yang berkualitas. Untuk mendukung hal tersebut, diperlukan suatu sistem yang baik, salah satunya sistem informasi penerimaan mahasiswa baru. Di salah satu universitas swasta di kota Medan sistem informasi penerimaan mahasiswa baru yang digunakan masih bersifat konvensional, dimana pencatatan data-data mahasiswa baru masih berupa teks dan angka. Dengan sistem dashboard yang dikembangkan, memudahkan pihak rektorat dan dekanat dalam mengatur strategi untuk mencapai target yang diinginkan dalam penerimaan mahasiswa baru. Selain itu melalui bantuan dashboard, tampilan yang dihasilkan menarik yaitu dalam bentuk grafik yang relevan sehingga rektorat dan dekanat dapat dengan mudah memantau semua aspek kinerja penerimaan mahasiswa baru. Dalam penelitian ini, data yang digunakan yaitu data mahasiswa baru di kampus 1 salah satu perguruan tinggi swasta di kota Medan. Hasil penelitian ini diperoleh suatu sistem dashboard yang memudahkan pihak rektorat dan dekanat dalam mengatur strategi penerimaan mahasiswa baru agar tidak terjadi penurunan jumlah mahasiswa.]]>
<![CDATA[ANALISIS SENTIMEN TWITTER TERHADAP WACANA PENUNDAAN PEMILU DENGAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE ]]>
<![CDATA[Darwis Robinson Manalu]]>;
<![CDATA[Mario Christofell L. Tobing]]>;
<![CDATA[Margaretha Yohanna]]>
<![CDATA[ METHOMIKA: Jurnal Manajemen Informatika & Komputerisasi Akuntansi Vol. 6 No. 2 (2022): METHOMIKA: Jurnal Manajemen Informatika & Komputersisasi Akuntansi ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Methodist Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (659.108 KB)
|
DOI: 10.46880/jmika.Vol6No2.pp149-156
<![CDATA[Machine learning plays an important role in managing important issues to classify and predict information that develops ahead of the General Election in Indonesia. Especially in knowing public sentiment on the discourse on the postponement of the 2024 election through Twitter social media. So it is necessary to analyze the discourse by categorizing it as positive or negative. The Support Vector Machine (SVM) model is used for analysis and classification. The sample data used were 100 tweets data which were then scraped in the period January 2022 – May 2022. The processing was done using Python programming and Jupyter Lab tools. Before doing the analysis, do preprocess to eliminate unnecessary words and information so that the level of accuracy of the results of this Twitter sentiment classification can provide a closer picture of reality. As for the results of the grouping carried out positive sentiment in as many as 40 data tweets and negative sentiment in as many as 60 data tweets. The classification test results on tweets data with a good level of accuracy of 92%. These results are expected to be a reference for future researchers who want to improve accuracy or analysis results.]]>
<![CDATA[PENERAPAN METODE DECISION TREE C4.5 DALAM MEMPREDIKSI KELANCARAN PEMBAYARAN KREDIT DI BPR WAHANA BERSAMA KPUM ]]>
<![CDATA[Nine Situmeang]]>;
<![CDATA[Indra Kelana Jaya]]>;
<![CDATA[Margaretha Yohanna]]>
<![CDATA[ METHOMIKA: Jurnal Manajemen Informatika & Komputerisasi Akuntansi Vol. 6 No. 2 (2022): METHOMIKA: Jurnal Manajemen Informatika & Komputersisasi Akuntansi ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Methodist Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (850.215 KB)
|
DOI: 10.46880/jmika.Vol6No2.pp215-220
<![CDATA[BPR Wahana Bersama KPUM is a lending company. Delay in credit payments is a problem that occurs in credit companies. Customers who don't pay on time can have a bad impact on their credit history. To assess customer profitability, a system is needed that can predict the smoothness of future credit payments in order to assess whether customers are profitable or not. The author uses the Decision Tree C4.5 method in which the method looks for similarities between classes or groups in the data. In this study, the data used is customer data, with training data from 2017-2020 and testing data from 2021. The existence of this system can help BPR Wahana Bersama KPUM in predicting the smoothness of credit payments in the future so that there will be no credit payment jams by customers. , this is proven by the acquisition of the accuracy value using the confusion matrix model reaching 84.18%.]]>
<![CDATA[PEMBUATAN MEDIA PEMBELAJARAN DARING PADA MASA PANDEMI COVID-19 DI SMA MASEHI GBKP BRASTAGI, KABUPATEN KARO ]]>
<![CDATA[Surianto Sitepu]]>;
<![CDATA[Jimmy Febrynus Naibaho]]>;
<![CDATA[Naikson Fandier Saragih]]>;
<![CDATA[Samuel Van Basten Manurung]]>;
<![CDATA[Indra Kelana Jaya]]>;
<![CDATA[Alfonsus Situmorang]]>;
<![CDATA[Imelda Sri Dumayanti]]>;
<![CDATA[Asaziduhu Gea]]>;
<![CDATA[Benget Rumahorbo]]>;
<![CDATA[Marzuki Sinambela]]>;
<![CDATA[Yolanda Yulianti Pratiwi Rumapea]]>;
<![CDATA[Margaretha Yohanna]]>;
<![CDATA[Harlen Gilbert Simanullang]]>;
<![CDATA[Dandi Daniel Siregar]]>
<![CDATA[ Jurnal Pengabdian Pada Masyarakat METHABDI Vol 1 No 1 (2021): Jurnal Pengabdian Pada Masyarakat METHABDI ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Methodist Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (440.638 KB)
|
DOI: 10.46880/methabdi.Vol1No1.pp52-56
<![CDATA[Learning that uses electronic services as a tool is known in general as e-learning or LMS (Learning Management System). Training on e-learning is realized in Community Service Activities (PKM) as the implementation of the Tri Dharma of Higher Education as well as sharing and contributing ideas and transferring knowledge and technology for teachers and students at SMA Masehi GBKP, Brastagi. This service activity was carried out for a day, with material on Making Online Learning Media during the COVID-19 Pandemic. The material for the activities carried out included making online learning media using Edmodo and Easy Class. The online learning media is one of the effective solutions to facilitate online teaching and learning activities for teachers and students. His presence, which is increasingly easy to find, certainly helps teachers and students stay safe studying at home, without being limited by place and time.]]>
<![CDATA[PEMBANGUNAN MARKET PLACE UNTUK UMKM PADA DESA LUMBAN PEA TIMUR ]]>
<![CDATA[Harlen G. Simanullang]]>;
<![CDATA[Marlyna Infryanty Hutapea]]>;
<![CDATA[Indra Kelana Jaya]]>;
<![CDATA[Jeudi A. T. P. Sianturi]]>;
<![CDATA[Yolanda Y. P. Rumapea]]>;
<![CDATA[Margaretha Yohanna]]>
<![CDATA[ Jurnal Pengabdian Pada Masyarakat METHABDI Vol 2 No 1 (2022): Jurnal Pengabdian Pada Masyarakat METHABDI ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Methodist Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (632.983 KB)
|
DOI: 10.46880/methabdi.Vol2No1.pp21-25
<![CDATA[Community Service (PkM) was carried out by the Indonesian Methodist University by providing an application in the form of a marketplace for MSMEs in Lumban Pea Timur Village. This marketplace is designed to suit the needs of the community and MSME actors in the village. This PkM was held on June 9, 2022 in collaboration with the Department of Industry, Trade and Cooperatives (PERINDAGKOP) of Toba Regency and invited several representatives of SMEs in Lumban Pea Timur Village. The method used is to explain the use of the marketplace and how to use it. Furthermore, MSME actors are given the opportunity to ask questions about the use of the marketplace. The results of the PkM with the application of the marketplace in East Lumban Pea Village are very effective in helping to increase marketing, sales of regional products and the regional economy of Toba Regency, especially East Lumban Pea Village. In addition, the community also gets a positive impact, namely increasing knowledge about digital media independently to market and sell products produced by MSMEs.]]>
<![CDATA[PENERAPAN METODE RANDOM FOREST DALAM MENDETEKSI BERITA HOAX ]]>
<![CDATA[Tambunan, Tio]]>;
<![CDATA[Yohanna, Margaretha]]>;
<![CDATA[Silalahi, Arina Prima]]>
<![CDATA[ METHOMIKA: Jurnal Manajemen Informatika & Komputerisasi Akuntansi Vol. 7 No. 2 (2023): METHOMIKA: Jurnal Manajemen Informatika & Komputersisasi Akuntansi ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Methodist Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.46880/jmika.Vol7No2.pp301-306
<![CDATA[Hoax is information that is not true. The Ministry of Communication and Informatics (Kominfo) found that there was 2,099 hoax news that was spread thousands of times via social media. This generally impacts the community so it can lead to a crisis of confidence in the government. This arises because many message recipients have different literacy levels, which will affect how people analyze the information conveyed. This research uses the Random Forest method, which is used to classify large amounts of data to detect hoax news. The research results show that the Random Forest method is proven to be able to classify hoax news based on data that has been weighted and entered into the system. From the results of the study using 200 data sets, which were divided by 80% in the form of training data and 20% of testing data, the classification results obtained from the testing data were in the form of 28 positive sentiments and 23 negative sentiments with an accuracy rate of 98%.]]>
<![CDATA[ANALISIS SENTIMEN TERHADAP APLIKASI LINKAJA MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER ]]>
<![CDATA[Sitepu, Marheni]]>;
<![CDATA[Yohanna, Margaretha]]>;
<![CDATA[Manurung, Samuel Van Basten H.]]>
<![CDATA[ METHOMIKA: Jurnal Manajemen Informatika & Komputerisasi Akuntansi Vol. 8 No. 1 (2024): METHOMIKA: Jurnal Manajemen Informatika & Komputersisasi Akuntansi ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Methodist Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.46880/jmika.Vol8No1.pp44-50
<![CDATA[Electronic money is increasing, causing more and more service innovations to emerge. People carry out online transactions using electronic technology, or Fintech. The fintechs widely used today are e-wallets or digital wallets such as Dana, Ovo, LinkAja, etc. In this research, LinkAja as a fintech application will be analyzed using 100 review data samples and summarized into two classes: positive and negative. This research was carried out using the Naïve Bayes Classifier classification method. Sentiment analysis of reviews on the LinkAja application obtained results of 75% accuracy, 83% Precision, 75% Recall, and 73% F1_score.]]>
