Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Pengabdian Masyarakat dan Riset Pendidikan Jurnal Intelek Insan Cendikia
Sultan Nico Nur'Arsy
Unknown Affiliation
Religion Humanities Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mathematics Social Sciences Other

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Sistem Informasi Absensi Karyawan Berbasis Web di RSUD Perdagangan Sultan Nico Nur'Arsy; Bambang Irwansyah
Jurnal Intelek Insan Cendikia Vol. 3 No. 1 (2026): JANUARI 2026
Publisher : PT. Intelek Cendikiawan Nusantara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Penelitian ini bertujuan merancang dan membangun sistem informasi absensi karyawan berbasis web di RSUD Perdagangan untuk meningkatkan efektivitas pengelolaan data kehadiran. Sistem absensi manual yang sebelumnya digunakan menimbulkan permasalahan seperti keterlambatan rekap data, potensi kesalahan pencatatan, dan kurangnya efisiensi administrasi. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah model waterfall meliputi analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Sistem dibangun menggunakan bahasa pemrograman PHP dengan framework Xampp serta basis data MySQL. Fitur utama meliputi halaman login, dashboard admin untuk pengelolaan data karyawan dan laporan absensi, serta dashboard karyawan untuk melakukan presensi secara daring. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem mampu mempercepat proses pencatatan kehadiran, meningkatkan akurasi data, serta memudahkan pembuatan laporan secara real-time. Dengan demikian, sistem ini dapat mendukung peningkatan kinerja administrasi dan pengelolaan sumber daya manusia di lingkungan rumah sakit, serta membantu proses pengambilan keputusan manajerial berbasis data yang lebih cepat, tepat, dan terstruktur.
Implementasi Algoritma Perceptron dalam Klasifikasi Data Biner Menggunakan Pendekatan Jaringan Saraf Tiruan: Penelitian Mhd Zahir Az Zikri; Wanayumini; Rahmat; Nasir Fadillah Marpaung; Sultan Nico Nur'Arsy; Nurul Akmal Jodhy
Jurnal Pengabdian Masyarakat dan Riset Pendidikan Vol. 4 No. 3 (2026): Jurnal Pengabdian Masyarakat dan Riset Pendidikan Volume 4 Nomor 3 (Januari 202
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/jerkin.v4i3.5340

Abstract

Perkembangan kecerdasan buatan telah mendorong pemanfaatan metode pembelajaran mesin dalam berbagai proses klasifikasi dan pengambilan keputusan berbasis data. Salah satu model dasar dalam jaringan saraf tiruan adalah perceptron, yang dirancang untuk melakukan klasifikasi data biner melalui mekanisme pembobotan input dan fungsi aktivasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan algoritma perceptron dalam klasifikasi data biner menggunakan pendekatan jaringan saraf tiruan. Metode penelitian yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif dengan eksperimen komputasional pada data simulasi berbasis parameter biner. Proses analisis dilakukan melalui perhitungan jumlah tertimbang input, penerapan fungsi aktivasi step, serta evaluasi hasil berdasarkan nilai ambang (threshold). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model perceptron mampu menghasilkan klasifikasi yang sesuai dengan target, dengan skor akhir 1,7 yang melebihi threshold 1,5 sehingga dikategorikan ke kelas positif. Temuan ini membuktikan bahwa perceptron efektif digunakan sebagai model klasifikasi sederhana pada data yang bersifat linearly separable. Meskipun memiliki keterbatasan dalam menangani pola non-linear, perceptron tetap berperan penting sebagai fondasi konseptual dalam pembelajaran mesin dan pengembangan jaringan saraf tiruan.
Co-Authors Irwansyah, Bambang Mhd Zahir Az Zikri Nasir Fadillah Marpaung Nurul Akmal Jodhy Rahmat Wanayumini