Articles
1,196 Documents
<![CDATA[Implementasi SPK Menggunakan Profile Matching Pencari Kerja Pada Dinas Tenaga Kerja Kabupaten Kediri ]]>
<![CDATA[Nurfarida, Ellya]]>;
<![CDATA[Adi Pradana, Andika Kurnia]]>
<![CDATA[ Sinkron : jurnal dan penelitian teknik informatika Vol. 3 No. 1 (2018): SinkrOn Volume 3 Nomor 1, Periode Oktober 2018 ]]>
Publisher : <![CDATA[Politeknik Ganesha Medan ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (777.771 KB)
<![CDATA[Layanan satu pintu menjadi sangat populer karena manfaatnya yang dapat dirasakan langsung oleh pemerintah dan masyarakat. Salah satu sasaran layanan satu pintu di Kabupaten Kediri adalah dinas tenaga kerja untuk menggabungkan layanan pencari kerja, perusahaan yang membutuhkan tenaga kerja dan seleksi tenaga kerja. Tujuan dari penelitian adalah membuat Sistem Pendukung Keputusan yang dapat mendukung sistem lowongan pekerjaan pada dinas tenaga kerja. Manfaat dari penelitian ini adalah memberikan rekomendasi kepada admin dalam menentukan pencari kerja yang lolos seleksi berkas dari lowongan yang telah disubmit oleh perusahaan maupun instansi pencari tenaga kerja karena memiliki kualifikasi sesuai dengan keinginan dari perusahaan. Sistem Pendukung Keputusan akan berintegrasi dengan sistem lowongan pekerjaan Dinas Tenaga Kerja Kota Kediri sehingga sistem dibangun berbasis web dengan menggunakan framework laravel dan basis data mySql. Sedangkan metode yang digunakan untuk membangun Sistem Pendukung Keputusan adalah profile matching. Hasil dari penelitian adalah sebuah website pendukung keputusan yang bersifat dinamis, yang artinya bahwa admin/pengguna aplikasi dapat menginputkan data kategori dan bobot penilaian yang variatif bergantung dari permintaan dari masing-masing perusahaan. Dengan adanya implementasi yang dinamis untuk kriteria dan bobot dari masing-masing perusahaan, hasil perhitungan rekomendasi sistem pendukung keputusan menggunakan profile matching tersebut dapat mendekati dari kualifikasi masing-masing perusahaan]]>
<![CDATA[Analisa Data Menggunakan Algoritma ACO (Ant Colony Optimization) ]]>
<![CDATA[Harun, Harun]]>
<![CDATA[ Sinkron : jurnal dan penelitian teknik informatika Vol. 1 No. 1 (2016): SinkrOn Oktober Volume 1 Edisi 1 Tahun 2016 ]]>
Publisher : <![CDATA[Politeknik Ganesha Medan ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (478.431 KB)
<![CDATA[Perlu disadari pada saat ini, banyak perusahaan yang memiliki data dalam jumlah yang besar. Data dalam jumlah besar tersebut ternyata dapat dimanfaatkan untuk meningkatkan kinerja perusahaan. Untuk itu diperlukan proses Data Mining. Salah satu metode dalam Data Miningadalah klasifikasi. Klasifikasi bertujuan untuk memperoleh pola tertentu, dalam bentuk tree, aturan klasifikasi atau model matematis. Untuk memperoleh pola tersebut diperlukan algoritma tertentu. Salah satunya adalah dengan ACO (Ant Colony Optimization) atau dengan nama lain Ant Miner.Pembahasan ini dianalisa pengaruh perubahan yang dilakukan pada Ant_Miner2 dan Ant_Miner3 terhadap tingkat akurasi dan simplisitas aturan yang dihasilkan, serta parameter sistem yang mempengaruhinya. Hasilnya tingkat akurasi Ant_Miner lebih baik daripada C5.0, sementarasimplisitas aturan yang dihasilkan tidak jauh berbeda]]>
<![CDATA[Application of Fuzzy Logic in Making Automatic Labeling Stamping ]]>
<![CDATA[Putra, Ondra Eka]]>
<![CDATA[ Sinkron : jurnal dan penelitian teknik informatika Vol. 4 No. 1 (2019): SinkrOn Volume 4 Number 1, October 2019 ]]>
Publisher : <![CDATA[Politeknik Ganesha Medan ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (429.704 KB)
|
DOI: 10.33395/sinkron.v4i1.10166
<![CDATA[This research was conducted to create a labeling system on cardboard boxes with automatic stamping. Labeling is done based on height and weight of the cardboard so that stamping will be done according to the size and weight of the cardboard. The height of the cardboard is detected using an ultrasonic sensor and the weight of the cardboard is detected using a load cell sensor, and a stepper motor to move the cardboard label stamping. This research is based on artificial intelligence using mamdani method with fuzzy logic, so that all data can be processed properly. The height of the cardboard detected by the ultrasonic sensor is given a distance value of 10 cm to 45 cm with a value of rendah, sedang and tinggi. Cardboard weight detected by load cell sensor is given a weight value of 500 gr up to 1,500 gr with ringan, sedang and berat values. Stamping labels are driven by stepper motors which are given time values of 5 s to 15 s with time values of sebentar, sedang, and lama After the ultrasonic sensor and the load cell detect the cardboard box, the conveyor belt moves to run the cardboard box by the power window motor, then if the cardboard box passes through the proximity sensor, the conveyor belt stops and the stepper motor moves to stamping the cardboard label box automatically. The label stamping system is controlled by using the Arduino Mega 2560 to work well.]]>
<![CDATA[Perancangan Program Penilaian Peserta Pusdiklat Pada BPSDM Kemendagri Jakarta ]]>
<![CDATA[Oktaviani, Anggi]]>;
<![CDATA[Muthia, Dinda Ayu]]>;
<![CDATA[Susanti, Melan]]>;
<![CDATA[Sujatmiko, Fredericus Panji]]>
<![CDATA[ Sinkron : jurnal dan penelitian teknik informatika Vol. 3 No. 1 (2018): SinkrOn Volume 3 Nomor 1, Periode Oktober 2018 ]]>
Publisher : <![CDATA[Politeknik Ganesha Medan ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (437.112 KB)
<![CDATA[Badan Pengembangan Sumber Daya Manusia (BPSDM) Kemendagri bertugas untuk mengembangakan sumber daya manusia supaya dapat mempelancar pelaksanaan tugas yang diberikan oleh pemerintah dan dapat memberikan pelayanan kepada masyarakat. Maka dari itu BPSDM Kemendagri banyak melakukan kegiatan Pelaksanan Pendidikan dan Pelatihan (DIKLAT) untuk aparatur pemerintah sesuai dengan undang-undang. Dalam instansi BPSDM Kemendagri, Diklat merupakan sarana yang diberikan untuk mengembangkan kompetensi yang dimiliki aparatur pemerintah. Dalam proses Diklat terdapat penilaian yang harus diberikan oleh pengajar, akan tetapi dalam proses penginputan nilai yang dilakukan oleh staff masih mengunakan Microsoft Excel dan jika peserta ingin melihat nilai sementara, peserta harus mendatangi staf. Tujuan dari penelitian ini adalah membuat web penilaian peserta pusdiklat, agar mempermudah peserta dalam mencari informasi nilai sementara dan dapat membantu meringankan kinerja staf dalam menginput nilai peserta agar lebih efektif dan efisien]]>
<![CDATA[Analysis of Taklinear Performance and Integer Linear Programming Models in Nurses Scheduling Problems ]]>
<![CDATA[Nababan, Junerdi]]>;
<![CDATA[Tulus, Tulus]]>;
<![CDATA[Situmorang, Zakarias]]>
<![CDATA[ Sinkron : Jurnal dan Penelitian Teknik Informatika Vol 4 No 2 (2020): SinkrOn Volume 4 Number 2, April 2020 ]]>
Publisher : <![CDATA[Politeknik Ganesha Medan ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (382.278 KB)
|
DOI: 10.33395/sinkron.v4i2.10528
<![CDATA[Almost all hospitals schedule nurses' work shifts manually, which is not effective, mistakes in scheduling nurses in hospitals can make them not work optimally so that they are prone to making mistakes and will endanger every patient in the hospital. In the research will be proposed integer linear programming model and branch and bound method, the purpose of this study is to develop an optimization model of nurse scheduling problems at the hospital. The optimization model will minimize the total deviation of nurses' working days from the standard workdays, the optimization model implemented in hospitals is processed using LINGO software.]]>
<![CDATA[A Determination of The Best Employees using Simple Additive Weighting (SAW) Method ]]>
<![CDATA[Retnasari, Tri]]>;
<![CDATA[Prihatin, Titin]]>;
<![CDATA[Fikri, Muhammad]]>
<![CDATA[ Sinkron : jurnal dan penelitian teknik informatika Vol. 4 No. 1 (2019): SinkrOn Volume 4 Number 1, October 2019 ]]>
Publisher : <![CDATA[Politeknik Ganesha Medan ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (298.649 KB)
|
DOI: 10.33395/sinkron.v4i1.10169
<![CDATA[The most important part of a company is employees. Management of human resources (HR) from each company is very influential in the many aspects that determine the success of the work of the company itself. One of the most important things in the management of a company to improve employee performance is to do the best selection of employees periodically so as to produce an attitude of dedication to the company. Therefore, this study tries to choose the best employees at PT. Buana Estate Agrowisata Villa Bukit Hambalang uses a simple additive weighting (SAW) method, which consists of five criteria namely attendance, performance, discipline, attitude and tidiness. The sampling is employees who are at PT. Buana Estate Agrowisata Villa Bukit Hambalang. This study got a result of the number of employees as many as 25 employees who were used as research samples, employees named Pathurochman got the biggest score of 0.95 and received the title of best employee at PT. Buana Estate Agrowisata Villa Bukit Hambalang.]]>
<![CDATA[Pengembangan identifikasi Wajah Menggunakan Fitur Citra Mata Menggunakan Eigenface ]]>
<![CDATA[Siregar, Rosyidah]]>;
<![CDATA[Syahputri, Nenna Irsa]]>
<![CDATA[ Sinkron : jurnal dan penelitian teknik informatika Vol. 3 No. 1 (2018): SinkrOn Volume 3 Nomor 1, Periode Oktober 2018 ]]>
Publisher : <![CDATA[Politeknik Ganesha Medan ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (753.81 KB)
<![CDATA[Deteksi wajah saat ini merupakan kebutuhan yang sangat penting di era maju saat ini dimana identifikasi, dokumentasi dan autentikasi sudah mulai menerapkan pengenalan wajah baik dari citra digital maupun penangkapan langsung melalui video. Metode identifikasi wajah telah banyak diteliti dan dikembangkan yang salah satunya adalah memanfaatkan nilai eigen value dalam mencari identitas pemilik wajah. Salah satu hal yang terpenting selain metode yang digunakan adalah fitur dari wajah yang digunakan. Fitur wajah mulai dari geometri, warna, hidung, telinga dan lain sebagainya dapat menentukan tingkat akurasi dari proses identifikasi yang dilakukan. Pada penelitian ini fitur mata digunakan sebagai input dalam membangkitkan nilai eigen value dalam proses identifikasi yang mana menghasilkan nilai akurasi yang cukup baik dibandingkan dengan membandingkan keseluruhan fitur area wajah.]]>
<![CDATA[Pythagoras Tree Applied For Determined Instagram Usage Habit Decision ]]>
<![CDATA[Ambarsari, Erlin Windia]]>;
<![CDATA[Herlinda, Herlinda]]>
<![CDATA[ Sinkron : Jurnal dan Penelitian Teknik Informatika Vol 4 No 2 (2020): SinkrOn Volume 4 Number 2, April 2020 ]]>
Publisher : <![CDATA[Politeknik Ganesha Medan ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (591.998 KB)
|
DOI: 10.33395/sinkron.v4i2.10517
<![CDATA[In previous studies, Pythagoras Tree constructed using the Regression Method, namely ID3 of Standard Deviation Reduction (SDR). The study using SDR for Classification. Data obtained from previous research about Instagram Usage. The result of the study that SDR is useful for the classification method for constructing Pythagoras Tree. However, the target attribute is must use a numerical variable to gain the Standard Deviation and the Mean. Empty data does not affect calculations. Although instances must be discarded, thereby reducing the amount of data. For the case of the Instagram Usage Habit itself, not getting the right pattern to deciding due to the data obtained is less. However, Construct Pythagoras Tree successfully done.]]>
<![CDATA[Fuzzy Intersection Dalam Penentuan Prestasi Siswa Sesuai Standar Kompetensi Sekolah ]]>
<![CDATA[Ketaren, Eliasta]]>
<![CDATA[ Sinkron : jurnal dan penelitian teknik informatika Vol. 1 No. 2 (2017): SinkrOn Volume 1 Nomor 2 April 2017 ]]>
Publisher : <![CDATA[Politeknik Ganesha Medan ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (248.56 KB)
<![CDATA[Standar dalam menentukan prestasi dalam kelulusan siswa sangat dibutuhkan. Terkadang dalam penilaian untuk menentukan prestasi siswa memiliki standar yang tidak jelas. Dalam penelitian ini digunakan fuzzy logic dengan fuzzy intersection dalam penentuan prestasi siswa berdasarkan Standar Kompetensi Sekolah. Standar kompetensi sekolah yang digunakan adalah standar nasional yang berlaku. Standar kompetensi sekolah tersebut meliputi kriteria Sikap, Pengetahuan dan Keterampilan yang digunakan sebagai input parameter.]]>
<![CDATA[Integration of Feature Selection with Data Level Approach for Software Defect Prediction ]]>
<![CDATA[Suryadi, Ade]]>
<![CDATA[ Sinkron : jurnal dan penelitian teknik informatika Vol. 4 No. 1 (2019): SinkrOn Volume 4 Number 1, October 2019 ]]>
Publisher : <![CDATA[Politeknik Ganesha Medan ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (671.668 KB)
|
DOI: 10.33395/sinkron.v4i1.10137
<![CDATA[The dataset of software metrics in general are not balanced (unbalanced).An imbalance distribution of classes and attributes that are not relevant may decrease the performance of the model prediction software defect, because the majority of the class predictions tend to produce than minority class. This research uses a public dataset from NASA (National Aeronautics and Space Administration) MDP (Metrics Data Program) repository. This research aims to reduce the influence of class imbalance in the dataset, so that performance can be improved in the classification of defect prediction software. The model proposed in this research is applying the technique feature selection with particle swarm optimization (PSO), approaches the level of data using Random Under Sampling (RUS) and SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique) and (ensemble) Bagging with Naive Bayes Classifier. Research results show that the proposed model can improve the performance of naive bayes of the overall value of the AUC reached > 0.8. Statistical tests indicate that there is a significant difference between a naive bayes model with the model proposed by the p value (0.043) smaller than the alpha values (0.05) which means there is a significant difference between the two models.]]>
