cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Zulfan Zainal
Contact Email
zulfanzainal@serambimekkah.ac.id
Phone
+6281360353540
Journal Mail Official
jnkti@serambimekkah.ac.id
Editorial Address
Gedung H Fakultas Teknik Universitas Serambi Mekkah Jl. T. Imum Lueng Bata, Batoh, Kota Banda Aceh - Aceh
Location
Kota banda aceh,
Aceh
INDONESIA
Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi
Published by Universitas Serambi Mekkah Aceh
ISSN : 26208342     EISSN : 26213052     DOI : https://doi.org/10.32672/jnkti.v8i2
Core Subject : Science, Engineering,
Aerospace Engineering Automotive Engineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Engineering Neuroscience Transportation
Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi adalah jurnal nasional yang diterbitkan oleh Program Studi Teknik Komputer Universitas Serambi Mekkah tahun 2018 dan telah Terakreditasi SINTA 5. Jurnal ini terbit sebanyak enam edisi dalam satu tahun yaitu setiap bulan Februari, April, Juni, Agustus, Oktober dan Desember baik cetak (P-ISSN : 2620-8342) dan online (E-ISSN: 2621-3052). Jurnal ini mempublikasikan artikel-artikel ilmiah yang berkaitan dengan bidang Komputer dan Teknologi Informasi dengan scope Rekayasa Perangkat Lunak, Sistem Informasi, Jaringan Komputer, Elektronika dan Sistem Kontrol, Multimedia dan Pengolahan Citrat Digital serta bidang Komputer dan Informatika lainnya yang relevan. Artikel yang dikirimkan ke JNKTI dapat ditulis dalam Bahasa Indonesia atau Bahasa Inggris. Setiap artikel yang dipublikasi dalam jurnal ini akan direview terlebih dahulu dengan metode Peer-Review dan hanya artikel yang memenuhi syarat yang akan dipublikasikan. Artikel-artikel yang telah dipublikasikan oleh JNKTI juga sudah diindeks oleh beberapa lembaga indeksasi seperti Google Scholar, Garuda, CrossRef, BASE, Moraref dan SINTA. Bidang bidang fokus penelitian yang akan dipublikasi dalam jurnal ini antara lain : Bidang Rekayasa Perangkat Lunak Bidang Jaringan Komputer Bidang Multimedia dan Pengolahan Citra Digital Bidang Komputasi Bidang Sistem dan Teknologi Informasi Bidang Kecerdasan Buatan Multidisiplin ilmu lainnya yang relevan
Arjuna Subject : Teknik (semua kategori) - Teknik Kontrol dan Sistem
Articles 1,300 Documents
 45   46   47   48   49 
Metode K-Nearest Neighbor untuk Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Thypoid Yanhar Hamzah; Marniyati Husain Botutihe
Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi (JNKTI) Vol 6, No 1 (2023): Februari 2023
Publisher : Program Studi Teknik Komputer, Fakultas Teknik. Universitas Serambi Mekkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32672/jnkti.v6i1.5823

Abstract

Abstrak— Penyakit demam Thypoid merupakan infeksi akut pada usus halus dengan gejala demam lebih dari satu minggu, mengakibatkan gangguan pencernaan dan dapat menurunkan tingkat kesadaran. Penyakit ini disebabkan oleh Salmonella Typhi. Penyebab paling umum adalah faktor kebersihan. Kurangnya kesadaran masyarakat terhadap kebersihan makanan serta kurangnya pemahaman masyarakat terhadap penyakit thypiod Mengingat tingginya frekuensi demam thypoid dan konsekuensi tidak segera diobati penyakit ini, maka sangat berbahaya bagi manusia maka tujuan penelitian ini yaitu untuk memberikan solusi kepada masyarakat yang membutuhkan penanganan terhadap penderita penyakit thypoid. Hasil pengujian menyimpulkan bahwa metode ini mampu memberikan hasil diagnosa berdasarkan data gejala yang diberikan oleh pakar.Kata kunci: Thypoid, Sistem Pakar, K-NNAbstrack - Thypoid fever is an acute infection of the small intestine with fever symptoms for more than one week, resulting in indigestion and can decrease the level of consciousness. The disease is caused by Salmonella Typhi. The most common cause is the hygiene factor. Lack of public awareness of food hygiene and lack of public understanding of thypiod disease Given the high frequency of thypoid fever and the consequences of not being treated immediately this disease, it is very dangerous for humans, the purpose of this study is to provide solutions to people who need treatment for people with thypoid disease. The test results concluded that this method is able to provide diagnostic results based on symptom data provided by experts.Keyword: Thypoid, Expert Sistem, K-NN
Perancangan Kecerdasan Buatan untuk Analisis dan Segmentasi Pemetaan Area Terdampak Banjir Berbasis Computer Vision Divira Salsabiil Susanto; Nofrian Deny Hendrawan
Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi (JNKTI) Vol 7, No 3 (2024): Juni 2024
Publisher : Program Studi Teknik Komputer, Fakultas Teknik. Universitas Serambi Mekkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32672/jnkti.v7i3.7608

Abstract

Abstrak— Banjir merupakan peristiwa yang dapat menyebabkan penumpukan air di daerah yang biasanya tidak terendam, seperti lahan pertanian, permukiman, dan pusat kota. Sebagian besar banjir terjadi ketika volume air melampaui kapasitas sungai untuk menampungnya atau sistem drainase. Meskipun tidak berbahaya jika tidak menimbulkan kerugian, korban jiwa, atau cedera, banjir yang berulang dan signifikan dapat mengganggu kehidupan manusia dan mengakibatkan kerugian ekonomi yang besar. Respons terhadap banjir melibatkan serangkaian langkah dari tanggap darurat hingga tindakan pencegahan di masa depan, dengan pendekatan fisik dan non-fisik. Penelitian terkini telah memanfaatkan big data dan pembelajaran mesin untuk mengurangi dampak banjir. Pembelajaran mesin memungkinkan analisis dan prediksi banjir berdasarkan data historis, yang dapat meningkatkan kinerja sistem prediksi dan memberikan solusi yang hemat biaya. Solusi yang diusulkan adalah menggunakan kecerdasan buatan untuk mengidentifikasi daerah rentan terhadap banjir, memudahkan pelaksanaan tindakan pencegahan yang lebih efektif. Proses ini mencakup segmentasi citra, validasi, dan pengembangan model untuk memetakan daerah yang rentan terhadap banjir. Hasil dari analisis penelitian ini adalah segmentasi gambar yang dapat efektif mengidentifikasi area yang berpotensi banjir. Dalam pencegahan banjir dan penciptaan solusi yang optimal sebagai deteksi banjir sebelum terjadinya bencana, fitur ini juga dapat membantu badan penanggulangan bencana jika dapat bekerja sama dalam mengimplementasikan strategi tanggap darurat yang lebih efisien dan responsif. Penelitian ini diharapkan dapat meningkatkan efisiensi tanggap darurat, mengembangkan teknik pembelajaran mesin, meningkatkan kesadaran tentang penanganan banjir, dan memperluas pengetahuan tentang manajemen bencana. Kata kunci: Kecerdasan Buatan, Convolutional Neural Network, Segmentasi Citra.  Abstract — Flooding is an event that can cause an accumulation of water in areas that are not normally submerged, such as agricultural land, settlements, and city centers. Most Large floods occur when The amount of water in excess of the river's capacity to hold it. or drainage system. While harmless if they do not cause loss, loss of life or injury, recurrent and significant flooding can disrupt human life and result in large economic losses. The response to flooding involves a series of steps from emergency response to future preventive measures, with both physical and non-physical approaches. Recent research has utilized big data and machine learning to reduce the impact of floods. Machine learning enables flood analysis and prediction based on historical data, which can improve the performance of prediction systems and provide cost-effective solutions. The proposed solution is to use artificial intelligence to identify areas vulnerable to flooding, facilitating the implementation of more effective preventive measures. The process includes image segmentation, validation, and model development to map areas prone to flooding. The result of this research analysis is image segmentation that can effectively identify potentially flooded areas. In flood prevention and the creation of optimal solutions as flood detection before a disaster occurs, this feature can also help disaster management agencies if they can work together in implementing more efficient and responsive emergency response strategies. This research is expected to improve emergency response efficiency, develop machine learning techniques, raise awareness about flood management, and expand knowledge about disaster management.Keywords: Flood, Artificial Intelligence, Convolutional Neural Network, Image Segmentation
Mendapatkan Peringkat Terbaik Website Pada Search Engine Dengan Metode Search Engine Optimization (SEO) sukri sukri; Zulfikar Zulfikar
Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi (JNKTI) Vol 4, No 3 (2021): Juni 2021
Publisher : Program Studi Teknik Komputer, Fakultas Teknik. Universitas Serambi Mekkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32672/jnkti.v4i3.2973

Abstract

Sekarang ini merupakan era internet dimana semua orang mampu melakukan apa saja melalui internet salah satunya adalah dengan menggunakan internet sebagai lahan promosi bisnis. Agar bisa berpromosi di internet maka diperlukan website sebagai sumber informasi yang memberi manfaat bagi pengunjung. Agar stategi promosi dapat berhasil dengan baik, maka seharusnya website muncul dihalaman pertama search engine yang harus dilakukan adalah upaya optimasi off page dan optimasi artikel. Optimasi website bukanlah suatu hal yang mudah, untuk mendapatkan hasil yang baik maka diperlukan beberapa optimasi search engine yang baik dan benar. Dengan adanya metode SEO, maka akan mempermudah pemilik website melakukan optimasi. Hasil dari optimasi SEO adalah website akan mendapatkan peringkat terbaik di search engine.
Metode K-Nearest Neighbor (KNN) Untuk Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pneumonia Pada Balita Fatma Tolana; Irvan Muzakkir; Annahl Riadi
Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi (JNKTI) Vol 6, No 3 (2023): Juni 2023
Publisher : Program Studi Teknik Komputer, Fakultas Teknik. Universitas Serambi Mekkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32672/jnkti.v6i3.6332

Abstract

Abstrak - Pneumonia yaitu radang paru-paru, penyebabnya adalah bakteri dengan gejala panas tinggi disertai batuk berdahak, napas cepat, sesak, dan gejala lainnya. Permasalahan yang dihadapi masyarakat saat ini adalah keterlambatan penanganan secara medis kepada penderita pneumonia karena beberapa alasan diantaranya masyarakat harus menunggu antrian sehingga balita yang di periksa kondisinya setelah penyakit pneumonia sudah parah. Dikarenakan permasalahan tersebut, sehingga mendorong peneliti untuk merancang sebuah system yang dapat dimanfaatkan oleh puskesmas paguat sehingga mampu mengurangi banyaknya antrian serta mampu mendeteksi adanya penyakit khususnya pada balita. Sistem pakar ini bisa memberikan informasi yang cepat tentang penyakit pneumonia beserta terapi pengobatan. Pada penelitian ini digunakan metode K-Nearest Neighbor sebagai metode untuk menghitung nilai data pembelajaran (neighbor) yang jaraknya paling dekat dengan objek tersebut. atas gejala-gejala yang dipilih. Bahasa pemrograman yang digunakan php dan database mysql.Kata kunci: expert system, PHP, Pneumonia , KNN Abstract - Pneumonia is inflammation of the lungs, the cause is bacteria with symptoms of high heat accompanied by cough with phlegm, rapid breathing, spasms, and other symptoms. The problem faced by the community at this time is the delay in medical treatment to patients with pneumonia due to several reasons including the community having to wait in a queue so that toddlers who are examined for their condition after pneumonia are already severe. Because of these problems, thus encouraging researchers to design a system that can be used by health centers paguat so as to reduce the number of queues and be able to detect the presence of disease, especially in infants. This expert system can provide fast information about pneumonia and treatment therapies. In this study the K-Nearest Neighbor method is used as a method to calculate the value of learning data (neighbor) which is the closest distance to the object. for the selected symptoms. The programming language used is php and the mysql database.Keywords: expert system, PHP, Pneumonia , KNN
Penentuan Pola Pembelian Konsumen pada Indomaret GKB Gresik dengan Metode FP-Growth Amir Setiawan; Indra Gita Anugrah
Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi (JNKTI) Vol 2, No 2 (2019): OKTOBER 2019
Publisher : Program Studi Teknik Komputer, Fakultas Teknik. Universitas Serambi Mekkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32672/jnkti.v2i2.1564

Abstract

Tidak bisa dimungkiri lagi bahwa minimarket masih menjadi tempat favorit masyarakat Indonesia untuk membeli berbagai macam kebutuhan mereka, salah satu diantaranya adalah Indomaret. Di Indomaret sendiri banyak sekali pengunjung atau konsumen yang lalu lalang keluar masuk toko untuk membeli barang keperluan mereka. Dengan banyaknya konsumen yang keluar masuk toko dan membeli barang yang sangat beraneka ragam itu, terdapat kesulitan untuk menentukan item mana yang masuk kedalam item laku atau sebaliknya. Dirasa perlu diadakan pengujian terkait bagaimana pola pembelian konsumen yang terjadi dan apa item yang paling sering dibeli oleh konsumen dengan banyaknya jenis barang yang disediakan oleh toko tersebut. Dengan menerapkan metode Market Basket Analysis didapatkan sebuah pola asosiasi terkait dengan banyaknya barang yang dilakukan pembelian bersamaan untuk selanjutnya dapat dijadikan pertimbangan sebagai item bandage promosi. Metode FP-Growth dirasa tepat untuk menggambarkan masalah yang terjadi tersebut, karena metode ini mempunyai pattern yang membuat pengolahan data menjadi lebih cepat dalam menentukan pola asosiasi. Menggunakan data transaksi yang terjadi selama 1 bulan pada salah satu toko Indomaret di daerah GKB Gresik yang kemudian diolah dan dianalisis menggunakan program aplikasi WEKA, sehingga ditemukanlah pola pasangan item terbaik yang memenuhi syarat – syarat dalam aturan asosiasi yang ditetapkan.
Simulasi Parkir Mobil Menggunakan Metode MBL dan MDLC Berbasis Android Wiguna, Wildan
Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi (JNKTI) Vol 7, No 4 (2024): Agustus 2024
Publisher : Program Studi Teknik Komputer, Fakultas Teknik. Universitas Serambi Mekkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32672/jnkti.v7i4.7730

Abstract

Abstrak - Salah satu fungsi dari UPT Parkir DISHUB Kota Bandung yaitu melaksanakan operasional pengelolaan dan penataan perparkiran. UPT Parkir menjadi pelaksana teknis yang menjalankan pelayanan publik bagi masyarakat Kota Bandung melalui penyediaan fasilitas on-street parking dengan mengkoordinir juru parkir resmi. Permasalahan pengelolaan parkir mobil akan dapat mengurangi daya tampung kendaraan di lahan parkir. Bagi pengemudi yang kurang lancar dalam memarkirkan kendaraannya dapat menimbulkan arus kendaraan menjadi tidak teratur. Seorang juru parkir harus lebih berhati-hati memberikan aba-aba yang benar terhadap kendaraan yang akan diparkirkan. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk mengembangkan aplikasi simulasi latihan parkir mobil pada perangkat bergerak. Digunakan metode MBL yang menerapkan multimedia interaktif sebagai media latihan parkir, sedangkan MDLC sebagai model pengembangan aplikasi multimedia. SDK yang digunakan dalam mengembangkan aplikasi simulasi parkir yaitu Unity 3D yang mampu membangun aplikasi Android dengan format APK. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi simulasi yang telah dibangun dapat dijalankan pada smartphone dengan sistem operasi Android, sehingga membantu pengemudi dalam melakukan latihan parkir mobil dengan risiko yang sangat rendah. Penelitian ini berdampak secara tidak langsung terhadap daya tampung kendaraan di lahan parkir pada badan jalan yang berimplikasi dalam mengurai kemacetan.Kata kunci: Simulasi Parkir, Unity 3D, Aplikasi Android, Metode MBL, Model MDLC Abstract - One of the functions of the Parking Unit in the Bandung City Transportation Department is carrying out operational management and parking arrangements. The Parking Unit is the technical implementer that carries out public services for Bandung City people by providing on-street parking facilities with coordinating official parking attendants. Car parking management problems will reduce vehicles’s capacity in the parking lot. For drivers who are not fluent in parking their cars, this can cause vehicle flow irregular. A parking attendant must be more careful in giving the correct signals to the vehicle to be parked. This research aims to develop a mobile application car parking training simulation. The MBL method applies interactive multimedia as a means of parking training, while MDLC is used as a multimedia application development model. The SDK used in developing parking simulation applications is Unity 3D which is capable of building Android applications in APK format. The research results show that the simulation application that has been built can be run on smartphones with the Android operating system, thus helping drivers carry out car parking exercises with very low risk. This research has an indirect impact to the vehicles capacity on-street parking which has implications for reducing traffic jam.Keywords: Parking Simulation, Unity 3D, Android Application, MBL Method, MDLC Model
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Bibit Tanaman Karet Dengan Metode Profile Matching Ardin Natalius Harefa; Fricles Ariwisa Sianturi
Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi (JNKTI) Vol 4, No 6 (2021): Desember 2021
Publisher : Program Studi Teknik Komputer, Fakultas Teknik. Universitas Serambi Mekkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32672/jnkti.v4i6.3531

Abstract

 PT. Asri Jaya had difficulty in selecting the best rubber plant seeds, both for direct planting in the plantations and recommending them to be marketed to rubber plantation companies, because the types of rubber plant seeds in the company had many varieties and varied as well as different ages of seeds. -different such as BPM seeds, IRR seeds, IRC, rubber frame seeds, GT (Gondang Tapen), PB seeds (Prang Besar), and so on. The alternatives used in this research are types of rubber plant seeds, namely BPM seeds (Balai/Pusat Perkebunan Medan, IRR (Indonesian Rubber Research) rubber seeds), IRC rubber seeds (Institute Research of Ceylon), frame rubber seeds, GT rubber seeds (Gondang Tapen) and PB (Prang Besar) rubber seedlings. The criteria used in this study were umbrella shape, petiole position, petiole shape, leaf color, leaf shape, leaf bone, leaf thickness, stem height, and seedling age. which is built using the programming language used in making the system is PHP with MySQL database. To calculate the total value, it must first determine the percentage of core factore and secondary factore. In this case the core factore is determined with a percentage value of 60% considering the main factor is an the most dominant aspect or criteria for assessing the selection of rubber plant seeds, the percentage value is greater than the pe value the percentage for the secondary factor is 40%.
Penerapan Algoritma FP-Growth Untuk Analisis Data Transaksi Penjualan Di Internet Learning Cafe Kaliurang Kukuh Truna Wijaya; Irfan Pratama
Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi (JNKTI) Vol 5, No 4 (2022): Agustus 2022
Publisher : Program Studi Teknik Komputer, Fakultas Teknik. Universitas Serambi Mekkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32672/jnkti.v5i4.4585

Abstract

Abstrak - Salah satu keluhan yang terjadi pada usaha kafe yaitu banyaknya pelanggan yang menanyakan jenis menu disetiap transaksi, baik setiap jenis menu atau kombinasi beberapa jenis menu yang sebaiknya mereka pilih. Hal tersebut menjadikan satu transaksi harus diselesaikan dengan waktu yang lama. Jika hal tersebut terus berlanjut akan semakin banyak kesan negatif, sehingga pelanggan tidak mau kembali berkunjung. Dampak lainnya dapat mengakibatkan kerugian pihak manajemen dan menurunnya omset perusahaan. Untuk pembuatan kombinasi menu, tools yang akan digunakan pada percobaan ini adalah RapidminerStudio 9.10 dengan metode Association Rules dan algoritma FP-Growth. Data yang digunakan adalah transaksi penjualan Internet Learning Cafe selama 6 bulan terakhir, sebanyak 38.405 transaksi. Data transaksi berformat (.CSV) nantinya akan disesuaikan dengan perkembangan keadaan menu terbaru, pengurangan Items menu terendah dan lainnya. Pembentukan paket menu ditentukan berdasarkan support yaitu nilai yang menjelaskan berapa kali sebuah Itemset muncul dari sejumlah dataset dan nilai Confidence yang menampilkan seberapa sering relasi yang muncul diantara Itemset X dan Y. Untuk mendapatkan nilai tersebut data harus melalui 6 tahapan proses yaitu Business Understanding, Data Understanding, Data Preparation, Modeling, Evaluation dan Deployment. Setelah itu Rules atau Knowledge akan ditampilkan pada beberapa baris dengan nilai tertinggi.Kata Kunci: Data Mining, Association Rules, FP-Growth, Rapid Miner. Abstract -  One of the complaints that occurs in the cafe business is the number of customers who ask for the type of menu in each transaction, either each type of menu or a combination of several types of menus that they should choose. This makes one transaction to be completed in a long time. If this continues, there will be more and more negative impressions, so that customers do not want to come back to visit. Other impacts can result in management losses and a decrease in company turnover. For making menu combinations, the tools that will be used in this experiment are RapidminerStudio 9.10 with  Association Rules algorithm FP-Growth. The data used are Internet Learning Cafe sales transactions for the last 6 months, totaling 38,405 transactions. Transaction data in (.CSV) format will later be adjusted to the latest developments in the menu, reducing items the lowest menuThe formation of the menu package is determined based on support , which is a value that explains how many times an Itemset appears from a number of datasets and a Confidence that displays how often a relationship appears between  Itemset X and Y. To get this value the data must go through 6 stages of the process, namely Business Understanding, Data Understanding , Data Preparation, Modeling, Evaluation and Deployment. After that Rules or Knowledge will be displayed on several lines with the highest value.  Keywords: Data Mining, Association Rules, FP-Growth, Rapid Miner.
Sistem Pendukung Keputusan Penerima Beasiswa Bidikmisi Universitas Muhammadiyah Gresik Dengan Metode WASPAS Amin Syifa'; Darmawan Aditama; Indra Gita Anugrah
Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi (JNKTI) Vol 6, No 5 (2023): Oktober 2023
Publisher : Program Studi Teknik Komputer, Fakultas Teknik. Universitas Serambi Mekkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32672/jnkti.v6i5.6894

Abstract

Beasiswa bidikmisi UMG merupakan salah satu program bantuan biaya Pendidikan yang diberikan oleh instansi pendidikan Universitas Muhammadiyah Gresik. Penyeleksian calon penerima beasiswa bidikmisi UMG yang dilakukan oleh Biro Pemasaran dan Penerimaan Mahasiswa Baru dan Hubungan masyarakat (Biro P2MB HUMAS) dengan tujuan untuk menentukan penerima beasiswa bidikmisi UMG yang memiliki kemampuan dibidang akademik dengan kriteria yang sudah ditentukan meliputi nilai test akademik, nilai test kemampuan dasar, dan prestasi. hal ini bisa membuat staff Biro P2MB HUMAS memberikan nilai tanpa ada pembobotan kriteria dan bisa membuat nilai akhir yang diproses kurang detail. WASPAS (Weighted Aggregated Sum Product Assesment) merupakan metode yang dapat mengurangi kesalahan atau mengoptimalkan dalam penaksiran untuk pemilihan nilai tertinggi dan nilai terrendah. Manfaat dari penelitian ini adalah dapat membantu menentukan calon mahasiswa penerima beasiswa bidikmisi UMG dari kriteria Biro P2MB Humas di Universitas Muhammadiyah Gresik. Perhitungan penyeleksian menggunakan metode WASPAS dah hasil dari perhitungan sistem merupakan perangkingan nilai tertinggi ke rendah. Akurasi yang didapat pada Sistem Pendukung Keputusan seleksi calon mahasiswa penerima beasiswa bidikmisi Universitas Muhammadiyah Gresik adalah 95,9 %
Implementasi Metode Certainty Factor Untuk Mendiagnosa Kondisi Psikis Siswa-Siswi SMA Dalam Menghadapi Ujian Nasional Berbasis Komputer (UNBK) Cindy Shintia Afriani Harahap; Bosker Sinaga
Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi (JNKTI) Vol 3, No 2 (2020): OKTOBER 2020
Publisher : Program Studi Teknik Komputer, Fakultas Teknik. Universitas Serambi Mekkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32672/jnkti.v3i2.2340

Abstract

Now that online-based exams are starting to take effect, every school in Indonesia takes the computer-based national exams (UNBK) where this UNBK can cause psychological problems for class XII students who will face it. There are 4 types of psychological disorders, namely psychological responses to constraints and demands, physical responses, perceptual responses and physical responses. To reduce the psychological disorders experienced by students, this study uses an expert system using the certainty factor method. The goal is to find out the psychological condition of students and what solutions should be given. This research is correlational quantitative. This study used a research subject of 115 students taken from some of the students of class XII SMA Negeri 2 Perbaungan using random sampling techniques. This research draws data from 2019. Through this system, counseling teachers can manipulate disease data, symptoms and solutions. In this system, applying the certainty factor method to expert systems with the stages of system requirements, system design and software, system testing implementation. Based on the results of data analysis, it was found that there were psychological disorders with perceptual responses of 0.99 and physical responses of 0.99.

Page 47 of 130 | Total Record : 1300

 45   46   47   48   49 

Filter by Year

2018 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 8, No 6 (2025): Desember 2025 Vol 8, No 5 (2025): Oktober 2025 Vol 8, No 4 (2025): Agustus 2025 Vol 8, No 3 (2025): Juni 2025 Vol 8, No 2 (2025): April 2025 Vol 8, No 1 (2025): Februari 2025 Vol 7, No 6 (2024): Desember 2024 Vol 7, No 5 (2024): Oktober 2024 Vol 7, No 4 (2024): Agustus 2024 Vol 7, No 3 (2024): Juni 2024 Vol 7, No 2 (2024): April 2024 Vol 7, No 1 (2024): Februari 2024 Vol 6, No 6 (2023): Desember 2023 Vol 6, No 5 (2023): Oktober 2023 Vol 6, No 4 (2023): Agustus 2023 Vol 6, No 3 (2023): Juni 2023 Vol 6, No 2 (2023): April 2023 Vol 6, No 1 (2023): Februari 2023 Vol 5, No 6 (2022): Desember 2022 Vol 5, No 5 (2022): Oktober 2022 Vol 5, No 4 (2022): Agustus 2022 Vol 5, No 3 (2022): Juni 2022 Vol 5, No 2 (2022): April 2022 Vol 5, No 1 (2022): Februari 2022 Vol 4, No 6 (2021): Desember 2021 Vol 4, No 5 (2021): Oktober 2021 Vol 4, No 4 (2021): Agustus 2021 Vol 4, No 3 (2021): Juni 2021 Vol 4, No 2 (2021): April 2021 Vol 4, No 1 (2021): Februari 2021 Vol 3, No 3 (2020): Desember 2020 Vol 3, No 2 (2020): OKTOBER 2020 Vol 3, No 1 (2020): April 2020 Vol 2, No 2 (2019): OKTOBER 2019 Vol 2, No 1 (2019): APRIL 2019 Vol 2, No 1 (2019): edisi khusus Vol 1, No 2 (2018): OKTOBER 2018 Vol 1, No 1 (2018): APRIL 2018 More Issue