Jurnal Sistem Informasi Kaputama (JSIK)
Jurnal Sistem Informasi Kaputama (JSIK) diterbitkan oleh program studi sistem informatika kaputama sebagai media untuk mempublikasi karya ilmiah dibidang sistem informasi, sistem pendukung keputusan, data mining dan komputer vixion.
Articles
379 Documents
<![CDATA[PENDUKUNG KEPUTUSAN PRIORITAS PEMILIHAN LOKASI PEMASANGAN IKLAN BILLBOARD DI KOTA MEDAN MENGGUNAKAN METODE SMART ]]>
<![CDATA[IMRAN LUBIS]]>
<![CDATA[ JSIK (Jurnal Sistem Informasi Kaputama) Vol 4, No 1 (2020): EDISI JANUARI 2020 ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK KAPUTAMA ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.1234/jsik.v4i1.249
<![CDATA[In the outdoor advertising strategy, the choice of the location of advertising is a major factor because this will determine how effective the range of advertising information displayed is received by the public. Determination of the exact location of billboard advertisements will then support the success of the promotions delivered. In this study using the SMART method so that decision making can be based on multi criteria. This research was conducted to find the best value from each billboard location, then the location sorting process is based on the highest value, which is the priority location for billboard advertisements. The results of this study are made a decision support system to determine the determination of the location of a billboard that is feasible, considered and has not been selected to be selected. Users can input billboard location data, criteria data, sub-criteria data. Then the system will find a solution using the SMART method. After the decision is obtained, the system will display the decision.]]>
<![CDATA[METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS UNTUK PENERIMAAN BANTUAN PROGRAM KELUARGA HARAPAN (PKH) ]]>
<![CDATA[irham agung]]>
<![CDATA[ JSIK (Jurnal Sistem Informasi Kaputama) Vol 4, No 2 (2020): Edisi Juli, Volume 4 Nomor 2, Juli 2020 ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK KAPUTAMA ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.1234/jsik.v4i2.324
<![CDATA[Program Keluarga Harapan (PKH) merupakan program penanggulangan kemiskinan dan pengembangan sistem perlindungan sosial bersyarat bagi masyarakat miskin. Program Keluarga Harapan sering terjadi melakukan kesalahan dalam memberikan bantuan kepada keluarga miskin, seperti bantuan PKH diberikan hanya kepada keluarga itu saja setiap tahunnya, padahal setiap tahunnya bertambah juga jumlah penduduk keluarga miskin. Ini menyebabkan pemberian bantuan PKH tidak tepat sasaran kepada target yang sangat membutuhkan. Oleh karena itu, penelitian ini untuk membangun suatu model pengambilan keputusan dengan mengunakan Analytical Hierarcy Process (AHP) untuk menentukan siapa yang akan menerima Bantuan PKH sesuai dengan persyaratan yang ditentukan. Pada metode AHP terdapat suatu hirarki yang terdiri dari 3 aspek utama yaitu objek, kriteria, dan alternatif. Dengan memadukan data dan pengetahuan untuk meningkatkan efektivitas dalam proses pengambilan keputusan, diharapkan nantinya dapat membantu para pembuat keputusan dalam memutuskan alternatif-alternatif terbaik dalam menentukan keluarga miskin yang tepat sasaran untuk menerima bantuan PKH tersebut.]]>
<![CDATA[Analisa Akurasi Algoritma Naive Bayes Dalam Penentuan Klasifikasi Pada Data Jenis Pohon Di Medan ]]>
<![CDATA[Jaka Yudhi Pratama]]>
<![CDATA[ JSIK (Jurnal Sistem Informasi Kaputama) Vol 5, No 2 (2021): Volume 5, Nomor 2 Juli 2021 ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK KAPUTAMA ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.1234/jsik.v5i2.529
<![CDATA[Adanya teknologi informasi yang sudah berkembang ini membawa dampak positif bagi kehidupan manusia. Teknologi informasi sangat berharga, karena memberikan manfaat baik secara langsung maupun tidak. Sehingga manusia menjadi lebih produktif dalam membuat perubahan dan mempertinggi ilmu pengetahuan. Medan menjadi salah satu Kota pendukung aktivitas nasional. Hal tersebut diperkuat dengan tingkat kemacetan lalu lintas yang terjadi hampir setiap hari sepanjang jalan arteri primer dan arteri sekunder di Kota Medan. Kepadatan transportasi tersebut tentunya menimbulkan dampak negatif terhadap lingkungan seperti pencemaran udara dan kebisingan yang menyebabkan rendahnya tingkat kenyamanan hidup terutama di lingkungan yang berdekatan dengan jalan raya. Penerapan metode naïve bayes diharapkan mampu untuk memprediksi jenis pohon yang banyak menghasilkan oksigen pada Taman Kota Medan agar lebih efisien mengetahui pohon mana yang layak untuk ditanam di Taman Kota Medan berdasarkan dari survey yang telah dijalani. Maka dapat diambil kesimpulan bahwa pengolahan data secara komputerisasi tersebut bermanfaat bagi Dinas Pertamanan Kota Medan, karena Proses penyusunan data pada data jenis pohon dapat lebih cepat, Hasil laporan lebih teliti dan penyimpanan datanya lebih praktis karena tidak memerlukan banyak tempat dan Secara keseluruhan sistem yang berjalan pada Dinas Pertamanan Kota Medan yang berjalan belum efektif dan efisien.]]>
<![CDATA[SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SISWA BERPRESTASI MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (STUDI KASUS : DI SMP NEGERI 38 MEDAN) ]]>
<![CDATA[Adil Setiawan]]>
<![CDATA[ JSIK (Jurnal Sistem Informasi Kaputama) Vol 4, No 2 (2020): Edisi Juli, Volume 4 Nomor 2, Juli 2020 ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK KAPUTAMA ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.1234/jsik.v4i2.371
<![CDATA[The world of education taken so far is general, providing services in accordance with the rules that apply to all students, so it is very difficult to see the differences that exist between students in their interests, and talents. Therefore, it is very necessary to develop the advantages possessed by each student so that their interests and talents can become achievements. In order to motivate students to continue to excel and hone their talents, SMP Negeri 38 Medan conducts activities to be able to see the potential of students through the selection of high achieving students. A decision support system (SPK) can make it easier to choose high-achieving students and use Simple Additive Weighting (SAW) as a decision method. The Simple Additive Weighting (SAW) method is also known as the addition method. The basic concept in the SAW method is to find the number of performance ratings for each alternative that exists on all attributes. The Simple Additive Weighting (SAW) method requires the decision matrix normalization process (X) to a scale that can be compared with all available alternative ratings. The criterion that becomes an assessment in selecting high achieving students in SMP Negeri 38 Medan is to look at the average value of report cards, ranking, absenteeism, activeness in organizing, participating in competitions, discipline, and morality.]]>
<![CDATA[SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMAAN BANTUAN PROGRAM SEMBAKO MENGGUNAKAN METODE SMART (SIMPLE MULTI ATTRIBUTE RATING TECHNIQUE) (STUDI KASUS : DINAS SOSIAL KOTA BINJAI) ]]>
<![CDATA[Nur Aprilia Rahayu]]>;
<![CDATA[Budi Serasi Ginting]]>;
<![CDATA[Magdalena Simanjuntak]]>
<![CDATA[ JSIK (Jurnal Sistem Informasi Kaputama) Vol 5, No 1 (2021): Volume 5, Nomor 1 Januari 2021 ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK KAPUTAMA ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.1234/jsik.v5i1.468
<![CDATA[With the existence of policies provided by the government, especially in the field of Empowerment and Social Security in terms of providing basic food assistance programs for the underprivileged, it is necessary to determine who is eligible to receive this assistance. This assistance is given to underprivileged people to help meet their needs to improve their welfare. To help determine the selection of basic food assistance programs that receive the assistance, a Decision Support System (SPK) is needed. The method used in this research is the Simple Attribute Rating Technique (SMART) method. This method is a method that is often used to select several problems in the form of ranking. This method was chosen because the computation system is simple and easy to understand. From the results of the calculations that have been done, the ranking results with the highest value are Zuraida (A5) with a value of 0.8 and a percentage of the final value of 16.41% which is very suitable to receive non-cash assistance.]]>
<![CDATA[Implementasi Finate State Machine Pada Game Save World Sebagai Pengantar Pembelajaran Geografi ]]>
<![CDATA[Syaivi Indra Giri]]>;
<![CDATA[Iwan Rizal Setiawan]]>;
<![CDATA[Lelah Lelah]]>
<![CDATA[ JSIK (Jurnal Sistem Informasi Kaputama) Vol 4, No 2 (2020): Edisi Juli, Volume 4 Nomor 2, Juli 2020 ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK KAPUTAMA ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.1234/jsik.v4i2.351
<![CDATA[ABSTRACK Games are one of the entertainment facilities that are in great demand, both children and adults. The development of information technology is increasingly inevitable because the development of increasingly advanced times and the development of games lately is increasingly rapid. The game that will be created will take the title "Save World" where players will play the character of a hero who will save the earth. Where the story in this game the earth is under the authority of the monsters that surround every corner of the earth. The purpose of this research is how to apply the Finite State Machine algorithm to the enemy so that the enemy has artificial intelligence to make decisions in the game. In this study, the authors used the Multimedia Development Lyfe Cycle method for the stages of making games and the application of algorithms in the game using the Finite State Machine. The results of this study are to test the algorithm applied to the enemy so that the enemy has action and because there is learning material in it, this game can be a visual medium in recognizing and studying the arrangement of the planet Earth's layers for students and the community. ABSTRAK Game merupakan salah satu sarana hiburan yang banyak diminati ,baik anak-anak maupun orang dewasa. Perkembangan teknologi informasi semakin tidak dapat dihindarkan karena perkembangan zaman semakin maju, tidak seperti zaman dahulu, perkembangan game akhir-akhir ini semakin pesat. Game yang akan dibuat ini akan mengambil judul “Save World” dimana pemain akan memainkan sebuah karakter seorang pahlawan yang akan menyelamatkan bumi. Dimana cerita pada game ini bumi sedang berada dibawah kekuasaaan para monster yang menyelimuti disetiap penjuru bumi.Tujuan dari Penelitian ini adalah bagaimana menerapkan algoritma Finite State Machine pada musuh sehingga musuh memiliki kecerdasan buatan untuk mengambil keputusan dalam pada permainan. Dalam penelitian ini penulis menggunakan metode Multimedia Development Lyfe Cycle untuk tahapan-tahapan pembuatan game dan penerapan algoritma dalam game menggunakan Finite State Machine(FSM). Hasil dari penelitian ini yaitu untuk menguji algoritma yang diterapkan pada musuh sehingga musuh memiliki tindakan saat pemain dalam radius tertentu didaerah musuh dan dikarenakan terdapat materi pembelajaran didalamnya, game ini dapat menjadi media visual dalam mengenal dan mempelajari susunan lapisan planet bumi untuk kalangan pelajar maupun masyarakat.]]>
<![CDATA[IMPLEMENTASI DATA MINING PADA DATA ALUMNI SMK SWASTA SATRIA BINGAI MENGGUNAKAN CLUSTRING K-MEANS ]]>
<![CDATA[Ika Per Tiwi]]>
<![CDATA[ JSIK (Jurnal Sistem Informasi Kaputama) Vol 5, No 2 (2021): Volume 5, Nomor 2 Juli 2021 ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK KAPUTAMA ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.1234/jsik.v5i2.596
<![CDATA[Data Mining, metode clostring K-Maens,Pendataan Alumni, Smk Swasta Satria Bingai]]>
<![CDATA[PENJADWALAN KEGIATAN BELAJAR MENGGUNAKAN ALGORITMA ANT COLONY ]]>
<![CDATA[Fetty Ade Putri]]>
<![CDATA[ JSIK (Jurnal Sistem Informasi Kaputama) Vol 4, No 2 (2020): Edisi Juli, Volume 4 Nomor 2, Juli 2020 ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK KAPUTAMA ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.1234/jsik.v4i2.285
<![CDATA[Dalam penyusunan jadwal kegiatan belajar di sekolah secara manual masih sering terjadi bentrok, tepatnya waktu antara guru, ruangan dan pelajaran. Penelitian ini bertujuan mengsinkronkan waktu secara tepat. Sehingga dapat membantu pihak sekolah dalam penyusunan jadwal kegiatan belajar. Algoritma yang digunakan adalah Ant colony. Penelitian ini menghasilkan matriks penjadwalan secara otomatis dengan tidak adanya terjadi bentrok waktu guru atau mata pelajaran (Error 0%) dan tingkat akurasi kesamaan jadwal sebesar 84,7%. Sehingga penelitian ini sangat tepat digunakan dalam penjadwalan guru dan mata pelajaran.]]>
<![CDATA[Penerapan Sistem Pakar Mendiagnosa Kerusakan Sepeda Motor Automatic dan Injeksi Berbasis Android Dengan Metode Forward Chaining ]]>
<![CDATA[Darvin MarkusPardamean Sihombing]]>
<![CDATA[ JSIK (Jurnal Sistem Informasi Kaputama) Vol 5, No 2 (2021): Volume 5, Nomor 2 Juli 2021 ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK KAPUTAMA ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.1234/jsik.v5i2.563
<![CDATA[Sepeda motor sebagai salah satu alat transportasi yang banyak di sukai oleh masyarakat Indonesia, oleh karena itu pengetahuan mengenai sepeda motor khususnya jika ada kerusakan perlu dikuasai oleh penggunanya. sistem yang di kembangkan ini untuk mendiagnosis kerusakan sepeda motor disebut dengan sistem pakar diagnosis kerusakan sepeda motor automatic dan injeksi. Tujuan penelitian ini adalah mengembangkan sistem pakar diagnosis kerusakan sepeda motor automatic dan injeksi dimana pengembangannya menggunakan metode Forward Chaining dimana tahapan yang dilakukan dengan menggunakan basis data dan rule - rule atau kode tertentu untuk membangun basis pengetahuan dalam bentuk aturan yang digunakan dalam mendiagnosis kerusakan sepeda motor automatic dan injeksi. Tahapan metode dimulai dari assessment, akuisisi pengetahuan, desain, pengujian, dokumentasi dan pemeliharaan. Berdasarkan tahapan yang telah dilakukan maka diperoleh suatu prototype sistem pakar diagnosis kerusakan sepeda motor automatic dan injeksi dengan menggunakan bahasa pemograman android studio. Sistem pakar ini menyediakan fasilitas berupa halaman yang berisi tentang sistem pakar diagnosis kerusakan sepeda motor automatic dan injeksi, kemudian halaman daftar kerusakan, kemudian pengguna bisa melakukan konsultasi mengenai kerusakan sepeda motor automatic dan injeksi sesuai dengan gejalanya, sehingga sistem akan menampilkan hasil mendiagnosis kerusakan sepeda motor automatic dan injeksi berupa nama kerusakan kendaraan beserta solusinya.]]>
<![CDATA[JARINGAN SYARAF TIRUAN MEMPREDIKSI KEBUTUHAN OBAT-OBATAN MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION ]]>
<![CDATA[M. Zulhamdany Bangun]]>;
<![CDATA[Novryenni Novryenni]]>;
<![CDATA[Hermansyah Sembiring]]>
<![CDATA[ JSIK (Jurnal Sistem Informasi Kaputama) Vol 5, No 1 (2021): Volume 5, Nomor 1 Januari 2021 ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK KAPUTAMA ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.1234/jsik.v5i1.454
<![CDATA[Health development is directed at increasing awareness, willingness and ability to live for everyone so that the highest public health status can be realized. In the current era of regional autonomy where health development is the responsibility of the regional government, the regions must be able to regulate themselves, one of which is in fulfilling their drug needs. To fulfill the need for medicine, good processing and planning are needed. One of the facilities or facilities needed for optimal health services to the community is the need for support in the form of drug availability for basic health services to suit their needs. Backpropagation is a multilayer Artificial Neural Network training because the backpropagation method has three layers in the training process, namely the input layer, hidden layer and output layer, where backpropagation is the development of a single layer network (Single Screen Network) which has two layers, namely the input layer and output layer. The drug data used were 2010 to 2019. With a maximum epoch of 0-10000, learning rate 0.1 and target errors ranging from 0.01 to 0.003 to produce convergent results. The results of the prediction of the number of drugs after carrying out the training process and testing have increased and decreased.]]>
