SISTEM INFORMASI PERENCANAAN PENJUALAN DAN DISTRIBUSI BARANG PADA PT GANDUM MAS KENCANA TANGERANG

Penelitian ini bertujuan untuk mempermudah para salesman, manager cabang dan data analys untuk melakukan permintaan hingga penyediaan barang pada pusat-pusat distribusi dengan cara membuat website perencanaan penjualan dan distribusi di PT Gandum Mas Kencana Tangerang. Pembuatan aplikasi ini menggunakan PHP (Hypertext Prepocessor) sebagai bahasa pemrograman dan MySQL sebagai database. Data yang diperlukan didapatkan pada PT Gandum Mas Kencana Tanggerang. Pengumpulan data dilakukan dengan observasi dan wawancara ke lokasi penelitian. Metode yang digunakan dalam pembuatan aplikasi ini adalah metode waterfall. Hasil dari penelitian ini menunjukan bahwa diperlukannya sebuah website untuk membantu salesman, manager cabang dan data analys dalam melakukan perencanaan penjualan dan distribusi barang. Dan juga mempermudah PT Gandum Mas Kencana Tangerang dalam melakukan pengolahan data dan penyimpanan data.

SISTEM PAKAR MENDETEKSI KERUSAKAN SEPEDA MOTOR N-MAX MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING BERBASIS ANDROID

Perkembangan industri sepeda motor matic injeksi di indonesia mengalami perkembangan yang sangat signifikan, sepeda motor matic injeksi yang lebih irit bahan bakar dan ramah lingkungan, dengan tingginya pengguna sepeda motor matic injeksi saat ini timbul permasalahan bahwa tidak semua pengguna motor matic injeksi memiliki kemampuan melakukan perbaikan terhadap kerusakan sepeda motornya. Dengan kemajuan teknologi smartphone saat ini, memunculkan suatu ide atau gagasan aplikasi sistem pakar ke dalam aktivitas mutu pelayanan smartphone. Sistem yang akan dibuat adalah “Sistem pakar mendeteksi kerusakan sepeda motor N-Max menggunakan metode forward chaining berbasis android”. Sistem pakar ini dapat membantu pengguna mengetahui kerusakan dan melakukan perbaikan sepeda motornya lebih awal sebelum terjadi kerusakan yang berkelanjutan.

Dampak Pandemi Covid-19 terhadap Kinerja Universitas Advent Indonesia (UNAI)

Pandemi covid-19 telah melanda Indonesia bahkan seluruh dunia sejak awal tahun 2020, dan banyak manusia telah menderita penyakit akibat pandemic ini dan bahkan tidak sedikit manusia yang telah meninggal. Disamping membunuh begitu banyak manusia, pandemic covid-19 telah menjadi mimpi buruk bagi banyak orang yang hidup di dunia sekarang ini, telah menghancurkan perekonomian, bahkan setiap aspek kehidupan kita, termasuk dunia pendidikan. Pemerintah Indonesia telah menerapkan regulasi lock-down untuk menghambat atau memutus rantai penyebaran covid-19, dimana orang diharuskan bekerja dari rumah. Tidak terkecuali, UNAI secara tiba-tiba harus mengubah proses belajar mengajar dari tatap muka di kelas (offline) menjadi daring (online), sekalipun UNAI adalah perguruan tinggi berasrama dimana mahasiswa harus tinggal di asrama. Sehubungan dengan perubahan yang tiba-tiba dari proses belajar mengajar ini, tentu ini akan berdampak pada prestasi belajar mahasiswa, kinerja dosen maupun institusi. Adalah menarik untuk mempelajari apakah pandemi covid-19 membawa dampak negative saja kepada UNAI atau apakah ada dampak positifnya. Tujuan dari studi ini adalah untuk melihat apakah pandemi covid-19 berdampak pada kinerja mahasiswa, dosen dan UNAI sebagai institusi. Kinerja mahasiswa dilihat dari indeks prestasi semester (IPS) mahasiswa, sementara kinerja dosen dilihat dari evaluasi dosen oleh mahasiswa dan kinerja publikasi hasil penelitian. Kinerja UNAI secara institusi, selain kinerja mahasiswa dan dosen, juga dilihat kinerja keuangan, rangking, akreditasi dan lain-lain. Studi ini dilakukan sejak Maret 2020 hingga Juni 2021. Hasil studi menunjukkan bahwa pandemic covid-19 berdampak positif pada pencapaian mahasiswa, karena ada peningkatan rerata IPS yang cukup signifikan dari 3,21 menjadi 3,26. Namun dari segi evaluasi dosen oleh mahasiswa ada sedikit penurunan, walau tidak signifikan, dari 4,41 menjadi 4,39. Persentasi dosen yang menghasilkan publikasi buku maupun artikel ilmiah di jurnal yang diakui meningkat dari sekitar 40% (sebelum pandemi) menjadi 55% (pada saat pandemi). Secara institusi, UNAI menunjukkan kinerja yang bahkan lebih baik pada masa pandemi covid-19, dilihat rangking UNAI menurut badan perangkingan dunia (webometrics), akreditasi, dan indikator keuangan (working capital, liquidity and cash). Dapat disimpulkan bahwa, sekalipun ada sisi negatifnya, pandemi covid-19 telah membawa dampak positif kepada UNAI. Pandemi Covid-19 adalah seperti berkat di tengah musibah (blessing in disguise) bagi UNAI.

SISTEM PAKAR DIAGNOSA GEJALA KECANDUAN GAME ONLINE BERBASIS WEB MENGGUNAKAN METODE BACKWARD CHAINING

Sistem Pakar adalah bagian dari Kecerdasan Buatan yang mengandung pengetahuan dan pengalaman yang disediakan oleh banyak pakar sesuai wilayah pengetahuan tertentu sehingga setiap orang dapat menggunakan untuk memecahkan masalah yang spesifik. Implementasi sistem pakar banyak digunakan dalam bidang kesehatan seperti gangguan kejiwaan (psikologis) seperti kecanduan atau ketagihan. Sebagai contoh melakukan diagnosa terhadap suatu pertanda kecanduan. Diagnosa adalah proses melakukan pemeriksaan terhadap sesuatu dengan menggunakan cara dan teknik tertentu. Diagnosa dilakukan untuk menjelaskan apakah seseorang mengeluarkan / melaporkan hal tertentu misalnya penyakit psikis seperti kecanduan game online Diharapkan dengan sistem ini, orang awam dapat menyelesaikan masalah tertentu dengan mudah membantu para ahli dalam bidang tersebut. Dan juga memberikan kemudahan dalam mendiagnosa seseorang terhadap kecanduan game online serta memberikan kemudahan dalam informasi kategori terhadap kecanduan game online. Sementara bagi para ahli, sistem ini dapat digunakan sebagai asisten yang berpengalaman. Aplikasi yang dikembangkan ini bertujuan untuk memprediksi tingkat pertumbuhan penduduk dengan hanya menganalisa data tersebut dengan berbasis website. Metode ini merupakan metode yang tepat dalam sistem pakar.

Penerapan Algoritma Decision Tree C4.5 Untuk Klasifikasi Mahasiswa Berpotensi Drop out Di Universitas Advent Indonesia

Salah satu faktor yang menentukan kualitas perguruan tinggi adalah persentasi kemampuan mahasiswa untuk menyelesaikan studi tepat waktu. Saat ini, masalah kegagalan studi siswa dan faktor - faktor penyebabnya menjadi topik yang menarik untuk diteliti. Perguruan tinggi perlu mendeteksi perilaku mahasiswa yang memiliki status “tidak diinginkan” tersebut sehingga dapat diketahui faktor - faktor penyebab kegagalannya. Berdasarkan uraian di atas, diperlukan analisa terhadap data-data mahasiswa sepeti Jenis Kelamin, Umur, Agama, Tempat tinggal, IPS, Disiplin, dan Hutang, berdasarkan data mahasiswa yang dimiliki sebanyak 97 data sehingga bisa dimanfaatkan dalam pengolahan data mining. Di mana data mining digunakan untuk menggali dan mendapatkan informasi dari data dengan jumlah besar. Salah satu metode data mining adalah pengklasifikasian data. Dengan menggunakan Metode Klasifikasi dengan konsep Algoritma Decision tree C4.5 menghasilkan accuracy sebesar 90.00%, hasil dari precision adalah 87.50, dan hasil dari recall sebesar 100%. Diharapkan dapat meningkatkan keinginan Lembaga Universitas atau Perguruan tinggi untuk memberikan pikiran yang baik, pandangan, dan kebijakan baru kepada mahasiswa yang memiliki permasalahan dalam perkuliahan, dengan kata lain memaksimalkan mahasiswa dalam upaya peningkatan persentase minat kuliah mahasiswa.

Prediksi Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Data Mining Algoritma K-Means

Kelulusan sebuah mata kuliah sangatlah penting, apabila terdapat mahasiswa yang tidak lulus di sebuah mata kuliah terutama mata kuliah yang memiliki keterikatan dengan mata kuliah lain, harus mengambil ulang mata kuliah tersebut. Kelulusan di sebuah mata kuliah tidak dapat diketahui sebelum dilakukannya ujian final dan perhitungan nilai akhir sebuah mata kuliah,. Untuk itu perlu dilakukannya prediksi terhadap kelulusan mata kuliah agar membantu mengantisipasi tidak lulusnya mahasiswa dalam sebuah mata kuliah. Melalui tahap studi literatur, wawancara dan melihat data kinerja akademik yang di dapat, maka digunakan nilai tugas, nilai unit test, nilai mid test, dan kehadiran yang didapat dari data kinerja serta faktor internal dan eksternal mahasiswa seperti keaktifan kelas, Status tinggal, Bahasa materi pelajaran, dan bentuk tugas akhir yang di berikan. Pengolahan data dilakukan menggunakan K-means, kemudian menghitung chi square atribute selection dan menghitung tingkat akurasi prediksi tersebut menggunakan confusion matrix. Hasil dari penelitian menunjukkan bahwa hasil prediksi menggunakan K = 3 dari 118 data yang diolah terdapat 13 mahasiswa yang tidak lulus, 36 mahasiswa lulus dengan nilai cukup, dan 69 mahasiswa lulus dengan nilai baik. Dan yang mempengaruhi prediksi kelulusan menggunakan chi square atribute adalah nilai mid dengan ranked atributes sebesar 49, nilai tugas sebesar 46, dan kehadiran sebesar 42. Bahasa materi yang menggunakan Bahasa inggris mempengaruhi mahasiswa yang lulus dengan nilai cukup. Sedangkan tugas akhir yang berupa proyek atau ujian teori tidak terlalu mempengaruhi prediksi kelulusan mahasiswa di sebuah mata kuliah. Penggunaan confusion matrix terhadap hasil prediksi menunjukkan tingkat akurasi sebesar 93% dengan presisi dan recall sebesar 96% dan 92%.

PERANCANGAN SISTEM KEPEGAWAIAN (HUMAN RESOURCE MANAGEMENT) BERBASIS WEB MENGGUNAKAN FRAMEWORK CODEIGNITER DI RUMAH SAKIT ADVENT BANDAR LAMPUNG

Rumah Sakit Advent Bandar Lampung (RSABL) adalah institusi perawatan kesehatan profesional yang memiliki sistem manajemen sumber daya (human resources management) yang menggunakan media pengolahan data Ms. Excel. (Human Resource Department) HRD akan mengolah data setiap karyawan yang ada menggunakan media (software) pengolahan data untuk membuat dokumentasi mengenai absensi hingga analisa gaji berdasarkan absensi yang sudah dikelola. Inovasi pemrograman dan database sebagai media kapasitas dapat bermanfaat dalam membuat perbedaan klasifikasi informasi data. Perbaikan dari Framework yang digunakan dalam penelitian ini adalah waterfall. Strategi ini terdiri dari pengumpulan prasyarat, pemeriksaan, rencana kerangka kerja, eksekusi, pengujian, dan dukungan. Framework ini direncanakan menggunakan Framework Codeigniter. Hasil uji coba sistem Human Resource Management dapat mengelola data karyawan, mengelola data absen, melakukan pengajuan cuti dan data gaji pada RSABL dengan baik.

PREDIKSI HARGA SAHAM PT BANK CENTRAL ASIA TBK BERDASARKAN DATA DARI BURSA EFEK INDONESIA MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBORS (KNN)

Prediksi saham menggunakan metode K-Nearest Neighbors dimaksudkan agar dapat memberikan prediksi yang dapat membantu masyarakat dan investor untuk mengetahui harga saham di waktu kedepan. Melalui tahap studi literatur, wawancara dan melihat data harga saham harian dimana atribut yang digunakan adalah harga buka saham harian, harga tertinggi, harga terendah, harga tutup saham harian, data kurs jual, kurs beli rupiah terhadap mata uang dollar amerika, serta data suku bunga 1 bulan. Adapun hasil yang diperoleh dengan jumlah keseluruhan data adalah 1415 data, dengan total data training sebanyak 70% dan data testing sebanyak 30% menggunakan metode K-Nearest Neighbors, maka diperoleh tingkat akurasi sebanyak 61.79%. Melalui confusion matrix ditunjukkan nilai yang diberikan untuk precision atau tingkat ketepatan informasi yang diharapkan untuk data yang diklasifikasikan mengalami kenaikan adalah 62.03% dan data yang mengalami penurunan harga adalah 60.76%, sedangakan untuk nilai recall atau tingkat keberhasilan terhadap informasi yang ditemukan untuk data yang diklasifikasikan kenaikan harga adalah 87.35% dan data yang diklasifikasikan mengalami penurunan harga adalah sebesar 26.82%.

Implementasi Data Mining Dalam Menentukan Korelasi Antara Pelanggaran Sikap Siswa Di Lingkungan Sekolah Lanjutan Advent Purwodadi Menggunakan Algoritma Association Rule

Siswa yakni ialah sebagai seseorang “subjek didik” di mana nilai kemanusiaan sebagai individu, yang sebagai makhluk sosial yang memiliki identitas moral, perlu dikembangkan untuk mencapai tingkatan suatu proses untuk mencapai hasil yang ideal dan kriteria kehidupan sebagai manusia diharapkan oleh bangsa dan negara. Pada penelitian ini memungkinkan peneliti untuk mencari nilai korelasi antara data pelanggaran diantara siswa Sekolah Lanjutan Advent Purwodadi. Data pelanggaran dihitung menggunakan metode association rule dengan menggunakan algoritma FP-Growth. Yaitu dengan mengkombinasikan data pelanggaran berdasarkan atribut yakni jenis-jenis pelanggaran yang dilakukan. Hasil yang diterima akan memberikan informasi korelasi pelanggaran yang tersembunyi dari siswa tahun 2016-2020 di sekolah Lanjutan Advent Purwodadi. Penelitian ini menemukan 27 aturan asosiasi. Hasil yang didapatkan diharapkan dapat membantu sekolah dalam mengatur siswanya agar sesuai dengan visi dan misi Sekolah Lanjutan Advent Purwodadi.

Perancangan Aplikasi Sistem Informasi Barang Berbasis Android Pada PT. Quantum Mitra Sinergi

Di era teknologi sekarang ini hampir semua perusahaan memanfaatkan perkembangan teknologi sebagai alat untuk mengembangkan perusahaan maupun bisnis mereka. PT. Quantum Mitra Sinergi merupakan salah satu perusahaan yang bergerak dalam bidang IT yang membutuhkan suatu alat yang dapat membantu pekerja dalam menyimpan daftar barang yang masuk maupun keluar. Salah satu alat yang dapat membantu pekerja adalah melalui perangkat mobile. Perangkat ini dapat menjadi sistem inventaris untuk perusahaan. Dalam hal ini sistem tersebut diharapkan dapat menolong pekerja dalam mendata daftar barang keluar dan masuk dari dan ke dalam gudang penyimpanan perusahaan. Metode yang dipakai dalam penelitian ini ialah metode System Development Life Cycle, yaitu dimulai dari analisa kebutuhan, desain sistem, coding dan testing. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membantu pekerja dalam menyimpan barang dengan baik melalui sistem aplikasi yang akan dibangun. Hasilnya, perancangan aplikasi sistem inventaris pada PT. Quantum Mitra Sinergi dengan berbasis Android yang dapat digunakan pada smartphone, dan dengan adanya fitur scan barcode menggunakan kamera smartphone, pekerja dapat mendata barang yang hendak masuk maupun keluar dari tempat penyimpanan barang dengan lebih fleksibel dan lebih cepat, perancangan sistem dibangun dengan dua sistem yang berbeda yaitu Android dan juga Web.