Nia Nuraeni, Nia
Unknown Affiliation

Published : 5 Documents
Articles

Found 5 Documents
Search

KAJIAN PENERAPAN METODE KLASIFIKASI DATA MINING ALGORITMA C4.5 UNTUK PREDIKSI KELAYAKAN KREDIT PADA BANK MAYAPADA JAKARTA Iriadi, Nandang; Nuraeni, Nia
JURNAL TEKNIK KOMPUTER Vol 2, No 1 (2016): Jurnal Teknik Komputer AMIK BSI
Publisher : AMIK BSI Jakarta

Show Abstract | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1065.658 KB)

Abstract

Abstract — The banking industry has developed quite apidly, bothin terms of volume of business , mobilize public funds or credit .Data mining of the loan has great potential to explore the hiddenpatterns within a dataset of loans including loans domain . C4.5classification algorithm is the most simple , easy diimplemntasikan. However, the algorithm C4.5 still have weaknesses in handlinghigh-dimensional data in . This research aims to implement thealgorithm C4.5 with the selection of attributes so as to reduce thedimensionality of the data , and identify features in the data setwith C4.5 algorithm method . From this research, conductedmodels created with C4.5 algorithm itself already has goodaccuracy that is equal to 83.67 % with the selection process by thealgorithm C4.5 attributes .Intisari — Industri perbankan mengalami perkembangan yangcukup pesat, baik dari sisi volume usaha, mobilisasi danamasyarakat maupun pemberian kredit. Data mining mengenaipinjaman memiliki potensial besar untuk menjelajahi bagianpola yang tersembunyi dalam suatu dataset dari domainpinjaman termasuk pinjaman kredit. Algoritma C4.5merupakan pengklasifikasian yang paling sederhana, mudahdiimplemntasikan. Namun, Algoritma C4.5 masih memilikikelemahan dalam menangani data dalam dimensi tinggi.Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma C4.5dengan seleksi atribut sehingga dapat mengurangi dimensi daridata, serta mengidentifikasi fitur dalam kumpulan data denganmetode algoritma C4.5. Dari penelitian ini yang dilakukan modelyang terbentuk dengan algoritma C4.5 sendiri sudah memilikiakurasi yang baik yaitu sebesar 83.67% dengan proses seleksiatribut oleh algoritma C4.5.Kata kunci — Data mining, Algoritma C4.5, kelayakankredit,Decision Tree
PENERAPAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) DALAM SELEKSI CALON KARYAWAN Nuraeni, Nia
Swabumi Vol 6, No 1 (2018): Vol 6, No 1 Tahun 2018
Publisher : LPPM AMIK BSI Sukabumi

Show Abstract | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (844.887 KB)

Abstract

Abstrak PT. Dolarindo Intravalas Primatama adalah perusahaan jasa keuangan non-perbankan di bidang money changer yang telah berdiri sejak 1999. Dalam proses pengembangan bisnis, PT Dollarindo membutuhkan tenaga kerja yang memiliki tingkat profesionalisme yang cukup. Proses rekrutmen adalah proses yang sangat awal yang menentukan prosesnya, sebuah tes seleksi yang efektif dan efisien adalah kuncinya. Penelitian ini menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) yang sering juga dikenal dengan metode penjumlahan tertimbang. Konsep dasar metode Saw adalah menemukan jumlah penilaian kinerja tertimbang pada setiap alternatif pada semua atribut. Data yang ditampilkan pada penelitian ini sebanyak 30 data calon Karyawan (dari ±281 calon Karyawan). Pemanfaatan metode ini akan menghasilkan sistem pendukung keputusan yang dapat membantu tim rekrutmen dalam melakukan proses seleksi di PT. Dolarindo Intravalas Primatama, sehingga bisa mempermudah proses pemilihan karyawan sesuai dengan kebutuhan. Berdasarkan dari hasil penelitian yang telah dilakukan maka dapat disimpulkan bahwa penggunaan metode Simple Additive Weighting (SAW) memiliki nilai keakuratan tinggi (sebesar 81%), sehingga dapat diaplikasikan dalam proses perekrutan calon karyawan dibandingkan dengan penilaian tes seleksi karyawan secara manual. Kata Kunci: Pemilihan Karyawan, Pengambilan Keputusan, Simple Additive Weighting Abstract PT. Dolarindo Intravalas Primatama is a non-banking financial services company in the field of money changer which has been established since 1999. In the process of business development, PT Dollarindo requires a workforce that has a sufficient level of professionalism. the recruitment process is a very early process that determines the process, an effective and efficient selection test is the key. This research uses Simple Additive Weighting (SAW) method which is often also known as weighted summing method. The basic concept of the Saw method is to find a weighted sum of performance ratings on each alternative on all attributes. The data that exist in this research as many as 30 data prospective Employees (from ± 281 prospective employees).The utilization of this method will produce a decision support system that can assist the recruitment team in conducting the selection process at PT. Dolarindo Intravalas Primatama, so that it can simplify the process of selecting the appropriate employee with the needs. Based on the result of the research, it can be concluded that the use of Simple Additive Weighting (SAW) method has high accuracy value (81%), so it can be applied in the recruitment process of employee candidates compared to the assessment of employee selection test manually. Keywords: Decision Maker, Employee Selection, Simple Additive Weighting
Pemilihan Supplier Bahan Baku Dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW) (Studi Kasus : PT. Nara Summit Industry, Cikarang) Astuti, Puji; Nuraeni, Nia
Jurnal Teknik Informatika STMIK Antar Bangsa Vol 4, No 1 (2018): Vol 4 No.1 Februari 2018
Publisher : Jurnal Teknik Informatika STMIK Antar Bangsa

Show Abstract | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstract— PT. Nara Summit, Cikarang engaged in the manufacture of automobile spare parts, at PT. Nara Summit supplier selection is very important, especially in terms of making the raw materials that they produce so that the spare parts with good quality and sold to customers. Currently many suppliers who go to PT. Nara Summit to offer raw materials that they sell, but need to do the study because some suppliers sell the same raw materials. Errors in supplier selection affect the quality of spare parts and costs incurred in purchasing raw materials from suppliers. The company difficulties in assessing the suppliers to be selected. Therefore, PT. Nara Summit requires a decision support system that can help choose the best supplier accurately based on predetermined criteria. The selection of suppliers will use Simple Additive Weighting (SAW) method to determine priority or ranking.Intisari— PT. Nara Summit, Cikarang bergerak dibidang pembuatan sparepart mobil, pada PT. Nara Summit pemilihan supplier sangatlah penting, terutama dalam hal pembuatan bahan baku yang mereka produksi sehingga menjadi spare part dengan kualitas yang bagus dan dijual kepada pelanggan. Saat ini banyak supplier yang masuk ke PT. Nara Summit untuk menawarkan bahan baku yang mereka jual, namun perlu di lakukan kajian karena beberapa supplier menjual bahan baku yang sama. Kesalahan dalam pemilihan supplier berdampak pada kualitas spare part dan biaya yang telah dikeluarkan dalam pembelian bahan baku dari supplier. Pihak perusahaan kesulitan dalam melakukan penilai terhadap supplier yang akan dipilih. Oleh karena itu, PT. Nara Summit membutuhkan sebuah system penunjang keputusan yang dapat membantu memilih supplier terbaik secara akurat berdasarkan kriteria yang sudah ditentukan. Penentuan pemilihan supplier ini akan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) untuk menentukan prioritas atau ranking..Kata Kunci— Sistem Pendukung Keputusan, Simple Additive Weighting (SAW), Pemilihan Supplier
Penentuan Kelayakan Kredit Dengan Algoritma Naïve Bayes Classifier: Studi Kasus Bank Mayapada Mitra Usaha Cabang PGC Nuraeni, Nia
JURNAL TEKNIK KOMPUTER Vol 3, No 1 (2017): JURNAL TEKNIK KOMPUTER AMIK BSI
Publisher : AMIK BSI Jakarta

Show Abstract | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (611.568 KB)

Abstract

In analyzing a credit sometimes a less accurate credit officer in credit analysis, so that it can lead to increased bad debts. Classification data mining algorithms are widely used to determine the credit worthiness of one Naive Bayes classifier, NBC superior in increasing the value of high accuracy but weak in the selection of attributes. After testing Naive Bayes classifier algorithm the results obtained is Naive Bayes classifier algorithm produces an accuracy of 89.33% and AUC values for 0.955.Keyword: Credit Analysis, Naive Bayes ClassifierAlgorithm 
PERANCANGAN SISTEM INFORMASI AKADEMIK BERBASIS WEBSITE PADA MADRASAH TSANAWIYAH YAYASAN FISABILLILAH BEKASI Nuraeni, Nia
Swabumi Vol 6, No 2 (2018): Vol 6, No 2 Tahun 2018
Publisher : LPPM AMIK BSI Sukabumi

Show Abstract | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (668.328 KB)

Abstract

Abstraksi Kegiatan akademik adalah proses di mana pelaksanaan kegiatan pendidikan pada kegiatan membutuhkan informasi cepat. Namun nyatanya tidak sedikit hambatan yang terjadi. Hal ini karena sering terjadi akumulasi data siswa dan mengakibatkan kesulitan mencari data siswa jika sewaktu-waktu data diperlukan, dibutuhkan waktu yang cukup lama dalam pembuatan laporan data siswa, pencatatan nilai akademik siswa ke dalam siswa. buku nilai akademik dan ke dalam kartu laporan dan juga membuat nilai laporan siswa akademik yang harus diserahkan kepada kepala sekolah. Hasil akhir dari penelitian ini yaitu sistem informasi berbasis web yang dapat memberikan informasi akademik lebih cepat untuk diketahui oleh orang tua siswa, sistem informasi berbasis web mencatat data siswa lebih cepat dalam penyajian laporan data siswa Kata Kunci: Sistem Informasi Akademik, Website, MySQL and Php Abstract An academic activity is a process where the conduct of educational activities on the activities requires fast information. But in fact not a few obstacles that occur. This is because often the accumulation of student data and resulted in the difficulty of searching student data if at any time the data is needed, it takes quite a long time in making the report of student data, recording the academic value of students into the student academic score book and into report cards and also create report value academic students who must be submitted to the principal. The end result of this research that is a web-based information system that can provide academic information faster to be known to parents of students, web-based information system recording student data more quickly in presenting data reports students. Keyword: Academy Information System, Website, MySQL and Php