Articles

Found 3 Documents
Search

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM MEREKOMENDASIKAN TEMPAT LES MUSIK DIPEMATANGSIANTAR MENGGUNAKAN METODE MULTIFACTOR EVALUATION PROCESS (MFEP) Siburian, Theresia; Dewi, Rafiqa; Widodo, Widodo
KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer) Vol 2, No 1 (2018): Peranan Teknologi dan Informasi Terhadap Peningkatan Sumber Daya Manusia di Era
Publisher : STMIK Budi Darma

Show Abstract | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (22.84 KB)

Abstract

Keroncong, Pop, Dangdut, and Hip Pop. Music is basically to entertain and express themselves from feelings of sadness or happiness. Along with the increasing popularity of music, a lot of music lessons were made especially in Pematangsiantar. This makes consumers confused and needs information to decide which music lessons are suitable for their needs. So the author uses a Decision Support System with the Multi-Factor Evaluation Process (MFEP) method to facilitate decision making. MFEP is a method with emphasis on various factors and criteria that perform the calculation of weighting system where the calculation will be valuable for each factor that affects the decision making of data data to be processed. The MFEP method is also called a scaled score that requires a comparative norm to be interpreted qualitatively and this makes the advantages of the MFEP method. The previous criteria were Criteria Place C1 (C1), Music Facilities Criteria (C2), Price Criteria (C3), Criteria Schedule / time guidance (C4), Employee Service Criteria (C5). By using 4 Alternative Place of Music Les existed memematangsiantar include: Legato Art Center, Era Music Siantar, Grace Music Studio, C and C Music Education. Results of recommendation of Decision Support System in Recommending Place Les Music dipematangsiantar using method MFEP (Multifactor Evaluation Process). Which we write with first rank that is Legato Art Center .  It is expected that this research can help the consumer to get the right recommendation in choosing the place of music lesson in accordance with the cost of music lesson and music quality.Keywords: Decision Support System, Multi-Factor Evaluation Process, ranking, Music
SISTEM INFORMASI PENJUALAN ALAT DAN BARANG OLAHRAGA PADA TOKO RATU SPORT PEMATANGSIANTAR Dewi, Rafiqa; Parlina, Iin; Revi, Ahmad; Risky, Stefani Nadia
JOURNAL OF INFORMATICS AND TELECOMMUNICATION ENGINEERING Vol 2, No 1 (2018): EDISI JULI
Publisher : Universitas Medan Area

Show Abstract | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (190.121 KB)

Abstract

Perancangan Sistem Informasi Penjualan Alat Dan Barang Olahraga Pada Toko Ratu Sport Pematangsiantar”. Sistem ini dibuat untuk mengolah data, Pembeli, Karyawan, penjualan, Barang. Sistem ini dibuat menggunakan software Microsoft Visual Basic 6.0 dan database SQL Server 2000. Perancangan Sistem Informasi Penjualan ini dibangunn menggunakan metode analisis yaitu mengolah data dengan menggunakan Data Flow Diagram, Entity Relatinship Diagram, dan FlowChart. Metode perancangan proses yang berfokus pada pengembangan model ini dapat menyelesaikan masalah redudansi data, kelambatan pencarian data, dan masalah pengolahan data.
MODEL JARINGAN SYARAF TIRUAN MEMPREDIKSI PRODUKSI EKSPOR BATU BARA MENURUT NEGARA TUJUAN UTAMA DALAM MENDORONG LAJU PERTUMBUHAN EKONOMI Dewi, Rafiqa; Andani, Sundari Retno; Solikhun, Solikhun
KLIK- KUMPULAN JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 6, No 2 (2019)
Publisher : Lambung Mangkurat University

Show Abstract | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Prediction is a process for estimating how many needs in the future. This study aims to predict the amount of coal exports according to the country the main goal in driving the pace of economic growth. The role of the agricultural sector in the national economy is very important and strategic. Coal is one of the fossil fuels. The general definition is a sedimentary rock that can burn, formed from organic deposits, mainly the remains of plants and formed through the process of pembatubaraan. The main elements consist of carbon, hydrogen and oxygen. Domestic production makes the government continue to implement coal export policies according to the state's main goal in driving the pace of economic growth in Indonesia. By using Artificial Neural Networks and backpropagation algorithms, architectural models will be sought to predict the amount of coal exports according to the state's main goal in driving the pace of economic growth to determine steps to assist the government in exporting coal based on the main destination country. This study uses 12 input variables with 1 target. Using 4 architectural models to test the data to be used for prediction, namely models 12-8-1, 12-16-1, 12-32-1 and 12-64-1. The best architectural model results obtained are 12-16-1 architectural models with 100% truth accuracy, the number of epoch 2602 and MSE is 0.0032. By using this model, predictions of coal exports are in accordance with the main destination countries with 100% accuracy.Keywords: Coal, Exports, predictions, backpropagation, Artificial Neural Networks Prediksi adalah proses untuk memperkirakan berapa banyak kebutuhan di masa depan. Studi ini bertujuan untuk memprediksi jumlah ekspor batubara menurut negara tujuan utama dalam mendorong laju pertumbuhan ekonomi. Peran sektor pertanian dalam ekonomi nasional sangat penting dan strategis. Batubara adalah salah satu bahan bakar fosil. Definisi umum adalah batuan sedimen yang dapat terbakar, terbentuk dari endapan organik, terutama sisa-sisa tanaman dan terbentuk melalui proses pembatubaraan. Unsur utama terdiri dari karbon, hidrogen, dan oksigen. Produksi dalam negeri membuat pemerintah terus menerapkan kebijakan ekspor batubara sesuai dengan tujuan utama negara dalam mendorong laju pertumbuhan ekonomi di Indonesia. Dengan menggunakan Jaringan Saraf Tiruan dan algoritma backpropagation, model arsitektur akan dicari untuk memprediksi jumlah ekspor batubara sesuai dengan tujuan utama negara dalam mendorong laju pertumbuhan ekonomi untuk menentukan langkah-langkah untuk membantu pemerintah dalam mengekspor batubara berdasarkan negara tujuan utama . Penelitian ini menggunakan 12 variabel input dengan 1 target. Menggunakan 4 model arsitektur untuk menguji data yang akan digunakan untuk prediksi, yaitu model 12-8-1, 12-16-1, 12-32-1 dan 12-64-1. Hasil model arsitektur terbaik yang diperoleh adalah model arsitektur 12-16-1 dengan akurasi 100%, jumlah zaman 2602 dan MSE adalah 0,0032. Dengan menggunakan model ini, prediksi ekspor batubara sesuai dengan negara tujuan utama dengan akurasi 100%.Kata kunci: Batubara, Ekspor, prediksi, backpropagation, Jaringan Syaraf Tiruan