cover
Contact Name
-
Contact Email
-
Phone
-
Journal Mail Official
-
Editorial Address
-
Location
Kota adm. jakarta pusat,
Dki jakarta
INDONESIA
Jurnal Pilar Nusa Mandiri
Published by PPPM Nusa Mandiri
ISSN : 19781946     EISSN : 25276514     DOI : -
Core Subject : Science,
Jurnal Pilar merupakan jurnal ilmiah yang diterbitkan oleh program studi sistem informasi STMIK Nusa Mandiri. Jurnal ini berisi tentang karya ilmiah yang bertemakan: Rekayasa Perangkat Lunak, Sistem Pakar, Sistem Penunjang, Keputusan, Perancangan Sistem Informasi, Data Mining, Pengolahan Citra.
Arjuna Subject : -
Articles 12 Documents
Search results for , issue " Vol 12 No 2 (2016): PILAR Periode September 2016" : 12 Documents clear
SISTEM INFORMASI PERPUSTAKAAN SEKOLAH BERBASIS WEB Puspitasari, Diah
Jurnal Pilar Nusa Mandiri Vol 12 No 2 (2016): PILAR Periode September 2016
Publisher : PPPM Nusa Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1631.438 KB)

Abstract

Perpustakaan sekolah harus dikelola dengan baik agar dapat memberi pelayanan yang baik kepada anggota, petugas perpustakaan, dan pimpinandalam mencari referensi. Pelayanan yang baik dapat dilihat pada kemudahan anggota mendapatkan informasi yang cepat dan akurat.  Perubahan bentuk pengolahan data perpustakaan yang manual ke pengolahan data yang berbasis komputer menjadi solusi untuk mengatasi keterlambatan informasi dan kesulitan pengelolaan detail data koleksi buku-buku yang ada. Dengan perkembangan teknologi komunikasi data, system informasi perpustakaan sekolah dapat dibangun sebagai sistem informasi perpustakaan online (berbasis web).Tujuan dilakukannya penelitian ini adalah untuk menciptakan sebuah sistem informasi perpustakan berbasis web yang dapat memberikan informasi perpustakaan yang cepat, tepat, dan akurat untuk anggota, petugas perpustakaan, dan pimpinan. Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode System Development Life Cycle (SDLC) dengan model Waterfall. Model air terjun (waterfall) sering juga disebut model sekuensial linier (sequential liniear) atau alur hidup klasik (classic life cycle). Hasilnya sistem informasi perpustakaan sekolah berbasis web ini dapat  mempermudah petugas dalam proses pengolahan data perpustakaan serta informasi yang dihasilkan dapat digunakan sebagai pendukung pengambilan keputusan yang dilakukan oleh Pimpinan.
PERANAN BAURAN HARGA TERHADAP PENINGKATAN PENJUALAN ALAT KESEHATAN Setiawan, Zakaria Ian; Rusdiansyah, Rusdiansyah
Jurnal Pilar Nusa Mandiri Vol 12 No 2 (2016): PILAR Periode September 2016
Publisher : PPPM Nusa Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1091.559 KB)

Abstract

Perubahan sosial ekonomi di era globalisasi sekarang ini membuahkan tantangan yang tidak dapat dihindarkan oleh dunia bisnis pada umumnya dan pemasaran pada khususnya. Salah satu upaya yang ditempuh oleh perusahaan dalam meningkatkan volume penjualan adalah perlunya ditunjang strategi pemasaran melalui orientasi bauran pemasaran yang meliputi produk, harga, promosi, dan tempat. Dari keempat variabel dalam bauran pemasaran tersebut yang menjadi salah satu titik tolak adalah harga. Penentuan harga bertujuan untuk mendorong penjualan dalam pemasaran suatu barang dan jasa, dan juga bersaing dalam usaha untuk meningkatkan volume penjualan.Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh peranan bauran harga terhadap peningkatan penjualan alat kesehatan pada PT Faiz Sejahtera. Pengujian menggunakan analisis regresi linier berganda. Sedangkan untuk menentukan diterima atau tidaknya hipotesis, peneliti menggunakan uji F dan T. Pengumpulan data melalui penyebaran kuisioner terhadap 100 responden dan teknik pengambilan sample menggunakan teknik non probability sampling. Berdasarkan hasil analisis menyatakan adanya pengaruh antara peranan bauran harga terhadap peningkatan penjualan alat kesehatan pada PT. Faiz Sejahtera diantaranya produk, harga, tempat, promosi.
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN KENDARAAN DINAS PEJABAT MENGGUNAKAN ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS Setiawan, Santoso
Jurnal Pilar Nusa Mandiri Vol 12 No 2 (2016): PILAR Periode September 2016
Publisher : PPPM Nusa Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (978.301 KB)

Abstract

Keberadaan kendaraan dinas pejabat diperuntukan sebagai fasilitas, alat bantu, untuk kelancaran pelaksanaan tugas para penyelenggara negara agar meningkatkan kualitas penyelenggaraan pelayanan kepemerintahan kepada masyarakat. Alasan utama yang melandasi mengapa diperlukan suatu metode untuk pemilihan kendaraan dinas, agar dalam pembelian kendaraan dinas tersebut dapat dibekali dengan suatu sistem penunjang keputusan sehingga tidak menimbulkan praduga penyelewengan anggaran dalam pembelian kendaraan dinas tersebut. Salah satu sistem penunjang keputusan yang mudah untuk diimplementasikan adalah Analytical Hierarchy Process Methode (AHP). AHP dapat membantu memecahkan persoalan yang  kompleks dengan menstruktur suatu hirarki kriteria, pihak yang berkepentingan, hasil dan dengan menarik berbagai pertimbangan guna mengembangkan bobot atau prioritas. Metode ini juga menggabungkan kekuatan dari perasaan dan logika yang bersangkutan pada berbagai persoalan, lalu mensintesis berbagai pertimbangan yang beragam menjadi hasil yang cocok dengan perkiraan kita secara intuitif. Selain itu AHP juga memiliki perhatian khusus tentang penyimpangan dari konsistensi, pengukuran dan ketergantungan di dalam dan di luar kelompok elemen strukturnya.
ANALISA PENERIMAAN SISTEM ENTERPRISE RESOURCE PLANNING (ERP) PADA PT GBS MENGGUNAKAN UNIFIED THEORY OF ACCEPTANCE AND USE OF TECHNOLOGY (UTAUT) Mahendra, Irfan
Jurnal Pilar Nusa Mandiri Vol 12 No 2 (2016): PILAR Periode September 2016
Publisher : PPPM Nusa Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1085.199 KB)

Abstract

Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisa bagaimana pengaruh persepsi terhadap ekspektansi kinerja, ekspektansi usaha, pengaruh sosial, dan kondisi-kondisi yang memfasilitasi terhadap minat untuk berperilaku menggunakan Sistem ERP pada PT GBS. Model yang digunakan dalam penelitian ini adalah Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT). Penelitian dilakukan terhadap 44 orang responden yang ditentukan menggunakan teknik sampling purposive. Hasil penelitian menunjukkan bahwa persepsi terhadap ekspektansi kinerja, ekspektansi usaha, pengaruh sosial, dan kondisi-kondisi yang memfasilitasi secara simultan berpengaruh terhadap minat untuk berperilaku menggunakan Sistem ERP pada PT GBS. Sementara secara parsial, diketahui hanya persepsi terhadap ekspektansi kinerja yang memiliki pengaruh signifikan terhadap minat untuk berperilaku menggunakan Sistem ERP pada PT GBS.
PENERAPAN SISTEM MANAJEMEN OPERASIONAL PELAYANAN PEMESANAN MENU MAKANAN DENGAN WAITING LINE METHOD Ramanda, Kresna
Jurnal Pilar Nusa Mandiri Vol 12 No 2 (2016): PILAR Periode September 2016
Publisher : PPPM Nusa Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (988.523 KB)

Abstract

Dengan adanya sistem komputerisasi yang melayani pelanggan dalam memesan makanan di chicken bonchon indonesia selain membantu meningkatkan produktivitas juga membantu melakukan efektifitas pelayanan terhadap pelanggan. Sehingga antrian yang panjang dalam memesan makanan bisa terhindarkan. Oleh karena itu untuk mempercepat proses pemesanan makanan dibutuhkan suatu aplikasi yang baru untuk dapat mengatasi kelemahan-kelemahan sistem informasi yang ada, yaitu program aplikasi Sistem pemesanan menu makanan yang terkomputerisasi agar pelayanan dapat diberikan lebih cepat, tepat dan aktual sehingga mencapai hasil yang diharapkan.
PREDIKSI SPAM EMAIL MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE DAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION Pudjiarti, Eni
Jurnal Pilar Nusa Mandiri Vol 12 No 2 (2016): PILAR Periode September 2016
Publisher : PPPM Nusa Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1377.701 KB)

Abstract

Spam email adalah istilah yang digunakan untuk menggambarkan pesan yang dikirim dalam email massal atau email yang masuk diterima tanpa persetujuan. Spam Email Filtering adalah program yang digunakan untuk mendeteksi email yang tidak diinginkan dan mencegah email yang tidak diminta dan untuk masuk ke inbox pengguna email. Banyak teknik yang digunakan untuk membuat email penyaringan spam, salah satunya dengan menggunakan teknik klasifikasi. Support Vector Machine classifier adalah metode pembelajaran terawasi digunakan untuk mengklasifikasikan data. Tapi Support Vector Machine memiliki kelemahan pada kesulitan memilih fitur yang tepat dan bobot atribut optimal digunakan untuk menyebabkan tingkat akurasi prediksi rendah. Oleh karena itu, dalam penelitian ini menciptakan algoritma Model dan Support Vector Machine Support Vector Machine Model algoritma berdasarkan Particle Swarm Optimization untuk mendapatkan spam email aturan dalam memprediksi akurasi dan memberikan nilai yang lebih akurat. Setelah menguji dua model, yaitu Support Vector Algoritma Mesin dan Support Vector Machine berbasis Particle Swarm Optimization, hasil yang diperoleh dengan demikian diperoleh menguji algoritma menggunakan Support Vector Machine yang merupakan nilai yang diperoleh akurasi 85,75% dan nilai AUC adalah 0,901, sedangkan Tes menggunakan Support Vector Machine berbasis Particle Swarm Optimization nilai yang diperoleh akurasi 89,24% dan nilai AUC adalah 0,935 dengan tingkat yang baik klasifikasi diagnostik. Sehingga kedua metode memiliki berbagai tingkat akurasi yaitu sebesar 03:49% dan nilai-nilai AUC 0,034 perbedaan.
MODEL PREDIKSI HARGA SAHAM MEDIA SOSIAL BERDASARKAN ALGORITMA SVM YANG DIOPTIMASIKAN DENGAN PSO Sari, Eka Puspita
Jurnal Pilar Nusa Mandiri Vol 12 No 2 (2016): PILAR Periode September 2016
Publisher : PPPM Nusa Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1211.341 KB)

Abstract

Saham adalah satuan nilai atau pembukuan dalam berbagai instrumen financial yang mengacu pada bagian kepemilikan sebuah perusahaan. Dengan menerbitkan saham, memungkinkan perusahaan-perusahaan yang membutuhkan pendanaan jangka panjang untuk ‘menjual’ kepentingan dalam bisnis saham (efek ekuitas) – dengan imbalan uang tunai. Ini adalah metode utama untuk meningkatkan modal bisnis selain menerbitkan obligasi. Saham dijual melalui pasar primer (primary market) atau pasar sekunder (secondary market). Penelitian ini bertujuan untuk membuktikan penerapan optimasi Particle Swarm Optimization (PSO) pada Support Vector Machine (SVM) dapat memberikan keakurasian yang lebih baik dari pada hanya menggunakan algoritma SVM dalam memprediksi harga saham. Setelah dilakukan pengujian dengan menggunakan dua model yaitu algoritma SVM dan SVMPSO setelah sebelumnya ditemukan parameter-parameter optimasi pada SVM, maka dari eksperimen yang dilakukan terlihat bahwa kernel yang memberikan hasil terbaik adalah DOT dengan memberikan nilai akurasi sebesar 94.8% untuk training, 94.6% untuk testing dibandingkan dengan hasil yang diperoleh dari kernel RBF sebesar 94.4% untuk training dan 90.5% untuk testing dan kernel Polynomial sebesar 58.6% untuk training dan 47.3% untuk testing.
SELEKSI MOBIL BERDASARKAN FITUR DENGAN KOMPARASI METODE KLASIFIKASI NEURAL NETWORK, SUPPORT VECTOR MACHINE, DAN ALGORITMA C4.5 Purwaningsih, Esty
Jurnal Pilar Nusa Mandiri Vol 12 No 2 (2016): PILAR Periode September 2016
Publisher : PPPM Nusa Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1288.792 KB) | DOI: 10.33480/pilar.v12i2.269

Abstract

Seleksi mobil berdasarkan fitur menggunakan komparasi metode Neural Network, Support Vector Machine, dan Algoritma C4.5. Komparasi metode tersebut dipilih karena terdapat kelebihan dan keistimewaan dari masing-masing metode, juga karena terdapat penelitian terdahulu yang telah melakukan uji klasifikasi kendaraan dengan menggunakan metode Algoritma C4.5 dan Neural Network, dan memberikan usulan dengan menggunakan metode Support Vector Machine serta belum ada penelitian tentang klasifikasi kendaraan dengan menggunakan metode Support Vector Machine. Data yang digunakan bersumber dari PT. Tunas Mobilindo Perkasa. Data yang diteliti ini merupakan data mobil serta penjualan mobil di PT. Tunas Mobilindo Perkasa dengan periode tahun 2013. Untuk menerapkan metode Neural Network, Support Vector Machine dan Algoritma C4.5 ini digunakan perangkat lunak RapidMiner. Hasil penerapan ini kemudian dikomparasi menggunakan Confusion Matrix dan Kurva ROC. Berdasarkan penelitian ini terbukti bahwa metode Algoritma C4.5  memiliki tingkat akurasi yang lebih tinggi dibandingkan Neural Network dan Support Vector Machine.
PENGUKURAN PENILAIAN KINERJA KARYAWAN MENGGUNAKAN METODE ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS) Afni, Nurul
Jurnal Pilar Nusa Mandiri Vol 12 No 2 (2016): PILAR Periode September 2016
Publisher : PPPM Nusa Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1281.691 KB)

Abstract

Berkembangnya sumber daya manusia yang berkualitas  maka berkembang pula perusahaan yang dinaungi sumber daya manusia tersebut. Pada hakekatnya, kinerja sumber daya manusia memang harus di perhatikan demi menunjang dan memajukan sebuah perusahaan. Sumber daya manusia yang memiliki kompetensi yang tinggi akan mampu melakukan tugasnya dengan baik. Untuk itu perusahaan dituntut agar terus memberi motivasi dan melakukan penilaian kinerja sebagai bahan evaluasi terhadap kinerja karyawan itu sendiri. Penulis mencoba memberikan ide untuk memprediksi kinerja karyawan menggunakan metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System guna membantu perusahaan menyeleksi maupun menilai kinerja karyawan demi meningkatkan kualitas perusahaan dari segi sumber daya manusia. Hasil pengujian metode tersebut memiliki nilai akurasi sebesar 65%. Dengan demikian metode ANFIS dapat memprediksi kinerja karyawan sebagai salah satu pengambilan keputusan terhadap kinerja karyawan.
PENINGKATAN FEATURE SELECTION DENGAN WINDOWED MOMENTUM UNTUK PREDIKSI KANKER PAYUDARA Priyanti, Evy
Jurnal Pilar Nusa Mandiri Vol 12 No 2 (2016): PILAR Periode September 2016
Publisher : PPPM Nusa Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1436.868 KB)

Abstract

Kanker payudara meningkat di setiap negara di dunia , terutama di negara-negara berkembang seperti Indonesia . Neural Network mampu memecahkan masalah dengan akurasi data dan tidak linear . Neural Network optimasi diuji minggu untuk menghasilkan yang terbaik nilai akurasi , menerapkan jaringan saraf dengan metode seleksi fitur seperti Wrapper dengan Penghapusan Mundur untuk meningkatkan akurasi yang dihasilkan oleh Neural Network. Percobaan yang dilakukan untuk mendapatkan arsitektur yang optimal dan meningkatkan nilai akurasi . Hasil dari penelitian ini adalah matriks kebingungan untuk membuktikan keakuratan Neural Network sebelum dioptimalkan oleh Backward Elimination adalah 96,42 % dan 96,71 % setelah menjadi dioptimalkan. Hal ini membuktikan estimasi uji seleksi fitur menggunakan metode berbasis jaringan saraf Backward Elimination lebih akurat dibandingkan dengan metode jaringan saraf tiruan. Windowed momentum  dapat meningkatkan waktu pengklasifikasian feature selection sehingga didapat momentum yang lebih maksimal.

Page 1 of 2 | Total Record : 12