Garuda - Garba Rujukan Digital

p-Index From 2020 - 2025

2.177

P-Index

This Author published in this journals

All Journal Sinkron : Jurnal dan Penelitian Teknik Informatika Jiko (Jurnal Informatika dan komputer) Jusikom: Jurnal Sistem Informasi Ilmu Komputer Jurnal Sains dan Teknologi Jurnal Tekinkom (Teknik Informasi dan Komputer) REMIK : Riset dan E-Jurnal Manajemen Informatika Komputer INFOKUM Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing Internet of Things and Artificial Intelligence Journal

Purba, Windania

Unknown Affiliation

Author-ID : 1228320

Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Mathematics Physics Social Sciences

Published : 16 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

1 2

Application for Employee Performance Assessment Using Profile Matching Method Aisyah, Siti; Purba, Windania; Harahap, Mawaddah; Husein, Amir Mahmud
Sinkron : jurnal dan penelitian teknik informatika Vol. 4 No. 1 (2019): SinkrOn Volume 4 Number 1, October 2019
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Human resources an important role for the agency. Good employee performance can provide a good image for the company. Many companies give rewards or rewards to their employees for their work performance. The assessment is done in addition to giving or appreciation as well as motivation for employees to work better. Problems that often occur in the employee appraisal process are the large number of employees and the criteria assessed and data processing are still in conventional process so that takes a long time and the results of the assessment are still not objective. To overcome, application was built could simplify the employee performance appraisal process. The method used is Profile Matching to assess and determine employees who excel. Factors or criteria used in the form of performance, discipline, honesty, years of service, cooperation. Profile matching is broadly the process of comparing the actual data value of a profile to be assessed with the expected profile value. Application is built based on web with PHP programming and MYSQL. To help the process of employee performance appraisal at Universitas Prima Indonesia. Collecting data in research using literature studies, observations, interviews, and sampling. Result the research is Profile Matching Method can be use for Decision Support System in determining employee achievement, with the highest calculation results in the sample data obtained by A3 and the lowest position obtained by A1. In academic, research can be an enrichment of teaching materials especially in subject of Decision Support Systems and information systems in general.

ANALISIS CLUSTER PROVINSI INDONESIA BERDASARKAN PRODUKSI BAHAN PANGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS Tendean, Tonny; Purba, Windania
JURNAL SAINS DAN TEKNOLOGI Vol. 1 No. 2 (2020): Sains dan Teknologi
Publisher : Sisfokomtek

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (905.868 KB)

Food is material produced through agricultural products which has a great influence on human survival. Having agriculture spread throughout Indonesia, making Indonesia a country that always produces raw food. Raw food can be in the form of fruits, vegetables, rice, peanuts, and others. Clustering algorithm is applied to group the number of provinces according to the results of food production with K-Means. The data from this study were sourced from information on the number of provinces according to the results of food production produced by the National Statistics Agency. There are 34 provinces that will be used in this study. There are 5 variables used, namely corn production, peanut production, soybean production, rice production, and cassava production. The data collected will be processed by clustering in 3 clusters, namely high foodstuff production clusters, medium foodstuff production clusters, and low foodstuff production clusters. In its implementation using rapidminer software. The results obtained can be input for the government in analyzing the provinces according to food production.

Penerapan Algoritma Certainty Faktor dalam Mendiagnosa Penyakit Tanaman Kelapa Sawit Menggunakan Fordward Chaining Berbasis Web Dani, Dewi Ramah; Purba, Windania; Solin, Suria Dame; Wulandari, Putri
REMIK: Riset dan E-Jurnal Manajemen Informatika Komputer Vol. 5 No. 1 (2020): Remik Volume 5 Nomor 1 Oktober 2020
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/remik.v5i1.10642

Abstrack- Tanaman kelapa sawit (Elaeis guinensis) memiliki arti yang sangat penting didalam kehidupan masyarakat. Suatu tanaman dapat dikatakan normal jika tanaman tersebut dapat menjalankan fungsi-fungsi fisiologis dengan baik. Proses budidaya tanaman kelapa sawit dipengaruhi oleh berbagai faktor, salah satunya adalah faktor hama dan penyakit. Pada umumnya, petani membedakan antara hama dan penyakit, hal ini karena sebagian besar petani kekurangan informasi dan masih mengandalkan pengalaman petani lain untuk mengatasi masalah hama dan penyakit yang ada dikebun mereka. Berikut ini di rangkum beberapa jenis penyakit yang menyerang pada tanaman kelapa sawit, yaitu Kumbang Tanduk (Oryctes), Penyakit Tajuk Tanaman (Crown Desease), Genoderma, Ulat Pemakan Daun. Penyakit Bercak Daun, Penyakit Busuk Daun. Pada penanganan hama dan penyakit, dibutuhkan konsultan pertanian yang mampu mendiagnosa hama dan penyakit pada tanaman kelapa sawit. Meskipun sudah banyak pakar spesialis penyakit tanaman kelapa sawit tetapi pakar pun mempunyai waktu keterbatasan jam kerja sehingga masih menyulitkan para petani untuk bertanya langsung pada pakarnya, jadi dengan keterbatasan waktu tersebut peneliti dapat mengembangankan suatu teknologi informasi yang dapat meringankan para petani dan pakar dengan cara mengembangan aplikasi berbasis WEB.

IMPLEMENTATION OF THE C.50 ALGORITHM IN ASSESSING EMPLOYEE PERFORMANCE ON PT SMARTFREN TELECOM TBK Purba, Windania; Caprio, Calvin Di; Sabrian, Muhammad Ryan
INFOKUM Vol. 10 No. 02 (2022): Juni, Data Mining, Image Processing, and artificial intelligence
Publisher : Sean Institute

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (122.631 KB)

This study aims to create a model in measuring the performance of PT Smartfren Telecom employees which is measured based on several attributes such as performance targets, service orientation, integrity, discipline, cooperation and leadership. By using data mining data analysis methods, decision trees and the C.50 Algorithm, so that it can make a pattern of decisions that can be proposed as a basis for giving rewards and punishments for the performance of PT Smartfren employees. The population of the data is 30 respondents with 7 categories of leaders and 23 as employees. The results of this study are the C5.0 algorithm can process employee performance data into a decision tree and useful rules as input. The results obtained can be developed into a decision-making system so that it can be used to assist in determining employee performance decisions. In general, based on the evaluation results for staff data with training data as much as 23 data obtained an accuracy rate of 97%, where one of the factors that affect accuracy is that performance data does not meet the requirements which are still small, this can be increased by increasing the amount of training data related to the data

PERANCANGAN SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT MATA KATARAK MENGGUNAKAN KONSEP METODE RUNUT MUNDUR Purba, Windania
Jurnal Sistem Informasi dan Ilmu Komputer Vol. 1 No. 1 (2017): JURNAL SISTEM INFROMASI DAN ILMU KOMPUTER PRIMA (JUSIKOMP)
Publisher : Fakultas Teknologi dan Ilmu Komputer Universitas Prima Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (548.491 KB)

Salah satu anaggota tubuh yang paling vital pada manusia adalah mata, mata merupakan salah satu bagian tubuh yang sangat dijaga kesehatannya. Mata yang kurang sehat akan memberikan dampak buruk bagi si penderita karena dapat mengganggu proses aktivitas dari si penderita. Salah satu penyakit mata yang paling sederhana dan banyak diderita oleh manusia adalah katarak. Penyakit mata katarak jika dibiarkan dalam jangka panjang dapat menimbulkan kebutaan pagi orang yang mengalaminya. Mengingat pentingya masalah kesehatan pada mata maka perlu sekiranya dibuat sebuah sistem yang dapat mendiagnosa gejala awal dari penyakit mata katarak sehingga dapat ditangani dengan cepat. Sistem pakar ini dirancang untuk mempermudah dalam mendiagnosa penyakit katarak mata. Dengan menggunakan sistem pakar yang dirancang dapat memberikan hasil seberapa parah penyakit yang diderita dalam bentuk persen (%). Metode inferensi yang digunakan runut mundur atau Backward Chaining untuk mendapatkan hasil akhir diagnosa. Cara kerja metode Backward Chaining dengan melakukan penalaran kebalikan dari Forward Chaining. Sistem pakar akan mendeteksi penyakit katarak dengan memberikan beberapa pertanyaan berupa gejala yang dirasakan user. Sistem yang dirancang menggunakan bahasa pemrograman Microsoft Visual Basic 2008.

SIMULASI SISTEM ANTRIAN PEMESANAN MAKANAN PADA RUMAH MAKAN DENGAN MENGGUNAKAN MODEL MULTI CHANNEL MULTI QUEUE Purba, Windania; Tinambunan, Jimmy Rio; Savira, Intan; Nababan, Marlince NK; Aisyah, Siti; Dharshinni, N P
Jurnal Sistem Informasi dan Ilmu Komputer Vol. 2 No. 2 (2019): JURNAL SISTEM INFROMASI DAN ILMU KOMPUTER PRIMA (JUSIKOMP)
Publisher : Fakultas Teknologi dan Ilmu Komputer Universitas Prima Indonesia

Antrian adalah sekumpulan proses dan mekanisme di dalam suatu sistem yang berkaitan dengan urutan (prioritas) yang dilakukan oleh sistem. Pelaku-pelaku utama dalam sebuah situasi antriaan adalah pelanggan (customer) dan pelayan (server). Dalam model antrian, interaksi antara pelanggan dan pelayan adalah menarik hanya dalam hal kaitannya dengan periode waktu yang diperoleh pelanggan untuk menyelesaikan sebuah pelayanan. Proses antrian dapat diterapkan dengan menggunakan beberapa sistem, antara lain Multi Queue Multi Channel (MQMC). Sistem ini paling sering dijumpai dalam kehidupan sehari – hari. Proses antrian di kasir supermarket, loket karcis stasiun, tiket film, dan sebagainya merupakan beberapa contoh penerapan sistem MQMC. Di dalam sistem MQMC, terdapat beberapa channel yang melayani beberapa antrian pada waktu yang bersamaan. Sistem ini merupakan sistem yang memiliki efisiensi waktu antrian tertinggi dari beberapa sistem yang ada, sedangkan kelemahannya adalah sistem ini akan sangat memboros biaya untuk jumlah item yang relatif sedikit. Dengan melihat pertimbangan di atas peneliti tertarik untuk membuat penelitian tentang simulasi menggunakan MQMC, hasil yang didapatkan bahwa MQMC dapat digunakan untuk mengetahui efesiensi dari proses antrian yang selama ini terjadi di rumah makan.

IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK PENGELOMPOKKAN DAN PREDIKSI KARYAWAN YANG BERPOTENSI PHK DENGAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING Purba, Windania; Siawin, Willy; Nababan, Marlince NK; ., Hardi; Dharshinni, N P; Aisyah, Siti
Jurnal Sistem Informasi dan Ilmu Komputer Vol. 2 No. 2 (2019): JURNAL SISTEM INFROMASI DAN ILMU KOMPUTER PRIMA (JUSIKOMP)
Publisher : Fakultas Teknologi dan Ilmu Komputer Universitas Prima Indonesia

Penelitian ini dilakukan untuk mempelajari Data Mining dengan menggunakan algoritma K-MeanClustering yang diimplementasikan dalam perusahaan PT. Berlian Transtar Abadi untuk mengelompokkan dan melakukan prediksi terhadap karyawan yang berpotensi PHK. Data dikumpulkan dengan cara wawancara dan observasi terhadap pihak yang bersangkutan, selanjutnya data dianalisa untuk menentukan karyawan yang berpotensi PHK. Dari eksperimen yang dilakukan dengan menggunakanalgoritma K-means serta menggunakan software Visual Basic V10 dapat memberikan hasil yang akurat.

ANALISIS PELAYANAN UNIT PEMBUATAN KARTU KUNING (AK-1) MENGGUNAKAN METODE SERVQUAL PADA DINAS KETENAGAKERJAAN KOTA MEDAN Aisyah, Siti; Shyntia, Dian; WARDANI, SUMITA; WIJAYA DEWANTORO, RICO; Purba, Windania; Nababan, Marlince NK; Dharshinni, N P
Jurnal Sistem Informasi dan Ilmu Komputer Vol. 5 No. 2 (2022): JURNAL SISTEM INFROMASI DAN ILMU KOMPUTER PRIMA (JUSIKOMP)
Publisher : Fakultas Teknologi dan Ilmu Komputer Universitas Prima Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34012/jurnalsisteminformasidanilmukomputer.v5i2.2185

Sesuai dengan pasal 25 ayat 3 kartu kuning (AK-1) adalah kartu tanda bukti pendaftaran pencari kerja. Istilah Kartu kuning (AK-1) ini berasal bentuk kartu tanda bukti pendaftaran pencari kerja yang berwarna kuning. Kartu kuning (AK-1) digunakan oleh para pencari kerja sebagai keterangan bahwa para pencari kerja belum dan sedang mencari kerja. Banyaknya pencari kerja yang tidak diimbangi dengan penempatan kerjanya, sehingga masih adanya pengagguran yang tersisa akibat tidak meratanya penyaluran tenaga kerja dengan banyak nya lowongan yang ada menunjukkan bahwa masih terjadi masalah lain terkait dengan pelayanan kartu kuning (AK-1) pada Dinas Ketenagakerjaan Kota Medan. Selain masalah tersebut, adanya keluhan pemohon tentang sarana dan prasarana yang kurang dalam pelayanan kartu kuning (AK-1) juga menjadi sorotan tersendiri menyangkut kualitas pelayanan kartu kuning (AK-1) yang diberikan oleh Dinas Ketenagakerjaan Kota Medan. Dalam model Servqual, kualitas jasa didefinisikan sebagai penilaian atau sikap global berkenaan dengan superioritas suatu jasa. Penillaian kualitas pelayanan perlu dilakukan untuk mengetahui bagimana kualitas pelayanan unit pembuatan kartu kuning (AK-1) pada Dinas Ketenagakerjaan Kota Medan. Peningkatan kualitas pelayanan yang dilakukan oleh Dinas Ketenagakerjaan Kota Medan dari Gap Servqual sudah baik.

Implementasi Metode Selection Sort Dalam Sistem Repository Skripsi Banjarnahor, Jepri; Bawamenewi, Deskarya; Tanoto, Carvin; NK Nababan, Marlince; Purba, Windania; aisyah, siti
Jurnal Sistem Informasi dan Ilmu Komputer Vol. 5 No. 2 (2022): JURNAL SISTEM INFROMASI DAN ILMU KOMPUTER PRIMA (JUSIKOMP)
Publisher : Fakultas Teknologi dan Ilmu Komputer Universitas Prima Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34012/jurnalsisteminformasidanilmukomputer.v5i2.2389

Abstrak Sistem informasi repository Universitas Prima Indonesia pada saat ini masih menggunakan sistem manual, yakni pada proses pendistribusian nya yang masih harus datang ke perpustakaan dalam mengakses skripsi hasil penelitian alumni. Oleh sebab itu dibutuhkan manajemen repositori yang baik. Tujuan perancangan system informasi repository ini untuk mempermudah mahasiswa untuk mengakses secara online skripsi dari hasil penelitian alumni kampus Universitas Prima Indonesia. Pengembangan sistem informasi ini menggunakan metode Selection Sort. Pada tahap analisa dan perancangannya menggunakan pemodelan Unified Modeling Language. Pengumpulan data dilakukan dengan wawancara langsung dengan mahasiswa dan bagian Perpustakaan, dari hasil pengumpulan data tersebut didapatkan informasi prosedur yang sedang berjalan dan kendala yang dihadapi oleh mahasiswa dan bagian Perpustakaan Universitas Prima Indonesia, kemudian data tersebut dianalisa dan digunakan sebagai informasi untuk merancang sistem. Proses perancangan sistem dilakukan dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL dan metode Bubble Sort dengan hasil penelitian ini adalah berupa rancangan sistem informasi repository skripsi berbasis web yang dapat memudahkan mahasiswa di dalam mengakses skripsi alumni Universitas Prima Indonesia.

OPTIMIZATION OF LUNG CANCER CLASSIFICATION METHOD USING EDA-BASED MACHINE LEARNING Purba, Windania; Wardani, Sumita; Lumbantoruan, Diana Febrina; Silalahi, Fransiska Celia Ivoi; Edison, Thomas Leo
Jurnal Sistem Informasi dan Ilmu Komputer Vol. 6 No. 2 (2023): JURNAL SISTEM INFROMASI DAN ILMU KOMPUTER PRIMA (JUSIKOMP)
Publisher : Fakultas Teknologi dan Ilmu Komputer Universitas Prima Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34012/jurnalsisteminformasidanilmukomputer.v6i2.3413

Lung cancer is one of the three deadliest diseases in the world and has rapidly developed. Based on this, researchers conducted research to predict the factors that influence lung cancer. One method to identify this is using data mining methods and classification techniques. Researchers used several popular algorithms in classification to make comparisons of the most accurate algorithms for lung cancer classification. The algorithms used include K-Nearest Neighbor, Random Forest Classifier, Logistic Regression, Linear SVM, Naïve Bayes, Decision Tree, Random Forest, Gradient Boosting, Kernel SVM, and MLPClassifier. The researcher used this algorithm because, in the research that the researcher found on the Kaggle platform, he examined the comparison of the algorithm using the breast cancer dataset. In previous studies, their researchers used SVM, which obtained an accuracy of 96.47%, Neural Networks of 97.06%, and Naïve Bayes with an accuracy of 91.18% to study breast cancer. The difference from previous research is that this study uses several existing algorithms in Machine Learning such as K-Nearest Neighbor, Random Forest Classifier, Logistic Regression, Linear SVM, Naïve Bayes, Decision Tree, Random Forest, Gradient Boosting, Kernel SVM, and MLPClassifier. In addition, this research was conducted to see whether the results of the accuracy of the algorithm that the researchers carried out using the lung cancer dataset had different results. The results of this study found that the more accurate algorithms were Random Forest and Gradient Boosting with an accuracy value of 100%, whereas in previous studies, it was the same. Still, Gradient Boosting had a higher accuracy value than Random Forest. Then, based on the data used in this study, the most influencing factors in predicting a diagnosis of lung cancer are obesity and coughing up blood. The results of this study found that the more accurate algorithms were Random Forest and Gradient Boosting with an accuracy value of 100%, whereas in previous studies, it was the same. Still, Gradient Boosting had a higher accuracy value than Random Forest. Then, based on the data used in this study, the most influencing factors in predicting a diagnosis of lung cancer are obesity and coughing up blood. The results of this study found that the more accurate algorithms were Random Forest and Gradient Boosting with an accuracy value of 100%, whereas in previous studies, it was the same. Still, Gradient Boosting had a higher accuracy value than Random Forest. Then, based on the data used in this study, the most influencing factors in predicting a diagnosis of lung cancer are obesity and coughing up blood.

Co-Authors ., Hardi Ambarita, Bless Alget Amir Mahmud Husein, Amir Mahmud Banjarnahor, Jepri Bawamenewi, Deskarya Caprio, Calvin Di Dahlim, Alvin Dani, Dewi Ramah Dawner, Elgin Edison, Thomas Leo Halawa, Berkat Editar Jaya Juanta, Palma Lumbantoruan, Diana Febrina Lumbantoruan, Marselina Dahlia H. Malau, Josua Heksa Parti Mawaddah Harahap, Mawaddah N P Dharshinni Nababan, Marlince NK NK Nababan, Marlince Panjaitan, Markus Sahat Maruli Panjaitan, Syahdani PUTRI WULANDARI Ricky Ricky Sabrian, Muhammad Ryan Savira, Intan Shyntia, Dian Siahaan, Nur Ainun Siawin, Willy Sidabutar, Ayu Elpriyani Sihombing, Irsan Jaya Silalahi, Fransiska Celia Ivoi Simson, Erick Siti Aisyah Solin, Suria Dame Tanoto, Carvin Tendean, Tonny Tinambunan, Jimmy Rio Turnip, Charles Fransisco WARDANI, SUMITA WIJAYA DEWANTORO, RICO Wijaya, Ryo Zendrato, Febriaman

Title

Found 16 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 16 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 16 Documents
Search