Penerapan Metode SMART dalam Pengambilan Keputusan Penerima Beasiswa Yayasan AMIK Tunas Bangsa

Beasiswa yayasan merupakan beasiswa yang pendanaannya berasal dari yayasan yang diperuntukkan bagi mahasiswa berprestasi dan kurang mampu dari segi ekonomi, yang bertujuan agar tidak terjadi putus kuliah bagi mahasiswa. Pada saat ini, AMIK Tunas Bangsa belum memiliki sistem pendukung keputusan dalam menentukan penerima beasiswa yayasan sehingga kemungkinan terjadinya kesalahan dalam merekomendasikan calon menerima beasiswa dan sangat rentan dalam praktik nepotisme. Oleh karena itu, penulis melakukan penelitian dalam menentukan penerima beasiswa yayasan. Metode penelitian yang diterapkan dalam menentukan penerima beasiswa yayasan AMIK Tunas Bangsa adalah metode SMART (Simple Multi Attribute rating Technique), karena metode ini mampu menyelesaikan masalah pengambilan keputusan multikriteria berdasarkan teori bahwa setiap alternatif terdiri dari sejumlah kriteria yang memiliki nilai-nilai dan setiap kriteria memiliki bobot yang menggambarkan seberapa penting kriteria tersebut dengan kriteria lain. Kriteria yang digunakan dalam menentukan penerima beasiswa yayasan pada penelitian ini adalah IPK, penghasilan orang tua dan jumlah tanggungan. Hasil dari penelitian ini adalah rekomendasi penerima beasiswa. Dengan menggunakan metode SMART, maka rekomendasi yang dihasilkan lebih akurat

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM MENENTUKAN PENERIMA BEASISWA DENGAN FUZZY SUGENO

AMIK Tunas Bangsa memberikan beasiswa kepada mahasiswa yang kurang mampu dan berprestasi, yang berasal dari pemerintah. Beasiswa yang diberikan adalah beasiswa Peningkatan Prestasi Akademik (PPA) dan beasiswa Bantuan Belajar Mahasiswa (BBM). Untuk mendapatkan beasiswa tersebut, ada beberapa kriteria yang telah ditetapkan, yaitu : indeks prestasi akademik (IPK), penghasilan orang tua dan jumlah tanggungan orang tua. Sistem pendukung keputusan (SPK) sangat diperlukan agar dapat membantu memberikan rekomendasi penerima beasiswa secara objektif berdasarkan kriteria-kriteria yang telah ditetapkan. Sehingga dapat meningkatkan kualitas keputusan dan  mempersingkat waktu penyeleksian. Metode yang digunakan adalah fuzzy sugeno dengan hasil akhir sistem pendukung keputusan yang dapat merekomendasikan atau tidak merekomendasikan mahasiswa untuk menerima beasiswa

Algoritma Resilient Backpropagation Dalam Memprediksi Ekspor Bijih Coklat Menurut Negara Tujuan Utama Dalam Mendorong Laju Pertumbuhan Ekonomi

Tujuan dari penelitian ini memprediksi ekspor bijih coklat menurut negara tujuan utama dalam mendorong laju pertumbuhan ekonomi. Biji coklat termasuk produk perkebunan diekspor dan sangat menguntungkan bagi Indonesia. Pemerintah harus dapat memprediksi ekspor bijih coklat di masa depan sehingga pemerintah dapat mengambil langkah-langkah atau kebijakan tentang bagaimana membuat strategi yang handal dalam upaya meningkatkan ekspor bijih coklat di masa depan.. Model jaringan syaraf tiruan yang digunakan adalah Resilient Backpropagation (RProp). Algoritma Rprop merupakan hasil pengembangan algoritma backpropagation. Setelah percobaan pelatihan dan pengujian model arsitektur 12-4-1, 12-8-1, 12-12-1, dan 12-16-1, model arsitektur terbaik adalah 12-4-1 dengan akurasi 100%. Dengan menggunakan model ini hasil prediksi ekspor biji coklat dengan akurasi 100% diperoleh

Penerapan Data Mining Dalam Menentukan Standard Kelayakan Penerima Insentif Pegawai PT. Sinarmas Multifinance Menggunakan Algoritma K-Means: Indonesia

Penerapan   Data   Mining   digunakan   untuk   mengatasi   permasalahan   dalam penentuan  insentif  pegawai  setiap  bulan  di  PT  Sinarmas  Multifinance.  PT Sinarmas Multifinance adalah sebuah perusahaan yang bergerak dalam jasa usaha pembiayaan sewa guna usaha, anjak piutang dan pembiayaan konsumen. Dalam menentukan jumlah insentif pegawai, data yang digunakan sebagai kriteria adalah kedisiplinan, integritas, tanggung jawab, komunikasi, antuasiasme dalam bekerja masing-masing pegawai. Metode yang digunakan adalah penerapan algoritma K- Means dimana membutuhkan beberapa kriteria. Penerapan Data Mining ini dibuat dengan menggunakan Rapid Miner. Hasil implementasi dari Penerapan Data Mining ini dapat mempermudah pihak Manager (HRD) PT Sinarmas Multifinance dalam menentukan insentif pegawai dengan tepat dan akurat. Penilaian terhadap suatu kedisiplinan merupakan suatu tahap evaluasi kinerja yang penting bagi kelangsungan aktivitas perusahaan. Pemantauan dan penilaian terhadap suatu kedisiplinan pegawai harus dilakukan secara terus-menerus agar dapat meningkatkan kualitas sumber daya manusia. Selanjutnya data pegawai tersebut diolah menggunakan software RapidMiner.   Kata kunci: Data mining, K-means, Insentif, Karyawan, Rapidmine

Model Jaringan Syaraf Tiruan Dalam Memprediksi Produksi Susu Segar Di Indonesia Berdasarkan Propinsi

The problem of drinking fresh milk in Indonesia looks minimal and rarely from children to adults who drink fresh milk, both milk and milk in canned milk. In an effort to realize the provisions as stipulated in the Minister of Health Regulation No. 75 of 2013 informing one's nutritional needs based on age and sex, the Indonesian Government has increased nutritional needs in Indonesia. This research contributes to the government to be able to predict the Production of Fresh Milk in Indonesia by Province. The data used is data from the National Statistics Agency through the website www.bps.go.id. The data is predictive data of fresh milk from 2010 to 2017. The algorithm used in this study is Artificial Neural Networks with the Backpropogation method. The input variables used were data for 2010 (X1), data for 2011 (X2), data for 2012 (X3), data for 2013 (X4), data for 2014 (X5), data for 2015 (X6) and 2016 data (X7) with 4 training and testing architectural models, namely 7-2-1, 7-4-1, 7-16-1 and 7-32-1. Target data is taken from 2017 data. The resulting output is the best pattern of Artificial Neural Network architecture. The best architectural model is 7-4-1 with EPOCH 1042, MSE 0.0095979 and 100% accuracy rate. From this model, the prediction of Fresh Milk Production is based on provinces in Indonesia

Analysis of Standard Gradient Descent with GD Momentum and Adaptive LR for SPR Prediction

Gradient Descent (GD) is used to find the local minimum value, its purpose is to find variables on the error function so that a function can model the data with minimum error. Therefore, the purpose of this research is to see how much iteration is needed and how big is the accuracy level in predicting the data when using Gradient Descent (GD) Standard and GD With Momentum and Adaptive Learning Rate (GDMALR) functions. In this study, the data to be processed using the gradient descent function is the data of School Participation Rate (SPR) in Indonesia aged 19-24 years, which began in 2011 to 2017. The reason for selection This age range is one of the factors that determine success education in a country, especially Indonesia. SPR is known as one of the indicators of successful development of education services in an area of either Province, Regency or City in Indonesia. The higher the value of SPR, then the area is considered successful in providing access to education services. SPR data are taken from Indonesian Central Bureau of Statistics. This study uses 3 models of network architecture, namely: 5-5-1, 5-15-1 and 5-25-1. From 3 models, the best model is 5-5-1 with epoch 6202 iteration, 94% accuracy and MSE 0.0008658637. This model is then used to predict SPR in Indonesia for the next 3 years (2018-2020). These results will be expected to help the Indonesian government to further improve the scholarship and improve the quality of education in the futur