ThesisOpen AccessMetadata saja
•
Elena Veronika, C1955201014, 2023. Selection of Majors Using the SMART Method at SMK 3 Palangka Raya, Supervisor I Lili Rusdiana M.Kom, Advisor II Rudini M.Pd, Many students are confused about choosing a major, some of them are not sure about their talents and some of them are chosen based on the wishes of their parents. With the calculation of the SMART method, it can help and make it easier for students to choose majors at SMKN 3 Palangka Raya. The SMART method is an efficient Decision Support System method to help solve the problems of students who have difficulty choosing majors. Even though there are many effective methods from SMART, not many people know about this method, therefore the author took the initiative to use this method to help SMKN 3 Palangka Raya in making decisions about majors that are suitable for students, as well as increasing knowledge for readers. The system created displays major recommendations for each student, in selecting this major there are 5 criteria, namely UAS scores for Indonesian, English, Mathematics, and Science subjects while in junior high school, as well as interest and talent scores. For manual and system test results have the same value results. So, the system was created to make it easier for the admin or the SMKN 3 Palangka Raya school to calculate student scores to adjust the major they choose. Keywords: SMART, Palangka Raya, Selection of Majors, Decision Support System, SMKN 3
ThesisOpen AccessMetadata saja
2021•
Berdasarkan penelitian dan pembahasan hasil yang telah dilakukan, maka terdapat beberapa kesimpulan yang diperoleh, pada penelitian analisis ini telah menghasilkan sebuah rancangan identifikasi keamanan Iris Mata menggunakan kamera smartphone dengan metode Support vector machine dengan ekstraksi ciri HSV Histogram, Gabor Filter dan Wafelet Transform. Identifikasi Pola Iris Mata menggunakan Metode Support vector machine dengan ekstraksi ciri Hue Saturation Value Histogram, Gabor Filter dan Wavelet Transform memiliki tingkat kesuksesan pengenalan atau Genuine Acceptance Rate (GAR) sebesar 100%. Rasio kesalahan pencocokan atau False Matching Rate (FMR) pada sistem sebesar 100%
ThesisOpen AccessMetadata saja
2021•Skripsi, Thesis, Disertasi, dan Tugas Akhir
Daniel Iyako, C1455201028, 2021. Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Bidang Keahlian Menggunakan Metode Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART) di STMIK Palangkaraya, Pembimbing I Sulistyowati, S.Kom., M.Cs., Pembimbing II Rudini, M.Pd. Pada STMIK Palangkaraya terutama pada Jurusan TI Memiliki Peminatan atau bisa disebut Bidang Keahlian oleh sebab itu mahasiswa harus memilih jurusan yang mana di minati dan ketika kemampuan yang dimiliki tidak sama dengan minat yang dipilih, karena mahasiswa hanya mengikuti rekomendasi dari dosen tanpa memikirkan kemampuan dan minat dimiliki. Sistem yang dibuat membantu mahasiswa dalam merekomendasikan Bidang Keahlian yang akan dipilih. Metode yang digunakan dalam penulisan digunakan dalam penelitian ini adalah metode pengumpulan data (kepustakaan, observasi, wawancara ) dan Metode System Development Life Cycle (SDLC) untuk pengembangan Perangkat lunak. Hasil dari penelitian adalah sistem pendukung keputusan yang di buat dapat merekomendasikan pemilihan bidang keahlian sesuai. Memahami bentuk rekomendasi bukan menjadi patokan melainkan sebagai rekomendasi.
ThesisOpen AccessMetadata saja
2021•Skripsi, Thesis, Disertasi, dan Tugas Akhir
Permasalahan sampah selalu meresahkan. Kota-kota di dunia menghasilkan sampah hingga 1,3 miliar ton setiap tahunnya. Bank dunia memperkirakan pada tahun 2025, diperkirakan produksi sampah dunia akan meningkat drastis menjadi 2,2 miliar ton. Berdasarkan data dari Kementrian Lingkungan Hidup dan Kehutanan (KLHK) Republik Indonesia pada tahun 2014 jumlah timbunan sampah di Indonesia perhari diperkirakan 175.000 s/d 176.000 ton/hari atau 64 juta ton/tahun. Jumlah itu akan meningkat seiring dengan meningkatannya jumlah penduduk. Dengan jumlah itu, sekitar 20% adalah limbah elektronik atau mencapai 13 juta ton/tahun. Limbah elektronik ini menambah kompleks permasalahan sampah karena juga sangat berpotensi mencemari lingkungan. Metode pengumpulan data penelitian menggunakan metode kepustakaan, dokumentasi, dan observasi. sedang kan untuk metode pengembangan sendiri menggunakan Prototype yang mana didalamnta terdapat tahapan Komunikasi, Perencanaan Cepat dan Perancangan Model Cepat, Pembuatan Prototype, serta Pengiriman dan Umpan Balik. Pada tugas akhir ini telah berhasil diimplementasikan sebuah perangka penguat tangkapan sinyal wifi pada Smartphone serta telah dilakukan pengujian. Bedasarkan hasil dari pengujian rata-rata kenaikan tangkapan sinyal antara 1 sampai dengan 4 dBm yang berarti masuk kategori cukup baik. maka penelitaian ini sudah mencapai 70 persen dari target .Dengan demikian perangkat ini dapat digunakan apabila kita memerlukan tangkapan sinyal wifi yang kuat.
