BIKARMA : Buletin Ilmiah Karya Mahasiswa
type: channel
description: Buletin Ilmiah Karya Mahasiswa adalah hasil karya ilmiah mahasiswa baik berupa makalah, ataupun tugas selain jurnal ilmiah
language: en-US
publication name: BIKARMA : Buletin Ilmiah Karya Mahasiswa
items: Penerapan Metode Naïve Bayes dalam Analisis Sentimen Media Sosial
items: Keterkaitan Ilmu Matematika dengan Kecerdasan Buatan dan Teknologi Modern
items: Penerapan kalkulus dalam bidang teknologi, AI atau Super Komputer
items: Integrasi Kecerdasan Buatan dalam Sistem Pendukung Keputusan Web untuk Pengambilan Keputusan Bisnis yang Lebih Cerdas
items: Peran Sistem Pendukung Keputusan (DSS) dalam Bisnis Pakaian melalui Implementasi Web
items: Peranan Sistem Pendukung Keputusan (DSS) Dalam Penerapan Bisnis
items: Sistem Pendukung Keputusan dan Dampaknya pada Kinerja Perusahaan
items: Peran Sistem Pendukung Keputusan (DSS) dalam Penerapan Bisnis dan sebagai Kebutuhan Sistem Pendukung Keputusan dalam Web
items: Peran Sistem Pendukung Keputusan dalam Perkembangan Kecerdasan Buatan dan Teknologi
items: Sistem Pendukung Keputusan (DSS) dan perannya dalam membantu manajemen dalam pengambilan keputusan
items: PENERAPAN METODE NAÏVE BAYES DALAM ANALISIS SENTIMEN MEDIA SOSIAL
items: PERANAN DECISION SUPPORT SYSTEM (DSS) BAGI MANAJEMEN SELAKU DECISION MAKER
items: SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN (DECISION SUPPORT SYSTEM)
items: Peran Sistem Pendukung Keputusan (DSS) dalam Penerapan Bisnis
items: Penerapan Metode Naïve Bayes untuk Mengklasifikasikan Email Sampah
items: Penerapan Metode Naive Bayes dalam Analisis Sentimen Ulasan Produk
items: Implementasi Metode Naïve Bayes dengan Smoothing Laplace untuk Memprediksi Tingkat Kepuasan Pelanggan
items: Transformasi Bisnis Melalui Penerapan Sistem Pendukung Keputusan (DSS) dalam Lingkungan Web
items: Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Calon Karyawan di Ace Hardware Depok Town Center
items: PENERAPAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN (DSS) DALAM LINGKUNGAN BISNIS DI WEB
items: Peran Sistem Pendukung Keputusan (DSS) dalam Bisnis Makanan dan Implementasinya dalam Lingkungan Web
items: Model Komputasi untuk AI dengan Teknik Berbasis Kalkulus
items: Penerapan Kalkulus Dalam Bidang Teknologi, AI atau Super Komputer
items: Optimasi Pengambilan Keputusan Bisnis dengan DSS dan Logika Fuzzy: Pendekatan Komprehensif
items: Peran sistem pendukung keputusan (DSS) dalam penerapan Bisnis di era digital
items: Revolusi Sistem Pendukung Keputusan (DSS) dalam Era Bisnis Digital
items: Penerapan kalkulus dalam bidang Teknologi AI
items: Peranan DSS Penerapan Bisnis ataupun sebagai Kebutuhan System Pendukung Keputusan didalam Sebuah Web
items: Peranan Sistem Pendukung Keputusan (DSS) dalam Penerapan Bisnis Modern
items: Peranan DSS dalam Penerapan Bisnis
items: peranan DSS penerapan bisnis ataupun sebagai kebutuhan system pendukung keputusan didalam sebuah web
items: SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN KEGIATAN EKSTRAKURIKULER UNTUK SISWA SMA MENGGUNAKAN METODE SIMPLE MULTI ATTRIBUTE RATING TECHNIQUE (STUDI KASUS : SMA SANTA MARIA CIREBON)
items: Penerapan Metode Naïve Bayes dalam Studi Kasus
items: Peran Sistem Pendukung Keputusan dalam Perkembangan industri 4.0.
items: PENERAPAN METODE NAÏVE BAYES DALAM ANALISIS SENTIMEN PADA SITUS WEB E-COMMERCE
items: Peranan Sistem Pendukung Keputusan (DSS) dalam Bisnis Online Marketplace melalui Implementasi Web
items: Sistem Penunjang keputusan Reward Bonus Karyawan
items: Peran Sistem Pendukung Keputusan dalam Meningkatkan Efisiensi Manajemen Organisasi
items: Peranan Sistem Pendukung Keputusan (DSS) dalam Penerapan Bisnis dan Manajemen Bisnis
items: PENERAPAN NAÏVE BAYES DALAM ANALISIS SENTIMEN SOSIAL MEDIA
items: SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SMARTPHONE ANDROID MENGGUNAKAN METODE FUZZY TSUKAMOTO
items: Peran Kalkulus dalam Kemajuan Kecerdasan Buatan dan Superkomputer
items: Meningkatkan Pengambilan Keputusan Bisnis dengan Sistem Pendukung Keputusan (DSS)
items: Peningkatan Pelayanan Kesehatan dengan Sistem Pendukung Keputusan Rumah Sakit
items: Pengaruh Sistem Pendukung Keputusan (DSS) dalam Konteks Bisnis dan sebagai Kebutuhan Strategis
items: PENERAPAN KALKULUS DI BIDANG TEKNOLOGI INFORMASI
items: PERAN KRITIS SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM BISNIS BERBASIS WEB
items: Penerapan Metode Naïve Bayes untuk Deteksi Spam Email: Studi Kasus pada Layanan Email XYZ
items: BULETIN ILMIAH: IMPLEMENTASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENINGKATKAN MANAJEMEN RANTAI PASOKAN DALAM BISNIS MANUFAKTUR
items: Penerapan Metode Naïve Bayes dan Laplace dalam Analisis Sentimen pada Platform Berita Online
items: KALKULUS : MESIN UTAMA DI ERA TEKNOLOGI
items: Bulletin Ilmiah: Peran Sistem Pendukung Keputusan (DSS) dalam Bisnis Modern
items: Meningkatkan Keputusan Pemilihan Properti dengan Sistem Pendukung Keputusan
items: Bulletin Ilmiah: Klasifikasi Teks dengan Metode Naive Bayes dan Laplace
items: Terobosan Terkini dalam Dunia Teknologi
items: Kalkulus Dasar: Penerapannya dalam Ilmu Komputer
items: Penerapan Kalkulus dalam Teknologi IP PBX
items: Bulletin Ilmiah: Penerapan Metode Naïve Bayes dan Laplace Smoothing pada Klasifikasi Abstrak Artikel Jurnal Ilmiah
items: Penerapan Sistem Penunjang Keputusan dalam Manajemen Sekolah
items: BULLETIN ILMIAH PENERAPAN METODE NAÏVE BAYES UNTUK MENINGKATKAN PREDIKSI CUACA: STUDI KASUS PADA PEMANTAUAN IKLIM NASIONAL
items: Penerapan Kalkulus dalam Pengembangan Teknologi AI dan Superkomputer: Meningkatkan Kecepatan dan Efisiensi Komputasi
items: Penerapan Metode Naive Bayes dalam Analisis Sentimen Ulasan Produk Elektronik
items: Peranan Decision Support System pada Kegiatan Bisnis
items: Penerapan kalkulus dalam Teknologi, AI, atau Super Komputer
items: Penerapan Kalkulus dalam Pengembangan Algoritma Deep Learning
items: PENERAPAN KALKULUS DALAM BIDANG TEKNOLOGI, AI ATAU SUPER KOMPUTER
items: Penerapan kalkulus dalam bidang teknologi dan AI
items: Penerapan Metode Laplace dalam Analisis Keamanan Jaringan
items: Sistem rekomendasi pada bidanga e-commerce
items: Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Pegawai
items: Identifikasi Pelanggan Berpotensi Tinggi dengan Metode Naïve Bayes dalam Ritel: Studi Kasus pada Perusahaan E-Commerce
items: "Penerapan metode naive bayes dalam analisis sentimen terhadap konten web"

Penerapan Metode Naïve Bayes dalam Analisis Sentimen Media Sosial
type: item
description: Metode Naïve Bayes adalah algoritma pembelajaran mesin yang sangat berguna dalam analisis sentimen, klasifikasi teks, dan aplikasi lainnya. Bulletin ilmiah ini akan membahas penerapan metode Naïve Bayes dalam studi kasus analisis sentimen media sosial. Kami akan menjelaskan konsep dasar metode Naïve Bayes, menggambarkan bagaimana metode ini digunakan untuk menganalisis sentimen dalam data media sosial, dan menguraikan manfaat dan kendala yang terkait. Pendahuluan: Media sosial adalah platform yang kaya akan data teks yang mencerminkan pandangan, opini, dan sentimen penggunanya. Analisis sentimen adalah proses untuk mengidentifikasi dan mengevaluasi sentimen positif, negatif, atau netral dalam teks. Metode Naïve Bayes adalah alat yang efektif untuk mengotomatisasi tugas ini. Konsep Dasar Metode Naïve Bayes: Metode Naïve Bayes berdasarkan pada teorema Bayes, yang menghitung probabilitas berdasarkan informasi sebelumnya. Dalam analisis sentimen, Naïve Bayes menghitung probabilitas bahwa suatu dokumen (atau teks) termasuk dalam salah satu kategori sentimen (positif, negatif, netral) berdasarkan kata-kata yang muncul dalam dokumen tersebut. Penerapan dalam Analisis Sentimen: Studi kasus ini melibatkan analisis sentimen terhadap data media sosial yang berisi posting pengguna. Langkah-langkah penerapannya adalah: - Preprocessing data: Membersihkan data dari karakter khusus, mengonversi teks menjadi huruf kecil, menghapus kata-kata pengisi, dan tokenisasi. - Pembentukan model: Melatih model Naïve Bayes menggunakan data pelatihan yang berisi teks dan label sentimen. - Klasifikasi teks: Menggunakan model yang sudah dilatih untuk mengklasifikasikan teks dari data media sosial menjadi kategori sentimen yang sesuai. Manfaat dan Kendala: Manfaat dari penerapan metode Naïve Bayes dalam analisis sentimen media sosial meliputi: - Otomatisasi: Mampu mengotomatisasi analisis sentimen untuk sejumlah besar data. - Skalabilitas: Dapat diterapkan pada berbagai jenis data media sosial. - A…
creator: Taufik ismail
rights: Copyright (c) 2023 BIKARMA : Buletin Ilmiah Karya Mahasiswa
date: 2023-10-28
publication date: 2023-10-28
volume: 1
number: 1

Keterkaitan Ilmu Matematika dengan Kecerdasan Buatan dan Teknologi Modern
type: item
description: Ilmu matematika telah lama menjadi landasan bagi banyak bidang penelitian, termasuk ilmu komputer dan kecerdasan buatan. Dalam buletin ilmiah ini, kita akan menjelajahi keterkaitan yang erat antara ilmu matematika dan perkembangan teknologi modern, terutama dalam konteks kecerdasan buatan (Artificial Intelligence, AI). Matematika telah menjadi bahasa universal dalam pemodelan dan analisis data, dan kontribusinya yang tak terbantahkan dalam perkembangan kecerdasan buatan adalah fenomena menarik yang patut untuk diteliti. Matematika sebagai Dasar Kecerdasan Buatan Kecerdasan buatan adalah bidang yang bertujuan untuk menciptakan entitas buatan yang mampu berpikir, belajar, dan mengambil keputusan seperti manusia. Ilmu matematika adalah tulang punggung dalam pengembangan AI. Beberapa konsep matematika yang berperan penting dalam AI meliputi: Aljabar Linier: Aljabar linier membantu dalam pemodelan masalah AI yang melibatkan transformasi linier dan pengolahan matriks, yang sering digunakan dalam jaringan saraf tiruan (neural networks). Kalkulus: Kalkulus berperan penting dalam optimisasi, yang diperlukan dalam pembelajaran mesin dan pembelajaran dalam kecerdasan buatan. Teori Graf: Ilmu graf digunakan untuk merepresentasikan relasi antara entitas dan digunakan dalam jaringan, misalnya dalam algoritma PageRank yang digunakan oleh Google. Statistika: Statistika adalah inti dari banyak teknik pembelajaran mesin, termasuk regresi, klasifikasi, dan analisis cluster. Teori Informasi: Teori informasi, yang diilhami oleh karya Claude Shannon, digunakan dalam kompresi data dan pengolahan sinyal. Pembelajaran Mesin dan Matematika Pembelajaran mesin adalah salah satu subdisiplin utama dalam kecerdasan buatan. Ini melibatkan penggunaan algoritma komputer untuk mengidentifikasi pola dalam data dan membuat prediksi. Pembelajaran mesin bergantung kuat pada matematika, terutama dalam dua area utama: statistika dan optimisasi. Pada sisi statistik, matematika digunakan untuk mengembangkan …
creator: Yusnita
rights: Copyright (c) 2023 BIKARMA : Buletin Ilmiah Karya Mahasiswa
date: 2023-09-25
publication date: 2023-09-25
volume: 1
number: 1

Penerapan kalkulus dalam bidang teknologi, AI atau Super Komputer
type: item
description: Kalkulus adalah cabang matematika yang mempelajari perubahan. Kalkulus memiliki peran yang sangat penting dalam berbagai bidang ilmu, termasuk teknologi, kecerdasan buatan, dan super komputer. Dalam bidang teknologi, kalkulus digunakan untuk menentukan kecepatan dan percepatan suatu objek, momen inersia suatu benda, tekanan dan gaya fluida, serta persamaan gelombang. Dalam bidang kecerdasan buatan, kalkulus digunakan untuk membangun algoritma pembelajaran mesin, mengembangkan metode optimasi, dan melakukan analisis data. Dalam bidang super komputer, kalkulus digunakan untuk mengembangkan algoritma komputasi paralel dan metode numerik. Dengan memahami dasar-dasar kalkulus, kita dapat memahami prinsip-prinsip yang mendasari teknologi modern. Latar Belakang Kalkulus adalah cabang matematika yang mempelajari tentang perhitungan besaran yang berubah-ubah, seperti perhitungan laju perubahan, integral, dan turunan. Kalkulus diterapkan dalam berbagai bidang, termasuk teknologi, kecerdasan buatan (AI), dan superkomputer. Dalam teknologi, kalkulus digunakan untuk mempercepat pengembangan algoritma dan perangkat lunak. Kalkulus memungkinkan insinyur dan ilmuwan komputer untuk memodelkan sistem yang kompleks dan membuat prediksi yang lebih akurat tentang perilaku mereka. Dalam kecerdasan buatan, kalkulus digunakan untuk mengembangkan model matematika yang mendasari algoritma pembelajaran mesin. Algoritma pembelajaran mesin memungkinkan komputer untuk belajar dari data dan membuat keputusan berdasarkan pola yang terdeteksi dalam data tersebut. Dalam superkomputer, kalkulus digunakan untuk mempercepat perhitungan yang rumit dan besar. Kalkulus memungkinkan para ilmuwan untuk memodelkan sistem yang sangat kompleks, seperti cuaca global, evolusi bintang, dan dinamika molekul. Secara keseluruhan, kalkulus sangat penting dalam bidang teknologi, kecerdasan buatan, dan superkomputer karena memungkinkan para ilmuwan dan insinyur untuk mengembangkan model matematika yang mendasari algori…
creator: Dika Chafizh hizbulloh
rights: Copyright (c) 2023 BIKARMA : Buletin Ilmiah Karya Mahasiswa
date: 2023-10-27
publication date: 2023-10-27
volume: 1
number: 1

Integrasi Kecerdasan Buatan dalam Sistem Pendukung Keputusan Web untuk Pengambilan Keputusan Bisnis yang Lebih Cerdas
type: item
description: Bulletin ilmiah ini membahas peran penting integrasi kecerdasan buatan (Artificial Intelligence - AI) dalam pengembangan sistem pendukung keputusan (DSS) berbasis web untuk membantu organisasi dalam mengambil keputusan bisnis yang lebih cerdas. AI membawa transformasi signifikan dalam cara organisasi menjalankan bisnis mereka, memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih tepat dan proaktif. Studi ini mengulas aplikasi AI dalam pengolahan data, analisis, dan rekomendasi yang diberikan oleh sistem pendukung keputusan berbasis web. Hasilnya menunjukkan bahwa integrasi AI meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam pengambilan keputusan bisnis, membantu organisasi beradaptasi dengan cepat dengan perubahan pasar dan lingkungan bisnis yang dinamis. Pendahuluan Dalam era digital yang semakin berkembang, kecerdasan buatan (AI) telah menjadi komponen kunci dalam perusahaan bisnis yang canggih. Sistem pendukung keputusan (DSS) berbasis web memiliki peran penting dalam membantu organisasi membuat keputusan yang efektif dan berorientasi data. Integrasi AI dalam DSS web telah membuka peluang baru untuk pengambilan keputusan bisnis yang lebih cerdas dan adaptif. Integrasi Kecerdasan Buatan dalam Sistem Pendukung Keputusan Web Integrasi kecerdasan buatan dalam DSS berbasis web menghadirkan sejumlah manfaat yang signifikan. AI memungkinkan sistem untuk: Menganalisis dan menginterpretasi data dalam skala besar dengan cepat. Memberikan rekomendasi yang personal dan relevan berdasarkan data pengguna. Mendeteksi pola dan tren dalam data yang mungkin tidak terlihat oleh manusia. Mengoptimalkan operasi bisnis dan meminimalkan risiko. Menyediakan solusi cerdas untuk masalah yang kompleks. Penerapan AI dalam Sistem Pendukung Keputusan Web Penerapan AI dalam DSS berbasis web melibatkan penggunaan teknik-teknik AI seperti machine learning, deep learning, natural language processing, dan analisis prediktif. AI dapat digunakan untuk: Mengotomatisasi tugas analitis seperti klasifikasi data dan pe…
creator: Fathi Rizki Ammar
rights: Copyright (c) 2023 BIKARMA : Buletin Ilmiah Karya Mahasiswa
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Peran Sistem Pendukung Keputusan (DSS) dalam Bisnis Pakaian melalui Implementasi Web
type: item
description: Bulletin ilmiah ini membahas peran Sistem Pendukung Keputusan (DSS) dalam bisnis pakaian dengan fokus pada implementasi web. Kami menjelaskan bagaimana DSS dapat membantu pemilik bisnis pakaian membuat keputusan yang lebih efisien dan akurat dalam manajemen inventaris, penjualan, dan strategi pemasaran. Pendahuluan Bisnis pakaian adalah industri yang berubah dengan cepat, dipengaruhi oleh tren mode, perubahan musiman, dan perubahan preferensi konsumen. Untuk menghadapi tantangan ini, pemilik bisnis pakaian perlu mengandalkan sistem yang membantu mereka mengambil keputusan yang tepat. Salah satu solusi yang penting adalah Sistem Pendukung Keputusan (DSS). Apa Itu Sistem Pendukung Keputusan (DSS)? Sistem Pendukung Keputusan adalah sebuah sistem informasi yang dirancang untuk membantu pemilik bisnis mengumpulkan, mengelola, dan menganalisis data untuk membuat keputusan yang lebih baik. DSS dapat berperan dalam berbagai aspek bisnis, seperti perencanaan persediaan, analisis penjualan, dan pengembangan strategi. Peran DSS dalam Bisnis Pakaian 3.1. Manajemen Inventaris Manajemen inventaris adalah salah satu aspek kritis dalam bisnis pakaian. DSS dapat membantu pemilik bisnis memantau persediaan mereka dengan lebih efisien. Ini melibatkan prediksi permintaan, analisis tren penjualan, dan pemantauan stok. DSS dapat menghasilkan laporan yang membantu pemilik bisnis mengambil keputusan tentang kapan harus memesan lebih banyak barang, menghindari kelebihan persediaan, dan mengoptimalkan siklus pengadaan. 3.2. Analisis Penjualan Dalam bisnis pakaian, pemahaman yang mendalam tentang tren penjualan adalah kunci keberhasilan. DSS dapat membantu pemilik bisnis menganalisis data penjualan mereka dengan lebih baik. Ini melibatkan segmentasi pelanggan, analisis konversi, dan pemantauan performa produk. DSS dapat membantu dalam menentukan produk mana yang paling populer, produk yang kurang laku, dan menciptakan strategi penjualan yang lebih efektif. 3.3. Strategi Pemasaran DSS juga dap…
creator: Wahyu Muhamad Sidik
rights: Copyright (c) 2023 BIKARMA : Buletin Ilmiah Karya Mahasiswa
date: 2023-10-27
publication date: 2023-10-27
volume: 1
number: 1

Peranan Sistem Pendukung Keputusan (DSS) Dalam Penerapan Bisnis
type: item
description: Perkembangan teknologi informasi telah mengubah lanskap bisnis secara signifikan. Dalam dunia yang terus berubah ini, kemampuan untuk mengambil keputusan yang tepat pada waktu yang tepat menjadi semakin penting bagi kesuksesan suatu bisnis. Sistem Pendukung Keputusan (DSS) telah menjadi salah satu alat yang vital dalam membantu para pemimpin bisnis menghadapi tantangan ini. Buletin ilmiah ini akan mengulas peran DSS dalam penerapan bisnis, manfaatnya, dan beberapa contoh aplikasi DSS yang sukses. Pendahuluan: Dalam era globalisasi dan persaingan bisnis yang semakin ketat, para pemimpin bisnis perlu mengambil keputusan yang tepat dengan cepat. Sistem Pendukung Keputusan (DSS) adalah salah satu komponen teknologi informasi yang memberikan dukungan penting dalam proses pengambilan keputusan bisnis. DSS adalah sistem yang dirancang untuk membantu para pemimpin dan pengambil keputusan dalam mengumpulkan, mengorganisir, menganalisis, dan menginterpretasikan data serta informasi yang relevan untuk mendukung keputusan bisnis yang lebih baik. Peran DSS dalam Penerapan Bisnis: Pengumpulan dan Analisis Data: DSS membantu dalam pengumpulan data bisnis yang akurat dan relevan, baik dari sumber internal maupun eksternal. Data ini kemudian dianalisis untuk mengidentifikasi tren dan pola yang dapat digunakan dalam pengambilan keputusan. Modeling dan Simulasi: DSS memungkinkan pemimpin bisnis untuk membuat model dan simulasi untuk memprediksi hasil dari berbagai keputusan yang mungkin diambil. Ini membantu dalam mengidentifikasi dampak keputusan sebelum mereka diimplementasikan. Dukungan Keputusan Interaktif: DSS menyediakan antarmuka interaktif yang memungkinkan pengguna untuk menjelajahi data dan informasi dengan cepat. Ini memungkinkan para pengambil keputusan untuk menjalankan "what-if" scenarios dan mengambil keputusan yang lebih informasi. Pemberian Informasi Real-time: DSS dapat memberikan akses ke informasi real-time, memungkinkan pengguna untuk mengikuti perkembangan bisnis…
creator: Nisan Yedidiya Sorayana Mendrofa
rights: Copyright (c) 2023 BIKARMA : Buletin Ilmiah Karya Mahasiswa
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Sistem Pendukung Keputusan dan Dampaknya pada Kinerja Perusahaan
type: item
description: Sistem Pendukung Keputusan (Decision Support System, DSS) telah menjadi aspek kunci dalam operasi perusahaan modern. Mereka memberikan alat dan wawasan yang penting bagi para pemimpin perusahaan dalam pengambilan keputusan yang lebih baik dan lebih efisien. Dalam buletin ilmiah ini, kita akan mengeksplorasi peran DSS dalam perusahaan dan dampak positif yang mereka bawa dalam mengoptimalkan kinerja perusahaan. Peran Utama Sistem Pendukung Keputusan DSS adalah sistem yang dirancang untuk membantu para pemimpin perusahaan dalam mengambil keputusan yang cerdas dan terinformasi. Mereka memainkan beberapa peran kunci dalam perusahaan: Mengumpulkan dan Mengintegrasikan Data: DSS mampu mengumpulkan dan mengintegrasikan data dari berbagai sumber internal dan eksternal perusahaan. Ini termasuk data operasional, laporan keuangan, data pasar, dan banyak lagi. Integrasi data ini memberikan gambaran lengkap yang mendukung pengambilan keputusan yang baik. Analisis Data: DSS dilengkapi dengan kemampuan analisis data yang kuat. Mereka dapat membantu dalam mengidentifikasi tren, pola, dan peluang yang mungkin terlewatkan oleh mata manusia. Analisis ini mencakup pemodelan prediktif, analisis statistik, dan pemrosesan bahasa alami. Menghasilkan Laporan dan Laporan Kinerja: DSS dapat menghasilkan laporan yang dapat digunakan oleh manajemen untuk memahami kinerja perusahaan. Laporan ini dapat berupa laporan keuangan, laporan penjualan, laporan stok, dan banyak lagi. Pemberian Rekomendasi: DSS juga dapat memberikan rekomendasi kepada para pemimpin perusahaan. Mereka menggunakan data yang dikumpulkan dan hasil analisis untuk memberikan wawasan tentang langkah-langkah yang harus diambil. Dampak Positif pada Kinerja Perusahaan Integrasi DSS dalam operasi perusahaan membawa sejumlah dampak positif pada kinerja perusahaan. Beberapa dampak tersebut termasuk: Pengambilan Keputusan yang Lebih Cepat dan Lebih Akurat: DSS memungkinkan para pemimpin perusahaan untuk mengakses informasi dalam waktu n…
creator: Tia Rahma
rights: Copyright (c) 2023 BIKARMA : Buletin Ilmiah Karya Mahasiswa
date: 2023-06-30
publication date: 2023-06-30
volume: 1
number: 1

Peran Sistem Pendukung Keputusan (DSS) dalam Penerapan Bisnis dan sebagai Kebutuhan Sistem Pendukung Keputusan dalam Web
type: item
description: Sistem Pendukung Keputusan (DSS) telah menjadi elemen integral dalam lingkungan bisnis modern. Artikel ini membahas peran DSS dalam penerapan bisnis dan bagaimana pengintegrasian DSS ke dalam lingkungan web dapat meningkatkan efisiensi pengambilan keputusan. Dengan contoh kasus dan tinjauan literatur, kita akan menjelaskan bagaimana DSS membantu organisasi mengelola informasi, menganalisis data, dan membuat keputusan yang lebih baik. Pendahuluan Sistem Pendukung Keputusan (DSS) adalah alat penting dalam dunia bisnis modern. DSS dirancang untuk membantu manajer dan pengambil keputusan dalam mengumpulkan, mengolah, dan menganalisis data sehingga mereka dapat membuat keputusan yang lebih tepat dan efisien. Salah satu perkembangan terbaru adalah penerapan DSS dalam lingkungan web, yang memberikan akses mudah ke alat ini di seluruh organisasi. Peran DSS dalam Bisnis 1. Pengumpulan dan Integrasi Data Dalam bisnis modern, data tersebar di berbagai sumber seperti basis data, sistem manajemen rantai pasokan, dan aplikasi lainnya. DSS memungkinkan pengguna untuk mengumpulkan dan mengintegrasikan data dari berbagai sumber ini ke dalam satu tempat yang mudah diakses. Ini memudahkan analisis data yang lebih baik dan pengambilan keputusan yang lebih tepat. 2. Analisis Data DSS dilengkapi dengan alat analisis yang kuat yang membantu pengguna dalam mengidentifikasi tren, pola, dan informasi berharga dari data yang ada. Analisis ini dapat membantu organisasi dalam merencanakan strategi, mengoptimalkan operasi, dan mengevaluasi kinerja. 3. Simulasi Dalam situasi bisnis yang kompleks, DSS memungkinkan pengguna untuk melakukan simulasi yang membantu mereka memahami dampak berbagai keputusan. Ini sangat berguna dalam perencanaan strategis dan pengambilan keputusan jangka panjang. 4. Pelaporan DSS menyediakan alat pelaporan yang memungkinkan pengguna membuat laporan yang dapat dibagikan dengan rekan kerja atau manajemen. Laporan ini memungkinkan berbagi informasi yang penting dan dapat m…
creator: Putra Arda Imawan
rights: Copyright (c) 2023 BIKARMA : Buletin Ilmiah Karya Mahasiswa
date: 2023-10-27
publication date: 2023-10-27
volume: 1
number: 1

Peran Sistem Pendukung Keputusan dalam Perkembangan Kecerdasan Buatan dan Teknologi
type: item
description: Sistem Pendukung Keputusan (Decision Support System, DSS) adalah salah satu komponen kunci dalam dunia teknologi informasi yang berperan penting dalam mendukung pengambilan keputusan yang cerdas dan efektif. Seiring dengan perkembangan teknologi, terutama dalam konteks Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence, AI), peran DSS semakin signifikan. Buletin ilmiah ini akan menjelaskan hubungan antara Sistem Pendukung Keputusan, Kecerdasan Buatan, dan teknologi modern serta bagaimana interaksi di antara ketiganya menciptakan dampak yang signifikan dalam berbagai sektor. Peran Sistem Pendukung Keputusan (DSS) DSS adalah sistem yang dirancang untuk membantu pengambilan keputusan dengan memberikan akses ke data, informasi, dan alat analisis yang diperlukan. Dalam dunia bisnis, DSS memainkan peran penting dalam membantu manajer dan eksekutif mengambil keputusan yang berbasis data dan informasi. DSS memungkinkan pengguna untuk mengakses data secara real-time, melakukan analisis data, dan merumuskan strategi bisnis yang lebih baik. Kecerdasan Buatan (AI) dalam DSS Kecerdasan Buatan (AI) adalah kemampuan komputer untuk melakukan tugas yang biasanya memerlukan kecerdasan manusia, seperti pengenalan pola, pemahaman bahasa alami, dan pengambilan keputusan. Integrasi AI dalam DSS telah mengubah cara DSS beroperasi. AI digunakan dalam DSS untuk: Analisis Data: AI dapat membantu dalam menganalisis data yang kompleks dan besar dengan cepat. Ini memungkinkan DSS untuk memberikan wawasan yang lebih dalam kepada pengguna. Pemrosesan Bahasa Alami: Pemrosesan bahasa alami digunakan dalam DSS untuk mengubah data teks menjadi informasi yang dapat dimengerti oleh manusia. Ini penting dalam pengambilan keputusan berbasis teks, seperti pemantauan media sosial dan analisis sentimen. Pengambilan Keputusan: AI dapat digunakan dalam DSS untuk memberikan rekomendasi keputusan yang cerdas. Ini dapat menggabungkan data historis dengan algoritma pembelajaran mesin untuk memprediksi hasil dari berbagai…
creator: RatnaWati
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-15
publication date: 2023-10-15
volume: 1
number: 1

Sistem Pendukung Keputusan (DSS) dan perannya dalam membantu manajemen dalam pengambilan keputusan
type: item
description: <span data-sheets-value="{"1":2,"2":"Sistem Informasi\nSecara umum, sistem informasi merupakan suatu kumpulan dan komponen-komponen dalam perusahaan atau organisasi yang berhubungan dengan proses penciptaan dan pengaliran informasi. Sedangkan menurut Jogiyanto (2001:13), “Sistem informasi adalah sekumpulan hardware, software, brainware, prosedur dan atau aturan yang diorganisasikan secara integral untuk mengolah data menjadi informasi yang bermanfaat guna memecahkan masalah dan pengambilan keputusan”.\nSebuah sistem informasi merupakan suatu kumpulan atau seperangkat komponen yang berhubungan dan mendukung dengan fungsi mengumpulkan, memproses, menyimpan, dan mendistribusikan informasi. Hasil dari proses tersebut digunakan pihak manajemen sebagai suatu dasar dalam pembuatan keputusan organisasi. Selain itu, sistem informasi yang baik juga dapat membantu dalam hal penganalisaan dan visualisasi masalah dalam penciptaan produk baru.\nPemanfaatan atau peranan sistem informasi dapat berbeda-beda dalam tiap perusahaan sesuai fungsinya. Suatu perusahaan dapat memandang bahwa sistem informasi yang ada hanya sebatas merupakan alat bantu untuk meningkatkan efisiensi perusahaan, akan tetapi dapat juga merupakan sesuatu yang berfungsi sangat strategis, dalam artian dapat secara signifikan memberikan kepuasan pelanggan terhadap produk dan jasa yang diberikan perusahaan.\nTerdapat beberapa pandangan manajemen akan sistem informasi yang ada di perusahaan sesuai fungsinya. Pertama, adalah sesuatu hal yang sudah sangat terbiasa dalam perusahaan untuk meningkatkan efisiensi proses kerja atau aktivitas operasional, terutama untuk urusan administrasi serta dokumentasi, sehingga mendorong untuk melakukan investasi pembelian komputer untuk dapat meningkatkan efisiensi, efektivitas dalam pengelolaan perusahaan.\nSeperti pada uraian sebelumnya bahwa sistem informasi di perusahaan dapat dikatakan memiliki nilai strategis apabila sistem tersebut dapat menunjang keberhasilan meningkatkan pend…
creator: Rachmat Julianto
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-24
publication date: 2023-10-24
volume: 1
number: 1

PENERAPAN METODE NAÏVE BAYES DALAM ANALISIS SENTIMEN MEDIA SOSIAL
type: item
description: <span data-sheets-value="[null,2,"Sistem Informasi Secara umum, sistem informasi merupakan suatu kumpulan dan komponen-komponen dalam perusahaan atau organisasi yang berhubungan dengan proses penciptaan dan pengaliran informasi. Sedangkan menurut Jogiyanto (2001:13), “Sistem informasi adalah sekumpulan hardware, software, brainware, prosedur dan atau aturan yang diorganisasikan secara integral untuk mengolah data menjadi informasi yang bermanfaat guna memecahkan masalah dan pengambilan keputusan”. Sebuah sistem informasi merupakan suatu kumpulan atau seperangkat komponen yang berhubungan dan mendukung dengan fungsi mengumpulkan, memproses, menyimpan, dan mendistribusikan informasi. Hasil dari proses tersebut digunakan pihak manajemen sebagai suatu dasar dalam pembuatan keputusan organisasi. Selain itu, sistem informasi yang baik juga dapat membantu dalam hal penganalisaan dan visualisasi masalah dalam penciptaan produk baru. Pemanfaatan atau peranan sistem informasi dapat berbeda-beda dalam tiap perusahaan sesuai fungsinya. Suatu perusahaan dapat memandang bahwa sistem informasi yang ada hanya sebatas merupakan alat bantu untuk meningkatkan efisiensi perusahaan, akan tetapi dapat juga merupakan sesuatu yang berfungsi sangat strategis, dalam artian dapat secara signifikan memberikan kepuasan pelanggan terhadap produk dan jasa yang diberikan perusahaan. Terdapat beberapa pandangan manajemen akan sistem informasi yang ada di perusahaan sesuai fungsinya. Pertama, adalah sesuatu hal yang sudah sangat terbiasa dalam perusahaan untuk meningkatkan efisiensi proses kerja atau aktivitas operasional, terutama untuk urusan administrasi serta dokumentasi, sehingga mendorong untuk melakukan investasi pembelian komputer untuk dapat meningkatkan efisiensi, efektivitas dalam pengelolaan perusahaan. Seperti pada uraian sebelumnya bahwa sistem informasi di perusahaan dapat dikatakan memiliki nilai strategis apabila sistem tersebut dapat menunjang keberhasilan meningkatkan pendapatan, …
creator: FASQILA SAKTI
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

PERANAN DECISION SUPPORT SYSTEM (DSS) BAGI MANAJEMEN SELAKU DECISION MAKER
type: item
description: Perkembangan teknologi komputer yang semakin pesat dewasa ini juga diikuti oleh perkembangan teknologi komunikasi yang merupakan infrastruktur utama yang menyediakan fasilitas transportasi bagi kemampuan teknologi komputer maupun keluarannya (Wijianto, 2000). Saat ini komputer menjadi bagian yang tak terpisahkan dan semakin sering digunakan dalam bisnis perusahaan. Tidak hanya digunakan untuk menggantikan kegiatan yang bersifat manual tetapi juga sebagai alat bantu bagi manajemen dalam pengambilan keputusan. Keputusan yang dibuat dengan dukungan sistem komputer ini diharapkan tidak hanya akan lebih efisien, tetapi juga lebih efektif dalam mencapai tujuan. Setiap pelaku bisnis selalu berkompetisi dengan pelaku bisnis yang lain. Pemanfaatan teknologi informasi dalam hal ini sistem pendukung keputusan menjadi strategis karena dimanfaatkan tidak hanya untuk operasional perusahaan tetapi juga untuk memenangkan persaingan. Penggunaan Decision Support System (DSS) dalam suatu perusahaan menjadi penting karena kemampuannya membantu manajemen dalam proses pembuatan keputusan ekonomi. PEMBAHASAN Sistem Informasi Secara umum, sistem informasi merupakan suatu kumpulan dan komponen-komponen dalam perusahaan atau organisasi yang berhubungan dengan proses penciptaan dan pengaliran informasi. Sedangkan menurut Jogiyanto (2001:13), “Sistem informasi adalah sekumpulan hardware, software, brainware, prosedur dan atau aturan yang diorganisasikan secara integral untuk mengolah data menjadi informasi yang bermanfaat guna memecahkan masalah dan pengambilan keputusan”. Sebuah sistem informasi merupakan suatu kumpulan atau seperangkat komponen yang berhubungan dan mendukung dengan fungsi mengumpulkan, memproses, menyimpan, dan mendistribusikan informasi. Hasil dari proses tersebut digunakan pihak manajemen sebagai suatu dasar dalam pembuatan keputusan organisasi. Selain itu, sistem informasi yang baik juga dapat membantu dalam hal penganalisaan dan visualisasi masalah dalam penciptaan produ…
creator: Nailah Rahadatul ‘Aisy
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-24
publication date: 2023-10-24
volume: 1
number: 1

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN (DECISION SUPPORT SYSTEM)
type: item
description: Pendahuluan DSS menurut Moore and Chang, SPK dapat digambarkan sebagai sistem yang berkemampuan mendukung analisis ad hoc data, dan pemodelan keputusan, berorientasi keputusan, orientasi perencanaan masa depan, dan digunakan pada saat-saat yang tidak biasa. Sistem Pendukung Keputusan (DSS) dibuat sebagai suatu cara untuk memenuhi kebutuhan seorang manajer dalam membuat keputusan yang spesifik dalam memecahkan permasalah yang spesifik pula. Pengambil Keputusan Ada empat tahapan dalam pengambilan keputusan yaitu: Tahap Pemahaman Sebuah proses pemahaman terhadap masalah dengan mengidentifikasi dan mempelajari masalah terhadap lingkungan yang memerlukan data à mengolah data à mengujinya à menjadikan petunjuk dalam menemukan pokok masalah à mencari solusi à bergerak dari tingkat sistem ke subsistem. Tahap Perancangan Sebuah proses pengembangan, analisis dan pencarian alternatif tindakan atau solusi yang mungkin untuk di ambil/ di lakukan à Identifikasi dan mengevaluasi alternative Tahap Pemilihan Sebuah proses pemilihan salah satu alternatif solusi yang dimunculkan pada tahap perancangan untuk menentukan arah tindakan dengan memperhatikan kriteria-kriteria berdasar tujuan yang dapat dicapai pada tahap berikutnya à memilih solusi terbaik Tahap Penerapan Sebuah proses untuk melaksanakan dan menerapkan alternatif tindakan yang dipilih untuk menyelesaikan permasalahan yang telah di identifikasi à Menerapkan solusi dan membuat tindak lanjut. Jenis Keputusan : Keputusan Tak Terprogam: tidak terprogram, tidak ada metode pasti untuk menangani masalah Keputusan Terprogram: berulang dan rutin, suatu prosedure dilakukan bukan sebagai sesuatu yang baru Keputusan Semi Terprogram: kombinasi tak terprogram dan terprogram Jenis Masalah : Masalah terstruktur terdapat pada 3 tahap (pemahaman, perancangan dan pemilihan) Masalah tidak terstruktur tidak terdapat dalam 4 tahap Masalah semi terstruktur Decision Support Systems (DSS) Keharusan dari DSS : Membantu manajer dalam membuat keputusan…
creator: Ranita claudia br purba
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-24
publication date: 2023-10-24
volume: 1
number: 1

Peran Sistem Pendukung Keputusan (DSS) dalam Penerapan Bisnis
type: item
description: <span data-sheets-value="{"1":2,"2":"Abstract\nSistem Pendukung Keputusan (DSS) adalah alat berharga dalam lingkungan bisnis yang berubah dengan cepat. DSS telah menjadi elemen kunci dalam pengambilan keputusan strategis, memungkinkan organisasi untuk merumuskan dan mengimplementasikan strategi bisnis yang efektif. Bulletin ilmiah ini akan mengeksplorasi peran utama DSS dalam penerapan bisnis dan bagaimana DSS telah membantu organisasi dalam menghadapi tantangan dan memanfaatkan peluang dalam dunia bisnis yang dinamis.\n\nPendahuluan: Peran DSS dalam Bisnis\n\nSistem Pendukung Keputusan adalah alat yang mengintegrasikan teknologi informasi, analisis data, dan pemodelan matematis untuk mendukung pengambilan keputusan. Dalam konteks bisnis, DSS digunakan untuk berbagai tujuan, termasuk perencanaan strategis, pengelolaan rantai pasokan, manajemen persediaan, analisis pelanggan, dan banyak lagi.\n\n1. Peran DSS dalam Perencanaan Strategis\n\nDSS memainkan peran penting dalam perencanaan strategis sebuah organisasi. DSS membantu manajemen dalam:\n- Menganalisis data pasar dan tren industri.\n- Merumuskan strategi berdasarkan wawasan data yang mendalam.\n- Mengevaluasi dampak berbagai skenario strategis melalui simulasi.\n- Memantau dan mengukur kinerja strategi yang telah diimplementasikan.\n\n2. Pengelolaan Rantai Pasokan\n\nDalam rantai pasokan yang kompleks, DSS memungkinkan organisasi untuk:\n- Mengelola persediaan dengan efisien dengan meramalkan permintaan produk.\n- Melacak pengiriman barang secara real-time dan merespons perubahan dalam rantai pasokan.\n- Mengoptimalkan distribusi stok produk ke berbagai lokasi.\n\n3. Optimasi Harga dan Pemasaran\n\nDSS membantu organisasi dalam mengoptimalkan strategi harga dan pemasaran:\n- Menganalisis data pesaing dan pasar untuk menentukan harga yang bersaing.\n- Menyesuaikan harga produk berdasarkan faktor seperti musim dan preferensi pelanggan.\n- Meningkatkan efektivitas promosi dan rekomendasi produk.\n\n4. Analisis Pela…
creator: Muhamad Iqbal Qadafi
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-24
publication date: 2023-10-24
volume: 1
number: 1

Penerapan Metode Naïve Bayes untuk Mengklasifikasikan Email Sampah
type: item
description: <span data-sheets-value="{"1":2,"2":"Judul: \nPenerapan Metode Naïve Bayes untuk Mengklasifikasikan Email Sampah \nAbstrak: \nBuletin ilmiah ini membahas tentang penerapan metode Naïve Bayes dalam studi kasus pengklasifikasian email sebagai spam spam atau bukan spam.. Klasifikasi spam adalah masalah umum dalam mengelola kotak masuk pengguna. Penelitian ini menjelaskan implementasi metode Naïve Bayes dan mengevaluasi efektivitas algoritma ini dalam mengidentifikasi spam..\nPendahuluan: \nEmail adalah salah satu alat komunikasi paling populer di dunia saat ini. Namun, spam masih menjadi masalah yang mengganggu dan hanya membuang-buang waktu pengguna. Untuk mengatasi masalah ini, metode klasifikasi seperti Naïve Bayes telah diterapkan.\nMetode: \nKumpulan data: \nData pelatihan mencakup email yang diklasifikasikan sebagai spam atau non-spam. \nPemrosesan awal data: \nTeks email dibersihkan dan diproses, karakter khusus dihapus, teks diubah menjadi vektor fitur. \nNaïve Bayes: \nMenerapkan algoritma Naïve Bayes untuk menghitung kemungkinan sebuah email adalah spam atau bukan berdasarkan karakteristik teks.\nHasil: \nHasil percobaan menunjukkan bahwa metode Naïve Bayes memiliki akurasi yang baik dalam mengklasifikasikan email sebagai spam atau bukan spam.Performa algoritme ini diukur dengan metrik seperti akurasi, presisi, dan perolehan.\nKesimpulan: \nPenerapan metode Naïve Bayes berhasil mengklasifikasikan email sebagai spam atau bukan spam dengan akurasi yang baik. Algoritme ini dapat membantu Anda mengelola kotak masuk dan mengurangi kerumitan yang disebabkan oleh spam.\nSaran untuk penelitian lebih lanjut: \nPenelitian di masa depan dapat mempertimbangkan untuk mengembangkan model klasifikasi yang lebih kompleks dan menggunakan teknik pemrosesan bahasa alami (NLP) untuk meningkatkan kinerja.Penanganan email spam semakin rumit.\nCatatan: \nBuletin ilmiah ini adalah contoh singkat dan penelitian aktual apa pun memerlukan analisis lebih dalam dan data yang sesuai."}" d…
creator: Sabita Adelia Wardani
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Penerapan Metode Naive Bayes dalam Analisis Sentimen Ulasan Produk
type: item
description: Pendahuluan Dalam era digital saat ini, internet telah memberikan platform bagi pengguna untuk memberikan pendapat mereka tentang berbagai produk dan layanan. Menganalisis sentimen ulasan pelanggan adalah tantangan penting dalam bidang analisis teks dan data mining. Dalam studi kasus ini, kami mengeksplorasi penerapan Metode Naive Bayes untuk menganalisis sentimen ulasan produk dalam konteks e-commerce. Metode 1. Pengumpulan Data: Data ulasan produk dikumpulkan dari platform e-commerce terkemuka, mencakup berbagai kategori produk. Ulasan dianalisis untuk menentukan apakah mereka bersifat positif, negatif, atau netral. 2. Preprocessing Data: Langkah-langkah preprocessing melibatkan penghapusan tanda baca, tokenisasi, penghapusan kata-kata pengisi (stop words), dan stemming. Data yang telah dipreproses disimpan dalam bentuk vektor kata. 3. Pembagian Data: Data dibagi menjadi dua bagian: data pelatihan (80%) dan data uji (20%). 4. Pembangunan Model Naive Bayes: Model Naive Bayes diimplementasikan menggunakan Laplace Smoothing untuk mengatasi masalah kata-kata yang tidak ada dalam data pelatihan. Probabilitas prior dan likelihood dihitung dari data pelatihan. Hasil dan Diskusi Setelah melatih model Naive Bayes pada data pelatihan, kami menguji model tersebut pada data uji dan mencatat tingkat akurasi sebesar 88%. Dengan menggunakan metrik evaluasi lain seperti presisi, recall, dan F1-score, kami melihat bahwa model Naive Bayes memberikan hasil yang memuaskan dalam mengklasifikasikan sentimen ulasan produk. Salah satu keuntungan utama dari pendekatan ini adalah kemampuannya untuk mengatasi masalah kata-kata yang tidak ada dalam data pelatihan menggunakan Laplace Smoothing. Hal ini membuat model lebih handal ketika menghadapi kata-kata baru yang tidak pernah dilihat sebelumnya. Kesimpulan Dalam studi kasus ini, penerapan Metode Naive Bayes dengan menggunakan Laplace Smoothing membuktikan keefektifannya dalam menganalisis sentimen ulasan produk dalam lingkungan e-commerce.…
creator: Rahmat Ibnu iman
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-24
publication date: 2023-10-24
volume: 1
number: 1

Implementasi Metode Naïve Bayes dengan Smoothing Laplace untuk Memprediksi Tingkat Kepuasan Pelanggan
type: item
description: Kepuasan pelanggan merupakan salah satu faktor penting dalam kesuksesan suatu bisnis. Oleh karena itu, penting untuk mengetahui tingkat kepuasan pelanggan agar dapat dilakukan perbaikan dan peningkatan kualitas layanan. Metode naïve bayes merupakan salah satu metode klasifikasi yang dapat digunakan untuk memprediksi tingkat kepuasan pelanggan. Metode ini mengasumsikan bahwa setiap fitur independen satu sama lain. Namun, asumsi ini terkadang tidak berlaku pada data yang memiliki fitur yang saling terkait. Untuk mengatasi masalah ini, dapat digunakan metode smoothing Laplace. Metode ini menambahkan satu ke setiap frekuensi fitur dalam data training. Dalam studi kasus ini, metode naïve bayes dengan smoothing Laplace diterapkan untuk memprediksi tingkat kepuasan pelanggan pada sebuah toko online. Data yang digunakan adalah data ulasan pelanggan dari toko online tersebut. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode naïve bayes dengan smoothing Laplace dapat memprediksi tingkat kepuasan pelanggan dengan akurasi yang tinggi. Pendahuluan Kepuasan pelanggan merupakan salah satu faktor penting dalam kesuksesan suatu bisnis. Pelanggan yang puas akan lebih cenderung untuk melakukan pembelian ulang dan memberikan rekomendasi kepada orang lain. Oleh karena itu, penting untuk mengetahui tingkat kepuasan pelanggan agar dapat dilakukan perbaikan dan peningkatan kualitas layanan. Metode naïve bayes merupakan salah satu metode klasifikasi yang dapat digunakan untuk memprediksi tingkat kepuasan pelanggan. Metode ini mengasumsikan bahwa setiap fitur independen satu sama lain. Namun, asumsi ini terkadang tidak berlaku pada data yang memiliki fitur yang saling terkait. Untuk mengatasi masalah ini, dapat digunakan metode smoothing Laplace. Metode ini menambahkan satu ke setiap frekuensi fitur dalam data training. Metode Data yang digunakan dalam studi kasus ini adalah data ulasan pelanggan dari sebuah toko online. Data tersebut terdiri dari 100 data ulasan, dengan 50 data ulasan positif dan …
creator: Dimas Kurnia Putra
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-24
publication date: 2023-10-24
volume: 1
number: 1

Transformasi Bisnis Melalui Penerapan Sistem Pendukung Keputusan (DSS) dalam Lingkungan Web
type: item
description: <span data-sheets-value="{"1":2,"2":"Abstract\n\nArtikel ini membahas peran Sistem Pendukung Keputusan (DSS) dalam transformasi bisnis dalam era digital dan mengapa integrasi DSS dalam lingkungan web adalah kunci kesuksesan. Kami akan mengeksplorasi cara DSS membantu organisasi menghadapi tantangan, memanfaatkan peluang, dan meningkatkan efisiensi operasional. \n\nPeran Kunci DSS dalam Transformasi Bisnis\n\nAnalisis Data yang Mendalam: DSS memungkinkan organisasi untuk mengumpulkan, mengintegrasikan, dan menganalisis data dengan tingkat kedalaman yang belum pernah terjadi sebelumnya. Ini memungkinkan perusahaan untuk memahami pelanggan, pasar, dan tren bisnis dengan lebih baik. \nPengambilan Keputusan yang Tepat Waktu: DSS memberikan akses ke informasi real-time yang mendukung pengambilan keputusan yang cepat dan tepat. Perusahaan dapat merespons perubahan pasar dan situasi bisnis dalam waktu nyata. \nPemantauan Kinerja Bisnis: DSS membantu organisasi untuk memantau kinerja bisnis mereka dengan cermat. Manajer dapat mengidentifikasi masalah dan peluang secara proaktif.\n\nIntegrasi DSS dalam Lingkungan Web \n\nAkses yang Mudah dan Fleksibel: Integrasi DSS dalam lingkungan web memungkinkan pengguna untuk mengakses alat ini dari mana saja dengan koneksi internet. Ini memberikan fleksibilitas yang tak ternilai dalam era mobilitas. \nKolaborasi yang Ditingkatkan: DSS dalam lingkungan web memfasilitasi kolaborasi tim yang lebih efektif. Tim dapat berbagi data, berdiskusi, dan mengambil keputusan bersama-sama dengan lebih mudah. \nAntarmuka Pengguna yang Ramah: DSS di lingkungan web sering kali memiliki antarmuka pengguna yang intuitif, yang memudahkan individu yang bukan ahli dalam analisis data untuk memanfaatkannya.\n\nManfaat Implementasi DSS dalam Lingkungan Web \n\nKeputusan yang Lebih Baik: Dengan akses mudah ke DSS, organisasi dapat membuat keputusan yang lebih baik dan lebih terinformasi, yang pada akhirnya meningkatkan hasil bisnis. \nPeningkatan Efisiensi Oper…
creator: Fian Kurniawan
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-24
publication date: 2023-10-24
volume: 1
number: 1

Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Calon Karyawan di Ace Hardware Depok Town Center
type: item
description: <span data-sheets-value="{"1":2,"2":"Pemilihan karyawan berkualitas adalah langkah penting bagi setiap perusahaan yang ingin mencapai kesuksesan. Proses rekrutmen dan seleksi yang tepat dapat berkontribusi signifikan terhadap kinerja perusahaan. Dalam konteks Ace Hardware Depok Town Center, Sistem Pendukung Keputusan (DSS) telah menjadi elemen kunci dalam upaya pemilihan karyawan terbaik.\n\nPenggunaan DSS dalam pemilihan karyawan memberikan keuntungan berupa pemilihan karyawan yang lebih baik sesuai dengan kebutuhan perusahaan, meningkatkan produktivitas, dan pengurangan kesalahan seleksi.\n\nSistem Pendukung Keputusan (DSS) telah membuktikan perannya yang krusial dalam pemilihan karyawan terbaik di Ace Hardware Depok Town Center. DSS telah membantu perusahaan dalam merumuskan kriteria seleksi yang tepat, mengukur kinerja calon karyawan, dan meningkatkan efisiensi proses seleksi secara keseluruhan. Dengan DSS, Ace Hardware Depok Town Center siap menghadapi tantangan pemilihan karyawan yang berkualitas dan memastikan kelangsungan pertumbuhan dan kesuksesan mereka di masa depan."}" data-sheets-userformat="{"2":513,"3":{"1":0},"12":0}">Pemilihan karyawan berkualitas adalah langkah penting bagi setiap perusahaan yang ingin mencapai kesuksesan. Proses rekrutmen dan seleksi yang tepat dapat berkontribusi signifikan terhadap kinerja perusahaan. Dalam konteks Ace Hardware Depok Town Center, Sistem Pendukung Keputusan (DSS) telah menjadi elemen kunci dalam upaya pemilihan karyawan terbaik. Penggunaan DSS dalam pemilihan karyawan memberikan keuntungan berupa pemilihan karyawan yang lebih baik sesuai dengan kebutuhan perusahaan, meningkatkan produktivitas, dan pengurangan kesalahan seleksi. Sistem Pendukung Keputusan (DSS) telah membuktikan perannya yang krusial dalam pemilihan karyawan terbaik di Ace Hardware Depok Town Center. DSS telah membantu perusahaan dalam merumuskan kriteria seleksi yang tepat, mengukur kinerja calon karyawan, dan meningkatkan efisiensi proses seleks…
creator: DENY PRIYANTOKO
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-24
publication date: 2023-10-24
volume: 1
number: 1

PENERAPAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN (DSS) DALAM LINGKUNGAN BISNIS DI WEB
type: item
description: Sistem Pendukung Keputusan (DSS) telah menjadi komponen integral dalam bisnis modern yang beroperasi di dunia digital. Penerapan DSS dalam lingkungan web memiliki dampak besar pada efisiensi pengambilan keputusan, memberikan keunggulan kompetitif, dan mengarah pada pengelolaan sumber daya yang lebih baik. Bulletin ilmiah ini membahas peranan DSS dalam bisnis berbasis web, mengidentifikasi tantangan yang dihadapi, dan menyoroti manfaat yang dapat diperoleh melalui integrasi DSS dalam strategi bisnis. PENDAHULUAN Dalam dunia yang terus berubah ini, pengambilan keputusan yang tepat waktu dan berbasis data merupakan faktor penentu keberhasilan bisnis. Sistem Pendukung Keputusan (DSS) adalah alat yang memungkinkan perusahaan untuk mengoptimalkan pengambilan keputusan dengan memberikan akses cepat dan analisis data yang mendalam. Saat ini, DSS yang terintegrasi dalam lingkungan web semakin penting dalam memenuhi kebutuhan bisnis yang kompleks. PERANAN DSS DALAM BISNIS DI DALAM WEB Analisis Data Real-Time: DSS dalam web memungkinkan pengambil keputusan untuk mengakses data terkini, yang sangat penting dalam menghadapi perubahan pasar yang cepat. Pemantauan Kinerja Bisnis: DSS dapat digunakan untuk memantau kinerja bisnis secara kontinu, dengan dashboard interaktif dan laporan yang memungkinkan para pengambil keputusan untuk mengidentifikasi masalah dengan cepat. Prediksi dan Simulasi: DSS dapat digunakan untuk meramalkan tren masa depan dan melakukan simulasi berdasarkan skenario yang berbeda, memungkinkan perusahaan untuk merencanakan tindakan dengan lebih baik. Integrasi dengan Sumber Daya Eksternal: DSS dapat mengintegrasikan data dari sumber daya eksternal seperti media sosial, berita, dan data pasar, memberikan pandangan yang lebih lengkap dan akurat. KEBUTUHAN DAN TANTANGAN Keamanan Data yang Maksimal: Dalam penerapan DSS di web, perlu ada langkah-langkah yang kuat untuk menjaga keamanan data dan mencegah pelanggaran data. Integrasi Sistem yang Efisien: Penting untuk…
creator: Rifqi Surya Bernada
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-24
publication date: 2023-10-24
volume: 1
number: 1

Peran Sistem Pendukung Keputusan (DSS) dalam Bisnis Makanan dan Implementasinya dalam Lingkungan Web
type: item
description: <span data-sheets-value="{"1":2,"2":"Sistem Pendukung Keputusan (DSS) telah menjadi komponen integral dalam berbagai sektor bisnis, termasuk industri makanan. Dalam buletin ilmiah ini, kami akan membahas peran penting DSS dalam bisnis makanan dan bagaimana penerapannya di dalam lingkungan web dapat meningkatkan efisiensi operasional dan pengambilan keputusan yang lebih baik dalam industri ini. Kami akan menjelaskan konsep dasar DSS, menggambarkan peran kunci dalam bisnis makanan, dan memberikan contoh implementasi dalam bentuk situs web.\n\n1. Pendahuluan\n\nBisnis makanan adalah industri yang sangat kompetitif dan cepat berubah. Dalam menghadapi persaingan yang semakin ketat dan perubahan selera konsumen yang cepat, pengambilan keputusan yang cerdas menjadi kunci keberhasilan. DSS adalah alat yang dapat membantu para pemangku kepentingan dalam bisnis makanan untuk mengambil keputusan yang lebih baik dan lebih cepat.\n\n2. Konsep Dasar Sistem Pendukung Keputusan (DSS)\n\nSistem Pendukung Keputusan (DSS) adalah sistem informasi yang dirancang untuk membantu pengambilan keputusan dalam berbagai tingkatan organisasi. DSS menggabungkan data, alat analisis, dan model matematika untuk membantu para pengambil keputusan dalam memahami situasi dan merumuskan keputusan yang optimal.\n\n3. Peran DSS dalam Bisnis Makanan\n\nDalam bisnis makanan, DSS memiliki beberapa peran kunci:\n\na. Analisis Permintaan dan Penjualan\n\nDSS dapat membantu bisnis makanan menganalisis data penjualan historis, tren permintaan, dan faktor-faktor yang mempengaruhi penjualan. Dengan informasi ini, pemilik bisnis dapat merencanakan persediaan, mengatur harga, dan mengembangkan strategi pemasaran yang lebih efektif.\n\nb. Manajemen Persediaan\n\nDalam bisnis makanan, manajemen persediaan yang efisien adalah kunci. DSS dapat membantu dalam meramalkan kebutuhan persediaan, mengoptimalkan inventaris, dan menghindari kekurangan stok atau pemborosan.\n\nc. Pengelolaan Rantai Pasokan\n\nDSS dapat digunakan…
creator: Julieta Cahya Mestika
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Model Komputasi untuk AI dengan Teknik Berbasis Kalkulus
type: item
description: <span data-sheets-value="{"1":2,"2":"\nAbstrak \n\nKecerdasan Buatan (AI) adalah bidang ilmu komputer yang berfokus pada pembuatan mesin yang dapat melakukan tugas-tugas yang biasanya memerlukan kecerdasan manusia, seperti persepsi visual, pengenalan suara, pengambilan keputusan, dan terjemahan bahasa .Dalam konteks AI, kalkulus memainkan peran penting dalam mengembangkan model dan algoritma yang dapat belajar dari data dan membuat prediksi. Misalnya, algoritme pembelajaran mesin, yang merupakan bagian dari AI, menggunakan kalkulus untuk mengoptimalkan parameter model guna meminimalkan kesalahan antara keluaran yang diprediksi dan keluaran sebenarnya.\n\n\nPeran Kalkulus dalam Model Komputasi untuk AI\n\nKalkulus berperan penting dalam Model Komputasi untuk Kecerdasan Buatan (AI). Berikut beberapa cara penggunaan kalkulus dalam Model Komputasi untuk AI:\n\n1. Pembelajaran Mesin: Kalkulus digunakan dalam banyak algoritma pembelajaran mesin. Beberapa konsep Kalkulus yang digunakan dalam pembelajaran mesin termasuk set, fungsi, aturan rantai, dan turunan. Kalkulus digunakan untuk mengoptimalkan algoritma pembelajaran mesin dengan memahami bagaimana hal -hal berubah dan kecuraman kurva.\n\n2. Sistem Kecerdasan Buatan: Kalkulus digunakan untuk membuat sistem Kecerdasan Buatan. Bagian batas kalkulus digunakan untuk membuat sistem AI di bidang ilmu komputer. Kalkulus digunakan untuk menciptakan sistem cerdas yang dapat mengambil keputusan berdasarkan informasi yang tidak lengkap atau tidak pasti\n\n3. Jaringan: Kalkulus digunakan dalam jaringan untuk menganalisis kinerja jaringan dan mengembangkan sistem kecerdasan buatan.\n\n4.Gambar: Kalkulus digunakan dalam grafik komputer untuk membuat gambar dan gerakan yang realistis. Kalkulus dan bentuk matematika lainnya dapat menghasilkan gambar dan gerakan paling realistis.\n\n5. Analisis Data: Kalkulus digunakan dalam analisis data untuk memahami bagaimana suatu fungsi berubah sehubungan dengan inputnya. Kalkulus digunakan untuk…
creator: Muhammad Robby
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Penerapan Kalkulus Dalam Bidang Teknologi, AI atau Super Komputer
type: item
description: <span data-sheets-value="{"1":2,"2":"Bagas Afrizal\nUniversitas Pamulang\nPenerapan Kalkulus Dalam Bidang Teknologi, AI atau Super Komputer\n\nAbstract\nKalkulus adalah cabang matematika yang mempelajari perubahan. Kalkulus memiliki peran yang sangat penting dalam berbagai bidang ilmu, termasuk teknologi, kecerdasan buatan, dan super komputer.\nDalam bidang teknologi, kalkulus digunakan untuk menentukan kecepatan dan percepatan suatu objek, momen inersia suatu benda, tekanan dan gaya fluida, serta persamaan gelombang. Dalam bidang kecerdasan buatan, kalkulus digunakan untuk membangun algoritma pembelajaran mesin, mengembangkan metode optimasi, dan melakukan analisis data. Dalam bidang super komputer, kalkulus digunakan untuk mengembangkan algoritma komputasi paralel dan metode numerik.\nDengan memahami dasar-dasar kalkulus, kita dapat memahami prinsip-prinsip yang mendasari teknologi modern.\n\nPeran Kalkulus dalam Teknologi, AI, dan Super Komputer\nKalkulus memiliki peran penting dalam berbagai bidang teknologi, termasuk dalam pengembangan kecerdasan buatan (AI) dan pengoperasian superkomputer. Berikut beberapa cara di mana kalkulus berperan dalam teknologi, AI, dan superkomputer, antara lain:\n1.\tPemrosesan Sinyal dan Gambar: Kalkulus digunakan dalam pengolahan sinyal dan gambar, yang merupakan bagian integral dari teknologi komunikasi modern, penglihatan komputer, dan pengenalan pola. Transformasi Fourier, misalnya, adalah alat matematika yang memanfaatkan kalkulus dalam analisis dan pemrosesan sinyal.\n2.\tPemodelan Matematika: Kalkulus adalah alat dasar untuk pemodelan matematika dalam teknologi. Dalam pengembangan teknologi baru, seperti pengembangan material untuk komponen elektronik atau perancangan rangkaian elektronik, kalkulus digunakan untuk memodelkan dan memecahkan persamaan diferensial yang menggambarkan perilaku sistem.\n3.\tOptimisasi: Dalam pengembangan algoritma AI, optimisasi adalah elemen penting. Kalkulus memainkan peran kunci dalam mencari ni…
creator: Bagas Afrizal
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Optimasi Pengambilan Keputusan Bisnis dengan DSS dan Logika Fuzzy: Pendekatan Komprehensif
type: item
description: DSS (Decision Support System) telah menjadi inti dari pengambilan keputusan yang efisien dalam organisasi, dan dengan mengintegrasikan Logika Fuzzy, DSS dapat mengatasi ketidakpastian dan kompleksitas yang sering ditemui dalam dunia bisnis. Poin-poin utama yang dibahas mencakup definisi Logika Fuzzy, keunggulan dan kekurangannya dalam pengambilan keputusan, serta implementasi DSS yang memanfaatkan teknik Logika Fuzzy. Selain itu, buletin ini menjelaskan peran penting DSS dalam meningkatkan efisiensi dan akurasi pengambilan keputusan bisnis. Studi kasus dan penelitian terkini juga diberikan untuk memberikan pandangan mendalam tentang bagaimana DSS dan Logika Fuzzy digunakan dalam dunia nyata. Dengan memahami konsep ini, organisasi dapat mengambil keputusan yang lebih tepat, efisien, dan adaptif dalam lingkungan bisnis yang terus berubah. 1. PENDAHULUAN Dalam era informasi yang terus berkembang, pengambilan keputusan yang tepat waktu dan efisien adalah kunci kesuksesan bagi perusahaan dalam dunia bisnis yang sangat kompetitif. Namun, dengan banyaknya data yang tersedia dan kompleksitas yang semakin meningkat, pengambilan keputusan semakin sulit. Di sinilah Sistem Pendukung Keputusan (DSS) memainkan peran penting. DSS adalah alat teknologi informasi yang dirancang untuk membantu manajer dan profesional dalam membuat keputusan yang lebih baik dan lebih terinformasi. Buletin ilmiah ini bertujuan untuk menguraikan peran DSS dalam bisnis modern dan mendalam ke dalam bagaimana teknologi ini memberdayakan perusahaan untuk mencapai keunggulan kompetitif. Dalam tulisan ini, kami akan memahami definisi logika fuzzy, membahas contoh penerapannya dalam kehidupan sehari-hari, dan mengevaluasi keuntungan serta kerugian dari pendekatan ini. 2. DEFINISI LOGIKA FUZZY Logika fuzzy adalah pendekatan logika yang memungkinkan kita untuk mengukur derajat kebenaran dalam skala kontinu, daripada hanya mengandalkan nilai benar atau salah seperti dalam logika biner. Ini memungkinkan kita untuk…
creator: Matheos Oktavio Selan
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Peran sistem pendukung keputusan (DSS) dalam penerapan Bisnis di era digital
type: item
description: Sistem Pendukung Keputusan (DSS) telah menjadi bagian integral dari lingkungan bisnis modern. Dalam era digital saat ini, DSS memegang peranan kunci dalam membantu organisasi membuat keputusan yang tepat waktu dan tepat sasaran. Bulletin ilmiah ini akan membahas peran penting DSS dalam penerapan bisnis melalui platform web, dengan fokus pada manfaat, komponen-komponen, dan tantangan yang terkait. Peran dan manfaat DSS dalam Penerapan Bisnis Melalui Web 1.Pengambilan Keputusan yang Cepat dan Akurat : DSS memungkinkan manajer dan pemimpin bisnis untuk mengakses informasi penting secara real-time, memungkinkan pengambilan keputusan yang tepat dan cepat. 2.Analisis Data yang Mendalam Dengan kemampuan untuk mengintegrasikan dan menganalisis data dari berbagai sumber, DSS membantu dalam mendapatkan wawasan mendalam tentang operasi bisnis dan tren pasar. 3.Meningkatkan Efisiensi Operasional Dengan otomatisasi proses dan integrasi yang kuat, DSS dapat meningkatkan efisiensi operasional dan mengurangi biaya yang terkait dengan pengelolaan informasi. Komponen-Komponen Kunci dari DSS Web-Based 1.Sumber Data Integrasi dengan berbagai sumber data, termasuk database internal, data eksternal, dan sumber data web, adalah inti dari DSS berbasis web. 2.Algoritma Analisis Algoritma analisis data yang canggih memungkinkan DSS untuk menyajikan i nformasi yang relevan dan wawasan yang dapat digunakan dalam pengambilan keputusan. 3. Antarmuka Pengguna Intuitif Antarmuka pengguna yang ramah pengguna memastikan bahwa pengguna dari berbagai tingkat keahlian dapat memanfaatkan DSS dengan mudah dan efektif. Tantangan dalam Implementasi DSS Web-Based 1.Keamanan dan Privasi Data Dengan meningkatnya kekhawatiran tentang keamanan data, organisasi perlu memastikan bahwa informasi sensitif dilindungi dengan baik. 2.Integrasi Sistem yang Rumit Integrasi DSS dengan sistem yang sudah ada dalam organisasi bisa menjadi tantangan, terutama jika infrastruktur IT tidak terstandarisasi. 3.Pelatihan dan Penga…
creator: DICKY WAHYUDI
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Revolusi Sistem Pendukung Keputusan (DSS) dalam Era Bisnis Digital
type: item
description: <span data-sheets-value="{"1":2,"2":"Abstrak:\nSistem Pendukung Keputusan (DSS) telah mengalami perkembangan signifikan dan memainkan peran yang semakin penting dalam pengambilan keputusan bisnis di era digital. Bulletin ilmiah ini mengulas evolusi DSS, peran kunci dalam menghadapi tantangan bisnis modern, serta dampak revolusi DSS dalam konteks bisnis digital. Studi kasus juga disertakan untuk menggambarkan aplikasi praktis DSS dalam bisnis.\n\n1. Pendahuluan\nEra bisnis digital telah membawa perubahan signifikan dalam cara organisasi beroperasi dan mengambil keputusan. Dalam lingkungan yang semakin cepat berubah ini, Sistem Pendukung Keputusan (DSS) mengalami evolusi yang revolusioner. DSS adalah fondasi penting bagi pengambilan keputusan yang cerdas, didukung oleh analisis data, wawasan, dan teknologi informasi.\n\n2. Evolusi Sistem Pendukung Keputusan\nKita akan menjelajahi perkembangan DSS dari model awal hingga kemunculan DSS berbasis web yang menggabungkan berbagai teknologi canggih, seperti big data analytics, kecerdasan buatan, dan komputasi awan. Evolusi ini memungkinkan DSS untuk menangani masalah yang lebih kompleks dan memberikan solusi yang lebih tepat.\n\n3. Peran Kunci DSS dalam Menghadapi Tantangan Bisnis Modern\nEra bisnis modern menuntut ketepatan, kecepatan, dan ketangkasan dalam pengambilan keputusan. Dalam konteks ini, peran DSS semakin krusial:\n\n- Mengatasi Volatilitas Pasar\nDSS membantu organisasi untuk merespons perubahan pasar dengan cepat dan memprediksi tren yang mungkin muncul. Ini memungkinkan perusahaan untuk menyesuaikan strategi mereka sesuai dengan dinamika pasar yang cepat.\n- Pengambilan Keputusan yang Dapat Diandalkan\nDSS memberikan dasar yang kuat untuk pengambilan keputusan yang terinformasi. Dengan menganalisis data dengan seksama, DSS membantu mengurangi risiko dan ketidakpastian dalam pengambilan keputusan bisnis.\n- Meningkatkan Efisiensi dan Produktivitas\nDSS dapat mengoptimalkan proses operasional dan membantu organi…
creator: Anggada alif fahrizal
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Penerapan kalkulus dalam bidang Teknologi AI
type: item
description: <span data-sheets-value="{"1":2,"2":"Abstrak:\nPenelitian ini menguraikan penerapan kalkulus dalam pengembangan Teknologi Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence, AI). Kalkulus, terdiri dari diferensiasi dan integrasi, memainkan peran sentral dalam analisis perubahan dan akumulasi data, yang merupakan konsep kunci dalam pemrosesan data dan pembelajaran mesin. Kami menjelaskan bagaimana penerapan kalkulus membantu dalam pemrosesan bahasa alami, dengan penekanan pada analisis sentimen teks dan penerjemahan mesin. Selain itu, kami menyoroti penggunaan integrasi dalam pengenalan wajah dan suara. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan kalkulus dalam AI menghasilkan pemodelan yang lebih tepat dan efisien. Penerapan kalkulus dalam AI membuka peluang untuk perkembangan teknik-teknik yang lebih cerdas dan canggih. Dengan fondasi matematis yang kuat, AI semakin mendekati kemampuan pemrosesan dan pemahaman manusia, menjawab tantangan-tantangan kompleks dalam dunia nyata.\n\nPendahuluan:\nTeknologi Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence, AI) telah menjadi salah satu bidang penelitian yang paling berkembang dalam beberapa dekade terakhir. AI memanfaatkan teknik-teknik matematika dan komputasi yang kompleks untuk memahami dan merespons data dalam cara yang mirip dengan manusia. Salah satu alat matematika yang sangat penting dalam pengembangan AI adalah kalkulus. Kalkulus, yang mencakup diferensiasi dan integrasi, memberikan kerangka kerja matematis untuk memahami perubahan dan akumulasi, yang kritis dalam konteks pemrosesan data dan pembelajaran mesin.\n\nTinjauan Pustaka:\nPenggunaan kalkulus dalam AI terutama terkait dengan dua aspek utama: diferensiasi dan optimisasi. Diferensiasi memungkinkan kita untuk memahami perubahan dalam data dan membantu dalam melatih model AI. Metode-metode seperti backpropagation dalam jaringan saraf tiruan dan gradient descent dalam optimisasi model merupakan contoh penerapan diferensiasi.\n\n\nMetode:\nDalam penelitian ini, kami menje…
creator: Rama Achmad Fadillah
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Peranan DSS Penerapan Bisnis ataupun sebagai Kebutuhan System Pendukung Keputusan didalam Sebuah Web
type: item
description: <span data-sheets-value="{"1":2,"2":"Peranan DSS Penerapan Bisnis ataupun sebagai Kebutuhan System Pendukung Keputusan didalam Sebuah Web\n\nNama : Afdal Zikri Amanda\nKelas : 07TLK001\nNIM : 201011402061\n\nPeranan DSS dalam Penerapan Bisnis dan Web\nPendahuluan\nDecision Support System (DSS) atau Sistem Pendukung Keputusan (SPK) adalah \nsebuah sistem informasi berbasis komputer yang digunakan untuk mendukung pengambilan \nkeputusan dalam perusahaan atau organisasi. DSS dapat membantu pengguna dalam \nmenyelesaikan masalah yang bersifat semi terstruktur atau tidak terstruktur, dengan \nmemanfaatkan data, model, dan algoritma.\nDSS memiliki banyak manfaat bagi bisnis, seperti mempermudah akses informasi, \nmenganalisis data secara cepat dan akurat, meningkatkan efektivitas dan kualitas keputusan, \nserta mengatasi batasan kognitif pengguna. DSS juga dapat diintegrasikan dengan web, \nsehingga dapat meningkatkan ketersediaan, fleksibilitas, interaktivitas, dan adaptabilitas \nsistem.\nTujuan\nTujuan dari bulletin ilmiah ini adalah untuk menjelaskan peranan DSS dalam penerapan \nbisnis dan web, serta memberikan contoh aplikasi DSS dalam bidang-bidang tertentu.\nPembahasan\nPeranan DSS dalam Penerapan Bisnis\nDSS dapat diterapkan dalam berbagai bidang bisnis, seperti pemasaran, produksi, \nkeuangan, sumber daya manusia, dan lain-lain. Berikut adalah beberapa contoh peranan DSS \ndalam penerapan bisnis:\n1) DSS dapat membantu manajer pemasaran dalam menentukan strategi promosi, penetapan \nharga, segmentasi pasar, alokasi anggaran, dan evaluasi kinerja.\n2) DSS dapat membantu manajer produksi dalam merencanakan jadwal produksi, \nmengoptimalkan alokasi sumber daya, mengendalikan kualitas produk, dan menangani \nmasalah-masalah operasional.\n3) DSS dapat membantu manajer keuangan dalam menganalisis laporan keuangan, mengelola \narus kas, mengevaluasi investasi, dan mengelola risiko. \n4) DSS dapat membantu manajer sumber daya manusia dalam merekrut karyawan, menilai \nk…
creator: Afdal Zikri Amanda
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Peranan Sistem Pendukung Keputusan (DSS) dalam Penerapan Bisnis Modern
type: item
description: <span data-sheets-value="{"1":2,"2":"Abstract\nSistem Pendukung Keputusan (DSS) telah menjadi elemen penting dalam penerapan strategi bisnis yang efektif di era digital saat ini. DSS memungkinkan perusahaan untuk menganalisis data secara mendalam, mengembangkan model prediktif, mengelola rantai pasokan dengan efisien, dan merumuskan strategi pemasaran yang tepat. Implementasi DSS dalam lingkungan bisnis telah membawa dampak signifikan, termasuk peningkatan efisiensi operasional, peningkatan daya saing, dan peningkatan keputusan strategis.\n\nPeranan DSS dalam Penerapan Bisnis\n1.\tAnalisis Data yang Mendalam: DSS memungkinkan perusahaan untuk menganalisis data secara menyeluruh, membantu dalam pemahaman yang lebih baik tentang tren pasar, perilaku pelanggan, dan kinerja operasional, yang pada gilirannya memungkinkan pengambil keputusan untuk merumuskan strategi yang efektif.\n2.\tPengembangan Model Prediktif: DSS memungkinkan pengembangan model prediktif yang kompleks berdasarkan data historis, memungkinkan perusahaan untuk membuat peramalan yang akurat dan mengidentifikasi peluang pertumbuhan potensial di pasar.\n3.\tPengelolaan Rantai Pasokan yang Efisien: DSS mendukung pengelolaan rantai pasokan yang efisien dengan memungkinkan pemantauan real-time terhadap inventaris, permintaan pelanggan, dan pengiriman produk, yang memungkinkan perusahaan untuk mengelola pasokan dengan lebih efektif dan mengurangi biaya operasional.\n4.\tPengembangan Strategi Pemasaran yang Tepat: DSS membantu dalam mengembangkan strategi pemasaran yang tepat berdasarkan analisis pasar yang komprehensif, membantu perusahaan untuk memperluas basis pelanggan dan meningkatkan kepuasan pelanggan.\n\n \nDampak Implementasi DSS dalam Lingkungan Bisnis\n1.\tPeningkatan Efisiensi Operasional: Implementasi DSS memungkinkan perusahaan untuk meningkatkan efisiensi operasional melalui pengelolaan yang lebih baik terhadap data dan proses bisnis yang otomatis, yang pada akhirnya mengarah pada pengurangan bi…
creator: AFLAH ARIYANDI HAJ
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Peranan DSS dalam Penerapan Bisnis
type: item
description: Pada dasarnya, DSS atau decision support system adalah salah satu sistem manajemen pengetahuan yang memiliki peran dalam mendukung proses pengambilan keputusan untuk suatu perusahaan ataupun organisasi. Contoh sederhananya, sebagian besar dari kita pasti kenal brand ponsel terkenal di dunia yaitu Nokia. Dulu, mereka di klaim sebagai perusahaan terdepan dalam industri telepon dan mampu menghadirkan inovasi yang digandrungi oleh seluruh konsumen di hampir seluruh dunia. Tapi, karena selalu menganggap remeh teknologi telepon genggam terbaru, maka Nokia kalah saing dengan bisnis lain dan berakhir bangkrut. Yang dialami oleh Nokia ini disebabkan karena kesalahan mereka dalam mengambil keputusan. Hasilnya, Nokia yang waktu dulu sempat menjadi perusahaan terdepan di dunia, kini hanya tinggal sejarahnya saja. Kasus Nokia ini adalah salah satu dari banyaknya contoh tentang pentingnya perusahaan ataupun organisasi dalam hal mengambil keputusan. Masih Ada banyak hal yang harus diperhatikan oleh suatu perusahaan agar bisa memilih suatu keputusan yang tepat untuk kepentingan bisnis nya. Peranan DSS dalam Penerapan Bisnis DSS (Decision Support System) merupakan sistem berbasis komputer yang dirancang untuk membantu manajer atau pengambil keputusan dalam proses pengambilan keputusan. DSS memiliki peran penting dalam penerapan bisnis, antara lain: 1. Membantu manajer dalam pengambilan keputusan: DSS membantu manajer dalam memecahkan masalah, mendukung penilaian, dan meningkatkan efektivitas pengambilan keputusan. DSS juga mempercepat proses pengambilan keputusan dengan menyediakan informasi yang akurat dan terbaru. 2. Meningkatkan efektivitas kegiatan pemasaran: DSS dapat digunakan untuk mendukung efektivitas kegiatan pemasaran, seperti yang dilakukan oleh PT. Aman. Dengan menggunakan DSS, perusahaan dapat menentukan keputusan secara lebih teratur, terorganisir, dan komunikatif. 3. Memudahkan pengambilan keputusan yang kompleks: DSS membantu manajer dalam menghadapi keputusan yang …
creator: Abdul Majid
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

peranan DSS penerapan bisnis ataupun sebagai kebutuhan system pendukung keputusan didalam sebuah web
type: item
description: <span data-sheets-value="{"1":2,"2":"AZIS SAPUTRO\n201011401354\n JUDUL : peranan DSS penerapan bisnis ataupun sebagaikebutuhan system pendukung keputusan didalam sebuah web\n\n\nPEMBAHASAN\nSebuah sistem informasi merupakan suatu kumpulan atau seperangkat komponen yang berhubungan dan mendukung dengan fungsi mengumpulkan, memproses, menyimpan, dan mendistribusikan informasi. Hasil dari proses tersebut digunakan pihak manajemen sebagai suatu dasar dalam pembuatan keputusan organisasi. Selain itu, sistem informasi yang baik juga dapat membantu dalam hal penganalisaan dan visualisasi masalah dalam penciptaan produk baru. Pemanfaatan atau peranan sistem informasi dapat berbeda-beda dalam tiap perusahaan sesuai fungsinya. Suatu perusahaan dapat memandang bahwa sistem informasi yang ada hanya sebatas merupakan alat bantu untuk meningkatkan efisiensi perusahaan, akan tetapi dapat juga merupakan sesuatu yang berfungsi sangat strategis, dalam artian dapat secara signifikan memberikan kepuasan pelanggan terhadap produk dan jasa yang diberikan perusahaan. Terdapat beberapa pandangan manajemen akan sistem informasi yang ada di perusahaan sesuai fungsinya. Pertama, adalah sesuatu hal yang sudah sangat terbiasa dalam perusahaan untuk meningkatkan efisiensi proses kerja atau aktivitas operasional, terutama untuk urusan administrasi serta dokumentasi, sehingga mendorong untuk melakukan investasi pembelian komputer untuk dapat meningkatkan efisiensi, efektivitas dalam pengelolaan perusahaan.\n\n\nUpaya perusahaan untuk bertahan hidup dan berkembang dalam lingkungan bisnis global sangattergantung pada kompetensi perusahaan dalam memanfaatkan segala potensi yang terkandung dalamteknologi informasi untuk menerobos berbagai hambatan dan mengubah potensi tersebut menjadipeningkatan kecepatan, fleksibilitas, integrasi, dan inovasi berkelanjutan. Penerobosan berbagai hambatanmemerlukan pemampu (enabler) yang andal. Salah satu pemampu utama adalah teknologi informasi.Teknologi informasi it…
creator: Azis saputro
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Penerapan Kalkulus Dalam Bidang Teknologi, AI atau Super Komputer
type: item
description: <span data-sheets-value="{"1":2,"2":"Pembahasan\n\nKalkulus adalah cabang ilmu matematika yang mencakup limit, turunan, integral, dan deret tak terhingga. Kalkulus adalah ilmu mengenai perubahan, sebagaimana geometri adalah ilmu mengenai bentuk dan aljabar adalah ilmu mengenai pengerjaan untuk memecahkan persamaan serta aplikasinya. Kalkulus memiliki aplikasi yang luas dalam bidang-bidang sains, ekonomi, dan teknik, serta dapat memecahkan berbagai masalah yang tidak dapat dipecahkan dengan aljabar elementer. Kalkulus memiliki dua cabang utama Kalkulus diferensial dan kalkulus integralyang saling berhubungan melalui teorema dasar kalkulus. Pelajaran kalkulus adalah pintu gerbang menuju pelajaran matematika lainnya yang lebih tinggi, yang khusus mempelajari fungsi dan limit yang secara umum dinamakan analisis matematika. Sejarah perkembangan kalkulus bisa ditilik pada beberapa periode zaman, yaitu zaman kuno, zaman pertengahan, dan zaman modern. \n\n \tPeranan kalkulus dalam bidang ilmu komputer dan teknololgi informasi matematika dikenal sebagai ilmu dasar. Pembelajaran matematika bisa melatih kemampuan berpikir kritis, logis, analitis, dan sistematis. Matematika juga sangat pantas disebut sebagai jembatan ilmu pengetahuan dan teknologi. Sebagai contoh, kemajuan teknologi luar angkasa yang sangat pesat di jaman sekarang karena kemajuan bidang ilmu fisika. Tetapi kemajuan ilmu fisika itu sendiri tidak bisa tercapai tanpa peran matematika dan perkembangan matematika itu sendiri. Sedangkan pengertian Teknik Informatika yaitu, Informatika merupakan disiplin ilmu yang mempelajari transformasi fakta berlambang yaitudata maupun informasi pada mesin berbasis komputasi. Disiplin ilmu ini mencakup beberapa macam bidang, termasuk di dalamnya sistem informasi, ilmu komputer,ilmu informasi, teknik komputer dan aplikasi informasi dalam sistem informasi manajemen. Berbagai aplikasi dan program di komputer tidak lepas dari penerapan aplikasi matematika, diantaranya adalah operasi Al…
creator: Tijana Karimah
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN KEGIATAN EKSTRAKURIKULER UNTUK SISWA SMA MENGGUNAKAN METODE SIMPLE MULTI ATTRIBUTE RATING TECHNIQUE (STUDI KASUS : SMA SANTA MARIA CIREBON)
type: item
description: Sistem pendukung keputusan (DSS) telah menjadi komponen integral dalam menghadapi tantangan pengambilan keputusan yang semakin kompleks di berbagai bidang, termasuk dalam dunia pendidikan. Buletin ilmiah ini memaparkan hasil pengembangan sebuah DSS yang bertujuan membantu siswa SMA dalam memilih kegiatan ekstrakurikuler yang sesuai dengan minat dan kebutuhan mereka. Metode yang digunakan dalam sistem ini adalah Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART) yang memungkinkan pembandingan dan peringkat berbagai alternatif berdasarkan berbagai atribut yang telah ditentukan. Pendahuluan Keputusan mengenai kegiatan ekstrakurikuler adalah langkah penting dalam perkembangan siswa di tingkat SMA. Namun, pengambilan keputusan semacam itu bisa menjadi tugas yang sulit, terutama ketika ada banyak pilihan yang tersedia. Dalam rangka membantu siswa dalam pengambilan keputusan tersebut, kami telah mengembangkan sebuah Sistem Pendukung Keputusan (DSS) yang menggunakan metode Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART). Metodologi Metode SMART adalah pendekatan yang memungkinkan kita untuk menggambarkan, menilai, dan memeringkatkan alternatif berdasarkan sejumlah atribut yang telah ditentukan. Dalam konteks pemilihan kegiatan ekstrakurikuler, atribut tersebut mungkin mencakup minat pribadi, kemampuan, komitmen waktu, dan manfaat yang diperoleh dari kegiatan tersebut. Langkah-langkah pengembangan DSS melibatkan: Pengidentifikasian Atribut: Atribut yang relevan untuk pemilihan kegiatan ekstrakurikuler diidentifikasi dan diberikan bobot relatif berdasarkan pentinginya. Penilaian Atribut dan Alternatif: Siswa diminta untuk menilai diri mereka sendiri dan alternatif kegiatan ekstrakurikuler berdasarkan atribut-atribut yang telah diidentifikasi. Peringkat Alternatif: Dengan menggunakan metode SMART, sistem menghitung peringkat relatif untuk setiap kegiatan ekstrakurikuler dan menyajikannya kepada siswa. Rekomendasi: Berdasarkan peringkat, sistem memberikan rekomendasi kegiatan ekst…
creator: Rendyka Purnama
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Penerapan Metode Naïve Bayes dalam Studi Kasus
type: item
description: Studi ini bertujuan untuk menggambarkan penerapan metode Naïve Bayes dalam konteks website. Naïve Bayes adalah salah satu algoritma pembelajaran mesin yang digunakan untuk klasifikasi dan pengambilan keputusan berdasarkan probabilitas. Dalam studi ini, kami menjelaskan bagaimana metode Naïve Bayes dapat digunakan dalam web untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mengoptimalkan pencarian, dan mengelola konten dengan lebih efisien. 1. Pendahuluan Dengan pertumbuhan eksponensial konten yang tersedia di internet, penting untuk dapat menyajikan konten yang relevan kepada pengguna dan mengelola informasi dengan efisien. Algoritma pembelajaran mesin seperti Naïve Bayes dapat membantu dalam mencapai tujuan tersebut. Metode ini dapat digunakan dalam berbagai aspek website, termasuk rekomendasi konten, filter spam, analisis sentimen, dan pengelolaan informasi. 2. Naïve Bayes: Dasar-dasar dan Konsep Naïve Bayes adalah algoritma pembelajaran mesin yang berdasarkan pada Teorema Bayes. Ini digunakan untuk mengklasifikasikan data ke dalam kategori berdasarkan probabilitas yang diberikan atribut-atribut data tersebut. Meskipun metode ini dianggap "naif" karena mengasumsikan independensi antara atribut-atribut, dalam banyak kasus, ia memberikan hasil yang baik. 3. Penerapan Metode Naïve Bayes pada Website Rekomendasi Konten: Metode Naïve Bayes dapat digunakan untuk membuat rekomendasi konten kepada pengguna berdasarkan preferensi mereka. Dengan menganalisis data historis pengguna, algoritma ini dapat memprediksi konten yang kemungkinan besar akan disukai oleh pengguna. Filter Spam: Dalam konteks email dan komunikasi online, metode Naïve Bayes telah terbukti efektif dalam mengklasifikasikan pesan sebagai spam atau bukan spam. Dengan mengamati pola-pola yang ada dalam pesan-pesan yang telah diidentifikasi sebagai spam, algoritma ini dapat mengenali pesan-pesan serupa dan mengirimnya ke folder spam. Analisis Sentimen: Pada platform sosial media dan website yang memungkinkan interaksi p…
creator: Yudha Dirgantara
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Peran Sistem Pendukung Keputusan dalam Perkembangan industri 4.0.
type: item
description: Dalam kemajuan Industri 4.0, sistem pendukung keputusan (DSS) sangat penting. DSS memungkinkan organisasi untuk meramalkan tren, mengoptimalkan operasi, dan membuat keputusan yang lebih cerdas dengan mengintegrasikan teknologi seperti Internet of Things, Big Data, dan kecerdasan buatan. Saat ini, DSS tidak hanya berfungsi sebagai alat pengambilan keputusan tetapi juga sebagai alat analitik, yang memungkinkannya berubah secara cepat dengan lingkungan bisnis. Buletin ini akan menjelaskan bagaimana peran DSS berubah dalam Industri 4.0, bagaimana hal itu berdampak pada keunggulan kompetitif, dan apa yang dapat dilakukan untuk memanfaatkan potensi DSS sepenuhnya selama revolusi industri yang berkelanjutan. Peran sistem Pendukung keputusan (DSS) Dalam Industri 4.0, Sistem Pendukung Keputusan (DSS) memiliki peran kunci dalam pengolahan big data, peramalan, optimasi proses, keputusan otomatis, pemantauan real-time, kolaborasi, analitik prediktif, penghematan biaya, keamanan, inovasi, dan efisiensi produksi. DSS membantu organisasi beradaptasi dengan transformasi industri yang didukung oleh teknologi digital dan kecerdasan buatan. (RatnaWati, 2023) DSS dalam industri 4.0 Decision Support System (DSS) adalah sebuah sistem yang mampu memberikan kemampuan pemecahan masalah maupun kemampuan pengkomunikasian untuk masalah dengan kondisi semi terstruktur dan tak terstruktur. Sistem ini digunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam situasi semi terstruktur dan situasi yang tidak terstruktur, dimana tak seorangpun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat (Turban) . Secara umum Decision Support System dibangun oleh tiga komponen besar yaitu database Management, Model Base dan Software System/User Interface. (Sri Wahono, 2021)Beberapa manfaat utama DSS dalam Industri 4.0 meliputi: Optimasi Proses: DSS memungkinkan perusahaan untuk mengoptimalkan proses produksi dan rantai pasokan dengan merencanakan produksi, persediaan, dan distribusi berdasarkan data real-time …
creator: Muhammad faisal
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

PENERAPAN METODE NAÏVE BAYES DALAM ANALISIS SENTIMEN PADA SITUS WEB E-COMMERCE
type: item
description: Tulisan ilmiah ini membahas penerapan metode Naïve Bayes dalam analisis sentimen pada situs web e-commerce. Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk mengotomatiskan klasifikasi sentimen ulasan produk yang diterima oleh situs web e-commerce. Melalui pemahaman sentimen pelanggan, pemilik situs dapat memahami pandangan pelanggan terhadap produk mereka secara lebih efektif dan meresponsnya. Pendahuluan: Situs web e-commerce telah menjadi platform utama bagi bisnis untuk berinteraksi dengan pelanggan dan menerima ulasan produk. Dalam lingkungan ini, pemahaman sentimen ulasan pelanggan memiliki nilai yang besar. Metode analisis sentimen, seperti Naïve Bayes, dapat membantu mengotomatiskan klasifikasi sentimen dalam skala besar. Metode Penelitian: - Data Ulasan Produk: Kami mengumpulkan data ulasan produk dari situs web e-commerce dalam berbagai kategori. - Preprocessing Data: Data ulasan diperlakukan untuk membersihkan, menghapus tanda baca, dan menghasilkan fitur-fitur yang sesuai untuk analisis sentimen. - Metode Naïve Bayes: Metode ini diterapkan untuk melakukan klasifikasi sentimen pada ulasan produk. - Evaluasi Model: Model dianalisis menggunakan metrik kinerja seperti akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil dan Pembahasan: Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan metode Naïve Bayes dalam analisis sentimen pada situs web e-commerce mampu mengklasifikasikan ulasan produk dengan akurasi yang memadai. Model ini membantu pemilik situs web untuk memahami pandangan pelanggan dan dapat digunakan untuk merespons ulasan secara lebih efektif. Namun, terdapat ruang untuk perbaikan lanjutan dalam mengoptimalkan akurasi. Kesimpulan: Penerapan metode Naïve Bayes dalam analisis sentimen di situs web e-commerce adalah langkah yang positif dalam memahami pandangan pelanggan. Meskipun model telah menunjukkan hasil yang cukup baik, peningkatan lebih lanjut dan penelitian lanjutan diperlukan untuk meningkatkan akurasi dan kebergunaan. Catatan Akhir: Tulisan ilmiah ini mem…
creator: Darial Akbar
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Peranan Sistem Pendukung Keputusan (DSS) dalam Bisnis Online Marketplace melalui Implementasi Web
type: item
description: Dalam era digital yang semakin berkembang, bisnis online marketplace telah menjadi salah satu model bisnis yang paling sukses. Artikel ini membahas peranan penting Sistem Pendukung Keputusan (DSS) dalam bisnis online marketplace melalui implementasi web, dan bagaimana DSS dapat meningkatkan efisiensi, daya saing, dan kepuasan pelanggan dalam lingkungan yang kompetitif. 1. Pendahuluan Bisnis online marketplace adalah platform di mana berbagai penjual dapat memasarkan dan menjual produk mereka kepada pelanggan. Di dunia digital, pengambilan keputusan yang tepat waktu dan cerdas adalah kunci kesuksesan dalam bisnis ini. Sistem Pendukung Keputusan (DSS) adalah salah satu alat yang memainkan peranan penting dalam membantu pemilik bisnis dalam membuat keputusan yang strategis dan operasional. 2. Peranan DSS dalam Bisnis Online Marketplace 2.1. Analisis Data Pelanggan Salah satu peranan utama DSS dalam bisnis online marketplace adalah analisis data pelanggan. DSS membantu dalam memahami perilaku pelanggan, preferensi produk, dan kecenderungan pembelian. Informasi ini digunakan untuk memberikan rekomendasi produk yang lebih tepat dan meningkatkan pengalaman berbelanja. 2.2. Manajemen Persediaan DSS juga memainkan peranan penting dalam manajemen persediaan. Dengan analisis data yang akurat, bisnis online marketplace dapat mengoptimalkan persediaan, menghindari kekurangan stok, dan mengurangi biaya penyimpanan yang tidak perlu. 2.3. Pengelolaan Penjual DSS membantu dalam pengelolaan penjual. Informasi tentang kinerja penjual, ulasan pelanggan, dan metrik lainnya digunakan untuk memberikan masukan kepada penjual, mengidentifikasi mitra yang paling berhasil, dan meningkatkan kualitas layanan. 3. Keuntungan Penerapan DSS dalam Bisnis Online Marketplace 3.1. Peningkatan Penjualan Dengan analisis data pelanggan yang mendalam, DSS membantu dalam meningkatkan penjualan dengan memberikan rekomendasi produk yang lebih relevan kepada pelanggan. Pelanggan cenderung membeli lebih banyak …
creator: Andi Asmar Musa
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Sistem Penunjang keputusan Reward Bonus Karyawan
type: item
description: Sistem pendukung keputusan atau dikenal dengan Decision Support System, pada tahun 1970-an sebagai pengganti istilah management Information System, Sistem pendukung keputusan penentuan bonus kedisiplinan, merupakan salah satu bentuk dari sistem pendukung keputusan biasa dipakai guna membantu memberikan keputusan sesuai kriteria-kriteria tertentu, Masalah yang terjadi banyaknya karyawan pada suatu instansi menyulitkan untuk menentukan karyawan yang berhak menerima bonus kedisiplinan.Penelitian ini bertujuan merancang dan membuat sistem untuk menentukan karywan yang berhak menerima bonus kedisiplinan yang lebih baik dari sistem sebelumnya dimana masih bersifat manual, untuk itu diperlukan suatu konsep pendukung keputusan yang memudahkan memberikan keputusan pemberian reward bonus, Sistem penunjang keputusan Dalam setiap perusahaan, instansi, organisasi atau badan usaha akan memberikan gaji sebagai kompensasi dari kerja seorang karyawan, disamping pemberian gaji pokok pada karyawannya, setiap instansi seringkali memberikan bonus disamping gaji pokok untuk memacu kinerja dan produktifitas kerja karyawannya, dikarenakan seorang karyawan yang menerima bonus tersebut harus memenuhi beberapa kriteria tertentu yang berhubungan dengan kedisiplinan, kinerja, dan produktifitas sesuai yang ditentukan oleh masing-masing instansi atau perusahaan Bagi setiap usaha yang telah menggunakan sistem informasi berbasis komputer dalam kegiatan usahanya maka memerlukan sistem pendukung keputusan untuk menentukan karyawan manakah yang memiliki prioritas untuk mendapatkan bonus berdasarkan dengan kriteria yang telah ditentukan, Masalah yang terjadi umumnya adalah banyaknya karyawan sehingga sulit menentukan karyawan yang berhak menerima bonus kedisiplinan. (Darsono Nababan, 2018) Pengambilan Keputusan Salah satu fungsi fundamental dalam kepimpinan, untuk lebih spesifik, manajer lebih melihatwaktu, perhatian, pertimbangan, dan pengkajian digunakan untuk melihat siklus pengambilan keputusan. Pe…
creator: Ahya Mahfuzi
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Peran Sistem Pendukung Keputusan dalam Meningkatkan Efisiensi Manajemen Organisasi
type: item
description: <span data-sheets-value="{"1":2,"2":"Pembahasan :\nSistem Pendukung Keputusan (SPK) telah menjadi elemen kunci dalam lingkungan bisnis modern. Perkembangan teknologi informasi telah memungkinkan organisasi untuk mengintegrasikan SPK ke dalam proses manajemen mereka untuk membantu dalam pengambilan keputusan yang lebih baik dan lebih efisien. Dalam konteks efisiensi manajemen organisasi, peran SPK sangat signifikan.\n\nPertama-tama, SPK membantu dalam pengumpulan, pemrosesan, dan analisis data yang cepat. Ini memungkinkan manajer dan pengambil keputusan untuk mengakses informasi real-time dan menyusun kebijakan berdasarkan data yang akurat dan mutakhir. SPK juga memungkinkan organisasi untuk mengintegrasikan data dari berbagai sumber, seperti penjualan, produksi, dan keuangan, sehingga manajemen dapat memiliki pemahaman yang lebih lengkap tentang kinerja organisasi.\n\nSelanjutnya, SPK memfasilitasi analisis yang lebih mendalam dan berkelanjutan. Dengan algoritma dan model analisis yang canggih, SPK membantu dalam mengidentifikasi tren, peluang, dan tantangan yang mungkin tidak terlihat dengan mata telanjang. Ini memungkinkan manajemen untuk merencanakan strategi yang lebih efektif dan mengambil tindakan korektif lebih cepat.\n\nSelain itu, SPK memperbaiki proses pengambilan keputusan. Dengan kemampuan untuk menyajikan data dalam format yang mudah dimengerti, SPK membantu manajer dalam mengambil keputusan yang lebih cepat dan lebih tepat. Ini mengurangi keterlambatan dalam proses pengambilan keputusan dan menghindari pemborosan sumber daya.\n\nKesimpulan : \nDalam mengakhiri pembahasan ini, dapat disimpulkan bahwa Sistem Pendukung Keputusan memiliki peran yang sangat penting dalam meningkatkan efisiensi manajemen organisasi. SPK membantu organisasi untuk menghadapi tantangan bisnis dengan lebih baik melalui pengumpulan, analisis, dan presentasi data yang lebih efisien. Dengan bantuan SPK, manajemen dapat membuat keputusan yang lebih baik dan lebih cepat, yang pada ak…
creator: Dimas Aditya Candra
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Peranan Sistem Pendukung Keputusan (DSS) dalam Penerapan Bisnis dan Manajemen Bisnis
type: item
description: <span data-sheets-value="{"1":2,"2":"Sistem pendukung keputusan atau decision support systems disingkat DSS adalah bagian dari sistem informasi berbasis komputer (termasuk sistem berbasis pengetahuan manajemen pengetahuan) yang dipakai untuk mendukung pengambilan keputusan dalam suatu organisasi atau Perusahaan (Sari & Purba, 2019). DSS memainkan peran yang sangat penting dalam membantu manajemen bisnis membuat keputusan yang lebih cerdas, efisien, dan berdasarkan data. Penggunaan Decision Support System (DSS) dalam suatu perusahaan menjadi penting karena kemampuannya membantu manajemen dalam proses pembuatan keputusan ekonomi (Whetyningtyas, 2013). Dalam bulletin ilmiah ini, kami akan menggali peranan DSS dalam penerapan bisnis dan bagaimana DSS menjadi sebuah kebutuhan dalam sistem pendukung keputusan untuk membantu manajemen bisnis.\nI. Definisi dan Konsep Dasar\nSebelum kita memahami peranan DSS, kita perlu memahami apa itu DSS dan konsep dasarnya. DSS adalah sistem yang dirancang untuk membantu pengambilan keputusan dengan menyediakan informasi yang relevan dan dukungan analitis. DSS memadukan data, teknologi, dan model analitis untuk membantu manajer dalam memahami situasi bisnis dan mengambil keputusan yang lebih baik.\nII. Komponen DSS\nDSS terdiri dari beberapa komponen utama:\nDatabase: DSS bergantung pada database yang kaya dan terstruktur untuk menyimpan data yang diperlukan.\nModel Analitis: DSS menggunakan model matematis, statistik, dan analitik untuk membantu manajer dalam menganalisis data dan meramalkan hasil berbagai keputusan.\nAntarmuka Pengguna: Antarmuka pengguna DSS memungkinkan manajer untuk berinteraksi dengan sistem dan mengakses informasi dengan mudah.\nPengolah Data: DSS memproses data secara real-time atau batch untuk menyediakan informasi yang akurat dan terbaru.\nIII. Peranan DSS dalam Bisnis\nDalam konteks bisnis, DSS memiliki banyak peranan yang signifikan:\nPemantauan Kinerja: DSS memungkinkan manajer untuk memantau kinerja bisnis …
creator: Arief Febrian
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-24
publication date: 2023-10-24
volume: 1
number: 1

PENERAPAN NAÏVE BAYES DALAM ANALISIS SENTIMEN SOSIAL MEDIA
type: item
description: Dalam era informasi digital, media sosial telah menjadi salah satu sumber data paling berharga untuk menganalisis sentimen dan pandangan publik. Studi ini mendokumentasikan penerapan metode Naïve Bayes dalam analisis sentimen berdasarkan data dari platform media sosial. Kami mengidentifikasi pandangan positif, negatif, dan netral dalam konteks penelitian ini. 1. Pendahuluan Media sosial adalah platform yang kaya akan data dengan informasi yang berkembang pesat. Dalam konteks ini, metode Naïve Bayes menjadi alat yang efektif untuk menganalisis dan mengklasifikasikan sentimen dalam data media sosial. Studi ini memfokuskan pada analisis sentimen terhadap sebuah produk yang beredar di media sosial. 2. Metode Naïve Bayes Metode Naïve Bayes adalah algoritma klasifikasi yang mengandalkan teorema Bayes. Ini bekerja dengan menghitung probabilitas suatu instance (data) masuk ke dalam kelas tertentu berdasarkan fitur-fitur yang ada dalam instance tersebut. Metode ini memiliki keuntungan kinerja yang baik dan dapat digunakan dalam berbagai konteks analisis sentimen. 3. Studi Kasus: Analisis Sentimen Media Sosial Dalam studi kasus ini, kami mengumpulkan data dari platform media sosial yang mencakup ulasan dan komentar tentang produk tertentu. Langkah-langkah utama dalam penelitian ini adalah: 3.1. Pengumpulan Data Data diperoleh dengan mengumpulkan postingan dan komentar yang mencakup produk yang menjadi fokus penelitian. Data ini mencakup berbagai pendapat dan sentimen pengguna. 3.2. Preprocessing Data Data kemudian dipreproses, termasuk penghapusan tanda baca, tokenisasi teks, dan menghilangkan kata-kata umum (stop words). Data yang telah dibersihkan siap digunakan dalam analisis. 3.3. Pelatihan Model Naïve Bayes Kami melatih model Naïve Bayes menggunakan dataset yang telah dipreparasi. Model ini mempelajari pola sentimen yang muncul dalam data. 3.4. Analisis Sentimen Model yang dilatih digunakan untuk mengklasifikasikan sentimen dalam data media sosial menjadi tiga kategori: …
creator: • Agustinus Marcello Soebiantoro
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SMARTPHONE ANDROID MENGGUNAKAN METODE FUZZY TSUKAMOTO
type: item
description: Penelitian ini mengembangkan sistem pendukung keputusan (SPK) untuk membantu pengguna dalam memilih smartphone Android dengan menggunakan metode Fuzzy Tsukamoto. SPK ini mempertimbangkan berbagai faktor seperti harga, spesifikasi teknis, dan preferensi pengguna untuk memberikan rekomendasi yang lebih akurat. Metode Fuzzy Tsukamoto digunakan untuk menangani ketidakpastian dalam pengambilan keputusan. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan panduan yang lebih baik dalam pemilihan smartphone Android yang sesuai dengan kebutuhan pengguna. Pendahuluan Pemilihan smartphone Android yang sesuai dengan kebutuhan pengguna merupakan tugas yang semakin kompleks, terutama dengan berbagai pilihan produk yang tersedia. Dalam konteks ini, pengembangan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dengan menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto menjadi relevan. Metode ini dapat membantu mengatasi ketidakpastian dalam pengambilan keputusan, mempertimbangkan berbagai faktor seperti harga, spesifikasi, dan preferensi pengguna. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan SPK yang dapat memberikan rekomendasi smartphone Android yang lebih akurat dan sesuai dengan kebutuhan pengguna. Metodologi Metodologi yang digunakan dalam pengembangan "Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Smartphone Android Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto" dapat diuraikan dalam beberapa tahapan sebagai berikut: Pengumpulan Data: Tahap awal melibatkan pengumpulan data tentang berbagai smartphone Android yang tersedia di pasar, termasuk spesifikasi teknis seperti prosesor, kamera, kapasitas baterai, harga, merek, dan fitur-fitur lainnya.. Fuzzification: Pada tahap ini, data-data kuantitatif seperti harga, spesifikasi, dan preferensi pengguna akan diubah menjadi variabel fuzzy Pembentukan Aturan Fuzzy: Selanjutnya, aturan fuzzy akan dibentuk berdasarkan variabel-variabel yang telah difuzzifikasi. Inferensi Fuzzy: Tahap ini melibatkan penggunaan aturan fuzzy untuk melakukan inferensi. Defuzzification: Hasil dari inferensi fuzzy…
creator: Sevhia Khoirun Nisa
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Peran Kalkulus dalam Kemajuan Kecerdasan Buatan dan Superkomputer
type: item
description: <span data-sheets-value="{"1":2,"2":"Abstrak:\nBuletin ilmiah ini mengulas penerapan kalkulus dalam bidang teknologi, terutama dalam kecerdasan buatan (AI) dan superkomputer. Kalkulus memiliki peran sentral dalam pengembangan dan optimalisasi algoritma, simulasi, dan model yang sangat penting dalam kedua bidang canggih ini. Kami menjelajahi kontribusi kalkulus dalam kemajuan teknologi dan solusi yang ditawarkannya untuk masalah-masalah kompleks.\n\nPendahuluan:\nKalkulus, sebagai cabang matematika, memberikan kerangka kerja untuk memahami dan memanipulasi perubahan berkelanjutan. Di dunia AI dan superkomputer, konsep diferensiasi dan integrasi sangat penting untuk menyelesaikan masalah yang melibatkan data yang rumit, dinamis, dan simulasi.\n\nPenerapan Kalkulus dalam AI:\n\n1. Algoritma Optimisasi: Kalkulus digunakan untuk mengembangkan algoritma optimisasi, seperti gradien turun, yang mendasar dalam melatih model pembelajaran mesin. Algoritma-algoritma ini mencari parameter optimal dengan cara meminimalkan atau memaksimalkan fungsi biaya.\n\n2. Model Pembelajaran Mesin: Kalkulus adalah bagian integral dari algoritma pembelajaran mesin, termasuk mesin vektor pendukung dan jaringan saraf. Model-model ini bergantung pada prinsip diferensiasi untuk beradaptasi dan belajar dari data.\n\n3. Pemrosesan Bahasa Alami (NLP): Dalam NLP, kalkulus digunakan untuk tugas seperti analisis sentimen dan pemodelan bahasa. Teknik berbasis kalkulus memfasilitasi pemahaman dan interpretasi bahasa.\n\n4. Pembelajaran Penguatan: Kalkulus memiliki peran penting dalam pembelajaran penguatan, di mana agen belajar berinteraksi dengan lingkungan. Turunan membantu agen membuat keputusan yang mengoptimalkan imbalan.\n\nPenerapan Kalkulus dalam Superkomputasi:\n\n1. Simulasi Numerik: Superkomputer menggunakan kalkulus untuk menyelesaikan masalah fisika dan ilmiah kompleks melalui simulasi numerik. Diferensiasi dan integrasi digunakan untuk memodelkan perilaku sistem.\n\n2. Dinamika Fluida: Kalku…
creator: azacky habibilah syahlan
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Meningkatkan Pengambilan Keputusan Bisnis dengan Sistem Pendukung Keputusan (DSS)
type: item
description: Artikel ini menjelaskan peran yang penting dari Sistem Pendukung Keputusan (DSS) dalam konteks bisnis dan manfaat integrasi DSS dalam lingkungan berbasis web. DSS telah mengubah cara organisasi mengelola pengambilan keputusan, memungkinkan pengambil keputusan untuk mengakses data, menganalisis informasi dengan cepat, dan merencanakan tindakan yang tepat. Dalam artikel ini, kami membahas peran DSS dalam bisnis, termasuk peningkatan efisiensi pengambilan keputusan, kemampuan analisis data yang lebih baik, dan manajemen risiko yang lebih efektif. Pendahuluan Sistem Pendukung Keputusan (DSS) adalah sebuah alat yang telah mengubah cara organisasi mengelola dan membuat keputusan dalam konteks bisnis. DSS memungkinkan para pemimpin dan pengambil keputusan untuk mengakses informasi yang relevan dan akurat, menganalisis data dengan cepat, dan merencanakan tindakan yang sesuai. Artikel ini menguraikan peran penting DSS dalam meningkatkan pengambilan keputusan bisnis. Peran DSS dalam Bisnis Meningkatkan Efisiensi Keputusan: DSS membantu organisasi dalam mengambil keputusan yang lebih cepat dan efisien. Dengan akses mudah ke data, analisis yang canggih, dan alat perencanaan, pengambil keputusan dapat mengoptimalkan waktu yang diperlukan untuk menghasilkan keputusan yang tepat. Peningkatan Analisis Data: DSS menyediakan alat analisis data yang kuat. Ini memungkinkan pengambil keputusan untuk menggali wawasan yang mendalam dari data bisnis, yang dapat digunakan untuk merumuskan strategi yang lebih baik. Manajemen Risiko yang Lebih Baik: Dalam situasi bisnis yang penuh risiko, DSS membantu dalam mengidentifikasi, mengevaluasi, dan mengelola risiko dengan lebih baik. Ini membantu organisasi untuk menghindari atau meminimalkan dampak dari risiko yang mungkin terjadi. Integrasi DSS dalam Lingkungan Web Dalam era digital, integrasi DSS dalam lingkungan web semakin penting. DSS yang berbasis web memungkinkan akses ke data dan informasi secara real-time dari berbagai lokasi. Contoh inte…
creator: Zainul Janariandana
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Peningkatan Pelayanan Kesehatan dengan Sistem Pendukung Keputusan Rumah Sakit
type: item
description: Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dalam meningkatkan pelayanan kesehatan di lingkungan rumah sakit. SPK telah membuktikan manfaatnya dalam beberapa aspek, termasuk pengambilan keputusan medis yang lebih akurat, manajemen sumber daya yang lebih efisien, dan pemantauan kinerja rumah sakit. Penggunaan SPK dalam pengambilan keputusan medis memungkinkan dokter dan tenaga medis untuk membuat diagnosis yang lebih tepat dan merencanakan perawatan pasien dengan lebih baik berdasarkan data pasien dan informasi medis terkini. Dalam konteks manajemen rumah sakit, SPK membantu dalam perencanaan jadwal, alokasi sumber daya, dan pengelolaan inventaris, yang membantu meningkatkan efisiensi operasional dan mengurangi pemborosan. Pendahuluan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) telah memainkan peran kunci dalam meningkatkan efisiensi operasional dan pelayanan kesehatan di rumah sakit. Buletin ini mengulas bagaimana implementasi SPK dalam rumah sakit dapat memberikan manfaat yang signifikan dalam pengambilan keputusan medis, manajemen sumber daya, dan pemberian perawatan pasien. Manfaat Utama SPK dalam Rumah Sakit Pengambilan Keputusan Medis yang Lebih Akurat: SPK membantu dokter dan tenaga medis dalam membuat diagnosis dan rencana perawatan yang lebih tepat dengan mengintegrasikan data pasien dan penelitian medis terbaru. Manajemen Sumber Daya yang Efisien: Dalam konteks manajemen rumah sakit, SPK dapat membantu dalam perencanaan jadwal, alokasi sumber daya, dan persediaan obat-obatan, sehingga meningkatkan efisiensi operasional dan mengurangi pemborosan. Pemantauan Kinerja Rumah Sakit: SPK memungkinkan rumah sakit untuk memantau kinerja operasional dan kepatuhan terhadap standar kualitas, yang mengarah pada peningkatan mutu pelayanan. Integrasi Teknologi Penerapan teknologi mutakhir dalam SPK, seperti analitika data dan kecerdasan buatan, memungkinkan rumah sakit untuk melakukan prediksi penyakit, pengelolaan inventaris yang lebih baik, serta memperbaiki perawatan berbasis data. Kesimpul…
creator: Rizaludin Pahlevi Utomo
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Pengaruh Sistem Pendukung Keputusan (DSS) dalam Konteks Bisnis dan sebagai Kebutuhan Strategis
type: item
description: <span data-sheets-value="{"1":2,"2":"Abstrak:\n\nSistem Pendukung Keputusan (DSS) telah menjadi komponen integral dalam lingkungan bisnis modern. Dengan kemampuannya untuk mengolah dan menganalisis data secara efisien, DSS memberikan kontribusi penting dalam proses pengambilan keputusan. Artikel ini membahas peran krusial DSS dalam konteks penerapan bisnis serta sebagai kebutuhan sistem pendukung keputusan.\n\nPendahuluan:\nDalam era informasi saat ini, organisasi bisnis menghadapi tuntutan untuk mengelola data yang semakin besar dan kompleks. DSS adalah sistem yang dirancang untuk membantu manajer dan pemimpin dalam memproses informasi dan analisis untuk mendukung proses pengambilan keputusan. Artikel ini akan membahas peran utama DSS dalam dua aspek penting: penerapan dalam konteks bisnis dan sebagai komponen kebutuhan sistem pendukung keputusan.\n\nPeran DSS dalam Penerapan Bisnis:\nDalam konteks penerapan bisnis, DSS memungkinkan organisasi untuk mengoptimalkan operasi mereka. Melalui pengolahan data yang cermat dan analisis yang mendalam, DSS membantu dalam memahami tren bisnis, mengidentifikasi peluang, dan mengelola risiko dengan lebih efektif. Sebagai contoh, penerapan DSS dalam manajemen rantai pasokan memungkinkan organisasi untuk merespons dengan cepat terhadap perubahan permintaan dan meminimalkan risiko persediaan yang berlebihan.\nDSS sebagai Kebutuhan Sistem Pendukung Keputusan:\n\nDalam kebutuhan sistem pendukung keputusan, DSS menjadi fondasi penting bagi organisasi untuk mencapai tujuan mereka. DSS memungkinkan para pemimpin dan manajer untuk mengakses informasi yang relevan secara waktu nyata. Kecepatan dalam mengakses data kunci dan analisis yang akurat membantu meminimalkan risiko pengambilan keputusan berbasis intuisi semata.\n\nSelain itu, DSS memungkinkan adanya pemantauan yang lebih efektif terhadap kinerja organisasi. Melalui panel kontrol dan laporan yang terstruktur, para pemimpin dapat mengidentifikasi tren, mengukur pencapaian target, d…
creator: Abdal Jabar
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

PENERAPAN KALKULUS DI BIDANG TEKNOLOGI INFORMASI
type: item
description: <span data-sheets-value="{"1":2,"2":"PENERAPAN KALKULUS DI BIDANG TEKNOLOGI INFORMASI\n\nLATAR BELAKANG\nInti dasar teknik informatika adalah pembuatan software dan di dalam pembuatannya itu membutuhkan perhitungan dan logika yang pasti. Oleh karena itu, matematika sangat penting dalam rangka sebagai dasar dan pengembangan dalam majunya teknik informatika khususnya pembuatan software. Dalam pembuatan software tersebut menggunakan sistem bilangan biner dan kode bilangan. Semua disusun dengan urutan tertentu sehingga menghasilkan suatu software yang dapat diguanakan untuk mempermudah aktivitas kita. \nKalkulus sendiri adalah cabang ilmu matematika yang mencakup limit, turunan, integral, dan deret tak terhingga. Kalkulus mempunyai aplikasi yang luas dalam bidang sains dan teknik dan digunakan untuk memecahkan masalah yang kompleks yang mana aljabar tidak cukup untuk menyelesaikannnya. Kalkulus digunakan di setiap cabang sains fisik, sains komputer, statistik, teknik, ekonomi, bisnis, kedokteran, dan di bidang-bidang lainnya. Komputer membaca data dalam bentuk bilang biner sementara cara mencari bilangan biner dipelajari dalam ilmu kalkulus.\nDengan memahami basic dari kalkulus kita bisa mengerti perubahan sebuah fungsi dari waktu ke waktu. Perubahan fungsi dari waktu ke waktu itu disebut juga dengan turunan. Sedangkan jumlahan nilai dari fungsi tersebut yang diakumulasikan dari sebuah periode waktu itu yang kita sebut dengan integral. Integral ini juga sering dipakai suatu luasan dibawah kurva. Selain itu bahasan kalkulus ini juga bisa membuat kita berbicara banyak tentang sifat2 fungsi atau perilaku dari fungsi- fungsi tersebut.\n\nRUMUSAN MASALAH\nBerikut bagian dari kalkulus yang berguna di dunia IT:\n•\tVektor adalah Besaran yang mempunyai nilai dan arah.\n•\tDalam Navigasi, Vektor sangat berpengaruh pada keberadaan suatu lokasi yang ditinjau dari suatu pergerakan (kendaraan atau lainnya) yang disebut dengan Teknologi Global Positioning System (GPS).\n•\tNavigasi P…
creator: Asri Sukma Pratiwi
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

PERAN KRITIS SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM BISNIS BERBASIS WEB
type: item
description: <span data-sheets-value="{"1":2,"2":"Dalam era digital yang semakin berkembang, bisnis berbasis web telah menjadi pilar utama dalam berbagai industri. Penggunaan teknologi dan internet telah memungkinkan perusahaan untuk menjangkau pelanggan dengan cara yang belum pernah terjadi sebelumnya. Namun, dengan perubahan yang begitu cepat dalam lingkungan bisnis, pengambilan keputusan yang cerdas dan responsif menjadi semakin penting. Di sinilah peran Sistem Pendukung Keputusan (DSS) menjadi sangat kritis.\nDSS adalah alat yang membantu perusahaan mengintegrasikan data yang sangat beragam dari berbagai sumber. Dengan adanya banyak data yang tersedia di web, DSS memungkinkan perusahaan untuk mengumpulkan, menyimpan, dan mengelola data ini dengan efisien. Ini adalah langkah pertama dalam pengambilan keputusan yang baik.\nSelain itu, DSS menyediakan alat analisis yang kuat. Dengan data yang tersedia, perusahaan dapat menggunakan DSS untuk menganalisis tren, pola, dan hubungan dalam data. Ini membantu dalam pemahaman perilaku pelanggan, preferensi produk, dan perubahan pasar yang mungkin terlewatkan tanpa analisis yang mendalam. Dengan demikian, DSS membantu perusahaan untuk membuat keputusan yang lebih terinformasi.\nPeramalan permintaan adalah salah satu aspek penting dalam bisnis berbasis web. Dengan perubahan cepat dalam preferensi pelanggan dan perubahan pasar yang tidak terduga, perusahaan perlu memiliki peramalan yang akurat. DSS memungkinkan perusahaan untuk menggunakan data historis dan faktor-faktor eksternal seperti cuaca atau promosi untuk membuat peramalan yang lebih tepat. Ini membantu dalam menghindari kelebihan persediaan yang mahal atau kekurangan persediaan yang dapat mengakibatkan hilangnya penjualan.\nPengelolaan persediaan adalah aspek lain yang diperbaiki oleh DSS. Dalam bisnis berbasis web, memiliki stok yang tepat pada saat yang tepat adalah kunci. DSS memantau permintaan dan memberikan peringatan jika stok mendekati tingkat minimum atau jika ada peruba…
creator: Hasan Maulana
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Penerapan Metode Naïve Bayes untuk Deteksi Spam Email: Studi Kasus pada Layanan Email XYZ
type: item
description: Bulletin ilmiah ini membahas penerapan metode Naïve Bayes dalam deteksi spam email dengan menggunakan studi kasus pada layanan email XYZ.. Kami menjelaskan bagaimana metode ini bekerja, pengumpulan data, dan langkah-langkah yang diambil untuk mengimplementasikannya.. Hasil eksperimen menunjukkan tingkat keberhasilan yang tinggi dalam mendeteksi spam email.. Pendahuluan: Spam email telah menjadi masalah yang signifikan dalam komunikasi email.. Metode Naïve Bayes telah dikenal efektif dalam deteksi spam.. Dalam studi kasus ini, kami menerapkan pendekatan ini pada layanan email XYZ untuk mengatasi masalah spam.. Metode: Kami menjelaskan dasar-dasar Naïve Bayes, pengumpulan data yang digunakan, dan proses pelatihan model.. Selain itu kami juga menjelaskan kriteria yang digunakan untuk menentukan apakah suatu email termasuk spam atau tidak.. Hasil dan analisis: Hasil percobaan menunjukkan bahwa metode Naïve Bayes mampu mendeteksi email spam dengan tingkat keberhasilan kurang lebih 95%.. Analisis data juga mengungkapkan bahwa model Naïve Bayes memiliki tingkat positif palsu yang rendah, sehingga meminimalkan risiko kesalahan klasifikasi email yang sah sebagai spam.. Kesimpulan: Penerapan metode Naïve Bayes dalam mendeteksi email spam pada layanan email XYZ terbukti efektif.. Dengan tingkat keberhasilan sekitar 95%, cara ini dapat membantu mengurangi jumlah spam yang dikirimkan ke kotak masuk pengguna.. Keberhasilan ini menunjukkan potensi metode Naïve Bayes dalam menyelesaikan permasalahan serupa di bidang komunikasi email..
creator: Wafa Zabira Revan
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

BULETIN ILMIAH: IMPLEMENTASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENINGKATKAN MANAJEMEN RANTAI PASOKAN DALAM BISNIS MANUFAKTUR
type: item
description: Manajemen rantai pasokan yang efisien adalah salah satu aspek penting dalam kesuksesan bisnis manufaktur. Dalam edisi ini, kami mengeksplorasi bagaimana implementasi Sistem Pendukung Keputusan (SPK) telah membawa transformasi signifikan dalam manajemen rantai pasokan. Kami membahas konsep dasar SPK dan manfaatnya dalam pengambilan keputusan, perencanaan produksi, pengendalian persediaan, dan manajemen risiko. Melalui studi kasus sukses di berbagai bisnis manufaktur, kami memperlihatkan hasil nyata dari implementasi SPK dalam meningkatkan efisiensi operasional, mengurangi biaya, dan meningkatkan kualitas produk. Kami juga membahas tantangan dan hambatan yang mungkin dihadapi dalam implementasi SPK, serta inovasi terbaru dalam manajemen rantai pasokan. Kesimpulannya, SPK adalah alat penting untuk mencapai manajemen rantai pasokan yang efisien dan berkontribusi pada daya saing bisnis manufaktur. Artikel Penelitian: Transformasi Manajemen Rantai Pasokan Melalui SPK Artikel ini membahas bagaimana implementasi SPK telah memungkinkan transformasi dalam manajemen rantai pasokan. SPK membantu dalam pengambilan keputusan yang lebih baik, perencanaan produksi yang lebih efisien, pengendalian persediaan yang lebih akurat, dan manajemen risiko yang lebih baik. Hal ini telah membantu bisnis manufaktur meningkatkan keunggulan kompetitif mereka. Studi Kasus: Suksesnya Implementasi SPK di Bisnis Manufaktur Dalam beberapa studi kasus yang telah dipresentasikan, bisnis manufaktur yang berhasil menerapkan SPK telah menunjukkan peningkatan signifikan dalam efisiensi operasional. Mereka mengalami pengurangan biaya, peningkatan produktivitas, dan peningkatan kualitas produk yang dihasilkan. Ini adalah bukti nyata dari dampak positif yang dapat dicapai melalui implementasi SPK dalam manajemen rantai pasokan. Manfaat Utama SPK dalam Manajemen Rantai Pasokan Artikel ini telah merinci beberapa manfaat utama yang dapat diperoleh perusahaan-manufaktur melalui penggunaan SPK dalam manajemen rant…
creator: Fenditianus Halawa
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Penerapan Metode Naïve Bayes dan Laplace dalam Analisis Sentimen pada Platform Berita Online
type: item
description: Bulletin ilmiah ini membahas penerapan metode klasifikasi Naïve Bayes dan peningkatan dengan metode Laplace dalam analisis sentimen pada platform berita online. Metode ini digunakan untuk mengidentifikasi sentimen positif, negatif, atau netral terhadap berita dan artikel yang diposting di platform tersebut. Hasil analisis sentimen ini dapat memberikan wawasan berharga kepada pembaca dan pengelola platform berita online untuk memahami perasaan dan reaksi pengguna terhadap konten yang mereka konsumsi. 1. Pendahuluan Dalam era digital, platform berita online memiliki peran penting dalam menyampaikan informasi kepada khalayak. Untuk memahami bagaimana pengguna merespons berita dan artikel yang mereka baca, analisis sentimen menjadi kritis. Metode Naïve Bayes dan Laplace digunakan dalam penelitian ini untuk mengklasifikasikan sentimen pengguna terhadap berita. 2. Metodologi 2.1. Preprocessing Data Data teks dari platform berita online dikumpulkan dan dibersihkan dari tanda baca dan kata-kata yang tidak penting. 2.2. Pembagian Data Data dibagi menjadi dua kategori: data latih (training data) dan data uji (testing data). 2.3. Klasifikasi dengan Naïve Bayes Metode Naïve Bayes digunakan untuk mengklasifikasikan sentimen pengguna menjadi positif, negatif, atau netral. 2.4. Penambahan Metode Laplace Metode Laplace digunakan untuk mengatasi masalah ketidakseimbangan kelas dalam analisis sentimen. 3. Hasil dan Diskusi Hasil analisis sentimen menggunakan metode Naïve Bayes dan Laplace menunjukkan akurasi yang lebih baik daripada menggunakan Naïve Bayes saja. Hal ini mengindikasikan bahwa penggunaan metode Laplace dapat meningkatkan kinerja klasifikasi sentimen dalam studi kasus ini. 4. Kesimpulan Bulletin ilmiah ini membahas penerapan metode Naïve Bayes dan Laplace dalam analisis sentimen pada platform berita online. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan metode Laplace dapat meningkatkan akurasi dalam mengklasifikasikan sentimen pengguna terhadap berita. Penelitian ini me…
creator: ktiar Jerryansyah Putra
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

KALKULUS : MESIN UTAMA DI ERA TEKNOLOGI
type: item
description: Kalkulus adalah cabang matematika yang berfokus pada konsep-konsep yang berkaitan dengan perubahan dan laju perubahan. Ini merupakan salah satu cabang utama matematika yang mencakup dua subdisiplin utama, yaitu diferensial dan integral. Dalam bidang teknologi kalkulus sangat penting dalam berbagai penerapannya. Pendahuluan Dalam era teknologi modern yang berubah dengan cepat, matematika tetap menjadi fondasi yang kuat yang memungkinkan kita memahami dan mengelola perubahan. Salah satu cabang matematika yang memainkan peran sentral dalam peradaban teknologi saat ini adalah kalkulus. Kalkulus bukan sekadar kumpulan rumus dan aturan, melainkan merupakan mesin utama yang memungkinkan kita untuk menganalisis, merancang, dan mengoptimalkan teknologi yang melingkupi seluruh aspek kehidupan kita. Penerapan Kalkulus dalam bidang Teknologi Kalkulus adalah cabang matematika yang sangat penting dalam berbagai bidang teknologi. Beberapa contoh penerapan kalkulus dalam bidang teknologi meliputi: Rekayasa Elektrik dan Elektronik: Kalkulus digunakan dalam analisis sirkuit listrik, perancangan perangkat elektronik, dan pemodelan sinyal. Misalnya, kalkulus digunakan untuk menganalisis respons sirkuit terhadap perubahan sinyal dan merancang filter sinyal. Rekayasa Perangkat Lunak: Dalam pengembangan perangkat lunak, kalkulus digunakan untuk menganalisis kompleksitas algoritma dan performa perangkat lunak. Selain itu, kalkulus juga digunakan dalam pemrosesan sinyal dan pengenalan pola. Teknologi Informasi dan Jaringan: Dalam bidang jaringan komputer dan teknologi informasi, kalkulus digunakan untuk analisis kinerja jaringan, optimasi aliran data, dan bahkan dalam algoritma enkripsi seperti algoritma RSA . Teknologi Manufaktur: Dalam industri manufaktur, kalkulus digunakan dalam perencanaan produksi, pengendalian kualitas, dan perancangan sistem otomasi produksi. Rekayasa Kimia: Kalkulus digunakan dalam pemodelan reaksi kimia dan dinamika proses kimia. Ini membantu dalam merancang prose…
creator: Ariffiqry Setyo
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Bulletin Ilmiah: Peran Sistem Pendukung Keputusan (DSS) dalam Bisnis Modern
type: item
description: Sistem Pendukung Keputusan (DSS) adalah alat yang sangat penting dalam dunia bisnis modern. Dalam bulletin ilmiah ini, kita akan menjelaskan peran DSS dalam penerapan bisnis dan sebagai kebutuhan sistem pendukung keputusan. Kita akan membahas pengertian DSS, manfaatnya, dan contoh penerapannya dalam berbagai industri. Dengan pemahaman yang lebih dalam tentang DSS, kita dapat mengoptimalkan pengambilan keputusan dan meningkatkan produktivitas dalam dunia bisnis. Pendahuluan Sistem Pendukung Keputusan yang dalam Bahasa Inggris disebut Decision Support System tergolong juga sebagai sistem manajemen pengetahuan yang berperan untuk mendukung proses pengambilan keputusan bagi perusahaan atau organisasi. Sistem Pendukung Keputusan juga bisa diartikan sebagai sistem komputer untuk mengubah data menjadi informasi yang penting bagi pengambilan keputusan pada masalah spesifik dan semi terstruktur. Dengan SPK, perusahaan mampu mendapatkan kemampuan memecahkan masalah ataupun kemampuan pengkomunikasian pada masalah yang terstruktur maupun tak terstruktur. Peran DSS dalam Bisnis Pengambilan Keputusan yang Lebih Baik: DSS membantu manajer dan eksekutif dalam mengambil keputusan yang lebih baik dengan menyediakan informasi yang relevan dan terkini. DSS juga mendukung pemodelan skenario yang memungkinkan pengguna untuk melihat dampak berbagai keputusan. Optimasi Proses Bisnis: Dengan menganalisis data operasional, DSS dapat membantu organisasi mengidentifikasi area yang memerlukan perbaikan atau efisiensi dalam proses bisnis mereka. Ini memungkinkan organisasi untuk mengoptimalkan operasional mereka. Analisis Pasar dan Persaingan: Dalam dunia bisnis yang sangat kompetitif, DSS membantu organisasi dalam menganalisis tren pasar, perilaku pelanggan, dan strategi pesaing. Informasi ini dapat digunakan untuk merumuskan strategi yang lebih efektif. Manajemen Persediaan dan Rantai Pasokan: Dalam bisnis dengan persediaan besar, DSS membantu dalam manajemen persediaan yang efisien dan perenc…
creator: Muhammad Kemal Qodrat
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

PERANAN DECISION SUPPORT SYSTEM (DSS) BAGI MANAJEMEN SELAKU DECISION MAKER
type: item
description: Pesatnya proses teknologi di era globalisasi dalam dunia bisnis, menjadikan pengambilan keputusan merupakan hal yang penting dalam pengambilan keputusan dalam menghadapi persaingan dalam dunia bisnis. Pengambilan keputusan dapat dipengaruhi oleh beberapa aspek yang dapat mempengaruhi pengambil keputusan untuk mempercepat pengambilan keputusan secara sempurna dan tepat. Perkembangan sistem informasi dan teknologi informasi pun melahirkan sistem pendukung keputusan atau DSS. DSS adalah sistem berbasis komputer, hampir selalu interaktif, dirancang untuk membantu manajer (atau pengambil keputusan lainnya) dalam mengambil keputusan. Tujuan dari makalah ini adalah untuk menilai manfaat DSS bagi manajemen sebagai pengambil keputusan. Lebih khusus lagi, makalah ini memberikan ringkasan DSS yang dapat menghasilkan keputusan yang tepat dan fleksibel dengan aspek-aspek yang mempengaruhi keputusan tersebut, dan memberikan laporan agar pengguna dapat memahami mengapa perangkat lunak ini memilih keputusan tersebut. Pendahuluan Perkembangan teknologi komputer yang semakin pesat dewasa ini juga diikuti oleh perkembangan teknologi komunikasi yang merupakan infrastruktur utama yang menyediakan fasilitas transportasi bagi kemampuan teknologi komputer maupun keluarannya (Wijianto, 2000). Saat ini komputer menjadi bagian yang tak terpisahkan dan semakin sering digunakan dalam bisnis perusahaan. Tidak hanya digunakan untuk menggantikan kegiatan yang bersifat manual tetapi juga sebagai alat bantu bagi manajemen dalam pengambilan keputusan. Keputusan yang dibuat dengan dukungan sistem komputer ini diharapkan tidak hanya akan lebih efisien, tetapi juga lebih efektif dalam mencapai tujuan. Setiap pelaku bisnis selalu berkompetisi dengan pelaku bisnis yang lain. Pemanfaatan teknologi informasi dalam hal ini sistem pendukung keputusan menjadi strategis karena dimanfaatkan tidak hanya untuk operasional perusahaan tetapi juga untuk memenangkan persaingan. Penggunaan Decision Support System (DSS)…
creator: M. Abi Syihab Alkhornain
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Meningkatkan Keputusan Pemilihan Properti dengan Sistem Pendukung Keputusan
type: item
description: Sistem Pendukung Keputusan (DSS) adalah alat yang berguna dalam membantu individu dalam mengambil keputusan yang penting dalam konteks pemilihan properti. Artikel ini membahas peran DSS dalam membantu calon pembeli atau penyewa rumah dalam membuat keputusan yang lebih informatif dan bijak. Dalam buletin ini, kami mengeksplorasi peran DSS dalam pemilihan properti, manfaat dari analisis data yang lebih baik, dan bagaimana DSS dapat menyederhanakan proses pemilihan rumah. Pendahuluan Pemilihan properti adalah keputusan penting dalam kehidupan seseorang. Dalam banyak kasus, ini melibatkan investasi besar yang memerlukan pertimbangan yang cermat. Sistem Pendukung Keputusan (DSS) dapat membantu calon pembeli atau penyewa rumah dalam membuat keputusan yang lebih informatif dan bijak. Artikel ini akan membahas peran DSS dalam pemilihan properti dan manfaat yang ditawarkannya. Peran DSS dalam Pemilihan Properti DSS membantu calon pembeli atau penyewa rumah dengan: Analisis Data: DSS dapat menggali data tentang properti yang relevan, seperti harga, lokasi, fasilitas, dan lainnya. Ini membantu calon pembeli dalam memahami opsi yang tersedia. Perbandingan Properti: DSS memungkinkan perbandingan antara berbagai properti berdasarkan kriteria yang ditentukan oleh calon pembeli. Ini membantu dalam mempersempit pilihan. Simulasi Keuangan: DSS dapat membantu calon pembeli dalam memahami dampak keuangan dari pembelian atau penyewaan properti tertentu, termasuk pembayaran kredit atau sewa. Manfaat Analisis Data yang Lebih Baik Dalam pemilihan properti, analisis data yang lebih baik dapat membantu dalam: Identifikasi Peluang: Dengan data yang akurat, calon pembeli dapat mengidentifikasi peluang investasi yang berpotensi. Menghindari Kesalahan: Analisis data yang cermat dapat membantu dalam menghindari keputusan yang mungkin menjadi kesalahan di masa depan. Merencanakan Masa Depan: Dengan pemahaman yang lebih baik tentang properti yang dipilih, calon pembeli dapat merencanakan masa depan…
creator: Fauzi Maulana Akbar]
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Bulletin Ilmiah: Klasifikasi Teks dengan Metode Naive Bayes dan Laplace
type: item
description: Metode klasifikasi teks menjadi semakin penting dalam era informasi digital. Dalam studi ini, kami menginvestigasi penerapan metode Naive Bayes dan Laplace Smoothing untuk mengklasifikasikan dokumen teks ke dalam kategori tertentu. Naive Bayes adalah pendekatan probabilitas yang berguna dalam klasifikasi dokumen, sementara Laplace Smoothing digunakan untuk mengatasi masalah kata-kata yang tidak ada dalam data pelatihan. Kami mempresentasikan beberapa studi kasus yang menggambarkan implementasi dan evaluasi metode ini. Pendahuluan: Klasifikasi teks adalah tugas penting dalam pemrosesan bahasa alami dan analisis teks. Tujuan utama adalah untuk mengelompokkan dokumen atau teks ke dalam kategori yang sesuai, seperti spam atau bukan spam, positif atau negatif, dan sebagainya. Metode Naive Bayes adalah salah satu metode yang umum digunakan dalam klasifikasi teks, yang memanfaatkan teori probabilitas. Metode: Dalam studi kasus ini, kami menggunakan metode Naive Bayes untuk mengklasifikasikan ulasan produk sebagai positif atau negatif. Kemudian, kami menerapkan Laplace Smoothing untuk mengatasi kata-kata yang tidak ada dalam data pelatihan. Ini membantu meningkatkan akurasi model klasifikasi. Implementasi: Pengumpulan Data: Kami mengumpulkan kumpulan ulasan pelanggan tentang produk dari berbagai sumber. Pra-pemrosesan Data: Data ulasan dibereskan, seperti penghilangan tanda baca, pengubahan teks menjadi huruf kecil, dan tokenisasi. Klasifikasi: Kami melatih model Naive Bayes dengan data pelatihan dan kemudian mengklasifikasikan ulasan pelanggan sebagai positif atau negatif. Laplace Smoothing: Kami menerapkan Laplace Smoothing untuk mengatasi masalah kata-kata yang tidak ada dalam data pelatihan. Hasil dan Evaluasi: Kami melakukan evaluasi kinerja model menggunakan metrik seperti akurasi, presisi, recall, dan F1-Score. Hasil menunjukkan bahwa penerapan Laplace Smoothing meningkatkan kemampuan model dalam mengklasifikasikan ulasan, terutama untuk kata-kata yang jarang muncul …
creator: Muhammad Fajrin
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Terobosan Terkini dalam Dunia Teknologi
type: item
description: <span data-sheets-value="{"1":2,"2":"Buletin Teknologi: Terobosan Terkini dalam Dunia Teknologi\n\nEdisi: Oktober 2023\n\nPengantar:\nSelamat datang dalam edisi terbaru Buletin Teknologi kami, di mana kami menyoroti terobosan terkini dalam dunia teknologi yang berdampak besar di berbagai bidang. Teknologi terus berubah dan berkembang, dan dalam buletin ini, kami akan membahas beberapa inovasi terbaru yang membentuk masa depan teknologi.\n\n1. Kecerdasan Buatan (AI) dan Pembelajaran Mesin:\nPenggunaan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin terus berkembang di berbagai sektor. Dalam artikel ini, kami mengeksplorasi penggunaan AI dalam diagnosis medis yang akurat, manufaktur otomatis, dan otomatisasi kendaraan otonom. Teknologi AI terus menjadi tulang punggung inovasi di berbagai industri.\n\n2. Jaringan 5G:\nJaringan 5G telah menjadi kenyataan dan menghadirkan konektivitas super cepat ke berbagai perangkat dan aplikasi. Kami membahas pengaruh 5G pada Internet of Things (IoT), game streaming, dan kesehatan telemedicine.\n\n3. Teknologi Energi Terbarukan:\nInovasi dalam teknologi energi terbarukan terus mengarah pada solusi yang lebih berkelanjutan dan ramah lingkungan. Kami mengeksplorasi perkembangan dalam sel surya, baterai berkinerja tinggi, dan pembangkit listrik tenaga angin.\n\n4. Komputasi Kuantum:\nDunia komputasi kuantum semakin dekat dengan realitas. Kami membahas perkembangan terkini dalam teknologi komputasi kuantum, potensinya dalam pemecahan masalah kompleks, dan aplikasi di bidang keamanan informasi.\n\n5. Teknologi Medis dan Kesehatan:\nTeknologi terus mengubah wajah sektor kesehatan. Kami melihat inovasi di telemedicine, wearable health tech, dan terapi gen untuk mengobati penyakit genetik.\n\n6. Keamanan Cyber:\nPerkembangan dalam teknologi juga menghadirkan tantangan keamanan cyber yang lebih kompleks. Kami membahas teknik terbaru dalam deteksi ancaman, kecerdasan buatan untuk keamanan, dan perlindungan privasi data.\n\nKesimpulan:\nTantangan dan p…
creator: Fadzle Izza Rizwaan
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Kalkulus Dasar: Penerapannya dalam Ilmu Komputer
type: item
description: <span data-sheets-value="{"1":2,"2":"Karakteristik komputer adalah pengolah angka. Pengguna laptop atau komputer tentu sudah memahami bahwa ada kinerja matematika di dalam mesin. Jika kalian ingin berkarir di bidang computer science, kalian perlu mengenal kalkulus dasar.\n\nAhli komputer sains menggunakan berbagai jenis matematika yang berbeda. Programmer yang bekerja dengan algoritma dan matriks canggih perlu memahami konsep tingkat tinggi seperti persamaan diferensial. Namun, untuk mahasiswa di semester awal, mereka perlu menguasai teori bilangan dan persamaan dasar.\n\nApa Itu Kalkulus?\nMatematika merupakan bagian paling inti dari sistem komputer. Tiap programmer komputer perlu memiliki pengetahuan kalkulus dasar. Jenis dan tingkat kalkulus yang dibutuhkan bergantung pada bidang ilmu komputer yang ingin Anda kuasai.\n\nPrinsip-prinsip Dasar\nBeberapa jenis ilmu komputer hanya membutuhkan pengetahuan kalkulus dasar seperti bahasa pemrograman dasar serta aritmatika sederhana. Pada praktiknya, prinsip dasar kalkulus dasar mengacu pada studi tentang fungsi.\n\nPrinsip tersebut dibagi menjadi dua prinsip utama, yaitu kalkulus diferensial yang berkaitan dengan turunan dan diferensial serta kalkulus integral yang berkaitan dengan integral dan antiturunan.\n\nKalkulus dasar adalah studi matematis yang menggunakan limit, barisan, deret, turunan, diferensial, dan integral untuk menganalisis fungsi dan proses perubahannya. Persamaan diferensial untuk menghitung perubahan dan seberapa cepat terjadinya perubahan, di mana komputer dapat memprediksi output untuk merancang simulasi, meningkatkan program pemecahan masalah, membuat algoritma yang efektif, mengembangkan grafik akurat.\n\nTurunan\nDefinisi kalkulus turunan yaitu perubahan nilai fungsi pada saat titik berada di posisi sangat kecil. artinya, laju perubahan nilai atau nilai sesaat. Kalkulus ini juga disebut diferensial yang berfungsi untuk menyelesaikan masalah hal mekanika dan geometri.\n\nPenerapan Kalkulus pada Ilm…
creator: Ahmad Reza
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Penerapan Kalkulus dalam Teknologi IP PBX
type: item
description: <span data-sheets-value="{"1":2,"2":"Abstrak\n\nArtikel ini membahas tentang aplikasi komputasi pada teknologi IP PBX (Private Branch Exchange) untuk meningkatkan efisiensi sistem komunikasi bisnis. Beberapa aspek utama yang dibahas mencakup optimalisasi jaringan, pengaturan kapasitas, pengaturan prioritas panggilan, dan pengaturan perutean panggilan. Penerapan komputasi memungkinkan organisasi mengelola lalu lintas dan sumber daya panggilan dengan lebih baik, memastikan layanan yang andal dan respons yang cepat dalam situasi kritis. Artikel ini menunjukkan bahwa komputasi adalah alat yang ampuh untuk memanfaatkan teknologi IP PBX untuk memenuhi kebutuhan bisnis yang semakin kompleks.\n\n\nPendahuluan\n\nKalkulus adalah cabang matematika yang mempelajari perubahan dan gerak. Penerapan kalkulus dalam teknologi IP PBX dapat membantu dalam mengoptimalkan kinerja sistem dan meningkatkan efisiensi. Beberapa penerapan kalkulus dalam teknologi IP PBX antara lain:\n\nOptimasi Jaringan\nKalkulus dapat digunakan untuk mengoptimalkan jaringan IP PBX, seperti menentukan bandwidth yang dibutuhkan untuk menghindari bottleneck dan meminimalkan delay.\n\nPengaturan Kapasitas\nKalkulus dapat digunakan untuk mengatur kapasitas sistem IP PBX, seperti menentukan jumlah saluran yang dibutuhkan untuk menangani panggilan telepon.\n\nPengaturan Prioritas\nKalkulus dapat digunakan untuk mengatur prioritas panggilan telepon, seperti menentukan waktu tunggu yang optimal untuk panggilan darurat.\n\nPengaturan Routing\nKalkulus dapat digunakan untuk mengatur routing panggilan telepon, seperti menentukan rute tercepat dan terbaik untuk panggilan jarak jauh.\n\n\nKesimpulan\n\nPenerapan kalkulus dalam teknologi IP PBX membantu dalam mengelola lalu lintas panggilan dengan efisien dan meningkatkan penggunaan daya. Dari analisis lalu lintas hingga pengaturan daya panggilan, penggunaan kalkulus membantu dalam memahami pola lalu lintas dan pengelolaan sumber daya dengan lebih baik. \n\nBulletin ilmiah…
creator: Fabian Jason Song
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Bulletin Ilmiah: Penerapan Metode Naïve Bayes dan Laplace Smoothing pada Klasifikasi Abstrak Artikel Jurnal Ilmiah
type: item
description: Metode Naïve Bayes dan Laplace Smoothing dapat digunakan dalam klasifikasi abstrak artikel jurnal ilmiah. Sebagai contoh, Ilman Dwi Cahya melakukan penelitian klasifikasi abstrak artikel jurnal ilmiah menggunakan Multinomial Naive Bayes dengan hasil klasifikasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan abstrak artikel jurnal ilmiah ke dalam kategori yang sesuai dengan bidang ilmu yang terkait. Metode Naïve Bayes digunakan untuk menghitung probabilitas kemunculan kata-kata dalam dokumen dan kemudian digunakan untuk mengklasifikasikan dokumen ke dalam kategori yang sesuai. Laplace Smoothing digunakan untuk menangani masalah probabilitas nol pada data pelatihan. Dalam penelitian Ilman Dwi Cahya, hasil klasifikasi menunjukkan bahwa Multinomial Naive Bayes dengan Laplace Smoothing dapat mengklasifikasikan abstrak artikel jurnal ilmiah dengan akurasi yang baik. Metode ini dapat membantu para peneliti dalam mengklasifikasikan abstrak artikel jurnal ilmiah ke dalam kategori yang sesuai dengan bidang ilmu yang terkait.
creator: Melanie Putria
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Penerapan Sistem Penunjang Keputusan dalam Manajemen Sekolah
type: item
description: Sekolah adalah lembaga pendidikan yang memiliki peran sentral dalam membentuk masa depan generasi muda dan masyarakat secara keseluruhan. Manajemen sekolah yang efisien dan efektif adalah kunci untuk memberikan pendidikan berkualitas. Dalam era teknologi informasi, penerapan Sistem Penunjang Keputusan (Decision Support System atau DSS) telah menjadi penting untuk memperbaiki proses pengambilan keputusan dan manajemen sekolah. Artikel ini membahas peran utama DSS dalam manajemen sekolah, manfaat dari penggunaannya, dan contoh penerapannya. Pendahuluan Manajemen sekolah adalah tugas yang kompleks yang melibatkan berbagai keputusan penting, mulai dari perencanaan kurikulum hingga pengelolaan sumber daya. Dalam upaya untuk memperbaiki manajemen sekolah, Sistem Penunjang Keputusan (DSS) adalah alat yang memberikan informasi yang relevan dan analisis yang diperlukan untuk pengambilan keputusan yang lebih baik. Peran DSS dalam Manajemen Sekolah: DSS berperan dalam manajemen sekolah dengan cara-cara berikut: Perencanaan Kurikulum: DSS memungkinkan sekolah untuk merancang kurikulum yang sesuai dengan kebutuhan siswa dan tujuan pendidikan. Manajemen Sumber Daya: DSS membantu dalam pengelolaan anggaran sekolah, pengadaan sumber daya, dan alokasi tenaga pengajar. Pemantauan Kinerja Siswa: DSS memungkinkan pemantauan kinerja siswa, identifikasi masalah, dan pengembangan rencana perbaikan. Perencanaan Acara dan Aktivitas: Sekolah dapat menggunakan DSS untuk merencanakan acara sekolah, aktivitas ekstrakurikuler, dan kegiatan lainnya. Manfaat Penggunaan DSS: Penerapan DSS dalam manajemen sekolah memberikan manfaat yang signifikan: Pengambilan Keputusan yang Lebih Tepat Waktu: DSS memberikan informasi real-time yang mendukung pengambilan keputusan yang lebih cepat dan lebih tepat waktu. Efisiensi Operasional: Manajemen sekolah dapat mengoptimalkan penggunaan sumber daya dan mengurangi pemborosan. Perbaikan Kualitas Pendidikan: DSS membantu sekolah dalam menyediakan pendidikan yang l…
creator: Sella Amelia Putri
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

BULLETIN ILMIAH PENERAPAN METODE NAÏVE BAYES UNTUK MENINGKATKAN PREDIKSI CUACA: STUDI KASUS PADA PEMANTAUAN IKLIM NASIONAL
type: item
description: <span data-sheets-value="{"1":2,"2":"Abstrak\nPrediksi cuaca yang akurat memiliki dampak signifikan pada berbagai aspek kehidupan sehari-hari. Dalam studi ini, kami mengeksplorasi penerapan metode Naïve Bayes untuk meningkatkan prediksi cuaca di lingkungan pemantauan iklim lokal. Metode ini memungkinkan kami untuk menggabungkan data cuaca historis dengan data observasi saat ini untuk memperkirakan kondisi cuaca yang lebih akurat. Melalui pengembangan model berdasarkan prinsip probabilitas, penelitian ini bertujuan untuk memberikan kontribusi pada peningkatan prediksi cuaca lokal.\n\nPendahuluan\n\nPrediksi cuaca yang tepat memiliki peran penting dalam berbagai sektor, termasuk pertanian, transportasi, dan pengelolaan sumber daya alam. Namun, cuaca adalah fenomena alam yang kompleks dan seringkali sulit untuk diprediksi dengan akurasi tinggi. Dalam upaya meningkatkan akurasi prediksi cuaca, kami memutuskan untuk menerapkan metode Naïve Bayes pada data pemantauan iklim lokal.\n\nMetodologi\n\n1. Pengumpulan Data\nData cuaca historis dan data observasi cuaca saat ini dikumpulkan dari pemantauan iklim lokal. Data ini mencakup parameter seperti suhu, kelembaban udara, tekanan atmosfer, dan arah serta kecepatan angin.\n2. Pra-pemrosesan Data\nData cuaca historis dibagi menjadi kategori cuaca seperti cerah, berawan, hujan, salju, dan lainnya. Data observasi saat ini juga dikelompokkan ke dalam kategori yang sama.\n3. Pembentukan Model Naïve Bayes\nModel Naïve Bayes dikembangkan dengan memanfaatkan data cuaca historis dan observasi saat ini. Model ini menghitung probabilitas terjadinya setiap kategori cuaca berdasarkan data yang ada.\n4. Validasi Model\nModel yang dikembangkan divalidasi dengan menggunakan teknik pembelajaran mesin yang sesuai. Kami menggunakan data cuaca yang telah terjadi sebelumnya untuk mengukur akurasi model dalam memprediksi kondisi cuaca saat ini.\n\nHasil dan Diskusi\nHasil eksperimen menunjukkan bahwa penerapan metode Naïve Bayes berhasil meningkat…
creator: KIKI ANDRIYANA
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Penerapan Kalkulus dalam Pengembangan Teknologi AI dan Superkomputer: Meningkatkan Kecepatan dan Efisiensi Komputasi
type: item
description: <span data-sheets-value="{"1":2,"2":"Pendahuluan\nKalkulus adalah salah satu cabang matematika yang mempelajari tentang perubahan dan gerak yang terus menerus. Ini memiliki berbagai aplikasi di berbagai bidang, termasuk ilmu komputer, analisis data, dan kriptografi. Dalam konteks AI dan superkomputer, kalkulus memainkan peran penting dalam mengoptimalkan algoritma, menganalisis data, dan memastikan keamanan saluran komunikasi. Buletin ilmiah ini bertujuan untuk memberikan gambaran menyeluruh mengenai penerapan kalkulus di bidang teknologi, AI, dan superkomputer.\n\n1. Penerapan Derivatif dan Integral dalam Optimalisasi Algoritma AI\nDalam pengembangan algoritma AI yang canggih, konsep-konsep dari turunan dan integral kalkulus digunakan untuk mengoptimalkan kinerja algoritma. Derivatif membantu dalam menentukan laju perubahan fungsi yang dapat diinterpretasikan sebagai perubahan parameter algoritma terhadap hasil yang diinginkan. Sementara itu, integral digunakan untuk menghitung luas area di bawah kurva yang berkaitan dengan perhitungan probabilitas dan distribusi data, memungkinkan pengembang AI untuk merancang algoritma yang lebih efisien dan akurat.\n\n2. Pemanfaatan Limit dalam Peningkatan Kecepatan Komputasi\n\nKonsep limit dalam kalkulus digunakan untuk mempercepat proses komputasi dalam pengembangan teknologi AI dan superkomputer. Dengan menerapkan limit, para insinyur dapat memperkirakan perilaku fungsi saat variabel mendekati nilai tertentu, memungkinkan mereka untuk mengoptimalkan algoritma dan merancang struktur komputer yang mampu menangani beban komputasi yang lebih besar dengan kecepatan yang lebih tinggi.\n\n3. Penggunaan Integral dalam Analisis Big Data dan Machine Learning\n\nDalam analisis Big Data dan machine learning, integral kalkulus digunakan untuk menghitung luas area di bawah kurva fungsi yang mewakili distribusi data. Dengan menerapkan integral, para ilmuwan data dapat menganalisis pola data yang kompleks dan mengidentifikasi tren yang dapa…
creator: Abdul Kholik
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Penerapan Metode Naive Bayes dalam Analisis Sentimen Ulasan Produk Elektronik
type: item
description: <span data-sheets-value="{"1":2,"2":"Abstrak:\nStudi ini bertujuan untuk menerapkan metode Naive Bayes dalam menganalisis sentimen ulasan produk elektronik. Metode ini digunakan untuk mengklasifikasikan ulasan pelanggan menjadi kategori sentimen positif atau negatif. Data ulasan produk elektronik dari platform e-commerce utama digunakan sebagai sampel studi. Hasil dari penelitian ini memberikan wawasan yang berharga tentang keefektifan metode Naive Bayes dalam mengelompokkan ulasan konsumen.\n\n1. Pendahuluan\n 1.1 Latar Belakang\n Ulasan konsumen memainkan peran penting dalam pengambilan keputusan pembelian online. Analisis sentimen memungkinkan perusahaan untuk memahami persepsi pelanggan terhadap produk mereka.\n 1.2 Tujuan Studi\n Tujuan utama dari studi ini adalah untuk menerapkan metode Naive Bayes dalam menganalisis sentimen ulasan produk elektronik.\n\n2. Metodologi\n 2.1 Pengumpulan Data\n Data ulasan produk elektronik dikumpulkan dari platform e-commerce terkemuka. Data mencakup ulasan dan label sentimen (positif/negatif) yang diberikan oleh pelanggan.\n 2.2 Preprocessing Data\n Langkah-langkah preprocessing termasuk tokenisasi, penghapusan tanda baca, dan normalisasi teks.\n 2.3 Pembagian Data\n Data dibagi menjadi set pelatihan dan set pengujian untuk mengukur kinerja metode Naive Bayes.\n 2.4 Implementasi Naive Bayes\n Metode Naive Bayes diimplementasikan untuk mengklasifikasikan ulasan ke dalam kategori sentimen.\n\n3. Hasil dan Analisis\n 3.1 Klasifikasi Ulasan\n Metode Naive Bayes berhasil mengklasifikasikan ulasan dengan tingkat akurasi sebesar 85%.\n 3.2 Evaluasi Kinerja\n Metrik evaluasi termasuk akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Akurasi yang tinggi menunjukkan keefektifan metode Naive Bayes dalam analisis sentimen.\n\n4. Pembahasan\n 4.1 Kelebihan Metode Naive Bayes\n Metode ini cocok untuk analisis sentimen karena sederhana dan dapat menangani fitur teks.\n 4.2 Batasan dan Pengembangan\n Studi ini terbatas pada produk elektronik dan dapat …
creator: Muhamad Iksan
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Peranan Decision Support System pada Kegiatan Bisnis
type: item
description: <span data-sheets-value="{"1":2,"2":"Abstract\nSistem Pendukung Keputusan (DSS) adalah sebuah perangkat lunak atau sistem informasi yang dirancang untuk membantu pengambilan keputusan dalam konteks bisnis atau organisasi. DSS menggabungkan data, alat analisis, dan berbagai model keputusan untuk membantu manajemen dalam proses pengambilan keputusan yang lebih efisien dan efektif. DSS adalah suatu elemen penitng yang dibutuhkan dalam dunia bisnis guna mempermudah pengambilan keputusan. Bulletin ilmiah ini akan menjelaskan peranan Sistem Penunjang Keputusan (DSS) dalam peranan bisnis.\nApa Itu Decision Support Sysytem?\nDecision Support System adalah sebuah system informasi yang berbasis komputerisasi. Sistem ini merupakan bagian sistem manajemen pengetahuan yang berfungsi untuk mendukung kegiatan pengambilan keputusan pada sebuah perusahaan atau organisasi. Dengan adanya sistem satu ini, perusahaan dapat melakukan penyelesaian masalah maupun melakukan komunikasi terhadap segala permasalahan yang terstruktur dan tidak terstruktur.\nKarakteristik Decision Support System\nBeberapa karakteristik DSS yang perlu diketahui adalah :\n•\tMampu membantu proses mengambil keputusan serta fokus terhadap manajemen sesuai dengan persepsi dan informasi yang tersedia.\n•\tMemiliki interface mesin atau manusia, di mana user atau pihak manusia masih memegang kontrol terhadap rangkaian pada proses pengambilan sebuah keputusan menggunakan DSS.\n•\tMendukung sejumlah proses dalam pengambilan keputusan terhadap pembahasan masalah dengan lebih terstruktur, tak terstruktur, maupun semi terstruktur. \n•\tMempunyai sejumlah sub sistem yang terintegrasi sedemikian rupa, serta mampu berfungsi dalam sebuah kesatuan sistem secara andal. \n•\tMemerlukan struktur data lebih komprehensif serta mampu memenuhi kebutuhan informasi pada seluruh tingkatan manajemen di perusahaan atau organisasi. \n\nPeran DSS dalam Kegiatan Bisnis\nDalam kegiatan bisnis berjalan, DSS memiliki beberapa peranan penting. Beri…
creator: Siti Maulida Zahra
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Penerapan kalkulus dalam Teknologi, AI, atau Super Komputer
type: item
description: <span data-sheets-value="{"1":2,"2":"Pendahuluan\nKalkulus adalah cabang matematika yang mempelajari perubahan, terutama dalam konteks fungsi dan variabel. Kalkulus memiliki banyak penerapan dalam berbagai bidang, termasuk teknologi, kecerdasan buatan (AI), dan super komputer.\nPenerapan Kalkulus dalam Teknologi\nKalkulus digunakan dalam berbagai bidang teknologi, termasuk:\n* Rekayasa: Kalkulus digunakan untuk menganalisis struktur dan perilaku sistem fisik. Misalnya, kalkulus digunakan untuk menghitung tekanan dan gaya pada struktur bangunan, atau untuk memodelkan aliran fluida.\n* Elektronik: Kalkulus digunakan untuk mendesain dan menganalisis sirkuit elektronik. Misalnya, kalkulus digunakan untuk menghitung arus dan tegangan pada komponen elektronik, atau untuk memodelkan propagasi gelombang elektromagnetik.\n* Komputer: Kalkulus digunakan untuk mengembangkan algoritma dan program komputer. Misalnya, kalkulus digunakan untuk mengoptimalkan algoritma pencarian, atau untuk memodelkan perilaku sistem operasi.\nPenerapan Kalkulus dalam AI\nKalkulus digunakan dalam berbagai bidang AI, termasuk:\n* Machine learning: Kalkulus digunakan untuk mengembangkan model pembelajaran mesin. Misalnya, kalkulus digunakan untuk menghitung gradien fungsi tujuan, atau untuk memodelkan probabilitas.\n* Natural language processing: Kalkulus digunakan untuk mengembangkan model pemrosesan bahasa alami. Misalnya, kalkulus digunakan untuk menghitung probabilitas suatu kata muncul dalam kalimat, atau untuk memodelkan struktur kalimat.\n* Computer vision: Kalkulus digunakan untuk mengembangkan model pengenalan gambar dan video. Misalnya, kalkulus digunakan untuk menghitung gradien suatu gambar, atau untuk memodelkan gerakan objek dalam video.\nPenerapan Kalkulus dalam Super Komputer\nKalkulus digunakan dalam berbagai bidang super komputer, termasuk:\n* Fisika: Kalkulus digunakan untuk memodelkan fenomena fisik, seperti pergerakan planet atau perilaku partikel subatomik.\n* Astronomi: Kalkulu…
creator: Nicholas
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Penerapan Kalkulus dalam Pengembangan Algoritma Deep Learning
type: item
description: <span data-sheets-value="{"1":2,"2":"Abstarct\n\nPenerapan kalkulus dalam pengembangan algoritma deep learning, yang merupakan salah satu aspek kunci dari teknologi kecerdasan buatan (AI). Algoritma deep learning memanfaatkan konsep-konsep kalkulus seperti diferensiasi, integral, dan optimisasi untuk mengoptimalkan model neural network. Kalkulus digunakan dalam tahapan pelatihan, backpropagation, dan optimisasi model deep learning. Kami juga akan menguraikan manfaat penerapan kalkulus dalam teknologi AI dan kemajuan terkini di bidang ini.\n\nDasar-dasar Kalkulus dalam Deep Learning\n\nDasar-dasar kalkulus memiliki peran yang sangat penting dalam deep learning, terutama dalam pelatihan model neural network dan optimisasi. Di bawah ini adalah beberapa konsep kalkulus dasar yang relevan dalam deep learning.\n\nDiferensiasi: Diferensiasi adalah konsep kalkulus yang berkaitan dengan menghitung laju perubahan suatu fungsi terhadap variabel independen. Dalam deep learning, diferensiasi digunakan untuk menghitung gradien atau turunan fungsi biaya (cost function) terhadap parameter model. Gradien ini digunakan dalam proses pelatihan untuk menentukan bagaimana parameter harus diperbarui sehingga fungsi biaya dapat diminimalkan. Gradient descent adalah salah satu teknik optimisasi yang mengandalkan diferensiasi ini.\n\nChain Rule: Chain rule adalah aturan kalkulus yang digunakan untuk menghitung turunan fungsi komposit. Dalam deep learning, neural network seringkali terdiri dari banyak lapisan (layer) yang saling terhubung. Untuk menghitung gradien fungsi biaya terhadap parameter di seluruh lapisan, chain rule digunakan untuk menggabungkan gradien di setiap lapisan.\n\nIntegral: Meskipun integral tidak digunakan secara eksplisit dalam pelatihan model deep learning, konsepnya penting dalam pemrosesan data. Integral dapat digunakan untuk menghitung area di bawah kurva fungsi, yang berguna dalam menghitung statistik dan distribusi data. Juga, dalam deep learning, ada teknik seper…
creator: Ghatfani Muhammad Ilham
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

PENERAPAN KALKULUS DALAM BIDANG TEKNOLOGI, AI ATAU SUPER KOMPUTER
type: item
description: <span data-sheets-value="{"1":2,"2":"ABSTRAK\nMata kuliah kalkulus. Kalkulus merupakan salah satu cabang matematika yang memuat turunan, integral, limit, dan seri tak terbatas. Kalkulus memainkan peran penting dalam bidang sains, teknik, dan ekonomi. Tujuan dari penulisan ini adalah untuk mengembangkan media bahan ajar yang sebelumnya masih bersifat tradisional berbentuk media kertas dan dikembangkan menjadi berbasis teknologi sehingga siswa dapat belajar dimana saja dan kapan saja dengan bantuan dari teknologi. Jadi, siswa dapat mempunyai minat dan dapat mengembangkan teori-teori yang ada kalkulus dalam kehidupan sehari-hari khususnya dalam bidang teknologi\n\nPENDAHULUAN\nSaat ini, Teknologi semakin lama semakin mengalami perkembangan, baik perkembangan dari bentuk fisik maupun dari fungsinya, khususnya komputer. Komputer dari zaman ke zaman, banyak mengalami perkembangan, yang dulunya bentuknya sangat besar, sekarang sudah kecil, dan yang dulunya hanya dapat digunakan untuk kegiatan tertentu, sekarang bisa digunakan pada banyak kegiatan, seperti pekerjaan, kerumah tanggaan, pendidikan, dll. Tak lepas pula dengan peranan Matematika pada komputer (khususnya Kalkulus). Karena komputer pada fitrahnya sebagai mesin hitung, maka kalkulus sangat berperan penting dalam pengoperasian komputer dengan penggunaan ilmu kalkulus, komputer akan dapat digunakan untuk melakukan pekerjaan yang lebih banyak lagi dan lebih kompleks. Pada perangkat komputer banyak yang menggunakan kalkulus. Oleh karena itu, maka dipembahasan ini akan dijelaskan tentang peranan Kalkulus. Agar kita sebagai yang sering dan butuh akan penggunaan komputer, tahu tentang peranan kalkulus ini.\nKalkulus berasal dari Bahasa Latin, Calculus yang artinya \"batu kecil\" adalah cabang ilmu Matematika yang mencakup Limit, Turunan, Integral, dan Deret Tak Terhingga. Kalkulus mempunyai aplikasi yang luas dalam bidang sains dan teknik dan digunakan untuk memecahkan masalah yang kompleks, yang dimana Al-Jabar tidak cu…
creator: Mohamad Taufik Wibowo
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Penerapan kalkulus dalam bidang teknologi dan AI
type: item
description: <span data-sheets-value="{"1":2,"2":"Di antara banyak bidang dan cabang matematika, Kalkulus memainkan peran penting yang signifikan dalam Kecerdasan Buatan. Hari ini, kita akan membahas dasar-dasar apa sebenarnya Kalkulus itu dan memahami mengapa itu merupakan bagian integral dari Insinyur AI.\n\nKalkulus\n \nKalkulus adalah studi tentang bagaimana hal-hal berubah. Ini terdiri dari dua cabang yaitu, kalkulus diferensial dan kalkulus integral. Kalkulus diferensial menjelaskan laju perubahan, kemiringan kurva sedangkan kalkulus integral berbicara tentang summa kontinu data. \n\nApa yang dapat kita lakukan dengan hal-hal yang kita pelajari di artikel sebelumnya Aljabar untuk Pembelajaran Mesin?\n \nMengikuti Aljabar dari Artikel terakhir Aljabar untuk Pembelajaran Mesin, kita belajar tentang fungsi dan persamaan. Ini telah membangun fondasi di mana kalkulus selanjutnya dapat mengambil alih dan memecahkan masalah yang lebih kompleks yang merupakan skenario dunia nyata dari gelombang mikro, ponsel, TV, dan mobil kita hingga obat-obatan, ekonomi, dan pertahanan nasional.\n\nTopik yang dibahas dalam artikel ini,\n\nPersamaan fungsi\nFungsi khusus\nln(x)\nx^2\nCOS (X)\n1/(x^2-1)\nTan(x)\nDerivat\nMinima dan Maxima\nFungsi cekung atau cembung dalam interval yang ditentukan (titik pelana)\nIntegral\n\nKalkulus memainkan peran penting dalam bidang teknologi informasi dan kecerdasan buatan (AI). Berikut adalah beberapa aplikasi kalkulus dalam bidang ini:\n-Mesin pencari: Kalkulus adalah salah satu konsep matematika inti dalam pembelajaran mesin yang memungkinkan kita untuk memahami cara kerja internal berbagai algoritma pembelajaran mesin.\n-Kecerdasan Buatan: Kalkulus adalah alat penting dalam AI, yang digunakan untuk mengoptimalkan algoritma dan fungsi model. Kalkulus diferensial digunakan untuk meningkatkan algoritma yang belajar dari data, seperti algoritma gradient descent, yang memanfaatkan kalkulus diferensial untuk menemukan nilai optimal untuk parameter model dan memb…
creator: M. Dwi reza maulana
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Penerapan Metode Laplace dalam Analisis Keamanan Jaringan
type: item
description: <span data-sheets-value="{"1":2,"2":"Abstrak:\nKeamanan jaringan adalah aspek kritis dalam dunia digital yang berkembang pesat. Dalam studi ini, saya akan melihat bagaimana metode Laplace atau dikenal juga sebagai metode smoothing Laplace dapat diterapkan dalam analisis keamanan jaringan. Saya akan fokus pada penggunaan metode Laplace dalam mendeteksi serangan dan intrusi di dalam jaringan. Studi kasus ini akan memberikan wawasan tentang efektivitas metode ini dalam memitigasi ancaman keamanan jaringan.\n\n1. Pendahuluan:\nKeamanan jaringan adalah aspek kunci dalam dunia digital yang semakin terkoneksi. Dengan jumlah data yang terus bertumbuh dan perangkat yang terhubung dengan internet, perlindungan terhadap jaringan dan data menjadi sangat penting. Salah satu tantangan utama dalam keamanan jaringan adalah mendeteksi serangan atau intrusi yang dapat merusak keamanan sistem. Metode analisis dan deteksi yang kuat sangat diperlukan untuk mengatasi ancaman ini.\n\n2. Metode Laplace dalam Analisis Keamanan Jaringan:\nMetode smoothing Laplace, yang juga dikenal sebagai add-one smoothing, adalah teknik yang umum digunakan dalam statistik dan analisis data. Ini digunakan untuk mengatasi masalah probabilitas nol, yaitu saat suatu peristiwa tidak pernah terjadi dalam data pelatihan. Dalam konteks analisis keamanan jaringan, metode Laplace dapat diterapkan untuk mengidentifikasi perilaku aneh atau serangan berdasarkan data yang dikumpulkan.\n\n3. Studi Kasus:\n- Pengumpulan Data: Untuk studi kasus ini, saya mengumpulkan data keamanan jaringan yang mencakup log aktivitas jaringan, termasuk data lalu lintas jaringan, log pengguna, dan informasi serangan yang diketahui.\n- Penerapan Metode Laplace: Data yang dikumpulkan digunakan untuk melatih model menggunakan metode Laplace. Model ini akan menghitung probabilitas terjadinya serangan berdasarkan data historis. Selama pelatihan, model ini menggunakan metode Laplace untuk menghindari probabilitas nol, sehingga bahaya serangan tid…
creator: Angga Fahreza
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Sistem rekomendasi pada bidanga e-commerce
type: item
description: <span data-sheets-value="{"1":2,"2":"Abstract\nE-commerce telah mengalami pertumbuhan pesat dalam beberapa dekade terakhir dan menjadi elemen penting dalam perekonomian global. Dalam konteks yang semakin kompetitif dan dinamis, organisasi e-commerce berhadapan dengan tuntutan untuk membuat keputusan bisnis yang lebih cepat, lebih tepat, dan lebih terinformasi. Banyak situs e-commerce yang telah menggunakan sistem rekomendasi untuk membantu pelanggan untuk menemukan produk yang sesuai dengan preferensi dari pengunjung, Sistem rekomendasi mempelajari data pelanggan seperti data aktivitas, kunjungan terhadap barang yang disukai, dari data tersebut sistem rekomendasi dapat memberikan saran berdasarkan preferensi yang dimiliki oleh pengguna aplikasi, Sistem rekomendasi digunakan oleh situs E-commerce untuk menyarankan produk kepada pelanggan mereka. Produk dapat direkomendasikan berdasarkan penjualan terbaik secara keseluruhan di situs, berdasarkan demografi pelanggan, atau berdasarkan analisis perilaku pembelian pelanggan di masa lalu sebagai prediksi perilaku pembelian di masa depan. Secara umum, teknik-teknik ini merupakan bagian dari personalisasi di sebuah situs, karena mereka membantu situs beradaptasi dengan setiap pelanggan. Sistem rekomendasi mengotomatisasi personalisasi di Web, memungkinkan personalisasi individu untuk setiap pelanggan.\n\nJenis - jenis sistem rekomendasi pada\nCollaborative-filtering: Memberikan rekomendasi berdasarkan informasi dari pengguna lain atau dari diri sendiri. Dalam konteks rekomendasi musik, ini melibatkan pengumpulan preferensi pengguna dari data seperti streaming dan unduhan.\n\nContent-based filtering: Memberikan rekomendasi berdasarkan kesamaan atribut dari item atau produk yang digemari. Misalnya, dalam sistem rekomendasi lagu, kesamaan ini mungkin didasarkan pada atribut seperti genre, ritme, atau informasi tentang artis.\n\nKnowledge-based: Memberikan rekomendasi berdasarkan atribut yang telah ditentukan oleh pengguna. Ini …
creator: AHMAD HAIDAR ALBAQIR
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Penerapan Kalkulus Dalam Bidang Teknologi, AI atau Super Komputer
type: item
description: <span data-sheets-value="{"1":2,"2":"Kalkulus adalah studi tentang perubahan, seperti geometri, mengkaji tentang bentuk dan aljabar, dan aplikasinya dalam menyelesaikan persamaan. Kalkulus memiliki berbagai aplikasi dibidang sains, ekonomi, dan teknik. Seiring perkembangan ilmu dan teknologi, kalkulus dapat diterapkan kedalam bidang teknologi, AI, ilmu komputer, dan bidang lainnya. \n\nPembahasan\n\nKalkulus adalah studi matematis yang menggunakan limit, barisan, deret, turunan, diferensial, dan integral untuk menganalisis fungsi dan proses perubahannya. Persamaan diferensial untuk menghitung perubahan dan seberapa cepat terjadinya perubahan, di mana komputer dapat memprediksi output untuk merancang simulasi, meningkatkan program pemecahan masalah, membuat algoritma yang efektif, mengembangkan grafik akurat. Penerapan kalkulus sangat luas dan digunakan untuk memecahkan masalah yang kompleks. Oleh karena itu, dengan adanya komputer/teknologi yang semakin canggih, maka akan mempermudah dalam penyelesaiannya. Penerapan kalkulus pada ilmu komputer sangat wajib untuk menjelajahi bidang lanjutan seperti keamanan komputer atau sistem operasi.\n\n\nDalam bidang Artificial Intelligence, ilmu kalkulus sangat berguna sekali. Kecerdasan diciptakan dan dimasukkan ke dalam suatu mesin/komputer agar dapat melakukan pekerjaan seperti yang dapat dilakukan manusia. Beberapa macam bidang yang menggunakan kecerdasan buatan antara lain sistem pakar, permainan komputer (games), logika fuzzy, jaringan syaraf tiruan dan robotika. AI dapat digunakan dalam memecahkan masalah-masalah matematika yang melibatkan kalkulus. Contoh penggunaan AI dalam bidang ini termasuk pemecahan persamaan diferensial yang kompleks dan optimisasi fungsi matematis. AI dapat memanfaatkan algoritma machine learning untuk memahami pola dalam data numerik yang kompleks dan merumuskan solusi yang tepat.\n\n\nKesimpulan\n\nPenerapan kalkulus dalam teknologi, terutama dalam pengembangan kecerdasan buatan (AI) dan superko…
creator: Saviola Dwi Saputra
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Pegawai
type: item
description: Sistem penudukung keputusan penilaian kinerja pegawai pada suatu instansi sangat penting bagi pegawai untuk mendapatkan rekomendasi dan peninngkatan jabatan. Namun Penilaian kinerja pegawai saat ini dilakukan masih menggunakan penilaian secara subyektif, akan tetapi sebuah instansi melakukan penilian kinerja pegawai yang telah dicapai oleh pegawainya. Salah satu metode yang dapat diterapkan dalam sistem pendukung keputusan adalah Technique For Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). Pendahuluan Setiap Perusahaan atau instansi membutuhkan SDM ( Sumber Daya Manusia ) yang memiliki kompetensi dan kinerja yang superior. Kinerja merupakan perwujudan dari kemampuan dalam bentuk karya nyata, dan hasil kerja yang dicapai pegawai dalam mengerjakan tugas dan pekerjaan yang berasal dari perusahaan atau instansi. Berbagai faktor yang mempengaruhi kinerja antara lain kemampuan individual dan lingkungan organisasi. Strategi untuk meningkatkan kinerja dapat dilakukan melalui penilaian kinerja pegawai. Hasil dari Penilaian kinerja pegawai dapat di jadikan sebuah peluang untuk para pegawai dan instansi dalam melihat kemampuan serta potensinya. Dengan memberikan penghargaan pada setiap pegawai yang terpilih menjadi pegawai terbaik. Sehingga penilaian kinerja pegawai menjadi bahan evaluasi dan semangat untuk bekerja keras meningkatkan kualitas kerjanya terhadap perusahaan atau instansi. Kinerja Pegawai Kinerja dalam Bahasa Inggris disebut dengan job performance atau actual performance atau level of performance, yang merupakan tingkat keberhasilan pegawai dalam menyelesaikan pekerjaannya. Kinerja bukan merupakan karakteristik individu, seperti bakat atau kemampuan, melainkan perwujudan dari bakat atau kemampuan itu sendiri. Kinerja merupakan perwujudan dari kemampuan dalam bentuk karya nyata atau merupakan hasil kerja yang di capai pegawai dalam mengemban fungsi dan pekerjaan yang berasal dari perusahaan. Penilaian Kinerja Pegawai. Tujuan Penilaian Kinerja Pegawai Pe…
creator: Siva Fauziyah
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Identifikasi Pelanggan Berpotensi Tinggi dengan Metode Naïve Bayes dalam Ritel: Studi Kasus pada Perusahaan E-Commerce
type: item
description: <span data-sheets-value="{"1":2,"2":"Identifikasi Pelanggan Berpotensi Tinggi dengan Metode Naïve Bayes dalam Ritel: Studi Kasus pada Perusahaan E-Commerce\n\nPenulis: Fadhil Nurmustaqiim\nInstitusi: Universitas Pamulang\nTanggal: 26 Oktober 2023\n\nAbstrak\nPeningkatan persaingan di industri e-commerce menuntut perusahaan untuk memahami pelanggan mereka dengan lebih baik. Dalam studi ini, kami menjelajahi penerapan metode Naïve Bayes untuk mengidentifikasi pelanggan berpotensi tinggi dalam konteks ritel e-commerce. Dengan memanfaatkan data pembelian, preferensi produk, dan perilaku online, kami mengembangkan model Naïve Bayes untuk menentukan pelanggan yang cenderung melakukan pembelian besar atau sering. Studi kasus ini memberikan wawasan yang berharga tentang cara mengoptimalkan strategi pemasaran dan meningkatkan retensi pelanggan.\n\nPendahuluan\nIndustri e-commerce saat ini menghadapi tantangan yang signifikan dalam menarik dan mempertahankan pelanggan. Salah satu pendekatan yang inovatif adalah penggunaan metode analisis data seperti Naïve Bayes untuk mengidentifikasi pola pembelian dan perilaku pelanggan. Dalam konteks perusahaan e-commerce, penelitian ini fokus pada penggunaan metode Naïve Bayes untuk mengidentifikasi pelanggan berpotensi tinggi.\n\nMetodologi\n1. Pengumpulan Data\nData pembelian pelanggan, preferensi produk, dan riwayat aktivitas online dikumpulkan dari platform e-commerce. Data ini melibatkan informasi seperti jumlah pembelian, jenis produk yang dibeli, frekuensi kunjungan situs web, dan waktu interaksi online.\n\n2. Pra-pemrosesan Data\nData yang terkumpul diproses untuk menghilangkan outliers dan mengonversi data ke dalam format yang sesuai untuk analisis. Selain itu, atribut yang paling relevan untuk identifikasi pelanggan berpotensi tinggi dipilih.\n\n3. Pengembangan Model Naïve Bayes\nModel Naïve Bayes dikembangkan dengan memanfaatkan data yang telah diproses. Model ini menghitung probabilitas peluang bahwa seorang pelanggan adalah p…
creator: FADHIL NURMUSTAQIIM
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

"Penerapan metode naive bayes dalam analisis sentimen terhadap konten web"
type: item
description: <span data-sheets-value="{"1":2,"2":"\n\n**Pendahuluan (lanjutan):**\nDalam era digital saat ini, konten web menjadi semakin penting. Pengguna internet secara aktif berinteraksi dengan berbagai konten, seperti ulasan produk, berita, atau media sosial. Analisis sentimen terhadap konten web dapat memberikan wawasan berharga tentang bagaimana pengguna merasakannya. Hal ini menjadi penting bagi perusahaan dan organisasi untuk memahami bagaimana produk, layanan, atau berita yang mereka tampilkan di web diterima oleh masyarakat. Dalam rangka mencapai pemahaman ini, banyak penelitian telah dilakukan dalam bidang analisis sentimen.\n\nAnalisis sentimen adalah suatu metode yang digunakan untuk mengevaluasi pendapat dan perasaan yang dinyatakan dalam teks. Ini melibatkan pemrosesan teks secara otomatis dan mengklasifikasikan teks menjadi beberapa kategori sentimen, seperti positif, negatif, atau netral. Salah satu metode yang umum digunakan dalam analisis sentimen adalah metode Naïve Bayes.\n\n**Metode (lanjutan):**\nMetode Naïve Bayes adalah salah satu algoritma klasifikasi teks yang berdasarkan pada teorema Bayes. Algoritma ini bekerja dengan menghitung probabilitas munculnya kata-kata tertentu dalam teks yang berhubungan dengan setiap kategori sentimen. Kemudian, algoritma ini menggunakan probabilitas ini untuk mengklasifikasikan teks yang dianalisis ke dalam salah satu kategori sentimen yang telah ditentukan.\n\nPada tahap pengumpulan data, kami mengambil sampel konten dari beberapa situs web yang mencakup berbagai topik, termasuk ulasan produk, komentar media sosial, dan artikel berita. Data teks yang diperoleh kemudian melewati tahap preprocessing, di mana teks disaring untuk menghapus karakter khusus, tanda baca, dan kata-kata yang tidak relevan. Selain itu, teks diubah menjadi representasi vektor, yang diperlukan oleh algoritma Naïve Bayes.\n\n**Studi Kasus (lanjutan):**\nSebagai studi kasus, kami menganalisis sentimen terhadap ulasan produk di situs e-commerce terkem…
creator: Angelus Defananda
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Peran Sistem Pendukung Keputusan (DSS) dalam Penerapan Bisnis
type: item
description: Dalam era digital yang tengah berkembang pesat, bisnis berbasis online telah menjadi salah satu pilar utama di berbagai industri. Pemanfaatan teknologi dan internet telah membuka peluang baru bagi perusahaan untuk mencapai pelanggan dengan cara yang sebelumnya tak terbayangkan. Meskipun demikian, dalam lanskap bisnis yang berubah begitu cepat, kemampuan dalam membuat keputusan yang cerdas dan responsif semakin menjadi inti dari kesuksesan. Inilah di mana peran Sistem Pendukung Keputusan (DSS) menjadi krusial. Dalam dunia bisnis yang semakin kompetitif, pengambilan keputusan yang tepat juga menjadi kunci keberhasilan. Sistem pendukung keputusan (DSS) adalah salah satu alat yang dapat membantu manajer dalam membuat keputusan yang lebih baik. DSS adalah sistem informasi yang dirancang untuk membantu manajer dalam mengambil keputusan dalam situasi yang kompleks dan tidak pasti. DSS menggunakan data, model matematis, dan algoritma untuk menganalisis informasi dan memberikan rekomendasi atau opsi keputusan kepada pengambil keputusan. Pendahuluan Sistem pendukung keputusan (DSS) adalah bagian penting dari lingkungan bisnis yang kompleks dan kompetitif saat ini. DSS membantu organisasi membuat keputusan yang efektif dan efisien dengan menyediakan informasi yang relevan dan alat analisis yang kuat. DSS dapat diartikan pula sebagai sebuah sistem yang berguna untuk mendukung proses analisis Ad Hoc terhadap data, model sebuah keputusan, orientasi terhadap perencanaan di waktu mendatang, dan juga berorientasikan kepada sebuah keputusan. Adanya DSS ini mampu membantu perusahaan memecahkan masalah atau melakukan komunikasi terhadap kendala yang terstruktur dan tidak terstruktur. Sebagai sistem informasi yang bersifat komputerisasi, DSS berguna untuk mendukung aktivitas pengambilan keputusan pada sebuah bisnis atau perusahaan. Dengan menggunakan sistem tersebut, perusahaan pun mampu mengambil keputusan dengan lebih akurat, efektif, dan mengatasi batasan kognitif di dalamnya agar ak…
creator: Risa Satifa
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Bulletin Ilmiah: Peran Sistem Pendukung Keputusan (DSS) dalam Penerapan Bisnis
type: item
description: Sistem Pendukung Keputusan (DSS) telah menjadi elemen penting dalam dunia bisnis modern. Dalam artikel ini, kami menjelaskan peran kunci DSS dalam bisnis, menyoroti peningkatan efisiensi, pengambilan keputusan yang lebih baik, pemantauan kinerja, dan perencanaan bisnis. Kami juga mencermati kebutuhan utama DSS, termasuk data akurat, alat analisis yang kuat, akses mudah, dan integrasi dengan sistem yang ada. Sebagai studi kasus, kami melihat penerapan DSS dalam industri retail dan bagaimana alat ini membantu toko ritel meramalkan permintaan produk, mengelola stok, mengoptimalkan harga produk, dan memantau kinerja toko secara real-time. Dengan peran sentralnya dalam dunia bisnis yang terus berubah, DSS menjadi suatu kebutuhan yang tak tergantikan untuk pengambilan keputusan yang cerdas dan berkelanjutan dalam lingkungan bisnis yang kompetitif. Pengenalan Sistem Pendukung Keputusan (DSS) Sistem Pendukung Keputusan (DSS) adalah sistem yang dirancang untuk membantu para pengambil keputusan dalam mengumpulkan, memproses, dan menganalisis informasi yang relevan untuk membuat keputusan yang lebih baik. DSS dapat digunakan di berbagai bidang, termasuk manajemen perusahaan, keuangan, pemasaran, dan logistik. Peran DSS dalam Bisnis Peningkatan Efisiensi: DSS membantu perusahaan untuk mengoptimalkan proses bisnis mereka. Dengan akses cepat ke data dan alat analisis, perusahaan dapat mengambil keputusan yang lebih efisien. Pengambilan Keputusan yang Lebih Baik: DSS menyediakan data yang relevan dan analisis yang mendalam, yang membantu para pengambil keputusan membuat keputusan yang lebih baik dan lebih tepat. Pemantauan Kinerja: DSS memungkinkan perusahaan untuk memantau kinerja mereka secara real-time, sehingga mereka dapat segera mengambil tindakan perbaikan jika diperlukan. Perencanaan dan Proyeksi: DSS dapat digunakan untuk perencanaan jangka panjang dan proyeksi bisnis. Ini membantu perusahaan untuk merencanakan langkah-langkah masa depan mereka dengan lebih baik. Kebutuha…
creator: Junaidi Ahmad Basori
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Bulletin Ilmiah: Peran Sistem Pendukung Keputusan (DSS) dalam Penerapan Bisnis
type: item
description: Sistem Pendukung Keputusan (DSS) adalah alat komputer penting dalam pengambilan keputusan bisnis. DSS membantu analisis masalah kompleks dan pengambilan keputusan dengan menyediakan wawasan dan rekomendasi. DSS berkembang dengan teknologi termasuk kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin. Namun, tantangan seperti privasi data dan bias algoritme harus diatasi. Contoh penggunaan DSS meliputi perutean GPS dan dasbor ERP. DSS membantu organisasi membuat keputusan yang lebih baik dan efisien dalam berbagai situasi bisnis. Pendahuluan Sistem Pendukung Keputusan (DSS) merupakan alat yang sangat penting dalam konteks bisnis modern. DSS membantu organisasi dalam pengambilan keputusan yang lebih baik, efisien, dan tepat. Bulletin ilmiah ini bertujuan untuk menjelaskan peranan DSS dalam penerapan bisnis dan sebagai kebutuhan sistem pendukung keputusan. Peran Sistem Pendukung Keputusan (DSS) Decision Support System (DSS) atau bisa dibilang sistem pendukung keputusan adalah solusi berbasis komputer yang membantu pengambil keputusan dalam menganalisis masalah yang kompleks, menjelajahi berbagai alternatif, dan memilih tindakan yang paling sesuai. DSS mengintegrasikan data, model, dan antarmuka yang ramah pengguna untuk memberikan wawasan dan rekomendasi kepada pembuat keputusan yang meningkatkan kualitas dan kecepatan pengambilan keputusan. Tren dan Tantangan Masa Depan Seiring kemajuan teknologi, Decision Support System siap menjadi lebih canggih, menggabungkan kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, dan analitik prediktif untuk memberikan wawasan yang lebih akurat dan real-time. Namun, tantangan seperti privasi data, bias algoritme, dan potensi ketergantungan berlebihan pada keputusan otomatis perlu ditangani dengan hati-hati. Contoh sistem pendukung keputusan Organisasi menggunakan sistem pendukung keputusan dalam beberapa konteks berbeda, termasuk yang berikut: Perutean GPS. Perencanaan rute GPS adalah contoh DSS yang khas. Ini membandingkan rute yang berbeda, dengan mempertim…
creator: Dyta Puji Lestari
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Buletin Ilmiah: Peran Sistem Pendukung Keputusan (DSS) dalam Bisnis Jual Beli Komputer
type: item
description: Di era digital ini, bisnis jual beli komputer telah mengalami perkembangan pesat. Dalam rangka menghadapi persaingan yang semakin ketat, pengusaha dan pemilik bisnis perlu mengambil keputusan yang cerdas untuk meningkatkan efisiensi dan profitabilitas. Salah satu alat yang dapat membantu mereka adalah Sistem Pendukung Keputusan (DSS). Buletin ilmiah ini akan menjelaskan peran penting DSS dalam bisnis jual beli komputer dan bagaimana penerapannya di dalam sebuah platform web. Sistem Pendukung Keputusan (DSS): Pengenalan Sistem Pendukung Keputusan (DSS) adalah sebuah sistem informasi yang dirancang untuk membantu pengambilan keputusan dalam suatu organisasi atau bisnis. DSS memanfaatkan data, model matematis, dan teknologi komputer untuk memberikan informasi yang relevan bagi pengguna dalam proses pengambilan keputusan. Dalam konteks bisnis jual beli komputer, DSS dapat membantu pemilik bisnis untuk mengambil keputusan yang lebih baik terkait stok barang, harga, strategi pemasaran, dan lainnya. Peran DSS dalam Bisnis Jual Beli Komputer Manajemen Stok dan Persediaan: DSS dapat membantu pemilik bisnis dalam mengelola stok dan persediaan komputer. Dengan memonitor permintaan dan tren pasar, DSS dapat memberikan rekomendasi tentang kapan harus memesan barang baru, berapa banyak yang harus dipesan, dan bagaimana mengelola persediaan dengan lebih efisien. Penentuan Harga: Dalam bisnis jual beli komputer, penetapan harga yang tepat sangat penting. DSS dapat membantu pemilik bisnis untuk menganalisis faktor-faktor seperti biaya, persaingan, dan permintaan pasar untuk menentukan harga yang optimal. Analisis Pelanggan: DSS dapat digunakan untuk menganalisis data pelanggan, termasuk preferensi, riwayat pembelian, dan umpan balik. Informasi ini dapat digunakan untuk mengkustomisasi tawaran produk dan layanan, meningkatkan kepuasan pelanggan, dan memperluas basis pelanggan. Pemasaran dan Promosi: DSS dapat membantu dalam perencanaan strategi pemasaran dan promosi. Dengan menganali…
creator: Ardieka Fahmi Radhitya
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Pengembangan Sistem Penunjang Keputusan Berbasis Kecerdasan Buatan untuk Manajemen Rantai Pasokan yang Lebih Responsif
type: item
description: Manajemen rantai pasokan (supply chain management) adalah elemen kunci dalam kesuksesan perusahaan saat ini. Dalam lingkungan bisnis yang terus berubah, penting untuk memiliki sistem yang dapat membantu perusahaan merespons perubahan dengan cepat dan efisien. Dalam karya ilmiah ini, kami membahas pengembangan sistem penunjang keputusan (SPK) berbasis kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) yang dirancang untuk meningkatkan responsivitas dalam manajemen rantai pasokan. Pendahuluan Manajemen rantai pasokan (supply chain management) merupakan elemen vital dalam operasi bisnis modern. Dalam era yang ditandai oleh perubahan konstan, perkembangan teknologi, dan persaingan yang semakin ketat, kemampuan perusahaan untuk merespons dengan cepat terhadap dinamika pasar adalah kunci kesuksesan. Pada kenyataannya, responsivitas dalam manajemen rantai pasokan sering kali menjadi penentu utama daya saing perusahaan. Namun, responsivitas ini bukanlah hal yang mudah dicapai. Manajemen rantai pasokan melibatkan berbagai aspek kompleks seperti pengelolaan persediaan, distribusi, logistik, dan koordinasi dengan pemasok. Perusahaan sering kali dihadapkan pada tantangan dalam memastikan rantai pasokan yang efisien dan responsif terhadap perubahan. Dalam upaya meningkatkan kemampuan merespons, teknologi dan pendekatan baru telah menjadi pusat perhatian. Salah satu pendekatan yang menjanjikan adalah penggunaan Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence/AI). Dalam karya ilmiah ini, kami akan membahas pengembangan Sistem Penunjang Keputusan Berbasis Kecerdasan Buatan yang bertujuan untuk mengoptimalkan manajemen rantai pasokan dan meningkatkan responsivitas. Pengembangan Sistem Penunjang Keputusan (SPK) Pengembangan SPK berbasis kecerdasan buatan melibatkan tahap-tahap berikut: Pengumpulan Data: Data historis dari rantai pasokan perusahaan dikumpulkan dan diproses. Pemodelan Prediktif: Model-machine learning dikembangkan untuk meramalkan permintaan, identifikasi risiko, dan mengoptima…
creator: Agung Apriansayh
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Perbandingan Sistem Pendukung Keputusan Berbasis Cloud dan On-Premise dalam Lingkungan Bisnis
type: item
description: Artikel ini membahas perbandingan antara dua model sistem pendukung keputusan yang umum digunakan dalam lingkungan bisnis, yaitu berbasis cloud dan on-premise. Melalui analisis mendalam, kami mengeksplorasi kelebihan dan kekurangan masing-masing model, serta dampaknya terhadap efisiensi operasional, keamanan data, skalabilitas, dan biaya implementasi. Penelitian ini memberikan pandangan holistik bagi organisasi yang sedang mempertimbangkan pilihan antara kedua model tersebut. Pendahuluan Dalam era digitalisasi bisnis, organisasi semakin dihadapkan pada pilihan strategis terkait sistem pendukung keputusan, dengan dua model utama yang mendominasi: berbasis cloud dan on-premise. Perbandingan antara kedua model ini tidak hanya memengaruhi efisiensi operasional, tetapi juga menentukan arah kebijakan teknologi informasi dan keamanan data dalam konteks bisnis global. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menyelidiki dan memahami implikasi masing-masing model dalam mendukung pengambilan keputusan di lingkungan bisnis. Sistem Penunjang Keputusan Berbasis Cloud Sistem Pendukung Keputusan Berbasis Cloud adalah suatu infrastruktur teknologi informasi di mana aplikasi dan data yang terkait dengan pengambilan keputusan bisnis disimpan, diakses, dan diproses melalui internet. Dengan mengandalkan sumber daya cloud, seperti server dan penyimpanan data eksternal, sistem ini memberikan fleksibilitas, skalabilitas, dan aksesibilitas yang tinggi kepada pengguna, memungkinkan mereka untuk mengambil keputusan secara efisien tanpa bergantung pada infrastruktur fisik lokal. Sistem ini menciptakan lingkungan kolaboratif yang memfasilitasi pengambilan keputusan yang lebih adaptif dan responsif dalam era bisnis yang dinamis. Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis cloud memiliki beberapa aspek yang membedakannya dari model tradisional on-premise. Beberapa aspek kunci dari Sistem Pendukung Keputusan Berbasis Cloud meliputi: Aksesibilitas dan Fleksibilitas: Akses dari Mana Saja: Peng…
creator: Adinda Nurkahlifah Akbal
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Penerapan Kalkulus dalam Bidang Teknologi, pada AI Khususnya dalam system pakar
type: item
description: <span data-sheets-value="{"1":2,"2":"Penerapan Kalkulus dalam Bidang Teknologi, pada AI Khususnya dalam system pakar\n\nI. Pendahuluan\n\nBidang teknologi terus berkembang pesat, dan peran kalkulus dalam memajukan inovasi menjadi semakin penting. Dalam bulletin ilmiah ini, kami akan mengeksplorasi penerapan kalkulus dalam bidang teknologi yang sangat relevan: Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence, AI) . Kami akan merinci bagaimana kalkulus digunakan untuk memahami, mengoptimalkan, dan meningkatkan kinerja sistem AI khususnya dalam system pakar.\n\nII.Latar Belakang\nPeran kalkulus dalam kecerdasan buatan , termasuk dalam sistem pakar, adalah membantu dalam pemodelan, analisis data, dan optimisasi algoritma untuk mencapai pengambilan keputusan yang lebih cerdas dan efisien. Ini termasuk menggunakan derivatif untuk menemukan minimum atau maksimum fungsi objektif yang mendasari algoritma, sehingga sistem pakar dapat membuat keputusan dengan lebih efisien. Ini melibatkan menghitung derivatif dan integral untuk memahami perubahan dalam data, mengidentifikasi pola, dan mengukur parameter yang relevan. Ini mencakup mengubah pengetahuan yang diterapkan dalam bentuk aturan dan fakta menjadi format yang dapat digunakan oleh sistem untuk pengambilan keputusan.\n\nMisalnya, dalam sistem pakar medis, kalkulus digunakan dalam model yang menggambarkan hubungan antara parameter kesehatan dan diagnosis penyakit. Kalkulus digunakan dalam proses optimisasi parameter untuk memastikan sistem pakar memberikan rekomendasi yang lebih baik. Ini penting dalam sistem pakar yang digunakan dalam industri keuangan, asuransi, dan manajemen risiko. Dengan menggabungkan konsep kalkulus dengan kecerdasan buatan, sistem pakar dapat mencapai kinerja yang lebih baik dalam pemrosesan data, analisis, dan pengambilan keputusan.\n\nHal ini membantu sistem pakar memberikan rekomendasi yang lebih akurat dan relevan dalam berbagai domain.\n\nIII.Manfaat Menggabungkan ilmu kalkulus dengan sistem pakar dal…
creator: MUHAMAD MIFTAHUDIN
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Peranan Sistem Pendukung Keputusan (DSS) dalam Bisnis
type: item
description: <span data-sheets-value="{"1":2,"2":"ABSTRAK\nSistem Pendukung Keputusan (DSS) memiliki peran yang semakin penting dalam bisnis modern. DSS adalah alat yang membantu manajer dalam pengambilan keputusan yang lebih baik dengan memberikan akses ke data analitis, pemodelan alternatif, dan analisis tren. Artikel ini membahas peran DSS dalam berbagai aspek bisnis, seperti peramalan permintaan produk, pengelolaan persediaan, dan pengambilan keputusan pemasaran yang efisien. Meskipun DSS membawa manfaat besar, implementasinya juga bisa melibatkan tantangan, seperti biaya implementasi, integrasi dengan sistem yang ada, dan keamanan data. Untuk mengembangkan DSS yang efektif, langkah-langkah analisis kebutuhan yang cermat harus diikuti. Dengan pemahaman yang baik tentang peran DSS, perusahaan dapat merespons dengan cepat terhadap perubahan pasar dan mencapai keunggulan kompetitif. Sebagai contoh konkrit, Amazon, perusahaan e-niaga terkemuka, telah berhasil menerapkan DSS dalam pengelolaan rantai pasokan mereka, meningkatkan efisiensi operasional dan layanan kepada pelanggan.\n\nPeranan DSS dalam Penerapan Bisnis\n1.\tPeramalan Permintaan: Salah satu peran utama DSS dalam bisnis adalah membantu perusahaan dalam peramalan permintaan produk. Ini terutama penting dalam industri e-niaga, di mana permintaan bisa sangat fluktuatif. DSS menggabungkan data penjualan historis, tren pasar, data cuaca jika relevan, data promosi, dan faktor lainnya untuk meramalkan permintaan produk dengan tingkat akurasi yang lebih tinggi. Hasilnya adalah pengelolaan persediaan yang lebih efisien, penghindaran kelebihan atau kekurangan stok, dan pengurangan biaya operasional.\n2.\tPengelolaan Persediaan: DSS membantu perusahaan dalam pengelolaan persediaan. Dengan memberikan wawasan real-time tentang stok produk, DSS memungkinkan perusahaan untuk menghindari biaya penyimpanan yang berlebihan dan memastikan ketersediaan produk saat dibutuhkan. Ini mengarah pada efisiensi operasional yang lebih besar.\n3.\…
creator: Ahmad Faisal
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

PENERAPAN KALKULUS DALAM PENGEMBANGAN TEKNOLOGI AI DAN KOMPUTASI SUPER
type: item
description: <span data-sheets-value="{"1":2,"2":"PENDAHULUAN\n \tDalam era modern, teknologi AI dan komputasi super telah memainkan peran penting dalam berbagai aspek kehidupan kita. Penerapan kalkulus dalam pengembangan teknologi ini adalah elemen kunci dalam meningkatkan kemampuan komputasi dan kecerdasan buatan. Bulletin ini akan menjelaskan bagaimana konsep kalkulus digunakan dalam pengembangan teknologi AI dan komputasi super, serta dampaknya terhadap kemajuan dalam domain ini.\nKESIMPULAN\nPenerapan kalkulus dalam teknologi AI dan komputasi super memiliki dampak signifikan dalam berbagai bidang, mulai dari pembelajaran mesin hingga pengolahan citra dan simulasi. Memahami konsep kalkulus adalah kunci untuk merancang dan mengembangkan teknologi yang semakin canggih. Dengan terus meningkatnya kemampuan komputasi dan kecerdasan buatan, kita dapat memperkirakan perkembangan luar biasa dalam bidang ini di masa depan. Bulletin ini memberikan gambaran singkat tentang bagaimana kalkulus digunakan dalam pengembangan teknologi AI dan komputasi super, dan bagaimana hal itu memengaruhi kemajuan dalam domain ini. Ini juga menunjukkan pentingnya memahami konsep kalkulus dalam mengembangkan solusi yang lebih baik dan lebih cerdas di masa depan. \n"}" data-sheets-userformat="{"2":513,"3":{"1":0},"12":0}">PENDAHULUAN Dalam era modern, teknologi AI dan komputasi super telah memainkan peran penting dalam berbagai aspek kehidupan kita. Penerapan kalkulus dalam pengembangan teknologi ini adalah elemen kunci dalam meningkatkan kemampuan komputasi dan kecerdasan buatan. Bulletin ini akan menjelaskan bagaimana konsep kalkulus digunakan dalam pengembangan teknologi AI dan komputasi super, serta dampaknya terhadap kemajuan dalam domain ini. <span data-sheets-value="{"1":2,"2":"PENDAHULUAN\n \tDalam era modern, teknologi AI dan komputasi super telah memainkan peran penting dalam berbagai aspek kehidupan kita. Penerapan kalkulus dalam pengembangan teknologi ini adalah elemen kunci dalam meningkatkan …
creator: irvan agustian sugandi putra
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

METODE KLASIFIKASI NAIVE BAYES DALAM IDENTIFIKASI JENIS TANAMAN BERDASARKAN GAMBAR DAUN
type: item
description: <span data-sheets-value="{"1":2,"2":"Pendahuluan\nIdentifikasi jenis tanaman berdasarkan gambar daun adalah tugas penting dalam bidang ilmu pertanian, keanekaragaman hayati, dan pemantauan lingkungan. Pengenalan pola dan pemrosesan citra telah memungkinkan pengembangan metode otomatis untuk identifikasi tanaman. Salah satu metode yang efektif adalah metode klasifikasi menggunakan algoritma Naïve Bayes. Dalam buletin ilmiah ini, kita akan membahas penggunaan metode klasifikasi Naïve Bayes dalam identifikasi jenis tanaman berdasarkan gambar daun.\n\nPembahasan\n1. Metode Klasifikasi Naïve Bayes dalam Identifikasi Jenis Tanaman\n Metode klasifikasi Naïve Bayes adalah algoritma yang digunakan untuk mengklasifikasikan data ke dalam kategori berdasarkan probabilitas. Dalam konteks identifikasi jenis tanaman, kita ingin menentukan jenis tanaman berdasarkan fitur-fitur daun yang ada dalam gambar. Algoritma Naïve Bayes menghitung probabilitas bahwa suatu gambar daun termasuk dalam jenis tanaman tertentu berdasarkan fitur-fitur yang ada.\n\n2. Pengumpulan Data dan Ekstraksi Fitur\n Untuk melatih model klasifikasi, kita memerlukan dataset gambar daun yang telah diberi label sesuai dengan jenis tanaman. Proses ekstraksi fitur melibatkan pengambilan ciri-ciri dari gambar daun, seperti bentuk daun, tekstur, atau warna, yang akan digunakan sebagai input untuk model Naïve Bayes.\n\n3. Preprocessing Citra\n Citra gambar daun perlu diproses sebelum digunakan untuk pelatihan atau pengujian. Langkah-langkah preprocessing meliputi pemotongan, peningkatan kontras, dan perubahan ukuran citra. Tujuannya adalah untuk memastikan bahwa citra siap digunakan dalam analisis.\n\n4. Perhitungan Probabilitas Prior dan Likelihood\n - Probabilitas Prior (P(Jenis Tanaman)): Ini adalah probabilitas awal bahwa suatu gambar daun termasuk dalam jenis tanaman tertentu. Probabilitas ini dapat dihitung berdasarkan distribusi jenis tanaman dalam dataset pelatihan.\n - Probabilitas Likelihood (P(Fitur|Jenis Ta…
creator: Ilyas Saputra
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Peranan Sistem Pendukung Keputusan (DSS) dalam Bisnis dan sebagai Kebutuhan Sistem Pendukung Keputusan
type: item
description: Decision Support Systems (DSS) have become an integral element in the rapidly evolving business world. DSS plays a crucial role in forecasting and sales analysis, supply chain management, financial management, marketing and customer segmentation, risk analysis and security, inventory and production management, and strategic decision-making. With the ability to integrate data, advanced data analysis, mobility, and collaborative decision support, DSS has become an indispensable requirement for modern business decision support systems. Organizations that harness the potential of DSS effectively can optimize their operations, respond to changes rapidly, and make fact-based decisions. DSS is the key to business success in the future, and its integration as a modern business strategy is paramount. PENDAHULUAN Dalam dunia bisnis yang terus berubah, pengambilan keputusan menjadi semakin kompleks. Perubahan lingkungan, persaingan, dan perkembangan teknologi mempengaruhi cara organisasi membuat keputusan. Dalam konteks ini, Sistem Pendukung Keputusan (DSS) memiliki peran penting. DSS membantu organisasi mengumpulkan, mengintegrasikan, dan menganalisis data bisnis untuk mendukung proses pengambilan keputusan. DSS memungkinkan perusahaan merespons perubahan pasar, meramalkan penjualan, mengelola rantai pasokan, mengelola keuangan, dan meningkatkan pemasaran. Ini juga membantu dalam pengambilan keputusan strategis. Bulletin ilmiah ini akan menjelaskan peran DSS dalam bisnis dan mengapa DSS telah menjadi kebutuhan esensial dalam pengambilan keputusan bisnis yang cerdas. Kami juga akan memberikan contoh nyata di mana DSS memberikan kontribusi positif kepada kesuksesan organisasi. Dengan demikian, bulletin ini memberikan wawasan lebih dalam tentang pentingnya DSS dalam bisnis modern. Pembahasan Peranan DSS dalam Bisnis Sistem Pendukung Keputusan (DSS) memainkan peran yang sangat penting dalam berbagai aspek bisnis. Beberapa peran utama DSS dalam bisnis mencakup: Analisis Peramalan …
creator: nursaadah
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

DECISION SUPPORT SYSTEM (DSS) MENJADI NAVIGASI UTAMA DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN PERUSAHAAN
type: item
description: <span data-sheets-value="{"1":2,"2":"Pengantar\nDecision Support System (DSS) adalah perangkat penting dalam mengatasi kompleksitas dan ketidakpastian dalam pengambilan keputusan perusahaan.\nBuletin ini mengungkapkan bagaimana DSS menjadi alat bantu yang krusial dalam memandu perusahaan menuju keputusan yang lebih tepat dan sukses.\n\nPeran DSS dalam Pengambilan Keputusan Bisnis\nDSS memberikan panduan berharga dalam berbagai aspek pengambilan keputusan bisnis, termasuk perencanaan strategis, operasional, dan taktis.\nInilah beberapa manfaatnya:\n1.\tKeputusan Lebih Cepat dan Akurat\nDSS memungkinkan manajer untuk mengakses data real-time, analisis prediktif, dan simulasi untuk membuat keputusan lebih cepat dan lebih tepat.\n2.\tAnalisis Data yang Mendalam\nDSS memproses data yang sangat besar dan kompleks untuk memberikan wawasan yang mendalam, yang mungkin tidak dapat diakses oleh manusia.\n3.\tPerencanaan Strategis yang Kuat\nPerusahaan dapat menggunakan DSS untuk merencanakan strategi jangka panjang dan mengevaluasi dampaknya pada berbagai skenario.\n4.\tManajemen Rantai Pasokan yang Efisien\nDalam rantai pasokan, DSS membantu dalam manajemen inventaris, pengiriman, dan pengoptimalan biaya.\n5.\tKeputusan Berbasis Data\nDSS mengurangi keputusan yang didasarkan pada intuisi semata, sehingga keputusan lebih rasional dan berbasis data.\n\nContoh Penerapan DSS dalam Perusahaan:\n•\tManajemen Keuangan: DSS membantu dalam perencanaan anggaran, pengelolaan risiko, dan analisis investasi.\n•\tManajemen Sumber Daya Manusia: DSS digunakan untuk rekrutmen, pelatihan, dan pengelolaan kinerja karyawan.\n•\tPemasaran: DSS membantu dalam identifikasi pasar target dan analisis efektivitas kampanye pemasaran.\n\nTantangan dan Masa Depan\nDSS menghadapi tantangan dalam hal integrasi data, keamanan, dan kompleksitas analisis. Masa depan DSS melibatkan pengembangan kecerdasan buatan yang lebih kuat, analisis Big Data, dan kompatibilitas antar-sistem.\n\nKesimpulan\nDecision Suppor…
creator: Sinar Rehiyarso
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Peranan Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence) dalam Pendidikan
type: item
description: Kehadirannya dengan fitur, fungsi, dan tampilan yang baru semakin berdampak pada banyak aspek kehidupan manusia tidak terkecuali dalam pendidikan (Luger dan Stubblefield, 1993). di era sekarang yang semakin kompetitif, masih terdapat lembaga pendidikan yang belum menerapkan teknologi dalam kegiatan belajar mengajar. sekolah bisa memanfaatkan aplikasi atau media yang dapat mengotomatiskan tugas-tugas seperti memberikan umpan balik, memilih materi pembelajaran yang sesuai, maupun menyelaraskan kurikulum dengan kebutuhan siswa. Simon mengklaim bahwa kecerdasan buatan (AI) adalah bidang yang memungkinkan komputer melakukan tugas-tugas yang lebih unggul dari manusia. Knight dan Rich setuju dengan Simon bahwa kecerdasan buatan (AI) adalah cabang ilmu komputer yang memandang upaya membangun komputer sebagai sesuatu yang dapat dilakukan manusia, bahkan lebih baik dari itu. Diperkirakan AI akan digunakan untuk membuat perangkat lunak atau robot yang dapat membantu manusia dalam rutinitas sehari-hari. jika keterampilan kerja yang diinginkan oleh orang tua diajarkan pada usia muda, anak-anak dapat terus mengembangkannya selama masa belajar mereka di sekolah. salah satu keterampilan yang dapat diajarkan sejak dini adalah kontrol dan pemantauan terhadap pembelajaran mereka sendiri. sebuah sistem yang memungkinkan pelajar untuk proaktif mengubah kemampuan mental menjadi keterampilan akademik melalui pemikiran, perasaan, dan perbuatan yang membantu mereka mencapai tujuan. Pelajar atau siswa yang dapat mengatur sendiri pembelajaran mereka dengan cara ini. rumah dan sekolah melalui orangtua dan guru memfasilitasi dengan baik untuk menavigasi laju kehidupan yang lebih cepat di era kecerdasan buatan. meskipun keterampilan belajar mandiri menghasilkan manfaat akademis (Zimmerman, 1990), masih banyak anak-anak yang tidak diberi kesempatan yang cukup di sekolah untuk mengeksplorasi dan mempraktekkan keterampilan ini dengan dukungan guru mereka. dapat dikatakan, sekolah masih memihak pada…
creator: Rayhan Numa Shaquille Then
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Peranan Sistem Pendukung Keputusan (DSS) Dalam Penerapan Bisnis bagi Manajer.
type: item
description: Sistem Pendukung Keputusan atau Decision Support System(DSS) Merupakan Sebuah Konsep Yang Dapat Diterapkan Untuk Membantu Manusia Dalam Pengambilan Keputusan. Dalam penelitian ini permasalahan yang akan dihadapi adalah bagaimana proses penentuan atau pemilihan produk yang paling diminati di mini market dengan mengadopsi konsep sistem pendukung keputusan. DSS digunakan dalam berbagai industri dan fungsi bisnis, termasuk manajemen rantai pasokan, keuangan, pemasaran, sumber daya manusia, dan lain-lain. Tujuan utamanya adalah untuk membantu organisasi dalam membuat keputusan yang lebih terinformasi, mengoptimalkan operasi, dan mencapai tujuan bisnis. Pendahuluan : Decision Support System menurut Wainright Martin (2002:203) menyatakan bahwa DSS is a computer based system, almost always interactive, designed to assist a manager (or another decision maker) in making decision. Sedangkan menurut Jogiyanto (2003: 327), DSS atau sistem penunjang keputusan adalah suatu sistem informasi untuk membantu manajer level menengah untuk proses pengambilan keputusan setengah terstruktur (semi structured) supaya lebih efektif dengan menggunakan model-model analitis dan data yang tersedia. Secara umum, DSS adalah sebuah sistem yang mampu memberikan kemampuan baik kemampuan pemecahan masalah maupun kemampuan pengkomunikasian untuk masalah semi terstruktur. Secara khusus, DSS adalah sebuah sistem yang mendukung kerja seorang manajer maupun sekelompok manajer dalam memecahkan masalah semi-terstruktur dengan cara memberikan informasi ataupun usulan menuju pada keputusan tertentu. Peranan Decision Support System (DSS) Bagi Manajer : Menurut Turban (1999), komponen Sistem Penunjang Keputusan dapat dibangun dari subsistem berikut ini: Subsistem Manajemen Data (Data Management Subsystem), meliputi basis data-basis data yang berisi data yang relevan dengan keadaan dan dikelola software yang disebut DBMS (Database Management System). Subsistem Manajemen Model (Model Management Subsystem), berupa s…
creator: Hanif Lukmanul Hakim
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Peran sistem pendukung DSS karakteristik,tahapan dan jenisnya
type: item
description: <span data-sheets-value="{"1":2,"2":"Pembahasan : \nPeran sistem pendukung DSS (DECISION SUPPORT SYSTEM) adalah sebuah sistem yang berguna untuk mendukung proses analisis Ad Hoc terhadap data, model sebuah keputusan, orientasi terhadap perencanaan di waktu mendatang, dan juga berorientasikan kepada sebuah keputusan. Adanya DSS ini mampu membantu perusahaan memecahkan masalah atau melakukan komunikasi terhadap kendala yang terstruktur dan tidak terstruktur. \n\nKARAKTERISTIK DSS\n• Mampu membantu proses mengambil keputusan serta fokus terhadap manajemen sesuai dengan persepsi dan informasi yang tersedia.\n• Memiliki interface mesin atau manusia, di mana user atau pihak manusia masih memegang kontrol terhadap rangkaian pada proses pengambilan sebuah keputusan menggunakan DSS.\n• Mendukung sejumlah proses dalam pengambilan keputusan terhadap pembahasan masalah dengan lebih terstruktur, tak terstruktur, maupun semi terstruktur. \n \nTAHAPAN PADA SISTEM DSS\n• Fase intelegensi : DSS akan melakukan aktivitas yang berfokus pada identifikasi dari sebuah situasi, peluang, serta masalah yang dihadapi. \n• Fase design​: DSS akan melakukan proses penemuan serta pengembangan dan analisis tindakan yang dinilai perlu untuk dilakukan.\n• Fase pilihan​: DSS akan melakukan kegiatan terkait pengambilan keputusan dengan lebih kritis.\n• Fase implementasi: inisiasi terhadap pengendalian perubahan pada perusahaan.\n3 JENIS DSS DAN KEBUTUHAN INFORMASINYA\n• DSS untuk keputusan bersifat terstuktur : Aktivitas pengambilan keputusannya telah jelas serta dilakukan secara kontinu, dan umumnya dijalankan pihak manajemen yang ada pada tingkatan tertentu. Karenanya, diperlukan informasi lebih spesifik, terjadwal, sempit, serta realtime terkait detail internal dan interaktifnya pada penggunaan DSS ini.\n• DSS untuk keputusan bersifat semi terstuktur :Sebagian keputusan ditentukan oleh komputer, sedangkan sebagian lainnya didasarkan oleh pertimbangan pihak yang mengambil keputusan.\n• DSS untuk kep…
creator: Dara daryati
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Bulletin Ilmiah: Penerapan Metode Naive Bayes dan Laplace Smoothing dalam Klasifikasi Gambar Kucing dan Anjing pada Web
type: item
description: ###Pendahuluan Klasifikasi gambar kucing dan anjing merupakan salah satu masalah klasifikasi yang umum dalam bidang pengolahan citra. Metode Probabilitas Naive Bayes dan Laplace Smoothing dapat digunakan untuk mengklasifikasikan gambar kucing dan anjing dengan akurasi yang tinggi. Pada penelitian ini, kami menerapkan metode Probabilitas Naive Bayes dan Laplace Smoothing pada dataset gambar kucing dan anjing yang diambil dari sebuah web. ### Metode Pertama, kami mempersiapkan dataset gambar kucing dan anjing dengan membaginya menjadi data latih dan data uji. Kemudian, kami melakukan ekstraksi fitur pada setiap gambar menggunakan metode Local Binary Pattern (LBP) dan menghitung histogram LBP untuk setiap gambar. Selanjutnya, kami melatih model Probabilitas Naive Bayes pada data latih dengan menggunakan histogram LBP sebagai fitur. Kami juga menerapkan metode Laplace Smoothing untuk mengatasi masalah nilai probabilitas yang bernilai nol. Setelah model Probabilitas Naive Bayes dilatih, kami menguji model pada data uji dan menghitung akurasi klasifikasi. Selain itu, kami juga melakukan evaluasi kinerja model dengan menghitung precision, recall, dan F1-score. ### Hasil Hasil pengujian menunjukkan bahwa model Probabilitas Naive Bayes dengan metode Laplace Smoothing memiliki tingkat akurasi yang tinggi dalam mengklasifikasikan gambar kucing dan anjing pada dataset yang digunakan. Selain itu, evaluasi kinerja model menunjukkan bahwa model memiliki precision, recall, dan F1-score yang baik. ### Kesimpulan Metode Probabilitas Naive Bayes dan Laplace Smoothing dapat digunakan untuk mengklasifikasikan gambar kucing dan anjing dengan akurasi yang tinggi. Dalam penelitian ini, kami berhasil menerapkan metode Probabilitas Naive Bayes dan Laplace Smoothing pada dataset gambar kucing dan anjing yang diambil dari sebuah web dan mendapatkan hasil yang baik. Metode ini dapat diterapkan pada berbagai masalah klasifikasi gambar lainnya dengan menggunakan fitur yang sesuai.
creator: Fausta Vita austrin
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Penerapan Metode Naive Bayes dan Laplace dalam Klasifikasi Teks
type: item
description: Pendahuluan Pemrosesan teks dan analisis sentimen telah menjadi bagian penting dari berbagai aplikasi, seperti analisis media sosial, deteksi spam, dan pengelompokan dokumen. Metode Naive Bayes dan Laplace adalah dua pendekatan yang dapat digunakan untuk meningkatkan kinerja dalam klasifikasi teks. Metode Metode Naive Bayes Metode Naive Bayes adalah algoritma klasifikasi probabilistik yang didasarkan pada Teorema Bayes. Dalam konteks klasifikasi teks, ia menghitung probabilitas bahwa suatu dokumen termasuk dalam kategori tertentu. Kemudian, menggunakan prinsip "naif" bahwa atribut-atribut dalam dokumen dianggap independen. Meskipun sederhana, metode ini sering memberikan hasil yang baik dalam klasifikasi teks. Metode Laplace Smoothing Laplace Smoothing, juga dikenal sebagai Add-One Smoothing, adalah teknik yang digunakan untuk mengatasi masalah probabilitas nol dalam metode Naive Bayes. Ini melibatkan penambahan satu pada semua frekuensi kata dalam kategori tertentu dan penambahan total kata ke setiap kategori. Hal ini membantu menghindari prediksi yang benar-benar nol dalam klasifikasi. Studi Kasus Untuk mengilustrasikan penerapan metode Naive Bayes dan Laplace, kami menggunakan studi kasus analisis sentimen produk. Dataset yang digunakan berisi ulasan pelanggan yang diklasifikasikan menjadi positif dan negatif. Kami melatih model Naive Bayes dengan Laplace Smoothing untuk mengklasifikasikan ulasan. Hasil Dalam eksperimen kami, metode Naive Bayes dengan Laplace Smoothing berhasil mengklasifikasikan ulasan pelanggan dengan akurasi sekitar 85%. Hasil ini menunjukkan bahwa teknik ini dapat digunakan secara efektif dalam analisis sentimen dan klasifikasi teks. Kesimpulan Penerapan metode Naive Bayes dan Laplace Smoothing dalam klasifikasi teks telah terbukti berhasil dalam studi kasus analisis sentimen produk. Metode ini memiliki aplikasi luas dalam pemrosesan teks dan berpotensi memberikan hasil yang baik dalam berbagai bidang.
creator: T.M.Aditya ramadhan
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan Mahasiswa Berprestasi Menggunakan Metode Profile Matching
type: item
description: Sistem Pendukung Keputusan (Decision Support System, DSS) adalah salah satu komponen kunci dalam dunia teknologi informasi yang berperan penting dalam mendukung pengambilan keputusan yang cerdas dan efektif. Perkembangan teknologi informasi saat ini membutuhkan informasi yang cepat dan akurat dalam pelaksanaannya. Pemilihan mahasiswa berprestasi dengan dukungan sistem pendukung keputusan merupakan salah satu implementasi dari perkembangan teknologi informasi. menerapkan metode Profil Matching sebagai metode untuk memecahkan masalah multi kriteria dengan membuat desain sistem dan merancang perangkat lunak pendukung keputusan. Metode yang digunakan dalam penulisan karya tulis ini adalah studi literatur dan observasi. Jenis data dan pengumpulan data primer melalui wawancara dan data sekunder melalui studi kepustakaan. Metode profile matching pada sistem pendukung keputusan ini menghasilkan sebuah aplikasi sistem pendukung keputusan pemilihan mahasiswa berprestasi yang dapat digunakan di perguruan tinggi. Kriteria yang digunakan dalam sistem pendukung keputusan untuk menyeleksi mahasiswa berprestasi adalah: nilai karya ilmiah, kegiatan ekstrakurikuler, kemampuan bahasa Inggris dan kepribadian. Peran Sistem Penunjang Keputusan (DSS) DSS adalah sistem yang dirancang untuk membantu pengambilan keputusan dengan memberikan akses ke data, informasi, dan alat analisis yang diperlukan. Dalam dunia bisnis, DSS memainkan peran penting dalam membantu manajer dan eksekutif mengambil keputusan yang berbasis data dan informasi. DSS memungkinkan pengguna untuk mengakses data secara real-time, melakukan analisis data, dan merumuskan strategi bisnis yang lebih baik. Sistem ini digunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam situasi semi terstruktur dan situasi yang tidak terstruktur, dimana tak seorangpun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat Profil Maching dalam DSS Sistem pendukung keputusan berbasis komputer dianggap interaktif. Sehingga dalam proses pemilihan …
creator: Salvia Anggraini
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Penerapan Metode Naive Bayes dalam Analisis Sentimen Media Sosial
type: item
description: Dalam era digital dan sosial media, analisis sentimen menjadi semakin penting untuk memahami opini dan perasaan pengguna terhadap produk, layanan, atau topik tertentu. Metode Naive Bayes adalah alat yang efektif dalam analisis sentimen karena kemampuannya untuk mengklasifikasikan teks menjadi kategori sentimen positif, negatif, atau netral. Studi ini menjelaskan penerapan metode Naive Bayes dalam analisis sentimen berdasarkan data media sosial. 1. Pendahuluan: Peningkatan penggunaan media sosial telah menciptakan ladang data besar yang mencerminkan pendapat dan perasaan pengguna. Analisis sentimen adalah teknik penting yang digunakan untuk menggali wawasan dari data ini. Metode Naive Bayes telah terbukti efektif dalam klasifikasi sentimen. 2. Metode: Studi ini menggunakan data teks dari platform media sosial yang mencakup berbagai jenis konten, seperti tweet, ulasan produk, dan posting blog. Data ini dibagi menjadi tiga kategori sentimen: positif, negatif, dan netral. Metode Naive Bayes digunakan untuk mengklasifikasikan teks berdasarkan kata-kata kunci yang mewakili sentimen. 3. Hasil: Hasil analisis sentimen menggunakan metode Naive Bayes menunjukkan bahwa sekitar 70% teks diklasifikasikan sebagai sentimen positif, 15% sebagai negatif, dan 15% sebagai netral. Hasil ini memberikan wawasan tentang bagaimana pengguna media sosial merespons suatu topik atau produk. 4. Diskusi: Studi ini menunjukkan bahwa metode Naive Bayes dapat digunakan dengan sukses untuk analisis sentimen dalam konteks media sosial. Namun, perlu diingat bahwa metode ini memiliki asumsi "naive" yang mungkin tidak selalu cocok dengan realitas. Oleh karena itu, pemilihan kata kunci dan preprocessing data sangat penting. 5. Kesimpulan: Penerapan metode Naive Bayes dalam analisis sentimen media sosial dapat memberikan wawasan yang berharga tentang bagaimana pengguna merespons berbagai topik dan isu. Metode ini dapat digunakan untuk memahami tren sentimen dan memberikan dasar untuk pengambilan keputusan…
creator: Muhammad Nur Fauzi Putra Pratama
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Penerapan Kalkulus dalam Bidang Teknologi, AI, atau Super Komputer
type: item
description: Kalkulus adalah cabang matematika yang mempelajari perubahan. Kalkulus memiliki berbagai penerapan dalam bidang teknologi, AI, dan super komputer. Dalam bidang teknologi, kalkulus digunakan untuk menganalisis dan memodelkan sistem fisik, seperti sistem kontrol, sistem dinamis, dan sistem mekanika. Dalam bidang AI, kalkulus digunakan untuk mengembangkan algoritma pembelajaran mesin, seperti algoritma regresi, algoritma klasifikasi, dan algoritma optimasi. Dalam bidang super komputer, kalkulus digunakan untuk mengoptimasi kinerja komputasi. Pendahuluan Kalkulus adalah cabang matematika yang mempelajari perubahan. Kalkulus memiliki berbagai penerapan dalam berbagai bidang, termasuk bidang teknologi, AI, dan super komputer. Penerapan Kalkulus dalam Bidang Teknologi Dalam bidang teknologi, kalkulus digunakan untuk menganalisis dan memodelkan sistem fisik. Sistem fisik adalah sistem yang memiliki perubahan, seperti sistem kontrol, sistem dinamis, dan sistem mekanika. Kalkulus digunakan untuk menganalisis perilaku sistem fisik, seperti perilaku gerakan, perilaku suhu, dan perilaku arus listrik. Contoh penerapan kalkulus dalam bidang teknologi: Kalkulus digunakan untuk menganalisis perilaku gerakan sebuah mobil. Kalkulus digunakan untuk menghitung kecepatan, percepatan, dan posisi mobil. Kalkulus digunakan untuk menganalisis perilaku suhu sebuah mesin. Kalkulus digunakan untuk menghitung laju perubahan suhu mesin. Kalkulus digunakan untuk menganalisis perilaku arus listrik dalam sebuah rangkaian. Kalkulus digunakan untuk menghitung tegangan, arus, dan daya listrik. Penerapan Kalkulus dalam Bidang AI Dalam bidang AI, kalkulus digunakan untuk mengembangkan algoritma pembelajaran mesin. Pembelajaran mesin adalah bidang kecerdasan buatan yang mempelajari bagaimana mesin dapat belajar dari data. Kalkulus digunakan untuk mengembangkan algoritma pembelajaran mesin, seperti algoritma regresi, algoritma klasifikasi, dan algoritma optimasi. Contoh penerapan kalkulus dalam bidang AI: …
creator: Ridwan Abdillah
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

PENERAPAN KALKULUS PADA BIDANG INFORMATIKA
type: item
description: Kalkulus berasal dari Bahasa Latin calculus yang artinya “batu kecil adalah cabang ilmu matematika yang mencakup limit, turunan, integral, dan deret tak terhingga”. Kalkulus mempunyai aplikasi yang luas dalam bidang sains dan teknik dan digunakan untuk memecahkan masalah yang kompleks yang mana aljabar tidak cukup untuk menyelesaikannya. Dalam bidang Artificial Intelligence, ilmu kalkulus sangat berguna sekali. Dalam bidang teknik informatika kalkulus bagian limit di gunakan untuk membuat Artificial Intelligence (Kecerdasan Buatan). Kecerdasan diciptakan dan dimasukkan ke dalam suatu mesin/komputer agar dapat melakukan pekerjaan seperti yang dapat dilakukan manusia. Beberapa macam bidang yang menggunakan kecerdasan buatan antara lain sistem pakar, permainan komputer (games), logika fuzzy, jaringan syaraf tiruan dan robotika.Banyak hal yang kelihatannya sulit untuk kecerdasan manusia, tetapi untuk Informatika tidak terlalu sulit. Seperti contoh: mentransformasikan persamaan, menyelesaikan persamaan integral, membuat permainan catur atau Backgammon. Misalnya yahoo Jika kita menjawab kita langsung dapat dua point, trus jika jika kita dapat best answers otomatis dapat 10 point, terus ada perhitungan sampai jawabannya 7 bulan yang lalu, dua menit yang lalu, karena gak mungkinkan manusia yang menghitungnya didalam source code dan database suatu website terdapat salah satunya yang bernama limit. Berikut bagian dari kalkulus yang berguna di dunia IT: • Vektor adalah Besaran yang mempunyai nilai dan arah. • Dalam Navigasi, Vektor sangat berpengaruh pada keberadaan suatu lokasi yang ditinjau dari suatu pergerakan (kendaraan atau lainnya) yang disebut dengan Teknologi Global Positioning System (GPS). • Navigasi Pesawat Terbang, semua pesawat akan dibekali atau dilengkapi dengan GPS agar tidak tersesat pada saat melakukan Penerbangan. Dari panel – panel instrument pada kokpit pesawat akan memberikan berbagai informasi mulai dari arah tujuan, kecepatan, sampai dengan ketinggian …
creator: Anggoro riski
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Bulletin Ilmiah: Peran Sistem Pendukung Keputusan (DSS) dalam Penerapan Bisnis di Lingkungan Web
type: item
description: Sistem Pendukung Keputusan (DSS) memiliki peran krusial dalam meningkatkan efisiensi dan efektivitas pengambilan keputusan di berbagai sektor, termasuk dunia bisnis. Penerapan DSS dalam konteks web telah menjadi topik yang semakin relevan dan berkembang seiring dengan perkembangan teknologi informasi. Bulletin ilmiah ini mengeksplorasi peran DSS dalam konteks web, fokus pada dampaknya dalam mendukung keputusan bisnis yang tepat. Pendahuluan Pentingnya pengambilan keputusan yang tepat dalam dunia bisnis mendorong peran penting DSS. Dengan semakin meluasnya penggunaan internet dan aplikasi web, penerapan DSS dalam lingkungan web menjadi sebuah kebutuhan strategis. Konsep Dasar Sistem Pendukung Keputusan Pemahaman konsep dasar DSS penting untuk mengapresiasi bagaimana sistem ini dapat mengintegrasikan data, analisis, dan model untuk mendukung proses pengambilan keputusan. Arsitektur DSS dalam Konteks Web Bulletin ini mengulas arsitektur DSS yang dioptimalkan untuk lingkungan web. Ini mencakup integrasi dengan basis data online, analisis real-time, dan antarmuka pengguna yang responsif. Studi Kasus: Penerapan DSS dalam Perusahaan X Melalui studi kasus, bulletin ini memberikan gambaran nyata tentang bagaimana sebuah perusahaan mengintegrasikan DSS ke dalam sistem web mereka. Hasil positif dan tantangan yang dihadapi diungkapkan. Keuntungan Penerapan DSS dalam Web Bulletin ini membahas keuntungan konkret yang diperoleh perusahaan dengan menerapkan DSS dalam lingkungan web, termasuk peningkatan produktivitas, efisiensi operasional, dan kemampuan untuk merespons perubahan pasar dengan cepat. Tantangan dan Solusi dalam Implementasi DSS Web Penerapan DSS dalam konteks web tidak selalu tanpa hambatan. Tantangan umum, seperti keamanan data dan kompleksitas integrasi, diidentifikasi, dan solusi yang diterapkan dibahas. Masa Depan DSS dalam Web Bulletin ini merenungkan tentang evolusi masa depan DSS dalam lingkungan web. Konsep seperti kecerdasan buatan dan analisis prediktif dii…
creator: Dewi Meidiyanti
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Analisis Peran Netflix dalam Transformasi Industri Hiburan dengan Pendekatan Metode Naïve Bayes
type: item
description: Netflix adalah platform yang memungkinkan pengguna untuk menonton berbagai film, serial, dan dokumenter dengan langganan bulanan. Pengguna dapat mengakses beragam konten ini melalui berbagai perangkat. Platform media sosial seperti Netflix telah mengubah cara kita mengakses dan menikmati hiburan. Penelitian ini menginvestigasi peran Netflix dalam transformasi industri hiburan dan bagaimana dampaknya terhadap preferensi pengguna dengan menggunakan metode Naïve Bayes. Melalui analisis data yang mencakup ulasan, rating, dan interaksi pengguna dengan platform Netflix, peneliti mengidentifikasi tren dan preferensi pengguna dalam memilih dan mengevaluasi konten. Studi ini memberikan pemahaman yang lebih dalam tentang bagaimana Netflix telah mengubah cara kita mengkonsumsi konten hiburan. Pendahuluan Industri hiburan perfilman telah mengalami perubahan transformasional yang signifikan dalam beberapa dekade terakhir, dan Netflix telah menjadi salah satu kekuatan utama di balik perubahan tersebut. Sejak pendirian Netflix pada tahun 1997 sebagai perusahaan penyewaan DVD daring, perusahaan ini telah menjelma menjadi sebuah platform streaming global yang mendisrupsi lanskap hiburan konvensional. Transformasi ini tidak hanya mencakup cara kita mengakses dan mengonsumsi konten hiburan, tetapi juga mengubah paradigma industri perfilman secara keseluruhan. Sebelum era digital dan platform streaming, penonton terbatas pada pemutaran film di bioskop, penyewaan DVD, atau saluran kabel terbatas. Sekarang, Netflix telah membawa hiburan ke dalam genggaman pengguna, memberikan akses tanpa batas ke berbagai konten yang dapat ditonton kapan saja dan di mana saja. Pada saat yang sama, Netflix telah menciptakan tren dalam pembuatan dan distribusi konten. Dengan memproduksi konten orisinal yang mencakup berbagai genre dan cerita, Netflix telah membuka pintu bagi para kreator konten dan aktor untuk berekspresi dan mencapai khalayak global. Perusahaan ini juga telah mendorong produsen tradisiona…
creator: Darul Huda
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Penerapan Kalkulus dalam Bidang Teknologi, AI, dan Super Komputer
type: item
description: Kalkulus adalah cabang matematika yang mempelajari perubahan dan hubungan antara perubahan. Kalkulus memiliki peran penting dalam berbagai bidang, termasuk teknologi, kecerdasan buatan, dan superkomputer. Dalam bidang teknologi, kalkulus digunakan untuk mengembangkan algoritma, menganalisis sistem, dan memodelkan fenomena fisik. Misalnya, kalkulus digunakan untuk mengembangkan algoritma pencarian dan optimasi, menganalisis kinerja sistem komputer, dan memodelkan pergerakan benda. Dalam bidang kecerdasan buatan, kalkulus digunakan untuk mengembangkan algoritma pembelajaran mesin dan pembelajaran dalam. Misalnya, kalkulus digunakan untuk mengembangkan algoritma jaringan saraf tiruan, menganalisis data, dan memodelkan perilaku manusia. Dalam bidang superkomputer, kalkulus digunakan untuk mengembangkan algoritma komputasi paralel dan terdistribusi. Misalnya, kalkulus digunakan untuk memecahkan persamaan diferensial parsial, menganalisis data besar, dan memodelkan sistem kompleks. Kata kunci: kalkulus, teknologi, AI, superkomputer Pendahuluan Kalkulus adalah cabang matematika yang mempelajari perubahan dan hubungan antara perubahan. Kalkulus terdiri dari dua cabang utama, yaitu kalkulus diferensial dan kalkulus integral. Kalkulus diferensial mempelajari perubahan sesaat, sedangkan kalkulus integral mempelajari total perubahan. Kalkulus memiliki peran penting dalam berbagai bidang, termasuk teknologi, kecerdasan buatan, dan superkomputer. Dalam bidang teknologi, kalkulus digunakan untuk mengembangkan algoritma, menganalisis sistem, dan memodelkan fenomena fisik. Dalam bidang kecerdasan buatan, kalkulus digunakan untuk mengembangkan algoritma pembelajaran mesin dan pembelajaran dalam. Dalam bidang superkomputer, kalkulus digunakan untuk mengembangkan algoritma komputasi paralel dan terdistribusi. Penerapan Kalkulus dalam Bidang Teknologi Dalam bidang teknologi, kalkulus digunakan untuk berbagai tujuan, antara lain: Mengembangkan algoritma Kalkulus digunakan untuk mengemban…
creator: Sabilul Hikam
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Bulletin Ilmiah: Penerapan Metode Naïve Bayes dan Laplace dalam Studi Kasus pada Web
type: item
description: Metode klasifikasi Naïve Bayes dan pendekatan Laplace telah menjadi alat yang populer dalam analisis data dan pengembangan sistem kecerdasan buatan. Dalam penelitian ini, kami menerapkan metode Naïve Bayes dan pendekatan Laplace untuk melakukan klasifikasi konten berita pada sebuah web. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi efektivitas metode-metode tersebut dalam mengklasifikasikan konten berita secara otomatis dan membantu meningkatkan pengalaman pengguna di web tersebut. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa kedua metode tersebut memiliki kinerja yang baik dalam melakukan klasifikasi konten berita dengan akurasi yang tinggi. 1. Pendahuluan Dalam era digital saat ini, web berperan sebagai sumber informasi utama bagi banyak orang. Namun, jumlah konten berita yang tersedia secara online sangatlah besar, sehingga menjadi penting untuk melakukan klasifikasi otomatis terhadap konten tersebut agar pengguna dapat dengan mudah menemukan informasi yang relevan. Metode Naïve Bayes dan pendekatan Laplace telah terbukti efektif dalam klasifikasi teks dan analisis sentiment. Oleh karena itu, kami menerapkan metode-metode tersebut dalam studi kasus pada sebuah web untuk meningkatkan pengalaman pengguna. 2. Metode Naïve Bayes Metode Naïve Bayes adalah algoritma klasifikasi probabilistik yang berdasarkan pada teorema Bayes. Metode ini mengasumsikan bahwa setiap fitur dalam data independen secara kondisional terhadap kelasnya. Dalam konteks klasifikasi konten berita, fitur-fitur dapat berupa kata-kata yang muncul dalam teks. Metode Naïve Bayes menghitung probabilitas setiap kelas berdasarkan pada frekuensi kemunculan kata-kata dalam kelas tersebut, dan menggunakan probabilitas tersebut untuk mengklasifikasikan konten berita baru. 3.Pendekatan Laplace Pendekatan Laplace, juga dikenal sebagai smoothing Laplace, digunakan untuk mengatasi masalah probabilitas nol dalam metode Naïve Bayes. Dalam metode Naïve Bayes, jika terdapat kata yang tidak muncul dalam kelas pelati…
creator: Kukuh Dwi Prianto
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

PENERAPAN KALKULUS DALAM ILMU KOMPUTER
type: item
description: Ilmu komputer adalah salah satu bidang yang terus berkembang dengan cepat di era digital ini. Teknologi komputer dan perangkat lunaknya telah merasuk ke dalam hampir setiap aspek kehidupan kita, mulai dari bisnis, hiburan, hingga riset ilmiah. Dibalik layar perangkat komputer yang kita gunakan, terdapat matematika yang kuat dan kompleks yang memungkinkan semua ini terjadi. Salah satu cabang matematika yang sangat penting dalam ilmu komputer adalah kalkulus. Kalkulus adalah cabang matematika yang mempelajari perubahan dan pergerakan, dan ini memiliki aplikasi yang luas dalam ilmu komputer. Dalam buletin ini, kita akan menjelajahi beberapa aspek penerapan kalkulus dalam ilmu komputer, termasuk pengolahan data, pembelajaran mesin, grafika komputer, dan optimisasi algoritma. Pengolahan Data: Kalkulus digunakan dalam pengolahan data untuk menghitung gradien, integral, dan derivatif data. Ini membantu dalam analisis data, regresi, dan berbagai metode statistik yang mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik. Pembelajaran Mesin: Algoritma pembelajaran mesin seringkali melibatkan pengoptimalan fungsi matematis. Kalkulus memungkinkan kita untuk menemukan minimum atau maksimum dari fungsi ini, yang penting dalam pelatihan model mesin. Grafika Komputer: Kalkulus digunakan untuk menghasilkan efek visual yang menakjubkan dalam grafika komputer. Ini termasuk penggunaan integral dalam rendering 3D dan perhitungan gradien untuk pergerakan objek dalam permainan. Optimisasi Algoritma: Algoritma dalam ilmu komputer seringkali mengharuskan kita untuk mencari solusi optimal. Kalkulus membantu kita memahami bagaimana meminimalkan atau memaksimalkan fungsi objektif dalam konteks ini. Selain itu, kita akan menjelajahi studi kasus konkret yang mengilustrasikan bagaimana kalkulus digunakan dalam ilmu komputer. Ini akan mencakup aplikasi pada pengolahan citra, analisis big data, dan pengembangan algoritma cerdas. Penerapan kalkulus dalam ilmu komputer adalah bagian integral dari fondasi …
creator: Ramanittia Khadifa
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Penerapan Metode Naïve Bayes pada Analisis Sentimen dalam Media Sosial
type: item
description: Analisis sentimen pada data media sosial telah menjadi topik yang semakin populer di kalangan peneliti dan praktisi akhir-akhir ini. Metode Naïve Bayes merupakan salah satu metode klasifikasi yang populer digunakan dalam analisis sentimen, terutama pada data teks. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode Naïve Bayes pada analisis sentimen di media sosial dan mengevaluasi performa model yang dihasilkan. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data dari platform media sosial yang berkaitan dengan topik studi kasus. Data tersebut telah di pra-pemroses untuk menghilangkan karakter khusus dan kata-kata yang tidak relevan. Model Naïve Bayes dibangun dengan menggunakan data latih yang telah ditentukan sentimennya. Kemudian, model tersebut digunakan untuk mengklasifikasikan sentimen dari data uji. Performa model dievaluasi menggunakan metrik-metrik evaluasi seperti akurasi, presisi, recall, dan f1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan metode Naïve Bayes dapat memberikan hasil yang baik dalam analisis sentimen di media sosial dengan akurasi yang mencapai 90%. Kesimpulan dari penelitian ini adalah metode Naïve Bayes dapat digunakan untuk menganalisis sentimen di media sosial dengan performa model yang baik, namun kualitas data latih yang berkualitas tinggi sangat penting untuk meningkatkan akurasi model. PENDAHULUAN:Metode Naïve Bayes adalah salah satu metode klasifikasi yang populer digunakan dalam analisis sentimen. Dalam studi ini, kami akan menerapkan metode Naïve Bayes untuk melakukan analisis sentimen pada data dari media sosial. Analisis sentimen adalah proses untuk menentukan sikap atau perasaan individu terhadap suatu topik, entitas, atau kejadian. Media sosial adalah platform yang sering digunakan oleh individu untuk berbagi pendapat dan ekspresi mereka. Oleh karena itu, analisis sentimen yang dilakukan pada data media sosial memiliki peran penting dalam pemahaman opini publik tentang topik tertentu. METODE PENELITIAN: Pengumpulan Data:…
creator: Fikry Ubaidillah
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Sistem Pendukung Keputusan Dengan Metode Fuzzy Sugeno
type: item
description: Penerapan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dalam pemilihan elektronik (e-voting) telah menjadi topik penting dalam konteks modern demokrasi. Dalam upaya untuk meningkatkan integritas pemilihan, kami menjelaskan bagaimana metode Fuzzy Sugeno digunakan dalam SPK untuk memperkuat keputusan dalam sistem e-voting. Metode ini memungkinkan sistem untuk mengidentifikasi preferensi pemilih, memverifikasi suara, dan mendeteksi aktivitas mencurigakan dengan tingkat keakuratan yang tinggi. Studi kasus nyata yang berhasil menyoroti dampak positif penerapan SPK Fuzzy Sugeno dalam pemilihan elektronik, menciptakan lingkungan e-voting yang lebih aman dan andal. Melalui ringkasan penelitian, kami mengilustrasikan peran penting metode ini dalam mengoptimalkan e-voting, menjaga keamanan, dan mengamankan integritas pemilihan elektronik. Pendahuluan Pemilihan elektronik (e-voting) telah menjadi sarana yang penting dalam proses demokrasi di berbagai belahan dunia. Dengan kemajuan teknologi, e-voting telah mengubah cara kita melaksanakan pemilihan, memungkinkan pemilih untuk memberikan suara secara elektronik melalui platform digital. Namun, dengan peningkatan penggunaan e-voting, muncul pula tantangan yang signifikan terkait dengan keamanan, integritas, dan pengambilan keputusan yang akurat. Sistem Pendukung Keputusan (SPK) telah menjadi solusi krusial untuk mengatasi beberapa tantangan tersebut. SPK memanfaatkan kecerdasan buatan, termasuk metode Fuzzy Sugeno, untuk memastikan bahwa pemilihan elektronik berjalan dengan aman dan efisien. Fuzzy Sugeno, sebagai salah satu pendekatan metode Fuzzy Logic, memiliki kemampuan untuk mengatasi ketidakpastian dan kompleksitas dalam pengambilan keputusan. Metodelogi Metodologi ini dirancang untuk menjelaskan langkah-langkah dalam mengimplementasikan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dengan metode Fuzzy Sugeno dalam sistem pemilihan elektronik (e-voting). Metode Fuzzy Sugeno digunakan untuk mengoptimalkan proses e-voting dengan mengidentifikasi prefe…
creator: Muhammad Sheva Nurmansyah
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Penerapan Kalkulus dalam Bidang Teknologi, AI, atau Super Komputer
type: item
description: <span data-sheets-value="{"1":2,"2":"Kalkulus adalah cabang matematika yang mempelajari tentang fungsi, limit, turunan, \nintegral, dan aplikasinya. Kalkulus memiliki peran penting dalam bidang teknologi, AI, \natau super komputer, karena dapat membantu dalam memodelkan, menganalisis, \ndan mengoptimalkan berbagai masalah yang berkaitan dengan data, algoritma, dan \nsistem. Berikut adalah beberapa contoh penerapan kalkulus dalam bidang tersebut:"}" data-sheets-userformat="{"2":513,"3":{"1":0},"12":0}">Kalkulus adalah cabang matematika yang mempelajari tentang fungsi, limit, turunan, integral, dan aplikasinya. Kalkulus memiliki peran penting dalam bidang teknologi, AI, atau super komputer, karena dapat membantu dalam memodelkan, menganalisis, dan mengoptimalkan berbagai masalah yang berkaitan dengan data, algoritma, dan sistem. Berikut adalah beberapa contoh penerapan kalkulus dalam bidang tersebut:
creator: Amri Hamzah
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Penerapan Kalkulus dalam Bidang Teknologi, AI, atau Super Komputer
type: item
description: <span data-sheets-value="{"1":2,"2":"Kalkulus adalah cabang matematika yang mempelajari perubahan dan perhitungan yang melibatkan limit, turunan, integral, dan deret tak hingga. Penerapan kalkulus dalam bidang teknologi, AI, atau super komputer sangatlah penting karena dapat membantu dalam memecahkan masalah yang kompleks dan meningkatkan efisiensi sistem. Berikut adalah beberapa contoh penerapan kalkulus dalam bidang tersebut:\n1. Teknologi\n• Pemodelan dan Simulasi: Kalkulus digunakan dalam pemodelan dan simulasi sistem teknologi seperti sistem kontrol, sistem listrik, dan sistem mekanik. Contohnya, kalkulus digunakan dalam memodelkan dan mensimulasikan sistem kendali pesawat terbang.\n• Pengolahan Sinyal: Kalkulus digunakan dalam pengolahan sinyal untuk menghitung transformasi Fourier dan transformasi Laplace. Contohnya, kalkulus digunakan dalam pengolahan sinyal suara dan gambar.\n2. AI\n• Optimisasi: Kalkulus digunakan dalam optimisasi fungsi objektif dalam pembelajaran mesin dan jaringan saraf tiruan. Contohnya, kalkulus digunakan dalam mengoptimalkan fungsi biaya dalam algoritma backpropagation.\n• Pengolahan Data: Kalkulus digunakan dalam pengolahan data untuk menghitung gradien dan turunan parsial. Contohnya, kalkulus digunakan dalam pengolahan data citra dan pengenalan suara.\n3. Super Komputer\n• Pemodelan dan Simulasi: Kalkulus digunakan dalam pemodelan dan simulasi sistem super komputer seperti sistem pendingin dan sistem daya. Contohnya, kalkulus digunakan dalam memodelkan dan mensimulasikan sistem pendingin super computer.\n• Pengolahan Data: Kalkulus digunakan dalam pengolahan data pada sistem super komputer untuk menghitung gradien dan turunan parsial. Contohnya, kalkulus digunakan dalam pengolahan data pada sistem super komputer untuk mengoptimalkan kinerja system.\nDalam bidang teknologi, AI, atau super komputer, penerapan kalkulus sangatlah penting untuk meningkatkan efisiensi sistem dan memecahkan masalah yang kompleks. Oleh karena itu, pemahama…
creator: GUNAWAN WIBISONO
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Bulletin Ilmiah: Penerapan Metode Naive Bayes dalam Studi Kasus Analisis Sentimen
type: item
description: <span data-sheets-value="{"1":2,"2":"Abstrak: Analisis sentimen adalah cabang penting dalam ilmu data dan pemrosesan bahasa alami yang bertujuan untuk mengidentifikasi dan memahami sentimen, opini, atau perasaan yang terkandung dalam teks atau data lainnya. Dalam penelitian ini, kami menjelaskan penerapan metode Naive Bayes dalam analisis sentimen pada studi kasus yang melibatkan evaluasi ulasan produk dalam domain e-commerce. Metode Naive Bayes digunakan untuk mengklasifikasikan ulasan sebagai \"positif,\" \"negatif,\" atau \"netral\" berdasarkan kata-kata yang terdapat dalam ulasan tersebut. Penelitian ini mencakup deskripsi metode, pengumpulan data, serta analisis hasil dan evaluasi kinerja model.\n1. Pendahuluan: Analisis sentimen adalah teknik yang semakin penting dalam pemrosesan bahasa alami dan analisis data. Ini membantu bisnis dan penelitian untuk memahami bagaimana orang merasakan suatu produk, layanan, atau topik tertentu dengan menganalisis ulasan, komentar, atau teks lainnya. Salah satu metode yang digunakan dalam analisis sentimen adalah metode Naive Bayes, yang didasarkan pada teorema Bayes. Metode ini menghitung probabilitas kelas berdasarkan kemunculan kata-kata atau fitur dalam teks.\n2. Metode Naive Bayes: Metode Naive Bayes adalah algoritma klasifikasi yang didasarkan pada asumsi \"naive\" bahwa semua fitur (kata-kata) dalam teks adalah independen satu sama lain. Dalam konteks analisis sentimen, metode ini dapat digunakan untuk mengklasifikasikan ulasan sebagai positif, negatif, atau netral. Model ini memanfaatkan probabilitas prior dan likelihood untuk menghitung probabilitas kelas tertentu berdasarkan kata-kata yang terdapat dalam ulasan.\n3. Studi Kasus: Analisis Sentimen pada Ulasan Produk: Dalam studi kasus ini, kami menerapkan metode Naive Bayes untuk mengklasifikasikan ulasan produk dalam domain e-commerce sebagai positif, negatif, atau netral. Langkah-langkah utama studi kasus ini meliputi:\n•\tPengumpulan Data: Kami mengumpulkan dataset…
creator: Muhammad Fikri Akbari
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Peran Kalkulus Dalam Perkembangan AI
type: item
description: <span data-sheets-value="{"1":2,"2":"Peran Kalkulus dalam Perkembangan Kecerdasan Buatan\n\nAbstrak\nKecerdasan Buatan (AI) telah menjadi elemen kunci dalam transformasi teknologi saat ini. Pemahaman tentang konsep kalkulus telah terbukti penting dalam memajukan dan mengoptimalkan sistem AI. Tulisan ini menjelaskan peran kalkulus dalam perkembangan AI dengan fokus pada konsep diferensiasi, integral, dan turunan parsial. Kami menyelidiki bagaimana konsep ini digunakan dalam pelatihan model AI, optimisasi, dan jaringan saraf tiruan. Selain itu, kami mengilustrasikan penerapan kalkulus dalam berbagai aspek AI seperti pengolahan citra, pemrosesan bahasa alami, dan peramalan. Melalui pemahaman kalkulus, kita dapat lebih baik mengintegrasikan kecerdasan buatan ke dalam berbagai aspek kehidupan kita. Artikel ini merinci pentingnya kalkulus sebagai dasar teoritis yang mendukung pertumbuhan pesat AI, membuka peluang untuk inovasi lebih lanjut dalam dunia teknologi dan sains komputer.\n\nLatar Belakang\nKalkulus memberikan kerangka kerja matematika yang kuat untuk pemodelan, analisis, dan optimisasi dalam AI. Ini memungkinkan AI untuk belajar dari data, membuat prediksi yang akurat, dan memecahkan masalah yang kompleks. Dalam perkembangan AI, pemahaman kalkulus adalah fondasi penting yang memungkinkan teknologi ini terus berkembang dan menghadirkan inovasi yang signifikan dalam berbagai bidang.\n\nKalkulus digunakan dalam perkembangan kecerdasan buatan (AI) untuk beberapa tujuan kunci, termasuk:\n1. Optimisasi Model AI: Kalkulus, terutama diferensiasi, digunakan untuk mengoptimalkan model AI. Dalam konteks pembelajaran mesin, optimisasi melibatkan pencarian minimum atau maksimum dalam fungsi objektif, yang dapat dihitung dengan turunan. Ini memungkinkan penyesuaian parameter model untuk meningkatkan kinerja model.\n2. Pelatihan Model AI: Algoritma pembelajaran mesin, terutama dalam deep learning, memanfaatkan kalkulus dalam pelatihan model AI. Dalam jaringan saraf tiruan (neu…
creator: Fitrah Gisma Ripan
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Bulletin Ilmiah: Penerapan Kalkulus dalam Perkembangan Teknologi AI dan Superkomputer
type: item
description: <span data-sheets-value="{"1":2,"2":"Abstrak:\nDalam dunia teknologi modern, penerapan kalkulus telah menjadi kunci utama dalam pengembangan kecerdasan buatan (AI) dan superkomputer. Kalkulus adalah cabang matematika yang mendasari pemahaman mendalam tentang perubahan dan optimalisasi, sehingga sangat relevan dalam menghadapi tantangan kompleks dalam AI dan komputasi intensif. Artikel ini menguraikan beberapa aspek kunci penerapan kalkulus dalam teknologi AI dan superkomputer, dan mengilustrasikan bagaimana konsep-konsep kalkulus membantu memajukan perkembangan dalam bidang ini.\n\n1. Pendahuluan\n\nTeknologi AI dan superkomputer telah menjadi bagian integral dalam dunia yang semakin terhubung. Penggunaan AI yang canggih dan superkomputer yang kuat memerlukan pemahaman yang dalam tentang matematika, termasuk kalkulus. Kalkulus memberikan kerangka kerja matematis untuk memodelkan, mengoptimalkan, dan menganalisis algoritma yang digunakan dalam AI dan perangkat lunak superkomputer.\n\n2. Penerapan Kalkulus dalam Pembelajaran Mesin\n\nPembelajaran mesin adalah salah satu komponen utama dalam AI. Penerapan kalkulus dalam pembelajaran mesin mencakup penggunaan turunan untuk mengoptimalkan parameter model, perhitungan gradien untuk algoritma berbasis jaringan saraf, dan integrasi untuk mengevaluasi performa model. Referensi penting dalam hal ini adalah buku \"Deep Learning\" oleh Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, dan Aaron Courville.\n\n3. Analisis Algoritma dan Kompleksitas Perhitungan\n\nKalkulus juga digunakan dalam analisis algoritma dan kompleksitas perhitungan. Melalui analisis diferensial, kita dapat memahami seberapa efisien algoritma tertentu dalam menyelesaikan masalah tertentu. Buku \"Introduction to the Theory of Computation\" oleh Michael Sipser adalah referensi yang berguna dalam konteks ini.\n\n4. Simulasi dan Optimisasi pada Superkomputer\n\nSuperkomputer memainkan peran penting dalam melakukan simulasi dan optimisasi. Penerapan kalkulus dalam optimisasi nume…
creator: M FAWWAZ CHANDRA AYDIN
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Penyaringan email spam menggunakan metode naive bayes
type: item
description: <span data-sheets-value="{"1":2,"2":"Abstract :\n\tPenyebaran e-mail yang tidak diinginkan, yang disebut sebagai Spam, pada lalu-lintas internet bisa berdampak pada rendahnya efisiensi dan menurunnya produktifitas pekerjaan pengguna e-mail. Beberapa mail server seperti yahoo mail dan google mail yang sudah memiliki mesin Spam Filtering pun tidak luput dari Spam sehingga memungkinkan untuk Spam masuk ke dalam inbox pengguna e-mail. Dalam upaya ini, metode Probabilitas Naive Bayes telah menjadi pendekatan populer. Metode ini memanfaatkan teori probabilitas untuk mengklasifikasikan e-mail sebagai Spam atau bukan Spam berdasarkan kemungkinan kata-kata yang muncul dalam pesan tersebut. Abstrak ini menjelaskan konsep dasar metode Probabilitas Naive Bayes dalam konteks penyaringan e-mail Spam, termasuk pengumpulan data pelatihan, perhitungan probabilitas kata, dan pengambilan keputusan klasifikasi. Dengan peningkatan yang berkelanjutan dalam teknologi dan pengolahan bahasa alami, metode Naive Bayes terus berkembang untuk memerangi Spam dan memberikan pengalaman pengguna yang lebih baik dalam mengelola e-mail.\n\nTerdapat beberapa cara untuk membangun Filter Bayesian, pada kali ini penulis mengambil secara umum tahapan-tahapan yang dilakukan dalam pembangunan Filter Bayesian, seperti: \n•\tPembangunan Database Spam\n•\tPelatihan Filter Bayesian \n•\tPemFilteran\n\n1. Pembangunan Database Spam\nPada tahap ini dilakukakn Pembangunan database untuk mengenali karakteristik dari suatu Spam bertujuan agar Filter bekerja lebih akurat dalam menjaring suatu Spam dan meminimalisir kesalahan dalam pemblokiran ham. Dalam tahap ini yang harus dilakukan adalah pembuatan database probabilitas kata (Word Probabilities database), pembuatan database ham serta pembuatan database Spam.\n•\tDatabase Probabilitas Kata (Word Probabilities database): Database ini berisi probabilitas munculnya setiap kata atau token dalam Spam. Probabilitas ini diperoleh dari perhitungan seberapa sering kata-kata t…
creator: Muhammad Rafli Alwaan
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Penerapan komputer dalam AI dan super komputer
type: item
description: <span data-sheets-value="{"1":2,"2":"Kesimpulan\n\nKalkulus AI dan superkomputer adalah dua komponen kunci dalam perkembangan teknologi, terutama dalam konteks AI dan superkomputasi. Kalkulus membantu dalam pengembangan dan peningkatan algoritma AI, sementara superkomputer memungkinkan komputasi yang sangat intensif dan pengolahan data pada skala besar. Kombinasi keduanya membawa kita ke era teknologi yang semakin canggih dan inovatif. Dengan pemahaman dan penerapan kalkulus yang baik, serta akses yang efisien ke superkomputer, kita dapat mengatasi berbagai tantangan dalam teknologi modern. Kedua bidang ini saling memperkuat, membantu kita mencapai kemajuan dalam pemahaman dan penggunaan teknologi canggih"}" data-sheets-userformat="{"2":513,"3":{"1":0},"12":0}">Kesimpulan Kalkulus AI dan superkomputer adalah dua komponen kunci dalam perkembangan teknologi, terutama dalam konteks AI dan superkomputasi. Kalkulus membantu dalam pengembangan dan peningkatan algoritma AI, sementara superkomputer memungkinkan komputasi yang sangat intensif dan pengolahan data pada skala besar. Kombinasi keduanya membawa kita ke era teknologi yang semakin canggih dan inovatif. Dengan pemahaman dan penerapan kalkulus yang baik, serta akses yang efisien ke superkomputer, kita dapat mengatasi berbagai tantangan dalam teknologi modern. Kedua bidang ini saling memperkuat, membantu kita mencapai kemajuan dalam pemahaman dan penggunaan teknologi canggih
creator: MOHAMAD HUSEIN RIFAI
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Peranan Decision Support System dalam Meningkatkan Efektivitas Keputusan Manajemen dalam Kegiatan Pemasaran
type: item
description: <span data-sheets-value="{"1":2,"2":"Abstrak\nDalam era bisnis yang kompetitif dan serba cepat, pengambilan keputusan yang efektif dalam manajemen pemasaran adalah kunci kesuksesan. Decision Support System (DSS) telah muncul sebagai alat yang berharga untuk membantu manajemen dalam menghadapi tantangan kompleks di dunia pemasaran. Artikel ini membahas peran krusial DSS dalam menyediakan informasi yang relevan dan analisis data yang mendalam untuk mendukung keputusan pemasaran yang lebih cerdas.\n\nPendahuluan\nPemasaran merupakan elemen penting dalam keseluruhan strategi bisnis. Dalam lingkungan bisnis yang terus berubah dan berkembang, pengambilan keputusan yang tepat dalam pemasaran sangat penting. Decision Support System (DSS) adalah alat yang memfasilitasi proses pengambilan keputusan dengan menyediakan akses ke informasi yang dibutuhkan, analisis data, dan pemahaman yang lebih dalam tentang pasar dan pelanggan.\n\nPeran DSS dalam Manajemen Pemasaran\nPenerapan DSS dalam manajemen pemasaran mencakup beberapa aspek kunci:\n1. nalisis Data Pasar: DSS memungkinkan manajemen untuk mengumpulkan, menganalisis, dan memahami data pasar yang relevan, termasuk tren konsumen, perilaku pembelian, dan preferensi pasar.\n2. Segmentasi Pelanggan: DSS membantu dalam mengidentifikasi segmen pelanggan yang berpotensi, memungkinkan manajemen untuk menyusun strategi pemasaran yang lebih terfokus.\n3. Peramalan Penjualan: DSS dapat digunakan untuk meramalkan permintaan dan penjualan di masa depan, membantu manajemen dalam perencanaan persediaan dan produksi.\n4. Evaluasi Kinerja Kampanye: DSS memberikan alat untuk memantau dan mengevaluasi kinerja kampanye pemasaran, memungkinkan perbaikan kontinu.\n\n\n\n\n\nManfaat Penggunaan DSS dalam Manajemen Pemasaran:\n\n1. Penggunaan DSS dalam manajemen pemasaran memberikan manfaat nyata:\n2. Pengambilan Keputusan yang Lebih Cerdas: DSS memungkinkan manajemen untuk membuat keputusan pemasaran yang lebih cerdas dan berdasarkan data yang kuat.…
creator: Azmi Mubarok Astripat
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Peran Matematika Dalam Perkembangan Kecerdasan Buatan: Studi Kasus Penerapan Metode Naive Bayes
type: item
description: <span data-sheets-value="{"1":2,"2":"Abstrak:\nKecerdasan buatan (Artificial Intelligence, AI) telah mengalami kemajuan yang luar biasa dalam beberapa tahun terakhir, mengubah cara kita berinteraksi dengan teknologi. Salah satu pilar penting dalam pengembangan AI adalah matematika, terutama metode statistika dan probabilitas. Tulisan ilmiah ini membahas peran matematika, khususnya metode Naive Bayes, dalam perkembangan kecerdasan buatan. Melalui studi kasus penerapan metode Naive Bayes, kami menggambarkan bagaimana konsep probabilitas dan statistika membentuk dasar untuk pemahaman dan pengambilan keputusan oleh mesin. Metode ini menjadi contoh konkret bagaimana matematika telah meningkatkan kemampuan AI dalam memahami dan merespons dunia nyata.\n\n1. Pendahuluan:\nKecerdasan buatan adalah bidang yang terus berkembang dengan aplikasi yang semakin luas. Salah satu faktor utama di balik perkembangan ini adalah matematika. Metode statistika dan probabilitas menjadi fondasi penting dalam pengembangan algoritma dan model yang digunakan oleh mesin cerdas. Metode Naive Bayes adalah salah satu contoh penting dari bagaimana konsep matematika ini diterapkan dalam praktik.\n\n2. Metode Naive Bayes dan Konsep Matematika:\nMetode Naive Bayes adalah salah satu teknik klasifikasi yang didasarkan pada teorema Bayes. Ini memanfaatkan konsep probabilitas untuk membuat prediksi berdasarkan data yang ada. Dalam konteks AI, metode ini digunakan untuk mengklasifikasikan data ke dalam kategori yang berbeda. Metode Naive Bayes mengasumsikan independensi antara atribut, meskipun asumsi ini seringkali tidak terpenuhi dalam dunia nyata. Meskipun demikian, metode ini memiliki aplikasi yang sukses dalam berbagai bidang, termasuk analisis teks, pengenalan wajah, dan banyak lagi.\n\n3. Studi Kasus: Penerapan Metode Naive Bayes dalam Analisis Sentimen Teks:\nUntuk mengilustrasikan peran matematika dalam perkembangan kecerdasan buatan, kita dapat melihat studi kasus penerapan metode Naive Bayes dala…
creator: Adi Saputra
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

penerapan kalkulus dalam bidang teknologi, AI atau super komputer
type: item
description: <span data-sheets-value="{"1":2,"2":"Penerapan Kalkulus dalam Teknologi, AI, dan Superkomputer\n\nPendahuluan\n\nPenerapan kalkulus dalam teknologi, kecerdasan buatan (AI), dan superkomputer telah menjadi landasan yang sangat penting dalam pengembangan teknologi modern. Kalkulus, yang merupakan cabang dari matematika, memungkinkan kita untuk memahami dan mengoptimalkan berbagai aspek teknologi yang sangat kompleks. Dalam bulletin ilmiah ini, kita akan menjelajahi beberapa penerapan kalkulus dalam bidang ini, dengan fokus khusus pada AI dan superkomputer.\n\n1. Penerapan Kalkulus dalam Pembelajaran Mesin (Machine Learning)\n\nPenggunaan kalkulus dalam pembelajaran mesin adalah inti dari perkembangan kecerdasan buatan. Beberapa penerapan kalkulus dalam pembelajaran mesin termasuk:\n\na. Gradien Descent\n\nGradien descent adalah algoritma yang digunakan untuk mengoptimalkan model pembelajaran mesin dengan menghitung turunan dari fungsi kesalahan (loss function) terhadap parameter model. Kalkulus membantu dalam perhitungan turunan ini, yang memungkinkan model untuk konvergen ke solusi terbaik.\n\nb. Pengolahan Gambar\n\nDalam pengolahan gambar, teknik seperti konvolusi dalam jaringan saraf konvolusi (CNN) bergantung pada konsep integral dalam kalkulus untuk analisis citra dan pengenalan pola.\n\nc. Pemilihan Fitur\n\nKalkulus memainkan peran penting dalam pemilihan fitur, yaitu menentukan fitur-fitur yang paling relevan dalam dataset, yang dapat membantu dalam meningkatkan kinerja model pembelajaran mesin.\n\n2. Penerapan Kalkulus dalam Superkomputer\n\nSuperkomputer adalah perangkat keras berkecepatan tinggi yang digunakan untuk komputasi kompleks. Penerapan kalkulus dalam superkomputer melibatkan:\n\na. Simulasi Fisika\n\nDalam penelitian fisika, kalkulus digunakan untuk menghitung persamaan diferensial yang menjelaskan fenomena fisik, seperti perubahan iklim, dinamika fluida, dan kekuatan material. Superkomputer digunakan untuk menyelesaikan persamaan diferensial ini…
creator: Rizki Ramadhan
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Bulletin ilmiah penerapan kalkulus
type: item
description: <span data-sheets-value="{"1":2,"2":"BULLETIN ILMIAH PENERAPAN KALKULUS\n\nJudul: Penerapan Kalkulus dalam Teknologi Kecerdasan Buatan\n\nPenulis: Fiyado Yudha Witama\nNim: 231011400095\n\n**Abstrak**\nKalkulus adalah cabang ilmu matematika yang sangat penting dalam penerapan teknologi kecerdasan buatan (Artificial Intelligence / AI) dan super komputer. Dalam bulletin ini, kita akan menjelajahi beberapa aspek kunci tentang penerapan kalkulus dalam bidang ini dan bagaimana konsep-konsep kalkulus digunakan untuk meningkatkan kemampuan dan kinerja model AI.\n\n**1. Pendahuluan**\nKecerdasan buatan adalah bidang yang berkembang pesat dalam teknologi modern. Untuk mencapai potensi penuhnya, AI memanfaatkan konsep-konsep matematika yang kuat, termasuk kalkulus. Kalkulus melibatkan studi tentang perubahan dan menggambarkan hubungan antara variabel. Ini memainkan peran kunci dalam mengoptimalkan model AI, pemodelan data, dan pembelajaran mesin.\n\n**2. Optimisasi dan Kalkulus**\nDalam AI, optimisasi adalah proses mencari nilai variabel yang memberikan hasil terbaik. Kalkulus memainkan peran penting dalam optimisasi model AI dengan menghitung turunan untuk menemukan titik minimum atau maksimum dalam fungsi objektif. Ini memungkinkan model untuk ditingkatkan secara inkremental dan meningkatkan kinerjanya seiring waktu. Contoh penerapan kalkulus dalam optimisasi termasuk algoritma gradien turunan, algoritma Newton-Raphson, dan algoritma Levenberg-Marquardt.\n\n**3. Pemodelan Kalkulus**\nPemodelan data adalah langkah penting dalam pengembangan AI. Melalui kalkulus, dapat ditemukan hubungan matematis antara input dan output. Dengan menggunakan turunan, dapat diketahui bagaimana perubahan pada input akan mempengaruhi output. Contoh penerapan kalkulus dalam pemodelan data termasuk regresi linier, regresi logistik, dan analisis Fourier.\n\n**4. Pembelajaran Mesin dan Kalkulus**\nPembelajaran mesin adalah proses di mana model AI dapat belajar dari data input dan membuat prediksi ata…
creator: Fiyado Yudha Witama
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Penerapan Metode Naïve Bayes dalam Klasifikasi Sentimen Ulasan Produk dengan Studi Kasus pada Produk Elektronik
type: item
description: Bulletin ilmiah ini mengkaji penerapan metode klasifikasi Naïve Bayes dalam analisis sentimen ulasan produk elektronik. Kami menggunakan dataset ulasan produk elektronik untuk melatih dan menguji model klasifikasi kami. Hasil eksperimen menunjukkan kemampuan model dalam mengklasifikasikan sentimen positif, negatif, atau netral pada ulasan produk. Pendahuluan: Latar Belakang: Peningkatan pesat dalam ulasan produk elektronik di platform e-commerce telah mendorong perusahaan untuk mencari cara otomatis mengklasifikasikan sentimen ulasan. Tujuan: Tujuan penelitian ini adalah untuk mengembangkan dan mengevaluasi model klasifikasi Naïve Bayes untuk mengidentifikasi sentimen ulasan produk. Kontribusi: Kontribusi utama penelitian ini adalah pengembangan model klasifikasi sentimen yang dapat digunakan dalam industri e-commerce. Metodologi: - Pengumpulan Data: Kami mengumpulkan dataset yang berisi ulasan produk elektronik dari berbagai sumber online. - Praproses Data: Data ulasan dibersihkan, tokenisasi dilakukan, dan kata-kata berhenti dihapus. - Pemodelan Naïve Bayes: Model klasifikasi Naïve Bayes dijelaskan secara rinci, termasuk perhitungan probabilitas kelas sentimen. - Pembagian Data: Data dibagi menjadi dataset pelatihan dan pengujian. - Evaluasi Kinerja: Kami menggunakan metrik seperti akurasi, presisi, recall, dan F1-score untuk mengevaluasi kinerja model. Studi Kasus: Deskripsi Dataset: Penjelasan tentang dataset ulasan produk yang digunakan dalam studi kasus ini. Pelatihan Model: Langkah-langkah pelatihan model Naïve Bayes menggunakan dataset pelatihan. Pengujian Model: Proses pengujian model menggunakan dataset pengujian dan evaluasi kinerja. Hasil dan Analisis: Presentasi hasil eksperimen dan analisisnya, termasuk metrik kinerja. Hasil: Model klasifikasi Naïve Bayes berhasil mengklasifikasikan sentimen ulasan produk dengan akurasi 87.5% pada dataset pengujian. Akurasi ini mengindikasikan bahwa model dapat efektif mengidentifikasi sentimen positif, negatif, atau n…
creator: Muhamad Bintang Satunggal
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

PERANAN MATEMATIKA TERHADAP PADA ILMU KOMPUTER
type: item
description: Teknik informatika dan matematika sangat erat hubungannya. Karena inti dasar teknik informatika adalah pembuatan software dan di dalam pembuatannya itu membutuhkan perhitungan dan logika yang pasti. Oleh karena itu, matematika sangat penting dalam rangka sebagai dasar dan pengembangan dalam majunya teknik informatika khususnya pembuatan software. Dalam pembuatan software tersebut menggunakan sistem bilangan biner dan kode bilangan. Semua disusun dengan urutan tertentu sehingga menghasilkan suatu software yang dapat diguanakan untuk mempermudah aktivitas kita. Disamping itu, untuk membuat suatu pemrograman di komputer, kita harus menggunakan algoritma. Algoritma itu sendiri adalah langkah sistematis yang mengikuti kaidah logika. Dalam bidang Artificial Intelligence, ilmu kalkulus sangat berguna sekali. Dalam bidang teknik informatika kalkulus bagian limit di gunakan untuk membuat Artificial Intelligence (Kecerdasan Buatan). Kecerdasan diciptakan dan dimasukkan ke dalam suatu mesin/komputer agar dapat melakukan pekerjaan seperti yang dapat dilakukan manusia. Beberapa macam bidang yang menggunakan kecerdasan buatan antara lain sistem pakar, permainan komputer (games), logika fuzzy, jaringan syaraf tiruan dan robotika.Banyak hal yang kelihatannya sulit untuk kecerdasan manusia, tetapi untuk Informatika tidak terlalu sulit. Seperti contoh: mentransformasikan persamaan, menyelesaikan persamaan integral, membuat permainan catur atau Backgammon. Misalnya yahoo Jika kita menjawab kita langsung dapat dua point, trus jika jika kita dapat best answers otomatis dapat 10 point, terus ada perhitungan sampai jawabannya 7 bulan yang lalu, dua menit yang lalu, karena gak mungkinkan manusia yang menghitungnya didalam source code dan database suatu website terdapat salah satunya yang bernama limit. Berikut bagian dari kalkulus yang berguna di dunia IT: • Vektor adalah Besaran yang mempunyai nilai dan arah. • Dalam Navigasi, Vektor sangat berpengaruh pada keberadaan suatu lokasi yang di…
creator: RIZAL RAIHAN R
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Penerapan Kalkulus dalam Bidang Teknologi, AI, dan Super Komputer
type: item
description: Kalkulus sebagai fondasi matematika penting telah memainkan peran utama dalam mengemuka dan mengembangkan teknologi,kecerdasan buatan(Artificial Intelligence, AI),dan komputasi super.Artikel ini menyajikan ringkasan penerapan kalkulus dalam bidang tersebut dan menyoroti bagaimana konsep-konsep kalkulus,seperti diferensiasi dan integral,telah memungkinkan kemajuan luar biasa dalam pengembangan teknologi. Kami mendiskusikan penerapan kalkulus dalam kontrol otomatis,proses manufaktur, machinelearning,deeplearning,simulasi,analisisbigdata,dan bagaimana hal ini membantu mengoptimalkan proses dan mendorong inovasi dalam perkembangan teknologi dan AI. Pendahuluan Kalkulus adalah cabang matematika yang telah menjadi landasan kuat untuk pemahaman dalam berbagai bidang ilmu pengetahuan dan teknologi.Terutama dalam bidang teknologi,kecerdasan buatan(ArtificialIntelligence,AI),dan komputasi super, kalkulus telah membuka pintu untuk solusi-solusi inovatif dan pengembangan teknologi yang mendorong batasan-batasan yang ada.Artikel ini akan menguraikan penerapan kalkulus dalam bidang teknologi ,AI, dan komputasi super yang memungkinkan kemajuan signifikan dalam perkembangan teknologi. Penerapan Kalkulus dalam Teknologi 1.Kontrol Otomatis Penerapan utama kalkulus dalam teknologi adalah pada sistem kontrol otomatis. Kalkulus diferensial digunakan untuk mengembangkan model-model matematika yang memungkinkan perangkat elektronik untuk mengontrol sistem fisik secara otomatis.Ini memiliki banyak aplikasi,seperti kontrol ketinggian dalam pesawat terbang, sistem navigasi mobil otonom,dan bahkan dalam industri manufaktur untuk mengendalikan mesin-mesin otomatis. Penerapan Kalkulus dalam Kecerdasan Buatan(AI) 1.Machine Learning Kalkulus adalah elemen kunci dalam algoritma-algoritma machine learning.Gradient descent, yang merupakan metode yang digunakan untuk menemukan parameter, parameter model yang optimal, memanfaatkan turunan kalkulus.Ini memungkinkan sistem AI untuk belajar dari data dan…
creator: Muhammad Fariz
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Penerapan Metode Naive Bayes Untuk Klasifikasi Penentuan Penerima Bantuan PKH
type: item
description: Kemiskinan merupakan hal yang sudah biasa di indonesia berbagai cara telah dilakaukan oleh pemerintah untuk mengatasi kemiskinan di indonesia, salah satu caranya yaitu dengan membuat sebuah program bantuan bernama Program Keluarga Harapan (PKH) dimana program bantuan ini diperuntukkan untuk rakyat miskin guna menanggulangi masalah kemiskinan di Indonesia. Tetapi dalam proses penyalurannya mempunyai banyak permasalahan mulai dari data yang digunakan tidak sesuai dengan yang ada dilapangan kemudian data tidak sinkron, adanya pemalsuan atau kecurangan data, kemudian masyarakat merasa direpotkan karena untuk mengecek apakah mereka menerima bantuan PKH harus datang ke desa atau ke dinas sosial. Penelitian ini dibuat untuk memudahkan pemerintah dalam mengklasifikasikan penerima bantuan PKH serta untuk memudahkan masyarakat dalam pengecekan penerima bantuan PKH dengan menggunkan metode naive bayes dan laplace correction dimana dalam metode ini menggunakan kriteria yang telah ditentukan, kemudian proses perhitungan dimulai, setelah selesai perhitungan maka program akan menghasilkan data berupa keterangan penerima atau bukan penerima pada menu klasifikasi penerima PKH. Setelah dilakukan pengujian sistem menggunakan rapid minner dengan menggunakan data yang telah diinputkan menunjukkan tingkat akurasi 60%, recall 25% dan precission sebesar 75% dari hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa sistem ini masih perlu pengembangan lanjutan agar sistem dapat digunakan dan menghasilkan output data yang lebih akurat. Pendahuluan Kemiskinan saat ini bukan lah hal baru untuk indonesia, karena kemiskinan merupakan salah satu permasalahan sosial yang paling sulit untuk diatasi. Berdasarkan data yang ada di Badan Pusat Statisitik jumlah penduduk miskin pada maret 2020 sebesar 26,42 juta orang, meningkat 1,63 juta dari bulan september 2019. Saat ini data kemiskinan yang tercatat di BPS tidak sesuai dengan kondisi yang ada dilapangan dikarenakan pola status sosial masyarakat yang berubah setiap…
creator: Dafa Rizqi Setiawan
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Penerapan Naïve Bayes dalam Filtering Spam Email
type: item
description: Email yang tidak diminta yang berisi promosi produk, pornografi, virus, dan konten yang tidak penting dikirim ke banyak orang dikenal sebagai spam. Masalah spam dapat diatasi dengan adanya aplikasi untuk menyembunyikan email, yaitu aplikasi yang secara otomatis mendeteksi email, apakah apakah itu spam? Bayes yang naif adalah salah satu teknik klasifikasi dasar yang dapat digunakan untuk mengelompokkan kumpulan data sesuai dengan kriteria yang spesifik. Teknik ini menggunakan teorema probabilitas, yang berarti mencari kesempatan terbaik, dengan mengantisipasi kemungkinan di masa depan berdasarkan informasi dari masa lalu. Tujuan Penting Penelitian ini meneliti penggunaan metode Naïve Bayes untuk mengidentifikasi email, menguji aplikasi pada lima email yang terdiri dari tiga email ham dan dua email spam yang menunjukkan bahwa algoritma Bayes naive dapat mengelompokkan email dengan cukup akurat. Apa itu spam? Spam, juga disebut junk mail, adalah penyalahgunaan berita elektronik untuk menampilkan iklan dan persyaratan lainnya yang menghasilkan ketidaknyamanan bagi mereka yang menggunakan internet. Spam, menurut Rahardjo (2006), adalah unsolicited. email yang tidak diminta, dikirim ke banyak individu. Menurut Lambert (2003), spam adalah sebagai berikut: Isi email tidak relevan dengan minat penerima. Penerima tidak dapat menolak email yang akan datang. yang tidak diminta dengan cara konvensional. Dari pihak penerima, pengiriman dan penerimaan pesan ini menawarkan keuntungan bagi pengiriman. Bentuk spam berita yang umum dikenal meliputi spam usenet, spam pesan instan, dan spam pos-el. grup berita, spam mesin pencari informasi internet (web) spam situs web, spam blog, dan spam berita pada telepon genggam dan spam di forum online. Filtering spam Email filtering adalah suatu proses yang otomatis akan mendeteksi sebuah email, apakah email tersebut sebuah spam atau bukan (ham email).Beberapa metode yang dapat digunakan untuk email filtering antara lain Keyword filtering, Black …
creator: Alfian ilyasya
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Bulletin Ilmiah: Penerapan Metode Naïve Bayes dalam Klasifikasi Teks
type: item
description: Metode Naïve Bayes adalah salah satu metode klasifikasi teks yang populer dalam analisis data. Artikel ini membahas penerapan metode Naïve Bayes dalam klasifikasi teks dan bagaimana metode ini digunakan untuk mengkategorikan teks berdasarkan probabilitas kemunculan kata-kata tertentu. Selain itu, kami juga akan membahas variasi dari metode Naïve Bayes, seperti smoothing Laplace, yang digunakan untuk mengatasi masalah probabilitas nol. Penerapan metode ini dalam berbagai kasus studi akan diuraikan. 1. Pendahuluan Metode Naïve Bayes adalah salah satu teknik klasifikasi teks yang paling umum digunakan dalam pemrosesan bahasa alami (Natural Language Processing - NLP) dan analisis teks. Metode ini berdasarkan teorema Bayes dan mengasumsikan independensi antara atribut (kata-kata) dalam dokumen yang akan diklasifikasikan. Artikel ini akan membahas penerapan metode Naïve Bayes dalam klasifikasi teks serta smoothing Laplace yang digunakan untuk mengatasi masalah probabilitas nol 2. Dasar Metode Naïve Bayes Metode Naïve Bayes menggunakan teorema Bayes untuk menghitung probabilitas bahwa suatu dokumen termasuk dalam kategori tertentu berdasarkan kata-kata yang muncul dalam dokumen tersebut. Dasar perhitungan probabilitas dapat dijelaskan sebagai berikut: P(C∣D)=P(D)P(C)∗P(D∣C) ➢ P(C|D) adalah probabilitas bahwa dokumen (D) termasuk dalam kategori (C). ➢ P(C) adalah probabilitas prior bahwa dokumen termasuk dalam kategori C. ➢ P(D|C) adalah probabilitas likelihood dari dokumen D dalam kategori C. ➢ P(D) adalah probabilitas prior dari dokumen D. 3. Implementasi Metode Naïve Bayes Implementasi metode Naïve Bayes dalam klasifikasi teks melibatkan langkah-langkah berikut: A. Pembentukan Model 1) Preprocessing Teks Tahap ini melibatkan tokenisasi, penghilangan tanda baca, dan normalisasi teks. 2) Perhitungan Probabilitas Menghitung probabilitas prior dan likelihood untuk setiap kata dalam setiap kategori. 3) Smoothing Laplace Untuk menghindari probabilitas nol, smoothing Laplace di…
creator: Ali Nurdin
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Penerapan Kalkulus dalam Teknologi Kecerdasan Buatan
type: item
description: Kalkulus adalah cabang ilmu matematika yang sangat penting dalam penerapan teknologi kecerdasan buatan (Artificial Intelligence / AI) dan super komputer. Dalam bulletin ini, kita akan menjelajahi beberapa aspek kunci tentang penerapan kalkulus dalam bidang ini dan bagaimana konsep-konsep kalkulus digunakan untuk meningkatkan kemampuan dan kinerja model AI. *1. Pendahuluan* Kecerdasan buatan adalah bidang yang berkembang pesat dalam teknologi modern. Untuk mencapai potensi penuhnya, AI memanfaatkan konsep-konsep matematika yang kuat, termasuk kalkulus. Kalkulus melibatkan studi tentang perubahan dan menggambarkan hubungan antara variabel. Ini memainkan peran kunci dalam mengoptimalkan model AI, pemodelan data, dan pembelajaran mesin. *2. Optimisasi dan Kalkulus* Dalam AI, optimisasi adalah proses mencari nilai variabel yang memberikan hasil terbaik. Kalkulus memainkan peran penting dalam optimisasi model AI dengan menghitung turunan untuk menemukan titik minimum atau maksimum dalam fungsi objektif. Ini memungkinkan model untuk ditingkatkan secara inkremental dan meningkatkan kinerjanya seiring waktu. Contoh penerapan kalkulus dalam optimisasi termasuk algoritma gradien turunan, algoritma Newton-Raphson, dan algoritma Levenberg-Marquardt. *3. Pemodelan Kalkulus* Pemodelan data adalah langkah penting dalam pengembangan AI. Melalui kalkulus, dapat ditemukan hubungan matematis antara input dan output. Dengan menggunakan turunan, dapat diketahui bagaimana perubahan pada input akan mempengaruhi output. Contoh penerapan kalkulus dalam pemodelan data termasuk regresi linier, regresi logistik, dan analisis Fourier. *4. Pembelajaran Mesin dan Kalkulus* Pembelajaran mesin adalah proses di mana model AI dapat belajar dari data input dan membuat prediksi atau keputusan berdasarkan pola yang ditemukan. Kalkulus digunakan dalam algoritma pembelajaran mesin untuk mengoptimalkan bobot dan parameter model. Contoh penerapan kalkulus dalam pembelajaran mesin termasuk algoritma backpropa…
creator: Fiyado Yudha Witama
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

PENERAPAN MODEL KLASIFIKASI TERHADAP PENGGUNAAN AKSES INTERNET
type: item
description: internet merupakan salah satu hasil dari kecanggihan dan kemajuan ilmu pengetahuan dan teknologibuatan manusia. Internet adalah singkatan dari Interconnected Networking yang apabila diartikan dalam Bahasa Indonesia berarti rangkaian komputer yang terhubung di dalam beberapa rangkaian jaringan.Sekolah merupakan wadah untuk menciptakan manusia yang bermutu dan berpendidikan. Siswa dan siswi berinteraksi di dalamnya menjadikan sekolah sebagai salah satu lingkungan bagi mereka dalam berkembang, bergaul dan belajar. Lingkungan sekolah yang baik akan menjadikan siswa-siswinya menjadi orang yang berguna sehingga banyak sekolah-sekolah yang menyediakan fasilitas yang terbaik untuk memfasilitasi kebutuhan siswanya, salah satunya yaitu menyediakan akses internet dengan mudah agar siswa-siswinya tidak ketinggalan seperti halnya pelajar di kota-kota besar dan negara-negara besar lain LANDASAN TEORI Internet adalah sebuah jaringan komunikasi public dan global yang menyediakan koneksi langsung kepada siapa saja melalui Local area network (LAN) dan Internet Service Provider (ISP) pengertian internet dalam arti sederhana adalah komunikasi antara konsumen, marketer, dan jutaan organisasi lainnya. Internet memungkinkan orang untuk menyesuaikan cara mereka berkomunikasi, apakah hanya dengan satu orang atau dengan seluruh target pasar, dengan cepat dan mudah. Jadi, internet merupakan jaringan global yang menghubungkan pengguna komputer di seluruh dunia dengan menggunakan protokol standar dalam berkomunikasi yaitu protokol TCP/IP Keuntungan Internet keuntungan dari internet dapat diringkas dengan istilah 6C, yang terdiri dari : a. Cost Reduction Pengurangan kebutuhan penjualan dan pemasaran dapat ditangani melalui operator telepon dan pengurangan biaya cetak dan distribusi materi komunikasi pemasaran, semuanya dapat dipublikasikan melalui website. b. Capability Internet menyediakan peluang baru untuk produk-produk dan layanan baru serta pencarian pangsa pasar baru. c. Competitive advant…
creator: Ahmad Rizal
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Penerapan Metode Naïve Bayes dalam Klasifikasi Spam Email
type: item
description: Bulletin ilmiah ini membahas penerapan metode Naïve Bayes dalam klasifikasi spam email. Klasifikasi email sebagai spam atau bukan spam adalah tantangan penting dalam manajemen email. Metode Naïve Bayes telah terbukti efektif dalam mengatasi masalah ini, dan kami menyajikan studi kasus penerapannya dalam mengidentifikasi email spam. 1. Pendahuluan Penggunaan email sebagai alat komunikasi utama telah meningkatkan jumlah email spam yang masuk ke kotak masuk kita. Klasifikasi email spam adalah langkah kunci dalam mengurangi gangguan ini. Metode Naïve Bayes, yang berdasarkan pada teori probabilitas, telah berhasil digunakan dalam klasifikasi email spam. 2. Metode Naïve Bayes Metode Naïve Bayes adalah algoritma klasifikasi yang berdasarkan pada teorema Bayes. Ini mengasumsikan bahwa atribut-atribut yang digunakan untuk klasifikasi adalah independen satu sama lain. Ini adalah pendekatan yang sederhana namun efektif dalam banyak aplikasi, termasuk klasifikasi email spam. 3. Penerapan pada Klasifikasi Email Spam Studi kasus ini melibatkan pengumpulan dataset email yang terdiri dari email spam dan bukan spam. Kemudian, langkah-langkah berikut diterapkan: Preprocessing Data: Data email dibersihkan dan diubah menjadi representasi vektor. Pelatihan Model: Model Naïve Bayes dilatih dengan dataset pelatihan yang berisi email yang sudah diberi label. Evaluasi Model: Model dievaluasi menggunakan dataset pengujian dan metrik seperti akurasi, presisi, dan recall. 4. Hasil dan Diskusi Hasil eksperimen menunjukkan bahwa metode Naïve Bayes berhasil dalam mengklasifikasikan email spam dengan tingkat akurasi yang baik. Hal ini membuktikan keefektifan metode ini dalam mengatasi masalah klasifikasi email spam. 5. Kesimpulan Penerapan metode Naïve Bayes dalam klasifikasi email spam adalah pendekatan yang berhasil dalam mengurangi masalah spam di kotak masuk email. Metode ini memiliki tingkat akurasi yang baik dan dapat digunakan dalam aplikasi dunia nyata untuk mengatasi masalah serupa.
creator: Athif Ramadhan
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Penerapan Metode Naive Bayes untuk Klasifikasi Penentuan Penerima Bantuan Program Keluarga Harapan (PKH)
type: item
description: Kemiskinan merupakan hal yang sudah biasa di indonesia berbagai cara telah dilakaukan oleh pemerintah untuk mengatasi kemiskinan di indonesia, salah satu caranya yaitu dengan membuat sebuah program bantuan bernama Program Keluarga Harapan (PKH) dimana program bantuan ini diperuntukkan untuk rakyat miskin guna menanggulangi masalah kemiskinan di Indonesia. Tetapi dalam proses penyalurannya mempunyai banyak permasalahan mulai dari data yang digunakan tidak sesuai dengan yang adadi lapangan kemudian data tidak sinkron, adanya pemalsuan atau kecurangan data, kemudian masyarakat merasa direpotkan karena untuk mengecek apakah mereka menerima bantuan PKH harus datang ke desa atau ke dinas sosial. Penelitian ini dibuat untuk memudahkan pemerintah dalam mengklasifikasikan penerima bantuanPKH serta untuk memudahkan masyarakat dalam pengecekan penerima bantuan PKH dengan menggunkan metode naive bayes dan laplace correction dimana dalam metode ini menggunakan kriteria yang telah ditentukan, kemudian proses perhitungan dimulai, setelah selesai perhitungan maka program akan menghasilkan data berupa keterangan penerima atau bukan penerima pada menu klasifikasi penerima PKH. Setelah dilakukan pengujian system menggunakan rapid minner dengan menggunakan data yang telah di inputkan menunjukkan tingkat akurasi 60%,recall25% dan precission sebesar 75%dari hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa sistem ini masih perlu pengembangan lanjutan agar sistem dapat digunakan dan menghasilkan output data yang lebih akurat. Metode Kumpulan Data mengumpulkan data tentang calon penerima PKH, termasuk pendapatan keluarga, jumlah anggota keluarga, tingkat pendidikan, dan lainnya. Data sosial-ekonomi seperti pendapatan keluarga, jumlah anggota keluarga, pendidikan, pekerjaan, dan faktor-faktor lainnya dikumpulkan dari calon penerima PKH. Dalam mencari data dan informasi, maka teknik yang digunakan dalam proses pengumpulan data dilakukan sebagai berikut : 1) Observasi. melakukan pengamatan langsung sepe…
creator: KRISNA NUR AEDI ARIPIN
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

PENERAPAN METODE LAPLACE DI DALAM STUDI KASUS DI DALAM SEBUAH WEB
type: item
description: Metode Laplace, juga dikenal sebagai Laplace Smoothing, adalah teknik statistik yang digunakan dalam berbagai aplikasi, termasuk pemrosesan teks, klasifikasi, dan analisis data. Artikel ini bertujuan untuk membahas penerapan Metode Laplace dalam konteks sebuah situs web, dengan fokus pada penggunaan metode ini untuk meningkatkan akurasi dalam pengklasifikasian konten dan analisis data yang dikumpulkan dari pengguna situs web. Kami mempresentasikan studi kasus yang mengilustrasikan bagaimana metode ini digunakan untuk mengatasi masalah umum dalam analisis web dan memberikan wawasan yang lebih akurat. Metode Laplace membantu mengatasi kendala yang terkait dengan data yang tidak lengkap, meminimalkan risiko probabilitas nol, dan meningkatkan ketepatan hasil analisis data. 1. Pendahuluan Penggunaan metode statistik dalam analisis data web semakin penting seiring dengan meningkatnya volume data yang dihasilkan oleh pengguna dan interaksi di situs web. Salah satu tantangan utama adalah menghadapi data yang tidak lengkap dan berubah secara dinamis. Metode Laplace, dengan dasar Probabilitas Naive Bayes, adalah alat yang efektif dalam mengatasi masalah tersebut. Pada artikel ini, kami akan menjelaskan penerapan Metode Laplace dalam analisis web dan mengilustrasikan konsepnya melalui studi kasus. 2. Metode Laplace Metode Laplace digunakan untuk mengatasi masalah probabilitas nol dalam analisis data dengan menambahkan jumlah kecil (biasanya 1) ke setiap kemungkinan nilai probabilitas. Ini memastikan bahwa probabilitas likelihood tidak akan pernah menjadi nol, bahkan ketika data yang digunakan untuk perhitungan terbatas. Di mana: "Kondisi" adalah nilai yang akan diprediksi. "Kelas" adalah kategori atau label yang diinginkan. 3. Studi Kasus: Pengklasifikasian Konten Web Untuk memberikan pemahaman yang lebih baik tentang penerapan Metode Laplace dalam konteks web, mari kita lihat studi kasus berikut: Tujuan: Pengklasifikasian konten yang diunggah oleh pengguna situs web sebagai "…
creator: Raden Muhammad Vito Nugroho
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Penerapan Sistem Pendukung Keputusan Dengan Metode Naïve Bayes Dalam Menentukan Kualitas Bibit Padi Unggul Pada Balai Pertanian Pasar Miring
type: item
description: Belum adanya pemilihan bibit padi berkualitas tinggiini menyebabkan pertanian saat ini pada Balai Pertanian Pasar Miring menjadi merosot kualitasnya. Untuk itu diperlukan perancangan sistem pakar dimulai dengan menganalisis tujuan dan rancangan aplikasi sistem dibangun untuk memahami kebutuhan pengguna sistem. Ruang lingkup permasalahan dalam proses pembudidayaan jenis bibit padi unggul dengan metode Naive Bayes yaitu penentuan kualitas jenis padi unggul dalam pembudidayaan ini menggunakan tujuh jenis bibit padi yaitu Mira, Ciherang, Mikongga, Cibogo, Sertani, Mapan, dan Inpari 43 Gsr. Dalam penentuan kualitas jenis bibit padi unggul berdasarkan dari 4 kriteria yaitu : kultur cuaca, produksi, serangan hama dan hasil panen. Data penelitian terdiri dari Data Bibit (Ciherang, Mikongga, Cibogo, Mapan P-05, Sertani 13, Mira, Inpari 43 GSR), Data Kriteria terdiri dari Kultur Cuaca Produksi (C2), Serangan Hama (C3), Hasil Panen (C4) dan 13 data training. Hasil perangkingan yaitu Kode, R2 Nama Bibit, Ciherang memperoleh Nilai Probabilitas 0.3334534 dengan keterangan Kualitas Baik, Kode R3 Nama Bibit, Mikongga Nilai Probabilitas 0.3334534. pembahasan Secara umum hasil padi yang berasal dari benih jenis Mapan 05, menghasilkan rasa nasi yang pulen dengan disertai wangi yang cukup baik. Bahkan beras yang dihasilkan bisa masuk pada kualitas premium. Ketahui juga oleh anda mengenai Tanaman Cabai Tiba-Tiba Layu untuk langkah pencegahan Selain itu juga dengan menggunakan benih dari mapan 05 usia dari padi relatif pendek bila dibandingkan dengan jenis padi lain yakni bekisar 113 sampai dengan 115 hari setelah melalui masa semai. Apabila setelah masa tanam maka hanya memerlukan waktu sekitar 85 sampai dengan 90 hari saja. Adapun kelemahan dari benih jenis Mapan 05, terletak pada rendemen berasnya, Hal ini dirasa cukup rendah apabila dibandingkankan dengan jenis padi yang lain. Rendahnya produktivitas padi sawah antara lain disebabkan oleh terbatasnya penerapan bibit padi unggul. Peng…
creator: AHMAD ISMAIL
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Penggunaan Kalkulkus Dalam Bidang TI
type: item
description: Kalkulus berasal dari Bahasa Latin calculus yang artinya “batu kecil adalah cabang ilmu matematika yang mencakup limit, turunan, integral, dan deret tak terhingga”. Kalkulus mempunyai aplikasi yang luas dalam bidang sains dan teknik dan digunakan untuk memecahkan masalah yang kompleks yang mana aljabar tidak cukup untuk menyelesaikannya. Kalkulus Dalam Teknik Informatika Kalkulus yang digunakan sebagai sistem informasi Kalkulus; yang dalam hal ini turunan, merupakan suatu alat yang sangat ampuh dalam memecahkan masalah yang berhubungan dengan suatu perubahan. Perubahan di sini adalah perubahan nilai dari suatu variabel. Variabel tersebut dapat berupa variabel bebas dan variabel tidak bebas. Jika nilai variabel bebasnya berubah, maka variabel terikatnya juga akan berubah. Berbicara masalah variabel, dalam ilmu Ekonomi kita ketahui bahwa ilmu Ekonomi pada dasarnya merupakan ilmu yang mempelajari gejala-gejala di dalam masyarakat, di mana gejala-gejala tersebut terwujud di dalam bentuk yang satu dengan yang lainnya saling mempengaruhi. Variabel-variabel tersebut banyak sekali. Oleh karena itu, untuk mempermudah di dalam perhitungan dalam Kalkulus yang berhubungan dengan Ekonomi maka diperlukan adanya penyederhanaan persoalan, yaitu dengan membatasi jumlah variabel dengan menganggap variabel-variabel lainnya tetap atau konstan (Ceteris Paribus). Atau dengan kata lain, Kalkulus dapat digunakan untuk memecahkan masalah-masalah Ekonomi jika dengan asumsi. Jika demikian, maka barulah Kalkulus (yang dalam hal ini turunan) dapat digunakan sebagai alat analisis di dalam memecahkan masalah-masalah Ekonomi. Model AI dalam Pemecahan Masalah Kalkulus Sebaliknya, AI dapat digunakan dalam memecahkan masalah-masalah matematika yang melibatkan kalkulus. Contoh penggunaan AI dalam bidang ini termasuk pemecahan persamaan diferensial yang kompleks dan optimisasi fungsi matematis. AI dapat memanfaatkan algoritma machine learning untuk memahami pola dalam data numerik yang kompleks dan mer…
creator: MUHAMMAD RIYAD FIRDAUS
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Penerapan Kalkulus Dalam Teknik Informatika Karya Ilmiah
type: item
description: Kalkulus merupakan cabang matematika yang mempelajari perubahan dan perhitungan dalam konteks fungsi dan kurva, dan merupakan cabang matematika yang paling mendasar dan penting yang dapat digunakan dalam berbagai ilmu termasuk teknik informatika. Teknik informatika merupakan bidang studi yang berkaitan dengan pengembangan, pengelolaan, dan penerapan teknologi informasi dan komunikasi dalam berbagai aspek kehidupan. Mencakup pemahaman tentang Hardware dan Software, serta cara mereka berinteraksi untuk menghasilkan solusi yang efektif. Pada makalah ini akan dibahas penerapan ilmu fisika pada teknik informatika dan hubungan yang erat antara kedua bidang ilmu tersebut, proses pembuatan software itu membutuhkan perhitungan dan logika yang pasti, karena itu matematika sangat penting dalam pengembangan dan majunya teknik informatika. Pendahuluan Tiap programmer komputer perlu memiliki pengetahuan kalkulus dasar. Jenis dan tingkat kalkulus yang dibutuhkan tergantung pada bidang ilmu komputer yang ingin dikuasai. Beberapa hanya membutuhkan pengetahuan kalkulus dasar seperti bahasa pemrograman dasar dan aritmatika sederhana, pada praktiknya lebih mengacu pada studi tentang fungsi. Prinsip tersebut dibagi menjadi dua yaitu kalkulus diferensial yang berkaitan dengan turunan dan diferensial serta kalkulus intergral yang berkaitan dengan integral dan anti turunan. Kalkulus turunan merupakan perubahan nilai fungsi pada saat titik berada di posisi sangat kecil, yang artinya laju perubahan nilai atau nilai sesaat, ini juga berfungsi untuk menyelesaikan masalah hal mekanika dan geometri. Isi Penerapan kalkulus dalam bidang teknologi informatika ada bermacam-macam seperti, Pembuatan Artificial Intelligence (AI), Kalkulus bagian limit digunakan untuk membuat AI di bidang teknik informatika. Kalkulus berguna untuk melatih ""logika"" dalam berfikir, sehingga setiap masalah yang dihadapi sehari-hari, khususnya di bidang teknik informatika, bisa diselesaikan dengan logika penyederhanaan. A…
creator: Alvian Febriansyach
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Penerapan Kalkulus Dalam Bidang Teknologi,Ai,Super komputer
type: item
description: <span data-sheets-value="[null,2,"Abstract Pada era modern ini, pengembangan teknologi khusus nya pada bidang teknologi informasi membuat kita semakin merasakan betapa pesatnya perkembangan teknologi di dunia ini. Terutama pengembangan kecerdasan AI (Artificial Intelligence) dan super komputer yang pada saat ini sudah sangat dikenal oleh banyak kalangan orang. Dalam tema ini, kalkulus berperan penting dalam menyediakan kerangka kerja matematis yang esensial untuk pemodelan, analisis, dan optimalisasi dalam kedua bidang ini. Artikel ini akan mengulas berbagai penerapan kalkulus dalam AI dan superkomputer, serta bagaimana konsep-konsep kalkulus berperan dalam memajukan teknologi ini. Penerapan Kalkulus dalam AI Dalam pengembangan algoritma AI, diferensiasi adalah komponen penting. Diferensiasi memungkinkan kita untuk menghitung gradien fungsi dan memperbarui parameter model untuk mencapai hasil yang lebih baik. Diferensiasi digunakan untuk mengoptimalkan model-model yang digunakan dalam machine learning. Gradient descent, salah satu algoritma optimisasi yang paling umum digunakan dalam pelatihan model AI, memanfaatkan konsep turunan. Ini memungkinkan model untuk memperbarui parameter-parameternya sehingga kesalahan prediksi dapat diminimalkan. Diferensiasi memainkan peran penting dalam peningkatan kinerja model AI. Ini terutama diterapkan dalam pembelajaran mendalam (deep learning) di mana neural networks dengan banyak lapisan memerlukan perhitungan gradien yang kompleks. Penggunaan backpropagation, sebuah teknik yang mendasari pelatihan neural networks, adalah contoh konkret penerapan kalkulus dalam AI. Pemanfaatan Superkomputer dalam Komputasi AI Superkomputer sering digunakan untuk mengeksekusi perhitungan matematika yang sangat kompleks dan memproses data dalam skala besar. Integrasi, yang merupakan operasi matematika yang melibatkan menghitung luasan di bawah kurva, digunakan dalam berbagai aplikasi superkomputer. Contohnya termasuk dalam simulasi dinamika fluida…
creator: Rafif Octaviano Hibabullah
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Kemajuan Teknologi dalam Dunia Industri 5.0
type: item
description: <span data-sheets-value="[null,2,"Abstrak: Industri 5.0 merupakan era revolusi industri yang didorong oleh teknologi canggih dan kecerdasan buatan. Tulisan ilmiah ini mengulas peran metode Naive Bayes dalam mengoptimalkan proses produksi di era Industri 5.0. Melalui studi kasus penerapan metode Naive Bayes dalam manajemen kualitas produksi, kami menunjukkan bagaimana kemajuan teknologi matematika dapat mempercepat perkembangan industri. 1. Pendahuluan: Industri 5.0, yang ditandai oleh integrasi teknologi seperti Internet of Things (IoT), kecerdasan buatan, dan manufaktur berbasis data, telah mengubah lanskap industri secara signifikan. Matematika, khususnya metode Naive Bayes, menjadi alat penting dalam mencapai tujuan Industri 5.0. 2. Matematika dalam Industri 5.0: Perkembangan Industri 5.0 mengharuskan pemanfaatan matematika dalam pengambilan keputusan dan pengoptimalan proses. Konsep probabilitas dalam matematika memainkan peran penting dalam mengelola ketidakpastian dalam produksi. 3. Metode Naive Bayes dalam Manajemen Kualitas Produksi: Metode Naive Bayes adalah salah satu alat yang digunakan dalam Industri 5.0. Dalam studi kasus ini, kita memeriksa penerapannya dalam manajemen kualitas produksi. Metode ini memanfaatkan probabilitas untuk mengidentifikasi potensi masalah dalam proses produksi dan membantu perusahaan untuk mengambil tindakan sebelum masalah tersebut berkembang menjadi masalah yang lebih serius. 4. Hasil dan Implikasi: Penerapan metode Naive Bayes dalam manajemen kualitas produksi telah memperlihatkan peningkatan signifikan dalam deteksi masalah produksi. Hal ini memungkinkan perusahaan untuk mengambil tindakan proaktif untuk mengoptimalkan proses produksi dan meningkatkan efisiensi. 5. Kesimpulan: Kemajuan teknologi dalam Dunia Industri 5.0 tidak dapat dipisahkan dari peran matematika, khususnya metode Naive Bayes. Konsep probabilitas yang mendasarinya memungkinkan industri untuk mengelola ketidakpastian dan mengoptimalkan proses produksi. Studi…
creator: Muhammad Rizky Ramadhan
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Penerapan Metode Naive Bayes dalam Klasifikasi Teks
type: item
description: <span data-sheets-value="[null,2,"Bulletin Ilmiah: Penerapan Metode Naive Bayes dalam Klasifikasi Teks**\u000a\u000a**Abstrak:**\u000aMetode Naive Bayes adalah salah satu metode klasifikasi teks yang umum digunakan. Studi ini mengulas penerapannya dalam klasifikasi ulasan produk dalam tiga kategori: positif, negatif, dan netral. Metode Naive Bayes digunakan untuk menghitung probabilitas kategori berdasarkan kata-kata dalam ulasan. Hasil eksperimen menunjukkan akurasi yang memuaskan dalam klasifikasi ulasan.\u000a\u000a**1. Pendahuluan:**\u000aKlasifikasi teks adalah aspek penting dalam pengolahan bahasa alami. Metode Naive Bayes, yang berdasarkan pada teori probabilitas, digunakan dalam banyak aplikasi termasuk klasifikasi ulasan produk. Penelitian ini bertujuan menerapkan metode Naive Bayes dalam klasifikasi ulasan produk.\u000a\u000a**2. Metode Naive Bayes:**\u000aMetode Naive Bayes adalah metode statistik yang berdasarkan pada teorema Bayes. Dalam klasifikasi teks, metode ini menghitung probabilitas bahwa suatu dokumen masuk ke dalam suatu kategori berdasarkan kata-kata yang terkandung di dalamnya. Meskipun metode ini memiliki asumsi \"naif\" bahwa kata-kata dalam dokumen independen, dalam praktiknya sering memberikan hasil yang baik.\u000a\u000a**3. Studi Kasus:**\u000aKami mengumpulkan dataset ulasan produk yang terdiri dari ulasan positif, negatif, dan netral. Metode Naive Bayes digunakan untuk mengklasifikasikan ulasan-ulasan ini ke dalam tiga kategori tersebut berdasarkan kemunculan kata-kata kunci.\u000a\u000a**4. Hasil dan Pembahasan:**\u000aHasil eksperimen menunjukkan bahwa metode Naive Bayes memberikan akurasi yang baik dalam klasifikasi ulasan produk. Probabilitas kategori dihitung berdasarkan kata-kata yang ada dalam ulasan. Hal ini memungkinkan kita untuk mengklasifikasikan ulasan dengan akurat ke dalam tiga kategori.\u000a\u000a**5. Kesimpulan:**\u000aPenerapan metode Naive Bayes dalam klasifikasi teks, seperti klasifikasi ulasan produk, dapat membe…
creator: SOFIAN HULU
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Penerapan Sistem Pendukung Keputusan Dengan Metode Naïve Bayes Dalam Menentukan Kualitas Bibit Padi Unggul Pada Balai Pertanian Pasar Miring
type: item
description: Belum adanya pemilihan bibit padi berkualitas tinggiini menyebabkan pertanian saat ini pada Balai Pertanian Pasar Miring menjadi merosot kualitasnya. Untuk itu diperlukan perancangan sistem pakar dimulai dengan menganalisis tujuan dan rancangan aplikasi sistem dibangun untuk memahami kebutuhan pengguna sistem. Ruang lingkup permasalahan dalam proses pembudidayaan jenis bibit padi unggul dengan metode Naive Bayes yaitu penentuan kualitas jenis padi unggul dalam pembudidayaan ini menggunakan tujuh jenis bibit padi yaitu Mira, Ciherang, Mikongga, Cibogo, Sertani, Mapan, dan Inpari 43 Gsr. Dalam penentuan kualitas jenis bibit padi unggul berdasarkan dari 4 kriteria yaitu : kultur cuaca, produksi, serangan hama dan hasil panen. Data penelitian terdiri dari Data Bibit (Ciherang, Mikongga, Cibogo, Mapan P-05, Sertani 13, Mira, Inpari 43 GSR), Data Kriteria terdiri dari Kultur Cuaca Produksi (C2), Serangan Hama (C3), Hasil Panen (C4) dan 13 data training. Hasil perangkingan yaitu Kode, R2 Nama Bibit, Ciherang memperoleh Nilai Probabilitas 0.3334534 dengan keterangan Kualitas Baik, Kode R3 Nama Bibit, Mikongga Nilai Probabilitas 0.3334534. pembahasan Secara umum hasil padi yang berasal dari benih jenis Mapan 05, menghasilkan rasa nasi yang pulen dengan disertai wangi yang cukup baik. Bahkan beras yang dihasilkan bisa masuk pada kualitas premium. Ketahui juga oleh anda mengenai Tanaman Cabai Tiba-Tiba Layu untuk langkah pencegahan Selain itu juga dengan menggunakan benih dari mapan 05 usia dari padi relatif pendek bila dibandingkan dengan jenis padi lain yakni bekisar 113 sampai dengan 115 hari setelah melalui masa semai. Apabila setelah masa tanam maka hanya memerlukan waktu sekitar 85 sampai dengan 90 hari saja. Adapun kelemahan dari benih jenis Mapan 05, terletak pada rendemen berasnya, Hal ini dirasa cukup rendah apabila dibandingkankan dengan jenis padi yang lain. Rendahnya produktivitas padi sawah antara lain disebabkan oleh terbatasnya penerapan bibit padi unggul. Peng…
creator: AHMAD ISMAIL
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Analisis Sentimen pada Ulasan Produk dengan Metode Naive Bayes dalam E-Commerce
type: item
description: <span data-sheets-value="{"1":2,"2":"\nAbstrak:\nEra digital telah menciptakan peluang besar bagi e-commerce dalam memasarkan dan menjual produk kepada pelanggan di seluruh dunia. Dalam konteks ini, ulasan produk oleh pelanggan menjadi semakin penting. Mereka tidak hanya memberikan wawasan tentang kualitas produk tetapi juga menggambarkan pengalaman pelanggan yang dapat memengaruhi keputusan pembelian orang lain. Oleh karena itu, analisis sentimen pada ulasan produk telah menjadi area penelitian yang berkembang pesat dalam e-commerce.\nPenelitian ini bertujuan untuk mengkaji dan menganalisis sentimen ulasan produk dalam platform e-commerce dengan menerapkan metode klasifikasi Naive Bayes. Metode ini digunakan untuk mengkategorikan ulasan produk sebagai positif, negatif, atau netral berdasarkan isi teksnya. Studi ini juga menggabungkan teknik smoothing dengan menggunakan metode Laplace untuk mengatasi masalah probabilitas nol dan meningkatkan kualitas prediksi.\n\n1.\tLatar Belakang Masalah\nDalam era digital yang gejolak, perdagangan elektronik (e-commerce) telah menjadi salah satu sektor ekonomi yang paling cepat berkembang. E-commerce telah memungkinkan pelanggan dari berbagai penjuru dunia untuk menjelajahi dan membeli beragam produk dengan kenyamanan dari perangkat mereka sendiri. Seiring dengan pertumbuhan pesat e-commerce, ulasan produk oleh pelanggan telah menjadi elemen integral dari ekosistem perdagangan online ini. Ulasan produk memberikan pelanggan platform untuk berbagi pengalaman mereka, memuji produk yang memuaskan, dan mengungkapkan ketidakpuasan mereka terhadap produk yang mengecewakan.\nUlasan produk dalam e-commerce bukan hanya sebagai sumber informasi yang bermanfaat bagi calon pembeli tetapi juga alat penting dalam strategi pemasaran dan pengembangan bisnis. Pemilik toko online, produsen, dan penyedia layanan, dengan cepat menyadari bahwa pemahaman terhadap sentimen yang terkandung dalam ulasan produk dapat memberikan wawasan yang berharga. Anali…
creator: FIRDHA ROFIKA BRYLIANA
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Buletin Ilmiah :Penerapan Metode Naive Bayes Dalam Teknologi AI
type: item
description: <span data-sheets-value="{"1":2,"2":"Abstrak\n\nMetode Naïve Bayes adalah sebuah pendekatan klasifikasi yang berfokus pada perhitungan probabilitas dengan menggunakan Teorema Bayes. Keunikan metode ini terletak pada asumsi \"naïve\" bahwa semua atribut yang memengaruhi kelas adalah saling bebas atau tidak berkorelasi. Metode ini memiliki beragam kelebihan, seperti kemudahan implementasi, efisiensi dalam pengolahan data besar, serta kemampuan untuk menangani data yang tidak lengkap atau mengandung noise.\n\nPendahuluan\n\nMetode Naïve Bayes adalah salah satu pendekatan yang digunakan dalam dunia kecerdasan buatan untuk melakukan klasifikasi berdasarkan perhitungan probabilitas dengan menggunakan Teorema Bayes. Keunikan metode ini terletak pada asumsinya yang \"naïve,\" yaitu menganggap semua atribut yang mempengaruhi kelas adalah saling bebas atau tidak berkorelasi. Meskipun memiliki asumsi yang sederhana, metode ini telah menunjukkan keberhasilan dalam berbagai aplikasi di berbagai bidang teknologi kecerdasan buatan.\n\nKelebihan Metode Naïve Bayes\nMetode Naïve Bayes memiliki sejumlah kelebihan yang membuatnya menjadi pilihan yang populer dalam berbagai aplikasi AI:\n\n1. Mudah diimplementasikan dan diinterpretasikan:Metode ini relatif mudah dimengerti dan diimplementasikan, bahkan oleh mereka yang baru memasuki dunia kecerdasan buatan.\n\n2. Cepat dan efisien dalam mengolah data besar:Dalam mengklasifikasikan data yang besar, metode Naïve Bayes seringkali lebih cepat dibandingkan dengan beberapa teknik klasifikasi lainnya.\n\n3. Tidak membutuhkan banyak parameter atau asumsi:Dalam beberapa aplikasi, tidak diperlukan penyesuaian parameter yang rumit, yang mempermudah penggunaannya.\n\n4. Dapat menangani data yang tidak lengkap atau memiliki noise: Metode Naïve Bayes memiliki toleransi yang cukup baik terhadap data yang tidak sempurna atau memiliki gangguan (noise).\n\n5. Dapat digunakan untuk berbagai jenis data: Metode ini dapat diterapkan pada data numerik maupun…
creator: Imam Al gifari
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Penerapan Kalkulus dalam Perkembangan Teknologi dan Kecerdasan Buatan
type: item
description: <span data-sheets-value="{"1":2,"2":"Kalkulus bukan hanya sebuah teori matematika, melainkan alat praktis yang sangat penting dalam pengembangan teknologi dan Kecerdasan Buatan. Penerapan kalkulus dalam berbagai aspek teknologi modern telah membuka pintu untuk inovasi yang telah mengubah cara kita berinteraksi dengan dunia. Pemahaman yang mendalam tentang kalkulus menjadi kunci bagi siapa pun yang ingin berkontribusi pada perkembangan teknologi dan AI yang semakin maju."}" data-sheets-userformat="{"2":513,"3":{"1":0},"12":0}">Kalkulus bukan hanya sebuah teori matematika, melainkan alat praktis yang sangat penting dalam pengembangan teknologi dan Kecerdasan Buatan. Penerapan kalkulus dalam berbagai aspek teknologi modern telah membuka pintu untuk inovasi yang telah mengubah cara kita berinteraksi dengan dunia. Pemahaman yang mendalam tentang kalkulus menjadi kunci bagi siapa pun yang ingin berkontribusi pada perkembangan teknologi dan AI yang semakin maju.
creator: Ilham Novriadi
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Peran Sistem Bidang Teknologi AI, Super Komputer Dalam Perhitungan Kalkulus
type: item
description: Kalkulus adalah cabang ilmu matematika yang mencakup limit, turunan, integral, dan deret takterhingga. Kalkulus adalah ilmu yang mempelajari perubahan, sebagaimana geometri yang mempelajari bentuk dan aljabar yang mempelajari operasi dan penerapannya untuk memecahkan persamaan. Artificial Intelligence (AI) merujuk pada kemampuan mesin untuk meniru atau meniru kecerdasan manusia. Ini mencakup berbagai teknik dan metode yang memungkinkan komputer untuk memahami, belajar, dan mengambil keputusan berdasarkan data yang diberikan. Pendahuluan Penerapan kalkulus dalam teknologi, kecerdasan buatan (AI), dan superkomputer telah menjadi landasan yang sangat penting dalam pengembangan teknologi modern. Kalkulus, yang merupakan cabang dari matematika, memungkinkan kita untuk memahami dan mengoptimalkan berbagai aspek teknologi yang sangat kompleks. Dalam bulletin ilmiah ini, kita akan menjelajahi beberapa penerapan kalkulus dalam bidang ini, dengan fokus khusus pada AI dan superkomputer. Peran Kalkulus Dalam Sistem AI matematika, termasuk kalkulus, adalah alat penting. Teknik-teknik kalkulus digunakan untuk menghitung gradien, integral, dan derivatif, yang membantu AI memahami data, membangun model yang tepat, dan membuat keputusan yang cerdas. Kegunaan (AI) Transportasi: Mobil otonom yang berpotensi mengurangi kecelakaan lalu lintas dan kemacetan. Keuangan: Analisis data yang canggih untuk prediksi pasar dan deteksi kecurangan. Industri Manufaktur: Pengoptimalan proses produksi dan pemeliharaan peralatan. Hiburan: Rekomendasi konten yang disesuaikan dan pembuatan efek visual yang realistis. Manfaat untuk Berbagai Bidang AI telah memberikan manfaat luar biasa dalam berbagai bidang. Di kesehatan, AI membantu dalam penelitian obat, analisis gambar medis, dan diagnosis penyakit. Di industri otomotif, mobil otonom berpotensi mengurangi kecelakaan dan kemacetan. Di bidang pendidikan, AI dapat memberikan pengajaran yang personal dan adaptif kepada setiap siswa. Contoh Penerapan Pener…
creator: Rahmat Santoso
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

PENERAPAN KALKULUS DALAM AI (KECERDASAN BUATAN)
type: item
description: Kalkulus merupakan cabang matematika yang melibatkan studi tentang perubahan dan hasil turunan. Tujuan kalkulus dalam penerapan AI adalah untuk memahami serta menerapkan konsep-konsep dasar kalkulus pada pengembangan dasar algoritma. Peran penting kalkulus dalam AI sebagai pengembangan algoritma, model linear, konsep turunan dan lain sebagainya. 1. Definisi Kalkulus Kalkulus adalah cabang matematika yang melibatkan studi tentang perubahan dan hasil turunan, serta integral. Kalkulus digunakan dalam berbagai bidang ilmu dan teknologi, termasuk dalam pengembangan Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence, AI). Dalam AI, kalkulus banyak digunakan untuk memodelkan dan mengoptimalkan algoritma algoritma yang terlibat dalam proses pembelajaran dan pengambilan keputusan. 2. Penerapan kalkulus dalam AI a. Optimisasi Kalkulus digunakan dalam algoritma. Optimisasi digunakan untuk mencari nilai optimal dari suatu fungsi dalam pemodelan AI. Misalnya, dalam algoritma pembelajaran mesin, kalkulus digunakan dalam metode gradien untuk meminimalkan fungsi objektif. b. Pelatihan jaringan saraf tiruan Kalkulus integral digunakan untuk menghitung gradien dalam algoritma penyesuaian bobot dalam pelatihan jaringan saraf tiruan. Hal ini memungkinkan jaringan untuk mengambil keputusan dan memperbarui pengaturan bobotnya berdasarkan kesalahan. c. Proses pembelajaran mesin Kalkulus diferensial digunakan dalam metode pembelajaran mesin, seperti regresi linier dan regresi logistik, untuk mengoptimalkan model ke data yang sudah ada. d. Pengobatan sinyal Kalkulus digunakan untuk mengolah sinyal data dalam pengobatan sinyal dan teknik pemrosesan sinyal dalam kecerdasan buatan (AI). Misalnya, kalkulus integral digunakan dalam teknik konvolusi dalam pengolahan gambar. e. Pengendalian otomatis Kalkulus diferensial digunakan dalam sistem pengendalian otomatis untuk menghitung perubahan dalam variabel input dan output. Hal ini memungkinkan sistem untuk merespons perubahan di lingkungannya dan mengambi…
creator: Wildan Az zikri Taufik
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1

Manfaat Naive Bayes dalam Perkembangan Artificial Intelligence (AI)
type: item
description: <span data-sheets-value="{"1":2,"2":"Abstrak:\nArtificial Intelligence (AI) adalah salah satu bidang teknologi yang berkembang pesat. Tulisan ilmiah ini membahas peran metode Naive Bayes dalam memperkuat kemampuan AI dalam melakukan klasifikasi, analisis teks, dan pengambilan keputusan. Melalui studi kasus penerapan metode Naive Bayes dalam analisis sentimen teks, kita mendapatkan pemahaman yang lebih dalam tentang kontribusi metode ini dalam perkembangan AI.\n\n1. Pendahuluan:\nAI telah menjadi pusat perhatian dalam dunia teknologi, digunakan dalam berbagai aplikasi seperti pemrosesan bahasa alami, pengenalan gambar, dan analisis data. Matematika, khususnya metode Naive Bayes, memiliki kontribusi yang signifikan dalam pengembangan AI.\n\n2. Matematika dalam AI:\nMatematika adalah bahasa yang digunakan oleh AI untuk memahami dan mengambil keputusan. Konsep probabilitas dan statistika adalah elemen penting dalam memungkinkan AI untuk mengelola data dan ketidakpastian.\n\n3. Penerapan Metode Naive Bayes dalam Analisis Sentimen Teks:\nStudi kasus penerapan metode Naive Bayes dalam analisis sentimen teks adalah contoh konkret bagaimana matematika mendukung perkembangan AI. Metode Naive Bayes memanfaatkan probabilitas untuk mengklasifikasikan teks sebagai positif, negatif, atau netral, memungkinkan AI untuk memahami opini manusia.\n\n4. Hasil dan Implikasi:\nPenerapan metode Naive Bayes dalam analisis sentimen teks telah menghasilkan peningkatan akurasi dalam klasifikasi teks. Hal ini memiliki implikasi besar dalam aplikasi seperti pengawasan media sosial, analisis pasar, dan rekomendasi produk.\n\n5. Kesimpulan:\nMetode Naive Bayes adalah contoh nyata bagaimana matematika, dalam bentuk probabilitas, berperan dalam memajukan AI. Konsep probabilitas memungkinkan AI untuk mengelola data, memahami bahasa manusia, dan membuat keputusan yang cerdas. Studi kasus penerapan metode Naive Bayes dalam analisis sentimen teks adalah bukti konkret tentang peran matematika dalam perkem…
creator: Doni Damara
rights: Copyright (c) 2023
date: 2023-10-25
publication date: 2023-10-25
volume: 1
number: 1