Saputra, Daniel (2023) Emotional Intelligence Continued Untuk Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Penjurusan Siswa SMA Dengan JST Multi Layer Perceptron. Other thesis, Universitas Katolik Santo Thomas.
Abstrak dan Daftar Pustaka Daniel Saputra.pdf - Published Version
Download (3MB)
Full Text Daniel Saputra.pdf - Published Version
Restricted to Repository staff only
Download (5MB) | Request a copy
Abstract
Emotional Intelligence Continued Untuk Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Penjurusan Siswa Sma Dengan Jst Multilayer Perceptron merupakan sebuah solusi teknologi informasi yang dikembangkan untuk mengoptimalkan pendukung keputusan untuk siswa SMP yang akan mengambil jurusan di SMA. Penjurusan di SMP saat ini masih dilakukan dengan manual dan memiliki kecenderungan melihat nilai akademik siswa saja. Jika nilai siswa memenuhi standar KKM (Kriteria Ketuntasan Minimum) yang telah ditentukan oleh sekolah maka dapat ditentukan siswa tersebut masuk salah satu jurusan yang ada. Sedangkan untuk melihat minat siswa, biasanya siswa diminta mengisi kuesioner secara manual. Cara manual tersebut menjadi kurang praktis dan memakan waktu yang lama, rentan terjadi kesalahan dalam pemeriksaan dan penilaian sehingga kesalahan dapat terjadi dalam menentukan nilai. Kesalahan dalam memilih jurusan akan merugikan bagi siswa, baik dari biaya maupun waktu. Sistem pendukung keputusan pemilihan jurusan di SMA menggunakan JST Multilayer Perceptron dengan Emotional Intelligence Continued (EIC) dibangun untuk membantu sekolah dalam mempermudah menentukan jurusan. Kriteria yang digunakan adalah nilai akademik siswa, minat siswa, dan kuesioner EIC. Sistem Pendukung Keputusan ini menggunakan bahasa pemograman Web dan MySQL yang menjadi database nya.
| Item Type: | Thesis (Other) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Jurusan di SMA, Perceptron, Emotional Intelligence Continued |
| Subjects: | 000 Computer science, information , general works > 004 Computer science 000 Computer science, information , general works > 005 Computer programming, programs, data |
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > S1-Teknik Informatika |
| Depositing User: | Perpustakaan Unika Santo Thomas |
| Date Deposited: | 22 Sep 2026 02:57 |
| Last Modified: | 22 Sep 2026 02:57 |
| URI: | https://eprints.ust.ac.id/id/eprint/1240 |
