Abstract:Abstract: Higher education plays an essential role in improving human resource quality, one of which is through the institution’s ability to monitor and predict student graduation outcomes. This study does not focus on a…
a specific university but utilizes the publicly available Students Performance in Exams dataset from Kaggle, consisting of 1,000 student records containing mathematics, reading, and writing scores, along with demographic attributes such as gender, parental education level, lunch type, and test preparation participation. The data were processed through a feature engineering stage by adding an average score variable as an early indicator of graduation status. A predictive model was developed using the Random Forest Classifier, achieving an accuracy of 94.5%. The final model was integrated into a Streamlit-based web application to provide an accessible tool for academic stakeholders. The results indicate that the proposed model can serve as an effective decision-support tool for early evaluation of students’ likelihood of graduation.
Keywords: prediction; random forest classifier, streamlit, student graduation.
Abstrak: Pendidikan tinggi memegang peran penting dalam peningkatan kualitas sumber daya manusia, salah satunya melalui kemampuan institusi dalam memantau dan memprediksi tingkat kelulusan mahasiswa. Penelitian ini tidak berfokus pada perguruan tinggi tertentu, melainkan menggunakan dataset publik Students Performance in Exams dari Kaggle yang berisi 1.000 data mahasiswa, terdiri atas nilai matematika, membaca, menulis, serta atribut demografis seperti gender, tingkat pendidikan orang tua, jenis makan siang, dan partisipasi kursus persiapan. Data diolah melalui tahap feature engineering dengan menambahkan variabel average score sebagai indikator awal kelulusan. Model prediksi dibangun menggunakan algoritma Random Forest Classifier, yang menghasilkan tingkat akurasi sebesar 94,5%. Model ini kemudian diimplementasikan ke dalam aplikasi web berbasis Streamlit untuk memberikan layanan prediksi yang mudah diakses oleh pihak akademik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model mampu digunakan sebagai alat pendukung keputusan untuk melakukan evaluasi dini terhadap potensi kelulusan mahasiswa.
Kata kunci: kelulusan mahasiswa; prediksi; random forest classifier; streamlit.
Abstract:Abstract: Posyandu cadres play an important role in supporting community health services at the village and sub-district levels. However, the selection process for the best cadres is often carried out subjectively without…
t clear and standardized criteria. This condition can lead to a decline in service quality and reduced cadre motivation. Therefore, a decision support system is needed to provide assessments that are objective, measurable, and accountable. This study aims to optimize the Posyandu cadre selection process in Lubuk Kilangan District through the development of a decision support system based on a hybrid method: Analytical Hierarchy Process (AHP) and Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). The AHP method is applied to determine the weight of each selection criterion based on its level of importance through pairwise comparisons. Subsequently, TOPSIS is used to rank candidates according to their proximity to the ideal solution. The methodology includes a literature review, primary data collection through interviews and questionnaires with stakeholders (community health centers, cadres, and village officials), as well as the implementation and testing of the AHP–TOPSIS–based system.
Keywords: Posyandu, Cadre, AHP, TOPSIS, Decision Support System
Abstrak: Kader Posyandu memiliki peran penting dalam mendukung layanan kesehatan masyarakat di tingkat desa dan kelurahan. Namun, proses pemilihan kader terbaik masih sering dilakukan secara subjektif tanpa acuan kriteria yang jelas dan terstandarisasi. Kondisi ini dapat mengakibatkan penurunan kualitas pelayanan serta rendahnya motivasi kader. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu sistem penunjang keputusan yang mampu memberikan hasil penilaian yang objektif, terukur, dan dapat dipertanggungjawabkan. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan proses pemilihan kader Posyandu di Kecamatan Lubuk Kilangan melalui pengembangan sistem penunjang keputusan berbasis metode hybrid Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). Metode AHP digunakan untuk menetapkan bobot masing-masing kriteria pemilihan kader berdasarkan tingkat kepentingan melalui perbandingan berpasangan. Selanjutnya, metode TOPSIS digunakan untuk melakukan pemeringkatan calon kader berdasarkan kedekatannya terhadap solusi ideal. Metode yang digunakan dalam penelitian ini mencakup studi literatur, pengumpulan data primer melalui wawancara dan kuesioner kepada stakeholder terkait (puskesmas, kader, dan perangkat desa), serta implementasi dan pengujian sistem berbasis AHP-TOPSIS.
Kata kunci: Posyandu, Kader, AHP, TOPSIS, Sistem Pendukung Keputusan
Abstract:Abstract: In the era of the Internet of Things (IoT), cyber threats are increasingly complex and dynamic, thus demanding an adaptive and intelligent network security system. This study proposes a Convolutional Neural Network…
work (CNN)-based Intrusion Detection System (IDS) implemented through a Federated Learning (FL) approach in a Non-Independent and Identically Distributed (Non-IID) data environment. This approach allows the model to be trained in a distributed manner across multiple IoT devices without having to collect sensitive data to a central server, thereby maintaining data privacy while increasing the efficiency of the training process. The experiment used the CIC IoT 2023 dataset, which represents various modern IoT network traffic patterns. The results show that the proposed CNN–FL model achieves an overall accuracy of 0.99, with excellent performance in detecting various types of network traffic. The model obtains a perfect recall value (1.00) for normal traffic (Benign), as well as a very high F1-score for DDoS (0.99) and DoS (0.99) attacks. Stable and consistent performance across all five federation rounds demonstrates that this approach is a reliable, efficient, and accurate solution for detecting threats in distributed and privacy-preserving IoT networks.
Keywords: cnn; federated_learning; ids; non-iid; ciciot2023
Abstrak: Dalam era Internet of Things (IoT), ancaman siber semakin kompleks dan dinamis, sehingga menuntut sistem keamanan jaringan yang adaptif dan cerdas. Penelitian ini mengusulkan Intrusion Detection System (IDS) berbasis Convolutional Neural Network (CNN) yang diterapkan melalui pendekatan Federated Learning (FL) pada lingkungan data yang bersifat Non-Independent and Identically Distributed (Non-IID). Pendekatan ini memungkinkan model dilatih secara terdistribusi di berbagai perangkat IoT tanpa harus mengumpulkan data sensitif ke server pusat, sehingga mampu menjaga privasi data sekaligus meningkatkan efisiensi proses pelatihan. Eksperimen menggunakan dataset CIC IoT 2023, yang merepresentasikan berbagai pola lalu lintas jaringan IoT modern. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model CNN–FL yang diusulkan mencapai akurasi keseluruhan sebesar 0.99, dengan performa yang sangat baik dalam mendeteksi berbagai jenis lalu lintas jaringan. Model memperoleh nilai recall sempurna (1.00) untuk lalu lintas normal (Benign), serta nilai F1-score yang sangat tinggi untuk serangan DDoS (0.99) dan DoS (0.99). Kinerja yang stabil dan konsisten di seluruh lima putaran federasi membuktikan bahwa pendekatan ini merupakan solusi yang andal, efisien, dan akurat untuk mendeteksi ancaman pada jaringan IoT yang bersifat terdistribusi dan menjaga privasi (privacy-preserving).
Kata kunci: cnn; federated_learning; ids; non-iid; ciciot2023
Abstract:Abstract: Recommendation systems are becoming increasingly important with the growth of streaming platforms. The purpose of this study is to compare the performance of Content-Based Filtering, Neural Collaborative Filtering,…
ing, and a combination of both in a movie recommendation system. The method used in this study involves retrieving movie details from the TMDB API and ratings from the MovieLens 32M Dataset (2010-2023). Each model's performance is evaluated using evaluation metrics such as RMSE and MAE. The results of this study indicate that Neural Collaborative Filtering achieves the best prediction performance (RMSE = 0.785423, MAE = 0.581262), followed by the hybrid model (RMSE = 0.800863, MAE = 0.660872), while Content-Based Filtering produces low performance and limits the capabilities of the hybrid model. In conclusion, these findings highlight the superiority of latent feature-based models such as NCF that learn directly from user interaction patterns over content-based approaches in the context of modern recommendation systems.
Keywords: content-based filtering; hybrid filtering; movie recommendation; neural collaborative filtering.
Abstrak: Sistem rekomendasi menjadi semakin penting seiring berkembangnya platform streaming. Tujuan dari penelitian ini adalah membandingkan kinerja Content-Based Filtering, Neural Collaborative Filtering dan kombinasi keduanya dalam sistem rekomendasi film. Metode yang digunakan dalam penelitian ini melibatkan pengambilan detail film dari TMDB API dan rating dari dataset MovieLens 32M Dataset (2010-2023). Setiap peforma model dievaluasi dengan menggunakan metrik evaluasi seperti RMSE dan MAE. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa Neural Collaborative Filtering mencapai kinerja prediksi terbaik (RMSE = 0.785423, MAE = 0.581262), diikuti oleh model hybrid (RMSE = 0.800863, MAE = 0.660872), sementara Content-Based Filtering menghasilkankan peforma yang rendah dan membatasi kemampuan model hybrid. Kesimpulannya, penelitian ini menyoroti superiotas model berbasis latent feature seperti NCF yang belajar langsung dari pola interaksi pengguna dibandingkan pendekatan berbasis konten dalam konteks sistem rekomendasi modern.
Kata kunci: content-based filtering; hybrid filtering; neural collaborative filtering; rekomendasi film.
Abstract:Abstract: This study applies an integrated approach to optimize heart failure classification. The main objective is to address the challenge of class imbalance in medical datasets and to improve the accuracy, sensitivity,…
, and generalization of the classification model. The urgency of this issue is emphasized by statistics showing that cardiovascular diseases cause approximately 17.9 million deaths worldwide each year. Using a quantitative experimental approach, this study analyzes the "Heart Failure Prediction Dataset" from Kaggle, which consists of 918 records. The data were processed through normalization and encoding, followed by the application of SMOTE on the training set to balance class distribution. This step successfully increased model accuracy from 88.41% to 90.22% and minority class recall from 0.82 to 0.88. Furthermore, Bayesian Optimization was employed to refine the hyperparameters of SVM, resulting in a final model with an accuracy of 89.13% that demonstrated better generalization. This integrated approach significantly enhances the stability, sensitivity, and generalization of the model, making it a reliable tool for clinical decision support systems in predicting heart failure.
Keywords: bayesian optimization; heart failure; machine learning; SMOTE; SVM.
Abstrak: Penelitian ini menerapkan pendekatan terintegrasi untuk mengoptimalkan klasifikasi gagal jantung. Tujuan utama studi ini adalah untuk mengatasi tantangan ketidakseimbangan kelas dalam dataset medis dan meningkatkan akurasi, sensitivitas, serta generalisasi model klasifikasi. Urgensi ini ditegaskan oleh statistik yang menunjukkan bahwa penyakit kardiovaskular menyebabkan sekitar 17,9 juta kematian setiap tahun secara global. Menggunakan pendekatan eksperimental kuantitatif, penelitian ini menganalisis "Heart Failure Prediction Dataset" dari Kaggle, yang terdiri dari 918 catatan. Data diproses dengan normalisasi dan encoding, lalu SMOTE diterapkan pada data pelatihan untuk menyeimbangkan distribusi kelas. Langkah ini berhasil meningkatkan akurasi dari 88,41% menjadi 90,22% dan recall kelas minoritas dari 0,82 menjadi 0,88. Selanjutnya, Bayesian Optimization menyempurnakan hyperparameter SVM, menghasilkan model akhir dengan akurasi 89,13% yang menunjukkan generalisasi lebih baik. Pendekatan terintegrasi ini secara signifikan meningkatkan stabilitas, sensitivitas, dan generalisasi model. Hasil penelitian ini menjadikannya alat yang andal untuk sistem pendukung keputusan klinis dalam prediksi gagal jantung.
Kata kunci: bayesian optimization; gagal jantung; machine learning; SMOTE; SVM
Abstract:Abstract: The Ministry of Education, Culture, Research, and Technology, has developed guidelines for the Internal Quality Assurance System or known as SPMI, that is being implemented through the Internal Quality Audit (IQA)…
QA) with the PPEPP cycle, namely Determination (P), Implemen-tation (P), Evaluation (E), Control (P), and Improvement (P). Some universities have implemented IQA with system. The problem is that the system does not line well with the PPEPP cycle, which results in unsatisfactory audit results. The purpose of this study is to evaluate how well the university-owned AQI system features in line the PPEPP cycle and to highlight development opportunities. The method used Feature Oriented Domain analysis (FODA) and Acceptance Testing. This study delivered an analysis of IQA system features that consistent with PPEPP. The FODA results were validated by expert and tested with User Acceptance Test (UAT) with 89.98% user response that the system is acceptable. The research contributes to universities' understanding of the features necessary in the AQI system, which has an impact on the perfection of the university AQI system design in accordance with the PPEPP cycle.
Keywords: FODA; IQA system; PPEPP cycle; SPMI
Abstrak: Kementerian Pendidikan, Kebudayaan, Riset, dan Teknologi telah menyusun pedoman Sistem Penjaminan Mutu Internal atau yang dikenal dengan SPMI, yang diimplementasikan melalui Audit Mutu Internal (AMI) dengan siklus PPEPP, yaitu Penetapan (P), Pelaksanaan (P), Evaluasi (E), Pengendalian (P), dan Peningkatan (P). Beberapa perguruan tinggi telah mengimplementasikan AMI dengan sistem. Permasalahannya, sistem tersebut tidak sejalan dengan siklus PPEPP, sehingga hasil audit kurang memuaskan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengevaluasi seberapa baik fitur sistem AMI milik perguruan tinggi sejalan dengan siklus PPEPP dan menyoroti peluang pengembangan. Metode yang digunakan adalah analisis Feature Oriented Domain (FODA) dan Acceptance Testing. Penelitian ini menghasilkan analisis fitur sistem AMI yang konsisten dengan PPEPP. Hasil FODA divalidasi oleh ahli dan diuji dengan User Acceptance Test (UAT) dengan 89,98% respon pengguna bahwa sistem dapat diterima. Penelitian ini memberikan kontribusi terhadap pemahaman universitas terhadap fitur-fitur yang diperlukan dalam sistem AMI, yang berdampak pada kesempurnaan desain sistem AMI universitas sesuai dengan siklus PPEPP.
Kata kunci: FODA; siklus PPEPP; sistem AMI; SPMI
Abstract:Abstract: The inability to accurately monitor the lifespan of motorcycle batteries can lead to sudden failures, disrupt user activities, and increase maintenance costs. This issue is exacerbated by the absence of a predictive…
ctive system that can assist users and workshops in planning maintenance and managing battery inventory effectively. This study aims to develop a battery lifespan prediction model for motorcycles using the Double Moving Average (DMA) method. The model is built based on historical data from 12 motorcycle units, including usage frequency, duration, terrain conditions, and maintenance habits. Forecasting is conducted through two stages of moving averages followed by trend parameter calculations. Evaluation results show that the model has a high level of accuracy, with MAPE = 0.10, MAD = 1.68, and RMSE = 2.14, indicating very low prediction errors. In addition, DMA is also used to forecast product demand at PT Anugerah Karya Abiwara Kisaran to prevent stock shortages. The system is developed using Visual Studio 2010 and Microsoft Access and has proven effective in supporting maintenance planning and inventory control. With its high accuracy and efficiency, the results of this study provide tangible contributions to decision-making in battery maintenance and inventory management.
Keywords: battery; DMA; motorcycle; prediction.
Abstrak: Ketidakmampuan dalam memantau usia pakai aki sepeda motor secara akurat dapat menyebabkan kerusakan mendadak, mengganggu aktivitas pengguna, serta meningkatkan biaya perawatan. Permasalahan ini diperburuk oleh tidak tersedianya sistem prediktif yang membantu pengguna dan bengkel dalam merencanakan perawatan serta mengelola persediaan aki secara efisien. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model prediksi usia pemakaian aki sepeda motor dengan menggunakan metode Double Moving Average (DMA). Model dibangun berdasarkan data historis dari 12 unit sepeda motor yang mencakup frekuensi penggunaan, durasi, kondisi medan dan kebiasaan perawatan. Proses peramalan dilakukan melalui dua tahap perataan bergerak, yang kemudian diikuti dengan perhitungan parameter tren. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model ini memiliki tingkat akurasi yang tinggi, dengan nilai MAPE sebesar 0,10, MAD sebesar 1,68, dan RMSE sebesar 2,14, yang mengindikasikan tingkat kesalahan prediksi yang sangat rendah. Selain itu, metode DMA juga diterapkan untuk meramalkan permintaan produk pada PT Anugerah Karya Abiwara Kisaran guna mencegah terjadinya kekurangan stok. Sistem dikembangkan menggunakan Visual Studio 2010 dan Microsoft Access, serta terbukti efektif dalam mendukung perencanaan perawatan dan pengendalian persediaan. Dengan akurasi dan efisiensi yang tinggi, hasil penelitian ini memberikan kontribusi nyata dalam pengambilan keputusan terkait pemeliharaan aki dan manajemen inventori.
Kata kunci: baterai; DMA; prediksi; sepeda motor.
Abstract:Abstract: This study aims to develop a Deep Learning-based Traffic Flow Detector to automatically and accurately observe traffic flow. Conventional traffic observation is often conducted manually or via CCTV, but it is prone…
rone to human error and difficult to use for real-time trend analysis. In this study, the YOLOv4 method is used to detect four types of vehicles (cars, motorcycles, buses, trucks). To continuously track vehicle movement and address occlusion issues, the Deep SORT algorithm is implemented. The YOLOv4 model used is a pre-trained model and was tested on seven CCTV video recordings obtained from the official website of the Pekanbaru City Transportation Department. The system was implemented on a limited device, the Nvidia Jetson Nano, as a simulation of direct CCTV integration. Test results showed a highest precision of 98%, but the maximum accuracy achieved was only 26%. This low accuracy is influenced by several factors, including video resolution, detection model quality, and lighting conditions. Nevertheless, the system demonstrates potential to support future traffic management and engineering decisions but still requires further optimization, including improving video resolution and quality, retraining the model with a more representative local dataset, using lighter and more accurate detection models, and optimizing the tracking algorithm.
Keywords: deep learning; deepsort; NVIDIA Jetson NANO; traffic flow; YOLOv4
Abstrak: Penelitian ini bertujuan mengembangkan Traffic Flow Detector berbasis Deep Learning untuk mengobservasi arus lalu lintas secara otomatis dan akurat. Observasi lalu lintas konvensional sering dilakukan secara manual atau melalui CCTV, namun rentan terhadap human error dan sulit digunakan untuk menganalisis tren secara real-time. Pada penelitian ini digunakan metode YOLOv4 untuk mendeteksi empat jenis kendaraan (mobil, motor, bus, truk). Untuk melacak pergerakan kendaraan secara berkelanjutan dan mengatasi masalah occlusion, digunakan algoritma Deep SORT. Model YOLOv4 yang digunakan merupakan pre-trained model dan diujikan pada tujuh rekaman video CCTV yang diambil dari situs resmi Dinas Perhubungan Kota Pekanbaru. Sistem ini diimplementasikan pada perangkat terbatas Nvidia Jetson Nano sebagai simulasi penerapan langsung pada CCTV. Hasil pengujian menunjukkan presisi tertinggi mencapai 98%, namun akurasi tertingginya hanya sebesar 26%. Rendahnya akurasi dipengaruhi oleh beberapa faktor seperti resolusi video, kualitas model deteksi, serta kondisi pencahayaan. Meski demikian, sistem ini menunjukkan potensi untuk membantu pengambilan keputusan dalam manajemen dan rekayasa lalu lintas di masa depan, namun masih membutuhkan optimasi lebih lanjut, seperti peningkatan kualitas video input, pelatihan ulang model dengan dataset lokal, penggunaan model deteksi yang lebih ringan dan akurat serta pengoptimalan algoritma pelacakan.
Kata kunci: deep learning deepsort; Nvidia Jetson Nano; traffic flow; YOLOv4
Abstract:Abstract: This research is driven by the challenges faced by Universitas Lancang Kuning (UNILAK) in attracting applicants amidst intense competition, especially after the government's policy opened independent pathways to…
o State Universities (PTN) from 2022-2023, which impacted private university applicant numbers. To address this and support strategic planning, this study aims to predict the trend of prospective students applying to all study programs at UNILAK for the period 2025-2027. Two time series models were employed: ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) and LSTM (Long Short-Term Memory). Applicant data from 2019 to 2024 was used to build the model. The Augmented Dickey-Fuller (ADF) test confirmed the data's stationarity with a p-value of 0.0. ACF and PACF analyses determined the ARIMA parameters as p=1, d=1, q=1. The LSTM model was trained to capture more complex data patterns. ARIMA predictions for 2025, 2026, and 2027 are 3298.66, 3362.33, and 3371.30, respectively. LSTM predictions for the same years are 3335.64, 3476.52, and 3518.42. Evaluation using Root Mean Squared Error (RMSE) showed ARIMA (RMSE=588.72) to be more accurate than LSTM (RMSE=653.96). Nevertheless, LSTM provided a more optimistic prediction. This study concludes that ARIMA is better suited for short-term planning, while LSTM can be used for more ambitious long-term strategies.
Keywords: arima; LSTM; applicants; prediction; university
Abstrak: Penelitian ini didorong oleh tantangan Universitas Lancang Kuning (UNILAK) dalam menarik pendaftar di tengah persaingan ketat, khususnya setelah kebijakan pemerintah membuka jalur mandiri ke Perguruan Tinggi Negeri (PTN) sejak 2022-2023, yang menyebabkan penurunan jumlah pendaftar di universitas swasta. Untuk mendukung perencanaan strategis, studi ini bertujuan memprediksi tren jumlah calon mahasiswa yang mendaftar ke seluruh program studi di UNILAK untuk periode 2025-2027.Dua model deret waktu digunakan: ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) dan LSTM (Long Short-Term Memory). Data jumlah pendaftar dari 2019 hingga 2024 digunakan untuk membangun model. Uji Augmented Dickey-Fuller (ADF) menunjukkan data stasioner dengan p-value 0,0. Analisis ACF dan PACF menentukan parameter ARIMA sebagai p=1, d=1, q=1. Model LSTM dilatih untuk menangkap pola data yang lebih kompleks.Prediksi ARIMA untuk 2025, 2026, dan 2027 adalah 3298.66, 3362.33, dan 3371.30. Prediksi LSTM untuk tahun yang sama adalah 3335.64, 3476.52, dan 3518.42. Evaluasi menggunakan Root Mean Squared Error (RMSE) menunjukkan ARIMA (RMSE=588.72) lebih akurat daripada LSTM (RMSE=653.96). Meskipun demikian, LSTM memberikan prediksi yang lebih optimis. Studi ini menyimpulkan ARIMA lebih cocok untuk perencanaan jangka pendek, sementara LSTM dapat digunakan untuk strategi jangka panjang yang ambisius.
Kata kunci: arima; LSTM; pendaftar; prediksi; universitas
Abstract:Abstract: Decision Support System (DSS) in telekomunication company service is the key to improving customer satisfaction and operational efficiency. This study aims to assess and select the optional customer service strategy…
ategy using the Mutly Objective Optimization on The Basic of Ratio Analysis (MOORA) method. This approach is used to analyze various indicators such as respon time, complaint resolution, service cost and costomer satisfaction to find the most efficient solution. The research finding indicate that the MOORA method can provide from the calculation results, it was found that the age range <25 years was ranked first as users who felt satisfied with Product Quality, Price, Service Quality, and the most telecommunications users and the second rank was the age range 25-35 years, the third rank was the age range 36-45 years, the fourth rank was the age range >45 years. The implementation of DSS strengthened by MOORA is expected to improve the quality of service and competitiveness of companies in the competitive telecomunication industry.
 Keywords: customer service; DSS; MOORA; telecomunication; optimizationÂ
Â
Abstrak: Sistem Pendukung Keputusan (DSS) dalam layanan perusahaan telekomunikasi merupakan kunci untuk meningkatkan kepuasan pelanggan dan efisiensi operasional. Penelitian ini bertujuan untuk menilai dan memilih strategi layanan pelanggan opsional dengan menggunakan metode Mutly Objective Optimization on The Basic of Ratio Analysis (MOORA). Pendekatan ini digunakan untuk menganalisis berbagai indikator seperti waktu respons, penyelesaian keluhan, biaya layanan dan kepuasan pelanggan untuk menemukan solusi yang paling efisien. Temuan penelitian menunjukkan bahwa metode MOORA dapat memberikan Dari hasil perhitungan, ditemukan bahwa rentang usia <25 tahun menduduki peringkat pertama sebagai pengguna yang merasa puas terhadap Kualitas Produk, Harga, Kualitas Layanan, dan pengguna telekomunikasi terbanyak dan peringkat kedua adalah rentang usia 25-35 tahun, peringkat ketiga adalah rentang usia 36-45 tahun, peringkat keempat adalah rentang usia >45 tahun. Penerapan DSS yang diperkuat oleh MOORA diharapkan dapat meningkatkan kualitas layanan dan daya saing perusahaan dalam industri telekomunikasi yang kompetitif.
Â
Kata kunci: DSS; MOORA; layanan pelanggan; telekomunikasi; optimasi
Â