Abstract:Abstract: In the 2020 regional elections (PILKADA), Bawaslu received approximately 3,100 reports from 25 districts in Asahan Regency. The manual reporting process led to limitations in data accessibility, time efficiency,…
, and difficulty in handling the large number of reports. Bawaslu Asahan Regency has not yet developed a specific tool for consistent data entry and database management to accommodate the existing reports. This has resulted in difficulties for Bawaslu when receiving hundreds of reports from district supervisors. Therefore, the E-Form Model A system is urgently needed to simplify the report entry and storage process. The data collection techniques for this research involved direct observation and interviews at the Bawaslu office in Asahan Regency. The development of this e-form system used PHP programming language and CodeIgniter 3 Framework. The research results show that the E-Form Model A system facilitates easier access and report submission, shortens data management time, and automatically displays violation findings, thereby increasing the efficiency and accuracy of election oversight. Thus, this system can make a positive contribution to improving Bawaslu Asahan Regency's performance in election supervision.
Keywords: Election Supervision Results Report; Bawaslu Asahan Regency; Model A Form; CodeIgniter 3; PHP
Abstrak: Pada PILKADA 2020, Bawaslu menerima kurang lebih 3.100 laporan dari 25 kecamatan di Kabupaten Asahan. Proses pelaporan yang masih manual mengakibatkan keterbatasan aksesibilitas data, efisiensi waktu, dan penanganan yang sulit terhadap jumlah laporan yang besar. Bawaslu Kabupaten Asahan belum memiliki alat khusus penginputan dan pangkalan data yang konsisten untuk menampung laporan yang sudah ada. Hal ini mengakibatkan Bawaslu mengalami kesulitan saat menerima ratusan laporan dari Pengawas Kecamatan. Maka sistem E-Form Model A sangat diperlukan untuk memudahkan sistem penginputan dan penyimpanan laporan. Teknik pengumpulan data pada penelitian ini menggunakan metode observasi dan wawancara langsung di kantor Bawaslu Kabupaten Asahan. Adapun pembangunan sistem e-form ini menggunakan bahasa pemrograman PHP dan Framework CodeIgniter 3. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem E-Form Model A memberikan kemudahan akses dan pengisian laporan, memperpendek waktu pengelolaan data, serta menampilkan temuan pelanggaran secara otomatis, sehingga meningkatkan efisiensi dan akurasi pengawasan pemilu. Dengan demikian, sistem ini dapat memberikan kontribusi positif dalam meningkatkan kinerja Bawaslu Kabupaten Asahan dalam pengawasan pemilu.
Kata kunci: Laporan Hasil Pengawasan Pemilu; Bawaslu Kabupaten Asahan; Formulir Model A; CodeIgniter3; PHP
Abstract:Abstract: The success of a government agency can be seen from the services provided by the agency itself. Therefore, government agencies must provide optimal services according to the needs of the community so that it is…
easy to carry out administration. Tanjungbalai City Office of the Ministry of Religion in conducting community satisfaction survey activities distributes questionnaires using google form and processes questionnaire data using number processing applications. So that there is no decision support system to accelerate knowing the level of community satisfaction with the services that have been provided. purpose of this study was to determine the level of public satisfaction with Hajj and Umrah Organizer section at the Tanjungbalai City Ministry of Religion Office. In this study the method used is the servqual method with 5 dimensions. Data collection was carried out through a questionnaire given to 30 respondents who had received services from the Hajj and Umrah Organizer section. Based on the results of the study, it is known that 75% people feel very satisfied, 18.75% people feel satisfied, and 16.15% people feel dissatisfied. The results also show that there is one dimension that has a negative value, namely the dimension of physical evidence regarding waiting chairs.
Keywords: Satisfaction; Servqual; Deccission Support.
Abstrak: Keberhasilan suatu instansi pemerintah dapat dilihat dari pelayanan yang diberikan oleh instansi itu sendiri. Oleh karena itu, instansi pemerintah harus memberikan pelayanan optimal sesuai dengan kebutuhan masyarakat agar mudah melakukan administrasi. Kantor Kementerian Agama Kota Tanjungbalai dalam kegiatan survei kepuasan masyarakat melakukan penyebaran kuesioner menggunakan google form dan mengolah data kuesioner menggunakan aplikasi pengolah angka. Sehingga belum ada sistem pendukung keputusan untuk mempercepat mengetahui tingkat kepuasan masyarakat terhadap pelayanan yang telah diberikan. Tujuan dari penelitian ini untuk mengetahui tingkat kepuasan masyarakat terhadap seksi Penyelenggara Haji dan Umrah di Kantor Kementerian Agama Kota Tanjungbalai. Dalam penelitian ini metode yang digunakan adalah metode servqual dengan 5 dimensi. Pengumpulan data dilakukan melalui kuesioner yang diberikan kepada 30 responden yang pernah mendapat pelayanan dari bagian Penyelenggara Haji dan Umroh. Berdasarkan hasil penelitian diketahui 75% masyarakat merasa sangat puas, 18,75% masyarakat merasa puas, dan 16,15% masyarakat merasa tidak puas. Hasil penelitian juga menunjukkan bahwa terdapat satu dimensi yang bernilai negatif yaitu dimensi bukti fisik mengenai kursi tunggu.
Kata kunci: Kepuasan; Servqual; Sistem Pendukung Keputusan.
Abstract:Abstrak: A pharmacy is a health service facility to help improve the health of the community, a pharmacy is also a place for professional pharmacists to practice their work. To determine the amount of stock inventory, Jaka…
ka Wijaya Pharmacy requires a clusterization of sales stock data. The method that can be used is the K-Means algorithm. This algorithm is based on a simple idea. K-Means is a distance-based clustering method that divides data into a number of clusters and this algorithm only works on numeric attributes. The data processed in this research is a sample taken from the Jaka Wijaya Pharmacy data in 2022. The Jaka Wijaya Pharmacy dataset consists of the attributes No, Drug Item, Type, Packaging, Initial Stock, Cost Price, Unit Conversion, Selling Price, Number of Transactions, Ending Stock, Shelf, Warehouse-Office Codes. With the K-Means Clustering method, it is possible to group drug sales data with stock that is not selling well as cluster 0, stock that is selling well as cluster 1, and stock that is selling very well as cluster 2. The sample data to be tested consists of 170 data from the Jaka Wijaya Pharmacy. Where the cluster results show that there are several results, namely cluster 0 totaling 102, cluster 1 totaling 34, and cluster 2 totaling 34 decisions, where the decisions include very in demand, in demand, not in demand.
Keywords: Data Mining; Jaka Wijaya Pharmacy; K-means Cluster
Abstrak: Apotek merupakan sarana pelayanan kesehatan untuk membantu meningkatkan kesehatan bagi masyarakat, apotek juga sebagai tempat praktik tenaga profesi apoteker dalam melakukan pekerjaan. Untuk menentukan jumlah persediaan stok, Apotek Jaka Wijaya membutuhkan suatu clusterisasi data stok penjualan. Metode yang dapat digunakan yaitu algoritma K-Means. Algoritma ini didasarkan pada ide sederhana. K-Means adalah metode Clustering berbasis jarak yang membagi data ke dalam sejumlah cluster dan algoritma ini hanya bekerja pada atribut numeric. Data yang diolah dalam penelitian ini merupakan sampel yang diambil dari data Apotek Jaka Wijaya pada tahun 2022. Dataset Apotek Jaka Wijaya terdiri dari atribut No, Item Obat, Jenis, Kemasan, Stok Awal, Harga Pokok, Konversi Satuan, Harga Jual, Jumlah Transaksi, Stok Akhir, Rak, Kode Gudang-Kantor. Dengan metode K-Means Clustering maka dapat mengelompokkan data penjualan obat dengan stok kurang laris sebagai cluster 0, stok laris sebagai cluster 1, dan stok sangat laris sebagai cluster 2. Data sampel yang akan diuji terdiri dari 170 data dari Apotek Jaka Wijaya. Yang dimana hasil cluster menunjukkan terdapat beberapa hasil yaitu cluster 0 berjumlah 102, cluster 1 berjumlah 34, dan cluster 2 berjumlah 34 keputusan yang dimana keputusan itu meliputi sangat laris, laris, kurang laris.
Kata kunci: Apotek Jaka Wijaya; Data Mining; K-means Cluster
Abstract:Abstract: Active Family Planning (FP) participants are one of the indicators of the success of the FP program. This study aims to cluster the level of activity of active FP participants in Asahan Regency using the K-Means…
s method. The data used is data on active FP participants in Asahan Regency in 2021. The results of the study showed that there are three groups of active FP participants based on their level of activity, namely the group with a low level of activity, the group with a medium level of activity, and the group with a high level of activity. The group with a low level of activity consists of 7 districts, namely B.P Mandoge, Pulau Rakyat, Tanjung Balai, Air Batu, Sei Dadap, Pulo Bandring, and Kisaran Barat. The impact of low active FP participants in a district is an increase in the number of unwanted births, an increase in the number of maternal and child deaths, and an increase in population density. The group with a medium level of activity consists of 15 districts, namely Bandar Pulau, Aek Songsongan, Rahuning, Aek Kuasan, Aek Ledong, S. Kepayang, S. Kepayang Barat, S. Kepayang Timur, Teluk Dalam, Buntu Pane, Tinggi Raja, Setia Janji, Meranti, R. Panca Arga, and Silau Laut. The group with a high level of activity consists of 3 districts, namely Simpang Empat, Air Joman, and Kisaran Timur. The impact of the high number of active FP participants in a district is an increase in maternal and child health, an increase in family economy, and an increase in family welfare. The results of this clustering analysis can be used by the National Population and Family Planning Agency (BKKBN) of Asahan Regency to improve public understanding of the importance of birth control. This can be done through socialization throughout the regency, especially in districts where the results of the analysis show that the number of active FP participants is quite large.
Keywords: Family Planning, K-Means, Cluster
Abstrak: Peserta Keluarga Berencana (KB) aktif merupakan salah satu indikator keberhasilan program KB. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan klasterisasi tingkat keaktifan peserta KB aktif di Kabupaten Asahan menggunakan metode K-Means. Data yang digunakan adalah data peserta KB aktif di Kabupaten Asahan tahun 2021. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat tiga kelompok peserta KB aktif berdasarkan tingkat keaktifannya, yaitu kelompok dengan tingkat keaktifan rendah, kelompok dengan tingkat keaktifan sedang, dan kelompok dengan tingkat keaktifan tinggi. Kelompok dengan tingkat keaktifan rendah terdiri dari 7 Kecamatan, yaitu B.P Mandoge, Pulau Rakyat, Tanjung Balai, Air Batu, Sei Dadap, Pulo Bandring, dan Kisaran Barat. Dampak dari rendahnya peserta aktif KB di suatu Kecamatan yaitu meningkatnya angka kelahiran tidak diinginkan, meningkatnya angka kematian ibu dan bayi, dan meningkatnya kepadatan penduduk. Kelompok dengan tingkat keaktifan sedang terdiri dari 15 Kecamatan, yaitu Bandar Pulau, Aek Songsongan, Rahuning, Aek Kuasan, Aek Ledong, S. Kepayang, S. Kepayang Barat, S. Kepayang Timur, Teluk Dalam, Buntu Pane, Tinggi Raja, Setia Janji, Meranti, R. Panca Arga, dan Silau Laut. Kelompok dengan tingkat keaktifan tinggi terdiri dari 3 Kecamatan, yaitu Simpang Empat, Air Joman, dan Kisaran Timur. Dampak dari tingginya peserta aktif KB di suatu Kecamatan yaitu meningkatnya kesehatan ibu dan anak, meningkatnya ekonomi keluarga, dan meningkatnya kesejahteraan keluarga. Hasil analisis klasterisasi ini dapat dimanfaatkan oleh Badan Kependudukan dan Keluarga Berencana Nasional (BKKBN) Kabupaten Asahan untuk meningkatkan pemahaman masyarakat tentang pentingnya pengendalian kelahiran. Hal ini dapat dilakukan melalui sosialisasi di seluruh wilayah kabupaten, khususnya di kecamatan-kecamatan yang hasil analisisnya menunjukkan jumlah peserta KB aktif cukup banyak.
Kata kunci: Keluarga Berencana, K-Means, Klaster
Abstract:bstract: Disease is an abnormal condition in which the body or mind experiences discomfort or dysfunction in the person it affects. Every day the number of people suffering from infectious diseases always increases with…
different types of diseases. Therefore, there is a need for a grouping to help the government find information about the diseases most commonly suffered by citizens. In this research, patient disease data was grouped using multidimensional clustering data mining techniques. K-Means Clustering is a non-hierarchical data clustering method that groups data in the form of one or more clusters. Data that has the same characteristics is grouped in one cluster and data that has different characteristics is grouped in another cluster so that the data in one cluster has a small level of variation. This research aims to make the government pay more attention to areas that have high rates of infectious diseases both from the environment and other things. The results of research from 34 provinces and 8 infectious diseases show data where 32 areas are very vulnerable, 2 areas are vulnerable and 2 areas are quite vulnerable.
Keywords: Data Mining, Disease Cases, K-Means
Abstrak: Penyakit adalah suatu keadaan abnormal dimana tubuh ataupun pikiran mengalami ketidaknyamanan atau disfungsi terhadap orang yang dipengaruhinya. Setiap harinya jumlah warga yang menderita penyakit menular selalu bertambah dengan jenis penyakit yang berbeda. Oleh sebab itu, perlu adanya pengelompokan untuk membantu pihak pemerintah menemukan informasi mengenai penyakit yang paling banyak diderita oleh warga. Pada penelitian ini dilakukan pengelompokkan data penyakit pasien menggunakan teknik data mining clustering multidimensi. K-Means Clustering merupakan salah satu metode data clustering non-hirarki yang mengelompokkan data dalam bentuk satu atau lebih cluster. Data-data yang memiliki karakteristik yang sama dikelompokkan dalam satu cluster dan data yang memiliki karakteristik berbeda dikelompokkan dengan cluster yang lain sehingga data yang berada dalam satu cluster memiliki tingkat variasi yang kecil. Penelitian ini bertujuan agar pemerintah lebih perhatian terhadap daerah yang memilki angka tinggi terhadap penyakit menular baik dari lingkungan maupun dari hal lainnya. Hasil dari penelitian dari 34 Provinsi dan 8 Penyakit menular menunjukkan data dimana 32 daerah dengan sangat rawan, 2 daerah rawan dan 2 daerah cukup rawan.
Kata kunci: Data Mining, Kasus Penyakit, K-Means
Abstract:Abstract: Mekar Jaya Store is a shop that operates in the field of selling basic necessities. At the Mekar Jaya Store, there are several problems that often arise. When making sales, customers often feel disappointed because…
ause the stock that the customer should want to buy is often empty. Due to this disappointment the number of customers decreased. The process carried out is still manual so that errors often occur in recording existing data, causing a lack of efficiency in the time used. The available data is not used properly so that sales data is not utilized as well as possible to design business strategies to improve products. To solve this problem, you can use a data mining application, namely by utilizing existing data to identify the best-selling sales, to sales that are less popular with customers using the K-Means method. Where the data used is 101 sales data transactions. This research aims to group transaction data that is used to meet customer needs appropriately and overcome shortages and excess stock of goods which result in investment in sales capital. The results of this research were that the highest sales were 23 items, medium sales were 32 items, and the lowest sales were 46 items. Keywords: grocery stock; K-Means; stock management
Abstrak: Toko Mekar Jaya merupakan sebuah toko yang bergerak dalam bidang penjualan sembako. Pada Toko Mekar Jaya terdapat beberapa permasalahan yang kerap muncul. Dalam melakukan penjualan sering pelanggan merasa kecewa karena seringnya stok yang seharusnya ingin dibeli oleh pelanggan kosong. Karena kekecewaan tersebut jumlah pelanggan menurun. Adapun proses yang dilakukan masih manual sehingga masih sering terjadi kesalahan dalam pencatatan data yang ada sehingga menyebabkan kurangnya efiensi waktu yang digunakan. Ketersediaan data yang ada tidak digunakan dengan baik sehingga data penjualan tidak dimanfaatkan dengan sebaik mungkin yang dapat merancang strategi bisnis dalam meningkatkan produk. Untuk menyelesaikan masalah tersebut dapat menggunakan aplikasi data mining, yaitu dengan memanfaatkan data yang ada untuk mengidentifikasi penjualan yang paling laris, hingga penjualan yang kurang diminati oleh pelanggan menggunakan metode K-Means. Dimana data yang digunakan sebanyak 101 transaksi data penjualan. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan data transaksi yang digunakan untuk memenuhi kebutuhan pelanggan dengan tepat dan mengatasi kekurangan dan kelebihan stok barang yang mengakibatkan tertanamnya modal penjualan. Hasil dari penelitian ini dimana penjualan tertinggi terdapat 23 item, penjualan sedang terdapat 32 item, dan penjualan terendah terdapat 46 item. Kata kunci: Data Mining, K-Means, Penjualan Sembako.
Abstract: Mekar Jaya Store is a shop that operates in the field of selling basic necessities. At the Mekar Jaya Store, there are several problems that often arise. When making sales, customers often feel disappointed because the stock that the customer should want to buy is often empty. Due to this disappointment the number of customers decreased. The process carried out is still manual so that errors often occur in recording existing data, causing a lack of efficiency in the time used. The available data is not used properly so that sales data is not utilized as well as possible to design business strategies to improve products. To solve this problem, you can use a data mining application, namely by utilizing existing data to identify the best-selling sales, to sales that are less popular with customers using the K-Means method. Where the data used is 101 sales data transactions. This research aims to group transaction data that is used to meet customer needs appropriately and overcome shortages and excess stock of goods which result in investment in sales capital. The results of this research were that the highest sales were 23 items, medium sales were 32 items, and the lowest sales were 46 items. Keywords:grocery stock; K-Means; stock management
Abstrak: Toko Mekar Jaya merupakan sebuah toko yang bergerak dalam bidang penjualan sembako. Pada Toko Mekar Jaya terdapat beberapa permasalahan yang kerap muncul. Dalam melakukan penjualan sering pelanggan merasa kecewa karena seringnya stok yang seharusnya ingin dibeli oleh pelanggan kosong. Karena kekecewaan tersebut jumlah pelanggan menurun. Adapun proses yang dilakukan masih manual sehingga masih sering terjadi kesalahan dalam pencatatan data yang ada sehingga menyebabkan kurangnya efiensi waktu yang digunakan. Ketersediaan data yang ada tidak digunakan dengan baik sehingga data penjualan tidak dimanfaatkan dengan sebaik mungkin yang dapat merancang strategi bisnis dalam meningkatkan produk. Untuk menyelesaikan masalah tersebut dapat menggunakan aplikasi data mining, yaitu dengan memanfaatkan data yang ada untuk mengidentifikasi penjualan yang paling laris, hingga penjualan yang kurang diminati oleh pelanggan menggunakan metode K-Means. Dimana data yang digunakan sebanyak 101 transaksi data penjualan. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan data transaksi yang digunakan untuk memenuhi kebutuhan pelanggan dengan tepat dan mengatasi kekurangan dan kelebihan stok barang yang mengakibatkan tertanamnya modal penjualan. Hasil dari penelitian ini dimana penjualan tertinggi terdapat 23 item, penjualan sedang terdapat 32 item, dan penjualan terendah terdapat 46 item.
Kata kunci: Data Mining, K-Means, Penjualan Sembako.
Abstract:Abstract: Fitri Keramik Shop sells various types of ceramics. In this research, the researcher created a system that can make it easier to predict demand for ceramics in the following month based on the categories in Fitri…
ri Keramik by explaining the correct method for forecasting, one of the methods that can be used is Double Exponential Smoothing (DES) which is a forecasting method using uses a number of new actual demand data to generate forecast values for future demand by finding the average value as a forecast for the future period. The results of predicting demand for ceramics using an alpha value of 0.3 and having the lowest error rate are May 2023, Terraso: 176; Mosaic : 169; Standard Ceramic Floor: 163; Squared : 117.
Keywords: Analysis, Double Exponential Smoothing, Predicting Demand.
Abstrak: Toko Fitri Keramik melakukan penjualan berbagai jenis keramik. Pada penelitian ini, peneliti membuat sistem yang dapat memudahkan dalam meramalkan permintaan keramik pada bulan berikutnya berdasarkan kategori yang ada pada Fitri Keramik dengan memaparkan metode yang tepat dalam peramalan, salah satu metode yang dapat digunakan yaitu Double Exponential Smoothing (DES) yang merupakan metode peramalan dengan menggunakan sejumlah data aktual permintaan yang baru untuk membangkitkan nilai ramalan untuk permintaan dimasa yang akan datang dengan mencari nilai rata-rata tersebut sebagai ramalan untuk periode yang akan datang. Hasilnya dari memprediksi permintaan keramik dengan menggunakan nilai alpa 0,3 dan memiliki nilai tingkat error terendah yaitu Mei 2023, Teraso : 176; Mozaik : 169; Keramik Lantai Standart: 163; Kuadrat : 117.
Kata kunci: Analisis, Double Exponential Smoothing, Memprediksi Permintaan.
Abstract:Abstract: Getting a job is a goal by graduates after completing their studies. But in this process, getting a job inevitably requires waiting time. If one measure of success in the field of education of a tertiary institution…
ution is the number of graduates entering the workforce. So to implement this goal, alumni data is needed that can be used in decision making. Existing tracer study data at the STMIK Royal Career Service Center (LPLK) have not been utilized optimally by the campus. If we dig deeper, we will get some knowledge from this data by applying data mining techniques. Therefore, it is clear that using data mining to predict alumni waiting time is important for a university to determine its strategy. The purpose of this study is to predict the waiting time for alumni to get a job using data mining by applying the Naive Bayes algorithm. Training and testing data were taken from 193 data tracer study alumni of STMIK Royal in 2021 who had graduated and were working. The criteria used to predict alumni waiting time are gender, major, year of entry, year of graduation, GPA, and length of time getting a job. The results of modeling using the Naive Bayes algorithm produce an accuracy of 94%.
Keyword: data mining; naive bayes; waiting time
Abstrak: Mendapatkan pekerjaan merupakan tujuan oleh lulusan setelah menyelesaikan studi mereka. Tetapi dalam proses ini, mendapatkan pekerjaan pasti membutuhkan waktu tunggu. Jika salah satu ukuran keberhasilan di bidang pendidikan suatu perguruan tinggi adalah banyaknya lulusan yang masuk ke dunia kerja. Maka untuk menerapkan tujuan itu, maka diperlukan data alumni yang dapat digunakan dalam pengambilan keputusan. Data tracer study yang ada di Lembaga Pusat Layanan Karir (LPLK) STMIK Royal belum dimanfaatkan secara optimal oleh kampus. Jika kita gali lebih dalam, kita akan mendapatkan suatu pengetahuan dari data ini dengan menerapkan teknik data mining. Oleh karena itu, jelas bahwa menggunakan data mining untuk memprediksi waktu tunggu alumni penting bagi suatu perguruan tinggi untuk menentukan strateginya. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memprediksi waktu tunggu alumni mendapatkan pekerjaan menggunakan data mining dengan menerapkan algoritma naive bayes. Data training dan testing diambil dari 193 data tracer study alumni STMIK Royal tahun 2021 yang sudah lulus dan bekerja. Kriteria yang digunakan untuk memprediksi waktu tunggu kerja alumni yaitu jenis kelamin, jurusan, tahun masuk, tahun lulus, IPK, dan lama mendapatkan pekerjaan. Hasil pemodelan dengan menggunakan algoritma naive bayes menghasilkan akurasi sebesar 94%.
Kata Kunci: data mining; naive bayes; waktu tunggu
Abstract:Abstract:Oil palm is a palm oil producing plant. Many factors affect the quality of palm oil, including water content and impurities. One of the most important factors is fruit maturity. Maturity of oil palm fruit is basically…
ically a very important factor for the quality of crude oil. Therefore we built a decision support system using the MOORA method to identify the best/good quality of oil palm fruit. With a quantitative research methodology, which uses a lot of numbers starting from the data collection process to its interpretation. Based on the results of the research we have done, that the sale of quality palm fruit will be carried out by a fruit quality selection system using the MOORA method. And when building a decision support system for choosing oil palm fruit according to the MOORA method, the results of testing 10 alternatives achieved the highest score of 35.5
Keywords: SPK; MOORA; oil palm fruit
Abstrak:Kelapa sawit merupakan tanaman penghasil minyak sawit. Banyak faktor yang mempengaruhi kualitas minyak sawit, antara lain kadar air dan pengotor. Salah satu faktor yang paling penting adalah kematangan buah. Kematangan buah kelapa sawit pada dasarnya merupakan faktor yang sangat penting bagi kualitas minyak mentah. Oleh karena itu kami membangun suatu sistem pendukung keputusan dengan memakai metode MOORA untuk mengenali mutu buah kelapa sawit terbaik/ bagus. Dengan metodologi riset kuantitatif, yang di dalamnya menggunakan banyak angka mulai dari proses pengumpulan data hingga penafsirannya. Berdasarkan hasil dari penelitian yang telah kami lakukan, bahwa penjualan buah kelapa sawit yang berkualitas akan dilakukan oleh suatu sistem pemilihan kualitas buah dengan menggunakan metode MOORA. Dan pada saat membangun sistem pendukung keputusan pemilihan buah kelapa sawit menurut metode MOORA, hasil pengujian 10 alternatif mencapai skor tertinggi yaitu 35,5.
Kata kunci : SPK; MOORA; buah kelapa sawit
Abstract:Abstract:Being a permanent employee are people who are still employees, that is a clear and guaranteed future, which gets more bonuses than contract employees. One of the national trading companies in Indonesia, namely PT…
T Pinus Merah Abadi, also recruits employees both at the head office and at each branch of the company, but in the process decisions made for employees cannot be made by employees. branch of the company, even in the number of many who are disadvantaged because the manual is still carried out by the manager, which is then filtered by the head office. To use these things, in this study a system that supports decisions in branch offices will be made using the fuzzy tsukamoto method which is expected to work from employees. And after the support system takes this decision, employees have made successful decisions, because employees can immediately see the calculation process through the application that has been made.
Keywords: fuzzy tsukamoto; permanent employee; decision support system
Abstrak:Menjadi seorang karyawan tetap di sebuah perusahaan adalah keinginna banyak orang yang masih menjadi seorang karyawan kontrak, selain masa depan yang jelas dan terjamin, seorang karyawan tetap mendapatkan bonus yang lebih banyak dibandingkan dengan karyawan kontrak. Salah satu perusahaan dagang nasional di Indonesia yaitu PT Pinus Merah Abadi juga melakukan perekrutan untuk karyawan tetap setiap tahunnya baik di kantor pusat maupun di setiap cabang perusahaan, namun dalam prosesnya terkadang keputusan yang dibuat mengenai pengangkatan karyawan tetap oleh perusahaan tidak memuaskan para karyawan yang ada di cabang perusahaan, bahkan terkadang para karyawan merasa dirugikan karena perhitungan nya masih dilakukan manual oleh manajer, yang kemudian diproses oleh kantor pusat. Untuk menangani hal tersebut, dalam penelitian ini akan dibuat sebuah sistem pendukung keputusan di kantor cabang perusahaan khususnya kantor cabang kisaran menggunakan metode fuzzy tsukamoto yang diharapkan bisa menangani keluhan dari para karyawan. Dan setelah sistem pendukung keputusan ini digunakan, para karyawan cabang sudah bisa menerima keputusan yang telah dibuat manajer, karena karyawan bisa langsung melihat proses perhitungannya melalui apikasi yang sudah dibuat.
Kata kunci: fuzzy tsukamoto; karyawan tetap; sistem pengambilan keputusan