Abstract:Abstract: SMP Muhammadiyah 5 Samarinda still relies on manual evaluation with limited data analysis tools in predicting student academic achievement. This study aims develop a system for predicting the learning achievement…
nt of students at SMP Muhammadiyah 5 Samarinda using the Naive Bayes classification method. The dataset used consists of 192 student exam scores covering academic scores, attendance, parents’ education and income, and living conditions as independent variables, while the dependent variable is the achievement label (achieved or not achieved). The preprocessing stage includes label normalization, feature selection, and median imputation to handle missing data. The dataset was divided into 75% training data and 25%. The model was implemented as a pipeline consisting of a median imputer and a Gaussian Naive Bayes classifier. The evaluation results showed that the model achieved an accuracy of 79.2%, with a perfect recall value (1.00) in the high-achieving class and (0.64) in the low-achieving class. This shows that the model is quite effective in identifying high-achieving students. The trained model was then integrated into a Flask-based web application, which enables online predictions through a simple form interface, facilitating contextual interpretation. This system is expected to assist in educational decision-making by helping teachers identify students’ achievement levels early on and design more targeted learning interventions.
Keywords: academic performance; educational data mining; naive bayes; prediction system; student achievement
Abstrak: SMP Muhammadiyah 5 Samarinda masih bergantung pada evaluasi manual dengan alat analisis data terbatas dalam melakukan prediksi prestasi akademik siswa. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem prediksi prestasi belajar siswa SMP Muhammadiyah 5 Samarinda menggunakan metode klasifikasi Naive Bayes. Dataset yang digunakan terdiri atas 192 data nilai ujian siswa yang mencakup skor akademik, kehadiran, pendidikan dan pendapatan orang tua, serta kondisi tempat tinggal sebagai variabel independen, sedangkan variabel dependen berupa label prestasi (berprestasi atau tidak berprestasi). Tahap preprocessing meliputi normalisasi label, seleksi fitur, serta imputasi median untuk menangani data yang hilang. Dataset dibagi menjadi 75% data latih dan 25%. Model diimplementasikan dalam bentuk pipeline yang terdiri atas median imputer dan Gaussian Naive Bayes classifier. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model mencapai akurasi sebesar 79,2%, dengan nilai recall sempurna (1,00) pada kelas berprestasi dan lebih rendah (0,64) pada kelas tidak berprestasi. Hal ini menunjukkan bahwa model cukup efektif dalam mengidentifikasi siswa berprestasi. Model yang telah dilatih kemudian diintegrasikan ke dalam aplikasi web berbasis Flask, yang memungkinkan prediksi secara daring melalui antarmuka formulir sederhana untuk mendukung interpretasi kontekstual. Sistem ini diharapkan dapat membantu untuk pengambilan keputusan dalam pendidikan dengan membantu guru mengidentifikasi tingkat prestasi siswa sejak dini dan merancang intervensi pembelajaran yang lebih terarah.
Kata kunci: prestasi akademik; penambangan data Pendidikan; naive bayes; sistem prediksi; prestasi siswa
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: On-time graduation is an important indicator in measuring the success of higher education and reflects the effectiveness of the academic process in higher education. Royal University, especially the Information…
Systems Study Program, still faces challenges in increasing the percentage of students who graduate on time. This study aims to identify factors that influence students' on-time graduation and build a prediction model using the multiple linear regression method. This method was chosen because it is able to analyze the simultaneous influence of several independent numeric variables on one dependent variable, making it suitable for studying the complex relationship between factors that influence student graduation. The independent variables analyzed in this study include GPA, parental income, and student part-time jobs with student graduation as the dependent variable. The results showed that parental income and part-time jobs had a significant positive effect on on-time graduation, while GPA had a negative effect. The model built had an R² value of 0.6153 and a standard error of 4.0653, indicating that the model was quite strong and accurate. These findings recommend Universitas Royal to strengthen the academic monitoring system and support working students, as well as design policies based on students' socio-economic conditions to increase the on-time graduation rate.
Keywords: multiple linear regression; on-time graduation; students.
Abstrak: Kelulusan tepat waktu merupakan indikator penting dalam mengukur keberhasilan pendidikan tinggi serta mencerminkan efektivitas proses akademik di perguruan tinggi. Universitas Royal, khususnya Program Studi Sistem Informasi, masih menghadapi tantangan dalam meningkatkan persentase mahasiswa yang lulus tepat waktu. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi kelulusan tepat waktu mahasiswa serta membangun model prediksi menggunakan metode regresi linear berganda. Metode ini dipilih karena mampu menganalisis pengaruh simultan beberapa variabel independen numerik terhadap satu variabel dependen, sehingga sesuai untuk mengkaji hubungan kompleks antar faktor yang memengaruhi kelulusan mahasiswa. Variabel independen yang dianalisis dalam penelitian ini meliputi IPK, penghasilan orangtua, dan pekerjaan sambilan mahasiswa dengan kelulusan mahasiswa sebagai variabel dependen. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penghasilan orangtua dan pekerjaan sambilan berpengaruh positif signifikan terhadap kelulusan tepat waktu, sedangkan IPK justru memiliki pengaruh negatif. Model yang dibangun memiliki nilai R² sebesar 0,6153 dan standar error 4,0653, menandakan model cukup kuat dan akurat. Temuan ini merekomendasikan Universitas Royal untuk memperkuat sistem monitoring akademik dan mendukung mahasiswa yang bekerja, serta merancang kebijakan berbasis kondisi sosial-ekonomi mahasiswa guna meningkatkan angka kelulusan tepat waktu.
Kata kunci: kelulusan tepat waktu; mahasiswa; regresi linear berganda.
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: Advancements in digital technology have significantly transformed communication and learning. Traditional learning methods have limitations in providing a fast and interactive learning environment, necessitating…
g accessible technology that enhances student and teacher engagement while ensuring convenience. WhatsApp has emerged as a widely used solution due to its accessibility, privacy features, and cross-platform compatibility, offering users a sense of convenience. This study examines the role of Perceived Convenience in the acceptance and use of WhatsApp in secondary education in Medan City using the UTAUT2 Model. A survey was conducted with 439 respondents from 8 secondary schools in Medan and analyzed using SEM-PLS with SmartPLS-4. The results indicate that social influence, hedonic motivation, habit, and perceived convenience positively impact the intention to use WhatsApp. Additionally, facilitating conditions, perceived convenience, and intention to use significantly influence actual usage behavior. However, performance expectancy, effort expectancy, and price value do not affect either intention or behavior in using WhatsApp. Moderating variables such as age, gender, and experience partially moderate the relationships between independent factors and WhatsApp usage intention and behavior. This study contributes by incorporating Perceived Convenience into the UTAUT2 Model and affirming its role in educational technology adoption.
Keywords: perceived convenience; secondary education; UTAUT2; whatsapp
Abstrak: Kemajuan teknologi digital telah membawa perubahan signifikan dalam komunikasi dan pembelajaran. Metode pembelajaran tradisional memiliki keterbatasan dalam menyediakan lingkungan belajar yang cepat dan interaktif, sehingga diperlukan teknologi yang mudah diakses, meningkatkan keterlibatan siswa dan guru, serta nyaman digunakan. WhatsApp menjadi salah satu solusi dan banyak digunakan karena mudah diakses, privasi yang ditawarkan, serta kompatibilitas lintas platform sehingga memberikan kenyamanan yang dapat dirasakan pengguna ketika menggunakannya. Oleh karena itu, Penelitian ini menguji peran Persepsi Kenyamanan terhadap penerimaan dan penggunaan WhatsApp dalam pendidikan menengah di Kota Medan menggunakan Model UTAUT2. Survei dilakukan pada 439 responden dari 8 sekolah menengah di kota Medan, dan dianalisis dengan SEM-PLS menggunakan SmartPLS-4. Hasil penelitian menunjukkan bahwa social influence, hedonic motivation, habit, dan perceived convenience berpengaruh positif signifikan terhadap behavioral intention. Sementara itu, facilitating conditions, perceived convenience, dan behavioral intention berdampak positif pada use behavior. Namun, performance expectancy, effort expectancy, dan price value tidak berpengaruh terhadap niat maupun perilaku penggunaan WhatsApp. Variabel moderasi usia, jenis kelamin, dan pengalaman memoderasi sebagian hubungan antara faktor bebas terhadap niat dan perilaku penggunaan WhatsApp. Penelitian ini berkontribusi dengan menambahkan variabel persepsi kenyamanan (perceived convenience) ke dalam Model UTAUT2 dan menegaskan perannya dalam adopsi teknologi pendidikan.
Kata kunci: pendidikan menengah; persepsi kenyamanan; UTAUT2; whatsapp
Abstract:Abstract: Children's nutritional issues are an important concern for parents to pay attention to growth and development, especially health and well-being. According to the results of the Ministry of Health's Indonesian Nutrition…
utrition Status Survey (SSGI), there are 4 nutritional problems for children in Indonesia, namely stunting, wasting, underweight and everweight. In this research, how to predict signs of symptoms of a decline in a child's nutritional status using a machine learning algorithm, a prediction model was designed using logistic regression in Python IDE to predict whether a child is indicated by a decline in nutrition or not. Dataset from Bengkayang Community Health Center data consisting of 657 pediatric patient data. The dataset is divided into 7 features (independent variables) and 1 predictor (dependent variable). Test results show perfect performance with precision, recall, F1-score, accuracy values of 100%. Then the visualization results on the ROC (Receiver Operating Characteristic) curve to depict the TP (True Positive) value on the Y axis against the FP (false Positive) value on the become overfit. It is recommended that in preparing the training dataset, measure the training data and reduce the features, after carrying out feature selection to increase the accuracy of the model.
Keywords: child nutritional status; growth and development logistic regression; machine learning
Abstract: Masalah Gizi anak menjadi perhatian penting bagi orangtua untuk memperhatikan tumbuh kembang, terutama kesehatan dan kejahteraan. Menurut hasil survei status Gizi Indonesia (SSGI) Kemenkes memperlihatkan 4 permasalahan gizi anak di Indonesia yaitu stunting, wasting, underweight, dan everweight. Dalam penelitian ini, bagaimana memprediksi tanda gejala penurunan status gizi anak menggunakan algoritma machine learning dirancang model prediksi menggunakan logistic regression pada Python IDE dengan memprediksi anak terindikasi penurunan gizi atau tidak. Dataset dari data Puskesmas Bengkayang yang terdiri 657 data pasien anak. Dataset dibagi menjadi 7 feature (variabel independen) dan 1 predictor (variabel dependen). Hasil Pengujian memperlihatkan kinerja yang sempurna dengan nilai presisi, recall, F1-score, akurasi, sebesar 100%. Kemudian hasil Visualisasi pada kurva ROC (Receiver Operating Characteristic) untuk menggambarkan nilai TP (True Positif) di sumbu Y terhadap nilai FP (false Positif) di sumbu X juga menunjukkan nilai yang sangat tinggi dan sudah mendekati angka 1 ini pertanda bahwa model ini menjadi overfit. Sebaiknya dalam persiapan training dataset diukur dengan data training dan mengurangi feature, setelah melakukan feature Selection untuk meningkatkan akurasi model.
Keywords: logistic regression; machine learning; status gizi anak; tumbuh kembang
Abstract:• Abstract: The skin is an elastic wrapping that protects the body from environmental influences, the skin is the organ that is located on the outside and limits it from the human environment. Skin diseases can be caused…
ed by fungi, viruses, germs, animal parasites, bacterial infections and others. To identify skin diseases, we usually have to see a doctor, but we still experience problems in dealing with disease identification. This is sometimes influenced by the community, sometimes they feel embarrassed to consult their skin disease to a doctor because the signs of skin disease have started to appear, consultation fees and drugs are relatively expensive. Current technological developments are able to process knowledge with artificial intelligence techniques. Due to the many symptoms of disease nowadays, it is necessary to make a system application with artificial intelligence that can diagnose skin diseases and provide solutions for skin diseases using one of the methods, namely the Naïve Bayes Classifier. Naïve Bayes is a simple classification algorithm where each attribute is independent and may contribute to the final decision. The goal is to produce an expert system website that helps the general public in diagnosing skin diseases and providing solutions for detected skin diseases. The results of this study concluded that based on the application of skin cancer diagnosis can display the results of skin cancer diagnosis decisions.
Keywords: expert system; naïve bayes; skin disease
Abstrak: Kulit merupakan pembungkus yang elastis yang melindungi tubuh dari pengaruh lingkungan, kulit merupakan organ tubuh yang terletak paling luar dan membatasinya dari lingkungan hidup manusia. Penyakit kulit dapat disebabkan oleh jamur, virus, kuman, parasit hewani, infeksi bakteri dan lain-lain. Mengidentifikasi penyakit kulit biasanya kita harus ke dokter, namun masih mengalami kendala dalam menangani pengidentifikasi penyakit hal itu terkadang dipengarui oleh masyarakat terkadang merasa malu untuk mengkonsultasikan penyakit kulitnya ke dokter karena tanda-tanda penyakit kulit sudah mulai tampak, biaya konsultasi dan obat yang tergolong mahal. Perkembangan teknologi saat ini mampu mengolah pengetahuan dengan teknik kecerdasan buatan. Karena banyaknya gejala penyakit pada masa sekarang ini perlu dibuat aplikasi sistem dengan kecerdasan buatan yang dapat mendiagnosa penyakit kulit dan memberikan solusi dari penyakit kulit dengan salah satu metode yaitu Naïve Bayes Classifier. Naïve bayes merupakan algoritma klasifikasi yang sederhana dimana setiap atribut bersifat berdiri sendiri dan memungkinkan berkontribusi terhadap keputusan akhir. Tujuannya adalah menghasilkan website sistem pakar yang dan membantu masyarakat luas dalam mendiagnosa penyakit kulit dan memberikan solusi dari penyakit kulit yang terdeteksi. Hasil dari penelitian ini menyimpulkan bahwa berdasarkan aplikasi diagnosa penyakit kanker kulit dapat menampilkan hasil keputusan diagnosa penyakit kanker kulit.
Kata kunci: Naïve Bayes; Penyakit Kulit; sistem pakar
Abstract:Abstract:†Cryptography is one of the important subjects to learn because the content of the discussion discusses data security. Data security has a very important role considering that most transaction activities are…
are carried out on the internet. Many platforms offer virtual transactions, such as motorcycle taxis, online marketplaces, and banking. For transacting on the internet, reliable data security is needed to maintain the security of user data from internet crimes (cybercrime). For cryptography learning to produce students who understand cryptography in-depth, this learning is carried out independently. One of the lessons to improve independent skills is a project approach. With project-based learning, students will be actively involved in completing projects given by the lecturer. To facilitate interaction and monitor projects completed by students, an LMS (Learning Management System) was created. The lecturer will later upload the student projects through the LMS, and if the student wants to work on the project, they can download it from the LMS.
Keywords: Cryptography; LMS; Online transactions
Abstrak:†Kriptografi merupakan salah satu mata pelajaran yang penting untuk dipelajari karena isi bahasannya membahas tentang pengamanan data. Saat ini, keamanan data memiliki peran yang sangat penting, mengingat sebagian besar aktivitas transaksi dilakukan di internet. Banyak platform yang menawarkan transaksi virtual, seperti ojek online, pasar online dan perbankan. Dalam bertransaksi di internet dibutuhkan keamanan data yang handal untuk menjaga keamanan data pengguna dari kejahatan internet (cyber crime). Agar pembelajaran kriptografi menghasilkan mahasiswa yang memahami kriptografi secara mendalam, maka pembelajaran ini dilakukan secara mandiri. Salah satu pembelajaran untuk meningkatkan kemampuan mandiri adalah dengan pendekatan project. Dengan pembelajaran berbasis project, mahasiswa akan terlibat aktif menyelesaikan project yang diberikan dosen. Untuk memudahkan interaksi dan monitor project yang diselesaikan mahasiswa, maka dibuat LMS (Learning Manajement System). Setiap project mahasiswa nantinya akan di unggah oleh dosen melalui LMS dan mahasiswa bisa mengunguh project di LMS
Dengan menambahkan LMS dan pembelajaran yang berbasis project pada pembelajaran kriptografi menunjukkan hasil belajar yang lebih baik. Hal ini dapat dilihat pada hasil tinjauan dilangan dengan penyelesaian sebuah soal dan hasil ujian akhir mahasiswa.
Kata kunci: Kriptografi; LMS; Transaksi Online,
Abstract:Abstract: Higher Education can exercise management autonomy, that is to evaluate using an information system independently. The case study taken in this study is the Kalimantan Institute of Technology (ITK). So far, ITK…
has used a survey information system to evaluate ITK, but the information system is static so that it is not following the current needs of ITK. Based on that, this research is developing an evaluation information system at ITK so that this information system is expected to be able to monitor and evaluate the process of activities at ITK. The method used is the waterfall model. Based on the waterfall method, the methodology used in this research is start from the identification of the problem, then study the literature and enter the system building stage, namely the analysis, design, implementation and testing stages, as well as conclusions and suggestions. The results obtained are in the form of an information system for evaluating academic activities and services that have been approved by ITK on the http://evaluasi.itk.ac.id page.
Keywords: evaluation; information system; ITK
Abstrak: Perguruan Tinggi memiliki kemampuan untuk melaksanakan otonomi pengelolaan yaitu dievaluasi secara mandiri menggunakan sistem informasi. Studi kasus yang diambil pada penelitian ini adalah Institut Teknologi Kalimantan (ITK). Selama ini ITK telah menggunakan sistem informasi survey untuk mengevaluasi ITK, namun sistem informasi tersebut bersifat statis sehingga telah tidak sesuai dengan kebutuhan ITK saat ini. Berdasarkan hal itu, penelitian ini adalah mengembangkan sistem informasi evaluasi di ITK sehingga diharapkan sistem informasi ini dapat memantau dan mengevaluasi proses kegiatan di ITK. Metode yang digunakan adalah waterfall model. Berdasarkan metode waterfall tersebut, maka metodologi yang digunakan pada penelitian ini dimulai dari identifikasi masalah, kemudian studi literatur dan memasuki tahap membangun sistem yaitu tahap analisis, desain, implementasi dan pengujian, serta kesimpulan dan saran. Hasil penelitian yang diperoleh adalah berupa sistem informasi evaluasi kegiatan akademik dan layanan yang telah disetujui ITK di halaman http://evaluasi.itk.ac.id.
Kata kunci: evaluasi; sistem informasi; ITK
Abstract:Abstract: The need for fulfilling the quantity and quality of beef in Indonesia is still very less than the supply of beef in Indonesia, for 2020 alone the demand for beef in Indonesia is around 700,000 tons while the domestic…
mestic supply is only 400,000 tons, from that Indonesia is still 300,000 tons less. Therefore, to meet the beef needs, an additional supply of beef is needed by importing beef from abroad in the form of processed meat and prospective beef breeders. The problem experienced by independent local breeders is the selection of the best cattle breeds The process of selecting cattle breeds conducted so far by farmers is still manual and traditional. They did this because of the lack of qualified knowledge to choose the best beef breed based on certain criteria and which alternative cow options are suitable for beef cattle. So that the process of enlarging cattle breeds becomes shorter in time with maximum results. The technology used is using the MOORA and WASPAS methods as a comparison in determining the best beef cattle breeds. The method is expected to produce a comparison so that the results obtained from a more accurate method in selecting the best beef breeders in order to advance the local independent livestock business in particular and become self-sufficient beef in general.
Keywords: Beef Cattle; decision support system; MOORA; WASPAS
Abstrak: Kebutuhan akan pemenuhan kuantitas dan kualitas daging sapi di indonesi sangat masih kurang dari persedian sapi yang ada di Indonesia, untuk tahun 2020 ini sendiri kebutuhan akan daging sapi di Indonesia sekitar 700.000 ton sementara persedian dalam negeri hanya mencapai 400.000 ton, dari itu Indonesia masih kurang 300.000 ton lagi. Oleh karena itu, untuk mencukupi kebutuhan daging sapi tersebut diperlukan tambahan suplai daging sapi dengan melakukan impor daging sapi dari luar negeri baik berupa daging olahan maupun bakalan calon bibit sapi. Masalah yang dialami oleh para peternak lokal mandiri yaitu pemilihan bibit sapi terbaik Proses pemilihan bibit sapi yang dilakukan selama ini oleh peternak masih dengan cara manual dan tradisional. Hal tersebut mereka lakukan Karena kurangnya pengetahuan yang mumpuni untuk memilih bibit sapi terbaik berdasarkan kriteria-kriteria tertentu dan beberapa pilihan alternatif sapi mana yang cocok untuk dijadikan sapi potong. Sehingga dengan demikian proses pembesaran bibit sapi menjadi lebih singkat waktunya dengan hasil yang maksimal. Teknologi yang digunakan yaitu menggunakan metode MOORA dan WASPAS sebagai pembanding dalam menetukan bibit sapi potong terbaik. Dari metode tersebut diharapkan menghasilkan perbandingan sehingga didapat hasil dari metode yang lebih akurat dalam pemilihan bibit sapi terbaik demi memajukan usaha peternakan mandiri lokal secara khusus dan menjadi swasembada daging sapi secara umum.
Kata Kunci: bibit sapi; sistem penunjang keputusan; MOORA; WASPAS