Search Articles & Publications

Showing 584 articles found for "Waktu"

IMPLEMENTATION OF DALY BMS AND MODULXHM604 AS A BATTERY PACK FOR ECGO2 ELECTRIC MOTORCYCLES TO IMPROVE SAFETY, CAPACITY AND FAST CHARGING

Amin, Muhammad, Ricki Ananda
Abstract: Abstrack: This research aims to improve battery performance and safety on the ECGO2 electric motorcycle by re-assembling the battery system using 18650 lithium cells, Daly BMS 13S/7A battery management system, and XH-M604… 4 module. The configuration used is 13S5P (65 cells), resulting in a total voltage of 48.1 V and a capacity of 14 Ah, or equivalent to 673.4 Wh of energy. Compared to the ECGO2 built-in battery that requires 4-7 hours of charging time, this system is able to speed up charging to ±1.6 hours using a 7 A current charger. Test results using an oscilloscope show that the voltage of the assembled battery is more stable under load than that of a single battery, with minimal ripple. The estimated operating time of an 800 W electric motor using a 673.4 Wh battery is about 50 minutes. To achieve 2 hours of operation, the 13S10P configuration or energy-saving mode (400-500 W) can be used. The system is also more cost-effective at Rp2,678 per Wh compared to the manufacturer's version of Rp4,464 per Wh, as well as improved safety against leakage and overheating. Keywords: 18650 lithium battery; daly bms; electric motorcycle; fast charging.   Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan performa dan keamanan baterai pada sepeda motor listrik ECGO2 dengan merakit ulang sistem baterai menggunakan sel lithium 18650, sistem manajemen baterai Daly BMS 13S/7A, dan modul XH-M604. Konfigurasi yang digunakan adalah 13S5P (65 sel), menghasilkan tegangan total 48,1 V dan kapasitas 14 Ah, atau setara dengan energi 673,4 Wh. Dibandingkan baterai bawaan ECGO2 yang memerlukan waktu pengisian 4–7 jam, sistem ini mampu mempercepat pengisian menjadi ±1,6 jam menggunakan charger arus 7 A. Hasil pengujian menggunakan osiloskop menunjukkan bahwa tegangan baterai rakitan lebih stabil di bawah beban dibandingkan baterai tunggal, dengan ripple minimal. Estimasi lama pengoperasian motor listrik 800 W menggunakan baterai 673,4 Wh adalah sekitar 50 menit. Untuk mencapai 2 jam pengoperasian, dapat digunakan konfigurasi 13S10P atau mode hemat energi (400–500 W). Sistem ini juga lebih hemat biaya dengan efisiensi harga Rp2.678 per Wh dibandingkan Rp4.464 per Wh versi pabrikan, serta meningkatkan keamanan terhadap kebocoran dan panas berlebih. Kata kunci: baterai lithium 18650; daly bms; sepeda motor listrik; pengisian daya cepat.

PREDICTION OF ON-TIME GRADUATION OF UNIVERSITAS ROYAL STUDENTS USING MULTIPLE LINEAR REGRESSION METHOD

Rahmadani, Nurul, Kurniawan, Edi, Nurhasanah, Nurhasanah, Damanik, Wahdan
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.

OPTIMIZING THE SELECTION OF THE BEST EDUCATIONAL TEACHING AIDS SUPPLIER IN DECISION-MAKING USING THE MOORA METHOD

Rani, Maha, Christy, Tika, Ardiansyah, Ricki, Sovia, Rini
Abstract: Abstract: In the business world, supplier selection plays a crucial role in ensuring smooth company operations. Suppliers are responsible for providing raw materials with consistent quality, timely delivery, and competitive… ive prices. The supplier selection process requires evaluation based on various criteria such as product quality, availability, packaging, price, and warranty. Currently, SNM Store places orders by contacting suppliers one by one via telephone to inquire about item availability. This method is time-consuming and may lead to delays in fulfilling item requirements. To address this issue, a Decision Support System (DSS) is needed to assist in efficiently determining the best supplier. One method that can be used in this system is MOORA (Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis). MOORA is known to be effective in handling multi-criteria decision-making by simultaneously optimizing multiple objectives. This method also reduces subjectivity by assigning weights to each criterion and uses simple and fast calculations to evaluate the available alternatives. The objectives of this research are to identify the key criteria in supplier selection, apply the MOORA method in an efficient and user-friendly evaluation and selection process, and improve the operational efficiency of SNM Store in procurement so that item availability can be ensured in a timely manner.   Keywords: decision support system ; MOORA; supplier   Abstrak: Dalam dunia bisnis, pemilihan supplier memegang peranan penting dalam memastikan kelancaran operasional perusahaan. Supplier bertanggung jawab menyediakan bahan baku dengan kualitas konsisten, pengiriman tepat waktu, dan harga kompetitif. Proses seleksi supplier memerlukan evaluasi terhadap berbagai kriteria seperti kualitas produk, ketersediaan, pengemasan, harga, dan garansi. Toko SNM saat ini melakukan pemesanan dengan menghubungi supplier satu per satu melalui telepon untuk menanyakan ketersediaan barang. Metode ini memakan waktu dan dapat menyebabkan keterlambatan dalam pemenuhan kebutuhan barang. Untuk mengatasi hal tersebut, diperlukan sistem pendukung keputusan (Decision Support System) yang dapat membantu dalam menentukan supplier terbaik secara efisien. Salah satu metode yang dapat digunakan dalam sistem ini adalah MOORA (Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis). MOORA dikenal efektif dalam menangani keputusan multi-kriteria dengan mengoptimalkan berbagai tujuan secara bersamaan. Metode ini juga mengurangi subjektivitas melalui pemberian bobot pada tiap kriteria dan menggunakan perhitungan yang sederhana serta cepat dalam mengevaluasi alternatif yang tersedia. adapun tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi kriteria-kriteria penting dalam pemilihan supplier, menerapkan metode MOORA dalam proses evaluasi dan seleksi yang efisien dan mudah digunakan, serta meningkatkan efisiensi operasional Toko SNM dalam hal pengadaan barang agar ketersediaan barang dapat terjamin tepat waktu.   Kata kunci: MOORA; sistem penunjang keputusan; supplier;  

PREDICTING FUTURE ENROLLMENT TRENDS AT UNIVERSITAS LANCANG KUNING USING ARIMA AND LSTM MODELS

Sutejo, Sutejo, Fadrial, Yogi Ersan, Sadar, M., Hasan, Mhd Arief
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  

OPTIMIZATION OF DECISION SUPPORT SYSTEM (DSS) CUSTOMER SERVICE OF TELECOMMUNICATION COMPANIES WITH MOORA METHOD

Sari, Dely Indah, Sondra Wijaya, I Made, Harahap, Widiya Lestari, Rizki, Mohd.
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&#8230; 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; optimization    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.   Kata kunci: DSS; MOORA; layanan pelanggan; telekomunikasi; optimasi  

ANALYSIS OF NEURAL NETWORK ALGORITHM IN URBAN AIR QUALITY PREDICTION

Anggraeni, Dewi, Azmi, Sri Rezki Maulina
Abstract: Abstract: Air quality in urban areas is becoming an increasingly important issue considering its impact on human health and the environment. The rapid increase in air pollution requires effective methods to predict air quality&#8230; uality in order to take appropriate mitigation measures. This study aims to analyze the use of Neural Network (NN) algorithms in predicting air quality in cities. The method used is the application of the NN model, especially the Multilayer Perceptron (MLP), which is trained using historical air quality data such as dust particle levels (PM10, PM2.5), carbon monoxide (CO) gas, and temperature. The data used in this study came from urban air quality monitoring stations collected over a period of time. The results show that the Neural Network algorithm can provide quite accurate predictions of air quality with a low Mean Absolute Error (MAE) value, showing the effectiveness of the model in predicting f fluctuations in air quality. The conclusion of this study is that Neural Network algorithms, specifically MLPs, are an effective tool for air quality prediction, which can be used as a basis for urban air quality management policies.  Keywords: air quality;  neural network; prediction; multilayer perceptron (MLP)    Abstrak: Kualitas udara di perkotaan menjadi isu yang semakin penting mengingat dampaknya terhadap kesehatan manusia dan lingkungan. Peningkatan polusi udara yang pesat memerlukan metode yang efektif untuk memprediksi kualitas udara guna mengambil langkah mitigasi yang tepat. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis penggunaan algoritma Neural Network (NN) dalam memprediksi kualitas udara di perkotaan. Metode yang digunakan adalah penerapan model NN, khususnya Multilayer Perceptron (MLP), yang dilatih menggunakan data kualitas udara historis seperti kadar partikel debu (PM10, PM2.5), gas karbon monoksida (CO), dan suhu. Data yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari stasiun pemantauan kualitas udara di perkotaan yang dikumpulkan selama periode waktu tertentu. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Neural Network dapat memberikan prediksi yang cukup akurat terhadap kualitas udara dengan nilai Mean Absolute Error (MAE) yang rendah, menunjukkan efektivitas model dalam memprediksi fluktuasi kualitas udara. Simpulan dari penelitian ini adalah bahwa algoritma Neural Network, khususnya MLP, merupakan alat yang efektif untuk prediksi kualitas udara, yang dapat digunakan sebagai dasar untuk kebijakan pengelolaan kualitas udara di perkotaan Kata kunci: kualitas udara; neural network; prediksi; multilayer perceptron (MLP)

EUCS, IPA, AND CSI INTEGRATION TO DETECT UBSI ONLINE EXAM SYSTEM SATISFACTION

Sucipto, Rakhmat Hadi, Indrarti, Wahyu, Hussaen, Saddam, Rani, Rani
Abstract: Abstract: The online exam system is used to evaluate student learning, but it has some limitations. Therefore, it is necessary to research the user satisfaction of the system. This study aims to assess user satisfaction&#8230; using the End User Computing Satisfaction (EUCS), Importance Performance Analysis (IPA), and Customer Satisfaction Index (CSI) methods. The results showed that three dimensions, namely, accuracy, ease of use, and timeliness significantly affected user satisfaction, while content and format did not have a significant effect. IPA analysis shows the majority of attributes (12 attributes) are in quadrant II, which indicates moderate satisfaction, 11 attributes in quadrant III, one attribute in quadrant I, and three attributes in quadrant IV. CSI concluded that the online exam system provides satisfactory service with a score of 77.54%. Keywords: csi; eucs; ipa; online exam system; user satisfaction     Abstrak: Sistem ujian online digunakan untuk mengevaluasi pembelajaran mahasiswa, tetapi sistem ini memiliki beberapa keterbatasan. Karena itulah perlu penelitian kepuasan pengguna sistem tersebut. Penelitian ini bertujuan menilai kepuasan pengguna dengan menggunakan metode End User Computing Satisfaction (EUCS), Importance Performance Analisys (IPA), dan Customer Satisfaction Index (CSI). Hasil riset menunjukkan tiga dimensi yaitu, akurasi, kemudahan penggunaan, dan ketepatan waktu signifikan mempengaruhi kepuasan pengguna, sementara konten dan format tidak berpengaruh signifikan. Analisis IPA menunjukkan mayoritas atribut (12 atribut) berada di kuadran II, yang mengindikasikan kepuasan sedang, 11 atribut di kuadran III, satu atribut di kuadran I, dan tiga atribut di kuadran IV. CSI menyimpulkan sistem ujian online memberikan layanan yang memuaskan dengan skor 77,54%.   Kata kunci: csi; eucs; ipa; kepuasan pengguna; sistem ujian online

MODELING CLOTHING ORDER SIZE GROUPING AT RIZKY CONVECTION USING THE K-MEANS METHOD

Rahmadani, Putri, Hutahaean, Jeperson, Santoso, Santoso
Abstract: Abstract: Rizky Convection Business is a sportswear production company based on Jalan Elang Lestari Kisaran. Every day they receive orders from schools and agencies that need sportswear. However, Rizky Convection often faces&#8230; aces challenges, especially in managing raw material inventory, allocating production time and processing orders that come in large quantities. For this reason, order data needs to be grouped to make it easier for employees to work on it. The data that will be processed in this study is order data from 2022-2024. One way to do this is to apply data mining techniques, one of which is the K-Means Clustering method. The purpose of this study is to model the use of K-Means Clustering to improve production management and procurement of raw materials for fabrics at Rizky Convection. K-Means Clustering is the grouping of a number of data into clusters (groups) so that each cluster will contain data that is as similar as possible. The results of K-Means Clustering grouping with 3 clusters, namely cluster 1, the large order group has 25 order data, cluster 2, the small order group has 361 order data and cluster 3, the medium order group has 100 order data. Keywords: data mining; order data; K-Means; sportswear manufacturing.   Abstrak: Usaha Konveksi Rizky merupakan perusahaan produksi pakaian olahraga yang berpusat di Jalan Elang Lestari Kisaran. Setiap hari mereka menerima pesanan dari sekolah dan instansi yang membutuhkan pakaian olahraga. Namun Konveksi Rizky sering menghadapi tantangan terutama dalam pengelolaan persediaan bahan baku kain, pengalokasian waktu produksi dan pemrosesan pesanan yang datang dalam jumlah banyak. Untuk itu, data pesanan perlu dikelompokkan untuk mempermudah karyawan dalam mengerjakannya. Data yang akan diproses pada penelitian ini adalah data pesanan dari tahun 2022-2024. Salah satu cara untuk hal tersebut adalah dengan menerapkan teknik data mining, salah satunya metode K-Means Clustering. Tujuan penelitian ini adalah untuk memodelkan penggunaan K-Means Clustering untuk meningkatkan manajemen produksi dan pengadaan bahan baku kain di Rizky Konveksi. K-Means Clustering adalah pengelompokan sejumlah data ke dalam cluster (group) sehingga setiap dalam cluster tersebut akan berisi data yang semirip mungkin. Hasil pengelompokkan K-Means Clustering dengan 3 cluster yaitu cluster 1 kelompok pesanan banyak memiliki 25 data pesanan, cluster 2 kelompok pesanan sedikit memiliki 361 data pesanan dan cluster 3 kelompok pesanan sedang memiliki 100 data pesanan. Kata kunci: data mining; data pesanan; K-Means; konveksi.

APPLYING ELECTRE METHOD TO DETERMINE HEALTHY FOOD FOR HYPERTENSIVE PATIENTS

Sitorus, Eliya Azizi, Andri Agus, Raja Tama, Sena, Maulana Dwi
Abstract: Abstract: Hypertension is one of the chronic diseases that can increase the risk of cardiovascular disease. A healthy diet is an important factor in managing hypertension, but many patients struggle to choose foods that&#8230; are suitable for their condition. Therefore, a decision support system is needed to help patients determine healthy food choices objectively and systematically. This research aims to apply the ELECTRE (Elimination Et Choix Traduisant La Réalité) method in determining healthy foods for hypertension patients. This method is used because it can handle various criteria simultaneously and provide recommendations based on a mathematical approach. Data were obtained from Serozha Clinic through interviews, observations, and literature reviews on the nutritional content of food. The research results show that the ELECTRE method is capable of providing healthy food recommendations with an accuracy level of 90%, higher than the manual technique which only reaches 70%. In addition, the time required in the decision-making process has significantly decreased. Patients also showed a higher level of satisfaction with the proposed system. In conclusion, the ELECTRE method has proven effective in helping hypertension patients choose foods that meet their nutritional needs, and can thus be used as a reference in the development of decision support systems in the health sector. Keywords: electre method; healthy food; health management; hypertension.   Abstrak: Hipertensi merupakan salah satu penyakit kronis yang dapat meningkatkan risiko penyakit kardiovaskular. Pola makan yang sehat menjadi faktor penting dalam pengelolaan hipertensi, namun banyak pasien kesulitan dalam memilih makanan yang sesuai dengan kondisi mereka. Oleh karena itu, diperlukan sistem pendukung keputusan yang dapat membantu pasien dalam menentukan pilihan makanan sehat secara objektif dan sistematis. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode ELECTRE (Elimination Et Choix Traduisant La Realite) dalam menentukan makanan sehat bagi penderita hipertensi. Metode ini digunakan karena mampu menangani berbagai kriteria secara simultan dan memberikan rekomendasi berdasarkan pendekatan matematis. Data diperoleh dari Klinik Serozha melalui wawancara, observasi, serta tinjauan literatur mengenai kandungan gizi makanan.Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode ELECTRE mampu memberikan rekomendasi makanan sehat dengan tingkat akurasi 90%, lebih tinggi dibandingkan teknik manual yang hanya mencapai 70%. Selain itu, waktu yang dibutuhkan dalam proses pengambilan keputusan berkurang secara signifikan. Pasien juga menunjukkan tingkat kepuasan yang lebih tinggi terhadap sistem yang diusulkan.Kesimpulannya, metode ELECTRE terbukti efektif dalam membantu penderita hipertensi memilih makanan yang sesuai dengan kebutuhan gizi mereka, sehingga dapat digunakan sebagai referensi dalam pengembangan sistem pendukung keputusan di bidang kesehatan. Kata kunci: hipertensi; makanan sehat; metode electre; pengelolaan kesehatan.

CUSTOMER MAPPING SYSTEM WITH WEB TECHNOLOGY ON THE SIDEAK MOTOR TO IMPROVE EFFICIENCY AND ACCURACY

Nababan, Pesta Cici Dubliana, Saputra, Herman, Syahputra, Abdul Karim
Abstract: Abstract: The implementation of Geographic Information Systems (GIS) within organizations has become essential in accomplishing work activities in the modern era. Sideak Motor is a financing company in Kisaran City, Asahan&#8230; an Regency, that provides loans using motorcycle registration certificates (BPKB) as collateral, with a customer base reaching 6,052. Sideak Motor faces difficulties in data management. During meetings concerning customer locations, data communication with owners and office staff is often problematic. Additionally, when duties are transferred, new field officers struggle to locate customers because the previous officers could only provide textual information. As a result, office staff have no precise knowledge of customer locations—only the field officers do. This study aims to design a web-based customer mapping system to facilitate information storage, reduce costs, save time, and produce an information system that enhances the efficiency and accuracy of customer data management. The resulting system presents the distribution of customer locations and provides accessible information such as personal data, addresses, route details, and photos of customers’ homes, thereby simplifying the operations of Sideak Motor. Keywords: customer distribution mapping; geographic information system (GIS); sideak motor.   Abstrak: Penerapan sistem informasi geografis dalam organisasi menjadi hal utama untuk menyelesaikan suatu aktivitas pekerjaan pada era sekarang ini. Sideak Motor merupakan salah satu perusahaan pembiayaan dengan agunan BPKB sepeda motor di Kota Kisaran Kabupaten Asahan yang memiliki nasabah mencapai 6.052, Sideak Motor kesulitan dalam pengelolaan data, saat melakukan rapat mengenai lokasi nasabah sulit dilakukan komunikasi data dengan pemilik dan petugas kantor lainnya, serta pada saat pergantian tugas, petugas lainnya kesulitan mencari lokasi nasabah, karena petugas lapangan hanya bisa memberikan informasi berupa teks, dengan begitu petugas kantor tidak mengetahui lokasi pasti nasabah Sideak Motor, jadi yang mengetahui lokasi mengenai tempat tinggal nasabah hanya petugas lapangan. Penelitian ini memiliki tujuan untuk merancang sebuah sistem pemetaan nasabah berbasis web yang dapat mempermudah dalam penyimpanan informasi, mengurangi biaya, menghemat waktu serta menghasilkan sistem informasi yang dapat meningkatkan efisiensi dan akurasi pengelolaan data nasabah. Hasil sistem ini menyajikan sebaran pemetaan lokasi nasabah menyediakan informasi berupa biodata, alamat, rincian rute, dan gambar rumah nasabah yang dapat diakses secara cepat dan akurat sehingga dapat mempermudah pihak sideak motor. Kata Kunci: pemetaan sebaran nasabah; sistem informasi geografis (SIG); sideak motor