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;
Abstract:Abstract: Non-performing loans remain one of the main challenges faced by cooperatives, particularly when the loan eligibility assessment process is still conducted manually. This traditional approach tends to be time consuming,…
nsuming, subjective, and prone to inaccurate decisions. This study aims to develop a predictive model for borrower eligibility using the Support Vector Machine (SVM) algorithm as a more efficient and objective machine learning-based solution. A total of 1,000 loan history records were processed using RapidMiner software, taking into account variables such as salary, years of employment, loan amount, monthly installment, employment status, monthly expenses, number of dependents, housing status, age, and collateral value. The model’s performance was evaluated using a confusion matrix and classification metrics including accuracy, precision, recall, and kappa. The results indicate that the SVM model achieved an accuracy of 90.05%, precision of 90.13%, recall of 90.05%, and f1 score of 90,08%, reflecting a strong performance in classifying borrower eligibility. The application of this method makes a significant contribution to the development of data driven decision support systems within cooperative environments. This finding expands the scientific understanding in the field of microfinance and supports the implementation of artificial intelligence technologies in making decisions that are more precise, rapid, and accurate.
Keywords: cooperative; eligibility prediction; machine learning; non-performing loan; SVM
Abstrak: Kredit macet merupakan salah satu permasalahan utama yang dihadapi koperasi, terutama ketika proses penilaian kelayakan peminjam masih dilakukan secara manual. Pendekatan ini cenderung lambat, subjektif, dan berisiko menghasilkan keputusan yang kurang akurat. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model prediksi kelayakan peminjam menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) sebagai solusi berbasis machine learning yang lebih efisien dan objektif. Sebanyak 1.000 data riwayat pinjaman diolah menggunakan tools RapidMiner dengan mempertimbangkan variabel: gaji, lama bekerja, besar pinjaman, angsuran per bulan, status pegawai, pengeluaran bulanan, jumlah tanggungan, status rumah, umur, dan nilai jaminan. Evaluasi model dilakukan menggunakan confusion matrix dan metrik klasifikasi seperti akurasi, presisi, recall, dan kappa. Hasil menunjukkan bahwa model SVM mencapai akurasi 90,05%, presisi 90,13%, recall 90,05%, dan f1 score 90,08%, yang mencerminkan performa model yang sangat baik dalam mengklasifikasikan kelayakan peminjam. Penerapan metode ini memberikan kontribusi penting dalam pengembangan sistem pendukung keputusan berbasis data di lingkungan koperasi. Temuan ini memperluas wawasan keilmuan di bidang keuangan mikro dan mendukung penerapan teknologi kecerdasan buatan dalam pengambilan keputusan yang lebih tepat, cepat, dan akurat.
Kata Kunci: koperasi; kredit macet; machine learning; prediksi kelayakan; SVM
Abstract:Abstract: Face recognition based on deep learning has become an important technology in many areas. However, these systems often face challenges in real-world conditions, such as when the face is partially covered by accessories…
essories such as masks or glasses. This study aims to evaluate the effect of data augmentation by adding facial accessories (masks, glasses, and a combination of both) and geometric augmentation on the accuracy of face recognition systems. There are three types of datasets used in this method: the original dataset (category 1), the dataset with facial accessories augmentation (category 2), and the dataset with geometric augmentation (category 3). Data augmentation was performed on the training dataset to increase diversity, followed by the face detection process using SCRFD and feature extraction with ArcFace. The model was then trained using Multi-Layer Perceptron (MLP). Based on the results, adding face accessories (category 2) made the model a lot more accurate, hitting 99% accuracy. In category 3, adding geometric features improved accuracy to 91%. Other evaluation metrics, such as precision, recall, and F1-score, also showed improvement after augmentation. This study concludes that facial accessories augmentation is more effective in improving the accuracy and robustness of face recognition models compared to geometric augmentation.
Keywords: augmentation; deep learning; face recognition; glasses.
Abstrak: Pengenalan wajah berbasis deep learning telah menjadi salah satu teknologi penting dalam berbagai aplikasi. Namun, sistem ini sering kali menghadapi tantangan dalam kondisi dunia nyata, seperti saat wajah tertutup sebagian oleh aksesori seperti masker atau kacamata. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi pengaruh augmentasi data dengan menambahkan aksesori wajah (masker, kacamata, dan kombinasi keduanya) serta augmentasi geometris terhadap akurasi sistem pengenalan wajah. Metode yang digunakan melibatkan tiga kategori dataset: dataset asli tanpa augmentasi (kategori 1), dataset dengan augmentasi aksesoris wajah (kategori 2), dan dataset dengan augmentasi geometris (kategori 3). Augmentasi data dilakukan pada dataset pelatihan untuk meningkatkan keberagaman, diikuti dengan proses deteksi wajah menggunakan SCRFD dan ekstraksi fitur dengan ArcFace. Model kemudian dilatih menggunakan Multi-Layer Perceptron (MLP). Hasil penelitian menunjukkan bahwa augmentasi aksesoris wajah (kategori 2) memberikan peningkatan signifikan pada akurasi model, mencapai 99%, sedangkan kategori 3 dengan augmentasi geometris mencapai akurasi 91%. Metrik evaluasi lainnya, seperti precision, recall, dan F1-score, juga menunjukkan peningkatan setelah augmentasi. Penelitian ini menyimpulkan bahwa augmentasi aksesoris wajah lebih efektif dalam meningkatkan akurasi dan ketahanan model pengenalan wajah dibandingkan dengan augmentasi geometris.
Kata kunci: augmentasi; deep learning; kacamata; pengenalan wajah.
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…
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
Abstract:Abstract: Uterine disease is a serious threat to women's health, which can affect fertility and quality of life. Delayed diagnosis often results in patients not getting optimal early treatment at the H. Abdul Manan Simatupang…
upang Kisaran Regional General Hospital. This study aims to develop a fuzzy logic-based expert system to diagnose uterine disease based on the symptoms experienced by patients. This system receives symptom data as input, then performs analysis using the fuzzy logic method to determine the level of possibility of a disease. The final results produced are an initial diagnosis and treatment recommendations. System testing shows that this method is able to identify uterine disease with fairly good accuracy, where one case showed the possibility of Endometriosis with a confidence level of 63%. With this system, patients can obtain initial information about their health condition, so they can take more appropriate and faster medical steps.
Keywords: expert system; fuzzy logic; uterine disease.
Abstrak: Penyakit rahim merupakan ancaman serius bagi kesehatan wanita, yang dapat berdampak pada kesuburan dan kualitas hidup. Keterlambatan diagnosis sering kali menyebabkan pasien tidak mendapatkan penanganan dini yang optimal di Rumah Sakit Umum Daerah H. Abdul Manan Simatupang Kisaran. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pakar berbasis logika fuzzy guna mendiagnosis penyakit rahim berdasarkan gejala yang dialami pasien. Sistem ini menerima data gejala sebagai input, kemudian melakukan analisis menggunakan metode logika fuzzy untuk menentukan tingkat kemungkinan suatu penyakit. Hasil akhir yang dihasilkan berupa diagnosis awal dan rekomendasi penanganan. Pengujian sistem menunjukkan bahwa metode ini mampu mengidentifikasi penyakit rahim dengan akurasi yang cukup baik, di mana salah satu kasus menunjukkan kemungkinan penyakit Endometriosis dengan tingkat kepercayaan sebesar 63%. Dengan adanya sistem ini, pasien dapat memperoleh informasi awal mengenai kondisi kesehatannya, sehingga dapat mengambil langkah medis yang lebih tepat dan cepat.
Kata kunci: fuzzy logic; penyakit rahim; sistem pakar.
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…
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.
Abstract:Abstract: In the retail industry, effective supply chain management is essential to ensure stock availability aligns with market demand. Gasti Jaya Store, a growing shoe retailer, faces challenges in optimizing inventory…
management, often leading to stock surpluses or shortages. These issues can impact operational efficiency and customer satisfaction. To address this problem, this study the implementation of Electronic Supply Chain Management (E-SCM) as a solution to optimize supply chain management. E-SCM enables the integration of technology-based systems for real-time stock monitoring, procurement, and distribution. Using a case study method and a qualitative approach, this research evaluates the effectiveness of E-SCM in enhancing operational efficiency, reducing excess stock, and accelerating the distribution process at Gasti Jaya Store. The findings indicate that E-SCM implementation improves data transparency, speeds up decision-making, and enhances customer satisfaction. Additionally, the system helps reduce operational costs by optimizing inventory management and minimizing the risk of stock imbalances. In conclusion, the adoption of E-SCM can serve as an effective strategy for mid-sized retail businesses to improve their competitiveness and supply chain efficiency.
Keywords: E-SCM; inventory stock; operational efficiency.
Abstrak: Dalam industri ritel, manajemen rantai pasok yang efektif sangat diperlukan untuk memastikan ketersediaan stok sesuai dengan permintaan pasar. Toko Gasti Jaya sebagai salah satu toko sepatu yang berkembang menghadapi tantangan dalam mengelola persediaan secara optimal, yang sering kali menyebabkan kelebihan atau kekurangan stok. Permasalahan ini dapat berdampak pada efisiensi operasional dan kepuasan pelanggan. Untuk mengatasi masalah tersebut, penelitian ini mengusulkan penerapan Electronic Supply Chain Management (E-SCM) sebagai solusi dalam mengoptimalkan manajemen rantai pasok. E-SCM memungkinkan integrasi sistem berbasis teknologi dalam proses pemantauan stok, pengadaan barang, hingga distribusi secara real-time. Dengan metode studi kasus dan pendekatan kualitatif, penelitian ini mengevaluasi efektivitas E-SCM dalam meningkatkan efisiensi operasional, mengurangi kelebihan stok, serta mempercepat proses distribusi di Toko Gasti Jaya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa implementasi E-SCM mampu meningkatkan transparansi data, mempercepat pengambilan keputusan, dan meningkatkan kepuasan pelanggan. Selain itu, sistem ini membantu mengurangi biaya operasional dengan mengoptimalkan manajemen persediaan dan meminimalkan risiko ketidakseimbangan stok. Kesimpulannya, penerapan E-SCM dapat menjadi strategi yang efektif bagi bisnis ritel skala menengah untuk meningkatkan daya saing dan efisiensi rantai pasok mereka.
Kata Kunci: E-SCM; efisiensi operasional; persediaan stok.
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: Lighting is one of the important aspects in supporting the comfort of public facilities, especially for futsal fields that rely on lighting for better user visibility at night. This study focuses on finding lighting…
hting solutions for futsal fields that are still running manually by providing alternative solutions in the form of implementing the concept of a smart automation system based on the Internet of Things (IoT) by combining the working systems of LDR sensors, ultrasonic sensors, and microcontrollers, this aims to provide convenience while creating innovation for existing problems. Using observation and implementation methods produces a system that is designed in such a way that the results will later be displayed on the Kodular android application for remote monitoring. It is hoped that the system in this study can work effectively and efficiently in managing field lighting that can answer the problems raised.
Keywords: automation; IoT; kodular; lighting; monitoring.
Abstrak: Pencahayaan merupakan salah satu aspek penting dalam hal yang mendukung kenyamanan fasilitas publik terutama untuk lapangan futsal yang mengandalkan pencahayaan untuk visibilitas pengguna lebih baik pada malam hari. Penelitian ini berfokus pada pencarian solusi pencahayaan pada lapangan futsal yang masih berjalan secara manual dengan diberikannya solusi alternatif berupa penerapan konsep sistem otomatisasi pintar berbasis Internet of Things (IoT) dengan memadu-padankan sistem kerja sensor LDR, sensor ultrasonik, dan mikrokontroler, hal tersebut bertujuan memberikan kemudahan sekaligus menciptakan inovasi bagi permasalahan yang ada. Menggunakan metode observasi dan implentasi menghasilkan sistem yang dirancang sedemikian rupa dengan hasil yang nantinya akan ditampilkan pada aplikasi android Kodular untuk pemantauan jarak jauh. Diharapkan sistem dalam penelitian ini dapat bekerja secara efektif dan efisien dalam pengelolaan pencahayaan lapangan yang dapat menjawab pemasalahan yang diangkat.
Kata kunci: IoT; pencahayaan; otomatis; pemantauan; kodular.
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…
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.