Abstract:Abstract: Technology is a tool for processing, storing and modifying data to obtain informatio. Decision Support System (DSS) a based model-based with data processing procedures and considerations to assist manager in decision…
ecision making. In the context of UD.Wendy Jaya which still uses manual methods for selecting superior cement, this is considered less effective and ineffcient, resulting in cement selection that does not meet the criteria and lacks accuracy. This research employs a quantitative method with the aim of determining decisions for selecting superior cemen and designing a decision support system using the Simple Additive Weighting (SAW) method based on predetermined criteria. The implementation result show that the decision support system for determining superior cement provides convenience and speed in selecting superior cement at UD Wendy Jaya according to the expected criteria. The results of calculations using the simple additive weighting (SAW) method rank each alternative, with the most superior alternative being three-wheel cement, considering several criteria such as price, compressive, strength, fineness, water capacity and setting time.
Keywords: simple additive weighting (SAW); decision support system; UD.wendy jaya
Abstrak: Teknologi adalah alat untuk mengolah, menyimpan, dan memodifikasi data guna mendapatkan informasi. Sistem Pendukung Keputusan (Decision Support System/DSS) merupakan sistem berbasis model dengan prosedur pemrosesan data dan pertimbangan untuk membantu manajer dalam pengambilan keputusan. Dalam konteks Toko UD. Wendy Jaya, yang masih menggunakan cara manual untuk pemilihan semen unggul, hal ini dianggap kurang efektif dan tidak efisien, mengakibatkan pemilihan semen tidak sesuai kriteria dan tidak akurat. Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif, dengan tujuan untuk mengetahui keputusan pemilihan semen unggul dan merancang sistem pendukung keputusan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) berdasarkan kriteria yang ditentukan. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem pendukung keputusan Menentukan Semen Unggul memberikan kemudahan dan kecepatan dalam pemilihan semen unggul pada Toko UD. Wendy Jaya sesuai dengan kriteria yang diharapkan. Hasil dari perhitungan dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) adalah perangkingan setiap alternatif yaitu diperoleh alternatif yang paling unggul adalah semen tiga roda ditinjau dari beberapa kriteria harga, kuat tekanan, kehalusan, kapasitas air dan waktu mengeras.
Kata kunci: simple additive weighting (SAW); sistem pendukung keputusan; UD.wendy jaya
Abstract:Abstract: Recognizing one's interests and talents early on is crucial in guiding an individual toward a prosperous future. While distinct, interests and talents share a close relationship. Interest denotes a genuine attraction…
action to something without external pressure, and when consistently nurtured, it evolves into a skill or talent. Machine learning, specifically utilizing the SVM algorithm with the RBF kernel, can be applied to categorize interests and talents. Prior to SVM modeling, conducting Exploratory Data Analysis (EDA) is imperative for scrutinizing interests and talents. This analysis facilitates the identification of variables, enabling the elimination of missing values and ensuring the selection of appropriate interest and talent variables. The primary objective is to achieve optimal accuracy in modeling the classification of interests and talents. The insights gained from this research contribute to the creation of an application designed for categorizing interests and talents within SDN XYZ school. This application is designed for student use, assisting them in making informed decisions about their future education and career paths
Keywords: exploratory data analysis; interests and talents; machine learning; SVM Algorithm
Abstrak: Mengenali minat dan bakat seseorang sejak dini sangat penting dalam membimbing individu menuju masa depan yang sukses. Meskipun berbeda, minat dan bakat memiliki hubungan yang erat. Minat mengindikasikan ketertarikan yang tulus terhadap sesuatu tanpa tekanan eksternal, dan ketika terus-menerus dibina, berkembang menjadi keterampilan atau bakat. Pembelajaran mesin, khususnya dengan menggunakan algoritma SVM dan kernel RBF, dapat digunakan untuk mengelompokkan minat dan bakat. Sebelum pemodelan SVM, melakukan Analisis Data Eksploratif (EDA) sangat penting untuk mengkaji minat dan bakat. Analisis ini memfasilitasi identifikasi variabel, memungkinkan penghilangan nilai yang hilang, dan memastikan pemilihan variabel minat dan bakat yang tepat. Tujuan utamanya adalah mencapai akurasi optimal dalam pemodelan klasifikasi minat dan bakat. Temuan dari penelitian ini berkontribusi pada pengembangan aplikasi yang ditujukan untuk mengkategorikan minat dan bakat di sekolah SDN XYZ. Aplikasi ini dirancang untuk digunakan oleh siswa, membantu mereka membuat keputusan yang terinformasi mengenai pendidikan dan karier masa depan mereka.
Kata kunci: Algoritma SVM; exploratory data analysis; machine learning; minat dan bakat
Abstract:Abstract: Based on the era of globalization people in East Kotawaringin almost all people have used social media, for example, as a personal post some use it to see the promotion of beauty products fashion, and others. The…
he KOTIM community has many who use social media, especially the Young Generation Z who have often used to buy products on social media, for example, Instagram, TikTok, and Facebook. This study will be made using the TOPSIS method for ranking to know which social media is often used by consumers. The researcher also made a questionnaire with Google form that will be tested for the validity or not of the data obtained using SPSS. The object of research is made in East Kotawaringin. The purpose of this study was to determine which social media is often used by the public to purchase decisions in the Kotim Regency. The result of the calculation using the TOPSIS method the social media platform with the highest rating is considered the best choice for decision-making, in this case, TikTok with a rating value of 1. It can be concluded that the social media platform that is widely used by KOTIM residents to make decisions is TikTok.
Keywords: buying decision; social media; TOPSIS
Abstract: Berdasarkan era globalisasi bahwa masyarakat di Kotawaringin Timur hampir seluruh masyarakat telah menggunakan media sosial, contohnya sebagai postingan pribadi ada juga yang menggunakan sebagai melihat promosi produk kecantikan dan fasion dan lainnya. Karena masyarakat KOTIM sudah banyak yang menggunakan media sosial apalagi para anak muda generasi z yang sudah sering menggunakan untuk membeli produk pada media sosial contohnya media sosial instagram, TikTok, dan juga facebook. Pada penelitian ini akan dibuat menggunakan metode TOPSIS untuk perangkingan agar mengetahui media sosial mana yang sering digunakan oleh konsumen. Peneliti juga membuat kuisoner dengan google form yang akan diuji valid atau tidak nya data yang didapat dengan menggunakan SPSS. Objek penelitian yang dibuat berada di Kotawaringin Timur. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui media sosial mana yang sering digunakan oleh masyarakat terhadap keputusan pemebelian pada wilayah kabupaten KOTIM. Hasil dari perhitungan menggunakan metode TOPSIS platform media sosial dengan peringkat tertinggi dianggap sebagai pilihan terbaik untuk pengambilan keputusan, dalam kasus ini adalah TikTok dengan peringkat nilai 1. Dapat disimpulkan bahwa platform media sosial yang banyak digunakan oleh penduduk KOTIM untuk mengambil keputusan adalah TikTok.
Keywords: keputusan pembelian; media sosial; TOPSIS
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 habit of smoking is dangerous because of the addictive substances that make cigarettes addictive. Its addictive nature poses a significant risk, affecting personality with stress, depression and nervous disorders.…
orders. Body factors that indicate smoking include blood sugar levels, dental caries, and hemoglobin. To address this, research has been conducted with focused efforts to understand and address the risks associated with smoking and its impact on overall health. This research aims to choose the best method for predicting smokers by using feature selection techniques. The feature selection algorithms uses for that are Analysis of Variance (ANOVA), Recursive Feature Elimination (RFE), and Genetic Algorithm (GA) to select optimal attributes and uses the k-fold cross validation technique as the validation of the Artificial Neural Network algorithm. The data includes various parameters such as age, height, weight, vision, blood pressure, cholesterol, triglycerides, hemoglobin, AST, ALT, GTP, gender, dental caries and tartar. Hearing ability, urine protein content, and tartar were selected. The results showed that using the Analysis of Variance method showed higher accuracy (77.101%) compared to the Genetic Algorithm method (74.64%) and the Recursive Feature Elimination method (76.08%). Selection of relevant attributes increases the predictions and insights of the Artificial Neural Network model about the effects of smoking on health.
Keywords: artificial neural network; analysis of variance; genetic algorithm; recursive feature elimination; smoker prediction
Abstrak: Kebiasaan merokok berbahaya karena adanya zat adiktif yang membuat rokok menjadi ketagihan. Sifatnya yang membuat ketagihan menimbulkan risiko yang signifikan, mempengaruhi kepribadian dengan stres, depresi, dan gangguan saraf. Faktor tubuh yang mengindikasikan kebiasaan merokok antara lain kadar gula darah, karies gigi, dan hemoglobin. Untuk mengatasi hal ini, penelitian telah dilakukan dengan upaya terfokus untuk memahami dan mengatasi risiko yang terkait dengan merokok dan dampaknya terhadap kesehatan secara keseluruhan. Penelitian ini bertujuan untuk memilih metode terbaik dalam memprediksi perokok dengan menggunakan teknik seleksi fitur. Metode seleksi fitur yang digunakan adalah Analysis of Variance (ANOVA), Recursive Feature Elimination (RFE), dan Genetic Algorithm (GA) untuk memilih atribut yang optimal dan menggunakan teknik k-fold cross validation sebagai validasi algoritma Artificial Neural Network. Data tersebut mencakup berbagai parameter seperti umur, tinggi badan, berat badan, penglihatan, tekanan darah, kolesterol, trigliserida, hemoglobin, AST, ALT, GTP, jenis kelamin, karies gigi dan karang gigi. Kemampuan pendengaran, kandungan protein urin, dan karang gigi dipilih. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan metode Analysis of Variance menunjukkan akurasi yang lebih tinggi (77,101%) dibandingkan dengan metode Genetic Algorithm (74,64%) dan metode Recursive Feature Elimination (76,08%). Pemilihan atribut yang relevan meningkatkan prediksi dan wawasan model Jaringan Syaraf Tiruan tentang dampak merokok terhadap kesehatan.
Kata kunci: artificial neural network; analysis of variance; genetic algorithm; prediksi perokok; recursive feature elimination
Abstract:Abstract: Some people in Sei Silau Timur Village in Buntu Pane, Kisaran, have low incomes with the existence of a government policy in the food management program that cooperates with Bulog to ease the burden on the community…
unity by distributing Raskin to villages where people have low incomes. And not all people get the chance to receive RASKIN because the quota is limited. There needs to be a selection in determining the eligibility of RASKIN for the right people and avoiding mistakes. The selection process can be completed using the application of computer science. Based on this, a decision support system is needed that can be used by the Sei Silau Timur village head's office staff in distributing RASKIN rice, which later this application can help and benefit the village community. This research uses the AHP method, which is carried out by comparing a matrix of several criteria and alternatives. The final assessment result is implementing the AHP method, where criterion 4, namely Total Income, is selected, with Alternative 1 named Selamet.
Keywords: AHP; public; RASKIN; selection; SPK
Abstrak : Sebagian dari masyarakat di Desa Sei Silau Timur di kecamatan Buntu Pane, Kisaran mempunyai penghasilan yang rendah. Dengan adanya kebijakan pemerintah dalam program penanggulangan pangan yang bekerja sama dengan pihak Bulog untuk meringankan beban masyarakat dengan menyalurkan raskin ke desa-desa yang masyarakatnya berpenghasilan yang rendah. Dan tidak semua masyarakat mendapatkan kesempatan penerimaan RASKIN karena kuotanya terbatas. Perlu dilakukan dengan seleksi dalam penentuan pemberian kelayakan RASKIN kepada orang-orang yang tepat dan menghindari kekeliruan. Proses seleksi tersebut dapat diselesaikan dengan menggunakan penerapan secara ilmu komputer. Bedasarkan hal tersebut maka diperlukan suatu sistem pendukung keputusan yang dapat dipergunakan oleh petugas kantor Kepala Desa Sei Silau Timur dalam proses pembagian beras RASKIN, yang nantinya aplikasi ini dapat membantu dan bermanfaat bagi masyarakat desa tersebut. Penelitian ini menggunakan metode AHP, dimana metode yang dilakukan dengan membandingkan matriks sejumlah kriteria dan alternatif. Hasil penilaian akhir yang terpilih merupakan implementasi dari metode AHP, dimana yang terpilih adalah kriteria 4 yaitu Jumlah Penghasilan dengan alternatif 1 bernama Selamet.
Kata Kunci: AHP; masyarakat; RASKIN; seleksi; SPK
Abstract:Abstract: Toko Anda v7 is a shop that sells office stationery and school teaching aids. One of the items frequently ordered at Toko Anda v7 is educational teaching aids (APE). So that shop activities can continue to run,…
suppliers have a very important role, for this reason the supplier selection process is one of the important decisions that must be taken by the shop. However, this is a problem because each supplier has its own advantages and disadvantages. To help Toko Anda v7 in choosing suppliers, a decision support system was designed. The decision support system is able to provide alternative decision options that can be chosen by decision makers in Toko Anda v7 in determining suppliers of educational teaching aids. The method used in the decision selection process in this decision support system is Weighted Product (WP). Calculations using the Weighted Product (WP) method are able to provide decisions with fast and efficient calculations. The results of designing this decision support system are able to provide a ranking of alternative suppliers based on predetermined criteria.
Keywords: Decision Support System; Supplier; Weighted Product
Abstrak: Toko Anda v7 adalah toko yang bergerak dalam penjualan alat tulis kantor dan alat peraga sekolah. salah satu barang yang sering dipesan di Toko Anda v7 adalah alat peraga edukatif (APE). agar aktivitas toko tetap dapat berjalan suplier memiliki peran yang sangat penting, untuk itu proses pemilihan suplier menjadi salah satu keputusan yang penting yang harus diambil oleh toko. namun hal tersebut menjadi masalah karena setiap suplier memiliki kelebihan dan kekurangan masing-masing. untuk membantu Toko Anda v7 dalam memilih suplier maka dirancanglah sebuah sistem penunjang keputusan. sistem penunjang keputusan mampu memberikan pilihan alternatif keputusan yang bisa dipilih oleh pembuat keputusan di Toko Anda v7 dalam menentukan suplier alat peraga edukatif. metode yang digunakan dalam proses pemilihan keputusan di sistem penunjang keputusan ini adalah Weighted Product (WP). Perhitungan dengan metode Weigthted Product (WP) mampu memberikan keputusan dengan perhitungan yang cepat dan efisien. hasil dari perencangan sistem penunjang keputusan ini mampu memberikan perangkingan alternatif suplier berdasarkan kriteria-kriteria yang telah ditentukan.
Kata kunci: Pemasok; Sistem Penunjang Keputusan; Weighted Product
Abstract:Abstract: Decision support systems (DSS) have become an important tool in various fields, including the selection of fish seeds. Selecting the right fish seeds is a crucial step in successful fish farming. In this context,…
t, the Weight Sum Model (WSM) method can be used as an approach in decision making. This research aims to develop a Decision Support System for selecting fish seeds using the Weight Sum Model (WSM) method. This method allows a systematic assessment of various criteria that are relevant in selecting fish seeds. The first step in this research is to identify the criteria that will be evaluated in selecting fish seeds. Each fish seed is assessed based on each criterion using the appropriate scale. In the WSM method, the values given to each criterion are multiplied by the weight of the corresponding criterion, and the results are added up for each fish seed. The fish seeds that have the highest number will be considered the best choice based on predetermined evaluation criteria. This Decision Support System can help fish farming farmers in making more informative and data-based decisions in selecting fish seeds that suit their needs.
Keywords: Decision Support Systems, Fish Seeds, Criteria, Weight Sum Model (WSM), Fish Cultivation.
Abstract: Sistem pendukung keputusan (SPK) telah menjadi alat penting dalam berbagai bidang, termasuk dalam pemilihan bibit ikan. Memilih bibit ikan yang tepat merupakan langkah krusial dalam budidaya ikan yang sukses. Dalam konteks ini, metode Weight Sum Model (WSM) dapat digunakan sebagai pendekatan dalam pengambilan keputusan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan Sistem Pendukung Keputusan untuk pemilihan bibit ikan menggunakan metode Weight Sum Model (WSM). Metode ini memungkinkan penilaian yang sistematis terhadap berbagai kriteria yang relevan dalam memilih bibit ikan. Langkah pertama dalam penelitian ini adalah mengidentifikasi kriteria-kriteria yang akan dievaluasi dalam pemilihan bibit ikan. Setiap bibit ikan dinilai berdasarkan setiap kriteria menggunakan skala yang sesuai. Dalam metode WSM, nilai-nilai diberikan pada setiap kriteria akan dikalikan dengan bobot kriteria terkait, dan hasilnya dijumlahkan untuk setiap bibit ikan. Bibit ikan yang memiliki jumlah tertinggi akan dianggap sebagai pilihan terbaik berdasarkan evaluasi kriteria yang telah ditentukan. Sistem Pendukung Keputusan ini dapat membantu para petani budidaya ikan dalam mengambil keputusan yang lebih informatif dan berdasarkan data dalam memilih bibit ikan yang sesuai dengan kebutuhan.
Kata kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Bibit Ikan, Kriteria, Weight Sum Model (WSM), Budidaya Ikan.
Abstract:Abstract: Weighted Product (WP) Methodology Implementation System for Employee Recruitment at PT. Web-Based XYZ conducted research on decision support systems with a website platform for PT. XYZ. The data collection method…
od was carried out for research using the literature study method from existing theories, interviews, several discussions as well as questions and observations at research sites. Using the Weighted Product (WP) Methodology aims to provide a solution to the problems that exist at PT. XYZ, for the basis of a computational assessment. PT assistant system. XYZ to conduct elections in determining employees who are selected from the best of all existing candidates. As well as the selection presented in the system. Research shows that this website system can make it easier for PT. XYZ to make selections in choosing prospective employees with specifications with the help of the Weighted Product (WP) methodology. So it can be said that the values and results that can be displayed still provide eligibility and suitability of the system that can be applied the same as the manual system that runs for the selection of new PT employees. XYZ.
Keywords: Methodology Weighted Product; SPK; Website; Warehouse
Abstrak: Sistem Penerapan Metodologi Weighted Product (WP) Untuk Penerimaan Karyawan di PT. XYZ Berbasis Web melakukan riset tentang sistem pendukung keputusan dengan platform website untuk PT. XYZ. Metode pengambilan data-data dikerjakan untuk riset me-manfaatkan metode studi pustaka dari teori-teori yang ada, wawancara beberapa diskusi serta pertanyaan dan observasi ke tempat riset. Menggunakan Metodologi Weighted Product (WP) bertujuan agar memberikan solusi dari masalah yang ada pada pada PT. XYZ, untuk dasar penilaian secara perhitungan. Sistem pembantu PT. XYZ agar melakukan pemilihan dalam menentukan karyawan yang terpilih dari yang terbaik dari semua kandi-dat yang ada. Serta penseleksian disajikan dalam sistem. Pada riset menampilkan kalua sistem website ini bisa memudahkan PT. XYZ untuk melakukan pemilihan dalam memilih calon karyawan dengan spesifikasi oleh bantuan metodologi Weighted Product (WP). Jadi bisa dikatakan kalau nilai dan hasil dapat ditampilkan masih memberikan kelayakan serta kecocokan sistem dapat diterapkan sama seperti manual sistem yang berjalan untuk seleksi karyawan baru PT. XYZ.
Kata kunci: Metodologi Weighted Product; SPK; Website; Warehouse
Abstract:Coffee businesses in Medan are becoming increasingly competitive. Due to the invention of coffee menus and coffee serving packaging to remain competitive, every coffee shop has a distinct quality. However, choosing the finest…
inest coffee shop remains a challenge for the decision-maker in this scenario, the consumer. Therefore, we need a mechanism to pick which clients or visits to a coffee shop. Clear, simple-to-understand idea-winning tactics make it simple to make decisions that are effective. The efficacy of various choices may be assessed by an efficient computer procedure. The purpose of this study is to use the Visekriterijumsko Kompromisno Rangiranje (Vikor) technique to choose the best coffee shop based on the following criteria: ambience, taste, pricing, diversity of the menu, service, and facilities. The responses of the questionnaire are used to determine the weight gain based on weighing. The option with the lowest value is chosen as the best option when A5 = 0. In other words, alternative A5 was chosen as the spot where coffee is most strongly recommended