Subjects Area : Data Science, Data Mining, Artificial Intelligence, Machine Learning, Expert Systems, Decision Support System, Internet of Things, and Knowledge Management.
Program Studi Teknik Informatika, FTIK, Universitas Indraprasta PGRI
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Paket Umrah Menggunakan Metode AHP
Banyaknya pilihan variasi paket umrah yang ditawarkan oleh PT Imtiyaz Rihlata Rohmah kerap kali menyulitkan calon jamaah dalam menentukan pilihan yang paling sesuai dengan kebutuhan mereka. Proses penentuan saat ini masih berjalan secara manual dan subjektif, sehingga berisiko menghasilkan rekomendasi yang kurang akurat. Penelitian ini bertujuan untuk mengatasi kendala tersebut dengan membangun sebuah Sistem Pendukung Keputusan (SPK) menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP). Metode ini diterapkan untuk menghitung dan memberikan bobot pada lima kriteria utama, yaitu harga, penginapan, maskapai, lama perjalanan, dan fasilitas. Sistem ini dikembangkan berbasis desktop menggunakan bahasa pemrograman Java (framework Spring Boot) dan basis data MySQL. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah sistem terkomputerisasi yang mampu melakukan perangkingan terhadap berbagai alternatif paket umrah secara objektif, sehingga memudahkan admin dalam memberikan rekomendasi terbaik secara cepat dan akurat.
Copyright (c) 2026 Bayu Ardiansyah, Khoirunnisa, Edi Irawan (Author) https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Implementasi Metode K-Means Clustering dalam Pengelompokan Produk Terlaris untuk Optimalisasi Stok pada Toko Ridho
Toko Ridho merupakan salah satu toko ritel yang menjual beraneka macam produk. Salah satu aspek krusial dalam manajemen ritel adalah pengelolaan stok barang. Seiring berkembangnya usaha, pemilik toko mengalami kendala dalam pengelolaan stok barang. Sehingga sering terjadi penumpukan stok barang. Tujuan penelitian ini adalah dengan dibuatnya sistem berbasis web menggunakan metode K-Means Clustering untuk membantu pemilik Toko Ridho dalam mengambil keputusan terkait identifikasi produk terlaris dan optimalisasi stok. Dengan adanya sistem ini, diharapkan dapat meminimalkan risiko kerusakan barang, kehabisan stok, dan penumpukan barang yang tidak laku. Sistem dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman Python, serta basis data MySQL. Penelitian ini memanfaatkan data penjualan dan stok produk untuk dilakukan proses clustering. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode K-Means Clustering dapat mengelompokkan produk menjadi tiga kategori utama, yaitu produk terlaris, produk laris, dan produk tidak laris, yang dapat digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan dalam pengelolaan stok.
Copyright (c) 2026 Febby Ayu, Fitriana Destiawati, Harmi Ibnu Dja’far (Author) https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Sistem Pakar untuk Menganalisis Gangguan Penglihatan Ketajaman Mata Berbasis Android di Tridaya Optik
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pakar berbasis Android dalam menganalisis gangguan penglihatan ketajaman mata dengan metode forward chaining. Penelitian dilakukan di Tridaya Optik, sebuah fasilitas pelayanan optik yang menangani banyak pasien. Permasalahan utama yang dihadapi adalah keterbatasan kewenangan optician dalam melakukan diagnosis secara menyeluruh, karena ruang lingkup tugas mereka terbatas pada pemeriksaan refraksi. Selain itu, tingginya volume pasien menyebabkan waktu pemeriksaan menjadi sangat terbatas, sehingga risiko kesalahan atau ketidaktepatan dalam identifikasi gangguan penglihatan meningkat. Sistem pakar yang dibangun dalam penelitian ini dirancang untuk membantu optician dalam mengidentifikasi jenis gangguan refraksi seperti miopi, hipermetropi, astigmatisme, dan presbiopi berdasarkan gejala-gejala yang diinputkan. Data gejala dan karakteristik gangguan diperoleh melalui metode wawancara, studi pustaka dari literatur kesehatan mata, serta observasi langsung terhadap proses pemeriksaan pasien di lapangan. Proses diagnosa dilakukan melalui metode forward chaining, yaitu penelusuran fakta ke kesimpulan berdasarkan aturan yang telah ditentukan. Output dari sistem berupa hasil diagnosis, deskripsi, solusi penanganan, serta laporan dalam bentuk cetak dan visualisasi persentase per gangguan. Hasil dari implementasi sistem ini menunjukkan bahwa sistem pakar dapat menjadi alat bantu yang efektif bagi optician untuk mempercepat dan mengefisienkan proses diagnosis awal, sekaligus meningkatkan akurasi dalam layanan pemeriksaan mata.
Copyright (c) 2026 Asep Sutisna, Yossi Indrawati Syuhardi, Thomas Afrizal (Author) https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Calon Pekerja ke Jepang Menggunakan Profile Matching di PT Wowlab Indonesia
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk merancang dan membangun sistem pendukung keputusan (SPK) yang mampu menentukan kelayakan calon pekerja ke Jepang secara sistematis dan terukur dengan menggunakan metode Profile Matching. Metode ini bekerja dengan cara membandingkan nilai kompetensi aktual dari setiap calon pekerja dengan profil ideal yang telah ditentukan, lalu menghitung selisih (gap) dan mengonversinya menjadi bobot nilai. Aspek penilaian dalam sistem dibagi menjadi tiga, yaitu Kecerdasan (Pengetahuan Umum, Bahasa Jepang, Keterampilan, IPK), Wawancara (Pendidikan Terakhir, Usia, Pengalaman Kerja), dan Sikap (Kepribadian, Etika, Motivasi), yang selanjutnya diklasifikasikan ke dalam Core Factor dan Secondary Factor. Sistem ini dibangun menggunakan bahasa pemrograman Java (NetBeans) dan basis data MySQL, serta menghasilkan keluaran berupa perhitungan nilai akhir dan peringkat kelayakan calon pekerja yang dapat dicetak dalam bentuk laporan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem dapat memberikan seleksi yang efisien, objektif, dan transparan. Berdasarkan perhitungan, calon pekerja Aldi Ramadhan memperoleh nilai tertinggi (3,88), diikuti Jaziah (3,66), Budi Santoso (3,61), Cindy Oktavia (3,54), dan Meisha Mahardika (3,42), sehingga peluang keberangkatan ke Jepang semakin besar seiring tingginya nilai akhir yang diperoleh. Data presentase nilai tersebut dapat digunakan sebagai bahan rekomendasi kelayakan calon pekerja dan bukan menjadi penentu mutlak kelayakan keberangkatan calon pekerja.
Copyright (c) 2026 Siti Faras Difa Cahaya Kamila, Dwi Yulistyanti (Author) https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Pengembangan Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Ikan Kembung Menggunakan Forward Chaining
Ikan kembung merupakan komoditas perikanan yang memiliki nilai ekonomis tinggi dan banyak dikonsumsi masyarakat. Namun, keterbatasan pengetahuan dalam mengidentifikasi gejala penyakit menyebabkan penanganan yang kurang optimal dan berpotensi menurunkan kualitas hasil perikanan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pakar dalam mendiagnosis penyakit ikan kembung menggunakan metode Forward Chaining. Sistem dibangun dengan memanfaatkan basis pengetahuan berupa aturan yang diperoleh dari literatur dan pakar, kemudian digunakan untuk melakukan proses inferensi berdasarkan gejala yang dimasukkan oleh pengguna. Metode penelitian meliputi pengumpulan data, perancangan basis pengetahuan, implementasi sistem berbasis web, serta pengujian sistem menggunakan data uji. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu memberikan diagnosis dengan tingkat akurasi sebesar 85%–92% berdasarkan penelitian terdahulu yang menggunakan metode serupa. Sistem juga mampu memberikan rekomendasi penanganan sesuai dengan jenis penyakit yang teridentifikasi. Dengan demikian, sistem pakar ini dapat membantu masyarakat dalam melakukan diagnosis awal secara cepat dan tepat serta meningkatkan kualitas hasil perikanan.
Copyright (c) 2026 Redo Abeputra Sihombing, Ega Shela Marsiani, Fauzan Natsir, Millati Izzatillah, Aulia Paramita (Author) https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Penerapan Metode Certainty Factor Pada Sistem Pendukung Keputusan Penerima Bonus
Pemberian bonus kinerja di PT Siantar Top Tbk Unit Bekasi saat ini masih dilakukan secara manual dan konvensional. Hal ini menimbulkan permasalahan berupa subjektivitas penilaian, risiko kesalahan perhitungan, serta lambatnya proses pengambilan keputusan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang bangun Sistem Pendukung Keputusan (SPK) penentuan penerima bonus yang objektif dan terukur menggunakan metode Certainty Factor (CF). Metode ini dipilih karena kemampuannya dalam mengakomodasi ketidakpastian pada data kriteria yang bersifat kualitatif seperti kedisiplinan dan kerjasama tim. Kriteria yang digunakan meliputi Target Produksi, Kualitas Output (QC), Absensi dan Disiplin, K3 dan Kebersihan, serta Kerjasama Tim. Penelitian dilakukan dengan tahapan identifikasi masalah, pengumpulan data, analisis sistem, sampai dengan implementasi sistem. Hasil penelitian berupa aplikasi desktop yang mampu mengolah nilai penilaian kinerja karyawan dan menghitung tingkat keyakinan (CF) untuk menghasilkan perangkingan. Sistem ini terbukti efektif dalam memberikan rekomendasi penerima bonus secara cepat, transparan, dan meminimalisir subjektivitas manajemen, sehingga mendukung efisiensi operasional perusahaan.
Copyright (c) 2026 Muhammad Sulthan Wira Yuda, Suwaebatul Aslamiyah, Fanisya Alva Mustika (Author) https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Implementasi Algoritma Naïve Bayes untuk Analisis Sentimen Pembelian Robux pada Media Sosial X
Perkembangan industri game online telah mendorong terbentuknya ekosistem ekonomi virtual yang memungkinkan pengguna melakukan berbagai transaksi digital. Salah satu bentuk transaksi tersebut adalah pembelian mata uang virtual Robux pada platform game Roblox. Pembelian Robux dapat dilakukan melalui platform resmi maupun melalui pihak ketiga yang sering menawarkan harga lebih murah. Namun, transaksi melalui platform non-resmi sering menimbulkan berbagai permasalahan seperti risiko penipuan, keamanan transaksi, serta potensi pelanggaran kebijakan platform. Fenomena ini memunculkan berbagai opini dan pengalaman pengguna yang banyak dibagikan melalui media sosial, khususnya pada platform X. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen pengguna media sosial X terhadap pengalaman pembelian Robux menggunakan pendekatan text mining. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah kerangka kerja SEMMA (Sample, Explore, Modify, Model, Assess) dengan algoritma Naïve Bayes Classifier serta pembobotan kata menggunakan metode TF-IDF. Dataset penelitian terdiri dari 393 cuitan berbahasa Indonesia yang dikumpulkan pada rentang waktu tahun 2023 hingga 2025. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sentimen negatif mendominasi dengan jumlah 190 data, diikuti sentimen netral sebanyak 108 data, dan sentimen positif sebanyak 65 data. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa algoritma Naïve Bayes mampu mengklasifikasikan sentimen pengguna dengan cukup baik berdasarkan nilai akurasi, precision, dan recall yang diperoleh dari confusion matrix.
Copyright (c) 2026 Hanum Surya Herfiana, Nina Sulistyowati, Billy Ibrahim Hasbi (Author) https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Implementasi Digital Twin untuk Efisiensi Energi pada Operasional Mesin Chiller
Perkembangan sistem industri modern menuntut pemantauan operasional yang akurat dan real-time untuk meningkatkan efisiensi dan keandalan sistem. Salah satu pendekatan yang dapat digunakan adalah penerapan digital twin yang mengintegrasikan sistem fisik dengan model virtual. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem digital twin pada mesin chiller untuk memantau kondisi operasional serta mendukung analisis efisiensi energi. Sistem dikembangkan menggunakan arsitektur berbasis web yang menghubungkan mesin chiller dengan platform monitoring melalui mekanisme komunikasi data sehingga parameter operasional dapat dikirim, diproses, dan ditampilkan secara real-time pada dashboard serta divisualisasikan melalui model tiga dimensi. Pengujian sistem dilakukan menggunakan metode black-box testing untuk memastikan seluruh fungsi sistem berjalan sesuai kebutuhan pengguna. Analisis efisiensi energi dilakukan dengan menghitung nilai rata-rata coefficient of performance (COP) berdasarkan data operasional dari sistem monitoring. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem digital twin mampu menyediakan monitoring operasional secara real-time. Analisis terhadap 24 titik waktu pengamatan menunjukkan bahwa 15 jam (62,5%) mengalami peningkatan nilai COP, sedangkan 9 jam lainnya mengalami penurunan. Hasil ini menunjukkan adanya peningkatan efisiensi energi pada sebagian besar periode operasional setelah penerapan sistem digital twin.
Copyright (c) 2026 Aditya Alfarezy Damanik, Ade Andri Hendriadi, Taufik Ridwan (Author) https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Pengaruh Perceived Personalization Terhadap Aplikasi Spotify Menggunakan Perspektif UTAUT2
Penelitian ini bertujuan menganalisis pengaruh perceived personalization terhadap penggunaan aplikasi Spotify dengan perspektif Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2 (UTAUT2) pada mahasiswa aktif Program Studi Sistem Informasi Fakultas Ilmu Komputer Universitas Singaperbangsa Karawang. Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan teknik purposive sampling. Data diperoleh melalui kuesioner daring dari 138 responden, kemudian disaring menjadi 100 responden valid yang pernah menggunakan Spotify dalam satu bulan terakhir. Analisis dilakukan menggunakan Partial Least Squares-Structural Equation Modeling (PLS-SEM) dengan SmartPLS. Hasil penelitian menunjukkan perceived personalization tidak berpengaruh signifikan terhadap behavioral intention (beta=0,187; p=0,088). Variabel performance expectancy, effort expectancy, social influence, hedonic motivation, dan facilitating conditions juga tidak menunjukkan pengaruh signifikan. Sebaliknya, habit berpengaruh signifikan terhadap behavioral intention (beta=0,812; p=0,000) dan use behavior (beta=0,600; p=0,000), sedangkan behavioral intention berpengaruh signifikan terhadap use behavior (beta=0,300; p=0,002). Model mampu menjelaskan 63,4% variasi behavioral intention dan 74,3% variasi use behavior. Temuan ini menegaskan bahwa kebiasaan menjadi faktor utama penggunaan Spotify pada mahasiswa
Copyright (c) 2026 Eva Juliani, Hannie, Billy Ibrahim Hasbi (Author) https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Rancang Bangun Aplikasi Web untuk Moderasi Komentar Judi Online pada YouTube Menggunakan Model IndoBERT
Penyebaran komentar promosi judi online di platform YouTube menjadi permasalahan serius yang dihadapi oleh para content creator di Indonesia. Sistem moderasi bawaan YouTube dinilai belum mampu mendeteksi komentar yang menggunakan teknik evasion seperti kombinasi karakter Unicode, alfabet Cyrillic, dan simbol khusus. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun aplikasi berbasis web yang dapat mendeteksi dan memoderasi komentar judi online secara otomatis menggunakan model IndoBERT. Metodologi yang digunakan adalah Software Development Life Cycle (SDLC) model waterfall yang mencakup tahap analisa kebutuhan, desain, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Aplikasi dikembangkan menggunakan Next.js pada frontend, Hapi.js pada backend, Flask sebagai API machine learning, dan Firebase Firestore sebagai basis data. Integrasi dengan YouTube Data API v3 memungkinkan pengambilan dan moderasi komentar secara real-time melalui autentikasi Google OAuth 2.0. Model IndoBERT yang telah terlatih digunakan untuk mengklasifikasikan komentar ke dalam dua kategori, yaitu komentar normal dan komentar mengandung promosi judi online. Hasil pengujian menggunakan metode Black Box Testing menunjukkan bahwa seluruh fitur utama aplikasi telah berjalan sesuai dengan kebutuhan fungsional yang ditetapkan, meliputi fitur login, deteksi komentar, moderasi komentar, dan riwayat moderasi
Copyright (c) 2026 Fahry Firdaus Marpaung, H. Bagja Nugraha, Taufik Ridwan (Author) https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Rancang Bangun Sistem Workflow Persetujuan Dokumen Packaging untuk Efisiensi Proses Bisnis
Penelitian ini bertujuan untuk mengatasi inefisiensi proses persetujuan dokumen spesifikasi packaging di PT. XYZ. Berdasarkan pemetaan operasional manual (As-Is), proses sirkulasi dokumen fisik membutuhkan lead time rata-rata 10 hingga 14 hari kerja dan sangat rentan terhadap risiko kehilangan arsip. Untuk memecahkan permasalahan tersebut, penelitian ini merealisasikan rancang bangun sistem informasi workflow berbasis website menggunakan metode pengembangan perangkat lunak Prototype. Proses iterasi sistem melahirkan inovasi "Mode Hidup" (Live Mode) yang mampu mengakomodasi kebutuhan revisi dokumen pasca-persetujuan secara otomatis tanpa merusak rekam jejak audit (audit trail). Hasil implementasi sistem (To-Be) menunjukkan peningkatan efisiensi yang sangat signifikan. Berdasarkan perhitungan Process Cycle Efficiency (PCE), sistem mampu memangkas waktu siklus dari 12 hari menjadi 3 jam, yang mendorong lonjakan nilai efisiensi dari 0,95% menjadi 8,89%. Selain itu, pengujian persepsi menggunakan instrumen System Usability Scale (SUS) menghasilkan skor rata-rata 93,75 dengan predikat Very Good. Hasil tersebut mengindikasikan bahwa sistem yang dibangun sangat mudah dipelajari dan dioperasikan untuk mendukung keberlanjutan proses bisnis perusahaan
Copyright (c) 2026 Abid Athananda Azis, Ade Andri Hendriadi, Taufik Ridwan (Author) https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Deteksi Nominal Uang Kertas Rupiah Menggunakan Yolov8 Dan Text-To-Speech untuk Disabilitas Netra
Penyandang disabilitas netra sering menghadapi kesulitan dalam mengenali nominal uang kertas rupiah secara mandiri, terutama ketika blind code pada uang tidak lagi dapat terbaca melalui perabaan. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem deteksi nominal uang kertas rupiah berbasis citra menggunakan algoritma YOLOv8 yang diintegrasikan dengan teknologi text-to-speech (pyttsx3). Metodologi yang digunakan adalah Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM). Dataset yang digunakan terdiri dari 620 citra uang kertas rupiah emisi 2022 dengan tujuh denominasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model YOLOv8 mampu mencapai performa yang sangat baik dengan nilai mAP50 sebesar 99%, precision sebesar 97%, dan recall sebesar 99%. Pengujian inferensi secara real-time juga menunjukkan confidence score di atas 0,90 pada seluruh denominasi. Sistem yang dikembangkan berhasil memberikan output suara secara otomatis melalui modul text-to-speech sehingga dapat membantu pengguna mengetahui nominal uang yang terdeteksi. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa pendekatan computer vision berbasis YOLOv8 berpotensi menjadi solusi teknologi pendukung untuk meningkatkan kemandirian penyandang disabilitas netra dalam mengenali nominal uang kertas rupiah.
Copyright (c) 2026 Fadia Lutfiyah Ananda, Hannie, Taufik Ridwan (Author) https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Siswa Baru SMA Al Khairiyah Jakarta Utara Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem pendukung keputusan penerimaan siswa baru di SMA AL Khairiyah Jakarta Utara dengan menerapkan metode Simple Additive Weighting (SAW). Permasalahan yang dihadapi sekolah adalah proses seleksi yang masih dilakukan secara manual sehingga membutuhkan waktu lama dan berpotensi menimbulkan subjektivitas dalam pengambilan keputusan. Metode penelitian yang digunakan meliputi observasi, wawancara, studi pustaka, serta pengembangan sistem menggunakan bahasa pemrograman Java dan basis data MySQL. Metode SAW digunakan untuk melakukan pembobotan dan perangkingan berdasarkan beberapa kriteria, yaitu nilai rapor, tes ujian, domisili wilayah, prestasi akademik, dan wawancara. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu menghasilkan proses seleksi yang lebih objektif, efektif, dan transparan, dengan nilai tertinggi diperoleh alternatif A5 sebesar 0,94 dan nilai terendah A3 sebesar 0,70. Sistem ini diharapkan dapat membantu pihak sekolah dalam menentukan calon siswa baru secara lebih cepat dan akurat.
Copyright (c) 2026 Achmad Rifqi, Alusyanti Primawati, Tuty Kurniawati Saragih (Author) https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Sistem Pendukung Keputusan untuk Penilaian Kinerja Karyawan Kontrak PT Control System Arena Para Nusa Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Penilaian kinerja karyawan merupakan aspek strategis yang berperan penting dalam menentukan arah kebijakan sumber daya manusia di perusahaan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan Sistem Pendukung Keputusan untuk Penilaian Kinerja Karyawan PT Control Systems Arena Para Nusa Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW). Sistem ini dirancang untuk mendukung proses penilaian karyawan kontrak secara lebih objektif, efisien, dan terstruktur. Metode penelitian yang digunakan mencakup studi pustaka sebagai landasan teoritis, serta studi lapangan melalui wawancara dan observasi langsung terhadap proses evaluasi karyawan di lingkungan perusahaan. Proses pengambilan keputusan dalam sistem ini mengimplementasikan metode SAW, yang memungkinkan evaluasi alternatif berdasarkan pembobotan terhadap kriteria yang telah ditentukan. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah aplikasi perangkat lunak berbasis Java dengan dukungan basis data MySQL, yang dapat mempercepat proses penilaian, meningkatkan akurasi data, serta memudahkan manajemen dalam pengambilan keputusan terkait kinerja karyawan kontrak.
Copyright (c) 2026 Zharif Valiant Hartadi, Dwi Yulistyanti, Nurmala Dewi Qadarsih (Author) https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Lokasi Toko Terbaik pada Warung Garasi Menggunakan Metode Fuzzy AHP
Permasalahan dalam menentukan lokasi toko yang strategis merupakan hal krusial bagi perkembangan bisnis, khususnya pada Warung Garasi yang tengah merencanakan ekspansi usaha. Pemilihan lokasi yang kurang tepat dapat berdampak pada minimnya jumlah pelanggan dan menurunnya pendapatan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pendukung keputusan yang mampu membantu manajemen dalam menentukan lokasi toko terbaik berdasarkan sejumlah kriteria yang relevan. Metode yang digunakan meliputi studi pustaka untuk mengkaji teori dan pendekatan yang sesuai, serta studi lapangan melalui observasi dan wawancara guna memperoleh data empiris dari pihak terkait. Algoritma yang digunakan dalam proses pengambilan keputusan adalah metode Fuzzy AHP (Analytical Hierarchy Process), yang mampu mengatasi ketidakpastian dalam penilaian kriteria dan subkriteria. Sistem ini dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman Java dengan basis data MySQL untuk penyimpanan data. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah aplikasi yang mampu melakukan penilaian kelayakan secara terstruktur dan sistematis terhadap beberapa alternatif lokasi, sehingga proses pemilihan lokasi menjadi lebih efektif, efisien, dan dapat dipertanggungjawabkan secara logis.
Copyright (c) 2026 Al Hadits Ilham Akbar, Andreas Adi Trinoto, Ek Ajeng Rahmi Pinahayu (Author) https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Segmentasi Pelanggan Pada Mitra RedDoorz JM Tuparev Karawang Menggunakan K-Means Clustering
Penelitian ini bertujuan untuk melakukan segmentasi pelanggan pada Mitra RedDoorz JM Tuparev Karawang menggunakan algoritma K-Means Clustering dengan pendekatan CRISP-DM. Data yang digunakan berupa data transaksi pelanggan yang dianalisis berdasarkan tipe kamar, lama menginap, total harga, dan deposit. Penentuan jumlah cluster optimal dilakukan dengan metode Elbow dan Silhouette Coefficient serta Davies-Bouldin Index dengan nilai Silhouette sebesar 0,57 dan Davies-Bouldin Index sebesar 0.66 yang menunjukkan kualitas pemisahan cluster cukup baik. Hasil penelitian menghasilkan empat segmen pelanggan, yaitu Lost Customers (1.395 pelanggan), Occasional Customers (1.784 pelanggan), Potential Customers (377 pelanggan), dan Loyal Customers (18 pelanggan). Setiap cluster memiliki karakteristik transaksi yang berbeda, sehingga menunjukkan bahwa pelanggan bersifat heterogen. Hasil segmentasi divisualisasikan menggunakan Tableau untuk memperjelas distribusi pelanggan dan mendukung penyusunan strategi bisnis yang lebih tepat sasaran, seperti reaktivasi, peningkatan keterlibatan, personalisasi layanan, dan retensi pelanggan berbasis data.
Copyright (c) 2026 Fisca Shafa Salsabila, Hannie, Billy Ibrahim Hasbi (Author) https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Sistem Pendukung Keputusan Penjualan Motor Bekas Menggunakan Metode Saw Di Azka Motor
Persaingan dalam penjualan motor bekas semakin ketat seiring dengan meningkatnya permintaan dan variasi jenis motor yang ditawarkan di pasaran. Kondisi ini menuntut showroom untuk memiliki sistem yang dapat membantu pengambilan keputusan secara cepat, tepat, dan obyektif. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) penjualan motor bekas di Showroom Azka Motor dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW). Metode SAW dipilih karena dapat memberikan penilaian alternatif berdasarkan kriteria yang telah ditentukan, dengan cara melakukan perhitungan bobot dan nilai dari setiap alternatif untuk memperoleh peringkat terbaik. Kriteria yang digunakan meliputi tahun produksi, harga jual, kondisi mesin, jarak tempuh, dan kelengkapan surat kendaraan. Dalam penelitian ini data diperoleh dari catatan penjualan dan observasi langsung di showroom. Hasil pengujian memperlihatkan bahwa aplikasi yang dibangun dapat memberikan rekomendasi penjualan motor bekas lebih akurat, sehingga memudahkan pihak showroom dalam menentukan prioritas penjualan dan meningkatkan efektivitas strategi pemasaran. Dengan adanya sistem ini, proses pengambilan keputusan menjadi lebih terstruktur, transparan, dan dapat dipertanggungjawabkan
Copyright (c) 2026 Abisha Valentino, Achmad Birowo, Abdurahman Abdurahman (Author) https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Velg Mobil Menggunakan Metode Saw di Toko Dimas Jaya Ban
Pemilihan velg mobil berpengaruh terhadap performa, kenyamanan, keamanan, dan estetika kendaraan, sehingga diperlukan proses seleksi yang tepat dan terukur. Di Toko Dimas Jaya Ban, rekomendasi velg masih dilakukan secara manual dan bergantung pada pengalaman pegawai, sehingga berpotensi menimbulkan subjektivitas dan inkonsistensi. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis web menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) untuk membantu menentukan velg terbaik secara objektif. Kriteria yang digunakan meliputi harga, ukuran, bahan/material, desain, dan merek dengan bobot sesuai tingkat kepentingannya. Melalui proses normalisasi dan perankingan, sistem mampu menghasilkan rekomendasi yang konsisten, transparan, dan mudah dipahami. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan metode SAW efektif meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam proses pemilihan velg di Toko Dimas Jaya Ban.
Copyright (c) 2026 Raihan Alif Mulyana, Za'imatun Niswati, Lukman Lukman (Author) https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Analisis Pola Penjualan Produk pada Laris Frozen Food Menggunakan K-Means untuk Mendukung Strategi Pemasaran
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pola penjualan produk pada Laris Frozen Food guna mendukung strategi pemasaran yang lebih efektif. Permasalahan yang dihadapi adalah belum optimalnya pemanfaatan data transaksi penjualan yang masih dikelola secara konvensional sehingga menyulitkan dalam mengidentifikasi produk yang paling diminati maupun kurang diminati konsumen. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, penelitian ini menerapkan metode K-Means Clustering sebagai teknik data mining untuk mengelompokkan produk berdasarkan tingkat penjualannya. Sistem dibangun berbasis web menggunakan bahasa pemrograman Python dengan dukungan HTML, CSS, JavaScript, serta database MySQL melalui XAMPP. Data yang digunakan berupa data produk dan data transaksi penjualan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode K-Means mampu mengelompokkan produk ke dalam tiga cluster, yaitu kategori kurang diminati, sedang, dan paling laku. Pengelompokan ini memberikan informasi yang lebih terstruktur dan objektif mengenai performa setiap produk. Dengan adanya sistem ini, pemilik usaha dapat menentukan strategi pemasaran, prioritas promosi, serta pengelolaan stok secara lebih tepat dan berbasis data. Sistem yang dibangun dinilai efektif dalam mendukung pengambilan keputusan pada Laris Frozen Food.
Copyright (c) 2026 Achmad Husna, Za’imatun Niswati, Fauzan Natsir (Author) https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Guru Menggunakan Metode Promethee (Studi Kasus: SMA Pangudi Luhur Jakarta)
Penilaian kinerja guru memiliki peran penting dalam menunjang mutu pendidikan. Di SMA Pangudi Luhur Jakarta, proses penilaian kinerja saat ini masih dilakukan secara manual menggunakan pengolahan dokumen fisik dan spreadsheet sederhana. Hal ini menyebabkan proses evaluasi menjadi lambat, rentan terhadap kesalahan rekapitulasi, serta berpotensi menimbulkan subjektivitas penilai yang tinggi. Penelitian ini bertujuan merancang dan membangun Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis web menggunakan metode Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluation (PROMETHEE) untuk mengevaluasi kinerja guru secara lebih objektif, transparan, dan terukur. Metode PROMETHEE dipilih karena keunggulannya dalam menangani kriteria majemuk dan menentukan urutan prioritas melalui perhitungan Net Flow. Pengembangan sistem dilakukan menggunakan model Waterfall yang meliputi tahap analisis, perancangan, implementasi, dan pengujian. Aplikasi dibangun menggunakan bahasa pemrograman PHP dan basis data MySQL. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu memproses penilaian kinerja secara efisien, menghasilkan peringkat guru terbaik yang akurat berdasarkan perhitungan PROMETHEE, serta menyajikan laporan yang terstruktur bagi Kepala Sekolah sebagai dasar pengambilan keputusan.
Copyright (c) 2026 Radithya Febrian Susilo, Siti Anisah, Erlin Windia Ambarsari (Author) https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Lambung dengan Metode Forward Chaining
Penyakit lambung merupakan salah satu gangguan kesehatan yang sering dikeluhkan pasien di Klinik Siti Jubaedah. Permasalahan yang muncul adalah keterbatasan tenaga medis dalam menangani jumlah pasien yang cukup banyak serta perlunya proses diagnosa yang cepat dan akurat untuk menentukan jenis penyakit lambung yang diderita. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan sistem pakar yang mampu membantu proses diagnosa penyakit lambung secara efektif dengan menggunakan metode forward chaining. Metode forward chaining dipilih karena bekerja dengan cara menelusuri fakta-fakta yang ada dari gejala yang dialami pasien menuju kesimpulan berupa jenis penyakit lambung yang sesuai. Sistem ini dikembangkan dengan mengumpulkan data gejala dan penyakit dari literatur medis serta wawancara dengan tenaga medis di klinik. Implementasi sistem dilakukan dalam bentuk aplikasi yang memungkinkan pasien atau tenaga medis memasukkan gejala yang dialami, kemudian sistem memproses informasi tersebut menggunakan aturan berbasis pengetahuan (knowledge base) untuk memberikan diagnosa. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem pakar ini dapat memberikan rekomendasi diagnosa penyakit lambung dengan tingkat akurasi yang tinggi sesuai dengan gejala yang dimasukkan. Selain itu, sistem juga dapat mempercepat proses diagnosa dan mendukung tenaga medis dalam pengambilan keputusan. Dengan demikian, sistem pakar diagnosa penyakit lambung berbasis forward chaining ini diharapkan dapat meningkatkan kualitas pelayanan kesehatan di Klinik Siti Jubaedah.
Copyright (c) 2026 Siraaj Zulmunir Al Faroq S., Rayung Wulan, Abdul Mufti (Author) https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Sistem Pendukung Keputusan Penerima Bonus Bulanan Karyawan di UD Logam Tehnik Menggunakan SAW
Studi penelitian ini adalah untuk membuat dan membangun Sistem Pendukung Keputusan (SPK) yang akan membantu manajemen UD Logam Tehnik menentukan secara objektif, cepat, dan akurat penerima bonus bulanan karyawan mereka. UD Logam Tehnik saat ini menghadapi masalah dalam menentukan penerima bonus bulanan karena proses penilaian masih dilakukan secara manual dan bersifat subjektif. Pengaturan bonus yang tidak didasarkan pada perhitungan yang jelas dapat menyebabkan ketidakadilan, menurunkan keinginan untuk bekerja, dan berdampak negatif pada kinerja umum karyawan, Kinerja, kedisiplinan, kehadiran, dan tanggung jawab adalah kriteria yang ditentukan untuk sistem pendukung keputusan yang dikembangkan dalam penelitian ini. Metode Simple Additive Weighting (SAW) digunakan untuk melakukan normalisasi, pembobotan, dan perangkingan alternatif. Setiap karyawan dinilai berdasarkan standar ini, dan nilai preferensi digunakan untuk menentukan penerima bonus. Hasil penelitian ini menghasilkan sebuah sistem pendukung keputusan yang dapat secara terstruktur dan jelas merekomendasikan penerima bonus bulanan. Diharapkan sistem ini akan membuat proses pengambilan keputusan di UD Logam Tehnik lebih adil dan terukur, dan juga dapat meningkatkan kinerja dan motivasi karyawan.
Copyright (c) 2026 Revan Adi Pratama, Alusyanti Primawati, Ambar Tri Hapsari (Author) https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Sistem Pendukung Keputusan Pemeliharaan Masa Pertumbuhan Tanaman Monstera pada Toko Tanaman Hias Menggunakan Metode AHP
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pendukung keputusan guna membantu pemilihan metode pemeliharaan tanaman Monstera yang tepat pada toko tanaman hias. Banyak pemilik toko mengalami kesulitan dalam menentukan metode pemeliharaan yang sesuai karena keputusan sering didasarkan pada pengalaman pribadi tanpa mempertimbangkan berbagai faktor secara objektif. Untuk menyelesaikan permasalahan tersebut, digunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP), yaitu metode pengambilan keputusan multikriteria yang mampu menentukan prioritas secara sistematis dan terstruktur. Kriteria yang digunakan dalam sistem ini meliputi penyiraman, pencahayaan, media tanam, dan kelembapan, yang masing-masing diberikan bobot sesuai tingkat kepentingannya. Data diperoleh melalui observasi dan wawancara dengan pemilik toko tanaman hias, kemudian diolah melalui proses perbandingan berpasangan dan perhitungan bobot kriteria menggunakan metode AHP. Hasil dari sistem ini berupa rekomendasi prioritas metode pemeliharaan tanaman Monstera berdasarkan nilai bobot tertinggi sebagai alternatif terbaik. Berdasarkan hasil pengujian, sistem mampu memberikan rekomendasi metode pemeliharaan yang paling sesuai untuk mendukung pertumbuhan tanaman secara optimal. Sistem ini diharapkan dapat membantu pemilik toko dalam mengambil keputusan pemeliharaan tanaman yang lebih objektif, efisien, dan tepat sasaran sehingga kualitas dan nilai jual tanaman Monstera dapat meningkat.
Copyright (c) 2026 Adam Syahreza Firdaus, Rayung Wulan, Yulianingsih (Author) https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Sistem Pendukung Keputusan Quality Assurance Terbaik di Nielseniq Menggunakan Metode SAW
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pendukung keputusan dalam penentuan Quality Assurance (QA) terbaik di PT. NielsenIQ dengan menggunakan metode SAW (Simple Additive Weighting). Metode SAW (Simple Additive Weighting) merupakan salah satu metode dalam Multiple Attribute Decision Making (MADM) yang membantu proses pengambilan keputusan dengan cara menjumlahkan nilai-nilai yang telah diberi bobot dari setiap alternatif sesuai dengan kriteria yang telah ditetapkan. Dalam penelitian ini, berbagai kriteria penilaian seperti, jumlah program per bulan, ketepatan waktu pengecekan, total kesalahan program yang ditemukan, dampak kesalahan terhadap program, dan jumlah kesalahan yang tidak terdeteksi oleh QA dianalisis untuk membentuk model keputusan. Hasil dari model ini diharapkan dapat memberikan rekomendasi yang akurat dan objektif, sehingga membantu manajer atau leader untuk menentukan quality assurance terbaik secara lebih efisien. Penelitian ini menyimpulkan bahwa metode SAW mampu memberikan keputusan yang berkualitas dalam proses seleksi berdasarkan kriteria-kriteria yang berlaku, sehingga dapat diimplementasikan sebagai bagian dari strategi untuk meningkatkan kualitas kinerja tim Quality Assurance di PT NielsenIQ.
Copyright (c) 2026 Ariyanto Budiman, Rayung Wulan, Rahnita Nuzulah (Author) https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Analisis Tingkat Kepuasan Pengguna Terhadap Aplikasi Wechat Menggunakan Pieces Framework
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat kepuasan pengguna terhadap aplikasi WeChat, salah satu layanan komunikasi daring yang cukup populer di Indonesia, khususnya di wilayah Jabodetabek. Analisis dilakukan menggunakan kerangka kerja PIECES yang mencakup enam dimensi: Performance, Information, Economics, Control and Security, Efficiency, dan Service. Pendekatan yang digunakan adalah kuantitatif deskriptif dengan metode survei. Data diperoleh melalui kuesioner tertutup yang disebarkan secara daring kepada pengguna aktif WeChat di wilayah Jabodetabek. Sampel dipilih menggunakan teknik purposive sampling, dengan jumlah responden sebanyak 110 orang dari total 150 partisipan yang ditentukan berdasarkan rumus Slovin. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tingkat kepuasan pengguna secara keseluruhan berada pada kategori sangat puas, dengan nilai rata-rata sebesar 4,26. Dimensi Service memperoleh skor tertinggi, sedangkan dimensi Economics dan Information menunjukkan skor terendah, masing-masing sebesar 4,19 dan 4,21. Temuan ini mengindikasikan bahwa meskipun pengguna merasa puas secara umum, pengembang perlu memberikan perhatian lebih pada aspek efisiensi biaya dan kejelasan informasi. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan masukan strategis bagi pengembang dalam meningkatkan kualitas dan kinerja aplikasi WeChat agar semakin sesuai dengan kebutuhan serta preferensi pengguna di Indonesia.
Copyright (c) 2026 Muhammad Arya Rizki Satria, Ahmad Al Kaafi (Author) https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Analisis Kepuasan Aplikasi Canva Dengan Metode PIECES Framework
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat kepuasan pengguna aplikasi Canva dengan menggunakan metode PIECES Framework, yang terdiri dari enam aspek utama, yaitu: Performance, Information, Economics, Control, Efficiency, dan Service. Metode penelitian yang digunakan adalah kuantitatif deskriptif dengan teknik pengumpulan data melalui penyebaran kuesioner berbasis skala Likert kepada 107 responden yang merupakan pengguna aktif aplikasi Canva di Indonesia. Data yang diperoleh dianalisis untuk mengetahui seberapa besar tingkat kepuasan pengguna berdasarkan enam aspek dalam PIECES Framework. Hasil analisis menunjukkan bahwa seluruh aspek memiliki nilai rata-rata di atas 3,80, yang berarti masuk dalam kategori “puas”. Aspek Efficiency memperoleh nilai tertinggi yaitu 4,15, menunjukkan bahwa Canva dinilai sangat efisien oleh para pengguna. Aspek Control menyusul dengan nilai 4,12, sedangkan aspek Service mendapatkan nilai paling rendah yaitu 3,80. Temuan ini menunjukkan bahwa secara umum, pengguna merasa puas terhadap performa dan kualitas layanan yang ditawarkan oleh Canva. Hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi bahan pertimbangan dan evaluasi bagi pengembang aplikasi Canva untuk terus melakukan inovasi serta peningkatan fitur dan layanan guna memenuhi kebutuhan serta ekspektasi pengguna secara lebih optimal di masa mendatang.
Copyright (c) 2026 Ridhwan, Ahmad Al Kaafi (Author) https://creativecommons.org/licenses/by/4.0