Muhammad Yudin Ritonga ( )
|
|
- Leony Darmadi
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN PRODUKSI MAKANAN MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY DENGAN METODE TSUKAMOTO (STUDI KASUS : PT. INDOFOOD CBP SUKSES MAKMUR MEDAN) Muhammad Yudin Ritonga ( ) Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika STMIK Budi Darma Medan Jl. Sisingamangaraja No.338 Simpang Limun Medan // mhd_yuddin@gmail.com Abstrak Seiring dengan perkembangan ilmu dan teknologi, pemanfaatan komputer di segala bidang sudah merupakan suatu keharusan. Disamping itu kemajuan teknologi diberbagai bidang tersebut, seakan tidak pernah ada matinya untuk mempelajarinya. PT. Indofood CBP Sukses Makmur Cabang Medan yang bergerak dalam bidang produksi barang, yang bergantung kepada permintaan dari penjual secara individu, hal ini akan menyulitkan untuk menentukan jumlah produksi tiap bulannya. Untuk menyelesaikan masalah tersebut, pihak perusahaan, dalam hal ini manajer, hendaknya dapat membuat suatu keputusan yang tepat untuk memilih berapa banyak jumlah produk yang diproduksi untuk mengoptimalkan keuntungan suatu perusahaan, maka dibutuhkan suatu sistem pendukung keputusan. Untuk mempermudah pekerjaan, dalam hal ini dengan berdasarkan logika fuy metode Tsukamoto akan dihasilkan suatu model dari suatu sistem yang mampu memperkirakan jumlah produksi yang diterapkan dalam suatu sistem pendukung keputusan. Sehingga pembuat keputusan cukup menginputkan data-data yang diperlukan oleh SPK (Sistem Pendukung Keputusan). Data -data tersebut merupakan faktor-faktor yang mempengaruhi dan akan menjadi variabel input yang akan diolah dengan metode Tsukamoto untuk menjadi keluaran (output) berupa penentuan jumlah barang yang akan diproduksi. Kata kunci: SPK, Tsukamoto, Produksi, Fuy 1.Pendahuluan 1.1 Latar Belakang Salah satu tujuan dari perusahaan adalah mencari keuntungan atau laba yang semaksimal mungkin, untuk dapat mencapai tujuan tersebut perusahaan harus dapat mengikuti perkembangan dunia perindustrian baik dalam bidang teknologi informasi maupun dalam bidang manajemen. Seiring dengan perkembangan ilmu dan teknologi, pemanfaatan komputer di segala bidang sudah merupakan suatu keharusan. Computer Based Information System (Sistem Informasi Berbasis Komputer) yang salah satunya adalah Sistem Pendukung Keputusan ( Decission Support System) adalah suatu sistem informasi komputer yang interaktif dan dapat memberikan alternatif solusi bagi pembuat keputusan. PT. Indofood CBP Sukses Makmur Cabang Medan yang bergerak dalam bidang produksi barang, yang bergantung kepada permintaan dari penjual secara individu, hal ini akan menyulitkan untuk menentukan jumlah produksi tiap bulannya. Untuk menyelesaikan masalah tersebut, pihak perusahaan, dalam hal ini manajer, hendaknya dapat membuat suatu keputusan yang tepat untuk memilih berapa banyak jumlah produk yang diproduksi untuk mengoptimalkan keuntungan suatu perusahaan, maka dibutuhkan suatu sistem pendukung keputusan. Logika fuy (logika samar) itu sendiri merupakan logika yang berhadapan dengan konsep kebenaran sebagian, dimana logika klasik menyatakan bahwa segala hal dapat diekspresikan dalam istilah binary (0 atau 1), sedangkan logika fuy memungkinkan nilai keanggotaan antara 0 dan 1. Berbagai teori didalam perkembangan logika fuy menunjukkan bahwa pada dasarnya logika fuy dapat digunakan untuk memodelkan berbagai sistem. Logika fuy terdiri dari suatu Fuy Inference System atau sistem penalaran fuy. Salah satu Fuy inference system adalah penalaran dengan metode Tsukamoto. Pada metode Tsukamoto. Data-data tersebut merupakan faktorfaktor yang mempengaruhi dan akan menjadi variabel input yang akan diolah dengan metode Tsukamoto untuk menjadi keluaran ( output) berupa penentuan jumlah barang yang akan diproduksi. 1.2 Rumusan Masalah Berdasarkan uraian pada latar belakang, maka yang menjadi perumusan masalah adalah sebagai 1. Bagaimana mendapatkan data jumlah produksi makanan yang akan diolah. 2. Bagaimana menerapkan logika fuy dengan metode Tsukamoto dalam merancang sistem 18
2 pendukung keputusan penentuan jumlah produksi makanan. 3. Bagaimana merancang sistem pendukung keputusan pada produksi makanan. 1.3 Batasan Masalah Pembatasan permasalahan dalam membuat perangkat lunak Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Jumlah Produksi Barang Menggunakan Logika Fuy Dengan Metode Tsukamoto adalah sebagai 1. Produk makanan yang diteliti adalah mie instan. 2. Sistem pendukung keputusan digunakan dalam menentukan jumlah produksi yang optimal untuk tiap bulan menggunakan menggunakan 6 himpunan fuy dan 4 aturan fuy dengan metode Tsukamoto berdasarkan jumlah permintaan dan data jumlah persediaan 3. Tidak membahas mengenai biaya produksi, stok bahan baku, jadwal produksi dan tenaga kerja. 4. Program aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Jumlah Produksi Makanan Menggunakan Logika Fuy Dengan Metode Tsukamoto dengan Microsoft Visual Basic.Net Tujuan Adapun tujuan dari penelitian ini adalah: 1. Untuk menerapkan metode Tsukamoto dalam menentukan jumlah produksi makanan menggunakan logika fuy pada sistem pendukung keputusan 2. Untuk membangun aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Jumlah Produksi Makanan Menggunakan Logika Fuy Metode Tsukamoto. Sedangkan manfaat dari penyusunan skripsi ini adalah: 1. Mempermudah dalam melakukan suatu penentuan produksi dengan lebih cepat dan efisien. 2. Sebagai masukan atau informasi yang bermanfaat bagi perusahaan dalam menentukan atau mempertimbangkan jumlah produksi. 2. Landasan Teori 2.1 Sistem Sistem merupakan kumpulan elemen yang saling berkaitan yang bertanggung jawab memproses masukan ( input) sehingga menghasilkan keluaran (output) (sumber: Kusrini, Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan, 2007). Sistem juga merupakan kesatuan bagian-bagian yang saling berhubungan yang berada dalam suatu wilayah serta memiliki item-item penggerak, contoh umum misalnya seperti negara. Negara merupakan suatu kumpulan dari beberapa elemen kesatuan lain seperti provinsi yang saling berhubungan sehingga membentuk suatu negara dimana yang berperan sebagai penggeraknya yaitu rakyat yang berada dinegara tersebut. 2.2 Keputusan dan Pengambilan Keputusan Pengambilan keputusan ( Decision Making) adalah melakukan penilaian dan menjatuhkan pilihan. Keputusan ini diambil setelah melalui beberapa perhitungan dan pertimbangan alternatif. 2.3 Sistem Pendukung Keputusan Decision support system atau sistem pendukung keputusan secara umum didefinisikan sebagai sebuah sistem yang mampu memberikan kemampuan baik kemampuan pemecahan masalah maupun kemampuan pengkomunikasian untuk masalah semi terstruktur. Secara khusus, Sistem pendukung keputusan didefinisikan sebagai sebuah sistem yang mendukung kerja seorang manager maupun sekelompok manager dalam memecahkan masalah semi terstruktur dengan cara memberikan informasi ataupun usulan menuju pada keputusan tertentu ( Sistem penunjang keputusan, Hermawan, 2005:136). 3. Analisa Dan Perancangan 3.1. Analisa Perancangan Sistem Pendukung Keputusan lebih ditekankan pada perancangan aplikasi pintar ( smart application), dimana sistem pendukung keputusan ini nantinya akan digunakan untuk membantu user dalam menentukan hasil atau pemecahan dari masalah yang dihadapi. Permasalahan dihadapi adalah bagaimana menentukan jumlah produksi barang pada masa mendatang berdasarkan data permintaan dan persediaan. Berdasarkan logika fuy metode Tsukamoto akan dihasilkan suatu model dari suatu sistem yang mampu memperkirakan jumlah produksi yang diterapkan dalam suatu sistem pendukung keputusan. Contoh kasus I: PT. Indofood CBP Sukses Makmur Medan adalah suatu perusahaan penghasil makanan akan memproduksi mie instan. Dari data 1 tahun terakhir, permintaan terbesar mencapai 1215 dus per bulan, dan permintaan terkecil mencapai 267 dus per bulan. Persediaan di gudang terbanyak mencapai 647 dus per bulan, dan terkecil mencapai 138 dus perbulan. Saat ini, perusahaan baru mampu memproduksi Mie Instan maksimum 918 dus per bulan, untuk efisiensi mesin dan SDM tiap bulan diharapkan perusahaan memproduksi paling tidak 506 dus. Tabel 1: Data Permintaan, Persediaan dan Produksi 19
3 Solusi : Ada 3 variabel fuy yang akan dimodelkan, yaitu : Permintaan, terdiri atas 2 himpunan fuy, yaitu NAIK dan TURUN. pred 2 min( 0,25 BERKURANG (918-)/412 = 0,25 2 = 815 [R3] IF Permintaan NAIK And Persediaan BANYAK THEN Produksi Mie Instan PmtNAIK PsdBANYAK pred 3 PmtTURUN PmtTURUN min( 0,25 ;0, PsdSEDIKIT ( 978 ), PsdSEDIKIT ) ( 329 )) min( PmtNAIK(978), PsdBANYAK(329)) min( 0,75;0, ) 0, Gambar 1 : Fungsi Keanggotaan Permintaan Pr BrgBERKURA Pr Brg Pr BrgBERTAMB NG [ ] AH [ ] 1, , , 0, min min, min max max min max 1, [ ] 0, , 506, Sekarang mencari nilai untuk setiap aturan dengan menggunakan fungsi MIN pada aplikasi fungsi implikasinya : [R1] [R2] IF Permintaan TURUN And Persediaan B PmtTURUN PsdBANYAK A min( PmtTURUN(978), PsdBANYAK(329)) N min(0,25;0, ) Y 0,25 A K THEN Produksi Mie Instan BERKURANGpred1 BERKURANG (918-)/412 = 0,25 1 = 815 IF Permintaan TURUN And Persediaan SEDIKIT THEN Produksi Mie Instan BERKURANG (-506)/412 = 0, =660, [R4] IF Permintaan NAIK And Persediaan SEDIKIT THEN Produksi Mie Instan PmtNAIK PsdSEDIKIT pred 4 (-506)/412 = 0, =763, Nilai dapat dicari dengan cara sebagai berikut : pred1 * 1 pred2 * 2 pred3 * 3 pred4 * pred pred pred pred a b 1 min( PmtNAIK(978), PsdSEDIKIT(329)) min( 0,75;0, ) 0, ,25*8150,25*815 a 0,25 0,25 407,5 a 0,5 0, *660, , *763, b 0, , , b 1 407,5 724, , , ,883 1,5 Jadi jumlah mie instan yang harus di produksi sebanyak 755 dus/bulan Perancangan Aplikasi SPK Pada bagian perancangan SPK (Sistem Pendukung Keputusan), diharapkan aplikasi dapat menghasilkan keputusan yang sangat membantu. Selain itu juga menampilkan info data-data pendukung keputusan, sehingga database dapat ter
4 update setiap kali menemukan data-data pendukung baru. Perancangan aplikasi ini menggunakan software VB.Net 2008 dan database MySQL. File tersebut dikonfersi menjadi sebuah komponen atau unit baru, sehingga dapat digunakan untuk membangun aplikasi Sistem Pendukung Keputusan. 4. ALGORITMA DAN IMPLEMENTASI 4.1 Algoritma Adapun bentuk dari algoritma program pada perancangan perangkat lunak ini adalah sebagai a. Tampilan Login Mulai Tampilkan form login Input User ID dan Password Input pilihan tombol Jika tombol = login maka Jika User ID = true dan Password = true maka Buka form menu utama Tutup Form login Selainnya Jika User ID = false dan Password = True maka Msgbox = User ID salah Selainnya Jika User ID = true dan Password = false maka Msgbox = Password salah Selainnya Msgbox = user id dan password salah Jika Jika tombol = Tutup maka Jika b. Tampilan Menu Utama Input pilihan menu Jika menu = File maka Pilih sub menu Jika sub menu = Input Data maka Pilih sub menu input data Jika Input Data = Input Permintaan maka Tampilkan form input permintaan Selainnya Jika Input Data = Input Persediaan maka Tampilkan form input persediaan Selainnya Jika Input Data = Input Produksi maka Tampilkan form input produksi Selainnya Jika sub menu = Log Off maka Tutup form utama Tampilkan form login Jika menu = Laporan maka Pilih sub menu laporan Jika Laporan = Laporan Permintaan maka Tampilkan laporan permintaan Jika laporan = Laporan Persediaan maka Tampilkan laporan persediaan Jika laporan = Laporan Produksi maka Tampilkan laporan produksi Jika laporan = Laporan Proses Produksi maka Tampilkan form parameter laporan proses produksi Jika menu = Analisa Data maka Pilih sub menu analisa data Jika analisa = Hitung Produksi maka Tampilkan form hitung produksi Jika menu = Help maka Pilih sub menu help Jika help = Tentang Aplikasi maka Tampilkan form tentang aplikasi Jika help = Bantuan maka Tampilkan form bantuan Jika help = Tentang Programmer maka Tampilkan form tentang programmer Jika menu = Keluar maka 4.2 Implementasi Berikut hasil implementasi Sistem Pendukung Keputusan penentuan jumlah produksi makanan. 1. Form Login Form Login adalah form pertama kali ditampilkan untuk menampilkan pilihan pengguna pada sistem pendukung keputusan. Form ini berisikan User ID dan Password. Adapun tampilan dari form login adalah seperti terlihat pada Gambar 2 Jika sub menu = Password Login maka Pilih sub menu password login Jika password login = User Baru maka Tampilkan form user baru Jika password login = Ubah Password maka Tampilkan form ubah password Selainnya Jika password login = Daftar User maka Tampilkan form daftar user jika Jika sub menu = Close Window maka Tutup semua form yang tampil, kecuali menu utama Gambar 22 : Form Login 2. Form Utama Form utama adalah form kedua yang ditampilkan untuk menampilkan menu-menu pilihan pada sistem pendukung keputusan. Form ini berisikan Menu File, Menu Laporan, Menu Analisis Data, Menu Help, dan Menu Keluar. Adapun tampilan dari form utama adalah Menu File, Menu 21
5 Laporan, Menu Analisis Data, Menu Help, dan Menu Keluar seperti terlihat pada Gambar 3 form produksi adalah seperti terlihat pada Gambar 6 Gambar 3: Form Utama 3. Form Data Permintaan Form Data Permintaan adalah tampilan untuk menginputkan data-data permintaan yang terjadi dan ingin disimpan kedalam database. Adapun tampilan dari form data permintaan adalah seperti terlihat pada Gambar 4 Gambar 6 : Form Produksi 6. Form Hitung Produksi Form Hitung Produksi adalah sebuah form untuk memproses jumlah produksi makanan yang akan diproduksi. Adapun tampilan form hitung produksi adalah seperti terlihat pada Gambar 7 Gambar 4 : Form Data Permintaan 4. Form Data Persediaan Form Data Persediaan adalah Form untuk menginputkan data persediaan yang ada dan akan disimpan ke database. Adapun tampilan dari form input data persediaan adalah seperti terlihat pada Gambar 5 7. Form Add User Gambar 7 : Form Hitung Produksi Form Add User adalah sebuah form unuk menginputkan data-data user baru yang ingin mengakses sistem pendukung keputusan, hal ini dapat dilakukan oleh administrator. Adapun tampilan form add user adalah seperti terlihat pada Gambar 8 berikut : Gambar 5: Form Persediaan Gambar 8 : Form Add User 5. Form Data Produksi Form Data Produksi adalah sebuah form unuk menampilkan data-data produksi pada setiap bulan dan akan disimpan ke database. Adapun tampilan 8. Form Update Password Form Update Password adalah sebuah form unuk mengubah password pengguna yang sudah terdaftar. Hal ini hanya dapat dilakukan oleh 22
6 administrator, tapi hanya sebatas perubahan terhadap password user tersebut. Adapun tampilan Form Update Password adalah seperti terlihat pada Gambar 9 yang terdata. Adapun tampilan laporan data persediaan adalah seperti terlihat pada Gambar 12 Gambar 9 : Form Update Password 9. Form Daftar User Form Daftar User adalah sebuah form untuk melihat seluruh user yang terdaftar pada aplikasi ini.adapun tampilan form daftar user adalah seperti terlihat pada Gambar 10 Gambar 12: Laporan Data Persediaan 12. Laporan Data Produksi Laporan data produksi adalah sebuah laporan yang digunakan untuk melihat data produksi yang pernah terjadi. Kolom jumlah produksi pada laporan ini merupakan jumlah produksi makanan yang terdata dan pernah diproduksi. Adapun tampilan laporan data produksi adalah seperti terlihat pada Gambar 13 Gambar 10 : Form Daftar User 10. Laporan Data Permintaan Laporan data permintaan adalah sebuah laporan yang digunakan untuk melihat data permintaan yang diterima. Kolom jumlah permintaan pada laporan ini merupakan jumlah permintaan makanan dari customer. Adapun tampilan laporan data permintaan adalah seperti terlihat pada Gambar 11 Gambar 13 : Laporan Data Produksi 13. Laporan Proses Produksi Laporan proses produksi adalah sebuah laporan yang digunakan untuk melihat proses produksi yang dihasilkan pada proses hitung produksi. Kolom produksi pada laporan ini merupakan jumlah perkiraan produksi. Adapun tampilan laporan proses produksi adalah seperti terlihat pada Gambar 14 Gambar 11: Laporan Data Permintaan 11. Laporan Data Persediaan Laporan data persediaan adalah sebuah laporan yang digunakan untuk melihat data persediaan yang ada. Kolom jumlah persediaan pada laporan ini merupakan jumlah persediaan makanan Gambar 14 : Laporan Proses Produksi 23
7 5. Kesimpulan Dan Saran 5.1. Kesimpulan Berdasarkan uraian hasil dan pembahasan mengenai Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Jumlah Produksi Makanan Menggunakan Menggunakan Logika Fuy Dengan Metode Tsukamoto (Studi Kasus : PT.Indofood CBP Sukses Makmur Medan), maka dapat diambil kesimpulan bahwa: 4. PT. Indofood CBP Sukses Makmur Medan melakukan produksi makanan (mie instan) dilakukan dari pengolahan data bahan baku (persediaan), data permintaan dan data produksi sebelumnya yang digunakan untuk dapat memperkirakan data produksi yang akan datang. 5. Pada penerapan metode Tsukamoto dalam sistem pendukung keputusan untuk menentukan jumlah produksi menggunakan komponen SPK yang diantaranya adalah Data, Model base, Database, dan User Interface (Dialog). 6. Sistem yang dirancang dalam Pendukung Keputusan Penentuan Jumlah Produksi Makanan Menggunakan Program Microsoft Visual Basic.Net 2008 dan database MySQL. [6] Tata, Sutabri, Analisa Sistem Informasi, Andi, Yogyakarta, [7] Turban dkk. Decision Support System and Intelligent System (Sistem Pendukung Keputusan dan Sistem Cerdas, Andi, Yogyakarta, [8] sumber: data/myta.pdf tanggal akses 20 Januari Saran Pada para pengembang berikutnya, penulis memberikan beberapa saran sebagai 1. Menambahkan faktor input lainnya yang mempengaruhi dalam penentuan jumlah makanan yang akan diproduksi, misalnya jumlah pekerja dan biaya produksi 2. Menambahkan aturan fuy pada inferensinya, sehingga hasil produksi yang diperoleh semakin akurat. 3. Menerapkan dan mencoba dalam metode inference atau penalaran lainnya seperti metode mamdani. 4. Menerapkan dalam bahasa pemograman lainnya misalnya web, java, dan lain-lain. 6. Daftar Pustaka [1] A.S Rosa dan Salahuddin M, Modul Pembelajaran Rekayasa Perangkat Lunak (Terstruktur dan Berorientasi Objek), Modula, Bandung, [2] Hasan, M. Iqbal, Pokok-Pokok Materi Teori Pengambilan Keputusan, Ghalia, Jakarta, [3] Jogiyanto, Hartono, Analisis & Desain Sistem Informasi Pendekatan Terstruktur Teori dan Praktek Aplikasi Bisnis, Andi, Yogyakarta, [4] Kusrini, Strategi Perancangan dan Pengelolaan Basis Data, Andi, Yogyakarta, [5] Kusumadewi, Sri dkk, Fuy Multi-Attribute Decision Making (Fuy MADM), Graha Ilmu, Yogyakarta,
IMPLEMENTASI METODE FUZZY TSUKAMOTO PADA PENENTUAN HARGA JUAL BARANG DALAM KONSEP FUZZY LOGIC
IMPLEMENTASI METODE FUZZY TSUKAMOTO PADA PENENTUAN HARGA JUAL BARANG DALAM KONSEP FUZZY LOGIC Riky Amelia (1111981) Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budidarma Medan Jl. Sisingamangaraja
Lebih terperinciOptimalisasi Jumlah Produksi Jamu Jaya Asli Dengan Metode Fuzzy Tsukamoto
Optimalisasi Jumlah Produksi Jamu Jaya Asli Dengan Metode Fuzzy Tsukamoto SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Salah Satu Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Komputer (S.Kom.) Pada Program Studi Sistem Informasi
Lebih terperinciDesi Reskika Sari ( )
PERANCANGAN APLIKASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN LOKASI PEMASARAN RUMAH DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (STUDI KASUS: PT. VISTA ESTATE MEDAN) Desi Reskika Sari (1111543) Mahasiswa Program
Lebih terperinciPENERAPAN METODE FUZZY TSUKAMOTO UNTUK MEMPREDIKSI HASIL PRODUKSI KELAPA SAWIT (STUDI KASUS : PT. AMAL TANI PERKEBUNAN TANJUNG PUTRI BAHOROK)
PENERAPAN METODE FUZZY TSUKAMOTO UNTUK MEMPREDIKSI HASIL PRODUKSI KELAPA SAWIT (STUDI KASUS : PT. AMAL TANI PERKEBUNAN TANJUNG PUTRI BAHOROK) Andrian Juliansyah ( 1011287) Mahasiswa Program Studi Teknik
Lebih terperinciPREDIKSI PENJUALAN KERUDUNG RABBANI DI GRIYA MUSLIM STORE DUKUN GRESIK DENGAN TREND MOMENT
PREDIKSI PENJUALAN KERUDUNG RABBANI DI GRIYA MUSLIM STORE DUKUN GRESIK DENGAN TREND MOMENT Nurul Fuad, Eko Sulistiono Program Studi Teknik Informatika Universitas Islam Lamongan Email: nurulfuad@gmail.com,
Lebih terperinciJURNAL SISTEM PREDIKSI INVENTORY BARANG MENGGUNAKAN METODE FUZZY TSUKAMOTO PREDICTION INVENTORY ITEMS USING FUZZY TSUKAMOTO
JURNAL SISTEM PREDIKSI INVENTORY BARANG MENGGUNAKAN METODE FUZZY TSUKAMOTO PREDICTION INVENTORY ITEMS USING FUZZY TSUKAMOTO Oleh: Reza Hadi Subiantoro 12.1.03.02.0224 Dibimbing oleh : 1. Fatkur Rhohman,
Lebih terperinciKASUS PENERAPAN LOGIKA FUZZY. Fuzzy tsukamoto, mamdani, sugeno
KASUS PENERAPAN LOGIKA FUZZY Fuzzy tsukamoto, mamdani, sugeno CARA KERJA LOGIKA FUZZY MELIPUTI BEBERAPA TAHAPAN BERIKUT : 1. Fuzzyfikasi 2. Pembentukan basis pengetahuan fuzzy (rule dalam bentuk if..then).
Lebih terperinciPenerapan FuzzyTsukamotodalam Menentukan Jumlah Produksi
Penerapan FuzzyTsukamotodalam Menentukan Jumlah Produksi Berdasarkan Data Persediaan dan Jumlah Permintaan Ria Rahmadita Surbakti 1), Marlina Setia Sinaga 2) Jurusan Matematika FMIPA UNIMED riarahmadita@gmail.com
Lebih terperinciSISTEM INFORMASI PENILAIAN KINERJA KARYAWAN MENGGUNAKAN METODE TECHNIQUE FOR OTHERS REFERENCE BY SIMILARITY TO IDEAL SOLUTION (TOPSIS)
SISTEM INFORMASI PENILAIAN KINERJA KARYAWAN MENGGUNAKAN METODE TECHNIQUE FOR OTHERS REFERENCE BY SIMILARITY TO IDEAL SOLUTION (TOPSIS) Siti Kholijah Ritonga (0911442) Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Era persaingan yang semakin ketat pada saat sekarang ini telah menyebabkan perusahaan-perusahaan yang bergerak di bidang industri khususnya dalam bidang industri makanan
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN KREDIT TANPA AGUNAN (KTA) PADA STANDARD CHARTERED BANK. Lukas Prasetyo, Muji Sukur, Sunardi.
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN KREDIT TANPA AGUNAN (KTA) PADA STANDARD CHARTERED BANK Lukas Prasetyo, Muji Sukur, Sunardi. Abstrak Sistem yang sedang berjalan saat ini ditemukan adanya kekurangan-
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENYELEKSIAN CALON SISWA BARU DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) PADA SMA NEGERI 1 SINGKIL
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENYELEKSIAN CALON SISWA BARU DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) PADA SMA NEGERI 1 SINGKIL Rahmawan cibro ( 12110675) Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika STMIK
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN JENIS RAMBUT MANUSIA DENGAN MENERAPKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN JENIS RAMBUT MANUSIA DENGAN MENERAPKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) Fitriani (1011184) Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika STMIK Budi Darma Medan JL.Sisingamangaraja
Lebih terperinciSistem Pendukung Keputusan Kinerja Karyawan pada PT.Intan Sengkuyit Menggunakan Metode Simple Additive Weighting
Sistem Pendukung Keputusan Kinerja Karyawan pada PT.Intan Sengkuyit Menggunakan Metode Simple Additive Weighting Satriyo Nugroho Selamet Toni widianto Jurusan Teknik Informatika STMIK PalComTech Palembang
Lebih terperinci4-5-FUZZY INFERENCE SYSTEMS
4-5-FUZZY INFERENCE SYSTEMS Shofwatul Uyun Mekanisme FIS Fuzzy Inference Systems (FIS) INPUT (CRISP) FUZZYFIKASI RULES AGREGASI DEFUZZY OUTPUT (CRISP) 2 Metode Inferensi Fuzzy Metode Tsukamoto Metode Mamdani
Lebih terperinciSistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Dosen Pembimbing Skripsi
E-journal Teknik Informatika, Volume 9, No 1 (2016), ISSN : 1 Sistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Dosen Pembimbing Skripsi Iwan Laengge, Hans F. Wowor, Muhamad D. Putro Teknik Informatika Universitas
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KENAIKAN PANGKAT PEGAWAI DI KANTOR KEMENTRIAN AGAMA KABUPATEN KEDIRI DENGAN FUZZY TSUKAMOTO
Artikel Skripsi SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KENAIKAN PANGKAT PEGAWAI DI KANTOR KEMENTRIAN AGAMA KABUPATEN KEDIRI DENGAN FUZZY TSUKAMOTO SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Salah Satu Syarat Guna Memperoleh
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang
1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Pengendalian persediaan (inventory) merupakan pengumpulan atau penyimpanan komoditas yang akan digunakan untuk memenuhi permintaan dari waktu ke waktu. Bentuk persediaan
Lebih terperinciSistem Inferensi Fuzzy
Sistem Inferensi Fuzzy METODE SUGENO 27 Sistem Inferensi Fuzzy Metode Tsukamoto Metode Sugeno! Diperkenalkan oleh Takagi-Sugeno-Kang, tahun 1985.! Bagian output (konsekuen) sistem tidak berupa himpunan
Lebih terperinciRANCANG BANGUN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PERAMALAN PRODUKSI BARANG DI ORION BAKERY KEDIRI
RANCANG BANGUN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PERAMALAN PRODUKSI BARANG DI ORION BAKERY KEDIRI SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Salah Satu Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Teknik ( S. Kom ) Pada Program
Lebih terperinciPatah Herwanto; Agus Sopandi; Rosida; ABSTRAK
Vol.VI No. /Februari/204 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENILAIAN PRESTASI BELAJAR PESERTA DIDIK BERDASARKAN KURIKULUM 203 DENGAN METODE SAW ( SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING ) (STUDI KASUS SMKN KARANG TENGAH CIANJUR)
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PROGRAM STUDI DI UNIVERSITAS MULAWARMAN MENGGUNAKAN METODE TSUKAMOTO (Studi kasus : Fakultas MIPA)
Jurnal Informatika Mulawarman Vol. 10 No. 1 Februari 2015 32 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PROGRAM STUDI DI UNIVERSITAS MULAWARMAN MENGGUNAKAN METODE TSUKAMOTO (Studi kasus : Fakultas MIPA) Hanis
Lebih terperinciPERANCANGAN SISTEM PERENCANAAN JUMLAH PRODUKSI ROTI MENGGUNAKAN METODE FUZZY MAMDANI
PERANCANGAN SISTEM PERENCANAAN JUMLAH PRODUKSI ROTI MENGGUNAKAN METODE FUZZY MAMDANI Murni Marbun 1, Hengki Tamando Sihotang 2, Normi Verawati Marbun 3 2 Teknik Informatika STMIK Pelita Nusantara Medan,
Lebih terperinciRudi Hartoyo (0911870)
PERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENETUKAN STATUS KARYAWAN KONTRAK SALES PROMOTION GIRL MENJADI KARYAWAN TETAP DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING Rudi Hartoyo (0911870) Mahasiswa Program Studi
Lebih terperinciVolume : II, Nomor : 1, Pebruari 2014 Informasi dan Teknologi Ilmiah (INTI) ISSN : X
PERANCANGAN APLIKASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PERSEDIAAN ALAT TULIS KANTOR MENGGUNAKAN MULTIPLE ATRRIBUTE DECISION MAKING (Studi Kasus : Perguruan Jaya Pancur Batu) Rinaldi Alfriadi Manurung (0911558)
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN UJI COBA. Berikut adalah tampilan hasil dari Sistem Informasi Keluar Masuk Udang
BAB IV HASIL DAN UJI COBA IV.1 Hasil Berikut adalah tampilan hasil dari Sistem Informasi Keluar Masuk Udang Pada PT. Bancar Makmur Indah. IV.1.1 Form Menu Login Form login ini merupakan halaman untuk dapat
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN INSENTIF BERDASARKAN PENILAIAN KINERJA KARYAWAN PADA PT. PRUDENTIAL LIFE ASSURANCE DENGAN METODE TOPSIS
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN INSENTIF BERDASARKAN PENILAIAN KINERJA KARYAWAN PADA PT. PRUDENTIAL LIFE ASSURANCE DENGAN METODE TOPSIS Janter Leonardo Sirait (0911547) Mahasiswa Program Studi Teknik
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN KARYAWAN BARU MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) (STUDI KASUS : PT. BTN)
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN KARYAWAN BARU MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) (STUDI KASUS : PT. BTN) 1 Restu Marisi Tampubolon (1111757), 2 Nelly Astuti Hsb 1 Mahasiswa program
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN UJI COBA
BAB IV HASIL DAN UJI COBA IV.1. Tampilan Hasil Hasil dari penerapan Metode Fuzzy TSukamoto dalam Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Karyawan pada PT. Taspen (Persero) Medan yang dibangun dapat dilihat
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN SISWA BARU PADA SMA NEGERI 5 KUPANG DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN SISWA BARU PADA SMA NEGERI 5 KUPANG DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) Wenefrida T. Ina, Silvester Tena, Melzando L. F Tari Jurusan Teknik Elektro Fakultas
Lebih terperinciSistem Pendukung Keputusan Penentuan Lokasi Gudang di Perusahaan dengan Metode Weighted Product
Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Lokasi Gudang di Perusahaan dengan Metode Weighted Product Indah Kumala Sari 1, Yohana Dewi Lulu W 2, Kartina Diah K 3 1,2 Jurusan Sistem Informasi,.3 Jurusan Teknik
Lebih terperinciPERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN BEASISWA SMA MUHAMMADIYAH 1 GISTING DENGAN METODE SAW (Simple Additive Weighting)
PERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN BEASISWA SMA MUHAMMADIYAH 1 GISTING DENGAN METODE SAW (Simple Additive Weighting) Fredi Wiranata Jurusan Sistem Informasi STMIK Pringsewu Lampung Jl. Wisma
Lebih terperinciBAB III ANALISA DAN DESAIN SISTEM
BAB III ANALISA DAN DESAIN SISTEM III.1. Analisa Sistem Yang Berjalan Proses analisa sistem merupakan langkah kedua pada fase pengembangan sistem. Analisa sistem dilakukan untuk mengetahui kelebihan dan
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN UJI COBA
61 BAB IV HASIL DAN UJI COBA IV.1. Tampilan Hasil Penulis merancang program sistem pakar untuk menentukan klasifikasi kendaraan bermotor menggunakan metode forward chaining dengan menggunakan bahasa pemogram
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN REWARD DAN PUNISHMENT MENGGUNAKAN METODE SIMLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) DI KANTOR PAJAK PRATAMA BIREUEN
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN REWARD DAN PUNISHMENT MENGGUNAKAN METODE SIMLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) DI KANTOR PAJAK PRATAMA BIREUEN (1), Zara Yunizar (2) (1) Mahasiswa Prodi Teknik Informatika,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang MIN Sumberbanjar merupakan salah satu institusi pendidikan di bawah naungan Kementerian Agama Republik Indonesia. Mengikuti tujuan lembaga pendidikan dalam mencerdaskan
Lebih terperinciMetode Fuzzy Tsukamoto Dalam Aplikasi Sistem Estimasi Stok Barang
Metode Fuzzy Tsukamoto Dalam Aplikasi Sistem Estimasi Stok Barang Rina Firliana 1), Jatmiko 2) Ervin Kusuma Dewi 3), Aidina Ristyawan 4) 1)3)4) Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknik, Universitas
Lebih terperinciSISTEM PENILAIAN DOSEN TELADAN MENGGUNAKAN METODE SAW ( SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING) DI UNIVERSITAS NUSANTARA PGRI KEDIRI
SISTEM PENILAIAN DOSEN TELADAN MENGGUNAKAN METODE SAW ( SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING) DI UNIVERSITAS NUSANTARA PGRI KEDIRI Fatkur Rohman 1), Ahmad Bagus Setiawan 2) 1), 2) Teknik Informatika Universitas Nusantara
Lebih terperinciRANCANG BANGUN APLIKASI PERAMALAN CUACA DENGAN MENGGUNAKAN METODE FUZZY MAMDANI (STUDI KASUS KOTA SURABAYA)
RANCANG BANGUN APLIKASI PERAMALAN CUACA DENGAN MENGGUNAKAN METODE FUZZY MAMDANI (STUDI KASUS KOTA SURABAYA) Yonatan Widianto 1*, Tamaji 2 1 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas
Lebih terperinciBAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN
85 BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN 4.1 Instalasi Software Dalam penulisan tugas akhir ini, pembuatan program dibuat menggunakan aplikasi pendukung seperti : Web Server, aplikasi pengolahan monitoring
Lebih terperinciImplementasi Metode Fuzzy-Mamdani Dalam Menentukan Jumlah Produksi Penganan Menggunakan Visual Basic
JTRISTE, Vol.2, No.2, Oktober 2015, pp. 18~28 ISSN: 2355-3677 Implementasi Metode Fuzzy-Mamdani Dalam Menentukan Jumlah Produksi Penganan Menggunakan Visual Basic Junaedy 1, Abdul Munir 2 STMIK KHARISMA
Lebih terperinciMODEL MULTI ATTRIBUTE DECISION MAKING METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING DALAM PENENTUAN PENERIMA PINJAMAN
100 JURNAL TEKNIK KOMPUTER AMIK BSI MODEL MULTI ATTRIBUTE DECISION MAKING METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING DALAM PENENTUAN PENERIMA PINJAMAN Mely Mailasari 100 Abstract Employees Cooperative PT. Indomobil
Lebih terperinciANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM INFORMASI PELAYANAN PASIEN PADA RUMAH BERSALIN DAN KLINIK BIDAN JURNALIS MENGGUNAKAN VB.NET
ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM INFORMASI PELAYANAN PASIEN PADA RUMAH BERSALIN DAN KLINIK BIDAN JURNALIS MENGGUNAKAN VB.NET Randy Cahya Putra 1044370020 Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Teknik Informatika,
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN JURUSAN DI SMU DENGAN LOGIKA FUZZY
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN JURUSAN DI SMU DENGAN LOGIKA FUZZY Hafsah, Heru Cahya Rustamaji, Yulia Inayati Jurusan Teknik Informatika UPN "Veteran" Yogyakarta Jl. Babarsari No 2 Tambakbayan Yogyakarta
Lebih terperinciIMPLEMENTASI SISTEM REKOMENDASIAN PENERIMAAN BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN FMADM
IMPLEMENTASI SISTEM REKOMENDASIAN PENERIMAAN BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN FMADM Anis Yusrotun Nadhiroh Jurusan Teknik Informatika - STT Nurul Jadid Paiton ayusrotun@gmail.com ABSTRAK Sesuai dengan peraturan
Lebih terperinciMatematika Diskrit Fuzzy Inference System Prodi T.Informatika
Matematika Diskrit Fuzzy Inference System Prodi T.Informatika Mahasiswa dapat melakukan penalaran dengan hasil akhirnya diperoleh dengan menggunakan rata-rata terbobot. Mekanisme Fuzzy Iinference Systems
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMA BEASISWA PERGURUAN TINNGI NEGERI SINAR MAS DENGAN METODE TOPSIS (STUDI KASUS: SMK NEGERI 1 GALANG)
Volume : IV, Nomor :, September 04 ISSN : 9-0X SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMA BEASISWA PERGURUAN TINNGI NEGERI SINAR MAS DENGAN METODE TOPSIS (STUDI KASUS: SMK NEGERI GALANG) Helen Yenifer Silvia
Lebih terperinciPenerapan Metode Simple Additive Weighting Pada Aplikasi Penilaian Kinerja Dosen Fakultas Ilmu Komputer Unversitas Muslim Indonesia
Penerapan Metode Simple Additive Weighting Pada Aplikasi Penilaian Kinerja Dosen Fakultas Ilmu Komputer Unversitas Muslim Indonesia St. Hajrah Mansyur 1 Fakultas Ilmu Komputer Universitas Muslim Indonesia
Lebih terperinciSISTEM PENGAMBILAN KEPUTUSAN KREDIT RUMAH DENGAN METODE FUZZY SAW MADM
IJCCS, Vol.x, No.x, Julyxxxx, pp. 1~5 ISSN: 1978-1520 1 SISTEM PENGAMBILAN KEPUTUSAN KREDIT RUMAH DENGAN METODE FUZZY SAW MADM Marganda Simarmata [1], Dahlan Abdullah [2] 1.Program Studi Teknik Informatika
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PERAMALAN PRODUKSI SARUNG DI CV. TENUN IKAT BANDAR MENGGUNAKAN METODE TREND MOMENT
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PERAMALAN PRODUKSI SARUNG DI CV. TENUN IKAT BANDAR MENGGUNAKAN METODE TREND MOMENT SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Salah Satu Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Teknik ( S.
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN REWARD
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN REWARD MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING 1 Charel Samuel M, 2 Hadi Firmansyah 1 Program Studi Teknik Informatika Politeknik Komputer Niaga LPKIA 2 Program
Lebih terperinciRici Efrianda ( )
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN PINJAMAN PADA PUSAT KOPERASI KEPOLISIAN DAERAH SUMATERA UTARA DENGAN MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) Rici Efrianda (14111028) Mahasiswa Program
Lebih terperinciSistem Pendukung Keputusan Seleksi Beasiswa Pendidikan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI BEASISWA PENDIDIKAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING Oleh : Ita Yulianti 1, Imam Tahyudin 2, Nurfaizah 3 1,2,3) STMIK AMIKOM Purwokerto ABSTRAK Tujuan penelitian
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) DALAM PEMBERIAN KREDIT
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) DALAM PEMBERIAN KREDIT Muhammad Fikry Teknik Informatika, Univsersitas Malikussaleh Jl. Cot Tgk Nie-Reulet, Aceh Utara, 141
Lebih terperinciSISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSA PENYAKIT ANGINA PEKTORIS (ANGIN DUDUK) DENGAN MENGGUNAKAN METODE BAYES
SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSA PENYAKIT ANGINA PEKTORIS (ANGIN DUDUK) DENGAN MENGGUNAKAN METODE BAYES Ayu Permata Lestari (0911267) Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budidarma Medan Jl.
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI SUMBER DAYA MANUSIA DI PERUSAHAAN
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI SUMBER DAYA MANUSIA DI PERUSAHAAN Andy Rachman Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknologi Informasi Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya. Jl. Arif Rahman Hakim 100
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Dunia sistem informasi pada saat ini berkembang pesat dan merambah ke berbagai sisi kehidupan manusia. Perkembangan yang demikian tersebut didukung oleh tersedianya
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBAGIAN KELAS UNGGULAN SISWA BARU MENGGUNAKAN METODE PROMETHEE PADA STM RAKSANA MEDAN
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBAGIAN KELAS UNGGULAN SISWA BARU MENGGUNAKAN METODE PROMETHEE PADA STM RAKSANA MEDAN Junaidi Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budidarma Medan Jl. Sisingamangaraja
Lebih terperinciPENERAPAN METODE WEIGHTED PRODUCT (WP) DALAM PROSES SELEKSI CALON KARYAWAN (STUDI KASUS PT. ISH BANDUNG)
PENERAPAN METODE WEIGHTED PRODUCT (WP) DALAM PROSES SELEKSI CALON KARYAWAN (STUDI KASUS PT. ISH BANDUNG) Diqy Fakhrun Shiddieq 1, Irma Novianty Nazib 2 1 Teknik Informatika, Program Studi Teknik Informatika,
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN UJI COBA
BAB IV HASIL DAN UJI COBA IV.1. Hasil Berdasarkan hasil analisa dan perancangan sistem yang telah dilakukan pada bab sebelumnya maka dilanjutkan ke tingkat implementasi, implementasi program aplikasi menggunakan
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN HANDPHONE MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) ARTIKEL SKRIPSI
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN HANDPHONE MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) ARTIKEL SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Salah Satu Syarat Memperoleh Gelar Sarjana Komputer ( S.Kom ) Pada
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Berdasarkan ideologi bangsa Pancasila dan UUD 1945 maka setiap rakyat indonesia sangat mengidamkan negara yang sejahtera. Hal ini dikarenakan, negara yang sejahtera
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENYELEKSIAN CALON SISWA BARU DI SMA NEGERI 3 GARUT
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENYELEKSIAN CALON SISWA BARU DI SMA NEGERI 3 GARUT Asep Hendar Rustiawan 1, Dini Destiani 2, Andri Ikhwana 3 Jurnal Algoritma Sekolah Tinggi Teknologi Garut Jl. Mayor Syamsu
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENYELEKSIAN CALON SISWA BARU DI SMA NEGERI 1 BADAR DENGAN METODE MULTIFACTOR EVALUATION PROCESS (MFEP)
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENYELEKSIAN CALON SISWA BARU DI SMA NEGERI 1 BADAR DENGAN METODE MULTIFACTOR EVALUATION PROCESS (MFEP) Ahmad Khaidir (0911023) Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika, STMIK
Lebih terperinciIMPLEMENTASI FUZZY TERHADAP SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM MENENTUKAN KELAYAKAN PEMBIAYAAN PENGAJUAN KREDIT BARANG.
Jurnal Informatika, Vol. 12, No. 2, Desember 2012 Septilia Arfida IMPLEMENTASI FUZZY TERHADAP SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM MENENTUKAN KELAYAKAN PEMBIAYAAN PENGAJUAN KREDIT BARANG 1Septilia Arfida 1Jurusan
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN UJI COBA
BAB IV HASIL DAN UJI COBA IV.1 Tampilan Hasil Pada bab ini akan dijelaskan mengenai tampilan hasil dari aplikasi yang telah dibangun dan digunakan untuk memperjelas tentang tampilan-tampilan yang ada pada
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Logika fuzzy merupakan logika yang samar. Dimana pada logika fuzzy suatu nilai dapat bernilai true dan false secara bersamaan. Tingkat true atau false nilai
Lebih terperinciSistem Pakar Untuk Mendeteksi Kerusakan Pada Sepeda Motor 4-tak Dengan Menggunakan Metode Backward Chaining
Sistem Pakar Untuk Mendeteksi Kerusakan Pada Sepeda Motor 4-tak Dengan Menggunakan Metode Backward Chaining Maria Shusanti F Program Studi Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Bandar Lampung
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN jiwa (Badan Pusat Statistik, 2014). Akibat pertumbuhan penduduk
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Dewasa ini, jumlah penduduk di Indonesia terus bertambah 1,21% per tahun, jumlah penduduk Indonesia pada tahun 2015 dapat diperkirakan menjadi 253.370.792 jiwa
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KELAYAKAN PERANGKAT KANTOR DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) DI BAPENDA PROVINSI JAWA BARAT
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KELAYAKAN PERANGKAT KANTOR DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) DI BAPENDA PROVINSI JAWA BARAT 1 Parlindungan, 2 Willy Andrian 1 Program Studi Sistem Informasi, STMIK
Lebih terperinciUPI YPTK Jurnal KomTekInfo Vol. 4, No. 2, Desember 2017, Hal ISSN : Copyright 2017 by LPPM UPI YPTK Padang
MENGAPLIKASIKAN BAHASA PEMROGRAMAN PHP DAN DATABASE MYSQL DENGAN MENGGUNAKAN UML DALAM PERANCANGAN SISTEM PENGOLAHAN DATA SPARE PART MOTOR PADA PT. THAMRIN BROTHERS MUKOMUKO Radius Prawiro, S.Kom, M.Kom
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENGENAL MINAT SISWA PADA BIDANG EKSTRAKULIKULER SEKOLAH DENGAN METODE TOPSIS
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENGENAL MINAT SISWA PADA BIDANG EKSTRAKULIKULER SEKOLAH DENGAN METODE TOPSIS Zufrianto Wibowo (0911180) Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika STMIK Budi Darma Medan Jl.
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. produksi secara keseluruhan sangat ditentukan oleh pemilihan jenis perlengkapan
1 BAB I PENDAHULUAN I.1. Latar Belakang Perlengkapan penanganan bahan merupakan bagian terpadu perlengkapan mekanis dalam setiap usaha industri modern. Dalam setiap perusahaan proses produksi secara keseluruhan
Lebih terperinciSPK PENENTUAN TINGKAT KEPUASAN KONSUMEN PADA RESTORAN XYZ
SPK PENENTUAN TINGKAT KEPUASAN KONSUMEN PADA RESTORAN XYZ P.A Teknik Informatika Universitas Ahmad Dahlan Yogyakarta Kampus 3 UAD, Jl. Prof. Soepomo rochmahdyah@yahoo.com Abstrak Perkembangan teknologi
Lebih terperinciKECERDASAN BUATAN (Artificial Intelligence) Materi 8. Entin Martiana
Logika Fuzzy KECERDASAN BUATAN (Artificial Intelligence) Materi 8 Entin Martiana 1 Kasus fuzzy dalam kehidupan sehari-hari Tinggi badan saya: Andi menilai bahwa tinggi badan saya termasuk tinggi Nina menilai
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENENTUKKAN LOKASI UMAH MAKAN YANG STRATEGIS MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENENTUKKAN LOKASI UMAH MAKAN YANG STRATEGIS MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES Amelia Yusnita 1, Rosiana Handini 2 1 Jurusan Sistem Informasi STMIK Widya Cipta Dharma E-mail :baak.wicida@yahoo.com
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM MENENTUKAN BEASISWA BERPRESTASI MENGGUNAKAN METODE FUZZY (STUDI KASUS: INSTANSI XYZ)
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM MENENTUKAN BEASISWA BERPRESTASI MENGGUNAKAN METODE FUZZY (STUDI KASUS: INSTANSI XYZ) Dimas Wahyu Wibowo 1, Eka Larasati Amalia 2 1,2 Teknik Informatika, Politeknik Negeri
Lebih terperinciBersama ini saya lampirkan bahan yang akan dibahas dalam penulisan Laporan Tugas Akhir ini. Atas perhatiannya saya ucapkan terima kasih.
Lamp : Abstrak, BAB I Perihal : Proposal Laporan Tugas Akhir Kepada Yth. Koordinator Laporan Tugas Akhir Program Studi Teknik Informatika Universitas Mercu Buana Dengan hormat, Untuk mendapatkan gelar
Lebih terperinciBAB III ANALISIS DAN DESAIN SISTEM
BAB III ANALISIS DAN DESAIN SISTEM III.1 Analisis Sistem pada penelitian ini menerapkan algoritma string matching untuk mengenali fungsi input yang ada keyboard, input yang didapat dari keyboard akan diambil
Lebih terperinciBAB III ANALISA DAN DESAIN SISTEM
BAB III ANALISA DAN DESAIN SISTEM III.1. Analisa Sistem Yang Berjalan Proses analisa sistem merupakan langkah kedua pada fase pengembangan sistem. Analisa sistem dilakukan untuk mengetahui kelebihan dan
Lebih terperinciBAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN
BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN 4.1. Implementasi Implementasi adalah sebuah tahap dimana analisa dan rancangan yang sudah dibuat sebelumnya dijalankan. Pada tahap ini perangkat keras dan perangkat lunak
Lebih terperinciErwien Tjipta Wijaya, ST.,M.Kom
Erwien Tjipta Wijaya, ST.,M.Kom PENDAHULUAN Logika Fuzzy pertama kali dikenalkan oleh Prof. Lotfi A. Zadeh tahun 1965 Dasar Logika Fuzzy adalah teori himpunan fuzzy. Teori himpunan fuzzy adalah peranan
Lebih terperinciPERANGKAT LUNAK BANTU TRY OUT UJIAN NASIONAL BERBASIS MULTI USER MENGGUNAKAN VISUAL BASIC 6.0 DAN MYSQL
PERANGKAT LUNAK BANTU TRY OUT UJIAN NASIONAL BERBASIS MULTI USER MENGGUNAKAN VISUAL BASIC 6.0 DAN MYSQL Oleh : Dwi Apri Setyorini STMIK Duta Bangsa Surakarta ABSTRAK Seiring dengan kemajuan teknologi informasi
Lebih terperinciTEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS NUSANTARA PGRI KEDIRI 2016
PERANCANGAN APLIKASI UNTUK MENDIAGNOSA AWAL GANGGUAN PADA KEHAMILAN DENGAN PENDEKATAN SISTEM PAKAR SKRIPSI Diajukan Sebagai Salah Satu Syarat untuk Memperoleh Gelar Sarjana (S.Kom) Pada Program Teknik
Lebih terperinciIMPLEMENTASI VISUAL BASIC NET PADA PROGRAM RETAIL PRODUK HASIL LAUT PADA TOKO KBS SECARA TUNAI
IMPLEMENTASI VISUAL BASIC NET PADA PROGRAM RETAIL PRODUK HASIL LAUT PADA TOKO KBS SECARA TUNAI Nurul Fuad, 1) 1) Program Studi Teknik Informatika, Universitas Islam Lamongan Email: nurulfuad2@gmail.com
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN UJI COBA
BAB IV HASIL DAN UJI COBA IV.1. Tampilan Hasil Adapun hasil dari penelitan yang telah dilakukan adalah sebuah perangkat lunak yang diberi nama Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerimaan Petugas Sensus
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SMARTPHONE ANDROID MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SMARTPHONE ANDROID MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) SKRIPSI Diajukan Untuk Penulisan Skripsi Guna Memenuhi Salah Satu Syarat Memperoleh Gelar Sarjana
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN UJI COBA
BAB IV HASIL DAN UJI COBA IV.1. Tampilan Hasil Berdasarkan hasil analisa dan perancangan sistem yang telah dilakukan pada bab sebelumnya maka dilanjutkan ke tingkat implementasi, implementasi menggunakan
Lebih terperinciPENERAPAN METODE FUZZY SAW UNTUK PENYELEKSIAN BEASISWA BIDIKMISI (STUDI KASUS : UNIVERSITAS POTENSI UTAMA)
PENERAPAN METODE FUZZY SAW UNTUK PENYELEKSIAN BEASISWA BIDIKMISI (STUDI KASUS : UNIVERSITAS POTENSI UTAMA) Wiwi Verina, Rofiqoh Dewi Teknik InformatikaUniversitas Potensi Utama Jl. K.L. Yos Sudarso Km
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Tujuan wirausaha salah satunya ialah untuk mendapatkan laba sebanyak mungkin, agar tujuan itu dapat tercapai maka wirausaha harus mengacu pada tumbuh kembang suatu
Lebih terperinciPENGESAHAN PEMBIMBING...
DAFTAR ISI HALAMAN JUDUL... i HALAMAN PENGESAHAN PEMBIMBING... ii HALAMAN PERNYATAAN KEASLIAN... iii LEMBAR PENGESAHAN PENGUJI... iv HALAMAN PERSEMBAHAN... v HALAMAN MOTTO... vii KATA PENGANTAR... viii
Lebih terperinciIla Fitrotin Rosyidah 1, Agus Winarno, M.Kom 2 Mahasiswa Jurusan Sistem Informasi 1, Dosen Pembimbing 2 Universitas Dian Nuswantoro Semarang.
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN KARYAWAN PADA KBM JLPL UNIT I JAWA TENGAH DENGAN METODE Fuzzy MADM (Multiple Attribute Decission Making) MENGGUNAKAN SAW(Simple Additive Weighting) Ila Fitrotin Rosyidah
Lebih terperinciSISTEM INFORMASI PENGEOLAAN PENOMORAN SURAT KELUAR PADA BADAN KEPEGAWAIAN (BKD) PROVINSI JAWA BARAT
SISTEM INFORMASI PENGEOLAAN PENOMORAN SURAT KELUAR PADA BADAN KEPEGAWAIAN (BKD) PROVINSI JAWA BARAT Irman Hariman, ST.,MT 1 Gita Distiyani 2 1, Program Studi Sistem Informasi STMIK LPKIA 2 Konsentrasi
Lebih terperinciSTMIK GI MDP. Program Studi Sistem Informasi Skripsi Sarjana Komputer Semester Genap Tahun 2010/2011
STMIK GI MDP Program Studi Sistem Informasi Skripsi Sarjana Komputer Semester Genap Tahun 2010/2011 Abstrak SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN LOKASI PEMASARAN KECAP PADA PABRIK WAYANG MAS PALEMBANG
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN UJI COBA
BAB IV HASIL DAN UJI COBA IV.1. Tampilan Hasil Pada bab ini akan dijelaskan tampilan hasil dari aplikasi yang telah dibuat, yang digunakan untuk memperjelas tentang tampilan-tampilan yang ada pada aplikasi
Lebih terperinciSistem Pendukung Keputusan Pemberian Kredit Pada Pd. Bpr Bkk Demak Cabang Sayung Dengan Metode Fuzzy Madm (Multiple Attribute Decision Making
Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Kredit Pada Pd. Bpr Bkk Demak Cabang Sayung Dengan Metode Fuzzy Madm (Multiple Attribute Decision Making) Menggunakan Saw (Simple Additive Weighting) Muhammad Al Fadlu
Lebih terperinciLAPORAN TUGAS AKHIR SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN JUMLAH PENGADAAN BARANG PADA CV. RODA BAJA MANDIRI SEMARANG DENGAN METODE MAMDANI
LAPORAN TUGAS AKHIR SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN JUMLAH PENGADAAN BARANG PADA CV. RODA BAJA MANDIRI SEMARANG DENGAN METODE MAMDANI Adiyanto Saputro Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu
Lebih terperinciPERANCANGAN SISTEM INFORMASI ASURANSI PAKET PELANGGAN DI PANDU SIWI SENTOSA CABANG LODAYA BANDUNG
PERANCANGAN SISTEM INFORMASI ASURANSI PAKET PELANGGAN DI PANDU SIWI SENTOSA CABANG LODAYA BANDUNG 1 Wisnu Uriawan, 2 Imas Srihayati 1 Program Studi Sistem Informasi STMIK LPKIA 2 Program Studi Sistem Informasi
Lebih terperinciBAB III ANALISA DAN DESAIN SISTEM
BAB III ANALISA DAN DESAIN SISTEM III.1. Analisa Masalah PT. Intraco Agro Industry merupakan perusahaan yang bergerak dibidang pakan ternak. Masalah yang dihadapi PT. Intraco Agro Industry pada saat ini
Lebih terperinciIJCCS, Vol.x, No.x, July xxxx, pp. 1~5 ISSN: Perancangan Model Matematis Untuk Penentuan Jumlah Produksi di PT. XZY
IJCCS, Vol.x, No.x, July xxxx, pp. ~5 ISSN: 978-52 Perancangan Model Matematis Untuk Penentuan Jumlah Produksi di PT. XZY Dian Eko Hari Purnomo Universitas Sarjanawiyata Tamansiswa, Program Studi Teknik
Lebih terperinci