Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Journal of Artificial Intelligence and Digital Business
Hani Oktavia
Universitas Pamulang
Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Engineering

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Implementasi Sistem Penunjang Keputusan Untuk Menentukan Peminatan Menu Makanan & Minuman Menggunakan Metode Moora Dan Smart Berbasis Website Pada Kopi BRB Hani Oktavia; Iwan Giri Waluyo
RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business Vol. 5 No. 2 (2026): Mei-Juli
Publisher : Prodi Bisnis Digital Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/riggs.v5i2.8624

Abstract

Kopi BRB menghadapi tantangan dalam menentukan menu yang paling diminati karena proses penilaian masih dilakukan secara manual, bersifat subjektif, tidak terukur, dan tidak konsisten. Kondisi ini mengakibatkan kesalahan prediksi stok, penumpukan bahan baku yang melewati tanggal kadaluarsa dan berujung pada kerugian, serta ketidaktepatan dalam pengambilan keputusan bisnis. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan Sistem Penunjang Keputusan (SPK) berbasis website untuk menggantikan proses manual dengan penilaian yang objektif, terukur, dan konsisten. Sistem menerapkan dua metode multikriteria, yaitu Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA) dan Simple Multi-Attribute Rating Technique (SMART), dengan empat kriteria penilaian: Tingkat Penjualan (C1, bobot 0,40), Harga Menu (C2, bobot 0,25), Jenis Menu (C3, bobot 0,20), dan Estimasi Waktu (C4, bobot 0,15). Sistem dibangun menggunakan bahasa pemrograman PHP dengan framework CodeIgniter 3 dan basis data MySQL. Pengujian sistem dilakukan melalui tiga tahap, yaitu Black Box Testing untuk validasi fungsionalitas, White Box Testing untuk pengujian logika program, dan kuesioner berbasis skala Likert yang disebarkan kepada 10 responden dari lingkungan Kopi BRB. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem berhasil mengolah data peminatan 21 menu secara sistematis dan terstruktur. Menu KOPINEAL (A1) secara konsisten menempati peringkat pertama dengan peminatan tertinggi pada kedua metode, sementara menu Dimsum (A20) menempati peringkat terakhir. Hasil kuesioner memperoleh rata-rata indeks 93,2% yang masuk dalam kategori Sangat Setuju, membuktikan bahwa sistem ini layak dan efektif mendukung pengambilan keputusan di Kopi BRB.
Co-Authors Iwan Giri Waluyo