Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Komputer Teknologi Informasi Sistem Komputer (JUKTISI)
Yaslindalizar
UIN Imam Bonjol Padang
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Education Engineering

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Produk Sunscreen Populer dari Marketplace Berdasarkan Jenis Kulit Menggunakan Metode Weighted Product Selvia Purnama Sari; Yaslindalizar
Jurnal Komputer Teknologi Informasi Sistem Komputer (JUKTISI) Vol. 5 No. 1 (2026): Juni 2026
Publisher : LKP KARYA PRIMA KURSUS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62712/juktisi.v5i1.1045

Abstract

Meningkatnya variasi produk sunscreen yang tersedia di pasaran menyebabkan konsumen mengalami kesulitan dalam memilih produk yang sesuai dengan jenis kulit dan kebutuhan pribadi. Pemilihan sunscreen yang kurang tepat dapat menurunkan efektivitas perlindungan kulit serta meningkatkan risiko iritasi. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem pendukung keputusan dalam pemilihan sunscreen berdasarkan jenis kulit menggunakan metode Weighted Product. Kriteria yang digunakan dalam proses pengambilan keputusan meliputi harga, Sun Protection Factor (SPF), PA rating, kandungan aktif, tekstur produk, dan ulasan pengguna. Metode Weighted Product diterapkan untuk melakukan perangkingan terhadap alternatif produk sunscreen berdasarkan bobot setiap kriteria yang telah ditentukan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode yang diusulkan mampu menghasilkan rekomendasi yang objektif dan sistematis sehingga dapat membantu pengguna dalam memilih produk sunscreen yang paling sesuai dengan karakteristik kulit dan preferensi mereka. Sistem pendukung keputusan yang dikembangkan dapat meningkatkan efisiensi serta akurasi dalam proses pemilihan sunscreen.
Analisis Komparatif Metode SAW dan TOPSIS untuk Menentukan Lokasi Belajar Terbaik bagi Mahasiswa Mawaddah Saqinah Mawaddah Saqinah; Yaslindalizar
Jurnal Komputer Teknologi Informasi Sistem Komputer (JUKTISI) Vol. 5 No. 1 (2026): Juni 2026
Publisher : LKP KARYA PRIMA KURSUS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62712/juktisi.v5i1.1119

Abstract

Tingkat konsentrasi dan capaian akademik mahasiswa tidak terlepas dari pengaruh lingkungan tempat mereka belajar. Banyaknya opsi lokasi seperti rumah kos, kedai kopi, perpustakaan, serta area kampus yang masing-masing memiliki keistimewaan dan kekurangan menyebabkan mahasiswa kerap bingung menentukan pilihan terbaik. Studi ini bermaksud membandingkan dua algoritma pada Sistem Pendukung Keputusan, yakni Simple Additive Weighting (SAW) dan Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS), untuk merekomendasikan tempat belajar paling ideal berdasarkan tingkat kenyamanan dan frekuensi penggunaan. Kriteria yang dievaluasi meliputi kenyamanan ruang, tingkat produktivitas, kecepatan WiFi, ketersediaan fasilitas, keterjangkauan biaya, serta kemampuan menjaga fokus. Pengumpulan data dilakukan melalui kuesioner terhadap mahasiswa aktif. Hasil penelitian mengungkapkan bahwa kedua metode memberikan rekomendasi yang seragam, yaitu rumah kos sebagai alternatif unggul dengan nilai preferensi 0,99 (SAW) dan 0,9638 (TOPSIS). Walaupun demikian, urutan peringkat untuk kedai kopi dan perpustakaan menunjukkan perbedaan. SAW dinilai lebih cepat dan sederhana, sedangkan TOPSIS menghasilkan evaluasi yang lebih terperinci karena mempertimbangkan jarak terhadap solusi ideal.
Co-Authors Mawaddah Saqinah Mawaddah Saqinah Selvia Purnama Sari