Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST) Journal of Computer and Information System (J-CIS)
Arnita Irianti
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Model Penentuan Rute Terpendek Penjemputan Sampah Menggunakan Metode MTSP dan Algoritma Genetika Aswandi; Sugiarto Cokrowibowo; Arnita Irianti
Journal of Applied Computer Science and Technology Vol 2 No 1 (2021): Juni 2021
Publisher : Indonesian Society of Applied Science

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52158/jacost.v2i1.168

Abstract

Garbage pick-ups performed by two or more people must have a route in their pickup. However, it is not easy to model the route of the pickup that each point must be passed and each point is only passed once. Now, the method to create a route has been done a lot, one of the most commonly used methods is the creation of routes using the Traveling Salesman Problem method. Traveling Salesman Problem is a method to determine the route of a series of cities where each city is only traversed once. In this study, the shortest route modeling was conducted using Multiple Traveling Salesman Problem and Genetic Algorithm to find out the shortest route model that can be passed in garbage pickup. In this study, datasets will be used as pick-up points to then be programmed to model the shortest routes that can be traveled. The application of Multiple Traveling Salesman Problem method using Genetic Algorithm shows success to model garbage pickup route based on existing dataset, by setting the parameters of 100 generations and 100 population and 4 salesmen obtained 90% of the best individual opportunities obtained with the best individual fitness value of 0.05209. The test was conducted using BlackBox testing and the results of this test that the functionality on the system is 100% appropriate.
Penerapan Algoritma Naive Bayes dalam Memprediksi Persediaan Bahan Mebel (Studi Kasus Mebel Usaha Bersama Palipi Soreang) Zulkifli; Asmawati.S; Arnita Irianti
Journal of Computer and Information System ( J-CIS ) Vol 5 No 1 (2022): J-CIS Vol 5 No. 1 Tahun 2022
Publisher : Universitas Sulawesi Barat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31605/jcis.v5i1.1360

Abstract

Tujuan dalam penelitian ini yaitu penerapan konsep kerja dari Algoritma Naive Bayes dalam memprediksi persediaan bahan baku mebel pada Mebel Usaha Bersama Palipi Soreang. Industri Mebel Usaha Bersama Bersama Palipi Soreang selama ini masih terdapat masalah dalam penyetokan bahan baku yang berupa kayu, diantaranya yaitu masih sering terjadi kehabisan bahan baku sebelum waktu yang sudah ditentukan yaitu selama satu tahun. Hal ini memunculkan kemungkinan pembeli barang (konsumen) kecewa bahkan beralih ke mebel lainnya, di karenakan ketersediaan bahan baku yang diinginkan sudah habis, maka dari itu diperlukan suatu sistem yang dapat memprediksi stok bahan baku mebel, yang sesuai dengan pola data penjualan dan pemesanan. Algoritma yang digunakan pada penelitian ini adalah algoritma Naive bayes dengan bahasa pemrograman Python. Jenis penelitian yang di gunakan dalam penelitian tersebut yaitu penelitian kuantitatif dengan teknik pengumpulan datanya yaitu observasi dan wawancara. Sedangkan untuk analisis data menggunakan analisis deskriptif. Hasil pada penelitian ini pada tahap pengujian ketiga diperoleh hasil bahwa, dari 10 data testing yang di uji diperoleh hasil dimana terdapat 2 data yang Failed atau salah prediksi saat pengujian. Akurasi yang diperoleh pada percobaan ini sebesar 0,80 atau sebesar 80%.
Co-Authors Asmawati.S Aswandi Sugiarto Cokrowibowo Zulkifli