Claim Missing Document
Check
Articles

Found 12 Documents
Search

APLIKASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PEMBANGUNAN PERUMAHAN DENGAN METODE FUZZY TSUKAMOTO Ananda Faridhatul Ulva; Zahratul Fitri
Sisfo: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Vol. 2 No. 2 (2018): Sisfo: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi, Oktober 2018
Publisher : Universitas Malikussaleh

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29103/sisfo.v2i2.1012

Abstract

Pembangunan perumahan beserta sarana dan prasarananya perlu mendapatkanprioritas mengingat tempat tinggal merupakan salah satu kebutuhan dasar (basic needs) (Maslow). Dalam lingkup pembangunan, masyarakat merupakan pelaku utama pembangunan tersebut. Mengarahkan, membimbing, dan menciptakan suasana yang menunjang pembangunan adalah kewajiban pemerintah Pada penelitian ini, penulis akan mensimulasikan bagaimana merancangan dan mengaplikasikan perangkat lunak system pendukung keputusan untuk pembangunan kompleks perumahan dengan algoritma Tsukamoto. Yang memiliki tujuan untuk merancangan perangkat lunak sistem pendukung keputusan untuk pembangunan kompleks perumahan di daerah Aceh dengan algoritma Tsukamoto dengan bahasa pemograman Java. Serta untuk mengaplikasikan metode Tsukamoto kedalam pengambilan keputusan kelyakan dalam pembuatan perumahan.Kata kunci : Sistem Pendukung Keputusan, Fuzzy Tsukamoto, Perumahan
Classification Analysis Model of Construction Materials to Support Decision-Making in Construction Projects Emi Maulani; Syarifah Asria Nanda; Burhanuddin Burhanuddin; Ananda Faridhatul Ulva; zahratul fitri
Sisfo: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Vol. 10 No. 1 (2026): Sisfo: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi, Mei 2026
Publisher : Universitas Malikussaleh

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29103/sisfo.v10i1.26978

Abstract

This study aims to analyze and compare the performance of Gaussian Naïve Bayes and K-Nearest Neighbor (KNN) algorithms in classifying the feasibility of construction materials to support decision-making in construction projects. A quantitative comparative study design was applied using 127 samples of structural building materials collected from 15 contractor companies in Lhokseumawe City, Indonesia. The dataset consists of five predictor variables: price, compressive strength, water absorption, delivery time, and supplier rating. Data preprocessing included missing value imputation, outlier handling using the interquartile range method, normalization using Min-Max scaling, and class balancing using Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE). Model evaluation was conducted using accuracy, precision, recall, F1-score, and AUC, while feature importance was analyzed using permutation importance. The results show that the KNN model (k = 5) outperforms Gaussian Naïve Bayes across all evaluation metrics, achieving an accuracy of 92.11% and an AUC of 0.934.