Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search
Journal : RESEARCH : Computer, Information System

Perbandingan Analytical Hierarchy Process dan Fuzzy Mamdani untuk Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Rumah di Daerah Cepu Adhika Pramita Widyassari; Teguh Yuwono
RESEARCH : Journal of Computer, Information System & Technology Management Vol 1, No 2 (2018)
Publisher : UNIVERSITAS PGRI MADIUN

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (303.66 KB) | DOI: 10.25273/research.v1i02.3360

Abstract

Rumah merupakan kebutuhan dasar dan penting bagi semua manusia. Menyadari itu semua, banyak developer menawarkan berbagai alternative rumah dari mulai harga, lokasi, desain, fasilitas, maupun luas tanah. Hal inilah yang menyebabkan konsumen harus pandai-pandai memilih perumahan mana yang akan mereka ambil yang sesuai dengan kriteria-kriteria yang diinginkan. Sistem pendukung keputusan dibangun untuk membantu orang dalam menentukan pilihan dalam kasus ini adalah membantu orang untuk memilih perumahan yang diinginkan dari berbagai pilihan perumahan yang ada berdasarkan ke lima aspek tersebut. Sistem dengan metode AHP ini juga menjanjikan proses penilaian yang lebih baik karena dapat memberikan bobot kepada berbagai aspek penilaian. Fuzzy Mamdani berperan sebagai pendukung keputusan karena dalam dunia nyata pembeli sering kesulitan untuk memilih rumah idamannya dengan beberapa kriteria yang sesuai dengan kebutuhannya Kesimpulan dari penelitian ini adalah 1) AHP dan Fuzzy Mamdani dapat dijadikan sebagai analisis dalam sistem pendukung keputusan  menentukan pilihan rumah. 2) Perbandingan AHP dengan Fuzzy Mamdani dengan kasus pemilihan rumah adalah 0,90298. 3) Tingkat akurasi AHP lebih baik dibandingkan dengan Fuzzy Mamdani pada kasus pemilihan rumah dengan MSE sebesar 0.048538.
Model Data Mining Time Series Untuk Prediksi Profitabilitas Perusahaan Muksan Junaidi; Adhika Pramita Widyassari
RESEARCH : Journal of Computer, Information System & Technology Management Vol 3, No 1 (2020)
Publisher : UNIVERSITAS PGRI MADIUN

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (2630.496 KB) | DOI: 10.25273/research.v3i1.5351

Abstract

Profitabilitas merupakan rasio keuangan yang memperlihatkan kemampuan operasional perusahaan untuk menghasilkan laba operasi melalui modal sendiri. Untuk melihat kondisi kemampuan operasional perusahaan pada masa mendatang, bisa dilakukan dengan memprediksi nilai rasio tersebut. Teknik dalam menangani masalah prediksi ini adalah menggunakan model data mining. Penelitian ini bertujuan mengembangkan aplikasi prediksi profitabilitas keuangan perusahaan melalui model data mining neuro-fuzzy ANFIS dengan data time series. Data penelitian adalah data sekunder bersifat kuantitatif dari wibe site www.idx.co.id. Populasi data dari perusahaan emiten LQ45 di Bursa Efek  Indonesia(BEI) tahun 2011-2016 berjumlah 45 perusahaan. Pemrosesan awal menghitung nilai rasio keuangan perusahaan yang akan dipakai sebagai data input pada model ANFIS. Simulasi dan evaluasi model menggunakan aplikasi GUI program Matlab. Perbandingan antara perhitungan rasio profitabilitas tahun yang di prediksi dengan nilai dari model ANFIS. Hasil akhir menunjukkan bahwa nilai model ANFIS sangat optimal, efisien, konsisten dan paling mendekati rata-rata nilai rasio tahun yang di prediksi sebesar 9.95% pada fungsi keanggotaan Segitiga. Sedang hasil prediksi tiga fungsi keanggotaan lainnya Trapesium, G-bell dan Gauss kurang optimal.
Fuzzy Tsukamoto Implementation as Decision Support System for RASKIN Recipient Candidates in Kasiman Bojonegoro Adhika Pramita Widyassari
RESEARCH : Journal of Computer, Information System & Technology Management Vol 4, No 2 (2021)
Publisher : UNIVERSITAS PGRI MADIUN

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25273/research.v4i2.6961

Abstract

Beras miskin (Raskin) adalah salah satu cara untuk memberikan bantuan beras hanya kepada orang miskin. Banyaknya jumlah orang yang kurang mampu membuat pemerintah merasa kewalahan dalam pendistribusian beras Raskin, terutama di wilayah Kasiman Bojonegoro. Karena kondisi masyarakat sangat beragam dan status warga berbeda di mana orang-orang di daerah Kasiman yang terlihat miskin tidak selalu miskin dan yang terlihat kaya tidak selalu kaya, ada berbagai gejolak antara kaya dan miskin. Kemudian diperlukan sistem pendukung keputusan untuk menentukan siapa yang berhak menerima bantuan. Banyak metode yang dapat digunakan dalam sistem pendukung keputusan, salah satunya adalah dengan menggunakan logika fuzzy. Proses pemilihan calon penerima Raskin menggunakan beberapa kriteria yang dapat digunakan sebagai variabel data pendukung yang meliputi luas lahan, jumlah tanggungan dan pendapatan. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan penerima bantuan beras bagi masyarakat miskin (raskin) yang dapat memberikan alternatif berdasarkan prioritas yang dipilih dengan menerapkan fuzzy tsukamoto dalam mengukur tingkat kemiskinan.