Claim Missing Document
Check
Articles

IMPLEMENTASI ALGORITMA MOORA UNTUK PEMILIHAN BIBIT CABAI UNGGUL DI KOTA TANJUNGBALAI BERBASIS WEB Wahyudi, Imam; Kifti, Wan Mariatul; Sudarmin, Sudarmin
JUTSI: Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Vol. 1 No. 2 (2021): June 2021
Publisher : LPPM STMIK Royal Kisaran

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33330/jutsi.v1i2.1179

Abstract

Abstrack:Chili is one type of plant that is widely planted by the community. Chili becomes a vegetable that has high economic value. However, farmers still use traditional methods in determining the chili seeds to be planted. Just as farmers choose chili seeds based only on chili seeds at a low price, so it is less able to overcome various pests that allow yields to fall. Of course this will have an impact on the lack of sale prices of crops. to carry out a research process by applying technology that can increase the yield of chilli crops through the application of a Decision Support System. The method used is the MOORA method which is one of the methods of a decision support system. Through the application of this method, researchers will compare each type of chilli seedlings based on criteria that will determine which chili is said to be superior. So that it will produce an information about the types of superior chili seeds based on all the existing criteria. Through the creation of a web-based system / application for the selection of superior chilli seedlings, farmers in Indonesia have broad access to take advantage of the results of future research making it easier for farmers to know which chili seeds are superior.The results of this study obtained the most superior chili with the highest value of 0.469, namely large red chilies. So what is the result of the recommendation for the implementation of this MOORA method is large red chili. Keywords:Decision Support System; MOORA Method; Chili Seed Abstrak: Cabai merupakan salah satu jenis tanaman yang banyak ditanam masyarakat. Cabai menjadi sayuran yang memiliki nilai ekonomis yang tinggi. Akan tetapi petani masih meng- gunakan cara tradisional dalam menentukan bibit cabai yang akan ditanam. Seperti halnya petani memilih bibit cabai hanya berdasarkan bibit cabai dengan harga yang murah, sehingga hal tersebut kurang mampu mengatasi berbagai hama yang memungkinkan hasil panen menjadi turun. Tentu hal tersebut akan berdampak pada kurangnya harga jual hasil panen. untuk melakukan proses penelitian dengan menerapkan teknologi yang dapat meningkatkan hasil panen tanaman cabai melalui penerapan Sistem Pendukung Keputusan. Metode yang digunakan adalah metode MOORA yang merupakan salah satu metode dari sistem pendukung keputusan. Melalui penerapan metode ini, peneliti akan membandingkan setiap jenis bibit cabai ber- dasarkan kriteria yang akan menentukan suatu cabai dikatakan unggul. Sehingga hal tersebut akan menghasilkan sebuah informasi tentang jenis bibit cabai unggul berdasarkan semua kriteria yang ada. Melalui pembuatan sistem/aplikasi berbasis web untuk pemilihan bibit cabai unggul ini, maka para petani di Indonesia memiliki akses luas untuk memanfaatkan hasil penelitian nantinya sehingga memudahkan para petani mengetahui bibit cabai yang unggul. Hasil dari penelitian ini mendapatkan hasil cabai yang paling unggul dengan nilai tertinggi 0,469 yaitu cabai merah besar. Kata Kunci:Sistem Pendukung Keputusan; Metode MOORA;Bibit Cabai
TEKNIK DATA MINING MENGGUNAKAN METODE K-MEANS UNTUK MENGCLUSTER DAN PENCARIAN BUKU DI PERPUSTAKAAN DAERAH KABUPATEN ASAHAN Gustin, Sela; Ramdhan, William; Kifti, Wan Mariatul
JUTSI: Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Vol. 2 No. 3 (2022): OCTOBER 2022
Publisher : LPPM STMIK Royal Kisaran

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33330/jutsi.v2i3.1901

Abstract

Abstract: The Asahan Regency Regional Library and Archives is one of the government agencies that has used a computer-based information system but only on the visitor data system. In the book search process, most visitors find it difficult to find the right reference book according to their needs. Therefore we need a system that can simplify and speed up the search for the book. One of them is by grouping books so that the search process will be faster, easier, and more accurate. By designing an information system that can assist the library in managing library materials in the form of grouping books using the K-Means method to facilitate the arrangement of books into shelves, making it easier for visitors to find library materials quickly and easily and further improve the quality of library services. This application was built using the PHP programming language, MySQL database, and using the K-Means method. By implementing the K-Means method, a clustering and search application is produced in the Regional Library and Archives of Asahan Regency.  Keywords: Libraries, clusters, K-means, PHP and MySQL  Abstrak: sudah memakai sistem informasi berbasis komputer tetapi hanya pada bagian sistem data pengunjung. proses pencarian buku, kebanyakan penggunjung sulit mendapatkan buku referensi yang tepat sesuai dengan kebutuhan mereka. Maka dari itu diperlukan suatu sistem yang dapat mempermudah dan mempercepat pencarian buku tersebut. Salah satunya dengan pengelompokkan buku sehingga proses pencariannya akan lebih cepat, mudah, dan akurat. Dengan membuat perancangan sistem informasi yang dapat membantu pihak perpustakaan dalam mengelola bahan pustaka dalam bentuk pengelompokkan buku menggunakan metode K-Means untuk memudahkan penataan buku ke dalam rak sehingga memudahkan pengunjung dalam pencarian bahan pustaka dengan cepat dan mudah serta lebih meningkatkan mutu pelayanan perpustakaan. Aplikasi ini dibangun menggunakan bahasa pemrograman PHP, database MySQL, dan menggunakan metode K-Means. Dengan mengimplementasikan metode K-Means, maka dihasilkan sebuah aplikasi pengclusteran dan pencarian di Perpustakaan Dan Kearsipan Daerah  Kabupaten Asahan.Kata Kunci:  Perpustakaan; cluster; K-means; PHP dan MySQL.
ANALISIS PERAMALAN PERSEDIAAN STOK SEPEDA MOTOR BEKAS DENGAN PENERAPAN METODE SES STUDI KASUS SHOWROOM METRO MOTOR KISARAN Mayang Sari, Windy Astika; Efendi, Bachtiar; Kifti, Wan Mariatul
JUTSI: Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Vol. 2 No. 3 (2022): OCTOBER 2022
Publisher : LPPM STMIK Royal Kisaran

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33330/jutsi.v2i3.1903

Abstract

Abstract: Forecasting is an activity to predict future conditions by using past conditions testing. In forecasting there are many methods that can be used, the method used in this study is the Single Exponential Smoothing method. The Single Exponential Smoothing method is a moving average forecasting method where the data will be weighted that is sophisticated but still easy to use by an exponential function. The time parameter used in forecasting the stock inventory of used motorcycles is alpha 0.1 to 0.9, by finding the value error randomly until it finds the smallest alpha value. From the research that has been done, the results of the calculation of alpha (weight of the smoothing constant) used in forecasting the inventory of used motorcycles are: motorbike matic 0.2, motorbike 0.2, motorbike matic 0.6 because it has a very small error value Keywords : Forecasting; Showroom Metro Motor; stock. Abstrak: Peramalan (forecasting) merupakan suatu kegiatan untuk meramalkan keadaan dimasa yang akan datang dengan menggunakan pengujian keadaan dimasa lalu. Dalam peramalan terdapat banyak metode yang bisa digunakan, metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Single Exponential Smoothing. Metode Single Exponential Smoothing merupakan metode peramalan rata-rata bergerak dimana data akan diberi pembobotan yang canggih tetapi masih mudah untuk digunakan oleh sebuah fungsi exponential. Adapun parameter waktu yang digunakan dalam meramalkan persediaan stok sepeda motor bekas yaitu alpha 0.1 sampai 0.9, dengan mencari nilai error secara acak sampai menemukan nilai alpha yang terkecil. Dari penelitian yang telah dilakukan, didapatkan hasil perhitungan alpha (bobot konstanta penghalus) yang digunakan pada peramalan persediaan sepeda motor bekas yaitu : motor matic 0.2, motor bebek 0.2, motor matic 0.6 karena memiliki nilai error yang sangat kecil. Kata Kunci : Peramalan; Showroom Metro Motor; Persediaan.Kata Kunci : Peramalan, Showroom Metro Motor, Persediaan   ABSTRACT Forecasting is an activity to predict future conditions by using past conditions testing. In forecasting there are many methods that can be used, the method used in this study is the Single Exponential Smoothing method. The Single Exponential Smoothing method is a moving average forecasting method where the data will be weighted that is sophisticated but still easy to use by an exponential function. The time parameter used in forecasting the stock inventory of used motorcycles is alpha 0.1 to 0.9, by finding the value error randomly until it finds the smallest alpha value. From the research that has been done, the results of the calculation of alpha (weight of the smoothing constant) used in forecasting the inventory of used motorcycles are: motorbike matic 0.2, motorbike 0.2, motorbike matic 0.6 because it has a very small error value. Keywords : Forecasting, Showroom Metro Motor, stock