Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pabrik Obat Menggunakan Metode Electre (Metode Elimination Et Choix Traduisant La Realite) pada Rumah Sakit Permata Hati Berbasis Web Muhammad Reza Putra; Faradila Mustika; Eka Praja Wiyata Mandala
Majalah Ilmiah UPI YPTK Vol. 27 (2020) No. 1
Publisher : Universitas Putra Indonesia YPTK Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35134/jmi.v27i1.28

Abstract

Demikian pesatnya permintaan akan obat-obatan membuat Rumah Sakit Permata Hati memiliki kecenderungan untuk memilih lebih dari satu pabrik obat ,Hal ini disebabkan pemenuhan aspek antisipasi pada kebutuhan obat yang sering berubah dengan kondisi yang kurang menentu. Keadaan ini membawa Rumah Sakit Permata Hati kebingungan dalam memilih pabrik obat yang akan dijadikan sebagai pemasok pada rumah sakit khususnya kepada dokter yang memberikan keputusan pada permasalahan pemilihan pabrik obat, karena proses pemilihan pabrik merupakan bagian yang penting di dalam aktivitas pembelian karena berdampak pada kualitas dan ketersediaan bahan baku, efisiensi biaya pengeluaran, dan kelancaran sirkulasi keuangan rumah sakit. Untuk mengatasi hal tersebut diperlukan suatu sistem pendukung keputusan (SPK) yang dapat mengakomodasi kriteriakriteria. Proses pemilihan pabrik dilakukan dengan metode Electre (elimination et choix traduisant la realite), yaitu dengan melakukan outranking menggunakan indifference, defference dan threshold. Adapun keluaran dari sistem pendukung keputusan (SPK) ini berupa perankingan dalam pemilihan pemasok pabrik obat terbaik dan informasi yang dipilih secara objektif bagi pengambil keputusan yang dapat dijadikan acuan untuk mengambil keputusan dalam proses pemilihan pabrik obat
Perancangan dan Pembuatan Teknologi Augmented Reality sebagai Media Pembelajaran Aksara Minang di SDN 01 Patamuan Berbasis Android Andre Irawan; Randy Permana; Muhammad Reza Putra
Majalah Ilmiah UPI YPTK Vol. 26 (2019) No. 2
Publisher : Universitas Putra Indonesia YPTK Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35134/jmi.v26i2.51

Abstract

Augmented reality merupakan sebuah teknologi yang dapat menggabungkan antara dunia nyata dengan dunia virtual. Seiiring berjalannya waktu augmented reality dikembangkan pada berbagai bidang contoh nya yaitu bidang pendidikan. Aksara minang merupakan sebuah kebudayaan tulisan yang berasal dari alam minangkabau yang ditemukan pada kitab tambo alam. Aksara minang sendiri terdapat 15 buah huruf aksara dan lima tanda untuk tanda baca. Dengan memanfaatkan teknologi augmented reality ini dapat menjadikan sebuah pembelajaran mengenai aksara minang
Machine learning classification analysis model community satisfaction with traditional market facilities as public service Hadi Syahputra; Musli Yanto; Muhammad Reza Putra; Aulia Fitrul Hadi; Selvi Zola Fenia
IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI) Vol 12, No 4: December 2023
Publisher : Institute of Advanced Engineering and Science

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.11591/ijai.v12.i4.pp1744-1754

Abstract

Traditional markets are public service facilities that can be utilized by thecommunity. The market function is used place where sellers and buyers meetin conducting transactions. This study aims to build a machine learningclassification analysis model in measuring community satisfaction withtraditional market facilities. The analytical methods used include Fuzzy.multiple linear regression (MRL), artificial neural network (ANN), anddecision tree (DT). Fuzzy is used to generate a pattern of rules in determiningthe level of satisfaction. MRL serves to measure and test the correlation ofrules that have been formed. The ANN method is used to carry out theclassification analysis process based on learning. In the final stage. DT is usedto describe the decision tree of the analysis process. This study presents theresults of machine learning analysis which is very good in determiningsatisfaction with an accuracy rate of 99.99%. This result is influenced by fuzzylogic which can develop a classification rule pattern of 32 patterns. MRL alsoshows a significant correlation level of 81.1% based on the indicator variables.Overall, the machine learning classification analysis model can provideknowledge to be considered in the management of traditional markets aspublic service facilities.