Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurasik (Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknik Informatika) Jurnal Media Informatika
Nissa, Ika Ima
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Penerapan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Dalam Mengelompokkan Kualitas Kacang Kedelai Di Rumah Tempe A-Zaki Padang Nissa, Ika Ima; Yuhandri, Y; Nurcahyo, Gunadi Widi
Jurasik (Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknik Informatika) Vol 9, No 1 (2024): Edisi Februari
Publisher : STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30645/jurasik.v9i1.737

Abstract

Soybeans are a legume that has quite high protein levels. This Decision Support System uses the Simple Additive Weighting (SAW) method. This method has seven stages, namely determining the criteria and criteria weight values, determining the suitability rating of each alternative for each criterion, determining the normalization value and weight attribute, determining the decision matrix, determining the normalized matrix value, calculating the matrix by adding up the respective criteria matrices, alternatively do Ranking. The data processed in this research comes from Rumah Tempe A-Zaki Padang. The data consists of 4 alternatives, namely green soybeans, yellow soybeans, black soybeans, brown soybeans with 5 assessment criteria, namely color, texture, cost, aroma, taste which are used to apply the Simple Additive Weighting (SAW) method. The results of this research are that green soybeans have the highest value with a yield of 0.8525, yellow soybeans with a yield of 0.755, brown soybeans with a yield of 0.6345 and the lowest value with a yield of 0.6275. Therefore, the Decision Support System designed can help increase accuracy in determining the quality of soybeans using the Simple Additive Weighting (SAW) method and provide information for Rumah Tempe A-Zaki Padang in making decisions regarding the best quality of soybeans.
Implementasi Metode TOPSIS dalam Pemilihan Kain Tenun Terbaik Nissa, Ika Ima; Kristiyanto, Arip; Sandi, Leo
Jurnal Media Informatika Vol. 6 No. 4 (2025): Jurnal Media Informatika
Publisher : Lembaga Dongan Dosen

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55338/jumin.v6i4.6422

Abstract

Kain tenun merupakan tekstil tradisional yang dibuat dengan menyilangkan benang pakan dan lungsin, baik secara manual maupun menggunakan alat tenun. Permasalahan yang terjadi dalam pemilihan kain tenun terbaik saat ini masih dilakukan secara manual, sehingga kurang efisien dan berisiko menimbulkan ketidaktepatan dalam pengambilan keputusan. Untuk mengatasi hal tersebut, penelitian ini merancang sebuah Sistem Pendukung Keputusan (SPK) menggunakan metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). Metode TOPSIS dipilih karena mampu menyelesaikan masalah pemilihan alternatif berdasarkan berbagai kriteria yang relevan. Data dalam penelitian ini diambil dari Kain Tenun Padi Sarumpun dengan lima alternatif motif: Tulip, Tapak Manggih, Rangkiang, Pucuak Rabuang, dan Padi Sarumpun. Penilaian dilakukan berdasarkan empat kriteria: harga, tingkat kesulitan, kualitas bahan, dan proses pembuatan. Hasil analisis menunjukkan bahwa Motif Pucuak Rabuang memiliki nilai tertinggi (0,7304), sehingga dinilai sebagai kain tenun terbaik. Sistem ini mampu membantu dalam meningkatkan akurasi dan efisiensi dalam proses seleksi, serta memberikan informasi yang berguna bagi pengambilan keputusan oleh pihak pengelola tenun. Dengan demikian, SPK berbasis TOPSIS terbukti efektif dalam pemilihan kain tenun terbaik.
Co-Authors Arip Kristiyanto Gunadi Widi Nurcahyo Leo Sandi Yuhandri, Y