Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : journal of computation science and artificial intelligence

ADDITIVE RATIO ASSESSMENT (ARAS) METHOD TO DETERMINE FURNITURE MATERIAL AT PT. CIREBON FURNITURE Mohamad Alif Wahidin; Siti Ariani Rini; Virgiyanti; Muhammad Erwanto
Journal of Computation Science and Artificial Intelligence (JCSAI) Vol. 1 No. 2 (2024): Journal of Computation Science And Artificial Intelligence (JSCAI)
Publisher : PT. Berkah Digital Teknologi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58468/btqep341

Abstract

One of the manufacturers engaged in the furniture industry is Cirebon Furniture (CF) which is a leading company in the natural fiber & wood furniture industry. Making the right decisions based on the required standard categories requires comprehensive and accurate information, so that with sharp analytical skills, it is expected to produce decisions that are in accordance with the problem, namely by using several considerations. Such a method will be very risky for the progress of the furniture industry in the future, because the market image is declining on the quality of the furniture produced Therefore, a computer-based decision-making method is needed that can support decision making regarding the issue of selecting furniture material materials so that an effective and efficient production RAB decision can be obtained. Usage . With the conclusion of the method used by the previous research, namely the Additive Ratio Assessment (ARAS) method, the researcher proposed making a system and choosing the ARAS method to be implemented in this study, in order to help provide solutions in choosing decisions using the ARAS method as a weighting theory of each factor and real criteria in the prosecutor's office. Based on the problems that have been described, the author is interested in conducting research aimed at helping PT Cirebon Furniture in making decisions on determining furniture materials.   Abstrak Salah satu produsen yang bergerak dibidang industri furniture yaitu Cirebon Furniture (CF) yang merupakan perusahaan terkemuka di industri mebel serat alam & kayu. Pengambilan keputusan yang tepat berdasarkan kategori standar yang diharuskan, diperlukan informasi-informasi yang menyeluruh dan akurat, sehingga dengan kemampuan analisa yang tajam, diharapkan dapat melahirkan keputusan- keputusan yang sesuai permasalahan yaitu dengan menggunakan beberapa pertimbangan. Cara seperti itu akan sangat beresiko untuk kemajuan industri meubel di masa yang akan datang, karena image pasar yang merosot terhadap kualitas furniture yang dihasilkan Oleh karena itu, dibutuhkan suatu metode pengambilan keputusan berbasis komputer yang dapat mendukung pengambilan keputusan menyangkut masalah pemilihan bahan material furniture sehingga dapat diperoleh keputusan RAB produksi secara efektif dan efisien. Penggunaan . Dengan adanya kesimpulan dari metode yang digunakan penelitian sebelumnya yaitu metode Additive Ratio Assessment (ARAS), maka peneliti mengusulkan pembuatan sistem dan memilih metode ARAS untuk di implementasikan dalam penelitian ini, guna dapat membantu memberikan solusi dalam memilih keputusan dengan menggunakan metode ARAS sebagai teori pembobotan dari setiap faktor dan kriteria nyata yang ada di kejaksaan. Berdasarkan permasalahan yang telah diuraikan, penulis tertarik untuk melakukan penelitian yang ditujukan untuk membantu PT Cirebon Furniture dalam mengambil keputusan penentuan material furniture.
ALGORITMA K-MEANS UNTUK CLUSTERING DATA PENYITAAN BARANG BUKTI KEJAHATAN PADA POLRES CIREBON Virgiyanti; Kosim; Rizky Insan Khamil
Journal of Computation Science and Artificial Intelligence (JCSAI) Vol. 3 No. 1 (2026): Journal of Computation Science and Artificial Intelligence (JCSAI)
Publisher : PT. Berkah Digital Teknologi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58468/jcsai.v3i1.28

Abstract

Evidence is a crucial element in the criminal justice system used to prove the occurrence of a crime. The manual management of evidence by investigators often leads to errors in recording and difficulties in tracking the evidence. This study aims to develop a web-based application that uses the K-Means algorithm to cluster confiscated evidence data at the Cirebon Police Department. The results show that the K-Means algorithm effectively grouped the evidence into three categories based on the severity of the crime: minor, moderate, and serious crimes. The system proved to be effective in improving the efficiency of evidence management, reducing errors in manual recording, and facilitating the analysis of crime severity based on the confiscated evidence. Abstrak Barang bukti merupakan elemen penting dalam sistem peradilan pidana yang digunakan untuk membuktikan peristiwa tindak pidana. Pengelolaan barang bukti yang dilakukan secara manual oleh penyidik sering kali menyebabkan kesalahan pencatatan dan kesulitan dalam pelacakan barang bukti. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi berbasis web yang menggunakan algoritma K-Means untuk mengelompokkan data penyitaan barang bukti di Polres Cirebon. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma K-Means berhasil mengelompokkan barang bukti ke dalam tiga kategori berdasarkan tingkat kejahatan: ringan, sedang, dan berat. Sistem ini terbukti efektif dalam meningkatkan efisiensi pengelolaan data barang bukti, mengurangi kesalahan pencatatan manual, dan mempermudah analisis tingkat kejahatan berdasarkan barang bukti yang ditemukan.