Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

Penerapan Algortima Genetika Dalam Sistem Penjadwalan Mata Pelajaran Di SD Islam Terpadu Darussalam Syahputra, Adimas Ambang; Zulkarnain, Ismail Abdurrozzaq; Raharjo, Andy Triyanto Pujo
JATISI Vol 11 No 4 (2024): JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi)
Publisher : Universitas Multi Data Palembang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35957/jatisi.v11i4.8891

Abstract

Scheduling is an effort to manage time for activities to ensure their smoothness and continuity. One critical area is the scheduling of subjects at SD Islam Terpadu Darussalam. Manual scheduling is considered ineffective because it requires high accuracy to avoid conflicts and is lengthy and time-consuming. To address this issue, a scheduling system utilizing genetic algorithms for automation is needed. This research employs the waterfall method, consisting of four main stages: requirement analysis, system design, implementation, and testing. This method provides a clear structure and minimizes errors in the final stages. The scheduling system trials showed the most effective time was 00:12:30 with a population size of 10, Pm 0.2, and Pc 0.5. The web-based scheduling information system using a genetic algorithm allows subject scheduling to be accurate, fast, efficient, and effective at SD Islam Terpadu Darussalam. Additionally, an innovation involving email notifications sent 10 minutes before the next lesson begins can ensure teachers and students are better prepared, making the teaching and learning process smoother and more efficient.
Implementasi Metode Regresi Linear Berganda untuk Prediksi Harga Penjualan Material Paving Block pada CV. Difa Jaya Abadi Kurniawan, Andyra; Mustikasari, Dyah; Raharjo, Andy Triyanto Pujo
Sains Data Jurnal Studi Matematika dan Teknologi Vol 3, No 2: July-December 2025
Publisher : Sekolah Tinggi Agama Islam Nurul Islam Mojokerto

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52620/sainsdata.v3i2.281

Abstract

Peningkatan kebutuhan material konstruksi menjadikan paving block sebagai salah satu produk dengan permintaan tinggi di pasaran. CV. Difa Jaya Abadi sebagai produsen paving block memerlukan sistem prediksi harga yang akurat untuk mendukung strategi penjualan dan efisiensi produksi. Penelitian ini mengimplementasikan metode Regresi Linear Berganda untuk memprediksi harga jual paving block per meter persegi berdasarkan variabel produksi, biaya produksi, upah pekerja, bulan, dan tahun. Sistem prediksi dikembangkan berbasis web menggunakan Python (Flask) untuk backend perhitungan, HTML/CSS untuk antarmuka, dan PostgreSQL sebagai basis data. Data historis periode 2021–2024 digunakan sebagai dasar pelatihan model, sedangkan evaluasi dilakukan menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu menghasilkan prediksi harga yang mendekati nilai aktual dengan tingkat akurasi yang baik, di mana nilai MAPE sebesar 0,6%. Implementasi sistem ini diharapkan dapat membantu perusahaan dalam menetapkan harga jual yang lebih tepat, meningkatkan efisiensi operasional, dan mendukung pengambilan keputusan berbasis data.