Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Sepeda Motor Bekas Menggunakan Algoritma Analytical Hierarchy Process Muhammad Lukmansyah Sulaiman; Glenn Maramis; Kristofel Santa
REMIK: Riset dan E-Jurnal Manajemen Informatika Komputer Vol. 9 No. 3 (2025): Volume 9 Nomor 3 Agustus 2025
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/remik.v9i3.14970

Abstract

Banyak individu mengalami kendala finansial dalam membeli sepeda motor baru sehingga memilih motor bekas sebagai alternatif. Untuk membantu proses pemilihan yang tepat, dikembangkan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) menggunakan metode prototype dan Analytical Hierarchy Process (AHP). Metode AHP digunakan karena mampu menyelesaikan pengambilan keputusan yang kompleks melalui pendekatan hierarki dan perbandingan berpasangan. Hasil perhitungan menunjukkan bahwa kriteria harga memiliki bobot tertinggi sebesar 40%, diikuti oleh kapasitas mesin sebesar 30%, dan tahun kendaraan sebesar 30%. Nilai Consistency Ratio (CR) berada di bawah 0,1, yang menandakan bahwa perbandingan antar kriteria bersifat konsisten. Evaluasi sistem menggunakan standar ISO 25010 menunjukkan bahwa SPK memenuhi aspek fungsionalitas, keandalan, dan kemudahan penggunaan, dengan tingkat kepuasan pengguna sebesar 83,3%. Dengan demikian, sistem yang dikembangkan terbukti layak dan efektif dalam membantu proses pengambilan keputusan pemilihan sepeda motor bekas.
Penerapan Algoritma K-Means pada Sistem Pencarian Gambar E-Repository Prodi TI UNIMA Jibrael Muntuuntu; Glenn Maramis; Quido Kainde
REMIK: Riset dan E-Jurnal Manajemen Informatika Komputer Vol. 10 No. 1 (2026): Volume 10 Nomor 1 Januari 2026
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/remik.v10i1.15603

Abstract

Pengelolaan karya ilmiah di Program Studi Teknik Informatika Universitas Negeri Manado masih didominasi arsip fisik, menyebabkan aset visual penting seperti diagram dan flowchart sulit ditemukan. Penelitian ini bertujuan membangun sistem repositori digital cerdas yang mampu mengekstrak teks dari gambar menggunakan Optical Character Recognition (OCR) dan mengelompokkan dokumen menggunakan algoritma K-Means. Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh dokumen skripsi yang tersimpan di repositori program studi. Teknik pengambilan sampel menggunakan purposive sampling untuk mengumpulkan dataset gambar diagram dan flowchart dari dokumen tahun 2020-2024 sebagai data uji. Metode penelitian menggunakan Agile Software Development dengan framework Laravel 12, Tesseract OCR, dan library PHP-ML. Hasil penelitian menunjukkan bahwa fitur pencarian berbasis gambar berhasil diimplementasikan, di mana sistem mampu mengekstrak teks dari gambar unggahan pengguna sebagai kata kunci pencarian. Selain itu, algoritma K-Means berhasil dijalankan sebagai proses backend untuk mengelompokkan dokumen ke dalam 10 klaster berdasarkan kemiripan teks, yang dibuktikan dengan terisinya kolom cluster_id pada basis data. Sistem ini berhasil mentransformasi repositori fisik menjadi sistem digital yang mampu mengindeks konten visual yang sebelumnya tidak terakses.