Articles
80 Documents
<![CDATA[PERAMALAN KUANTITI PENJUALAN HERBISIDA MENGGUNAKAN METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING STUDI KASUS PT. PETROKIMIA KAYAKU ]]>
<![CDATA[Muhammad Syaichuddin]]>;
<![CDATA[Soffiana Agustin]]>;
<![CDATA[Umi Chotijah]]>
<![CDATA[ Indexia : Informatics and Computational Intelligent Journal Vol 2 No 2 (2020): Vol 2 No 2 (2020) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Muhammadiyah Gresik ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (790.964 KB)
|
DOI: 10.30587/indexia.v2i2.2561
<![CDATA[Peluang usaha di sektor pertanian Indonesia cukup besar, salah satunya peluang usaha di bidang pestisida. PT. Pertumbuhan Petrokimia Kayaku di industri pestisida dan bahan kimia pertanian lainnya. Salah satu jenis pestisida yang diproduksi oleh PT. Petrokimia Kayaku adalah salah satu jenis herbisida yang digunakan untuk mengendalikan gulma atau tanaman pembohong yang membalikkan pertumbuhan tanaman pertanian. Jangka waktu penggunaan herbisida sangat bergantung pada faktor musim. Hal ini mempengaruhi jumlah penjualan produk herbisida yang berbeda dari waktu ke waktu kepada perusahaan. Peramalan adalah proses menentukan peristiwa atau kondisi masa depan yang datang berdasarkan data dan pengalaman historis untuk menemukan minat dari pola yang berkaitan dengan masalah tersebut. Dalam penelitian ini, Pengembangan Sistem Informasi Peramalan Penjualan Kuantitatif untuk Herbisida Dikembangkan Dengan Metode Eksponensial Tunggal. Metode tersebut membutuhkan nilai alpha (α) sebagai nilai parameter smoothing. Nilai α yang lebih tinggi diberikan ke data yang lebih baru, sehingga nilai parameter α yang sesuai akan memberikan prediksi yang optimal dengan nilai kesalahan. Nilai α dilakukan dengan membandingkan menggunakan interval pemulusan antara 0 <α <1 yaitu α (0,1 sampai 0,9).]]>
<![CDATA[IMPLEMENTASI DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI UNTUK MENENTUKAN ATURAN ASOSIASI PADA PENJUALAN SUKU CADANG SEPEDA MOTOR DI PT.AHASS AGUNG MOTOR MALANG ]]>
<![CDATA[Poepy Tri Handayani]]>;
<![CDATA[Harunur Rosyid]]>
<![CDATA[ Indexia : Informatics and Computational Intelligent Journal Vol 2 No 1 (2020): Vol 2 No 1 (2020) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Muhammadiyah Gresik ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (655.305 KB)
|
DOI: 10.30587/indexia.v2i1.2551
<![CDATA[Ahass Agung Motor adalah perusahaan otomotif konsumen yang mencakup suku cadang otomotif konsumen dan jasa kendaraan bermotor. Suku cadang adalah bagian penting dari manajemen rantai pasokan. Penjualan merupakan salah satu faktor penting dalam mendukung keberlangsungan operasional di PT. Ahass Agung Motor. Untuk itu diperlukan suatu sistem yang dapat membantu menentukan pola pembelian konsumen. Dengan menggunakan data transaksi penjualan, sistem ini dapat dijadikan solusi yang tepat untuk meningkatkan kecepatan proses penentuan Frequent Itemset, Membentuk 3 itemset dari 2 itemset, menghitung nilai support dan confidence serta membentuk aturan asosiasi 2- itemset dan 3-itemset. Berdasarkan tabel analisis data transaksi penjualan tahun 2017 terdapat aturan yang memiliki tingkat dukungan tertinggi pada setiap periode dari tiga pengujian dengan aturan 3 itemset yaitu {Dop kfv, Kampas kph} → {Kampas kzl} sedangkan yang tertinggi rule 2 itemset adalah {Pad set kwb 601} → {Pad set kvb T-01} yang memiliki korelasi atau hubungan positif dengan nilai korelasi ≥ 1.]]>
<![CDATA[SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK DETEKSI DINI RISIKO PENYAKIT STROKE MENGGUNAKAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION ]]>
<![CDATA[Sugarwanto Atmaja]]>
<![CDATA[ Indexia : Informatics and Computational Intelligent Journal Vol 1 No 1 (2019) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Muhammadiyah Gresik ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (488.515 KB)
|
DOI: 10.30587/indexia.v1i1.823
<![CDATA[Stroke is any sudden neurologic disorder that occurs as a result of restriction or cessation of blood flow through brain arteries supply system. Stroke is the leading cause of death in Indonesia. Services pre-stroke is early detection activities, discovery and monitoring of risk factors for stroke in healthy individuals and at-risk communities that can be performed by physicians, nurses and health workers. Based on the results of the study said that when control stroke risk factors to do with the approach would reduce the number of defects by 60-90%. Works doctor for diagnosis process is not easy because of the many risk factors vary and affect each other, for example Low Density Lipoprotein cholesterol can lead to heart disease can also affect blood pressure, gender can affect the value of uric acid, uric acid can also influence blood pressure and sugar levels can affect blood pressure. Classification method is one solution that is deemed able to handle the process of classifying the status of early detection of the risk of stroke. Mechanical classification using Learning Vector Quantization (LVQ) has excess generating an error value is smaller than other artificial neural networks. Based on the results of research and discussion conducted, algorithms LVQ can recognize patterns and are able to predict the status of early risk of stroke using a variable blood pressure, blood sugar, total cholesterol, Low Density Lipoprotein, age, gender, gout, Blood Urea Nitrogen and creatinine with a total value of up to 82% accuracy.]]>
<![CDATA[APLIKASI PENDUKUNG KEPUTUSAN OEM ( ORIGINAL EQUIPMENT ) MENGGUNAKAN METODE FUZZY MCDM PADA PT LANGGENG BUANA JAYA ]]>
<![CDATA[Uzlifatul Fuaidah]]>;
<![CDATA[Umi Chotijah]]>;
<![CDATA[Henny Dwi Bhakti]]>
<![CDATA[ Indexia : Informatics and Computational Intelligent Journal Vol 3 No 1 (2021): Vol. 3 No. 1 (2021) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Muhammadiyah Gresik ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (1128.786 KB)
|
DOI: 10.30587/indexia.v3i1.2900
<![CDATA[OEM atau Original Equipment Manufacturer adalah sebuah barang yang diproduksi oleh perusahaan yang kemudian dijual kembali oleh perusahaan lain yang bekerja sama dengan penjual produk jadi, yang dikenal sebagai Vendor. PT. Langgeng Buana Jaya merupakan perusahaan yang bergerak pada usaha produksi barang OEM (Original Equipment Manufacturer) terkemuka dalam produk mainan konsumen untuk Pasar AS , Inggris , J. Produk PT. Langgeng Buana Jaya terdiri dari mainan part plastic, hingga produk mainan peralatan elektronik besar sepeeti alat penyedot debu Vacum Cleaner. Untuk itu perusahaan dapat memilih rekomendasi vendor yang benar-benar mampu melancarkan kegiatan penjualan hingga sampai ketangan konsumen. Dari hasil observasi maka perencanaan sistem yang akan diterapkan dalam Aplikasi Pendukung Keputusan Rekomendasi Vendor OEM ( Original Equipment Manufacturer ) dengan menggunakan Metode FUZZY MCDM. Data yang diperoleh diambil dari 30 data Vendor yang bekerjasama dengan PT. Langgeng Buana Jaya. Dalam perhitungan ini menggunakan 6 kriteria pemilihan yaitu Lama permintaan, Besar Tunggakan, Kapasitas Permintaan, Deposit Pembayaran, Lama Pelunasan dan Lokasi Vendor. Berdasarkan penyelesaian proses diatas diharapkan melalui aplikasi FUZZY MCDM ini akan memberikan kemudahan perusahaan pada proses penentuan Vendor OEM (Original Equipment Manufacturer) dengan efektif. Kata Kunci : metode Fuzzy MCDM, Rekomendasi Vendor]]>
<![CDATA[KLASIFIKASI DIAGNOSA PENYAKIT DEMAM BERDARAH DENGUE PADA ANAK MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR STUDI KASUS RUMAH SAKIT PKU MUHAMMADIYAH UJUNG PANGKAH GRESIK ]]>
<![CDATA[Rafika Amilia]]>;
<![CDATA[Eko Prasetyo]]>
<![CDATA[ Indexia : Informatics and Computational Intelligent Journal Vol 2 No 2 (2020): Vol 2 No 2 (2020) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Muhammadiyah Gresik ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (880.152 KB)
|
DOI: 10.30587/indexia.v2i2.2557
<![CDATA[Demam Berdarah Dengue (DBD) merupakan penyakit yang disebabkan oleh gigitan nyamuk Aedes yang terinfeksi salah satu dari empat tipe virus dengue dengan manifestasi klinis demam, nyeri otot dan atau nyeri sendi yang di sertai leukopenia, ruam, trombositpenia dan diathesis hemoragik. Ada 5 kriteria untuk menentukan seorang pasien dikategorikan positif atau negatif DB, yaitu variabel Usia pasien, Jenis kelamin pasien, peningkatan hemoglobin (Hb), peningkatan trombosit dan peningkatan hematrokit (Ht) berdasarkan kriteria tersebut maka akan dilakukan klasifikasi data pasien positif dan negatif DBD dengan metode K-Nearest Neighbor berbasis web. metode K-Nearest Neighbor (KNN) memiliki kelebihan menghasilkan nilai error yang kecil. Algoritma KNN menggunakan klasifikasi ketetanggaan sebagai nilai prediksi dari sampel uji yang baru. Dekat atau jauhnya nilai tetangga biasanya dihitung berdasarkan jarak euclidean. Berdasarkan dari hasil penelitian dan pembahasan yang dilakukan, klasifikasi diagnose penyakit demam berdarah ini menggunakan algoritma KNN dengan variabel usia, jenis kelamin, hemoglobin, trombosit, hematrokit.]]>
<![CDATA[EFISIENSI RUTE PADA ROUTING AODV MENGGUNAKAN ALGORITMA PATH AWARE SHORT ]]>
<![CDATA[Saiful Hamim]]>
<![CDATA[ Indexia : Informatics and Computational Intelligent Journal Vol 1 No 2 (2019): Vol 1 No 2 (2019) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Muhammadiyah Gresik ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (908.709 KB)
|
DOI: 10.30587/indexia.v1i2.2540
<![CDATA[Node-node pada MANET dapat berhubungan satu sama lain apabila mereka berada pada jangkauan transmisinya. Apabila bergerak menjauh diluar jangkauan transmisi maka link antara dua buah node dapat terputus pada saat proses pengiriman route request (RREQ). Dengan terputusnya suatu link, maka akan menyebabkan terputusnya sebuah rute yang ada dan juga dengan terputusnya link tertentu menyebabkan proses route discovery perlu dilakukan kembali sehingga mobilitas pada node merupakan masalah yang perlu untuk diperhatikan apabila ingin membentuk jaringan yang stabil. Efisiensi rute pada routing AODV menggunakan algoritma path aware short dengan parameter average End-to-end delay, energy, dan packet delivery ratio (PDR). efisiensi rute menggunakan path aware short mengalami keberhasilan dengan parameter average end to end delay untuk 100 node dengan network area 500 m2 x 500 m2 yaitu 5,1087 m/s. Karena selang waktu yang dibutuhkan lebih pendek dan tidak membebani link (kemungkinan kecil terputus). Dampak yang didapat dari efisiensi delay mengakibatkan semakin banyak paket RREQ yang dikirim, mengakibatkan peluang tabrakan antar paket semakin besar, menyebabkan hilangnya paket data yang drop, dikarenakan node pengirim akan lebih banyak melakukan broadcast paket routing pada proses route discovery (RREQ dan RREP) untuk mendapatkan rute yang baru. Dapat dilihat pada parameter packet delivery ratio nilai terbaik pada routing AODV dengan 50 node area 500x500, 100 node area 500x500, 50 node area 1000x1000 dengan nilai 100%. Sedangkan Untuk parameter energy yang sedikit dalam konsumsi energy yaitu pada protokol routing AODV dengan 100 node area 1000x1500 dengan nilai 10,7794 joule.]]>
<![CDATA[Sistem Rekomendasi Desain Jersey Menggunakan Metode Item Based Collaborative Filtering ]]>
<![CDATA[mohammad amiril fauzi]]>;
<![CDATA[Umi Chotijah]]>;
<![CDATA[Henny Dwi Bhakti]]>
<![CDATA[ Indexia : Informatics and Computational Intelligent Journal Vol 3 No 2 (2021): Vol. 3 No. 2 (2021) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Muhammadiyah Gresik ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (995.649 KB)
|
DOI: 10.30587/indexia.v3i2.2925
<![CDATA[Creative Color Gresik is a convection company engaged in the production of jersey making which is located in the city of Gresik, East Java. The production carried out is jersey printing for sports clothes to clothes for the team. The problem that is obtained after observing is the customer who wants to order a jersey at PT. Creative Col-or Gresik still doesn't have a picture of the jersey he wants to make. The number of designs that exist in PT. Creative Color Gresik, makes customers feel confused in making choices. Each design has a different motif and color. The development of a jersey design recommendation system using the item based collaborative filtering method can assist in providing jersey design recommendations that can assist customers in determining the design to be made according to the results of the recommendations generated. The test results of the item based collaborative filtering method using questionnaire testing obtained an accuracy of 75% and an error of 25%.]]>
<![CDATA[APLIKASI PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN PROMOSI JABATAN MENGGUNAKAN METODE PROFILE MATCHING (STUDI KASUS DI PT. PETROKIMIA GRESIK) ]]>
<![CDATA[Wimpi Sancaka]]>
<![CDATA[ Indexia : Informatics and Computational Intelligent Journal Vol 1 No 1 (2019) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Muhammadiyah Gresik ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.30587/indexia.v1i1.819
<![CDATA[Human resources play an essential role in helping companies to achieve their vision and mission. As a large scale company, PT Petrokimia Gresik obviously needs to invest in Employees’ Performance Assessment System. It could act as a decision-making tool or a measure to evaluate and assess employees' performance at work so that theemployees’ promotion would be moreobjective and organized. Decision support system could be used to reduce the subjectivity in decision-making process. The decision support system that uses profile matching method or competency gap analysis was created based on the data which refers to the decree of the board of directors issued by PT Petrokimia Gresik. This system analyzes and assesses employee’s competencies by grouping and calculating core factors and secondary factors in each variable. The output of the calculation is a ranking of the candidates. By implementing decision support system which uses Profile Matching method, it assists company decision-making process in promotion decision based on employees’ competency scores more optimally.]]>
<![CDATA[SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN BINTANG PELAJAR MENGGUNAKAN METODE TOPSIS DI MTs YKUI SEKARGADUNG ]]>
<![CDATA[Faishol Mujtahid]]>
<![CDATA[ Indexia : Informatics and Computational Intelligent Journal Vol 2 No 2 (2020): Vol 2 No 2 (2020) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Muhammadiyah Gresik ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (565.49 KB)
|
DOI: 10.30587/indexia.v2i2.2562
<![CDATA[Pemilihan bintang pelajar di MTs YKUI Sekargadung adalah salah satu program tahunan yang dilakukan oleh sekolah untuk memilih siswa-siswi berprestasi pada setiap tahun pelajaran. Siswa yang masuk seleksi pemilihan bintang pelajar diambil dari tiga siswa yang memiliki nilai akademik tinggi disetiap kelas kemudian dari kandidat tersebut akan diseleksi kembali oleh panitia seleksi. Panitia seleksi hanya menggunakan kriteria berdasarkan pada nilai akademik siswa. Ini mengakibatkan hasil keputusan yang diambil itu tidak tepat dan tidak sesuai dengan yang diharapkan karena mungkin ada siswa yang memiliki nilai akademik yang sama atau ada siswa yang memiliki nilai akademik tinggi tetapi mempunyai prilaku kurang baik di sekolah. Sistem pendukung keputusan pemilihan Bintang Pelajar menggunakan metode TOPSIS yang diharapkan dapat membantu pihak sekolah dalam proses pemilihan bintang pelajar agar memperoleh hasil yang lebih akurat, efektif dan memuaskan. Pengujian Sistem menggunakan kriteria yang telah ditetapkan oleh panitia seleksi yaitu nilai akademik, nilai sikap, hafalan surat dan kompetisi yang pernah diikuti. Hasil proses perhitungan dengan metode TOPSIS dapat menghasilkan nilai dari tiap calon bintang pelajar. Calon bintang pelajar yang menempati tiga nilai tinggi dapat dijadikan rekomendasi bagi pihak sekolah dalam mengambil keputusan pemilihan bintang pelajar di MTs YKUI Sekargadung.]]>
<![CDATA[RANCANG BANGUN APLIKASI MOBILE ANDROID UNTUK SISTEM INFORMASI LOKASI WISATA KABUPATEN GRESIK MENGGUNAKAN METODE ITEM-BASED COLLABORATIVE FILTERING ]]>
<![CDATA[Hendry Hermawan]]>;
<![CDATA[Harunur Rosyid]]>
<![CDATA[ Indexia : Informatics and Computational Intelligent Journal Vol 2 No 1 (2020): Vol 2 No 1 (2020) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Muhammadiyah Gresik ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (1032.738 KB)
|
DOI: 10.30587/indexia.v2i1.2552
<![CDATA[Kemajuan teknologi telah mengubah cara perjalanan dan perencanaan kegiatan pariwisata, wisatawan tidak perlu lagi menggunakan alat offline seperti pensil dan kertas untuk mencatat lokasi tempat wisata tertentu. Informasi yang sering ditampilkan adalah informasi tentang tempat wisata, cerita lokal tentang tempat tersebut, informasi akomodasi dan lain sebagainya, wisatawan tidak dapat memperoleh informasi tersebut tanpa bergabung dengan grup wisata atau ponsel dengan akses web. Namun karena keterbatasan informasi tempat wisata dan jarak yang ditempuh atau informasi akomodasi membuat para wisatawan kurang tertarik untuk mengunjungi lokasi objek wisata tersebut. Hal tersebut menyebabkan masyarakat kurang tertarik dengan tempat wisata yang mereka kurang menarik untuk dikunjungi karena kurangnya informasi dan tidak adanya rekomendasi tentang tempat wisata tersebut. Aplikasi sistem informasi yang dibuat dapat membantu aktivitas wisatawan dalam mencari informasi mengenai lokasi wisata, tempat wisata dan lokasi tujuan wisatawan menuju objek wisata, sistem kemudahan dan mobilitas dapat dibangun sistem navigasi pariwisata pada smartphone android, dan metode item Pemfilteran berbasis kolaboratif wisatawan mendapatkan rekomendasi tempat wisata sesuai dengan keinginan pengguna.]]>
