cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Yustria Handika Siregar
Contact Email
journal.ibm@gmail.com
Phone
+6285358615140
Journal Mail Official
journal.ibm@gmail.com
Editorial Address
Jl Pukat Banting IV NO 41 Medan Kecamatan Medan Tembung Kode Pos 20224
Location
Kota medan,
Sumatera utara
INDONESIA
Sistem Pendukung Keputusan dengan Aplikasi
Published by Ali Institute of Research and Publication
ISSN : 28292820     EISSN : 28292189     DOI : https://doi.org/10.55537/spk
Core Subject : Science,
Decision Sciences, Operations Research & Management
Artikel yang diterbitkan dalam Sistem Pendukung Keputusan dengan Aplikasi adalah relevansinya dengan masalah teoretis dan teknis dalam mendukung pengambilan keputusan yang ditingkatkan. Naskah dapat diambil dari beragam metode dan metodologi, termasuk dari teori keputusan yang didukung komputer.
Arjuna Subject : Ilmu Pengambilan Keputusan (semua kategori) - Ilmu Pengambilan Keputusan (Lain-Lain)
Articles 5 Documents
 1 
Search results for , issue "vol 4 no 1 (2025)" : 5 Documents clear
Analisis Pengaruh Kualitas Produk terhadap Keputusan Pembelian Sandal dan Sepatu Wanita dengan Metode COPRAS M. Faisal Afiff Tarigan; Sulystiani Sulystiani; Septia Ona Sutra
Sistem Pendukung Keputusan dengan Aplikasi Vol 4 No 1 (2025)
Publisher : Ali Institute or Research and Publication

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55537/spk.v4i1.895

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh kualitas produk terhadap keputusan pembelian sandal dan sepatu wanita menggunakan metode COPRAS. Kualitas produk didefinisikan sebagai kapasitas produk untuk memenuhi fungsi, yang mencakup aspek daya tahan, kemudahan servis, estetika, dan kualitas yang dirasakan. Data dikumpulkan melalui observasi dan wawancara dengan pemilik usaha, kemudian dianalisis dengan COPRAS untuk mengidentifikasi alternatif dengan nilai tertinggi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa produk dengan kualitas bahan unggul, kenyamanan tinggi, dan model produk lengkap memperoleh nilai tertinggi, yang mengindikasikan bahwa peningkatan kualitas produk secara signifikan dapat meningkatkan minat pembelian. Temuan ini memberikan kontribusi praktis bagi perusahaan dalam meningkatkan strategi pemasaran dan pengembangan produk.
Penerapan Sistem Pendukung Keputusan untuk Strategi Digital Marketing Menggunakan AHP dan EDAS Pradani Ayu Widya Purnama; Indra Irawan; Nadya Alinda Rahmi; Desi Ardila; Kaila Azahra; Mutiara Sakinah
Sistem Pendukung Keputusan dengan Aplikasi Vol 4 No 1 (2025)
Publisher : Ali Institute or Research and Publication

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55537/spk.v4i1.1098

Abstract

Pemasaran digital merupakan elemen penting dalam strategi bisnis modern, namun efektivitasnya sangat dipengaruhi oleh tren pasar, preferensi pelanggan, dan efisiensi iklan. Penelitian ini bertujuan mengoptimalkan strategi digital marketing di Toko Sumber Perabot dan Elektronik dengan menggunakan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Evaluation based on Distance from Average Solution (EDAS). Metode AHP digunakan untuk menentukan bobot prioritas tiap kriteria pemasaran, sedangkan EDAS digunakan untuk merangking alternatif strategi berdasarkan jaraknya dari solusi rata-rata. Hasil penelitian menunjukkan bahwa strategi iklan di media sosial berbasis tren pasar memperoleh peringkat tertinggi dengan skor akhir 0,931, menandakan efektivitas yang lebih tinggi dibanding alternatif lainnya. Pendekatan ini membantu toko meningkatkan daya saing dan efisiensi pemasaran digital. Selain itu, metode AHP-EDAS terbukti mengurangi subjektivitas dalam pengambilan keputusan dan memberikan wawasan yang lebih akurat dalam menentukan strategi pemasaran yang optimal.
Sistem Pendukung Keputusan untuk Menetapkan Prioritas Pengembangan Pariwisata Menggunakan Metode TOPSIS-Borda Nurmaliana Pohan; Harlan Kurnia AR; Aulia Alsaf Salsabilla; Deli Kartika Abrianisyah; Dariana Tanjung
Sistem Pendukung Keputusan dengan Aplikasi Vol 4 No 1 (2025)
Publisher : Ali Institute or Research and Publication

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55537/spk.v4i1.1099

Abstract

Pengembangan destinasi pariwisata di Provinsi Sumatera Utara memiliki potensi yang besar, namun masih menghadapi berbagai tantangan seperti keterbatasan infrastruktur dan belum diterapkannya perencanaan berbasis data. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) yang mengintegrasikan metode TOPSIS dan Borda guna menentukan prioritas pengembangan pariwisata secara lebih efektif. Metode TOPSIS digunakan untuk mengevaluasi alternatif destinasi berdasarkan kedekatannya dengan solusi ideal, sementara metode Borda memperkuat proses pengambilan keputusan melalui sistem pemeringkatan yang mencerminkan preferensi para pemangku kepentingan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Kampung Ulos Huta Raja, Paropo Silalahi, dan Desa Bakkara merupakan destinasi utama yang direkomendasikan untuk diprioritaskan dalam pengembangan. Integrasi metode TOPSIS dan Borda menghasilkan keputusan yang lebih objektif, konsisten, dan berbasis pada kriteria terukur. Pendekatan ini menawarkan solusi inovatif bagi pengelolaan pariwisata, mendukung transformasi digital, serta membantu pemerintah dan para pemangku kepentingan dalam mengambil keputusan yang lebih strategis dan efektif.
Optimasi Rute Terpendek pada Objek Wisata di Kabupaten Tangerang Menggunakan Algoritma Genetika dengan Pendekatan Travelling Salesman Problem Ramadhani Ramadhani; Ramadhanu Ramadhanu; Fahmi Fiddin
Sistem Pendukung Keputusan dengan Aplikasi Vol 4 No 1 (2025)
Publisher : Ali Institute or Research and Publication

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55537/spk.v4i1.1125

Abstract

Kabupaten Tangerang memiliki banyak destinasi wisata yang tersebar di berbagai lokasi, namun wisatawan sering menghadapi kendala dalam menentukan rute perjalanan yang efisien akibat kepadatan lalu lintas dan jarak antar tempat yang tidak beraturan. Permasalahan ini menyebabkan waktu tempuh yang tidak optimal dan menurunkan kenyamanan selama perjalanan wisata. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan rute perjalanan wisata di Kabupaten Tangerang menggunakan algoritma genetika dengan pendekatan Travelling Salesman Problem (TSP). Data diperoleh dari 17 objek wisata beserta koordinat geografisnya, yang kemudian diproses melalui tahapan algoritma genetika: inisialisasi populasi, seleksi, crossover, dan mutasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma genetika mampu menghasilkan rute optimal dengan total jarak 109,77 km dan nilai fitness terbaik sebesar 0,009110. Jika dibandingkan dengan jarak awal sebelum optimasi, yaitu 215,80 km, hasil ini menunjukkan peningkatan efisiensi jarak perjalanan sebesar 49,15%. Temuan ini menunjukkan bahwa pendekatan algoritma genetika dapat memberikan solusi yang efisien untuk perencanaan rute wisata. Hasil ini diharapkan dapat menjadi dasar pengembangan strategi promosi pariwisata dan peningkatan infrastruktur di Kabupaten Tangerang.
Penerapan Algoritma Decision Tree dalam Menentukan Kualitas Olahan Kopi Berdasarkan Preferensi Konsumen pada Kopi Beskabean M Arief Rahman
Sistem Pendukung Keputusan dengan Aplikasi Vol 4 No 1 (2025)
Publisher : Ali Institute or Research and Publication

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55537/spk.v4i1.1129

Abstract

This research aims to apply the Decision Tree algorithm in determining the quality of processed Beskabean coffee based on consumer preferences. Beskabean coffee is one of the local coffee products that is unique in its flavor, processing method, and brewing variety. In the face of market competition and rising consumer expectations, a deep understanding of the factors that influence preferences is essential to support product innovation. Data collection was conducted through distributing questionnaires to consumers who have tasted various variants of Beskabean coffee. The variables analyzed included acidity, viscosity, aroma, aftertaste, and brewing methods such as V60, French press, and tubruk. All data collected was then analyzed using the Decision Tree algorithm with the Classification and Regression Tree (CART) approach. The results of the analysis show that aroma and aftertaste are the two most dominant factors influencing consumer preferences for Beskabean coffee. The Decision Tree model successfully categorizes coffee quality based on a combination of sensory attributes and consumer preferences with a fairly high level of accuracy. These findings provide valuable insights for coffee businesses, especially MSMEs, to develop products that are more in line with market desires. The application of the Decision Tree algorithm is proven to be effective in identifying consumer decision patterns and can be used as a decision-making system.

Page 1 of 1 | Total Record : 5

 1 

Filter by Year

2025 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 5 No 2 (2026) Vol 5 No 1 (2026) Vol 4 No 2 (2025) Vol 4 No 1 (2025) Vol 3 No 2 (2024) Vol 3 No 1 (2024) Vol 2 No 2 (2023) Vol 2 No 1 (2023) Vol 1 No 2 (2022) Vol 1 No 1 (2022)