cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Erlangga Hadi
Contact Email
shofanahmediaberkah@gmail.com
Phone
+6285776447971
Journal Mail Official
admin@jurnalmahasiswa.com
Editorial Address
-
Location
Unknown,
Unknown
INDONESIA
AI dan SPK : Jurnal Artificial Intelligent dan Sistem Penunjang Keputusan
Published by CV. SHOFANAH MEDIA BERKAH
ISSN : -     EISSN : 30250927     DOI : -
Core Subject : Science, Engineering,
Aerospace Engineering Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management
- MAchine learning - Sistem Penunjang Keputusan - Sistem Pakar - Deep Learning - Kecerdasan Buatan - Computer Vision - Image Processing - Robot Cerdas - serta ilmu komputer yang relevan
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Aplikasi Ilmu Komputer
Articles 110 Documents
 7   8   9   10   11 
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Handphone Terbaik Menggunakan Metode SAW, WP, dan TOPSIS Heru Narmuji; Muhammad Ababil; Rizky Putra Maulana; Rafly Dipoe Avianto; Sandi Nawawi
AI dan SPK : Jurnal Artificial Intelligent dan Sistem Penunjang Keputusan Vol. 3 No. 1 (2025): Jurnal AI dan SPK : Jurnal Artificial Inteligent dan Sistem Penunjang Keputusan
Publisher : CV. Shofanah Media Berkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Pemilihan handphone terbaik menjadi tantangan seiring banyaknya pilihan yang tersedia di pasaran dengan berbagai spesifikasi dan harga. Penelitian ini mengembangkan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) untuk membantu pengguna memilih handphone terbaik secara objektif berdasarkan kriteria yang telah ditentukan, seperti harga, kamera, baterai, memori, dan performa. Sistem ini mengimplementasikan tiga metode Multi-Criteria Decision Making (MCDM), yaitu Simple Additive Weighting (SAW), Weighted Product (WP), dan Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). Ketiga metode ini memberikan hasil pemeringkatan yang dapat digunakan untuk validasi silang. Penelitian ini juga mengacu pada beberapa studi terdahulu, termasuk karya Rosyani (2019, 2021, 2023), yang telah menunjukkan efektivitas metode-metode tersebut. Hasilnya menunjukkan bahwa sistem ini mampu memberikan rekomendasi yang akurat dalam pemilihan handphone terbaik.
Sistem Penunjang Keputusan untuk Pemilihan Supplier Terbaik Menggunakan Metode SAW Berbasis Web (Studi Kasus: CV Multindo Jaya Mandiri) Bagus Maulana Hasan; Elsa Khairunisa; Vito Boni Ananda; Roeslan Djutalov
AI dan SPK : Jurnal Artificial Intelligent dan Sistem Penunjang Keputusan Vol. 3 No. 1 (2025): Jurnal AI dan SPK : Jurnal Artificial Inteligent dan Sistem Penunjang Keputusan
Publisher : CV. Shofanah Media Berkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Pemilihan supplier merupakan bagian penting dalam manajemen rantai pasok karena berpengaruh langsung terhadap kualitas produksi dan keberlangsungan proses operasional. CV Multindo Jaya Mandiri sebagai perusahaan penyedia aksesoris hotel menghadapi tantangan dalam menentukan supplier bahan baku seperti kayu, stainless steel, dan marmer secara objektif. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan sistem penunjang keputusan berbasis web menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) untuk mempermudah proses seleksi supplier terbaik. Sistem ini dikembangkan dengan teknologi ReactJS, Node.js, MySQL, dan TailwindCSS. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem mampu melakukan perhitungan pemilihan supplier berdasarkan kriteria yang telah ditentukan secara sistematis dan efisien. Dengan adanya sistem ini, proses evaluasi menjadi lebih terstruktur dan transparan. Sistem ini diharapkan dapat menjadi solusi dalam pengambilan keputusan strategis terkait pengadaan bahan baku di lingkungan perusahaan.
Prediksi Minat Siswa Berdasarkan Tes OCEAN dan Aptitude Menggunakan Algoritma Random Forest Muhamad Sidik; Andri Kurniawan; Fariz Faqih; Farizi Ilham
AI dan SPK : Jurnal Artificial Intelligent dan Sistem Penunjang Keputusan Vol. 3 No. 1 (2025): Jurnal AI dan SPK : Jurnal Artificial Inteligent dan Sistem Penunjang Keputusan
Publisher : CV. Shofanah Media Berkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Minat merupakan faktor penting dalam proses belajar karena berpengaruh terhadap motivasi dan keberhasilan siswa. Namun, di tingkat sekolah dasar, banyak siswa belum memahami kecenderungan minat mereka. Untuk itu, proyek kerja praktik di SDN 1 Talagahiang ini bertujuan mengembangkan sistem prediksi minat siswa berbasis Tes Kepribadian OCEAN dan Tes Aptitude menggunakan algoritma klasifikasi Random Forest. Data yang digunakan bersumber dari dataset publik Kaggle dan melalui tahap pra-pemrosesan sebelum dilatih menggunakan model machine learning. Model yang dibangun kemudian diintegrasikan ke dalam aplikasi web interaktif berbasis Streamlit, sehingga siswa dapat mengisi tes secara daring dan langsung memperoleh hasil prediksi minat mereka. Sistem ini diharapkan dapat membantu guru dalam memberikan bimbingan yang lebih tepat serta mendorong siswa untuk mengenali potensi dirinya sejak dini. Proyek ini juga menjadi bentuk kontribusi mahasiswa Universitas Pamulang dalam mendukung digitalisasi pendidikan di tingkat sekolah dasar.
Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Karyawan Terbaik Menggunakan Metode AHP dan SAW Berbasis Web (Studi Kasus: Divisi Helpdesk Operation PT Aplikanusa Lintasarta) Firstka Maylandari Suryanto; Raul Aqshal Al-Gievarry; Windy Dwi Hastuti; Roeslan Djutalov
AI dan SPK : Jurnal Artificial Intelligent dan Sistem Penunjang Keputusan Vol. 3 No. 1 (2025): Jurnal AI dan SPK : Jurnal Artificial Inteligent dan Sistem Penunjang Keputusan
Publisher : CV. Shofanah Media Berkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Penilaian kinerja karyawan yang adil dan objektif sangat penting dalam menunjang produktivitas dan pengambilan keputusan manajerial. PT Aplikanusa Lintasarta masih menggunakan sistem manual dalam menilai karyawan, yang rawan terhadap subjektivitas dan ketidakakuratan. Penelitian ini bertujuan merancang sistem pendukung keputusan (SPK) berbasis web yang mengintegrasikan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Simple Additive Weighting (SAW). AHP digunakan untuk menentukan bobot setiap kriteria berdasarkan perbandingan berpasangan, sementara SAW digunakan untuk melakukan perankingan karyawan berdasarkan skor kinerja terakumulasi. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem mampu membantu pihak HRD dalam mengambil keputusan secara objektif, efisien, dan transparan.
Implementasi Natural Language Processing pada Chatbot Telegram Berbasis Real-time untuk Layanan Informasi Akademik (Studi Kasus: PKBM Siliwangi) Mursyidi, Reihan; Mochamad Adhari Adiguna
AI dan SPK : Jurnal Artificial Intelligent dan Sistem Penunjang Keputusan Vol. 3 No. 1 (2025): Jurnal AI dan SPK : Jurnal Artificial Inteligent dan Sistem Penunjang Keputusan
Publisher : CV. Shofanah Media Berkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Perkembangan teknologi informasi menuntut lembaga pendidikan non-formal seperti PKBM Siliwangi menyediakan layanan informasi akademik yang cepat dan efisien. Penelitian ini bertujuan untuk merancang, mengimplementasikan, dan mengevaluasi chatbot Telegram berbasis Natural Language Processing (NLP) guna mendukung layanan informasi akademik di PKBM Siliwangi. Metode yang digunakan meliputi perancangan arsitektur sistem modular, penggunaan basis data NoSQL (MongoDB), serta pemrosesan teks dengan pustaka spaCy dan algoritma fuzzy matching (thefuzz) untuk pengenalan intent. Data korpus diperoleh dari wawancara dan observasi percakapan di grup WhatsApp PKBM, lalu diproses melalui tahap preprocessing seperti cleaning, tokenisasi, dan lemmatisasi. Implementasi sistem terdiri atas modul penerimaan pesan, NLP, kueri basis data, dan penyusunan respons. Pengujian dilakukan dengan 16 skenario uji berdasarkan pertanyaan umum seperti program pendidikan, pendaftaran, jadwal, dan prosedur administrasi. Chatbot mampu memberikan respons secara real-time dengan rata-rata waktu kurang dari 3 detik. Kesimpulannya, penerapan NLP pada chatbot Telegram terbukti meningkatkan efisiensi dan efektivitas layanan informasi akademik di PKBM Siliwangi.
Implementasi Sistem Penunjang Keputusan untuk Penilaian Kenerja Guru Berbasis Web Menggunakan Metode Promethee (Studi Kasus: SMK Muhamadiyah Parakan) Alifiana Safitri; Ines Heidiani Ikasari
AI dan SPK : Jurnal Artificial Intelligent dan Sistem Penunjang Keputusan Vol. 3 No. 1 (2025): Jurnal AI dan SPK : Jurnal Artificial Inteligent dan Sistem Penunjang Keputusan
Publisher : CV. Shofanah Media Berkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Penilaian kinerja guru merupakan aspek penting dalam meningkatkan kualitas pendidikan. Penelitian ini mengembangkan sistem penunjang keputusan berbasis web menggunakan metode PROMETHEE untuk mengevaluasi kinerja guru secara objektif dan efisien. Sistem ini dirancang dengan kriteria meliputi disiplin, penguasaan materi, kreativitas mengajar, hubungan sosial, dan administrasi pembelajaran. Studi kasus dilakukan di SMK Muhammadiyah Parakan dengan melibatkan guru yang ada. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu menghasilkan peringkat kinerja guru yang akurat dan transparan. Dengan adanya sistem ini, pihak sekolah dapat terbantu dalam pengambilan keputusan, khususnya dalam menentukan guru terbaik secara objektif.
Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Rute Terbaik Menuju Posko Pendakian Gunung Ciremai Menggunakan Metode Simple Multi Attribute Rating Technique Rizal Hamzah; Firman Pratama
AI dan SPK : Jurnal Artificial Intelligent dan Sistem Penunjang Keputusan Vol. 3 No. 1 (2025): Jurnal AI dan SPK : Jurnal Artificial Inteligent dan Sistem Penunjang Keputusan
Publisher : CV. Shofanah Media Berkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Kegiatan mendaki gunung telah dilakukan oleh banyak orang sejak zaman dahulu hingga beberapa waktu yang lalu, namun tidak semua pendaki mengetahui dasar-dasar ketika melewati jalur pendakian. Ketidaktahuan tersebut kemudian menyebabkan terjadinya peristiwa yang tidak diinginkan saat pendakian, seperti pendaki tersesat. Faktor-faktor permasalahan yang dihadapi para pendaki dapat disebabkan oleh kondisi alam, seperti badai, kabut, gempa bumi, dan tanah longsor. Berbagai variabel yang membantu keberhasilan pendakian antara lain persiapan yang matang, kemampuan menggunakan peralatan, serta ketersediaan perlengkapan yang memadai. Terdapat dua jenis peralatan pendakian, yaitu peralatan individu dan peralatan tim. Seorang pendaki harus memiliki perencanaan dan faktor pendukung lainnya agar pendakian dapat berhasil. Dalam pendakian, diperlukan kondisi fisik dan mental yang kuat. Pendaki yang tidak memiliki kondisi fisik yang prima akan mudah kelelahan dan berisiko mengalami kematian. Seorang pendaki juga harus memiliki ketangguhan mental karena pendakian gunung akan menghadirkan banyak tantangan yang tidak terduga. Penelitian ini membahas perancangan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) menggunakan metode Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART) yang membentuk kriteria, alternatif, dan nilai pembobotan. Prioritas secara objektif menentukan penilaian terhadap pos jalur yang akan ditempuh saat mendaki gunung berdasarkan kriteria yang diberikan, yaitu biaya, jarak, kondisi jalur, waktu, dan tempat makan. Penelitian ini menggunakan metode pengembangan sistem Rapid Application Development (RAD), perancangan diagram dengan Unified Modeling Language (UML), metode SPK menggunakan SMART, serta pengujian sistem menggunakan white-box testing. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan mampu memberikan rekomendasi rute terbaik menuju pos pendakian dengan tingkat akurasi yang tinggi sesuai dengan kriteria yang telah ditetapkan. Pengujian white-box menunjukkan bahwa semua jalur logika berjalan sesuai dengan rancangan tanpa kesalahan, sehingga sistem ini dapat digunakan oleh pendaki sebagai panduan dalam memilih rute secara cepat dan akurat berdasarkan kondisi yang ada.
Perbandingan Algoritma Random Forest dan Support Vector Machine (SVM) untuk Prediksi Tren Pasar Cryptocurrency Berbasis Website M. Zidni Ilman; Rahayu, Santi
AI dan SPK : Jurnal Artificial Intelligent dan Sistem Penunjang Keputusan Vol. 3 No. 1 (2025): Jurnal AI dan SPK : Jurnal Artificial Inteligent dan Sistem Penunjang Keputusan
Publisher : CV. Shofanah Media Berkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Pasar cryptocurrency memiliki karakteristik yang sangat fluktuatif dan sulit diprediksi secara manual, sehingga dibutuhkan pendekatan berbasis machine learning untuk membantu dalam menganalisis tren harga. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan performa algoritma Random Forest dan Support Vector Machine (SVM) dalam memprediksi tren pasar cryptocurrency, serta mengembangkan sistem prediksi berbasis website yang dapat diakses oleh pengguna. Penelitian ini menggunakan metode pengembangan perangkat lunak Waterfall dan data historis Bitcoin serta Ethereum yang diperoleh dari CoinGecko. Proses pengolahan data mencakup pembersihan, pelabelan tren, serta pelatihan model dengan algoritma Random Forest dan SVM. Hasil pengujian menunjukkan bahwa kedua algoritma menghasilkan akurasi yang sangat tinggi, yaitu 100% untuk Bitcoin dan 98,61% untuk Ethereum. Sistem berhasil dikembangkan menggunakan framework Flask dan Chart.js, dengan fitur pelatihan model, prediksi otomatis, dan visualisasi grafik harga. Kesimpulannya, algoritma yang digunakan sama-sama efektif dalam memprediksi tren pasar kripto, dan sistem yang dibangun dapat dijadikan alat bantu analisis bagi pengguna.
Fuzzy Inference System Metode Tsukamoto dalam Prediksi Jumlah Pelanggan Baru Inalite Broadband Internet Nur Hidayatullah, Sulthan; Perdananto, Agung
AI dan SPK : Jurnal Artificial Intelligent dan Sistem Penunjang Keputusan Vol. 3 No. 1 (2025): Jurnal AI dan SPK : Jurnal Artificial Inteligent dan Sistem Penunjang Keputusan
Publisher : CV. Shofanah Media Berkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Dalam era digital saat ini, kebutuhan masyarakat akan layanan internet yang cepat dan stabil semakin meningkat. Kondisi ini menimbulkan tantangan bagi penyedia jasa, termasuk Inalite Broadband Internet. Dalam proses pengembangan bisnisnya, Inalite Broadband Internet menghadapi beberapa kendala, antara lain kesulitan dalam menentukan jumlah persediaan barang yang tepat untuk memenuhi permintaan pemasangan pelanggan baru, serta kesulitan dalam menetapkan acuan target pelanggan baru yang dapat dijadikan dasar dalam penyusunan strategi pemasaran yang menguntungkan. Kendala tersebut disebabkan oleh belum adanya sistem dan metode prediksi yang mampu membantu perusahaan dalam memperkirakan jumlah pelanggan baru yang terukur dan mendekati kenyataan. Penelitian ini bertujuan merancang dan menerapkan sistem prediksi jumlah pemasangan pelanggan baru dengan metode Fuzzy Inference System Tsukamoto. Sistem ini dibangun pada platform Java NetBeans IDE dengan dua variabel masukan, yaitu jumlah pendaftar dan hasil survei terjangkau, serta satu variabel keluaran berupa jumlah pemasangan. Proses prediksi dilakukan melalui tahapan fuzzifikasi, pembentukan aturan (rule base), inferensi, hingga defuzzifikasi untuk menghasilkan estimasi pemasangan yang lebih akurat. Pengujian sistem dilakukan menggunakan metode white box dan black box untuk memastikan kebenaran logika program serta kesesuaian hasil keluaran. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan mampu memprediksi jumlah pemasangan dengan tingkat kesalahan yang rendah sehingga dapat digunakan sebagai alat bantu pengambilan keputusan dalam perencanaan persediaan dan strategi layanan perusahaan.
Implementasi Sistem Pendukung Keputusan untuk Pemilihan Tempat Bimbingan Belajar Menggunakan Metode Topsis Berbasis Web (Studi Kasus: Cabaca Calistung & Bimbel Lintang) Aulia, Dewi Putri; Al Islami, Hidayatullah
AI dan SPK : Jurnal Artificial Intelligent dan Sistem Penunjang Keputusan Vol. 3 No. 2 (2025): Jurnal AI dan SPK : Jurnal Artificial Inteligent dan Sistem Penunjang Keputusan
Publisher : CV. Shofanah Media Berkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Pertumbuhan lembaga bimbingan belajar di Tangerang Selatan menyebabkan orang tua perlu mempertimbangkan banyak aspek sebelum menentukan bimbel yang sesuai bagi anak. Proses pemilihan yang umumnya dilakukan secara subjektif sering mengakibatkan ketidaktepatan dalam menentukan pilihan. Untuk meningkatkan objektivitas, penelitian ini mengimplementasikan metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) dalam membangun Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis web untuk pemilihan lembaga bimbingan belajar, dengan studi kasus pada Cabaca Calistung dan Bimbel Lintang. Kriteria yang digunakan meliputi biaya, fasilitas, kualitas pengajar, kapasitas tempat, dan metode pembelajaran. Perhitungan TOPSIS menghasilkan nilai preferensi 0,478 untuk Cabaca Calistung dan 0,522 untuk Bimbel Lintang, sehingga Bimbel Lintang direkomendasikan sebagai alternatif terbaik. Sistem yang dikembangkan mampu memberikan rekomendasi berdasarkan perhitungan terstruktur sehingga dapat membantu orang tua dalam mengambil keputusan secara lebih objektif dan efisien.

Page 11 of 11 | Total Record : 110

 7   8   9   10   11 

Filter by Year

2023 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 3 No. 2 (2025): Jurnal AI dan SPK : Jurnal Artificial Inteligent dan Sistem Penunjang Keputusan Vol. 3 No. 1 (2025): Jurnal AI dan SPK : Jurnal Artificial Inteligent dan Sistem Penunjang Keputusan Vol. 2 No. 4 (2025): Jurnal AI dan SPK : Jurnal Artificial Inteligent dan Sistem Penunjang Keputusan Vol. 2 No. 2 (2024): Jurnal AI dan SPK : Jurnal Artificial Inteligent dan Sistem Penunjang Keputusan Vol. 2 No. 1 (2024): Jurnal AI dan SPK : Jurnal Artificial Inteligent dan Sistem Penunjang Keputusan Vol. 1 No. 4 (2024): Jurnal AI dan SPK : Jurnal Artificial Inteligent dan Sistem Penunjang Keputusan Vol. 1 No. 3 (2023): Jurnal AI dan SPK : Jurnal Artificial Inteligent dan Sistem Penunjang Keputusan Vol. 1 No. 2 (2023): Jurnal AI dan SPK : Jurnal Artificial Inteligent dan Sistem Penunjang Keputusan Vol. 1 No. 1 (2023): Jurnal AI dan SPK : Jurnal Artificial Inteligent dan Sistem Penunjang Keputusan