cover
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
ISSN : -     EISSN : 30250927     DOI : -
- MAchine learning - Sistem Penunjang Keputusan - Sistem Pakar - Deep Learning - Kecerdasan Buatan - Computer Vision - Image Processing - Robot Cerdas - serta ilmu komputer yang relevan
Articles 148 Documents
Sistem Pendukung Keputusan Diagnosis Penyakit HIV/AIDS dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW) (Studi Kasus: Puskesmas Cisoka) Maulana Mohamad Nasirudin; Ahmad Munawaruzaman
AI dan SPK : Jurnal Artificial Intelligent dan Sistem Penunjang Keputusan Vol. 3 No. 3 (2026): 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

Di Kabupaten Tangerang, khususnya wilayah kerja Puskesmas Cisoka, kasus HIV/AIDS masih tergolong tinggi dan belum didukung oleh sistem pendukung keputusan yang dapat membantu proses diagnosis secara dini dan objektif. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem pendukung keputusan diagnosis penyakit HIV/AIDS berbasis website dengan menerapkan metode Simple Additive Weighting (SAW). Metode SAW digunakan untuk membantu proses pengambilan keputusan dengan cara memberikan bobot pada setiap kriteria gejala dan melakukan perhitungan nilai preferensi untuk menentukan hasil diagnosis. Data penelitian diperoleh melalui observasi, wawancara dengan pihak Puskesmas Cisoka, serta studi pustaka dari berbagai sumber referensi. Hasil penelitian sistem ini dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman PHP dengan framework CodeIgniter 3 dan basis data MySQL. Serta hasil data kuesioner terhadap 30 responden, dapat disimpulkan bahwa aspek kebutuhan aplikasi dan penerimaan sistem memperoleh nilai rata-rata yang tinggi, sehingga dapat katakan bahwa aplikasi diagnosis awal HIV/AIDS yang dikembangkan diterima dengan baik oleh responden. Mayoritas responden menyatakan setuju hingga sangat setuju bahwa aplikasi tersebut bermanfaat dalam membantu deteksi dini dan meningkatkan kesadaran masyarakat terhadap risiko HIV/AIDS.
Analisis Penggunaan Gadget pada Malam Hari dengan Kebiasaan Terlambat Kuliah Salsa Aulia Khoirunisa; Sausan Rihhadaatul ‘Aisy; Muhamad Ridwan; Kayla Olivia Rahma; Perani Rosyani
AI dan SPK : Jurnal Artificial Intelligent dan Sistem Penunjang Keputusan Vol. 3 No. 3 (2026): 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

Penggunaan gadget pada malam hari semakin umum di kalangan mahasiswa dan berpotensi memengaruhi pola tidur serta kedisiplinan akademik. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan antara intensitas penggunaan gadget pada malam hari dan kebiasaan terlambat hadir di perkuliahan. Metode penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan pengumpulan data melalui kuesioner daring yang disebarkan kepada mahasiswa sebagai responden. Data dianalisis menggunakan statistik deskriptif dan uji korelasi untuk mengetahui kekuatan dan arah hubungan antarvariabel. Hasil penelitian menunjukkan adanya korelasi yang signifikan antara penggunaan gadget pada malam hari dan frekuensi keterlambatan kuliah, di mana semakin tinggi durasi penggunaan gadget malam hari, semakin besar kecenderungan mahasiswa untuk datang terlambat. Temuan ini memberikan gambaran empiris mengenai dampak perilaku digital terhadap kedisiplinan akademik dan dapat dijadikan dasar untuk pengembangan strategi edukatif terkait manajemen waktu dan penggunaan gadget yang lebih sehat. Kata kunci: penggunaan gadget, pola tidur, keterlambatan kuliah, korelasi, mahasiswa.
Pengembangan Sistem Penunjang Keputusan untuk Penentuan Prioritas Pembuatan Akta Fidusia Berbasis Website Menggunakan Metode (TOPSIS) Rian Putra Ananda; Yono Cahyono
AI dan SPK : Jurnal Artificial Intelligent dan Sistem Penunjang Keputusan Vol. 3 No. 3 (2026): 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

Fluktuasi volume permintaan pembuatan Akta Fidusia dengan tingkat urgensi yang bervariasi menjadi tantangan tersendiri bagi operasional Kantor Notaris Lusyana Trika, SH., MKn. Metode penentuan prioritas yang berjalan saat ini masih mengandalkan cara manual dan subjektif, yang berpotensi menyebabkan ketidakefisienan alokasi sumber daya serta rendahnya transparansi layanan. Penelitian ini bertujuan membangun Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis web untuk memberikan rekomendasi prioritas pengerjaan akta secara objektif. Metode yang diterapkan adalah Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) dengan mengacu pada empat kriteria: nilai aset, kelengkapan dokumen, tingkat urgensi, dan waktu pengajuan. Pengembangan sistem dilakukan menggunakan pendekatan Extreme Programming (XP) yang mencakup fase perencanaan, desain, pengkodean, hingga pengujian. Hasil penelitian memperlihatkan bahwa sistem berhasil menyusun peringkat prioritas berdasarkan kedekatan relatif terhadap solusi ideal. Pengujian Blackbox juga mengonfirmasi bahwa seluruh fitur sistem berfungsi sesuai spesifikasi. Implementasi sistem ini diharapkan mampu meningkatkan efisiensi operasional serta kualitas pelayanan notaris kepada klien.
Perancangan Sistem Pendukung Keputusan untuk Prediksi Jumlah Air untuk Penyiraman Tanaman Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto Muji Nur Fadilah; Nurhasanah
AI dan SPK : Jurnal Artificial Intelligent dan Sistem Penunjang Keputusan Vol. 3 No. 3 (2026): 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

Penelitian ini merancang sistem pendukung keputusan untuk memprediksi jumlah air penyiraman tanaman menggunakan metode Fuzzy Tsukamoto berdasarkan kelembaban tanah dan kondisi cuaca. Metode ini dipilih karena mampu mengolah data yang tidak pasti menjadi output tegas. Sistem dirancang menggunakan tiga variabel Input kelembaban, cuaca, dan tahap pertumbuhan serta satu output berupa durasi penyiraman, dengan total 27 aturan Fuzzy sebagai dasar Inferensi. Hasil implementasi dan pengujian menunjukkan bahwa sistem dapat memberikan prediksi penyiraman yang sesuai kondisi lingkungan, seperti durasi ±40 detik pada kelembaban rendah, 1 liter pada kondisi berawan, dan 0.3 liter saat kelembaban tinggi dan cuaca hujan. Sistem juga terbukti mampu menghemat penggunaan air hingga ±35% dan semua komponen bekerja dengan baik. Sistem ini berpotensi dikembangkan menjadi penyiraman otomatis berbasis IoT di masa mendatang.
Perancangan Sistem Penunjang Keputusan untuk Promo Bundling Produk Menggunakan Metode Apriori (Studi Kasus: Toys Kingdom QBIG BSD) Faiz Fauzy; Samsoni
AI dan SPK : Jurnal Artificial Intelligent dan Sistem Penunjang Keputusan Vol. 3 No. 3 (2026): 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

Toys Kingdom QBIG BSD menghadapi kendala dalam menentukan kombinasi produk bundling yang tepat karena pemanfaatan data transaksi penjualan yang belum optimal. Selama ini, keputusan bundling masih dilakukan secara manual berdasarkan intuisi dan pengalaman staf, sehingga berpotensi menimbulkan penumpukan stok serta strategi promosi yang kurang efektif. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun Sistem Penunjang Keputusan (SPK) berbasis web yang mampu memberikan rekomendasi bundling produk secara otomatis dengan menerapkan metode Apriori. Metode Apriori digunakan untuk menganalisis pola pembelian pelanggan berdasarkan data transaksi penjualan dan menghasilkan aturan asosiasi berdasarkan nilai minimum support dan minimum confidence yang telah ditentukan. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah model waterfall. Sistem yang dibangun mampu mengelola data produk dan data penjualan serta menampilkan hasil proses Apriori berupa aturan asosiasi dan rekomendasi bundling produk. Hasil penelitian menunjukkan bahwa rekomendasi yang dihasilkan sistem telah sesuai dengan hasil perhitungan manual, sehingga implementasi metode Apriori berjalan dengan benar. Selain itu, hasil pengujian Black Box menunjukkan seluruh fungsi sistem berjalan sesuai kebutuhan. Dengan demikian, sistem ini diharapkan dapat membantu pihak toko dalam menentukan strategi bundling produk yang lebih tepat, meningkatkan perputaran stok, serta mendukung pengambilan keputusan pemasaran secara lebih terarah.
Studi Empiris : Efektivitas Pemanfaatan Artificial Intelligence (AI) Untuk Mendukung Kinerja Guru Di Sekolah Dasar Negeri Aris Tantowi, Akhmad; Wiguna, Didik; Nurus Syaifullah, Muhamad
AI dan SPK : Jurnal Artificial Intelligent dan Sistem Penunjang Keputusan Vol. 3 No. 4 (2026): 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

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis efektivitas pemanfaatan teknologi Artificial Intelligence (AI) dalam mendukung peningkatan kinerja guru di Sekolah Dasar Negeri. Fokus penelitian mencakup pemanfaatan AI untuk merencanakan kegiatan pembelajaran, mengembangkan bahan ajar yang interaktif, melaksanakan asesmen formatif, serta mengevaluasi persepsi guru terhadap penerapan AI di kelas. Metode penelitian yang digunakan adalah studi literatur sistematis yang dikombinasikan dengan analisis empiris dari studi kasus di beberapa sekolah dasar. Temuan penelitian menunjukkan bahwa AI mampu meningkatkan efisiensi kerja guru, memperkaya media dan metode pembelajaran, serta mendukung personalisasi pembelajaran sesuai kebutuhan siswa. Guru yang memanfaatkan AI dapat mengurangi beban administratif dan fokus pada interaksi pedagogis yang lebih efektif. Namun, implementasi AI masih menghadapi tantangan, termasuk kesiapan pelatihan guru, ketersediaan infrastruktur teknologi, serta dukungan kebijakan dari sekolah dan pihak terkait. Hasil penelitian ini memberikan wawasan penting bagi pengembangan strategi integrasi AI di pendidikan dasar, sekaligus menekankan perlunya peningkatan kapasitas guru agar pemanfaatan AI dapat maksimal dan berkelanjutan.
Perbandingan Metode SMART dan WP Dalam Sistem Pendukung Keputusan Prioritas Produksi Varian Donat : Studi Kasus: Toko Donat Manisku muhamad arazi arsyil; Rahmawati, Rahmawati
AI dan SPK : Jurnal Artificial Intelligent dan Sistem Penunjang Keputusan Vol. 3 No. 4 (2026): 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

−Penelitian ini membahas permasalahan dalam menentukan prioritas produksi varian donat yang masih dilakukan secara manual dan masih dilakukan secara intuisi sehingga kurang efisien dan berpotensi menyebabkan ketidakseimbangan antara permintaan dan produksi. Tujuan penelitian ini adalah merancang dan mengimplementasi sistem pendukung keputusan berbasis web dengan membandingkan metode weighted product dan Weighted Product (WP) dan Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART). sistem dikembangkan dengan model Waterfall dan data diperoleh melalui observasi, wawancara, serta studi literatur dengan 4 kriteria utama: Jumlah penjualan, donat tak terjual, omzet penjualan, ketersediaan bahan baku. hasil penelitian menunjukan bahwa donat dengan varian coklat meses menjadi prioritas dalam produksi varian donat. perbandingan metode memperlihatkan bahwa metode WP lebih akurat dengan hasil akurasi 99,93% sedangkan metode SMART dengan hasil 99,58%. dengan demikian, sistem pendukung keputusan dengan metode WP dapat memberikan rekomendasi yang lebih baik dibanding metode SMART dalam menentukan prioritas produksi varian donat.
Evaluasi Kinerja Pengelolaan Persediaan Finished Goods dengan Metode SCOR DS Zerlinda, Frea Marva; Jati Pangestu, Fattah; Prayudha Hidayat, Agung; Husen Santosa, Sesar
AI dan SPK : Jurnal Artificial Intelligent dan Sistem Penunjang Keputusan Vol. 3 No. 4 (2026): 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

Finished goods warehouse management plays a crucial role in ensuring the smooth distribution process within manufacturing companies. This study aims to evaluate inventory management performance to address the phenomenon of overcapacity resulting from inventory buildup. The evaluation was conducted using the Supply Chain Operations Reference Digital Standard (SCOR DS) framework. Through a breakdown analysis, it was found that the strategic metric Cash-to-Cash Cycle Time had the lowest performance, caused by the critical value of the operational metric Inventory Days of Supply, which was 0.03978. This finding proves that the length of time goods remain in the warehouse due to the absence of a standardized inventory movement classification system is the main cause of overcapacity. The research recommendations focus on synchronizing capacity planning to reduce storage duration and optimize warehouse space utilization.