cover
Contact Name
Alexius Endy Budianto
Contact Email
endybudianto@unikama.ac.id
Phone
+6285231455020
Journal Mail Official
bimasakti@unikama.ac.id
Editorial Address
Jln. S. Supriadi 48 , Malang, Jawa Timur, Indonesia Phones: +62 (0341) 801488 ext. 229/133
Location
Kab. malang,
Jawa timur
INDONESIA
BIMASAKTI
ISSN : 23554401     EISSN : -     DOI : https://doi.org/10.21067/bimasakti
Jurnal Riset Mahasiswa Bidang Teknologi Informasi "BIMASAKTI". Merupakan jurnal ilmiah di bidang ilmu Teknologi Informasi yang berada di bawah naungan Prodi Teknik Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas PGRI Kanjuruhan Malang (UNIKAMA). Jurnal ini hadir untuk mendorong penyebarluasan pemikiran dan gagasan hasil penelitian tugas akhir mahasiswa di bidang Teknologi Informasi secara luas. Riset Teknologi: Jurnal tersebut dapat fokus pada presentasi hasil penelitian terbaru dalam berbagai bidang teknologi, seperti teknologi informasi, teknologi komunikasi, teknologi material, teknologi energi, teknologi medis, dan sebagainya. Fokus dan Scope Jurnal BIMASAKTI : - Inovasi dan Pengembangan: Menyoroti inovasi baru dan pengembangan teknologi yang memiliki dampak signifikan di berbagai sektor. - Penerapan Teknologi: Mempublikasikan penelitian yang mengeksplorasi penerapan teknologi dalam konteks praktis, seperti implementasi teknologi dalam industri, kesehatan, pendidikan, atau sektor lainnya. - Keamanan Teknologi: Menyoroti aspek keamanan dalam pengembangan dan implementasi teknologi, seperti keamanan informasi, keamanan jaringan, atau keamanan perangkat keras dan lunak. - Kajian Kasus: Menampilkan studi kasus tentang proyek-proyek teknologi tertentu, baik yang sukses maupun yang menghadapi tantangan, untuk memberikan wawasan yang mendalam. - Analisis Tren Teknologi: Menyajikan analisis tren terkini dalam pengembangan teknologi, seperti kecerdasan buatan, Internet of Things (IoT), realitas virtual, dan lainnya. - Aspek Etika dan Sosial: Membahas implikasi etika dan dampak sosial dari perkembangan teknologi, termasuk isu-isu seperti privasi, keamanan data, dan tanggung jawab sosial. - Metodologi Penelitian: Menyoroti metode-metode penelitian yang digunakan dalam mengembangkan teknologi, seperti desain eksperimen, pengembangan prototipe, analisis data, dan sebagainya.
Articles 37 Documents
Search results for , issue "Vol 4 No 2 (2016)" : 37 Documents clear
PENERAPAN METODE K-MEANS CLUSTERING UNTUK PREDIKSI MINAT DAN BAKAT ANAK TERHADAP MUSIK PADA SONY MUSIC SCHOOL Ade Aries Andri Catur Wigati/Wiji Setiya Ade Aries Andri Catur Wigati
Jurnal Fakultas Teknologi Informasi Vol 4 No 2 (2016)
Publisher : Fakultas Sains dan Teknologi

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

Abstract

ABSTRAKSony Music School  adalah sebuah perusahaan yang berdedikasi dalam pendidikan musik yang menawarkan berbagai kursus musik yang cocok untuk berbagai usia di kota Malang. Ditemukan suatu permasalahan yaitu, keterpaksaan anak dalam mempelajari suatu seni (seni musik). Banyak orang tua yang memaksakan kehendak mereka kepada anak untuk berkecimpung dalam dunia tarik suara ataupun musik tanpa memperhitungkan minat dan bakat anak, sehingga anak tersebut tidak menggunakan kemampuan yang dimilikinya secara maksimal.Berdasarkan uraian tersebut, maka perlu dibuat suatu sistem informasi prediksi minat dan bakat anak terhadap musik pada  Sony Music School  dan menerapkan metode  K-Means Clustering  dalam sistem tersebut untuk membantu guru untuk mengetahui dan mengidentifikasi minat dan bakat siswa mereka.Kata kunci: k-means clustering, cluster analys, minat, bakat, musik, prediksiABSTRACTSony Music School is a company dedicated to music education offering various kinds of music courses that are suitable for wide range of ages in Malang city. Problem that has been founded is the compulsion of children in learning an art (art of music). Many parents impose their will to the children to learn singing or music without considering the interests and talents of children, therefore children do not use their ability optimally.Based on previous descriptions, it needs to make an information system which can predict children's interest and talents of music on Sony  Music School by applying the k-means clustering method in order to help teachers to know and identify the interests and talents of their students.Key Words: k-means clustering, cluster analys, interest, talent, music, prediction
PENERAPAN METODE K-MEANS CLUSTERING UNTUK PREDIKSI MINAT DAN BAKAT ANAK TERHADAP MUSIK PADA SONY MUSIC SCHOOL Ade Aries Andri Catur Wigati/Wiji Setiya -
Jurnal Fakultas Teknologi Informasi Vol 4 No 2 (2016)
Publisher : Fakultas Sains dan Teknologi

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

Abstract

ABSTRAKSony Music School  adalah sebuah perusahaan yang berdedikasi dalam pendidikan musik yang menawarkan berbagai kursus musik yang cocok untuk berbagai usia di kota Malang. Ditemukan suatu permasalahan yaitu, keterpaksaan anak dalam mempelajari suatu seni (seni musik). Banyak orang tua yang memaksakan kehendak mereka kepada anak untuk berkecimpung dalam dunia tarik suara ataupun musik tanpa memperhitungkan minat dan bakat anak, sehingga anak tersebut tidak menggunakan kemampuan yang dimilikinya secara maksimal.Berdasarkan uraian tersebut, maka perlu dibuat suatu sistem informasi prediksi minat dan bakat anak terhadap musik pada  Sony Music School  dan menerapkan metode  K-Means Clustering  dalam sistem tersebut untuk membantu guru untuk mengetahui dan mengidentifikasi minat dan bakat siswa mereka.Kata kunci: k-means clustering, cluster analys, minat, bakat, musik, prediksiABSTRACTMusic School is a company dedicated to music education offering various kinds of music courses that are suitable for wide range of ages in Malang city. Problem that has been founded is the compulsion of children in learning an art (art of music). Many parents impose their will to the children to learn singing or music without considering the interests and talents of children, therefore children do not use their ability optimally.Based on previous descriptions, it needs to make an information system which can predict children's interest and talents of music on Sony  Music School by applying the k-means clustering method in order to help teachers to know and identify the interests and talents of their students.Key Words: k-means clustering, cluster analys, interest, talent, music, prediction
PENERAPAN METODE K-MEANS CLUSTERING UNTUK PREDIKSI MINAT DAN BAKAT ANAK TERHADAP MUSIK PADA SONY MUSIC SCHOOL Ade Aries Andri Catur Wigati/Wiji Setiya -
Jurnal Fakultas Teknologi Informasi Vol 4 No 2 (2016)
Publisher : Fakultas Sains dan Teknologi

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

Abstract

ABSTRAKSony Music School  adalah sebuah perusahaan yang berdedikasi dalam pendidikan musik yang menawarkan berbagai kursus musik yang cocok untuk berbagai usia di kota Malang. Ditemukan suatu permasalahan yaitu, keterpaksaan anak dalam mempelajari suatu seni (seni musik). Banyak orang tua yang memaksakan kehendak mereka kepada anak untuk berkecimpung dalam dunia tarik suara ataupun musik tanpa memperhitungkan minat dan bakat anak, sehingga anak tersebut tidak menggunakan kemampuan yang dimilikinya secara maksimal.Berdasarkan uraian tersebut, maka perlu dibuat suatu sistem informasi prediksi minat dan bakat anak terhadap musik pada  Sony Music School  dan menerapkan metode  K-Means Clustering  dalam sistem tersebut untuk membantu guru untuk mengetahui dan mengidentifikasi minat dan bakat siswa mereka.Kata kunci: k-means clustering, cluster analys, minat, bakat, musik, prediksiABSTRACTSony Music School is a company dedicated to music education offering various kinds of music courses that are suitable for wide range of ages in Malang city. Problem that has been founded is the compulsion of children in learning an art (art of music). Many parents impose their will to the children to learn singing or music without considering the interests and talents of children, therefore children do not use their ability optimally.Based on previous descriptions, it needs to make an information system which can predict children's interest and talents of music on Sony  Music School by applying the k-means clustering method in order to help teachers to know and identify the interests and talents of their students.Key Words: k-means clustering, cluster analys, interest, talent, music, predictionABSTRAKSony Music School  adalah sebuah perusahaan yang berdedikasi dalam pendidikan musik yang menawarkan berbagai kursus musik yang cocok untuk berbagai usia di kota Malang. Ditemukan suatu permasalahan yaitu, keterpaksaan anak dalam mempelajari suatu seni (seni musik). Banyak orang tua yang memaksakan kehendak mereka kepada anak untuk berkecimpung dalam dunia tarik suara ataupun musik tanpa memperhitungkan minat dan bakat anak, sehingga anak tersebut tidak menggunakan kemampuan yang dimilikinya secara maksimal.Berdasarkan uraian tersebut, maka perlu dibuat suatu sistem informasi prediksi minat dan bakat anak terhadap musik pada  Sony Music School  dan menerapkan metode  K-Means Clustering  dalam sistem tersebut untuk membantu guru untuk mengetahui dan mengidentifikasi minat dan bakat siswa mereka.Kata kunci: k-means clustering, cluster analys, minat, bakat, musik, prediksiABSTRACTSony Music School is a company dedicated to music education offering various kinds of music courses that are suitable for wide range of ages in Malang city. Problem that has been founded is the compulsion of children in learning an art (art of music). Many parents impose their will to the children to learn singing or music without considering the interests and talents of children, therefore children do not use their ability optimally.Based on previous descriptions, it needs to make an information system which can predict children's interest and talents of music on Sony  Music School by applying the k-means clustering method in order to help teachers to know and identify the interests and talents of their students.Key Words: k-means clustering, cluster analys, interest, talent, music, prediction
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN PRIORITAS PENGIRIMAN BETON READYMIX MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) STUDI KASUS DI PT. DUTA BANGSA MANDIRI Ainun Cahya Darmaputra/Yusriel Ardian -
Jurnal Fakultas Teknologi Informasi Vol 4 No 2 (2016)
Publisher : Fakultas Sains dan Teknologi

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

Abstract

ABSTRAKmengambil keputusan Kepala Produksi seringkali salah dalam memilih konsumen prioritas  pengiriman beton  readymix  yang mengakibatkan pengiriman beton tersebut terlambat sehingga menghambat dan menggangu jadwal pemesanan  costumer  yang lainnya. Salah satu upaya untuk membantu  memprioritaskan pengiriman beton  readymix  yaitu dengan membuat sistem  pendukung keputusan. Sistem pendukung keputusan merupakan pemilihan alternatif terbaik berdasarkan beberapa kriteria yang ada.Pada penelitian ini, penulis menggunakan metode  Simple Additive Weighting (SAW).  Merupakan indeks gabungan (Composite Index)  yang dapat digunakan untuk menentukan penilaian atau peringkat dari berbagai alternatif berdasarkan beberapa kriteria.  Sistem pendukung keputusan ini dapat digunakan untuk membantu  memprioritaskan pengiriman beton  readymix  menjadi lebih transparan  yang dapat diterapkan di PT. DUTA BANGSA MANDIRI dengan mudah dan efisien.Kata Kunci  : Sistem Pendukung Keputusan,  Simple Additive Weighting  (SAW),  Penentuan Prioritas Pengiriman Beton ReadymixABSTRACTIn a decision making, the head of production often makes  mistake  decision in selecting the prioritized consumers  to  delivery readymix,  consequently  the delivery of product is late,  and disturb  the schedule of other costumer order. One of the efforts to help the priority of readymix concrete delivery  is to develop  the  decision support system. The  decision support system  selects the best selection alternative based on the existing criteria.In this study, the researcher uses  simple addictive weighting (SAW) method. It  usescomposite index  to calculate  assessment or rank from many kinds of alternatives based on the existing criteria. The  decision support system is  used to help the priority of  readymix concrete delivery easily, more transparent and efficiently in PT. Duta Bangsa Mandiri.Keyword  : The Supporting System of Decision Making,  Simple Additive Weighting  (SAW),  Determining Priority of Readymix Concrete Delivery
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN LOKASI USAHA WARALABA TERBAIK MENGGUNAKAN METODE PROMETHEE Akhbara Saga Rahacrisma/Wiji Setiyanings -
Jurnal Fakultas Teknologi Informasi Vol 4 No 2 (2016)
Publisher : Fakultas Sains dan Teknologi

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

Abstract

ABSTRAKUntuk memperluas area usahanya  selama ini, Teh Racek  yang merupakan salah satu inovator waralaba di Malang berkhas minuman teh seduhan masih mengandalkan intuisi yang kurang mempertimbangkan kriteria- kriteria pendukung serta tidak menggunakan perhitungan sistematis dalam penentuan lokasi usaha waralaba yang strategis.Maka dari itu,  dibuatlah  suatu sistem  pendukung keputusan penentuan lokasi usaha waralaba  menggunakan metode  Promethee  yang  diharapkan  dapat  memberikan referensi lokasi baru serta dapat  membandingkan lokasi usaha lain dengan mempertimbangkan beberapa variabel atau kriteria yang berpengaruh. Tidak hanya itu saja diharapkan dengan adanya sistem ini akan menghasilkan  sistem rekomendasi penetuan lokasi yang lebih baik dalam segi penjualan produk dan dapat meningkatkan hasil laba penjualan. Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Waralaba, Metode Promethee.ABSTRACTFor expanding its  business area, CV. TEARAI as the one  of  innovators  brewer tea franchise in Malang, still depends  on the intuition  without  considering  many criteria and systematic calculation for determining the strategic franchise location.Therefore,  decision support system for determining  location  of franchise using Promethee  is  made,  to  help users  to give reference  for new locations and  compare other business locations considering some criteria and variables. This system also help the users to choose the best place in term of market rate, sold product, etc.  In order to  get more profit with choosing the right target. Keywords: Decision Support System, Franchise, Promethee method.
RANCANG BANGUN APLIKASI PARIWISATA MALANG BERBASIS ANDROID Anjas Ardianto/Alexius Endy Budianto -
Jurnal Fakultas Teknologi Informasi Vol 4 No 2 (2016)
Publisher : Fakultas Sains dan Teknologi

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

Abstract

ABSTRAKSalah satu kota yang memiliki banyak tempat wisata adalah Kota Malang. Malang merupakan kota terbesar kedua di Jawa Timur setelah Surabaya. Kota Malang memiliki berbagai macam destinasi wisata mulai dari wisata alam sampai wisata buatan, hotel, restaurant, town square, serta profil kota Malang. Rancang Bangun Aplikasi Pariwisata Malang Berbasis Android adalah aplikasi yang berisi informasi objek wisata di Malang yang dilengkapi gambar. Sistem ini dapat memberikan informasi letak objek wisata, hotel,  restaurant, town square  secara lengkap, serta informasi sejarah kota Malang. Rancang Bangun Apikasi Pariwisata Malang Berbasis Android ini bersifat interaktif. Artinya ketika pengguna memilih objek wisata atau fasilitas pendukung lainnya, sistem akan memberikan informasi sesuai dengan pilihan dari pengguna.Kata kunci : Rancang Bangun, Android, Kota Malang..ABSTRACTOne of cities that has many natural attractions is Malang. Malang is the second largest city in  East Java  after  Surabaya. Malang has a wide range of tourist destinations ranging from natural to artificial tourism travel, hotel, restaurant, until town square.Design of  Tourism  Application  of  Malang  Based on  Android  contains information oftourism spots in  Malang  that descripted with  images.  This system  provides  information of tourism spots, hotels, restaurants,  town square  and historical information  of  Malang. ThisApplication  is interactive system that means  user selects tourism spots or other supporting facility, the system will provide information in accordance with the choice of the user.
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN KARYAWAN IDEAL UNTUK MENGISI JABATAN STRUKTURAL DENGAN METODE FUZZY SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING DI KPRI SRI REJEKI DONOMULYO MALANG Arif Putra Darmawan/Alexius Endy Budiant -
Jurnal Fakultas Teknologi Informasi Vol 4 No 2 (2016)
Publisher : Fakultas Sains dan Teknologi

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

Abstract

ABSTRAKKoperasi Pegawai Republik Indonesia (KPRI) Sri Rejeki di Donomulyo adalah koperasi yang anggotanya diperuntukkan untuk semua pegawai negeri sipil yang ada di kecamatan Donomulyo yaitu guru SD dan SMP.  Untuk pemilihan karyawan yang akan mengisi jabatan strukturalnya di KPRI Sri Rejeki dipilih dari anggota yang memenuhi beberapa kriteria terbaik. Untuk membantu pemilihan penentuan karyawan ideal maka dibutuhkan sebuah sistem pendukung keputusan. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk Sistem Pendukung Keputusan adalah dengan menggunakan Fuzzy Multiple Attribute Decission Making (FMADM) dengan metode Simple Addictive Weighting (SAW). Fuzzy Multiple Attribute Decission Making(FMADM) digunakan untuk mencari alternatif dari sejumlah alternatif dengan kriteria-kriteria tertentu. Penelitian dilakukan dengan mencari nilai bobot untuk setiap atribut, kemudian dilakukan proses perangkingan untuk menentukan alternatif yang diberikan.Kata Kunci : Sistem Pendukung Keputusan, FMADM, SAW, karyawan idealABSTRACTKoperasi Pegawai Republik Indonesia (KPRI) Sri Rejeki in Donomulyo is a cooperative whose members  are  all civil servants in sub Donomulyo  especially for  elementary and secondary school teachers. Selecting employees to occupy structural position in KPRI Sri Rejeki is chosen from members who meet several criteria best. To determine the selection of the ideal employee  it needs  a decision support system. One method that can be used  for decision support system is  Fuzzy Multiple Attribute Decission Making (FMADM) with Simple Addictive weighting method (SAW).  Fuzzy Multiple Attribute Decission Making (FMADM) is used to look for  solution  from a number of alternatives with certain criteria.  The study was conducted by searching the weight values  for each attribute,then the process of ranking is carried out to determine the best alternative.Keyword  : Decision Support System, FMADM, SAW, ideal employee
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PREDIKSI HASIL PANEN TANAMAN PANGAN KABUPATEN MALANG DENGAN PENDEKATAN METODE TREND MOMENT Ayu Desi Wilujeng/Wiji Setiyaningsih -
Jurnal Fakultas Teknologi Informasi Vol 4 No 2 (2016)
Publisher : Fakultas Sains dan Teknologi

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

Abstract

Abstrakmemiliki peran penuh pada pendistribusian tanaman pangan agar dilepas sesuai dengan mekanisme pasar. Tidak adanya program untuk mengontrol hasil panen dari para  petani setiap tahunnya, membuat bulog tidak mengetahui secara pasti hasil panen yang didapat dari para petani. Hasil panen tanaman pangan Kabupaten Malang yang setiap tahunnya mengalami naik turun yang tidak setabil, ini mengakibatkan sulitnya untuk memprediksi hasil panen pada tahun berikutnya.Harapan Kepala Dinas Pertanian, terdapat suatu system yang mampu memprediksi hasil panen tanaman pangan yang terdiri dari 7 jenis tanaman yaitu padi, jagung, kacang tanah, ubi jalar, ubi kayu, kedela i, kacang hijau,  sehingga diharapkan mampu memprediksi hasil panen pada tahun berikutnya secara efektif.  System Pendukung Keputusan Prediksi Hasil Panen Tanaman Pangan Kabupaten Malang dengan Pendekatan Metode  Trend Moment,   sehingga hasil panen tanaman pangan pada bulan yang akan datang dapat diketahui secara efektif.Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan,  Trend Moment, Peramalan  PanenAbstractBulog have a full role at distribution crops in order to be released with market mechanisms. Don’t have program for controlling   harvest from farmers every years, make bulog don’t know for sure harvest obtained from farmers. Crops harvest malang district every years have a fluctuate unstable, this resulted in difficulty for prediction harvest for next year.Expectations of department of agriculture, there is a system were able to predict crops yields consisting of 7 types of plant that rice, corn, peanuts, sweet potato, cassava, soy, green beans, so expected to prediction harvest for next year more effective.Decision Support System Prediction Crops Harvest Malang District with Approach Trend Moment Method, so the crops harvest in the coming years  can be known with more effective.Keywords: Decision Support System, Trend Moment, Crops Forecasting 1.  Pe ndahuluanIndonesia dikena l sebagai negara agraris, yaitu negara yang sebagian besar produknya mempuyai mata pencaharian di bidang pertanian, seperti budidaya tanaman pangan, kelompok tanaman yang termasuk komoditas pangan adalah tanaman hortikultura non-tanaman hias dan ke lompok tanaman lain penghasilan bahan baku produk pangan, tanaman pangan utama, ya itu tanaman yang menjadi sumber utama bagi kabohidrat dan prote in untuk memenuhi kebutuhan tubuh manusia .  Menurut Kepala Dinas Pertanian,  Bapak Tomie Herwanto (2015), Bulog memiliki peran penuh pada pendistribusian tanaman pangan agar dilepas sesuai dengan mekanisme pasar.  Tidak adanya program untuk mengontrol hasil panen dari para petani setiap tahunnya , membuat Bulog tidak mengetahui secara pasti hasil panen yang didapat dari para petani.  Hasil panen tanaman pangan Kabupaten Malang yang setiap tahunnya mengalami naik turun yang tidak stabil, ini mengakibatkan sulitnya untuk memprediksi hasil panen pada tahun berikutnya.2.  Landasan Teori2.1  Sist e m Pe ndukung Ke putusan (DSS)Menurut Raymond McLeod, sistem pendukung keputusan merupakan sebuah sistem yang menyediakan kemampuan untuk penyelesaian masalah dan komunikasi untuk permasalahan yang bersifat semi -terstruktur. Menurut Moore and Chang, SPK dapat digambarkan sebagai sistem  yang berkemampuan mendukung analisis ad hoc data, dan pemode lan keputusan, berorientasi keputusan, orientasi perencanaan masa depan, dan digunakan pada saat-saat yang tidak biasa. Jadi sistem pendukung keputusan adalah sistem yang dipaka i untuk mendukung  pengambilan keputusan dalam menyelesaikan suatu masalah agar masalah yang ada dapat diselesai
SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT YANG DISEBABKAN OLEH ASAP ROKOK PADA PEROKOK PASIF MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES Candra Abir Kurniati/Moh.Ahsan -
Jurnal Fakultas Teknologi Informasi Vol 4 No 2 (2016)
Publisher : Fakultas Sains dan Teknologi

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

Abstract

AbstrakKebiasaan merokok dapat ditemukan pada berbagai golongan usia, mulai dari anak-anak hingga dewasa. Asap rokok memiliki pengaruh yang sangat besar bagi kesehatan perokok pasif.  Asap  rokok yang dihirup oleh perokok pasif, mengandung komponen gas karbonmonoksida, nikotin, dan tar. Sistem pakar yang dirancang menggunakan metode Naïve Bayes. Untuk mendiagnosa penyakit asap rokok pada perokok pasif, terdiri dari data 23 gejala dan 5 penyakit. Berdasarkan gejala-gejala yang dialami, kemudian sistem akan mendiagnosa penyakit asap rokok pada perokok pasif untuk menampilkan hasil diagnosa yang diderita oleh pasien dengan perhitungan dari metode Naïve Bayes, sedangkan hasil uji coba dari  36 pasien pada sistem pakar mampu mendiagnosa penyakit yang disebabkan asap rokok pada perokok pasif menggunakan metode naïve bayes sesuai dengan pendapat pakar (dokter).Kata Kunci  :  Sistem Pakar, Penyakit Yang Disebabkan Asap rokok Pada Perokok Pasif,Metode Naïve BayesAbstractSmoking habit can be found at various ages, from children to adults. Tobacco smoke has a profound influence on health of passive smokers. Tobacco smoke is inhaled by passive smokers, that contains carbon monoxide gas, nicotine, and tar.Expert system is designed using naïve bayes method. Diagnozing diseases in smokers passive smoke uses 23 data of sysmtoms and 5 data of diseases. Based on training data of symptoms, the system can diagnose  diseases in passive smokers and display the diagnosis result using calculation of naïve bayes method. The test results of 36 patients shows an expert system can diagnose diseases caused by tobacco smoke in passive smokers using naïve bayes method and the diagnose is the same as expert opinion ( doctor).Keywords :  expert system, diseases caused by tobacco smoke in passive smokers, naive bayes method
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN KUALITAS KELAS LAPISAN ASPAL DENGAN PENDEKATAN METODE FUZZY MULTI ATTRIBUTE DECISION MAKING MENGGUNAKAN SIMPLE ADDITIVE WEIGTING Chalish Ardhi Permata/Muhammad Priyono -
Jurnal Fakultas Teknologi Informasi Vol 4 No 2 (2016)
Publisher : Fakultas Sains dan Teknologi

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

Abstract

ABSTRAKDinas Pekerjaan Umum Bina Marga dan Pengairan Kabupaten Trenggalek belum bisa melakukan pengujian kualitas kelas  aspal yang terintregasi denga komputer. Masih sebatas memakai perhitungan manual untuk mendapatkan hasil dari kualitas kelas lapisan aspal tersebut, dimana akan memerlukan waktu, tenaga, dan pikiran yang cukup banyak untuk menentukan kualitas kelas lapisan aspal.Berdasarkan masalah yang telah diuraikan di atas, penulis melakukan penelitian mengenai perancangan system pendukung keputusan penentuan kualitas kelas lapisan aspal berbasis  Web  menggunakan pendekatan metode  Fuzzy Multiple Attribute Decision Making(FMADM) menggunakan  Simple Additive Weighting  (SAW).  Penelitian dilakukan dengan mencari nilai bobot untuk setiap atribut, kemudian dilakukan proses perangkingan untuk menentukan alternatif yang diberikan. Kata Kunci :   Sistem Pendukung Keputusan,  Fuzzy logic,  Fuzzy Multiple Attribute Decision Making, Simple Additive Weighting , penentuan kualitas kelas lapisan aspal.ABSTRACTDepartment of Public Works for Bina Marga and Irrigation in Trenggalek cannot accomplish testing the quality of asphalt class  integrated with computers. Previous testing uses manual calculation to get results of asphalt class. It needs extra power and mind to determining the quality of asphalt class. Based on above description about problems, author conducts research on decision support system to determine the qualities a asphalt class based web application using Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM) and Simple Additive Weighting (SAW). Research is done by calculating weight values of every attribute, then doing rank process to determine best alternative.Keywords :  Decision Support System,  Fuzzy logic, Multiple Attribute Decision Making, Simple Additive Weighting, Quality Determination Of Asphalt Class.

Page 1 of 4 | Total Record : 37