Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Prestasi Pegawai Rupbasan dengan Metode Simple Additive Weighting (Saw)

Tujuan dari penelitian ini adalah membangun Sistem Pendukung Keputusan untuk memilih pegawai terbaik di kantor Rupbasan Kelas I Bandar Lampung. Rupbasan Kelas I Bandar Lampung yang berlokasi di Jalan Pemasyarakatan Way Hui Sukarame Bandar Lampung merupakan sebuah instansi yang berada dibawah naungan Kementerian Hukum dan HAM (Kemenkumham) yang bertugas menyimpan barang sitaan dari pihak tertentu untuk keperluan proses penyidikan atau peradilan. Rupbasan Kelas I Bandar Lampung memiliki 32 pegawai termasuk pimpinan Rupbasan. Permasalahan yang terjadi adalah belum adanya sistem yang menentukan pegawai yang memiliki kinerja terbaik sehingga Pimpinan Rupbasan masih kesulitan dalam menentukan pegawai mana yang terbaik. Berdasarkan permasalahan tersebut, maka peneliti akan merancang sebuah aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pegawai Terbaik di Rupbasan Kelas I Bandar Lampung dengan menggunakan Metode Simple Additive Weighting. Dengan adanya aplikasi sistem pendukung keputusan ini dapat memudahkan pimpinan Rupbasan dalam menentukan pegawai terbaik berdasarkan kriteria yang ada. Hasil penelitian ini didapat bahwa dengan menggunakan Metode Simple Additive Weighting dapat menentukan pegawai terbaik sesuai dengan kriteria

Pengembangan Deteksi Citra Mobil untuk Mengetahui Jumlah Tempat Parkir Menggunakan CUDA dan Modified YOLO

Besarnya lahan pada parkir dan jumlah kendaraan roda empat dalam hal ini adalah mobil, dapat menjadi kendala bagi pengendara lain dalam mengetahui posisi parkir mana yang masih dapat digunakan. Sistem pengembangan perparkiran yang ada masih kurang maksimal dalam memanfaatkan lahan dan efisiensi waktunya. Berdasarkan banyaknya kendaraan mobil yang semakin bertambah, maka kebutuhan akan lahan parkir juga semakin dibutuhkan. Banyak sekali sistem yang belum dapat menangani berbagai permasalahan yang ada. Sistem ini dapat mengetahui jumlah slot pada lahan parkir dengan akurat sehingga memudahkan pengelola. Selain itu sistem ini juga dikembangkan agar waktu pencarian lahan parkir oleh pengguna parkir bisa sangat cepat. Sistem ini menggunakan penerapan pemrograman GPU yang dikombinasi dengan Modified Yolo (M-Yolo). GPU pada M-Yolo dibutuhkan untuk mengolah citra sekaligus mengolah data untuk mendeteksi citra mobil dan jumlah mobil secara paralel. Hasil uji coba menunjukkan bahwa dengan menggunakan GPU dibandingkan dengan CPU dapat mempercepat waktu komputasi rata-rata sebesar 0,179 detik dengan rata-rata akurasi sebesar 100%.AbstractThe width of parking lot and the number of cars in the parking lot can be an obstacle for motorists to know the parking area in which part is still empty. Parking systems that exist at this time are still not maximal in the utilization of parking lots and time efficiency. Based on the number of vehicles that are growing, then the need for parking space is also more needed. Many of the existing parking systems have not been able to handle the various problems. This system can know the number of slots on the parking lot, making it easier for operators to know the empty parking lot. In addition, this system will also be designed so that parking time search by parking users doesn’t take a long time. This system uses implementation of GPU programming mixed with Modified Yolo (M-Yolo). GPU on M-Yolo is needed to process images while processing data to detect car and the number of cars using parallel computing. The test results show that using the GPU compared to the CPU can speed up the average computing time by 0.179 seconds and it obtained an average accuracy of 100%

Implementasi Metode Topsis Pada Sistem Rekomendasi Tempat Wisata Belanja Di Kota Malang Berbasis Lokasi

Bidang pariwisata merupakan industri yang diunggulkan oleh negara-negara di dunia. Di tahun 2017 lawatan wisatawan mancanegara yang datang ke indonesia sebesar 14 juta kunjungan yang mengalami kenaikan hingga 20% dibandingkan tahun 2016 yang mencapai 11 juta kunjungan. Dalam berwisata, wisatawan cenderung melakukan belanja sehingga muncul lokasi-lokasi wisata belanja. Kota Malang adalah kota yang bertempat di provinsi Jawa Timur yang mempunyai berbagai lokasi wisata yang beranekaragam untuk didatangi diantaranya tempat wisata belanja. Banyaknya tempat wisata belanja di Kota Malang seringkali membuat wisatawan bingung untuk memilik tempat wisata belanja. Saat ini, informasi perihal tempat wisata belanja di Kota Malang masih memakai web yang dimana tidak dapat memberikan rekomendasi pada wisatawan. Penelitian ini menawarkan dibangunnya suatu sistem rekomendasi tempat wisata belanja di Kota Malang yang menggunakan metode Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) dikarenakan hasil alternatif terbaik merupakan perangkingan alternatif yang memiliki jarak paling dekat dari jarak solusi ideal positif dan paling jauh dari jarak solusi ideal negatif dengan menggunakan parameter kriteria yaitu rating, jumlah ulasan, waktu operasional, dan jarak. Pengujian fungsional pada sistem diperoleh hasil validitas sebesar 100%. Pengujian non-fungsional pada sistem menggunakan validasi algoritma dan usability. Dari pengujian validasi algoritma diperoleh hasil perbandingan keluaran sistem dengan perhitungan manual yang mempunyai validitas sebesar 100%. Dari pengujian usability dengan menyebarkan 30 kuisioner dengan 25 butir pertanyaan didapatkan tingkat kepuasan pengguna akhir sebesar 88,47%