Penerapan Metode SAW dalam Sistem Pendukung Keputusan Penetuan Calon Kepala Desa di Desa Situnggaling, Kec. Merek, Kab. Karo

Salah satu pesta demorasi masyarakat adalah pemilihan kepala Desa, pemilihan kepala desa dilakukan di tingkat desa secara langsug untuk  menentukan  pemimpin  Desa  atau  kepala  Desa.  Sistem pendukung keputusan   merupakan   suatu   alternatife   sistem   yang   interaktif   yang dapat  membantu   dalam pengambilan keputusan  melalui  penggunaan  data  dan  model-model  keputusan  untuk  memecahkan  masalah yang  bersifat  semi  terstruktur  maupun  yang  tidak  terstruktur. Sistem ini dibangun dengan menerapkan  metode SAW (Simple  Additive   Weighting)  dimana Konsep  dasar metode  SAW  yaitu  mencari  penjumlahan terbobot  dari  rating  kinerja  pada  setiap  alternatif  pada  semua  atribut.  Pada perhitungan   metode SAW ini hanya yang menghasilkan nilai terbesar yang akan terpilih sebagai alternatif  yang  terbaik.  Perhitunganakan  sesuai  dengan  metode  ini  apabila  alternatif  yang terpilih  memenuhi  kriteria  yang  telah  ditentukan.  Dengan  Menggunakan  sistem  pendukung keputusan pemilihan calon kepala Desa yang memakai metode Simple Additive Weigtihng (SAW) ini  membantu  warga  masyarakat  untuk  mengetahui  perangkingan  calon kepala  Desa dari  hasil  bobot  kriteria  yang  telah  di  tentukan, sehingga  memberi  informasi tambahan saat akan menetukan pilihan dalam pesta demokrasi warga masyarakat di desa situnggaling

Sistem Pakar Penanganan Penyakit Tanaman Jahe Dengan Metode Case Based Reasoning

Penurunan jumlah produksi jahe disebabkan berbagai faktor, salah satu diantaranya adalah serangan hama penyakit tanaman. Berbagai jenis hama biasanya menyerang dan menimbulkan kerusakan pada akar, rimpang, pangkal batang, batang dan daun. Untuk menangani penyakit pada tanaman jahe dilakukan penerapan sebuah sistem pakar yaitu metode case based reasoning. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem pakar dalam menangani penyakit jahe berdasarkan nilai kemiripan tertinggi dan sesuai dengan analisa pakar penanganan penyakit tanaman jahe. Penerapan sistem pakar ini menghasilkan hasil penanganan berdasarkan kemiripan berupa penyakit, nilai kemiripan (similarity). Menurut pakar jahe, ada 22 (dua puluh dua) gejala penyakit jahe diberi kode G1 s.d G22 dan 6 (enam) jenis penyakit diberi kode P1 s.d P6. Dari studi kasus diperoleh Similarity untuk P1= 2,8/6,5 sebesar 0,4307 P2= 1,8/6,5 sebesar 0,2769, P3= 1/6,5 sebesar 0,1538, P4=1,4/6,5 sebesar 0,2153, P5=2/6,5 sebesar 0,1846 P6=1,1/6,5 sebesar 0,1692. Hasil kasus lama, nilai kemiripan tertinggi: penyakit layu bakteri [P1], tingkat kemiripan 43 %. Perhitungan nilai kemiripan berdasarkan kasus lama yaitu menjumlahkan semua gejala yang dipilih dan membagikan nilai total gejala penyakit secara keseluruhan, dihasilkan nilai gejala baru= 0,15. Hasil kasus baru menghasilkan nilai kedekatan pada penyakit buncak akar, kode penyakit=P3 (Penyakit bercak daun) dan bernilai sebesar 0.2307

Analisis Keamanan Data Dengan Pengformatan Media Penyimpanan Dengan Metode OS Format Dan Low Level Format

Keamanan data skala kecil ataupun skala besar yang dimana didalamnya terdapat informasi yang penting adalah hal yang perlu dijaga agar tidak dapat dimanfaatkan oleh orang yang tidak bertanggungjawab. Salah satu cara untuk menjaga kerahasian itu adalah dengan melakukan pengformatan pada media penyimpanan. Namun pengformatan media penyimpanan yang dilakukan secara normal akan lebih mudah untuk dapat dilakukan pemulihan data kembali dengan menggunakan perangkat lunak yang banyak ditemukan di internet. Oleh karena itu diperlukan metode khusus untuk melakukan pengformatan media penyimpanan agar tidak mudah dilakukan pemulihan kembali oleh orang yang tidak berhak dalam mengakses informasi data yang terdapat pada media penyimpanan. Pada peneltian ini diadakan uji metode pengformatan media penyimpanan secara normal dengan aplikasi yang disediakan oleh sistem operasi yaitu quick format dan full format dan dengan menggunakan Low Level Format (LLF). Parameter pengujian yang dilakukan adalah seberapa baik data yang dapat dipulihkan, integritas data, serta waktu pemulihan yang diperlukan dalam pemulihan (recovery) data

Strategi Peningkatan Penjualan Buku Pada PT. Tiga Serangkai Internasional Dengan Metode Clustering

Dalam dunia bisnis yang selalu dinamis dan penuh persaingan, para pelakunya harus senantiasa memikirkan cara-cara untuk terus bertahan dan jika mungkin mengembangkan skala bisnis mereka. Dalam rangka menghadapi persaingan bisnis dan meningkatkan pendapatan perusahaan, pihak terkait dalam perusahaan dituntut untuk dapat mengambil keputusan yang tepat dalam menentukan strategi pemasaran produk yang akan dijualnya. Data mining dapat memberikan solusi nyata bagi para pengambil keputusan di dunia bisnis, untuk mengembangkan bisnis mereka. Salah satu metode yang terdapat dalam data mining yang digunakan dalam penelitian ini adalah pengelompokan (Clustering) dimana metode tersebut mengidentifikasi objek yang memiliki kesamaan karakteristik tertentu, dan kemudian menggunakan karakteristik tersebut sebagai “vektor karakteristik” atau “centroid”. Hasil dari penelitian ini adalah aplikasi yang dapat mempermudah menganalisis sejumlah data yang besar guna membantu memberikan informasi berharga sebagai gambaran dasar pengambilan keputusan pada perusahaan PT. Tiga Serangkai Internasional

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI CALON PESERTA PASKIBRAKA KABUPATEN KARO MENGGUNAKAN PROFILE MATCHING

Seleksi calon peserta diadakan setiap tahun jelang HUT Republik Indonesia. Seleksi yang sangat ketat memicu adanya ketidaktransparanan dari panitia. Menurut undang-undang syarat peserta sudah jelas point-pointnya. Tahap penentuan calon peserta membutuhkan waktu untuk memutuskan dari ratusan peserta yang diambil hanya 2 laki-laki dan 2 wanita. Secara administrasi syarat calon peserta sudah tertuang dalam aturan pemerintahan namun dalam pelaksanaan sering terjadi muncul kriteria tanpa ada acuan pada aturan daerah. Permasalahan yang muncul hasil test yang dilaksanakan direkap secara manual hal ini membutuhkan banyak waktu untuk mengambil keputusan calon peserta yang akan diberangkatka pada tingkat provinsi. Sistem Pengambil Keputusan (SPK) diimplementasikan pada permasalahan seleksi calon peserta Paskibraka di Kabupaten Karo. Adanya aspek dan kriteria pada syarat memungkinkan menggunakan metode Profile Matching. Ketentuan yang diterapkan pada lead menjadi acuan pencocokan profile. Nilai Gap, Core Factor dan Secondary Factor mempengaruhi perangkingan. Nilai total dari perangkingan akan memutuskan Kandidat calon peserta Paskibaraka. Dari 20 calon peserta teratas, nilai total 1,159 menjadi urutan nomor 1

Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Calon Peserta Paskibraka Kabupaten Karo Menggunakan Profile Matching

Seleksi calon peserta diadakan setiap tahun jelang HUT Republik Indonesia. Seleksi yang sangat ketat memicu adanya ketidaktransparanan dari panitia. Menurut undang-undang syarat peserta sudah jelas point-pointnya. Tahap penentuan calon peserta membutuhkan waktu untuk memutuskan dari ratusan peserta yang diambil hanya 2 laki-laki dan 2 wanita. Secara administrasi syarat calon peserta sudah tertuang dalam aturan pemerintahan namun dalam pelaksanaan sering terjadi muncul kriteria tanpa ada acuan pada aturan daerah. Permasalahan yang muncul hasil test yang dilaksanakan direkap secara manual hal ini membutuhkan banyak waktu untuk mengambil keputusan calon peserta yang akan diberangkatka pada tingkat provinsi. Sistem Pengambil Keputusan (SPK) diimplementasikan pada permasalahan seleksi calon peserta Paskibraka di Kabupaten Karo. Adanya aspek dan kriteria pada syarat memungkinkan menggunakan metode Profile Matching. Ketentuan yang diterapkan pada lead menjadi acuan pencocokan profile. Nilai Gap, Core Factor dan Secondary Factor mempengaruhi perangkingan. Nilai total dari perangkingan akan memutuskan Kandidat calon peserta Paskibaraka. Dari 20 calon peserta teratas, nilai total 1,159 menjadi urutan nomor 1

THE CONCEPT OF APPLICATION OF MACHINE LEARNING IN THE ENVIRONMENT INTERNET OF THINGS

Machine Learning is an application of computers and mathematical algorithms adopted by means of learning that comes from data and produces predictions in the future. The learning process in question is an attempt to acquire intelligence through two stages, including training and testing. The Internet of Things is a network that can connect anything in the supply chain, including people, machines and systems, where efficient supply chain management is guaranteed. This is done through visualizing any object/thing in the supply chain by monitoring, tracking and providing a third dimension to organizational data, that if analyzed can improve all supply chain processes. In the IoT environment, Machine Learning is very suitable to be applied which can provide many benefits including Resolving Data Inefficiency Problems, Automating Business Processes, Visualizing Supply Chain Management (Supply Chain), Risk Management and Maximizing Profits. By implementing IoT and Machine Learning, of course, it can fulfill business opportunities, namely: process optimization, speed optimization, adaptability optimization and reliability optimizatio