Pengembangan Sistem Pakar Pengenalan Kepribadian Diri dengan Pendekatan Teori Myers-briggs Type Indicator

Di dalam dunia psikologi kita telah mengenal berbagai macam jenis kepribadian seseorang. Padasuatu waktu kita membutuhkan pengenalan tentang kepribadian diri maupun orang lain melaluicara yang sederhana. Hal ini sangat penting untuk mengetahui tentang pengembangan karirataupun mengenali bakat yang ada pada diri. Saat ini masih sering dibutuhkan bantuan psikologatau ahli lainnya untuk mengenali tentang kepribadian seseorang. Namun dengan teknologiinformasi, dapat dikembangkan sistem yang dirancang agar dapat melakukan penalaran sepertilayaknya seorang pakar pada suatu bidang keahlian tertentu. Kepakaran seorang psikolog dapatdimasukkan dalam sistem berbasis pengetahuan yang secara khusus dapat digunakan untukmengenali kepribadian diri ataupun orang lain, tentunya dengan beberapa inputan dan parameteryang disesuaikan dengan metode ahli untuk mengenali kepribadian seseorang. Pada penelitianini akan dikembangkan sebuah algoritma dan sistem untuk mengenali kepribadian seseorangdengan pendekatan teori Myers-Briggs Type Indicator (MBTI). Teori ini merupakan salah satucara untuk mengenal tipe kepribadian manusia berdasarkan data sikap kepribadian, dan darisikap tersebut dilakukan perhitungan berdasarkan tipe kepribadian. Metode yang digunakanuntuk melakukan penentuan kepribadian adalah menggunakan Metode forward chaining.Algoritma ini secara teknis dapat diimplementasikan pada sebuah perangkat lunak berbasis web,desktop, ataupun android. Dalam penelitian ini penulis akan mengimplementasikannya padaperangkat mobile berbasis Android. Dalam pengujiannya aplikasi imampu menampilkaninformasi dari tipe kepribadian, hingga keterangan dan saran yang bisa dijadikan untukpengembangan berdasarkan tipe kepribadian pengguna

Implementasi Analisis Clustering Dan Sentimen Data Twitter Pada Opini Wisata Pantai Menggunakan Metode K-means

Analisis sentimen atau opinion mining merupakan topik riset dari cabang penelitian text mining. Fokus dari analisis sentimen adalah melakukan analisis opini dari suatu dokumen teks, sehingga membantu USAha untuk melakukan riset pasar atas opini publik. Data opini diperoleh dari jejaring sosial Twitter dalam Bahasa Indonesia dengan topik suatu pantai.Klasifikasi opini diperlukan untuk memudahkan pengguna dalam melihat opini positif, negatif, ataupun netral. Algoritma yang digunakan dalam klasifikasi adalah Support Vector Machine. Pada penelitian digunakan dataset dari 10 pantai yang ada di Indonesia sebanyak 500 tweet. Hasil akurasi dari klasifikasi menggunakan algoritma Support Vector Machine sebesar 74,39%. Selanjutnya data opini dari kuesioner ditambahkan untuk mengelompokkan pantai berdasarkan ketersediaan sumber daya, fasilitas, akses, kesiapan masyarakat, potensi pasar dan posisi pariwisata. Dalam proses pengelompokan data ini digunakan metode K-Means

Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Lokasi Strategis Cabang USAha Warung Makanan

Perkembangan semakin cepat  di bidang teknologi semakin banyak cara manusia untuk menggunakan teknologi tersebut.  Salah  satu  adalah  sistem  pendukung  keputusan.  Sistem  pendukung  keputusan  adalah  sistem  yang mampu  memberikan  kemampuan  pemecahan  masalah  maupun  kemampuan  pengkomunikasian  untuk  masalah dengan kondisi semi terstruktur dan tak terstruktur. Sistem pendukung keputusan yang baik adalah yang dapat membantu memecahkan pilihan yang tidak terstruktur menjadi terstruktur. Dengan adanya itu pemilihan lokasi strategis dapat membantu USAha warung makanan yang akan membuka cabang baru. Kelayakan lokasi terkadang hanya  dikira-kira  atau  hanya  memikirkan  saja  tanpa  adanya  perhitungan.  Maka  dari  itu  dibutuhkan  sistem pendukung  keputusan  pemilhan  lokasi  strategis  untuk  membuka  cabang  USAha  warung  makanan  dengan menggunakan  metode  AHP  (analytical  hierarchy  process).Metode  AHP  (analytical  hierarchy  process)  adalah metode  untuk  memecahkan  suatu  situasi  yang  komplek  tidak  terstruktur  ke  dalam  beberapa  komponen  dalam susunan  yang  hirarki  dengan  memberi  nilai  subjektif  tentang  pentingnya  setiap  variabel  secara  relatif  dan menetapkan variabel mana yang memiliki prioritas paling tinggi guna mempengaruhi hasil pada situasi tersebut. Hasil  akhir  tersebut  berbentuk  rekomendasi-rekomendasi  lokasi-lokasi  strategis  untuk  membuka cabang baru yang  diharapkan  membantu  para  pengusaha  menentukan  lokasi  cabang  baru.  Selain  itu  seleksi  lokasi  yang dilakukan dengan aplikasi ini dapat memberikan hasil cukup akurat, hal ini terbukti dengan pengujian yang telah dilakukan dari perbandingan seleksi manual dan seleksi sistem dengan keakuratan 99,8%

Analisis Dan Rancang Bangun Sistem Informasi Peramalan Tingkat Penjualan Produk Telkom

PT.  Telkom  sebagai  salah  satu  Perusahaan  telekomunikasi  terbesar  di  Indonesia  yang  selalu  berusaha meningkatkan dan menjaga kualitas layanannya mencoba memasuki potensi pasar dari pengguna internet dengan menyediakan layanan akses internet lewat produknya TDSL (Tube Data Sheet Locator) dan Telepon. Agar dapat bersaing dengan Perusahaan lain, salah satu cara yang dapat dilakukan adalah mendapatkan sumber informasi yang akurat untuk membuat rencana di masa depan atau peramalan. Tujuan dari pembuatan sistem informasi ini adalah mengadopsi  analisa forecasting  secara  manual  ke  dalam  sebuah  sistem  informasi  agar  lebih  praktis,  dengan pemrograman php dan MySql sebagai databasenya. Selain itu, digunakan Double exponential smoothing, Moving average  dan  Least  Squares sebagai  metodenya sebagai  dasar  untuk  pengambilan  keputusan  dalam  jangka  waktu tertentu.  Setelah  dilakukan  observasi  pada  PT.  Telkom,  Tbk  Blitar,  didapat  hasil  yaitu  data  historis  penjualan produk TDSL dan Telepon pada tahun 2008-2012 untuk dianalisa. Dari ketiga metode yang dipakai pada sistem ini kemudian dihitung forecast error-nya dengan menggunakan metode Mean Error. Dari analisa yang telah dilakukan, dapat  disimpulkan  bahwa  sistem  peramalan ini  dapat  digunakan  untuk  mengetahui  prediksi/peramalan  penjualan produk  Telkom  pada  masa  mendatang,  sehingga  dapat  membantu  PT.  Telkom,  Tbk  Blitar  untuk  menentukan pengambilan kebijakan dalam penjualan kedepannya

Sistem Pendukung Keputusan Kenaikan Jabatan dengan Metode Ahp-topsis (Studi Kasus: PT. Makmur Citra Abadi)

Selama  ini  kenaikan  jabatan  di  PT.  Makmur  Citra  Abadi  masih  dilakukan  secara  manual,  sehingga  tidak menutup kemungkinan jika pengambilan keputusan dilakukan secara subjektif dengan hanya melihat pada aspek tertentu  saja.  Disamping  itu  terdapat  hambatan  dalam  penyeleksian  mengenai  pembobotan  kriteria  sehingga pengambil keputusan sulit menentukan bobot dalam bentuk angka. Melihat masalah tersebut, maka diperlukan sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  yang  dapat  membantu  memecahkan  masalah  tersebut.  Sistem  pendukung keputusan  kenaikan  jabatan  diharapkan  mampu  mengatasi  masalah  tersebut  dengan  menyesuaikan  bobot  dan kriteria.  Metode  yang  digunakan  untuk  membantu  dan  mendukung  dalam  pengambilan  keputusan  ini  adalah metode  Analytic  Hierarchy  Process  (AHP)  dan  Technique  Order  Preference  by  Similarity  To  Ideal  Solution (TOPSIS). Aplikasi ini dapat membuat proses penilaian dan pengambilan keputusan menjadi lebih mudah karena adanya dukungan dalam pengambilan keputusan. Selain itu seleksi kandidat yang dilakukan dengan aplikasi ini dapat memberikan hasil cukup akurat, hal ini terbukti dengan pengujian yang telah dilakukan dari perbandingan seleksi manual dan seleksi sistem dengan keakuratan 95%

Rancang Bangun Sistem Pakar Deteksi Penyakit Infeksi Genitalia Interna

Seiring  dengan  perkembangan  teknologi  yang  pesan  maka  manusia  menemukan  banyak  cara  demi mencapai  kemudahan  dalam  penyelesaian  masalah.  Salah  satunya  adalah  sistem  pakar.  Sistem  pakar  adalah sistem  yang  berusaha  mengadopsi  pengetahuan  manusia  ke  komputer  agar  computer  dapat  menyelesaikan masalah seperti biasa yang dilakukan oleh para ahli.Sistem pakar yang baik dirancang agar dapt menyelesaikan suatu permasalahan tertentu dengan meniru kerja dari para ahli. Penyakit Genitalia  Interna adalah penyakit yang  disebabkan oleh bakteri dapat menyerang siapa saja tak terkecuali  wanita.  Salah  satu  penyakit  yang  dapat  menyerang  wanita  adalah  penyakit  infeksi  pada  genitalia interna. Penyebab penyakit ini adalah bakteri yang ada dalam organ genitalia seorang wanita.   Untuk  membantu seorang  user  yang ingin  mendapatkan pengetahuan  mengenai deteksi penyakit tersebut  maka dibuatlah  sistem pakar  deteksi  penyakit  infeksi  genitalia  interna  pada  wanita  menggunakan  metode  certainty  factor  dimana metode  ini  dapat  menampilkan  hasil  deteksi  berdasarkan  2  faktor  yaitu  ukuran  keyakinan  yang  beasal  dari pengethuan  seorang  pakar  dan  ukuran  ketidakyakinan  yang  berasal  dari  user,  sehingga  hasil  yang  dihasilkan memiliki faktor keyakinan dari pihak sumber yakni pakar dan pemakai atau user