Quality Function Deployment and Fuzzy TOPSIS Methods in Decision Support System for Internet Service Provider Selection

Internet Service Provider (ISP) is a company or business organization that provides access to intenet and services related for individual consumer or companies. There are many ISP in Indonesia recently, and they have almost the same product to offered. This problem makes internet service provider selection become a major issue. Decision support system can be used to recommend the best ISP company based on need. The aim of this research is to used Quality Function Deployment with Fuzzy TOPSIS sequentially to select the best ISP company as needed, and implemented in decision support system for internet service provider selection. Quality Function Deployment and Fuzzy TOPSIS methods used to evaluate, and then recommend the ISP company by ranked. Quality Function Deployment method used to find out customers requirements about internet network, the weighting of the criteria and the assessment of each ISP company. Fuzzy TOPSIS used to rank ISP company. These two methods produce consistent ratings when sensitivity analysis is performed for fuzzy and crisp value. These two methods make decision support system result can be trusted

RANCANG BANGUN SISTEM PENGUKUR SUDUT KEMIRINGAN VIA SMS DENGAN MEDIA PENYIMPANAN DATA EEPROM AT24C04

Telah dibuat rancang bangun pengukur sudut kemiringan via SMS dengan media penyimpanan data EEPROM AT24C04. Dengan sistem ini, besaran derajat kemiringan terhadap bidang horizontal yang tegak lurus dengan gaya tarik bumi dapat terukur dan dikirimkan melalui komunikasi RS-232. Manfaat dari sistem ini salah satunya adalah mengantisipasi terjadinya tanah longsor. Rancang bangun ini terdiri dari transduser potensiometer wirewound, Mikrokontroler AVR ATMega8, EEPROM AT24C04 dan komunikasi serial RS-232. Penerima dan penampil data kemiringan berupa sebuah komputer dan program yang dibuat dengan bahasa pemrograman Borland Delphi 7. Alat ini bekerja dengan mengukur besarnya derajat kemiringan suatu tempat dengan menggunakan potensiometer yang terhubung ke sebuah bandul. Perubahan kemiringan akan memutar potensiometer sehingga akan didapat data derajat kemiringan dari data ADC yang telah diolah oleh mikrokontroler dan data tersebut akan dikirimkan ke komputer berdasarkan jeda pengukuran yang diset melalui komputer. Ketika sistem mendeteksi kemiringan telah melampaui batas aman, maka mikrokontroler akan memberikan sinyal ke komputer dan komputer akan mengirimkan SMS peringatan bahaya. Kata kunci : Mikrokontroler, Sudut, Kemiringan, EEPROM AT24C0

RANCANG BANGUN ALAT PENINGKAT KELEMBAPAN UDARA RUANGAN BERBASIS MIKROKONTROLER ATMEGA8535

Kelembapan udara sangat dibutuhkan oleh makhluk hidup, dampak kekurangan kelembapan udara seperti kekeringan dan sebaliknya kelembapan udara berlebih akan menyebabkan kondisi yang tidak nyaman bagi makhluk hidup sekitarnya. Saat kelembapan udara kurang dari yang diinginkan maka dibutuhkan peningkatan kelembapan udara. Peningkatan kelembapan udara dapat dilakukan dengan menambahkan jumlah uap air ke udara pada temperatur yang sama. Peningkatan kelembapan udara perlu dikendalikan agar peningkatan sesuai dengan kondisi yang diinginkan. Pengaturan peningkatan dapat dilakukan dengan pengukuran dan pengaturan peningkatnya. Pada sistem ini, pengukuran dapat dilakukan dengan menggunakan sensor SHT11 yang dapat dikomunikasikan dengan mikrokontroler menggunakan komunikasi TWI(Two Wire Interface). Sedangkan pada pengaturan menggunakan mikrokontroler ATMega8535 sebagai pusat proses dan kontrol berdasarkan algoritma yang diprogram menggunakan Code Vision AVR (CVAVR) dan didownload ke dalam mikrokontroler. Sistem ini juga dilengkapi dengan keypad sebagai masukan setpoint dan LCD sebagai penampil. Dari pengujian yang telah dilakukan didapatkan perbandingan pengukuran antara sensor SHT11 dengan Thermohygrometer Dekko-642 yang menghasilkan selisih pengukuran kelembapan sebesar 1,45%RH dan selisih pengukuran temperatur sebesar 0,51°C. Pengujian peningkatan kelembapan juga telah dilakukan pada ruangan, menghasilkan kenaikan sampai 70,7%RH pada setpoint 70%RH dan kenaikan sampai 80,1%RH pada setpoint 80%RH. Kata kunci: kelembapan udara, temperatur, mikrokontroler ATMega8535, SHT11, TWI, humidifier, Code Vision AVR

Analisis Perubahan Iklim Berbagai Variabilitas Curah Hujan dan Emisi Gas Metana (Ch4) dengan Metode Grid Analysis And Display System (Grads) di Kabupaten Semarang

Global climate change as the implications of global warming caused by greenhouse gas increases from time to time. Methane (CH4) is a greenhouse gas that causes the greenhouse effect and has the effect of 20-30 times greater than carbon dioxide. The rate of CH4 emissions to the atmosphere is the fastest among other greenhouse gases.The research was conducted by analyzing climate change using the data of precipitation, air temperature, and methane emissions. Data of Ungaran - kabupaten Semarang precipitation obtained from Badan Meteorologi, Klimatologi dan Geofisika (BMKG) Climatological Station Semarang. Globally available data of precipitation and air temperature, that is downloaded from the website National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA). While the emission data of methane (CH4) is obtained from Badan Lingkungan Hidup (BLH) Central Java with data that covers an area of Central Java. To determine the existence of climate change in the research area of data analysis is carried precipitation and air temperature during the last 30 years. The method used is the method of Grid Analysis and Display System (GrADS) that can be used for processing and visualizing the earth science data.The results of this study, the increase in precipitation and air temperature every year in a period of 30 years in kabupaten Semarang. The average amount of precipitation every year is obtained by 1579.86 mm. Precipitation in Central Java region shown by the pattern of monsoon rainfall. The average maximum precipitation in January, while the minimum in August. The average air temperature increase annually by 0.014oC or 0.051% every year. Similarly, the amount of methane emissions (CH4) in all parts of human activity in the region of Central Java has increased every year. The average increase of CH4 emission obtained annually by 14.99 Gg or 1.36%. On average generated methane emissions from human activities annually by 1104.54 Gg

IMPLEMENTASI METODE AHP DAN TOPSIS UNTUK PENENTUAN PRIORITAS PENINGKATAN KUALITAS PENGELOLAAN ASET PEMERINTAH DI KEMENTERIAN SOSIAL

Banyaknya permasalahan pengelolaan aset berdasarkan hasil audit merupakan indikator lemahnya pelaksanaan pengelolaan aset yang berdampak pada rendahnya opini Badan Pemeriksa Keuangan. Evaluasi secara menyeluruh atas pelaksanaan pengelolaan aset menjadi langkah awal dalam peningkatan kualitas pengelolaan aset. Penelitian ini bertujuan membangun Sistem Pendukung Keputusan untuk membantu penyelesaian permasalahan penentuan prioritas peningkatan pengelolaan aset pemerintah dengan metode AHP dan TOPSIS. Integrasi metode AHP dan TOPSIS digunakan untuk melakukan pembobotan dan penentuan peringkat alternatif. Bobot diperoleh berdasarkan perbandingan tingkat kepentingan kriteria yang dilakukan oleh ahli dengan metode AHP. Sedangkan peringkat alternatif dihasilkan berdasarkan perhitungan dengan metode TOPSIS dimana alternatif terbaik mempunyai jarak terdekat dari solusi ideal positif dan terjauh dari solusi ideal negatif. Integrasi dari kedua metode tersebut diimplementasikan dalam sistem pendukung keputusan. Sistem tersebut dapat menampilkan urutan peringkat alternatif dimana alternatif dengan pengelolaan aset yang rendah menjadi prioritas dalam peningkatan pengelolaan aset. Hasil dari penelitian ini yaitu suatu sistem yang digunakan untuk penentuan prioritas berdasarkan kriteria yang ditetapkan. Hasil pengujian menunjukan bahwa sistem dapat memberikan urutan alternatif yang memiliki tingkat akurasi sebesar 83% serta memiliki nilai rata-rata evaluasi sistem sebesar 4,91 dari skala 5 dengan memperhatikan aspek efektifitas, efisiensi dan kepuasan pengguna. Kata Kunci : AHP, TOPSIS, Prioritas, Evaluasi, Pengelolaan Aset. Many problems of asset management based on audit results is an indicator of weakness implementation of asset management which adversely affects of the Audit Board of the Republic of Indonesia. All evaluation of the implementation of asset management is the first step in improving the quality of asset management. This study aims to build decision support system to help problems solving prioritization improved management of government assets with AHP and TOPSIS methods. Integration of AHP and TOPSIS methods are used to perform weighting and ranking alternatives. Weights are obtained by comparison of the level of interest criteria carried out by experts ranked. While alternative methods produced are based on the calculation method in which the best alternative has the shortest distance from the positive ideal solution and the farthest from the negative ideal solution. The integration of both methods are implemented in decision support systems. The system can display the ranking order of alternatives where alternative asset management is a low priority in the increasing in asset management. The results of this analysis, a system is used for prioritization based on defined criteria. The test results shows that the system can provide an alternative sequence that has an accuracy rate of 83% and has an average value of 4.91 of an evaluation system 5-point scale with the aspect of effectiveness, efficiency and user satisfaction. Keywords : AHP, TOPSIS, Priority, Evaluation, Asset Management

MODEL HEURISTIC TIME INVARIANT FUZZY TIME SERIES DAN METODE ANALISIS REGRESI UNTUK PREDIKSI LABA DAN ANALISIS VARIABEL YANG MEMPENGARUHI

Prediksi laba bertujuan untuk mengetahui prospek perusahaan di masa mendatang supaya tetap eksis menjalankan usahanya. Prediksi metode fuzzy time series mempunyai kemampuan untuk dapat menangkap pola data yang telah lalu untuk memprediksi data yang akan datang tidak membutuhkan sistem yang rumit, sehingga lebih mudah untuk digunakan. Pada penelitian ini membahas tentang prediksi laba menggunakan model heuristic time invariant fuzzy time series dan analisis variabel yang mempengaruhi laba dengan metode analisis regresi linier berganda menggunakan enam variabel data yaitu laba (Y), penjualan (X1), beban pokok penjualan (X2), beban umum dan administrasi (X3), beban penjualan dan pemasaran (X4) dan penghasilan bunga (X5) yang dimasukkan langsung kedalam sistem. Prediksi laba dimulai dengan menentukan semesta pembicaraan dan interval dari data aktual laba, kemudian menentukan himpunan fuzzy dan fuzzifikasi data aktual. Selanjutnya dilakukan hubungan logika fuzzy dan pengelompokan hubungan logika fuzzy terhadap data hasil fuzzifikasi. Setelah itu dilakukan proses prediksi yang terbagi atas dua tahapan yaitu tahap training yang bertujuan untuk menentukan prediktor tren dan tahap testing untuk menentukan hasil prediksi. Dengan menggunakan 24 data sampel laba diperoleh error prediksi dengan menggunakan MAPE sebesar 11,64% dan ditambahkan 13 data laba untuk testing dengan error prediksi 22,27%. Hal ini mengindikasikan bahwa model ini cukup baik digunakan dalam memprediksi laba. Dalam analisis variabel yang mempengaruhi laba diketahui bahwa variabel penjualan paling berpengaruh terhadap laba dibandingkan variabel-variabel yang lain dengan nilai koefisien regresi sebesar 0,976 dan hasil uji signifikansi t terbesar 35,543. Kata kunci : Prediksi laba, heuristic time invariant fuzzy time series, analisis variabel, regresi linier berganda Profit forecasting aims to determine the company's prospects in the future in order to remain exist in doing its business. Prediction method of fuzzy time series has ability to capture the pattern of past data to predict the fu ture of data does not need a complicated system, making it easier to use. In this research discusses profit forecast with heuristic time invariant fuzzy time series model and analysis of variables that affect profit by multiple linear regression analysis method using six data variables are profit (Y), sales (X1), cost of goods sold (X2), general and administrative expenses (X3), selling and marketing expenses (X4) and interest income (X5) directly entered into system. Profit forecasting begins by defining universe of discourse and interval actual data of profit, then determine fuzzy set and actual data fuzzified. Furthermore, fuzzy logical relationship and fuzzy logical relationships group to fuzzified data. After that, the prediction process is carried out consist of two prediction phase there are training phase aimed to determine trend predictor and testing phase to determine prediction results. By using 24 profit data sample resulted prediction error by using Mean Absolute Percentage Error (MAPE) 11,64% and added 13 data for testing obtained prediction error 22,27%. It is indicates that this model is good enough to use in profit forcasting. In analysis of variables that affect profit is known that sales variable most effect on profit than other variables with a regression coefficient 0.976 and largest t significance test results 35.543. Keywords: Profit forecast, heuristic time invariant fuzzy time series, variable analysis, multiple linear regressio

PERBANDINGAN ALGORITMA GENETIKA DAN HILL CLIMBING UNTUK PEMETAAN OPTIMASI LINTASAN TERPENDEK

Traveling Salesman Problem (TSP) merupakan optimasi dalam menemukan lintasan terpendek untuk mencapai beberapa kota tujuan dalam sekali perjalanan tanpa melewati kota yang sama dan kembali lagi ke kota awal keberangkatan, proses ini diterapkan pada sistem pengiriman barang. Perbandingan ini dilakukan dengan menggunakan 2 metode optimasi yaitu algoritma genetika dan hill climbing. Hill Climbing bekerja dengan cara memilih secara langsung lintasan baru yang ditukarkan dengan neighbor untuk untuk mendapatkan jarak lintasan lebih kecil dari lintasan sebelumnya, tanpa melakukan pengujian. Algoritma genetika bergantung kepada parameter input yaitu jumlah populasi, probabilitas crossover, probabilitas mutasi dan jumlah generasi. Untuk mempermudah proses penentuan lintasan terpendek didukung dengan pembangunan perangkat lunak yang menggunakan google map API. Pengujian dilakukan sebanyak 20 kali dengan jumlah kota 8, 16, 24 dan 32 untuk melihat metode mana yang lebih optimal dari segi jarak dan waktu komputasinya. Berdasarkan percobaan yang dilakukan dengan jumlah kota 3, 4, 5 dan 6 menghasil nilai jarak yang sama dan optimal untuk algoritma genetika dan hill climbing, nilai jarak ini mulai berbeda dengan jumlah kota 7. Hasil keseluruhan pengujian tersebut hill climbing lebih optimal untuk jumlah kota yang kecil dan jumlah kota diatas 30 lebih optimal menggunakan algoritma genetika. Kata kunci : Algoritma genetika, Hill climbing, Optimasi, TSP Traveling Salesman Problem (TSP) is an optimization in finding the shortest path to reach multiple destinations in one trip without passing through the same city and back to the initial city of departure, this process is applied to the goods delivery system. This comparison is done by using 2 methods of optimization that is genetic algorithm and hill climbing. Hill climbing works by choosing directly the new paths exchanged with the neighbor to get the track distance smaller than the previous trajectory, without testing. Genetic algorithms depend on the input parameters of population, crossover probability, mutation probability and number of generations. To simplify the process of determining the shortest path is supported by the development of software using google map API. The test is conducted 10 times with the number of cities 8, 16, 24 and 32 to see which method is more optimal in terms of distance and computation time. From the test results hill climbing is more optimal for the number of small towns and the number of cities above 30 more optimal using genetic algorithm. Keyword : Genetic Algorithm, Hill climbing, Optimization, TS

Analisis Korelasi Citra Data Primer dengan Data Sekunder Menggunakan Citra Grid Analysis And Display System (Grads

Indonesia has 13 (thirteen) the threat of catastrophic earthquakes, tsunamis, floods, landslides, volcanic eruptions, extreme waves and abrasion, extreme weather, drought, forest fires and land, buildings and residential fires, epidemics and disease outbreaks, failed technology, and social conflict. Research related to hydrometeorological predictable by doing a variety of approaches, one using remote sensing methods provided by the World Meteorological Organization (WMO) with the advantages of data is not affected by the location of the location such as the presence of a cliff, lake, or mountain.In the study image correlation analysis of primary data with secondary data using imagery Grid Analysis And Display System (Grads) have been analyzed the correlation between the image of the primary data with secondary data using Grid software image Analisys And Display System. The data used are rainfall, air temperature, and humidity, all of the data is the data on average monthly. Primary data were obtained from Badan Meteorologi, Klimatologi dan Geofisika (BMKG) Semarang and secondary data obtained by downloading from the National Oceanic And Atmospheric Administration (NOAA) website.The value of the correlation between the primary data with secondary data for rainfall data indicate a strong relationship , occurs when the amount of rainfall maximum correlation value is 0,67 and the value of correlation in the event the minimum rainfall is 0,79 . On air temperature data the value of the correlation time of maximum rainfall is 0.69 and the value of correlation in the event of rainfall minimum is -0,37 . Correlation values for air humidity data at the time of maximum precipitation is 0,01 and the magnitude of the correlation value at the time the minimum rainfall is 0,95

MODEL HEURISTIC TIME INVARIANT FUZZY TIME SERIES DAN METODE ANALISIS REGRESI UNTUK PREDIKSI LABA DAN ANALISIS VARIABEL YANG MEMPENGARUHI

Prediksi laba bertujuan untuk mengetahui prospek perusahaan di masa mendatang supaya tetap eksis menjalankan usahanya. Prediksi metode fuzzy time series mempunyai kemampuan untuk dapat menangkap pola data yang telah lalu untuk memprediksi data yang akan datang tidak membutuhkan sistem yang rumit, sehingga lebih mudah untuk digunakan. Pada penelitian ini membahas tentang prediksi laba menggunakan model heuristic time invariant fuzzy time series dan analisis variabel yang mempengaruhi laba dengan metode analisis regresi linier berganda menggunakan enam variabel data yaitu laba (Y), penjualan (X1), beban pokok penjualan (X2), beban umum dan administrasi (X3), beban penjualan dan pemasaran (X4) dan penghasilan bunga (X5) yang dimasukkan langsung kedalam sistem. Prediksi laba dimulai dengan menentukan semesta pembicaraan dan interval dari data aktual laba, kemudian menentukan himpunan fuzzy dan fuzzifikasi data aktual. Selanjutnya dilakukan hubungan logika fuzzy dan pengelompokan hubungan logika fuzzy terhadap data hasil fuzzifikasi. Setelah itu dilakukan proses prediksi yang terbagi atas dua tahapan yaitu tahap training yang bertujuan untuk menentukan prediktor tren dan tahap testing untuk menentukan hasil prediksi. Dengan menggunakan 24 data sampel laba diperoleh error prediksi dengan menggunakan MAPE sebesar 11,64% dan ditambahkan 13 data laba untuk testing dengan error prediksi 22,27%. Hal ini mengindikasikan bahwa model ini cukup baik digunakan dalam memprediksi laba. Dalam analisis variabel yang mempengaruhi laba diketahui bahwa variabel penjualan paling berpengaruh terhadap laba dibandingkan variabel-variabel yang lain dengan nilai koefisien regresi sebesar 0,976 dan hasil uji signifikansi t terbesar 35,543. Kata kunci : Prediksi laba, heuristic time invariant fuzzy time series, analisis variabel, regresi linier berganda Profit forecasting aims to determine the company's prospects in the future in order to remain exist in doing its business. Prediction method of fuzzy time series has ability to capture the pattern of past data to predict the fu ture of data does not need a complicated system, making it easier to use. In this research discusses profit forecast with heuristic time invariant fuzzy time series model and analysis of variables that affect profit by multiple linear regression analysis method using six data variables are profit (Y), sales (X1), cost of goods sold (X2), general and administrative expenses (X3), selling and marketing expenses (X4) and interest income (X5) directly entered into system. Profit forecasting begins by defining universe of discourse and interval actual data of profit, then determine fuzzy set and actual data fuzzified. Furthermore, fuzzy logical relationship and fuzzy logical relationships group to fuzzified data. After that, the prediction process is carried out consist of two prediction phase there are training phase aimed to determine trend predictor and testing phase to determine prediction results. By using 24 profit data sample resulted prediction error by using Mean Absolute Percentage Error (MAPE) 11,64% and added 13 data for testing obtained prediction error 22,27%. It is indicates that this model is good enough to use in profit forcasting. In analysis of variables that affect profit is known that sales variable most effect on profit than other variables with a regression coefficient 0.976 and largest t significance test results 35.543. Keywords: Profit forecast, heuristic time invariant fuzzy time series, variable analysis, multiple linear regressio