Analisis dan Perancangan Aplikasi Rekomendasi Mobil Multi Kriteria Menggunakan Metode Fuzzy Hybrid

Rekomendasi pemilihan armada/mobil sangat dibutuhkan untuk memberikan kualitas layanan terbaik pada bisnis Tour dan Travel. Fuzzy Hibrida merupakan penggabungan dan kombinasi dua metode Fuzzy MCDM, yaitu Fuzzy AHP dan Fuzzy TOPSIS dalam pemilihan mobil ini dapat memberikan rekomendasi alternatif bagi pengambil keputusan, sehingga Proses seleksi mobil dapat berlangsung efektif dan efisien serta menghasilkan keputusan yang obyektif. Metode AHP (Analytical Hierarchy Process) merupakan salah satu metode Multi Criteria Decision Making (MCDM) yang sangat baik dalam memodelkan pendapat para ahli dalam sistem pendukung keputusan. Sedangkan Metode TOPSIS (Technique for Order Performance by Similarity to Ideal Solution) sangat baik digunakan untuk melakukan penilaian dan perangkingan dengan jumlah alternatif yang banyak karena komputasinya efisien. Hasil perhitungan perangkingan mobil dengan metode Fuzzy TOPSIS, maka diperoleh prekomendasi pemilihan jenis mobil sesuai dengan perangkingan peringkat pertama yaitu mobil Xenia dengan nilai preferensi 0.4594. Dengan hasil tersebut, dapat digunakan sebagai alternatif dalam pemilihan mobil yang paling efisien untuk jasa Travel Satria Trans. Kata kunci - Pemilihan Mobil, Multi Kriteria, AHP, TOPSIS, Fuzzy, Fuzzy Hybrid, Fuzzy MCDM

Klasifikasi Logo Mobil Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation dan Decision Tree

Logo mobil sendiri sangat dalam membedakan dalam sebuah mobil adalah logo kendaraan yang berfungsi untuk mengenalkan kepada masyarakat tentang sebuah brand mereka. Pada klasifikasi ini agar masyarakat paham dalam mengetahui logo mobil yang telah ada. Oleh karena itu, dalam penelitian ini mengusulkan klasifikasi logo mobil menggunakan JST -backpropagation dan decision tree. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan jenis logo mobil yang ada di Indonesia. Serta dapat memudahkan masyarakat awam dalam pengenalan sebuah logo mobil, sehingga nantinya masyarakat akan paham dalam pemilihan sebuah mobil dengan brand yang berkualitas. Dari hasil yang didapatkan bahwa Decision Tree pada split ratio 50:50 precision mendapatkan nilai 0.604, recall mendapatkan nilai 0.611, f-measure mendapatkan nilai 0.598 dan accuracy mendapatkan nilai 95.70%. Kemudian pengujian yang dilakukan JST-backpropagation hasil pada split ratio 50:50 fitur tekstur dan bentuk dengan nilai precision mendapatkan nilai mencapai 0.680, recall mendapatkan nilai 0.521, f-measure mendapatkan nilai 0.600 dan accuracy juga memiliki nilai tertinggi yang dihasilkan oleh JST-backpropagation mencapai 92.50% dengan perbandingan data 50:50. Hasil membuktikan dengan klasifikasi dengan Decision Tree menghasilkan precision, recall, f-measure dan accuracy tertinggi dibandingkan decision tree

Museum Angkut Virtual Tour dengan Optimasi Penelusuran Menggunakan Algoritma A-Star

In the midst of competition for tourist rides nowadays, the developers are required to be creative and innovative in order to attract potential tourist. The most common way is promotion through mainstream media by sharing photo galleries from several points of view in those tourist rides that is considered the most interesting. From the photo galleries, the potential tourist can decide to travel or cancel their plans. Unfortunately, sometimes tourists feel that the actual location is not as expected as shown in photos gallery promotions before. To avoid this incident in Museum Angkut, it needs to build a virtual tour applications as a form of promotion that can describe real sightings are more alive than just photos. Meanwhile for in-app directions, then added the A-Star algorithm with a Manhattan count that can help users to find objects in the virtual tour. The result of this research is the presence of the Museum Angkut Virtual Tour application that has been tested in the field and obtained quantitative data with a score of 82% of prospective tourist respondents are agree with the making of this application.Kata kunci— Virtual Tour, Unity, A-Star, Promotion Media, Optimal Device Specs