AbstrakPemberian pinjaman dana (kredit) merupakan salah satu bentuk pelayanan koperasi untuk membantu masyarakat dalam menyelesaikan permasalahan keuangannya. Ditentukannya sejumlah kriteria dalam pemberian pinjaman tidak terlepas dari tujuan agar anggota koperasi yang akan diberi pinjaman memenuhi kriteria yang telah ditetapkan. Koperasi Unit Desa Karangmukti masih menggunakan sistem manual yang sebetulnya kurang efektif dalam menentukan pemberian pinjaman. maka dari itu penulis merancang sebuah sistem pendukung keputusan dengan metode Simple Additive Weighting (SAW) dan metode Weighted Product (WP) dengan kriteria yang telah ditentukan. Kedua metode ini akan dibandingkan untuk mendapatkan metode terbaik untuk diterapkan dalam menentukan pemberian pinjaman, sehingga diharapkan dapat membantu dalam menentukan pemberian pinjaman yang lebih tepat dan sesuai. Analisis dilakukan dengan menggunakan tingkat akurasi dari setiap metode dalam penyelesaian kasus sebagai acuan. Hasil tingkat kesesuaian metode SAW adalah sebesar 97.274% dan metode WP sebesar 99.80006%, dengan demikian metode WP adalah metode yang paling relevan untuk menyelesaikan permasalahan pemberian pinjaman. Kata Kunci-Sistem Pendukung Keputusan, Simple Additive Weighting (SAW), Metode Weighted Product (WP), Kredit, KoperasiAbstract Provision of loan funds (credit) is one form of cooperative services to help the community in solving financial problems. Determination of a number of criteria in granting loans is inseparable from the goal so that cooperative members who will be given loans meet the criteria set. Karangmukti Village Unit Cooperative still uses a manual system which is actually less effective in determining lending. therefore the authors designed a decision support system with the Simple Additive Weighting (SAW) method and the Weighted Product (WP) method with predetermined criteria. These two methods will be compared to get the best method to be applied in determining lending, so it is expected to be able to help in determining more appropriate and appropriate lending. The analysis was carried out using the accuracy of each method in case resolution as a reference. The results of the conformity level of the SAW method are 97,274% and the WP method is 99.80006%, thus the WP method is the most relevant method for resolving lending problems.
Pendidikan merupakan suatu hal yang sangat penting bagi seorang manusia, dengan perkembangan dunia saat ini menuntut setiap orang untuk memiliki pendidikan setinggi mungkin. Kemudahan dalam segala aktivitas maupun pekerjaan menjadi hal yang sangat diinginkan oleh manusia, tanpa pendidikan yang baik, maka sulit untuk mendapatkan segala kemudahan tersebut. Jurusan merupakan suatu pilihan seorang pelajar yang harus disesuaikan dengan minat dan bakatnya, sehingga dalam hal ini pemilihan jurusan sangatlah penting bagi masa depan seorang pelajar yang akan melanjutkan studinya ke perguruan tinggi. Namun pada kenyataanya keputusan yang diambil dalam memilih jurusan seringkali menyebabkan masalah, akibat jurusan yang diambil hanya mengikuti pilihan temannya atau atas dasar paksaan dari orang tua. Sehingga menyebabkan banyaknya pelajar yang merasa tidak sesuai dengan harapan atau kemampuan dan ingin pindah jurusan saja. Untuk itu dibuatlah aplikasi sistem pakar yang dapat memberikan kemudahan bagi siswa dalam menentukan jurusan kuliahnya dan dapat membantu mengetahui kecerdasan apa yang dimiliki oleh siswa tersebut. Metode yang digunakan dalam pembuatan sistem pakar ini adalah metode Forward Chaining. Dengan adanya sistem pakar untuk menentukan jurusan berdasarkan minat dan bakat ini dapat membantu siswa dalam menentukan pilihan jurusannya dan mengetahui kecerdasan yang dimiliki tanpa harus bertemu langsung dengan psikolog.
Anak berkebutuhan khusus adalah anak yang mengalami keterbatasan, keluarbiasaan baik fisik mental intelektual, sosial maupun emosional yang berpengaruh secara signifikan dalam proses pertumbuhan atau perkembangannya dibandingkan dengan anak – anak lain yang seusia denganya. Dalam menangani anak – anak berkebutuhan khusus, para orang tua memerlukan pengetahuan tentang penanganan anak berkebutuhan khusus, keterampilan mengasuh dan , keberhasilan suatu sistem pakar terletak pada pengetahuan dan bagaimana mengolah pengetahuan tersebut agar dapat ditarik suatu kesimpulan. Pengetahuan diperoleh dari hasil wawancara dengan pakar anak, analisa lewat buku kemudian dikonversi kedalam sebuah tabel jenis dan ciri-ciri anak berkebutuhan khusus guna mempermudah proses pencarian solusi. Pada aplikasi ini orang tua memilih terlebih dahulu jenis gangguan anak berkebutuhan khusus sesuai dugaan orang tua kemudian orang tua akan diberikan beberapa pertanyaan mengenai ciri-ciri gangguan tersebut. Setelah selesai menjawab pertanyaan maka akan ditampilkan hasil apakah anak tersebut mengidap gangguan anak berkebutuhan khusus atau tidak serta diberi penjelasan mengenai cara penanganan apabila anak tersebut mengidap gangguan anak berkebutuhan khusus. Dengan aplikasi sistem pakar dapat memudahkan para orang tua untuk mengidentifikasi anak berkebutuhan khusus sehingga dapat menentukan jenis gangguan anak berkebutuhan khusus dan cara penanganannya. Metode inferensi yang digunakan metode backward chaining dan metode pengukuran yang digunakan adalah Certainty factor. Kata kunci : Aplikasi, Aplikasi Pakar, Diagnosa, Anak Berkebutuhan Khusus, Backward Chaining, Certainty factor
Abstrack -Exchange rates are very important in the economy. Exchange rates are needed to determine something that needs to be done related to the exchange rate such as short-term investment decisions, capital budgeting decisions, long-term financing decisions, and valuation of earnings. Therefore, efforts should be made to predict the exchange rate for the next day. The problem faced is a way to predict the size of the exchange rate that produces a predictive value with a minimum error rate. The method used is the Trend Moment method to predict the magnitude of the exchange rate. The result is a predicted exchange rate data for each type of exchange rate for the next day. The accuracy of the predicted results is measured by im (season index), i.e. the average value of a particular day divided by the average value per day. The prediction results show that the im value (season index) on 30 July 2019 was Rp 14,358.75.Intisari -Kurs atau nilai tukar mata uang sangat penting dalam perekonomian. Kurs dibutuhkan untuk menentukan sesuatu yang perlu dilakukan yang berkaitan dengan kurs itu misalnya keputusan investasi jangka pendek, keputusan penganggaran modal, keputusan pembiayaan jangka panjang, dan penilaian laba. Oleh karena itu, perlu dilakukan upaya untuk memprediksi besarnya kurs untuk satu hari ke depan. Permasalahan yang dihadapi adalah cara untuk memprediksi besarnya kurs yang menghasilkan nilai prediksi dengan tingkat kesalahan yang minimal. Metode yang digunakan adalah metode Trend Moment untuk memprediksi besarnya kurs. Hasilnya berupa data kurs yang terprediksi untuk tiap jenis kurs sampai satu hari ke depan. Tingkat keakuratan hasil prediksi diukur dengan im (indeks musim), yaitu nilai rata-rata hari tertentu dibagi dengan nilai rata-rata per hari. Hasil prediksi menunjukkan bahwa nilai im (indeks musim) pada tanggal 30 Juli 2019 adalah Rp 14.358,75.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.