ABSTRAKSistem Penunjang Keputusan adalah salah satu cara mengorganisir informasi yang dimaksudkan untuk digunakan dalam membuat keputusan. CV. Sail Motor bergerak di bidang penjualan motor bekas dan tukar tambah kendaraan yang berlokasi di Harapan Raya, Pekanbaru. Segala jenis motor Yamaha, Honda dan Suzuki tersedia disini dari tahun rendah hingga tahun tinggi. Penjualan motor bekas ini mempunyai cabang di Bukit Barisan. Perusahaan ini terdapat dua jenis transaksi pembelian, yaitu secara kredit dan tunai. Jika secara tunai maka transaksi pembelian dapat secara langsung dilakukan, sedangkan secara kredit maka supplier harus terlebih dahulu survey langsung ke alamat rumah customer sesuai dengan syarat-syarat dan ketentuan yang berlaku. Untuk menentukan tingkat kepuasan pelanggan pembelian sepeda motor yang baik maka perlu adanya suatu cara untuk mengevaluasi tingkat kepuasan pelanggan dalam hal ini adalah pelanggan sepeda motor. Kepuasan pelanggan dipengaruhi oleh kualitas, harga, waktu pengiriman dan pelayanan. Evaluasi dalam meningkat pelayanan terhadap pelanggan masih kurang optimal.Untuk mengetahui tingkat kepuasan pelanggan dengan menggunakan metode PROMETHEE (Preference Ranking Organizational Method for Enrichment Evaluation). Dengan adanya sistem pengambilan keputusan mengenai penilaian kepuasan pelanggan dapat membantu mengefisiensikan proses analisa tingkat kepuasan pelanggan terhadap pelayanan yang diberikan.
Penerjemahan bahasa secara alami sangat membantu dalam memahami setiap kata maupun kalimat berdasarkan arti yang dimaksud. Ragam bahasa yang tidak mudah untuk dimengerti, menimbulkan kesulitan komunikasi. Natural Language Processing (NLP) menjadi pilihan untuk menterjemahkan bahasa manusia dengan komputer secara alami. Sebagai salah satu metode parsing, Left Corner Parsing menguraikan bahasa mulai dari constituent terbesar hingga terkecil, yakni kata. Penguraian tersebut diikuti dengan merepresentasikan arti atau dikenal dengan interpretasi kontekstual. Studi ini dilakukan untuk menguraikan bahasa Mandailing menggunakan Left Corner Parsing yang dilengkapi dengan analisis menentukan maksud dari penggunaan kalimat tersebut. Hasil pengujian memperlihatkan bahwa metode Left Corner Parsing berhasil menguraikan kalimat sesuai dengan pola bahasa awal yang ditentukan dan memberikan analisis kontekstual terhadap hasil terjemahan yang benar serta mudah dimengerti.
Classifications techniques in data mining are useful for grouping data based on the related criteria and history. Categorization of goods into slow moving group or the other is important because it affects the policy of the selling. Various classification algorithms are available to predict labels or class labels of data. Two of them are Random Forest and Naïve Bayes. Both algorithms have the ability to describe predictions in detail through indicators of accuracy, precision and recall. This study aims to compare the performance of the two algorithms, which uses testing data of snacks with labels for packaging, size, taste and category. The study attempts to analyze data patterns and decides whether or not the goods fall into the slow moving category. Our research shows that Random Forest algorithm predicts well with accuracy of 87.33%, precision of 85.82% and recall of 100%. The aforementioned algorithm performs better than Naïve Bayes algorithm which attains accuracy of 84.67%, precision of 88.33% and recall of 92.17%. Furthermore, Random Forest algorithm attains AUC value of 0.975 which is slightly higher than that attained by Naïve Bayes at 0.936. Random Forest algorithm is considered better based on the value of the metrics, which is reasonable because the algorithm does not produce bias and is very stable.
Chemistry is a relatively new material for Xth grade high school students, but many high school students still do not understand the basic concepts of chemistry and the lack of use of technology. The purpose of this research is to design and build learning media to make it easier for students to get to know chemistry using the Android platform. The method used in building this application is the SDLC (System Development Life Cycle) method, which starts by collecting data for system testing. Data collection was carried out around the Kalam Kudus Christian High School school environment in Pekanbaru with 40 students as research subjects. The system design is designed so that every high school student can use the application independently using a personal account. The tests used are black box testing and mean opinion score (MOS) testing. The result of black box testing is that the display or menu can run smoothly. while for MOS results, around 95% state that the application that was built gets very decent results from high school students. So that this application is used in accordance with the needs of high school students in helping to recognize basic chemical concepts.
Beladiri taekwondo memeliki dua jenis pertandingan, salah satunya poomsae. Untuk bisa menjadi atlet maka dibutuhkan banyak kriteria yang harus dipenuhi, dikarenakan menjadi atlet itu tidaklah mudah. Dengan banyaknya kriteria yang menjadi indikator seorang menjadi atlet, maka digunakanlah metode analityc hierarchy process (AHP). Yang merupakan sebuah teori pengukuran melalui perbandingan berpasangan dan bergantung pada penilaian dari para ahli untuk menentukan prioritas. Ada beberpa kriteria yang menjadi acuan bagi anggota yang ingin menjadi atlet poomsae, seperti kedisiplinan, sikap, kerajinan, teknik, daya tahan, keindahan, sabuk dan tim. Juga beberapa sub kriteria dari sabuk, yakni hijau, biru, merah, dan hitam. Secara keseluruhan, pemerolehan data keputusan dari setiap alternatif didapatlah hasil akhirnya adalah jika dimabil 4 alternatif yang memungkinakan, maka yanng terpilih sesuai pembobotan adalah E (042), A (0,23), D (0,16), dan B(0,11). Dengan menggunakan metode ini, maka akan membantu pelatih dalam memilih anggota manakah yang lebih tepat untuk bisa mengikuti pertandingan poomsae.
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.