Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Jumlah Pemesanan Barang

Wahid, Asep Abdul; Ikhwana, Andri; Partono, Partono

doi:10.33364/algoritma/v.9-1.188

Cited by 4 publications

(4 citation statements)

References 0 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Inferensi pada metode Mamdani memiliki nilai yang tidak efisien dikarenakan pada proses membutuhkan waktu yang lebih lama yang melibatkan proses pencarian centroid dari area dua dimensi, di mana hasil keluarannya berupa himpunan Fuzzy (Sri & Hari, 2013). Sistem Inferensi Fuzzy menggunakan metode sugeno memberikan tingkat error yang kecil, dan dengan tingkat error yang semakin kecil memberikan hasil yang maksimal untuk membantu mengambil keputusan secara akurat (Wahid et al, 2012). Sedangkan Fuzzy Inference System (FIS) metode Tsukamoto dikarenakan dalam sistem pendukung keputusan mempunyai agregat keluaran setiap aturan oleh metode tertimbang rata-rata dan dengan demikian menghindari proses memakan waktu defuzzifikasi (Bandyopadhyay et al, 2013).…”

Section: Pendahuluanunclassified

Analisis Kepuasan Pelanggan terhadap Kualitas Produk dan Pelayanan dengan Menggunakan Komparasi Fuzzy Inference System

Susanti¹

2022

SOSTECH

View full text Add to dashboard Cite

Kepuasan pelanggan merupakan bagian terpenting yang berdiri sendiri dan dipengaruhi oleh kualitas layanan. Kualitas layanan mendorong pelanggan untuk komitmen kepada produk dan layanan suatu perusahaan sehingga berdampak kepada peningkatan penjualan suatu produk. Permasalahan yang diambil dari penelitian ini adalah dalam 2 tahun terakhir dari tahun 2016-2017 jumlah konsumen pada Restoran D’Cost Seafood Pamulang Square mengalami penurunan. Tujuan dari penelitian ini untuk mengetahui seberapa besar tingkat kepuasan pelanggan yang diberikan terhadap pelayanan Restoran D’Cost Pamulang Square dengan membandingkan dua metode Fuzzy Inference System Metode Sugeno dan Metode Tsukamoto. Penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif yang menggunakan empat variabel input yaitu kualitas pelayanan, kualitas produk, kualitas harga sedangkan untuk variabel outputnya yaitu kepuasan pelanggan. Untuk data penelitian dilakukan sampel dengan cara melakukan menyebaran kuesioner kepada 100 responden konsumen D’Cost Seafood secara acak. Dari hasil perhitungan dimana data input yang diambil berdasarkan nilai rata-rata dengan nilai 29 pada kualitas pelayanan, nilai 26 pada kualitas produk, nilai 12 pada kualitas harga dan nilai 25 pada kualitas suasana diperoleh tingkat kepuasan pelanggan dengan menggunakan Metode Tsukamoto sebesar 67.06 dengan persentase MAPE sebesar 19.17 % sedangkan Metode Sugeno dengan Toolbox Matlab menghasilkan nilai tingkat kepuasan pelanggan sebesar 78.6 dengan persentase MAPE sebesar 8.57 % dengan himpunan fuzzy Cukup Puas. Selanjutnya saran yang diberikan untuk menentukan nilai kepuasan pelanggan yaitu dengan menggunakan metode Sugeno. Diharapkan dengan adanya aplikasi ini dapat memudahkan manajerial untuk mengetahui variabel input mana yang harus diperbaiki untuk dapat meningkatkan pendapatan.

show abstract

Section: Pendahuluanunclassified

Analisis Kepuasan Pelanggan terhadap Kualitas Produk dan Pelayanan dengan Menggunakan Komparasi Fuzzy Inference System

Susanti¹

2022

SOSTECH

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Sedangkan menurut Alter, SPK merupakan system informasi intraktif yang menyediakan informasi, pemodelan dan manipulasi data. SPK digunakan untuk membantu mengambil keputusan dimana tidak seorangpun mengetahui secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat dengan situasi tidak terstruktur ataupun semi terstruktur [9] yanga mana digunakan untuk mendukung para pengambil keputusan manajerial dalam kondisi tertentu. Hal yang dimaksudkan mendukung adalah sebagai alat bantu bagi para pengambil keputusan untuk memperluas kapabilitas mereka, namun tidak untuk menggantikan penilaian [10].…”

Section: Pendahuluanunclassified

Fuzzy Tsukamoto Implementation as Decision Support System for RASKIN Recipient Candidates in Kasiman Bojonegoro

Widyassari¹

2021

RESEARCH

View full text Add to dashboard Cite

<em>Beras miskin (Raskin) adalah salah satu cara untuk memberikan bantuan beras hanya kepada orang miskin. Banyaknya jumlah orang yang kurang mampu membuat pemerintah merasa kewalahan dalam pendistribusian beras Raskin, terutama di wilayah Kasiman Bojonegoro. Karena kondisi masyarakat sangat beragam dan status warga berbeda di mana orang-orang di daerah Kasiman yang terlihat miskin tidak selalu miskin dan yang terlihat kaya tidak selalu kaya, ada berbagai gejolak antara kaya dan miskin. Kemudian diperlukan sistem pendukung keputusan untuk menentukan siapa yang berhak menerima bantuan. Banyak metode yang dapat digunakan dalam sistem pendukung keputusan, salah satunya adalah dengan menggunakan logika fuzzy. Proses pemilihan calon penerima Raskin menggunakan beberapa kriteria yang dapat digunakan sebagai variabel data pendukung yang meliputi luas lahan, jumlah tanggungan dan pendapatan. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan penerima bantuan beras bagi masyarakat miskin (raskin) yang dapat memberikan alternatif berdasarkan prioritas yang dipilih dengan menerapkan fuzzy tsukamoto dalam mengukur tingkat kemiskinan. </em>

show abstract

“…Sistem Pendukung Keputusan itu sendiri bukan merupakan alat pengambilan keputusan, tetapi melainkan merupakan sistem yang digunakan untuk membantu pengambil keputusan yang melengkapi mereka dengan informasi dari data yang telah diolah dengan relevan dan diperlukan untuk membuat keputusan terhadap suatu masalah dengan lebih cepat dan akurat. Sehingga sistem ini tidak dimaksudkan untuk menggantikan para pengambil keputusan dalam proses pembuatan keputusan (Wahid et al, 2012).…”

Section: Tinjauan Pustakaunclassified

Model Analytical Hierarchy Process Untuk Penilaian Desa Dalam Program Desa Maju Inhil Jaya

Ridha

2018

SISTEMASI

View full text Add to dashboard Cite

Program Desa Maju Inhil Jaya (DMIJ) adalah program unggulan Pemerintah Daerah periode 2013-2018. Untuk mendukung dan mensukseskan program ini, maka pelaksanaan dilapangan haruslah sesuai dengan ketentuan dan peraturan yang telah ditetapkan, sehingga kemungkinan penyalahgunaan anggaran tidak terjadi. Penggunaan dana DMIJ harus disesuaikan dengan kebutuhan dan prioritas di setiap desa, sehingga pembangunan dapat diselaraskan dan menghindari ketimpangan, baik ekonomi maupun keberadaan infrastrukturnya. Diperlukan sebuah Sistem Pendukung Keputusan (SPK) yang dapat membantu dalam pengolahan data hasil survey. Pada kesempatan ini, metode Analytical Hierarchy Process (AHP) merupakan sebuah metode yang dianggap baik untuk melalukan proses pengolahan data hasil survey. Metode tersebut dianggap baik karena dapat membandingkan antar kriteria dan juga antar alternatif lokasi/desa yang telah dipilih. Penerapan metode AHP dalam pembangunan sistem pendukung keputusan penilaian desa terbaik dalam program pemerintah daerah DMIJ ditetapkan dengan 8 kriteria yaitu: Pendidikan, Kesehatan, Ekonomi Masyarakat, Keamanan dan Ketertiban, Partisipasi Masyarakat, Pemerintahan, Lembaga Kemasyarakatan, dan Pemberdayaan dan kesejahteraan keluarga. Hasil akhir dari penelitian ini yaitu Desa Pulau Palas memiliki prioritas tertinggi dengan nilai eigen sebesar 0.245 atau 24,5% sehingga Desa Pulau Palas dapat direkomendasikan sebagai desa terbaik. Dan kriteria yang paling berpengaruh adalah kesehatan dengan nilai eigen 0.284 atau 28,4%. Kata Kunci : Sistem Pendukung Keputusan, Analytical Hierarchy Process, Desa Terbaik, Desa Maju Inhil Jaya.

show abstract

Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Jumlah Pemesanan Barang

Cited by 4 publications

References 0 publications

Analisis Kepuasan Pelanggan terhadap Kualitas Produk dan Pelayanan dengan Menggunakan Komparasi Fuzzy Inference System

Analisis Kepuasan Pelanggan terhadap Kualitas Produk dan Pelayanan dengan Menggunakan Komparasi Fuzzy Inference System

Fuzzy Tsukamoto Implementation as Decision Support System for RASKIN Recipient Candidates in Kasiman Bojonegoro

Model Analytical Hierarchy Process Untuk Penilaian Desa Dalam Program Desa Maju Inhil Jaya

Contact Info

Product

Resources

About