Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Kualitas Benih Bunga Viola Menggunakan Simple Additive Weighting

Abstract

Bidang pertanian di Indonesia saat ini semakin berkembang pesat. Salah satunya adalah komoditas bunga yang telah berhasil diekspor hingga ke banyak negara. Banyak kriteria yang ditentukan untuk memenuhi standar ekspor. Bunga Viola merupakan salah satu komoditas ekspor Indonesia, di mana kualitas benih bunga sangat diperhatikan untuk menjaga permintaan pasar internasional. Oleh karena itu, bunga Viola harus melalui tahap penentuan kualitas dan pemeringkatan sebelum dikirim. Sayangnya proses pendataan yang dilakukan secara manual menyebabkan ketidak akuratan data. Proses pemeringkatan yang dibutuhkan cukup panjang dan hal tersebut rentan dengan kehilangan berkas manual maupun pencatatan yang tidak akurat sehingga memperlambat proses penentuan ranking. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan metode Simple Additive Weighting (SAW) untuk menentukan kualitas benih bunga Viola. Aplikasi dibangun menggunakan bahasa pemrograma Hypertext Prepocessor (PHP), framework CSS Bootstrap, serta database MySQL. Dari hasil pengujian didapatkan bahwa metode SAW mampu menentukan kualitas benih bunga Viola dengan akurasi 83,34% dan presisi pada kualitas Baik adalah 92,1%.

Penerapan metode Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS) dalam menentukan reseller terbaik

“…Testing merupakan tahap pengujian sistem menggunakan model pengujian black-box, dimana pengujian pada perangkat lunak dilakukan dari segi spesifikasi fungsional tanpa melakukan kajian pada desain maupun kode pada program [15].…”

Perancangan UI/UX Purwarupa Aplikasi Penentu Kualitas Benih Bunga Berbasis Mobile Menggunakan Metode Design Thinking (Studi Kasus PT Selektani)

“…Peran teknologi informasi (TIK) dalam pengelolaan pertanian di Indonesia memiliki fungsi yang sangat penting [1]. Beberapa penerapan TIK dalam bidang pertanian tersebut diantaranya adalah untuk merancang skenario pertanian, membuat proses pekerjaan menjadi lebih cepat dan terstruktur, serta kemudahan distribusi dan efisiensi dalam manajerial [2].…”

Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Kelayakan Penangguhan Kredit Nasabah menggunakan Naïve Bayes

“…Naïve Bayes juga mempunyai akurasi dan kecepatan yang sangat kuat ketika diaplikasikan pada database dengan big data (Ardiansyah et al, 2021;Hendrawan et al, 2022;Irawan et al, 2021;Rahmadi et al, 2020). Metode ini biasa dipakai untuk proses pengambilan suatu keputusan (Ali & Bukhari, 2021;Alita et al, 2021;García-Díaz et al, 2018;Setiyawati & Widiyanto, 2021), dan mencari penjumlahan terbobot dari rating pendataan pada setiap alternatif pada setiap atribut (Armansyah & Ramli, 2022;Dulhare, 2018;Sari et al, 2020).…”