Jurnal Kecerdasan Buatan dan Teknologi Informasi

PENINGKATAN EVALUASI KINERJA KARYAWAN: PENGEMBANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DENGAN METODE ANALITIK HIERARCHY PROCESS - STUDI KASUS DIVISI XYZ

Priyo Agung Wicaksono — 2024-01-06

Evaluasi kinerja karyawan saat ini umumnya dilakukan secara manual oleh atasan, seringkali menghasilkan penilaian yang kurang akurat. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan akurasi penilaian kinerja karyawan dengan mengembangkan sebuah sistem berdasarkan metode Analytical Hierarchy Process (AHP). Sistem pendukung keputusan ini menggunakan pendekatan AHP untuk mengatasi masalah kompleks dengan hierarki yang terstruktur. Penelitian ini berfokus pada 5 kriteria penilaian, yaitu kedisiplinan, kehadiran, kecakapan kerja, karakter, kualitas kerja, dan kuantitas kerja. Hasil studi kasus di divisi XYZ menunjukkan bahwa beberapa karyawan diberi nilai "Kurang". Karyawan dengan status ini dapat dievaluasi lebih lanjut oleh manajemen untuk meningkatkan kinerja karyawan tersebut dalam tim. Secara keseluruhan, sistem yang dikembangkan berhasil memberikan rekomendasi untuk pemilihan karyawan terbaik berdasarkan kriteria yang telah ditentukan.

PERANCANGAN SISITEM PENDUKUNG KEPUTUSAN REKOMENDASI MENU MAKANAN PADA PENDERITA DIABETES MELLITUS MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING

Luki Dwi Prasanti — 2024-01-06

Diabetes mellitus adalah suatu penyakit metabolisme kronis dengan penyebab yang beragam yang ditandai dengan tingginya kadar gula darah disertai dengan gangguan metabolisme karbohidrat, lemak, dan protein sebagai akibat gangguan fungsi insulin. Pengaturan pola makan menjadi sangat penting bagi penderita diabetes untuk menjaga kadar gula darah yang stabil. Dalam upaya meningkatkan kualitas hidup penderita diabetes, diperlukan suatu sistem pendukung keputusan yang dapat memberikan rekomendasi menu makanan yang sesuai dengan kebutuhan gizi dan preferensi individu. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sebuah sistem pendukung keputusan yang menggunakan metode Simple Additive Weighting untuk memberikan rekomendasi menu makanan kepada penderita diabetes mellitus. Metode Simple Additive Weighting (SAW) digunakan dalam proses pembobotan untuk menentukan tingkat kepentingan dari setiap faktor yang dimasukkan ke dalam sistem. Proses ini akan menghasilkan bobot bagi setiap faktor, yang akan digunakan untuk menentukan nilai relatif masing-masing menu makanan. Dalam konteks ini, kriteria yang digunakan adalah nilai glikemik makanan, kandungan nutrisi, dan preferensi individu. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan sumbangan yang positif bagi penderita diabetes mellitus dalam mengelola pola makan mereka. Sistem pendukung keputusan yang dirancang dapat membantu penderita diabetes mellitus dalam membuat keputusan yang lebih tepat dan meminimalkan kesalahan dalam memilih makanan yang dikonsumsi. Penelitian ini memberikan kontribusi penting dalam pengembangan teknologi kesehatan yang dapat membantu penderita diabetes mellitus dalam mengelola kondisi kesehatan mereka melalui pengaturan pola makan yang lebih baik. Selain itu, metode SAW yang digunakan dalam penelitian ini dapat menjadi landasan untuk pengembangan sistem serupa dalam konteks penyakit kronis lainnya.

PERANCANGAN SISTEM INFORMASI PENGARSIPAN SURAT (SIPS) BERBASIS WEB DI KANTOR KEPOLISIAN DAERAH SULAWESI TENGGARA

Endah Sekar Lembayung — 2024-01-29

Kemajuan teknologi informasi telah berperan sebagai pendorong utama dalam pengembangan sistem informasi yang terpada dan efektif. Penelitian ini memiliki tujuan utama mengembangkan Sistem Informasi Pengarsipan Surat (SIPS) berbasis web di Kantor Daerah Sulawesi Tenggara. Fokus utamanya adalah integrasi sistem yang efisien dalam pengelolaan surat-menyurat di lingkungan kepolisian terutama bidang TIK. Pendekatan yang digunakan adalah metode waterfall dalam proses pengembangan sistem dengan mengimplementasikan UML dalam desain basis data. Tahapan implementasi mencakup berbagai halaman antarmuka, seperti seperti dashboard, login, registrasi, manajemen data pengarsipan, input surat, disposisi, manajemen pengguna, dan audit trail. Pengujian sistem dijalankan menggunakan metode black box testing untuk memverifikasi fungsi dan kegunaan sistem secara menyeluruh. Hasilnya mengindikasikan kemampuan sistem dalam mendukung efisiensi pengarsipan surat, mengurangi risiko kehilangan data, dan mempercepat proses pencarian informasi yang dibutuhkan. Diharapkan Sistem Informasi Pengarsipan Surat (SIPS) ini akan menjadi pondasi yang kokoh dalam mendukung efektivitas tugas kepolisian dan layanan kepada Masyarakat di Kantor Kepolisian Daerah Sulawesi Tenggara. Meningkatkan efisiensi, aksesibilitas yang lebih baik, dan keamanan informasi yang terjaga diharapkan menjadi kontribusi signifikan dari SIPS ini dalam menjalankan tugas-tugas kepolisian dan memberikan pelayanan yang lebih baik kepada masyarakat.

PENERAPAN ALGORITMA FP-GROWTH DALAM ANALISIS POLA TRANSAKSI UNTUK OPTIMALISASI PENGELOLAAN DATA TRANSAKSI DI TOKO LIA

Agita Hany Talia — 2024-01-31

Penelitian ini membahas penerapan algoritma FP-Growth dalam analisis pola transaksi dengan tujuan untuk optimalisasi pengelolaan data transaksi di Toko Lia. Pendahuluan menjelaskan kompleksitas data transaksi dalam bisnis ritel dan kebutuhan akan metode analisis yang efektif. Masalah yang diidentifikasi meliputi ketidakmampuan sistem konvensional dalam menangani volume data transaksi yang besar serta kesulitan dalam mengidentifikasi pola transaksi yang signifikan. Tujuan penelitian adalah mengimplementasikan algoritma FP-Growth sebagai solusi untuk mengatasi masalah tersebut. Metode penelitian melibatkan pengumpulan data transaksi dari Toko Lia, penerapan algoritma FP-Growth, dan analisis hasil untuk mengidentifikasi pola transaksi yang relevan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan algoritma FP-Growth berhasil mengoptimalkan pengelolaan data transaksi dengan efisien, memungkinkan identifikasi pola transaksi yang mendasar bagi keberhasilan strategi pemasaran dan pengelolaan stok di Toko Lia. Implikasi praktis dari penelitian ini adalah peningkatan kinerja operasional dan strategi bisnis Toko Lia melalui pemanfaatan algoritma FP-Growth sebagai alat analisis yang andal untuk menggali informasi berharga dari data transaksi.

PENGELOMPOKAN SANTRI DI PONDOK AL-MA’RIFAH BERDASARKAN ASAL WILAYAH MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEAN CLUSTERING

Siti Nurhasanah — 2024-01-31

Pondok Al-Ma’rifah merupakan lembaga pendidikan Islam yang menampung santri dari berbagai wilayah. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan santri berdasarkan asal wilayah menggunakan algoritma K-Mean Clustering guna meningkatkan efisiensi manajemen pondok. mencerminkan kebutuhan akan pendekatan yang sistematis dalam mengorganisir santri untuk mendukung optimalisasi pelayanan dan pemenuhan kebutuhan mereka. Masalah utama adalah kompleksitas pengelolaan santri dari beragam wilayah yang dapat menghambat efisiensi dan efektivitas manajemen pondok. Tujuan penelitian ini adalah mengidentifikasi pola distribusi santri berdasarkan asal wilayah dan mengelompokkannya secara otomatis menggunakan algoritma K-Mean Clustering. Metode penelitian melibatkan pengumpulan data asal wilayah santri, pemrosesan data, dan implementasi algoritma K-Mean Clustering untuk membentuk kelompok homogen. Hasil penelitian ini memberikan gambaran yang jelas tentang pola distribusi geografis santri di Pondok Al-Ma’rifah dan menyajikan kelompok-kelompok yang mewakili kesamaan asal wilayah. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi signifikan dalam meningkatkan efisiensi manajemen pondok, memudahkan pemantauan dan pelayanan santri, serta membuka peluang pengembangan program pendidikan yang lebih terarah sesuai karakteristik kelompok wilayah tertentu.