REFERENSI APLIKASI UNTUK TUGAS AKHIR & SKRIPSI
Sistem Pendukung Keputusan Seleksi penerim Bantuan Bedah Rumah Menggunakan Metode MPE
Komponen Aplikasi
Screen Shoot Aplikasi
Salam Koding
Kali ini saya akan memposting sebuah aplikasi prediksi menggunakan metode Regresi Linier Berganda dimana dalam aplikasi ini menggunakan 3 variabel X (X1, X2 dan X3) dan 1 variabel Y. Adapun modul-modul dalam aplikasi ini antara lain
Untuk link demo silahkan klik tautan di bawah ini
http://uploadaplikasi.rf.gd/regresi_linier_berganda
Username : admin
Password : admin
Contoh perhitungan manual
Untuk informasi lebih lanjut silahkan hubungi admin (WA : 082130656364)
Konsep dasar dari metode Rank Order Centroid (ROC) adalah memberikan bobot berdasarkan tingkat kepentingan dari kriteria. Biasanya dibentuk dengan pernyataan “Kriteria 1 lebih penting dari kriteria 2, yang lebih penting dari kriteria 3” dan seterusnya hingga kriteria ke n.
Metode OCRA adalah metode yang digunakan dalam dan analisis lebih lanjut pada aktivitas tersebut, evaluasi yang dilakukan berubungan aktivitas kerja berulang dengan pembebanan pada tubuh bagian atas. Metode ini yang ditemukan oleh Occhipinti dan Colombini pada tahun (2004), metode ini merupakan metode pertama yang paling analitis dna dapat dipercaya. Berdasarkan OCRA index, OCRA checklist merupakan metode yang lebih sederhana dan disarankan untuk digunakan dalam pemeriksaan awal pada stasiun kerja meliputi tugas-tugas yang berulang.
Aplikasi ini terdiri dari modul
Demo Aplikasi
http://uploadaplikasi.rf.gd/roc_ocra_desa
Username : admin
Password : admin
teorema Bayes adalah sebuah teorema dengan dua penafsiran berbeda. Dalam penafsiran Bayes, teorema ini menyatakan seberapa jauh derajat kepercayaan subjektif harus berubah secara rasional ketika ada petunjuk baru. Dalam penafsiran frekuentis teorema ini menjelaskan representasi invers probabilitas dua kejadian. Teorema ini merupakan dasar dari statistika Bayes dan memiliki penerapan dalam sains, rekayasa, ilmu ekonomi (terutama ilmu ekonomi mikro), teori permainan, kedokteran dan hukum. Penerapan teorema Bayes untuk memperbarui kepercayaan dinamakan inferens Bayes.
Fitur Sistem Pakar ini antara lain:
Demo Aplikasi
http://uploadaplikasi.rf.gd/sispak_tanaman
http://uploadaplikasi.rf.gd/sispak_tanaman/admin
Username : admin
Password : admin
Informasi lebih lanjut Whatsapp ke 082130656364
Salam koding
sistem pendukung keputusan ini menggunakan metode Naive Bayes. Naive Bayes adalah metode klasifikasi data berdasarkan probabilitas yang bisa saja terjadi di masa depan. Metode ini dianggap simpel dan efektif.
Naive Bayes adalah metode yang cocok untuk klasifikasi biner dan multiclass. Metode yang juga dikenal sebagai Naive Bayes Classifier ini menerapkan teknik supervised klasifikasi objek di masa depan dengan menetapkan label kelas ke instance/catatan menggunakan probabilitas bersyarat. Probabilitas bersyarat adalah ukuran peluang suatu peristiwa yang terjadi berdasarkan peristiwa lain yang telah (dengan asumsi, praduga, pernyataan, atau terbukti) terjadi.
Istilah supervised merujuk pada klasifikasi training data yang sudah diberi label dengan kelas. Misalnya, sebuah transaksi penipuan telah ditandai sebagai data transaksional. Kemudian, jika Anda ingin mengklasifikasikan transaksi di masa depan menjadi fraudulent/non-fraudulent (penipuan/non-penipuan), maka jenis klasifikasi itu akan disebut sebagai supervised.
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) Kelayakan Penerima Bantuan Program Keluarga Harapan ini antara lain :
Demo aplikasi
http://uploadaplikasi.rf.gd/spk_naive_bayes
Username : admin
Password : admin
Informasi lebeih lanjut whatsapp ke 082130656364
Salam Koding
Aplikasi data mining ini untuk menganalisa data penjualan dengan menggunakan metode apriori dan metode FP-Growth
Lanjutkan membaca “Data Mining Metode apriori dan fp-growth untuk analisa penjualan”Secara umum logika fuzzy sugeno adalah suatu logika yang digunakan untuk menghasilkan keputusan tunggal / crisp saat defuzzyfikasi, penggunaannya tergantung dari domain masalah yang terjadi. Dimana urutan prosesnya dimulai dari fuzzyfikasi, penerapan rule, defuzzyfikasi dan output. Fuzzy sugeno pertama kali diperkenalkan oleh Takagi-Sugeno Kang pada tahun 1985. Sehingga metode ini sering dinamakan dengan metode TSK (Takagi-Sugeno Kang). Dimana logika fuzzy sugeno memeliki persamaan bentuk dengan metode fuzzy mamdani hanya berbeda pada output
Metode Copras merupakan salah satu metode dalam pengambilan keputusan yang mengasumsikan ketergantungan langsung dan proporsional dari tingkay signifikansi kegunaan alternatif.
Metode ARAS (Additive Ratio ASsessment) pertama kali diperkenalkan oleh Zavadskas dan Turksis (2010).Metode ini menentukan kinerja dan membandingkan peringkat dari beberapa alternatif dengan alternatif ideal. Hal ini didasarkan bahwa perbandingan dari jumlah nilai ternormalisasi terbobot dari suatu alternatif terhadap jumlah nilai ternormalisasi terbobot dari alternatif yang optimal pada semua kriterianya adalah merupakan tingkat paling optimal dari alternatif yang dibandingkan tersebut(Turksis 2010).
Multi-Attributive Border Approximation area Comparison Method atau disingkat dengan MABAC Method, merupakan metode perbandingan multikriteria. Metode ini dipilih karena, di rison-perusahaan jasa dengan metode lain multi-kriteria pengambilan keputusan (SAW, COPRAS, Moora, TOPSIS dan VI-KOR), metode ini ia menyediakan stabil (konsisten) solusi dan itu dianggap sebagai alat yang handal untuk yang rasional pengambilan keputusan, lebih jelasnya anda dapat mendownload jurnal nya “Indic D, Lukovic Z, Mucibabic S. Engagement model for NBC service units during chemical accidents, Vojnotehnicki glasnik/Military Technical Courier, Vol. 62, No. 1, pp. 23-41, 2014“.
Metode The MABAC dikembangkan oleh Pamucar dan Cirovic. Dalam tulisan ini digunakan model hibrida, DEMATEL-MABAC, di mana metode DEMATEL digunakan untuk menentukan koefisien bobot kriteria dan metode MABAC digunakan untuk alternatife peringkat, anda dapat mendownload jurnalnya klik disini.
Asumsi dasar dari metode MABAC tercermin dalam definisi jarak fungsi kriteria dari setiap alternatif yang diamati dari daerah perkiraan perbatasan. Di bagian berikut disajikan prosedur menerapkan metode MABAC, yaitu, formulasi matematis, yang terdiri dari 6 langkah:
Langkah 1 : Membentuk matriks keputusan awal (X) (Forming initial decision matrix (X))
Langkah2 : Normalisasi elemen matriks awal (X)(Normalization of initial matrix ( X ) elements)
Langkah 3 : Perhitungan elemen matriks tertimbang (V) (Calculation of weighted matrix (V ) elements)
Langkah 4 : Penentuan matriks area perkiraan perbatasan (G)(Determination of border approximate area matrix (G))
Langkah 5 : Perhitungan elemen matriks jarak alternatif dari daerah perkiraan perbatasan (Q)(Calculation of matrix elements of alternative distance from the border approximate area (Q))
Langkah 6 : Perengkingan Alternative (Ranking alternatives)
Catatan: Rumus setiap masing-masing langkah-langkah MABAC diatas dapat anda download klik disini
Demo Aplikasi
http://aplikasiku2.rf.gd/spk_mabac
User : admin@gmail.com
Password : admin
aplikasiphpku 