Newest Post

Archive for September 2018

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN MENU MAKANAN SESUAI KEBUTUHAN GIZI UNTUK PENDERITA JANTUNG DENGAN METODE HARRIS BENEDICT DAN ALGORITMA GENETIKA
Rolita, Lisa and Desi , Andreswari and Rusdi, Efendi (2015) SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN MENU MAKANAN SESUAI KEBUTUHAN GIZI UNTUK PENDERITA JANTUNG DENGAN METODE HARRIS BENEDICT DAN ALGORITMA GENETIKA.Undergraduated thesis, Universitas Bengkulu.
[img]
Text (Thesis)
IV,V,Lamp, 1-15- lis-FT.pdf - Bibliography
Restricted to Registered users only
Available under License Creative Commons GNU GPL (Software).
Download (12MB)
[img]
Text (Thesis)
I,II,III,-1-15, lis-FT..pdf - Bibliography
Restricted to Registered users only
Available under License Creative Commons GNU GPL (Software).
Download (12MB)

Abstract
Penderita penyakit jantung harus memperhatikan asupan makanan, terutama pengaturan protein, lemak, karbohidrat dan kadar garam. Penelitian ini akan dibangun sebuah sistem pendukung keputusan penentuan menu makanan sesuai kebutuhan gizi. Metode yang digunakan untuk menghitung kebutuhan gizi adalah metode Harris Benedict, dengan parameter yang mempengaruhi yaitu usia, berat badan, tinggi badan, jenis kelamin, dan pekerjaan. Bahan makanan akan diberikan bobot untuk kemudian dihitung menggunakan algoritma genetika. Algoritma genetika digunakan untuk menentukan menu makanan yang memiliki nilai sama atau mendekati kebutuhan gizi penderita jantung. Pengujian sistem yang dilakukan menggunakan parameter algoritma genetika yaitu jumlah gen 10, jumlah kromosom 5, maksimum generasi 50, probabilitas Crossover 0,3 dan probabilitas mutasi 0.1 mendapatkan nilai rata-rata selisih total kalori yang dibutuhkan dengan total kalori kromosom terkecil. Sistem ini dibangun dengan bahasa pemrograman Java IDE Netbeans 8.0. Sedangkan metode pengembangan sistem yang digunakan adalah model Waterfall dan Unifed Modelling Language (UML) sebagai perancangan sistem. Hasil akhir dari sistem ini adalah lima menu makanan yang memiliki nilai kalori yang terbaik dalam satu hari. Dari uji kelayakan sistem yang dilakukan menggunakan kuesioner didapatkan 85.5% untuk pengujian fungsional sistem, 89% pengujian antarmuka dan pengaksesan, dan 84.6% untuk pengujian manfaat sistem.
Item Type:
Thesis (Undergraduated)
Subjects:
Divisions:
Depositing User:
022 Gofar Ismail
Date Deposited:
15 May 2015 10:28
Last Modified:
15 May 2015 10:28
URI:


REVIEW


Review Skripsi SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN MENU MAKANAN SESUAI KEBUTUHAN GIZI UNTUK PENDERITA JANTUNG DENGAN METODE HARRIS BENEDICT DAN ALGORITMA GENETIKA


Skripsi yang akan di review berjudul Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Menu Makanan sesuai Kebutuhan Gizi untuk Penderita Jantung dengan Metode Harris Benedict  dan Algoritma Genetika yang disusun oleh Lisa Rolita G1A010045. Penelitian skripsi ini menghasilkan sistem pendukung keputusan penentuan menu makanan sesuai kebutuhan gizi untuk penderita penyakit jantung berbasis desktop. Sistem ini dapat digunakan oleh pengguna untuk membantu menentukan menu makanan dalam sehari yang sesuai dengan kebutuhan gizi. Seperti yang kita tahu penderita penyakit jantung harus memperhatikan asupan makanan, terutama pengaturan protein, lemak, karbohidrat dan kadar garam. Maka dari itulah dibangunlah sebuah sistem pendukung keputusan penentuan menu makanan sesuai kebutuhan gizi.
Metode yang digunakan untuk menghitung kebutuhan gizi  pada skripsi ini adalah metode Harris Benedict, dengan parameter yang mempengaruhi yaitu usia, berat badan, tinggi badan, jenis kelamin, dan pekerjaan. Bahan makanan akan diberikan bobot untuk kemudian dihitung menggunakan algoritma genetika yang selanjutnya menentukan menu makanan yang memiliki nilai sama atau mendekati kebutuhan gizi penderita jantung.Penelitian ini menggunakan bahasa pemrograman Java IDE Netbeans 8.0. dan metode pengembangan sistem yang digunakan adalah model Waterfall dan Unifed Modelling Language (UML) sebagai perancangan sistem.

Metode Harris Benedict adalah suatu metode yang digunakan untuk memperkirakan kebutuhan kalori harian individu yang akan memperkirakan total kalori harian pada penderita penyakit jantung, dengan menghitung nilai energi, nilai protein, nilai lemak, dan nilai karbohidrat. Hal ini berdasarkan berat badan, tinggi badan, usia, tingkat aktifitas, jenis kelamin, dan untuk wanita juga terdapat perhitungan untuk ibu hamil dan ibu menyusui. Pada sistem ini juga digunakan algoritma Genetika dalam menentukan menu makanan yang terbaik sesuai dengan kebutuhan individu penderita penyakit jantung.

Pengujian sistem yang dilakukan menggunakan parameter algoritma genetika yaitu jumlah gen 10, jumlah kromosom 5, maksimum generasi 50, probabilitas Crossover 0,3 dan probabilitas mutasi 0.1 mendapatkan nilai rata-rata selisih total kalori yang dibutuhkan dengan total kalori kromosom terkecil. Hasil akhir dari sistem ini adalah lima menu makanan yang memiliki nilai kalori yang terbaik dalam satu hari. Dari uji kelayakan sistem yang dilakukan menggunakan kuesioner didapatkan 85.5% untuk pengujian fungsional sistem, 89% pengujian antarmuka dan pengaksesan, dan 84.6% untuk pengujian manfaat system.


Dari hasil pengujian yang telah dilakukan pada skripsi tersebut variable-variabel yang digunakan dalam metode Harris Benedict dapat mempengaruhi kebutuhan gizi dari penderita penyakit jantung. Pengaruh variable-variabel yang digunakan terhadap kebutuhan gizi penderita penyakit jantung adalah :
  1. Semakin besar (tua) usia penderita penyakit jantung, maka semakin kecil kebutuhan gizi yang dibutuhkan. 
  2. Semakin besar berat badan penderita penyakit jantung, maka semakin besar kebutuhan gizi yang dibutuhkan.
  3. Semakin besar tinggi badan penderita penyakit jantung, maka semakin besar kebutuhan gizi yang dibutuhkan. 
  4. Kebutuhan gizi penderita penyakit jantung perempuan lebih kecil daripada kebutuhan gizi penderita penyakit jantung laki-laki. 
  5. Untuk penderita jantung perempuan dengan keadaan menyusui memiliki kebutuhan gizi lebih besar daripada perempuan dengan keadaan hamil atau tidak hamil.
  6. Semakin berat tingkat aktfiktas (pekerjaan) yang dilakukan oleh penderita penyakit jantung, maka semakin besar kebutuhan gizi yang dibutuhkan.
Pada skripsi ini algoritma genetika digunakan untuk menentukan menu makanan sesuai dengan angka kebutuhan gizi dari individu penderita jantung. Metode ini menentukan bahan makanan yang akan dijadikan menu makanan dan menghitung kalori dari menu makanan yang mendekati dengan kebutuhan kalori dari individu penderita jantung. Sistem pada skripsi ini , terdapat keluaran berupa lima menu makanan yang kalorinya mendekati kebutuhan kalori dari penderita jantung.


Sumber :

https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhzbz4nAgtqXpPERFRoJJQdSC7MHVhp0fR1XDrXvsjHoe8L4Fl7Fuf47ZIJhL0nHVU776qMqP_BFTfVmve8yEW27tXLBHNjp6wUf67JapvUt9JyuUE-UGozkEXYlh7-NhOt-YkeRw8P8Uc/s1600/Decision+Support+System.jpg

https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhKQEuyHeVtyLgJ8v1Z1hkMzzhFEJeRAQ9R6R3dtgnNMmmIBSsNBkcoR7UofsoqMGzfYQGYufHCQmfhj7vT9eUN07zMqBobYwweCIS9ELR3pM6I4ZSm2erHZRpZliY91jSPICNKcfhmvsk/s1600/image001.gif

http://repository.unib.ac.id/10891/

http://spk-kelompok-4.blogspot.com/2015/09/review-skripsi-sistem-pendukung.html


REVIEW SKRIPSI DSS/SPK

Rabu, 19 September 2018


SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN


Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
adalah sebuah sistem yang mampu memberikan kemampuan pemecahan masalah maupun kemampuan pengkomunikasian untuk masalah dengan kondisi semi terstruktur dan tak terstruktur. Sistem ini digunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam situasi semi terstruktur dan situasi yang tidak terstruktur, dimana tak seorangpun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat (Turban, 2001).
SPK bertujuan untuk menyediakan informasi, membimbing, memberikan prediksi serta mengarahkan kepada pengguna informasi agar dapat melakukan pengambilan keputusan dengan lebih baik
Decision Support Systems (DSS) atau system pendukung keputusan adalah serangkaian kelas tertentu dari system informasi terkomputerisasi yang mendukung kegiatan pengambilan keputusan bisnis dan organisasi. Suatu DSS yang dirancang dengan benar adalah suatu system berbasis perangkat lunak interaktif yang dimaksudkan untuk membantu para pengambil keputusan mengkompilasi informasi yang berguna dari data mentah, dokumen, pengetahuan pribadi, danmodel bisnis untuk mengidentifikasikan dan memecahkan berbagai masalah dan mengambil keputusan.
Pengertian Sistem Pendukung Keputusan
Sistem pendukung keputusan (SPK) adalah bagian dari sistem informasi berbasis komputer termasuk sistem berbasis  pengetahuan atau manajemen pengetahuan yang dipakai untuk mendukung pengambilan keputusan dalam suatu organisasi atau perusahaan. Dapat juga dikatakan sebagai sistem komputer yang mengolah data menjadi informasi untuk mengambil keputusan dari masalah semi terstruktur yang spesifik
Jenis Keputusan yang dibuat pada dasarnya dikelompokkan dalam 2 jenis, antara lain ( Herbert A. Simon ) :
  1. Keputusan Terprogram
Keputusan ini bersifat berulang dan rutin, sedemikian hingga suatu prosedur pasti telah dibuat menanganinya sehingga keputusan tersebut tidak perlu diperlakukan
  1. Keputusan Tak Terprogram
Keputusan ini bersifat baru, tidak terstruktur dan jarang   konsekuen. Tidak ada metode yang pasti untuk menangani masalah ini karena belum ada sebelumnya atau karena sifat dan struktur persisnya tak terlihat atau rumit atau karena begitu pentingnya sehingga memerlukan perlakuan yang sangat khusus.

KONSEP DSS
  1. Masalah Terstruktur, merupakan suatu masalah yang memiliki struktur masalah pada 3 tahap pertama, yaitu intelijen, rancangan dan pilihan.
  2. Masalah Tak Terstruktur, merupakan masalah yang sama sekali tidak memiliki struktur pada 3 tahap diatas.
  3. Masalah Semi-Terstruktur, merupakan masalah yang memiliki struktur hanya pada satu atau dua tahap
ARTI DSS
Suatu sistem yang memberikan kontribusi terhadap para manajer untuk memberikan dukungan dalam pengambilan keputusan.
PERAN DSS DALAM PEMECAHAN MASALAH
DSS dapat memperluas dukungan manajer dalam pemecahan masalah, karena DSS disesuaikan dengan kebutuhan-kebutuhan khusus manajer.
TUJUAN DSS :
  1. Membantu manajer membuat keputusan untuk memecahkan masalah semi terstruktur.
  2. Mendukung penilaian manajer bukan mencoba menggantikannya.
  3. Meningkatkan effektifitas pengambilan keputusan manajer daripada efisiensinya.
Jenis-jenis Sistem Pendukung Keputusan menurut tingkat kerumitan dan tingkat dukungan pemecahan masalahnya adalah sebagai berikut:
  • Mengambil elemen-elemen informasi
  • Menganalisa seluruh file
  • Menyiapkan laporan dari berbagai file
  • Memperkirakan akibat dari keputusan
  • Mengusulkan keputusan
  • Membuat keputusan
Walaupun suatu SPK, mungkin saja tidak mampu memecahkan masalah yang dihadapai oleh pengambil keputusan, namun SPK dapat dapat menjadi stimulan bagi pengambil keputusan dalam memahami persoalannya, karena mampu menyajikan berbagai alternatif pemecahan.
Teknologi komputer sekarang ini merupakan bagian terpenting dalam dunia bisnis, dan jelas dalam pembagaian bidang lainnya. MSS terdiri dari:
  • Decision Support Systems (DSS)
  • Group Support Systems (GSS)
  • Executive Information Systems (EIS)
  • Expert Systems (ES)
  • Artificial Neural Networks (ANN)
  • Hybrid Support Systems.
  1. Decision Support Systems (DSS)
Sistem berbasis komputer yang interaktif, yang membantu pengambil keputusan memanfaatkan data dan model untuk menyelesaikan masalah-masalah yang tak terstruktur. DSS resources individu-individu secara intelek dengan kemampuan komputer untuk meningkatkan kualitas keputusan. Jadi ini merupakan sistem pendukung yang berbasis komputer untuk manajemen pengambilan keputusan yang berhubungan dengan masalah-masalah yang semi terstruktur. Istilah DSS kadang digunakan untuk menggambarkan sembarang sistem yang terkomputerisasi. DSS digunakan untuk definisi yang lebih sempit, dan digunakan istilah MSS sebagai payung untuk menggambarkan berbagai tipe sistem pendukung.
         Mengapa menggunakan DSS?
  1. Perusahaan beroperasi pada ekonomi yang tak stabil.
  2. Perusahaan dihadapkan pada kompetisi dalam dan luar negeri yang meningkat.
  3. Perusahaan menghadapi peningkatan kesulitan dalam hal melacak jumlah operasi-operasi bisnis.
  4. Sistem komputer perusahaan tak mendukung peningkatan tujuan perusahaan dalam hal efisiensi, profitabilitas, dan mencari jalan masuk di pasar yang benar-benar menguntungkan.
Alasan mengapa perusahaan-perusahaan utama memulai DSS dalam skala besar:
  1. Kebutuhan akan informasi yang akurat.
  2. DSS dipandang sebagai pemenang secara organisasi.
  3. Kebutuhan akan informasi baru.
  4. Manajemen diamanahi DSS.
  5. Penyediaan informasi yang tepat waktu.
  6. Pencapaian pengurangan biaya.
  7. Group Support Systems (GSS)
Berbagai keputusan utama dalam organisasi dibuat oleh group secara kolektif. Mengumpulkan keseluruhan group secara bersama dalam satu tempat dan waktu adalah sulit dan mahal, sehingga pertemuan ini memakan waktu lama dan keputusan yang dibuat hasilnya sedang-sedang saja, tak terlalu baik. Peningkatan kinerja group-group tadi yang dibantu oleh teknologi Informasi ini muncul dalam berbagai istilah, seperti: groupware, electronic meeting systems, collaborative systems, dan group DSS (ini yang kita gunakan). Satu contoh dari implementasi group DSS ini adalah Total Quality Management (TQM).
  1. Executive Information (atau Support) Systems (EIS atau ESS)
EIS dikembangkan utamanya untuk: Menyediakan kebutuhan informasi yang diperlukan oleh pihak Eksekutif. Menyediakan antarmuka yang benar-benar user-friendly untuk Eksekutif. Mempertemukan berbagai gaya keputusan individu para Eksekutif. Menyediakan pelacakan dan kontrol yang tepat waktu dan efektif. Menyediakan akses cepat pada informasi detil yang tersirat di teks, bilangan, atau grafik. Memfilter, memadatkan, dan melacak data dan informasi yang kritis. Identifikasi masalah (atau juga kesempatan). EIS bisa juga digunakan pada berbagai jenis perusahaan dan melayani sejumlah manajer sebagai suatu Enterprise Wide Systems (EWS).
  1. Expert Systems (ES)
Semakin tak terstruktur suatu situasi, maka akan solusinya akan lebih spesifik. ES dibuat untuk menyerupai seorang pakar/ahli. ES adalah paket hardware dan software yang digunakan sebagai pengambil keputusan dan/atau pemecahan masalah; yang dapat mencapai level yang setara atau kadang malah melebihi seorang pakar/ahli, pada satu area masalah yang spesifik dan biasanya lebih sempit. ES merupakan cabang dari aplikasi Artificial Intelligence (AI). Ide dasarnya sederhana. Kepakaran ditransfer dari seorang pakar ke komputer. Pengetahuan ini lalu disimpan disitu dan user dapat meminta saran spesifik yang dibutuhkannya. Komputer dapat mencari, mengolah dan menampilkan kesimpulan yang spesifik. Dan seperti seorang pakar, saran tersebut bisa dimanfaatkan oleh orang yang bukan pakar berikut penjelasannya yang berisi logika penalaran di balik saran itu.
  1. Neural Computing (Artificial Neural Network)
Teknologi sebelum Artificial Neural Network (ANN) berbasis pada penggunaan data, informasi, ataupun pengetahuan eksplisit yang tersimpan di komputer dan memanipulasi mereka menurut kebutuhan. Pada dunia nyata yang begitu kompleks, mungkin tak bisa didapatkan data, informasi, ataupun pengetahuan secara eksplisit, sedangkan keputusan harus diambil walaupun kondisinya seperti ini (informasi yang parsial, tak lengkap, atau pun tak eksak). Perubahan lingkungan yang terjadi sedemikian cepatnya. Pengambil keputusan menggunakan pengalaman yang ada untuk mengatasi hal ini; yaitu menggunakan pengalaman yang bersesuaian dan belajar dari pengalaman itu tentang apa yang harus dikerjakan dengan situasi yang serupa untuk pengalaman yang tak sesuai. Pada teknologi sebelumnya, tak ada elemen untuk proses pembelajaran oleh komputer. Teknologi yang ditujukan untuk mengisi kekurangan ini, disebut dengan Neural Computing atau ANN. Contohnya adalah pengenalan pola.
Evolusi dari 7 Alat Pengambil Keputusan Terkomputerisasi
  • Transaction Processing Systems (TPS) 50 an
  • Management Information Systems (MIS) 60 an
  • Office Automation Systems (OAS) 70 an
  • Decision Support Systems (DSS) dan Group DSS (GDSS)80
  • Expert Systems (ES) 90 an
  • Executive Information Systems (EIS) 90 an
  • Artificial Neural Network (ANN). 91 samapai sekarang

©

http://lecturer.fikom.umi.ac.id/lilis/2016/04/02/sistem-pendukung-keputusan/

Apa itu SPK/DSS ?

Selasa, 04 September 2018

// Copyright © Martina Monica Gabriela //Anime-Note//Powered by Blogger // Designed by Johanes Djogan //