Model Sistem Berbasis Pengetahuan untuk Rekomendasi Aktivitas Pensiun

Masa pensiun adalah masa yang pasti akan menghampiri setiap orang. Bila seseorang memasuki masa pensiun akan terjadi suatu perubahan yang penting dalam perkembangan hidup individu, yang ditandai dengan terjadinya perubahan keadaan seperti kehilangan finansial, kehilangan status, kehilangan teman/ken...

Descripción completa

Guardado en:

Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Dono Catur Prasetyo, Sri Kusumadewi, Isnatin Miladiyah
Formato:	article
Lenguaje:	ID
Publicado:	University of Brawijaya 2021
Materias:	Technology T Information technology T58.5-58.64
Acceso en línea:	https://doaj.org/article/5ea2101d3cb74f0b87f521417e363971
Etiquetas:	Agregar Etiqueta Sin Etiquetas, Sea el primero en etiquetar este registro!

id	oai:doaj.org-article:5ea2101d3cb74f0b87f521417e363971
record_format	dspace
spelling	oai:doaj.org-article:5ea2101d3cb74f0b87f521417e3639712021-11-25T05:01:09ZModel Sistem Berbasis Pengetahuan untuk Rekomendasi Aktivitas Pensiun2355-76992528-657910.25126/jtiik.2021854482https://doaj.org/article/5ea2101d3cb74f0b87f521417e3639712021-10-01T00:00:00Zhttps://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/4482https://doaj.org/toc/2355-7699https://doaj.org/toc/2528-6579Masa pensiun adalah masa yang pasti akan menghampiri setiap orang. Bila seseorang memasuki masa pensiun akan terjadi suatu perubahan yang penting dalam perkembangan hidup individu, yang ditandai dengan terjadinya perubahan keadaan seperti kehilangan finansial, kehilangan status, kehilangan teman/kenalan dan yang hilangnya kegiatan kerja yang rutin. Banyak orang yang tidak siap menghadapi pensiun, karena pensiun dianggap sebagai pemutus kegiatan rutin yang dijalananinya selama bertahun-tahun. Representasi pengetahuan sistem menggunakan kaidah produksi, proses inferensi menggunakan forward chaining dan proses perhitungan nilai kepastian menggunakan metode certainty factor. Forward chaining digunakan untuk proses pelacakan dari faktor-faktor yang telah terpilih untuk kemudian mencocokan dengan rule yang sudah ada di sistem agar dapat memberikan suatu konklusi, Setelah ditemukan rule yang cocok dari faktor-faktor yang terpilih kemudian di hitung dengan metode certainty factor untuk mengetahui tingkat keyakinan konklusi. Penggunaan dua metode ini bertujuan untuk memberikan hasil yang lebih baik dalam memberikan rekomendasi aktivitas pensiun. Hasil dari penelitian ini setelah melakukan pengujian User Acceptance Test (UAT)terhadap 30 responden pada sistem menghasilkan kesimpulan bahwa sistem ini membantu dalam memberikan rekomendasi aktivitas untuk persiapan pensiun dengan persentase 87,4%, tampilan antarmuka sistem sangat menarik dan juga informasi yang diberikan sangat jelas dengan persentase 86%, sistem yang dibangun ini mudah digunakan dengan persentase 82,6% dan sistem yang dibangun ini mudah dipelajari dengan persentase 80,6%. Hal tersebut ditunjukkan dengan nilai rata-rata persentase sebesar 80,06 %. Abstract Retirement is a period that is sure to come to everyone. When a person enters retirement, there will be an important change in the development of an individual's life, which is marked by changes in circumstances such as financial loss, loss of status, loss of friends/acquaintances, and loss of routine work activities. Many people are not ready to face retirement, because retirement is seen as a breaker in the routine that has been going on for years. The representation of system knowledge uses production principles, the inference process uses forward chaining and the process of calculating the certainty value uses the certainty factor method. Forward chaining is used for the tracking process of the factors that have been selected to then match the rules that already exist on the system to provide a conclusion, After finding a suitable rule from the selected factors then it is calculated by the certainty factor method to determine the level concluding beliefs. The use of these two methods aims to provide better results in providing recommendations for retirement activities. The results of this study after testing the User Acceptance Test (UAT) of 30 respondents on the system resulted in the conclusion that this system helps provide recommendations of activities for retirement preparation for a percentage of 87.4%, the system interface is very attractive and the information provided is very clear. With a percentage of 86%, the system built is easy to use with a percentage of 82.6%, and the system built is easy to learn with a percentage of 80.6%. This is indicated by the average percentage value of 80.06%.Dono Catur PrasetyoSri KusumadewiIsnatin MiladiyahUniversity of BrawijayaarticleTechnologyTInformation technologyT58.5-58.64IDJurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, Vol 8, Iss 5, Pp 939-948 (2021)
institution	DOAJ
collection	DOAJ
language	ID
topic	Technology T Information technology T58.5-58.64
spellingShingle	Technology T Information technology T58.5-58.64 Dono Catur Prasetyo Sri Kusumadewi Isnatin Miladiyah Model Sistem Berbasis Pengetahuan untuk Rekomendasi Aktivitas Pensiun
description	Masa pensiun adalah masa yang pasti akan menghampiri setiap orang. Bila seseorang memasuki masa pensiun akan terjadi suatu perubahan yang penting dalam perkembangan hidup individu, yang ditandai dengan terjadinya perubahan keadaan seperti kehilangan finansial, kehilangan status, kehilangan teman/kenalan dan yang hilangnya kegiatan kerja yang rutin. Banyak orang yang tidak siap menghadapi pensiun, karena pensiun dianggap sebagai pemutus kegiatan rutin yang dijalananinya selama bertahun-tahun. Representasi pengetahuan sistem menggunakan kaidah produksi, proses inferensi menggunakan forward chaining dan proses perhitungan nilai kepastian menggunakan metode certainty factor. Forward chaining digunakan untuk proses pelacakan dari faktor-faktor yang telah terpilih untuk kemudian mencocokan dengan rule yang sudah ada di sistem agar dapat memberikan suatu konklusi, Setelah ditemukan rule yang cocok dari faktor-faktor yang terpilih kemudian di hitung dengan metode certainty factor untuk mengetahui tingkat keyakinan konklusi. Penggunaan dua metode ini bertujuan untuk memberikan hasil yang lebih baik dalam memberikan rekomendasi aktivitas pensiun. Hasil dari penelitian ini setelah melakukan pengujian User Acceptance Test (UAT)terhadap 30 responden pada sistem menghasilkan kesimpulan bahwa sistem ini membantu dalam memberikan rekomendasi aktivitas untuk persiapan pensiun dengan persentase 87,4%, tampilan antarmuka sistem sangat menarik dan juga informasi yang diberikan sangat jelas dengan persentase 86%, sistem yang dibangun ini mudah digunakan dengan persentase 82,6% dan sistem yang dibangun ini mudah dipelajari dengan persentase 80,6%. Hal tersebut ditunjukkan dengan nilai rata-rata persentase sebesar 80,06 %. Abstract Retirement is a period that is sure to come to everyone. When a person enters retirement, there will be an important change in the development of an individual's life, which is marked by changes in circumstances such as financial loss, loss of status, loss of friends/acquaintances, and loss of routine work activities. Many people are not ready to face retirement, because retirement is seen as a breaker in the routine that has been going on for years. The representation of system knowledge uses production principles, the inference process uses forward chaining and the process of calculating the certainty value uses the certainty factor method. Forward chaining is used for the tracking process of the factors that have been selected to then match the rules that already exist on the system to provide a conclusion, After finding a suitable rule from the selected factors then it is calculated by the certainty factor method to determine the level concluding beliefs. The use of these two methods aims to provide better results in providing recommendations for retirement activities. The results of this study after testing the User Acceptance Test (UAT) of 30 respondents on the system resulted in the conclusion that this system helps provide recommendations of activities for retirement preparation for a percentage of 87.4%, the system interface is very attractive and the information provided is very clear. With a percentage of 86%, the system built is easy to use with a percentage of 82.6%, and the system built is easy to learn with a percentage of 80.6%. This is indicated by the average percentage value of 80.06%.
format	article
author	Dono Catur Prasetyo Sri Kusumadewi Isnatin Miladiyah
author_facet	Dono Catur Prasetyo Sri Kusumadewi Isnatin Miladiyah
author_sort	Dono Catur Prasetyo
title	Model Sistem Berbasis Pengetahuan untuk Rekomendasi Aktivitas Pensiun
title_short	Model Sistem Berbasis Pengetahuan untuk Rekomendasi Aktivitas Pensiun
title_full	Model Sistem Berbasis Pengetahuan untuk Rekomendasi Aktivitas Pensiun
title_fullStr	Model Sistem Berbasis Pengetahuan untuk Rekomendasi Aktivitas Pensiun
title_full_unstemmed	Model Sistem Berbasis Pengetahuan untuk Rekomendasi Aktivitas Pensiun
title_sort	model sistem berbasis pengetahuan untuk rekomendasi aktivitas pensiun
publisher	University of Brawijaya
publishDate	2021
url	https://doaj.org/article/5ea2101d3cb74f0b87f521417e363971
work_keys_str_mv	AT donocaturprasetyo modelsistemberbasispengetahuanuntukrekomendasiaktivitaspensiun AT srikusumadewi modelsistemberbasispengetahuanuntukrekomendasiaktivitaspensiun AT isnatinmiladiyah modelsistemberbasispengetahuanuntukrekomendasiaktivitaspensiun
_version_	1718414640188227584

Model Sistem Berbasis Pengetahuan untuk Rekomendasi Aktivitas Pensiun

Ejemplares similares