WIDYANTO, Dimas Adnan Yusuf (2025) Implementasi Simple Multi Attribute Rating Technique Exploiting Ranks dalam Sistem Rekomendasi Pelanggan Terbaik di CV FIRMOS. Skripsi thesis, Universitas Jenderal Soedirman.

	PDF (Cover) COVER-Dimas Adnan Yusuf Widyanto-H1D020049-Skripsi-2025.pdf Download (184kB)
	PDF (Legalitas) LEGALITAS-Dimas Adnan Yusuf Widyanto-H1D020049-Skripsi-2025.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB)
	PDF (Abstrak) ABSTRAK-Dimas Adnan Yusuf Widyanto-H1D020049-Skripsi-2025.pdf Download (260kB)
	PDF (BabI) BAB I-Dimas Adnan Yusuf Widyanto-H1D020049-Skripsi-2025.pdf Restricted to Repository staff only until 8 May 2026. Download (217kB)
	PDF (BabII) BAB II-Dimas Adnan Yusuf Widyanto-H1D020049-Skripsi-2025.pdf Restricted to Repository staff only until 8 May 2026. Download (353kB)
	PDF (BabIII) BAB III-Dimas Adnan Yusuf Widyanto-H1D020049-Skripsi-2025.pdf Restricted to Repository staff only until 8 May 2026. Download (225kB)
	PDF (BabIV) BAB IV-Dimas Adnan Yusuf Widyanto-H1D020049-Skripsi-2025.pdf Restricted to Repository staff only Download (2MB)
	PDF (BabV) BAB V-Dimas Adnan Yusuf Widyanto-H1D020049-Skripsi-2025.pdf Download (150kB)
	PDF (DaftarPustaka) DAFTAR PUSTAKA-Dimas Adnan Yusuf Widyanto-H1D020049-Skripsi-2025.pdf Download (221kB)
	PDF (Lampiran) LAMPIRAN-Dimas Adnan Yusuf Widyanto-H1D020049-Skripsi-2025.pdf Restricted to Repository staff only Download (981kB)

Abstract

CV FIRMOS, sebagai perusahaan berkembang yang bergerak di bidang percetakan, sangat bergantung pada kepuasan dan loyalitas pelanggan. Oleh karena itu, CV FIRMOS memberikan berbagai manfaat dan potongan harga sebagai penghargaan untuk para pelanggan setianya. Namun, sampai saat ini CV FIRMOS masih menggunakan cara manual dalam memilih pelanggan-pelanggan yang tepat untuk mereka berikan manfaat dan potongan harga tersebut, sehingga menyita sebagian waktu karyawan-karyawannya. Oleh karena itu, dibutuhkan sistem pendukung keputusan yang dapat memberikan rekomendasi secara otomatis berdasarkan kriteria-kriteria tertentu untuk mengatasi permasalahan tersebut. Pada penelitian ini, metode Simple Multi Attribute Rating Technique Exploiting Ranks (SMARTER) digunakan untuk menghasilkan rekomendasi tersebut dengan kriteria Jumlah Nota, Jumlah Belanja, dan Jumlah Bulan Non-Aktif. Setelahnya, algoritma dari metode tersebut dibuat menjadi sebuah aplikasi berbasis web menggunakan bahasa pemrograman Typescript, framework React.js dan Express.js, runtime Node.js, serta DBMS MySQL. Dari data penjualan pada tahun 2023, didapatkan pelanggan terbaik adalah Su****, dengan skor akhir mencapai 81,83%. Seluruh pengujian dari aplikasi yang menggunakan metode Blackbox Testing tertanda valid, sehingga dapat disimpulkan penelitian ini sukses mengimplementasikan metode SMARTER menjadi sebuah aplikasi sistem rekomendasi pelanggan terbaik yang siap pakai.

Actions (login required)

View Item