Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Epsilon: Jurnal Matematika Murni dan Terapan Jurnal Neutrino : jurnal fisika dan aplikasinya Jurnal Ilmu Komputer dan Agri-Informatika Jurnal Fisika FLUX KLIK (Kumpulan jurnaL Ilmu Komputer) (e-Journal)
Oni Soesanto
Unknown Affiliation
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Education Materials Science & Nanotechnology Physics Transportation

Published : 19 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 19 Documents
Search

 1   2 
DESAIN DAN FABRIKASI ALAT UKUR KADAR GAS METANA (CH4) PADA LAHAN GAMBUT MENGGUNAKAN SENSOR TGS2611 BERBASIS ATMEGA8535 Sugriwan, Iwan; Rachmattulah, Adi; Soesanto, Oni; Harnawan, Ade Agung
Jurnal Neutrino Vol 8, No 1. Oktober (2015): JURNAL NEUTRINO
Publisher : Department of Physics, Maulana Malik Ibrahim State Islamic University of Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (710.475 KB) | DOI: 10.18860/neu.v0i0.3165

Abstract

Fokus penelitian ini adalah pembuatan sistem alat ukur kadar gas CH4 dan pengukuran kadar gas CH4 di lahan gambut. Sistem alat ukur terdiri dari rangkaian catu daya, sensor TGS2611, voltage follower, mikrokontoler ATMega8535, LCD karakter 16x2 dan komputer. Sensor TGS2611 dikalibrasi dengan gas metana yang dihasilkan dari reactor biogas, sehingga diperoleh proporsi konsentrasi gas metana dan tegangan. Microkontroler ATMega 8535 merupakan perangkat yang mengendalikan semua bagian dalam sistem alat ukur ini. Basic Compiler merupakan perangkat lunak yang bertanggung jawab untuk ambil data sensor, menghitung persamaan karakteristik, mengirim data ke LCD 16 x 2. Untuk mengartar muka antara sistem alat ukur dengan komputer menggunakan bahasa pemrograman Delphi.7. Hasil pengukuran dapat ditunjukkan secara terus menenrus, waktu nyata dan pencatatan otomatis. Pengukuran  kadar gas CH4 pada lahan gambut menggunakan chamber berukuran 60 x 50 x 40 cm. Chamber berfungsi untuk memerangkap emisi gas CH4 pada lahan gambut. Pengukuran dilakukan selama 2 jam menghasilkan perubahan konsentrasi gas CH4 dari rentang 237 ppm sampai 295 ppm. Data hasil pengukuran disimpan dalam file dengan format *.xlsx.
APLIKASI EVOLUTIONARY DISCRETE FIREFLY ALGORITHM DALAM PENYELESAIAN TRAVELLING SALESMAN PROBLEM Cahya, Nila; Soesanto, Oni; Affandi, Pardi
JURNAL MATEMATIKA MURNI DAN TERAPAN EPSILON Vol 13, No 1 (2019): JURNAL EPSILON VOLUME 13 NOMOR 1
Publisher : Mathematics Department, Lambung Mangkurat University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (70.376 KB) | DOI: 10.20527/epsilon.v13i1.1248

Abstract

Proses distribusi barang pada suatu industri memerlukan bentuk efisiensi dalam pemilihan jalur terpendek yang akan dilalui seorang salesman. Secara matematis, pemilihan jalur terpendek merupakan suatu permasalahan optimasi yang disebut Travelling Salesman Problem (TSP). Terdapat banyak metode yang dapat diterapkan untuk menemukan solusi dari TSP, salah satunya Evolutionary Discrete Firefly Algorithm (EDFA) yang merupakan metode metaheuristik terbaru yang ditemukan oleh Jati dan Suyanto (2011) sebagai perkembangan dari Firefly Algorithm (FA) yang hanya didesain untuk permasalahan kontinu. Penelitian ini bertujuan untuk menjelaskan penerapan EDFA dalam penyelesaian TSP. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data kasus TSP berupa koordinat titik kota yang diambil dari database TSP Libary (TSPLIB) dengan 7 jenis kasus berbeda yaitu Ulysses16, Ulysses22, Eil51, Berlin52, St70, Rat99, dan Gr202. Kasus-kasus tersebut diselesaikan dengan menerapkan EDFA untuk menemukan solusi optimalnya melalui beberapa langkah yang terdapat dalam algoritma ini. Penyelesaian kasus TSP melalui EDFA juga dilakukan menggunakan bantuan program simulasi untuk mempermudah pehitungan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa EDFA sebagai perkembangan FA telah berhasil diterapkan untuk kasus TSP yang memiliki solusi dalam ruang diskrit. Simulasi program EDFA yang diterapkan pada kasus-kasus tersebut memberikan solusi lebih baik pada beberapa kasus dengan hasil jarak optimal yang lebih pendek dibandingkan jarak optimal yang telah ditemukan sebelumnya.Kata Kunci: TSP, EDFA, firefly, solusi optimal.
Jaringan Saraf Radial Basis Probabilistic untuk Identifikasi Morfologi Benih Padi Rawa Kalimantan Selatan Oni Soesanto; Akhmad Yusuf; Dindin H Mursyidin; M Syahid Pebriadi
Jurnal Ilmu Komputer & Agri-Informatika Vol. 4 No. 1 (2015)
Publisher : Departemen Ilmu Komputer - IPB University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (502.557 KB) | DOI: 10.29244/jika.4.1.14-21

Abstract

Machine vision berbasis jaringan saraf tiruan dan pemrosesan gambar digital merupakan metode alternatif yang dapat dilakukan untuk mengidentifikasi dan mengevaluasi keragaman varietas padi. Berbeda dengan metode pengamatan langsung yang memiliki tingkat subjektivitas tinggi dan metode kimiawi (PCR) yang bersifat destruktif dan mahal, machine vision berbasis jaringan saraf tiruan menawarkan sistem identifikasi dan evaluasi secara cepat, praktis, murah, akurat, serta bersifat non-destruktif. Paper ini membahas machine vision berbasis jaringan saraf tiruan sebagai teknologi alternatif untuk identifikasi varietas padi rawa Kalimantan Selatan berdasarkan ciri morfologinya, yaitu area, perimeter, major axis, minor axis, circularity, aspect ratio, roundness, dan feret untuk setiap sampel benih padi. Dalam paper ini, sistem identifikasi varietas benih padi menggunakan jaringan saraf radial basis probabilistic dengan optimalisasi bobot hidden center menggunakan algoritme orthogonal least square. Dari proses learning dihasilkan performa pelatihan sebesar 88.32% dan performa pengujian sebesar 88.21% dengan tingkat keberhasilan pada proses pelatihan dari masing-masing varietas bayar papuyu, bayar putih, benih kuning, benih putih, ketan, siam gadis, siam unus, dan karan dukuh masing-masing sebesar 100.00%, 92.59%, 88.89%, 92.59%, 92.59%, 81.48%, 100.00%, dan 100.00%. Untuk proses pengujian, tingkat keberhasilan masing-masing varietas ialah 100.00%, 87.50%, 88.89%, 100.00%, 88.89%, 88.89%, 100.00%, dan 100.00%.Kata Kunci: benih padi, machine vision, morfologi, RBP-OLS
Desain dan Pabrikasi Alat Ukur Suhu dan Kelembaban Berbasis Modul Mikrokontroler ATMega 16A-PU Joko Santoso; Iwan Sugriwan; Arfan Eko Fahrudin; Tanto Budi Susilo; Oni Soesanto; Hisyam Musthafa; Alan Dwi Wibowo; Susi Susi
Jurnal Fisika Flux: Jurnal Ilmiah Fisika FMIPA Universitas Lambung Mangkurat Vol 19, No 1 (2022): Jurnal Fisika Flux: Jurnal Ilmiah Fisika FMIPA Universitas Lambung Mangkurat
Publisher : Lambung Mangkurat University Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1270.83 KB) | DOI: 10.20527/flux.v19i1.7083

Abstract

Research on design and fabrication of temperature and humidity measuring devices based on the ATMega 16A-PU microcontroller module can be realized directly on the FFB heating system. Temperature and humidity measuring devices consist of DC power supply, voltage follower, SHT11 sensor module, LM35 Waterproof sensor, 20x4 character LCD and ATMega 16A-PU microcontroller module. Whereas the FFB heating system consists of steam, boiler, air control room, and chamber. The system can be realized by placing the LM35 Waterproof sensor inside the air control room and the SHT11 sensor module inside the chamber. This system is also equipped with data acquisition software using the Delphi 7.0 program to display measured data in real-time and save it to Excel and the database. Tests carried out by flowing using wet steam generated from the boiler into the air control room and chamber. The average error value of reading the standard gauge with a gauge that has been made for the LM35 Waterproof sensor with a measurement range of 20-90ºC is 1.22ºC. As for the SHT11 sensor module, the average error value of readings with a measurement range of 20-90ºC and 40-90% is 1.04°C and 4.04%
PENERAPAN METODE FUZZY C-COVERING UNTUK ANALISIS POLA PEMBELIAN PADA MINIMARKET Nita Arianty; Oni Soesanto; Fatma Indriani
KLIK- KUMPULAN JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 3, No 1 (2016)
Publisher : Lambung Mangkurat University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/klik.v3i1.38

Abstract

Data mining is one of the science of artificial intelligence (artificial intelligence) as a series of processes to explore the added value of a data set of knowledge that had been unknown manually. One maining in the search process of data analysis at the Mini market buying patterns can apply Fuzzy C-Covering method. In the application of data mining techniques Fuzzy C-Covering method to seek support value and confidence value. Support value used to indicate the extent of the dominance of an item for item sets of the overall transaction, the confidence value is used to determine the rule anywhere that is interesting rule or a measure that shows the relationship between the two items are conditional. Fuzzy C-Covering used to classify the elements of a set of universal ie, whole product items on minimarket into partitions are more focused and detailed by product type items that exist because of the Fuzzy C-covering is applied in order to overcome the obstacles that have been occur in the market basket in the search for relationships between items. Keywords: Fuzzy C-covering, Data Mining Data mining merupakan salah satu ilmu dari kecerdasan buatan (artificial intelligence) sebagai serangkaian proses untuk menggali nilai tambah dari suatu kumpulan data berupa pengetahuan yang selama ini tidak diketahui secara manual. Salah satu proses data maining dalam pencarian analisis pola pembelian pada Minimarket dapat menerapkan Metode Fuzzy C-Covering. Pada teknik data mining penerapan metode Fuzzy C-Covering untuk mencari nilai support dan nilai confidence. Nilai support digunakan untuk menunjukan seberapa besar tingkat dominasi suatu item untuk item set dari keseluruhan transaksi, nilai confidence dipakai untuk menentukan rule mana saja yang merupakan interesting rule atau suatu ukuran yang menunjukan hubungan antar 2 item secara conditional. Metode Fuzzy C-Covering digunakan untuk mengklasifikasikan elemen-elemen dari suatu himpunan universal yakni kesulurahan produk item pada minimarketmenjadi partisi-partisi yang lebih fokus dan detail berdasarkan jenis produk item yang ada karena itu Fuzzy C-covering diterapkan agar dapat mengatasi hambatan yang selama ini terjadi pada proses market basket didalam mencari hubungan antar item. Kata kunci: Fuzzy C-covering, Data Mining.
RANCANG BANGUN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN KELUARGA MISKIN Ade Saputra; Dwi Kartini; Oni Soesanto
KLIK- KUMPULAN JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 2, No 1 (2015)
Publisher : Lambung Mangkurat University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/klik.v2i1.20

Abstract

Poverty is a difficult problem to be handled of. In that case, it’s necessary to have criteria on defining whether or not a family is in poverty. Unfortunately, until now, Karang Rejo Village at Jorong District of Tanah Laut Regency doesn’t have yet criteria with levels of prominence to make that decision. By that means, it’s necessary to make a decision support system that could support as alternative decision in defining the poverty level of each family in the Village. In the calculation on defining family poverty for the system uses MADM Yager Fuzzy Method. As for the system development uses the waterfall method. The result of this decision support system is a family data with classifications and levels of poverty. With the result that conclusion of this system is there’s a 40% difference between the system decision and the village representative’s. Keywords : Family Poverty, Fuzzy MADM Yager Kemiskinan merupakan permasalahan yang sulit untuk ditangani. Untuk itu diperlukan kriteria untuk menentukan apakah suatu keluarga itu termasuk miskin atau tidak. Sayangnya, sampai sekarang di Desa Karang Rejo Kecamatan Jorong, Kabupaten Tanah Laut belum memiliki kriteria dengan tingkat kepentingan untuk membuat keputusan tersebut. Untuk iitu diperlukan suatu sistem pendukung keputusan yang bisa menjadi keputusan alternatif pendukung dalam menentukan tingkat kemiskinan setiap keluarga di desa. Dalam perhitungan untuk menentukan tingkat kemiskinan keluarga digunakan metode Fuzzy MADM Yager. Sedangkan untuk pengembangan sistem digunakan metode waterfall. Hasil dari sistem pendukung keputusan ini adalah data keluarga beserta pengelompokan dan tingkat kemiskinan. Sehingga dari sistem ini didapatkan kesimpulan sebesar 40% perbedaan hasil antara keputusan yang dihasilkan sistem dengan keputusan dari pihak desa. Kata kunci : Keluarga Miskin, Fuzzy MADM Yager
PENERAPAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE PADA DIAGNOSA HEPATITIS Raudlatul Munawarah; Oni Soesanto; Muhammad Reza Faisal
KLIK- KUMPULAN JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 3, No 1 (2016)
Publisher : Lambung Mangkurat University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/klik.v3i1.39

Abstract

Machine learning has been widely used in the medical to analyze medical datasets. One method in machine learning is Support Vector Machine (SVM). By looking at the concept of SVM method to finding the optimal separator function that can separate the two sets of data from two different classes, came the idea whether this method can be used to diagnose a person suffering from a particular disease or not, especially hepatitis. Therefore, this research aimed to determine and analyze the ability of Support Vector Machine method for diagnosing hepatitis. Analysis of the ability of method using data testing with both kernel with training data 100 positive data label and 100 negative data label. The result showed that trial using the linear kernel function get 68-83% for true prediction percentage and 70-96% for RBF kernel function. The conclusion from this study is SVM method can be used to diagnose hepatitis with high degree of accuracy and RBF kernel function has accuracy rate higher than linear kernel function. Keywords: classification, Machine learning, hepatitis, support vector machine Machine learning telah banyak digunakan dalam bidang medis untuk menganalisa dataset medis. Salah satu metode machine learning adalah Support Vector Machine (SVM). Dengan melihat konsep metode SVM yaitu menemukan fungsi pemisah optimal yang bisa memisahkan dua set data dari dua kelas yang berbeda, muncul pemikiran apakah metode ini dapat digunakan untuk mendiagnosa seseorang mengidap penyakit tertentu atau tidak, khususnya penyakit hepatitis. Untuk itu penelitian ini dilakukan untuk mengetahui dapat digunakannya metode SVM dan menganalisis kemampuan metode Support Vector Machine untuk mendiagnosa penyakit Hepatitis. Analisis kemampuan metode diketahui dengan uji coba menggunakan data testing dengan kedua kernel dengan data training 100 data positif dan 100 data negatif. Hasil uji coba dengan menggunakan fungsi kernel linier mendapatkan hasil persentase benar 68-83 % dan fungsi kernel RBF 70-96 %. Kesimpulan dari penelitian ini adalah metode SVM dapat digunakan untuk mendiagnosa penyakit hepatitis dengan tingkat akurasi cukup tinggi dan fungsi kernel RBF memiliki tingkat akurasi cenderung lebih tinggi dibandingkan fungsi kernel linier. Kata kunci : klasifikasi, machine learning, hepatitis, support vector machine
PENERAPAN FUZZY INFERENCE SYSTEM TAKAGI-SUGENO-KANG PADA SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT GIGI Lutfi Salisa Setiawati; Irwan Budiman; Oni Soesanto
KLIK- KUMPULAN JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 3, No 1 (2016)
Publisher : Lambung Mangkurat University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/klik.v3i1.30

Abstract

Generally, expert system only show types of disease after user choose symptoms. In the study is done the addition of disease severity level. The method applied in the calculation of the severity is a method of Fuzzy Inference System Takagi-Sugeno-Kang (Method of Sugeno). This study attempts to know whether method Fuzzy Inference System Takagi-Sugeno-Kang can work for expert system in giving the diagnosis diseases of the teeth. The result of this research or severity for diseases of pulpitis reversible 38,53%, pulpitis irreversible 59,64%, periodontitis 69,62%, acute periodontitis 51,43%, gingivitis 45.5%, acute pericoronitis 53,93%, sub acute pericoronitis 52,14%, chronic pericoronitis 46,05%, caries dentist an early stage 37,61%, caries dentist toward an advanced stage 43,89%, caries dentist an advanced stage 51,76%, gangrene pulpa 42,5%, polyps pulpa 56,43%, and periostitis 58,55%. A conclusion that was obtained from the study that is a method of Fuzzy Inference System Takagi-Sugeno-Kang could be applied to expert system of the teeth. Key Word: Teeth , Expert System , Expert System Teeth , Fuzzy Logic , Fuzzy Inference System , Takagi-Sugeno-Kang , Fuzzy Sugeno Pada umumnya, istem pakar hanya menampilkan jenis penyakit setelah user memilih gejala-gejala. Pada penelitian ini dilakukan penambahan tingkat keparahan penyakit. Metode yang diterapkan dalam perhitungan tingkat keparahan ini yaitu Metode Fuzzy Inference System Takagi-Sugeno-Kang (Metode Sugeno). Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui apakah metode Fuzzy Inference System Takagi-Sugeno-Kang dapat diterapkan pada sistem pakar dalam memberikan diagnosa penyakit gigi. Hasil dari penelitian ini didapatkan tingkat keparahan untuk penyakit Pulpitis Reversibel 38,53%, Pulpitis Irreversibel 59,64%, Periodontitis 69,62%, Periodontitis Akut 51,43%, Gingivitis 45,5%, Perikoronitis Akut 53,93%, Perikoronitis Sub Akut 52,14%, Perikoronitis Kronis 46,05%, Karies Denties Tahap Awal 37,61%, Karies Dentis Menuju Tahap Lanjut 43,89%, Karies Denties Tahap Lanjut 51,76%, Gangren Pulpa 42,5%, Pulpa Polip 56,43%, dan Periostitis 58,55%. Kesimpulan yang didapatkan dari penelitian ini yaitu metode Fuzzy Inference System Takagi-Sugeno-Kang dapat diterapkan pada sistem pakar gigi. Kata Kunci : Gigi, Sistem Pakar, Sistem Pakar Gigi, Logika Fuzzy, Fuzzy Inference System, Takagi-Sugeno-Kang, Fuzzy Sugeno
STEGANOGRAFI UNTUK PESAN TERENKRIPSI MENGGUNAKAN ALGORITMA KRIPTOGRAFI RSA-CRT DI ANDROID Rudy Herteno; Wahyu Ramadansyah; Oni Soesanto; Radityo Adi Nugroho; Ahmad Rusadi
KLIK- KUMPULAN JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 6, No 1 (2019)
Publisher : Lambung Mangkurat University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/klik.v6i1.246

Abstract

In computer science, one of the methods commonly used as a message security algorithm is LSB (Least Significant Bit) steganography. Steganography LSB is generally used without a message security system that avoids the influence of messages from the effort to eliminate the inserted message so that it needs to be developed with a combination of additional methods namely RSA-CRT algorithm. The implementation of the LSB method with the RSA-CRT algorithm can improve the security of the message to be inserted. The secret message is encrypted first using the RSA-CRT algorithm and then inserted in the image. The purpose of this study was to determine the feasibility of RSA-CRT cryptographic algorithms and LSB steganography implemented on android. Testing is done by measuring the processing time on different smartphones and different android versions as well. The result is the Android version and smartphone specifications do not affect the speed of the process of the message security application using RSA-CRT cryptographic algorithms and LSB steganography on Android. Keywords: Cryptography, Steganography, RSA-CRT, LSB, Android. Dalam ilmu komputer salah satu metode yang umumnya digunakan sebagai algoritma pengamanan pesan adalah steganografi LSB (Least Significant Bit). Steganografi LSB umumnya digunakan tanpa adanya suatu sistem keamanan pesan yang menghindari terpengaruh nya pesan dari upaya menghilangkan pesan yang disisipkan sehingga perlu dikembangkan dengan kombinasi metode tambahan yaitu algoritma RSA-CRT. Implementasi metode LSB dengan algoritma RSA-CRT dapat meningkatkan keamanan pesan yang akan disisipkan. Pesan rahasia dienkripsi terlebih dahulu menggunakan algoritma RSA-CRT lalu disisipkan dalam gambar. Tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui kelayakan algoritma kriptografi RSA-CRT dan steganografi LSB di implementasikan di android. Pengujian dilakukan dengan cara mengukur waktu proses di smartphone yang berbeda dan versi android yang berbeda juga. Hasilnya versi android dan spesifikasi smartphone tidak mempengaruhi waktu kecepatan proses aplikasi pengamanan pesan menggunakan algoritma kriptografi RSA-CRT dan steganografi LSB di android. Kata kunci: Kriptografi, Steganografi, RSA-CRT, LSB, Android.
FUZZY SIMPLE ADDITIVE WEIGHTED (F-SAW) SEBAGAI PENUNJANG KEPUTUSAN REKOMENDASI CALON PEMEGANG POLIS ASURANSI JIWA BERDASARKAN UNDERWRITING (SELEKSI RESIKO) (STUDI KASUS : ASURANSI JIWA BERSAMA (AJB) BUMIPUTERA 1912 CABANG BANJARBARU) Hendy Setyoputro; Oni Soesanto; Dwi Kartini
KLIK- KUMPULAN JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 2, No 1 (2015)
Publisher : Lambung Mangkurat University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/klik.v2i1.17

Abstract

The office of Asuransi Jiwa Bersama (AJB) Bumiputera 1912 Banjarbaru branch has a system that regulates the recruitment of new policyholders in order to fulfill the achievement of success and protect the company from risk of loss, this system is referred to as underwriting. At each period per month from this process will leave approximately 50-100 prospective policyholder files that could not be checked again and finally considered prospective policyholders suspended (pending) to apply insurance. This is certainly going to hurt the company and the prospective policyholders individual life insurance because the insurance risk is not guaranteed due to the manual process that takes a long time. In connection with the above, then made a decision support system that can help the office AJB Bumiputera 1912 Banjarbaru branch. In the calculation of recommendation prospective policyholders in this decision support system using the Simple Additive Weighted Fuzzy method (F-SAW). Waterfall is a system development method used in this research. The results of this decision support system in the form of data ranking prospective policyholders recommendations that are prioritized to take decisions based insurance accepted, considered, and rejected. Based on the research results and observations from decision support systems prospective policyholders recommendations based underwriting of life insurance (risk selection) The suitability score is 90% and the remaining 10% are not in accordance with the decision of the office of AJB Bumiputera 1912 Banjarbaru branch. Keywords: F-SAW, Underwriting, Insurance. Kantor Asuransi Jiwa Bersama (AJB) Bumiputera 1912 Cabang Banjarbaru memiliki sebuah sistem yang mengatur dalam penerimaan calon pemegang polis baru agar dapat memenuhi pencapaian kesuksesan dan melindungi perusahaan dari resiko kerugian, sistem ini disebut dengan istilah Underwriting. Pada setiap periode per bulannya dari proses ini akan menyisakan kurang lebih 50-100 berkas calon pemegang polis yang tidak sempat diperiksa ulang dan akhirnya dianggap calon pemegang polis ditunda (pending) untuk mendaftar asuransi. Hal ini tentunya akan merugikan perusahaan dan para calon pemegang polis asuransi jiwa perorangan dikarenakan resiko asuransi belum dijamin akibat adanya proses manual yang memakan waktu lama. Sehubungan dengan hal diatas, maka dibuatlah sistem pendukung keputusan yang dapat memberikan solusi alternatif keputusan calon pemegang polis pada kantor AJB Bumiputera 1912 Cabang Banjarbaru. Dalam perhitungan rekomendasi calon pemegang polis pada sistem pendukung keputusan ini menggunakan metode Fuzzy Simple Additive Weighted (F-SAW). Waterfall adalah metode pengembangan sistem yang digunakan pada penelitian ini. Hasil yang didapat dari sistem pendukung keputusan ini berupa data perankingan rekomendasi calon pemegang polis asuransi yang lebih diprioritaskan untuk mengambil asuransi berdasarkan keputusan diterima, dipertimbangkan, dan ditolak. Sehingga kesimpulan dari sistem pendukung keputusan rekomendasi calon pemegang polis asuransi jiwa berdasarkan underwriting (seleksi resiko) ini didapatkan nilai kesesuaian 90% dan sisanya 10% tidak sesuai dengan keputusan dari kantor AJB Bumiputera 1912 Cabang Banjarbaru. Kata kunci : F-SAW, Underwriting, Asuransi.
Co-Authors Ade Agung Harnawan, Ade Agung Ade Saputra Adi Rachmattulah, Adi Ahmad Rusadi Akhmad Yusuf Alan Dwi Wibowo Arfan Eko Fahrudin Cahya, Nila Didin H Musrsyidin Dindin H Mursyidin Dwi Kartini Fatma Indriani Hendy Setyoputro Heru Kartika Candra Hisyam Musthafa Irwan Budiman Iwan Sugriwan Iwan Sugriwan, Iwan Lutfi Salisa Setiawati M Syahid Pebriadi mariyati mariyati Muhammad Ahsar Karim Muhammad Reza Faisal, Muhammad Reza Muliadi Muliadi Nita Arianty Novita Meisida Nur Ridha Apriyanti Pardi Affandi Radityo Adi Nugroho RAUDLATUL MUNAWARAH Risky Meliawati Rudy Herteno Ryan Wahyudi Siti Hatimah Rahmadaniah Siti Zubaidah susi susi Susilo, Tanto Budi Wahyu Ramadansyah