Penjadwalan merupakan masalah kombinasional yang memiliki batasan-batasan kondisi yang harus dipenuhi, oleh karena itu hal ini menjadi pekerjaan rumit yang harus diselesaikan dengan cepat, tepat dan akurat. Ketersediaan ruangan, kapasitas kelas, ketersediaan dosen dan jumlah mahasiswa merupakan batasan mutlak yang harus dipenuhi dalam menyusun jadwal. Proses penjadwalan dengan batasan-batasan tersebut membutuhkan ketelitian agar mendapatkan jadwal yang sesuai, namun prosesnya memakan waktu dan terkadang masih terjadi bentrok antar jadwal. Untuk mengatasi masalah tersebut, diperlukan suatu metode untuk melakukan optimasi proses penjadwalan. Pengoptimalan masalah tersebut biasanya melibatkan suatu algoritma. Algoritma yang telah banyak digunakan dalam masalah penjadwalan adalah Algoritma Genetika. Algoritma ini berhasil mengungguli Algoritma yang lain dengan fitness rata-rata paling tinggi. Pada penelitian ini, telah dibuat aplikasi penjadwalan mata kuliah menggunakan Algoritma Genetika untuk menyelesaikan masalah tersebut.

vanilla. The Milk Café was founded in 2015 which currently has 3 branches and 5 franchises in various cities in Central Java and D.I. Yogyakarta and many more. the milk café owner has plans to open a new café branch. The milk café owner does not yet have the right method for determining location selection recommendations. Currently, café owners only conduct surveys and then choose locations that they think are appropriate based on several criteria so that café owners are often hesitant in determining the right location. Choosing an improper business location can cause bankruptcy or failure to run a business. This study aims to find out how the AHP method is able to provide problem solving solutions in the selection of locations in the expansion of the café business. And how to build a decision support system application AHP method. The data used are location data to conduct a feasibility survey based on criteria data to locations that have been determined by the team leader, where the criteria for determining new cafes are strategic locations, market share, competitors, rental prices and area size ... results from AHP calculations for expansion of the café is that it can be concluded that the alternative location of Jl. Sultan Syahrir Surakarta was stated as the most suitable location to be chosen as the location of the new branch of The Milk Café with the highest weighting value of 0.235. While the least recommended alternative locations are Jl. Adi Soemarmo with the least total weight is 0.153.

Kinerja dosen dalam perguruan tinggi merupakan bukti nyata yang dihasilkan oleh dosen sebagai prestasi yang ditujukan sesuai perannya. Penilaian kinerja dosen mengacu sistem secara formal dan terstruktur untuk mengukur, menilai, dan mempengaruhi sifat-sifat yang berkatian dengan pekerjaanya.Tujuan dalam penelitan ini adalah untuk menilai kinerja dosen menggunakan Fuzzy Inference System metode Sugeno. Variabel fuzzy yang digunakan adalah pengabungan dari varibel-variabel penelitian sebelumnya diantaranya pengajaran, penelitian & publikasi, abdimas, penunjang, materi, disiplin dan sikap. ini menghasilkan Aplikasi kinerja dosen yang di dimulai dengan merancang use case diagram, class diagram sebagai bagian dari unified modeling language untuk memodelkan perangkat lunak, selanjutnya merancang interface aplikasi. Berdasarkan penilaian kinerja dosen yang dilakukan oleh aplikasi menggunakan sample 10 dosen, diperoleh skor terendah 60 dan skor tertinggi dengan nilai 100.

Penelitian bertujuan untuk mengetahui seberapa besar hasil dari pengelompokkan barang berpengaruh terhadap kebutuhan dari konsumen. Kelebihan persediaan barang akan sangat memenuhi gudang dan tidak efesien karena adanya tanggal expired pada produk makanan, minuman dan lain-lain. Saat ini Toko Raja masih mengelola barang secara manual sehingga tidak efesiennya waktu. Untuk menyelesaikan masalah tersebut maka dibutuhkan suatu teknik yaitu data mining. Teknik data mining yang akan digunakan pada penelitian ini adalah metode K-Means Clustering. K-Means merupakan salah satu algoritma yang paling popular karena mudah dan sederhana ketika diimplementasikan. Namun hasil clustering dari K-Means sangat bergantung terhadap pemilihan titik pusat cluster awalnya. Perhitungan akurasi dalam penelitian ini menggunakan Hasil pengujian metode clustering K-Means menggunakan Davies-Bouldin Index (DBI) adalah sebesar 1,856 dimana nilai DBI mendekati nol cluster sudah cukup baik. Dari akurasi yang dihasilkan dapat disimpulkan bahwa metode Clustering K-Means dapat mendukung sistem dengan baik.

Penelitian ini untuk mendapatkan opini masyarakat di media sosial twitter terkait tentang Kementrian Perdagangan Republik Indonesia dengan mengimplementasikan algoritma Naïve Bayes untuk melakukan analisis sentimen terhadap opini yang ada. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis opini masyarakat di media sosial terhadap Kementrian Perdagangan Republik Indonesia mengenai kelangkaan minyak goreng dengan menggunakan Naïve Bayes. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah postingan tweet yang diberikan masyarakat yang ditujukan dan berkaitan kepada Kementrian Perdagangan Republik Indonesia yang diambil sebanyak 1000 tweet. Metode pengumpulan data dilakukan dengan cara crawling menggunakan acces token api key yang di dapat dari twitter develover. Setelah data didapat maka dilakukan text processing agar mempermudah dalam proses analisis. Hasil analisis pada penelitian ini menggunakan  algoritma naïve bayes adalah  dengan nilai akurasi sebesar 89,24%. Perbandingan persentase didapatkan 84,02% tanggapan yangdiberikan masyarakat bernilai positif dan 15,98% bernilai negatif.