English (United Kingdom)

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/featured_content/oa?rat=en

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/highlighted_journal/

Zendy Pro

Presents the zaia usage as premium feature

ZAIA

Presents AI Discovery search usage as a premium feature

AI Discovery

Presents AI Discovery explain and summary usage as a premium feature

Content Analysis

Presents the keyphrase highlighting as premium feature

Keyphrase Highlighting

Presents the summarisation as premium feature

Summarisation

Presents the pdf analysis as premium feature

PDF Analysis

1500 Top-up

3000 Top-up

Zendy Basic

2500 Top-up

Zendy Unlimited

Presents the access of premium content as premium feature

Premium Content

Pemilihan rumah tinggal termasuk salah satu contoh permasalahan pengambilan keputusan berdasarkan banyak faktor atau kriteria yang sifatnya semi-terstruktur. Tulisan ini menguraikan penelitian yang sudah dilakukan pada penyelesaian permasalahan pemilihan rumah tinggal dari berbagai alternatif yang ada dengan menggunakan metode Weighted Product (WP). Ada 11 faktor atau kriteria yang digunakan untuk proses pengambilan keputusan, masing-masing kriteria membunyai bobot kepentingan yang berbeda-beda. Besarnya bobot kepentingan masing-masing kriteria ditentukan melalui survei dan wawancara terhadap calon pembeli rumah dan karyawan pengembang perumahan. Sistem pemilihan rumah tinggal dengan metode WP diimplementasikan dalam sistem berbasis web. Tujuan dari penelitian yang sudah dilakukan adalah untuk menyediakan sebuah perangkat lunak berbasis web untk membantu meyelesaikan pemilihan rumah tinggal berbasis metode WP. Hasil pengujian menjukkan nilai perhitungan nilai preferensi dan skor akhir yang dihasilkan oleh sistem sama persis dengan hasil perhitungan manual yang menunjukkan bahwa sistem berbasis web yang dibangun adalah valid. Hasil pengujian menggunakan berbagai macam web browser menunjukkan bahwa sistem bisa berjalan dengan baik pada semua web browser.

Pemilihan Rumah Tinggal Menggunakan Metode Weighted Product