Abstract:Abstract: The materials sector is one of the stock markets sectors that attracts investors due to the high level of construction activity in Indonesia, which supports long-term growth. Stock price movements are influenced…
d by various factors, requiring investors to determine the appropriate timing for buying, selling, or holding stocks. Therefore, this study aims to predict stock prices in the materials sector using a combination of CNN–BiLSTM algorithms. The research data were obtained from Yahoo Finance and processed through min–max normalization, data splitting, sliding window, model implementation, and evaluation stages. Testing was conducted on INTP and SMGR stocks with data split scenarios ranging from 60:40 to 90:10. The results show that CNN–BiLSTM performs best with a 90:10 data split, with minimum MSE and MAPE values of 0.000153 and 2.471% for INTP, and 0.000199 and 2.208% for SMGR, respectively. These findings indicate that increasing the proportion of training data improves the model's ability to learn historical patterns and produce more stable predictions.
Keywords: CNN-BILSTM; materials sector; stock
Abstrak: Sektor materials merupakan salah satu sektor saham yang diminati investor karena tingginya aktivitas pembangunan di Indonesia yang mendorong pertumbuhan jangka panjang. Pergerakan harga saham dipengaruhi oleh berbagai faktor sehingga investor perlu menentukan waktu transaksi yang tepat. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan memprediksi harga saham sektor materials menggunakan kombinasi algoritma CNN–BiLSTM. Data penelitian diperoleh dari Yahoo Finance dan diproses melalui tahapan normalisasi min–max, pembagian data, sliding window, implementasi model, serta evaluasi. Pengujian dilakukan pada saham INTP dan SMGR dengan skenario pembagian data 60:40 hingga 90:10. Hasil menunjukkan bahwa CNN–BiLSTM menghasilkan performa terbaik pada pembagian data 90:10, dengan nilai MSE dan MAPE minimum masing-masing sebesar 0.000153 dan 2.471% untuk INTP, serta 0.000199 dan 2.208% untuk SMGR. Temuan ini mengindikasikan bahwa peningkatan porsi data latih meningkatkan kemampuan model dalam mempelajari pola historis dan menghasilkan prediksi yang lebih stabil.
Kata kunci: CNN-BILSTM; saham; sektor materials
Abstract:Abstract: The capital market plays an important role in describing the economic conditions of a country, and the IHSG is used as the main indicator to observe the movement of all stocks on the Indonesia Stock Exchange. Because…
ecause stock data is volatile and non-linear, the forecasting process becomes challenging, requiring methods that can capture historical patterns more accurately. This study aims to predict IHSG movements using the Long Short-Term Memory (LSTM) model to generate stable short-term predictions. Historical IHSG data was used to train the model, and accuracy was evaluated using Mean Squared Error (MSE). The results show that the model obtained an MSE 6784.0207, RMSE 82.3652 and MAPE 0.88%, indicating a relatively low prediction error rate. The visualization shows that the model's predictions are very close to the actual data, and the 60-day forecasting results show a potential increase in the IHSG of 1.05%. Thus, the LSTM model is capable of providing fairly accurate IHSG predictions and can be a useful tool for investors in analyzing short-term market movements.
Keywords: forecasting; JCI; long short term memory
Abstrak: Pasar modal memiliki peran penting dalam menggambarkan kondisi ekonomi suatu negara, dan IHSG digunakan sebagai indikator utama untuk melihat pergerakan seluruh saham di Bursa Efek Indonesia. Karena data saham bersifat fluktuatif dan tidak linear, proses peramalan menjadi tantangan, sehingga dibutuhkan metode yang mampu menangkap pola historis secara lebih akurat. Penelitian ini bertujuan memprediksi pergerakan IHSG menggunakan model Long Short-Term Memory (LSTM) untuk menghasilkan prediksi jangka pendek yang stabil. Data historis IHSG digunakan untuk melatih model, kemudian akurasi dievaluasi menggunakan Mean Squared Error (MSE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model memperoleh nilai MSE 6784.0207, RMSE 82.3652 dan MAPE 0.88% yang menandakan tingkat kesalahan prediksi relatif rendah. Visualisasi menunjukkan bahwa prediksi model sangat mendekati data aktual, dan hasil forecasting 60 hari ke depan memperlihatkan potensi kenaikan IHSG sebesar 1,05%. Dengan demikian, model LSTM mampu memberikan prediksi IHSG yang cukup akurat dan dapat menjadi alat bantu bagi investor dalam menganalisis pergerakan pasar jangka pendek.
Kata kunci: peramalan; JCI; memori jangka pendek
Abstract:Abstract: Dazry Harapan Household Industry (IRT) is an SME in Jambi City specializing in the production of laundry perfume and previously relied on manual record-keeping using notebooks. This conventional method created…
several issues, including frequent stock recording errors, difficulties in preparing financial reports, delays in identifying minimum stock levels, and the absence of structured historical data. This study aims to develop a web-based digital recording system to improve efficiency, accuracy, and transparency in inventory management. The system was developed using the Agile (Scrum) methodology through three sprints covering the creation of login modules, stock and transaction recording, reporting, minimum-stock notifications, and interface refinement. System design was formulated using use case diagrams, flowcharts, database modeling, and interface prototypes based on the Laravel framework. User Acceptance Testing (UAT) demonstrated high user satisfaction, with 90% of respondents stating that the system is easy to use, 85% reporting faster administrative processes, and 95% acknowledging improved reporting accuracy. The system also increased recording efficiency by 66%—from 3 minutes to 1 minute per transaction—and reduced stock recording errors from 15% to 2% per month. The results indicate that implementing a web-based digital recording system significantly enhances the operational performance of SMEs.
Keywords: SMEs, digital recording system, Agile, inventory management, Laravel.
Abstrak: Industri Rumah Tangga (IRT) Dazry Harapan merupakan UMKM di Kota Jambi yang bergerak pada produksi parfum laundry dan masih menggunakan sistem pencatatan manual berbasis buku tulis. Metode konvensional tersebut menimbulkan berbagai permasalahan, seperti tingginya kesalahan pencatatan stok, hambatan dalam penyusunan laporan keuangan, keterlambatan identifikasi stok minimum, serta ketiadaan rekap data historis yang terstruktur. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem pencatatan digital berbasis web untuk meningkatkan efisiensi, akurasi, dan transparansi manajemen persediaan. Pengembangan dilakukan menggunakan metode Agile (Scrum) melalui tiga sprint yang mencakup pembangunan modul login, pencatatan stok, transaksi, laporan, notifikasi stok minimum, serta penyempurnaan antarmuka. Desain sistem dirumuskan menggunakan use case diagram, flowchart, perancangan database, dan prototipe antarmuka berbasis Laravel. Hasil pengujian melalui User Acceptance Test (UAT) menunjukkan tingkat penerimaan pengguna yang tinggi, yaitu 90% menilai sistem mudah digunakan, 85% merasakan percepatan proses pencatatan, dan 95% menilai laporan yang dihasilkan lebih akurat. Efisiensi waktu pencatatan meningkat sebesar 66%, dari 3 menit menjadi 1 menit per transaksi, sedangkan tingkat kesalahan pencatatan menurun dari 15% menjadi 2% per bulan. Penelitian ini membuktikan bahwa implementasi sistem pencatatan digital berbasis web mampu meningkatkan kualitas operasional UMKM secara signifikan.
Kata kunci: UMKM; sistem pencatatan digital; Agile; manajemen stok; Laravel;
Abstract:Abstract: The inability to accurately monitor the lifespan of motorcycle batteries can lead to sudden failures, disrupt user activities, and increase maintenance costs. This issue is exacerbated by the absence of a predictive…
ctive system that can assist users and workshops in planning maintenance and managing battery inventory effectively. This study aims to develop a battery lifespan prediction model for motorcycles using the Double Moving Average (DMA) method. The model is built based on historical data from 12 motorcycle units, including usage frequency, duration, terrain conditions, and maintenance habits. Forecasting is conducted through two stages of moving averages followed by trend parameter calculations. Evaluation results show that the model has a high level of accuracy, with MAPE = 0.10, MAD = 1.68, and RMSE = 2.14, indicating very low prediction errors. In addition, DMA is also used to forecast product demand at PT Anugerah Karya Abiwara Kisaran to prevent stock shortages. The system is developed using Visual Studio 2010 and Microsoft Access and has proven effective in supporting maintenance planning and inventory control. With its high accuracy and efficiency, the results of this study provide tangible contributions to decision-making in battery maintenance and inventory management.
Keywords: battery; DMA; motorcycle; prediction.
Abstrak: Ketidakmampuan dalam memantau usia pakai aki sepeda motor secara akurat dapat menyebabkan kerusakan mendadak, mengganggu aktivitas pengguna, serta meningkatkan biaya perawatan. Permasalahan ini diperburuk oleh tidak tersedianya sistem prediktif yang membantu pengguna dan bengkel dalam merencanakan perawatan serta mengelola persediaan aki secara efisien. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model prediksi usia pemakaian aki sepeda motor dengan menggunakan metode Double Moving Average (DMA). Model dibangun berdasarkan data historis dari 12 unit sepeda motor yang mencakup frekuensi penggunaan, durasi, kondisi medan dan kebiasaan perawatan. Proses peramalan dilakukan melalui dua tahap perataan bergerak, yang kemudian diikuti dengan perhitungan parameter tren. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model ini memiliki tingkat akurasi yang tinggi, dengan nilai MAPE sebesar 0,10, MAD sebesar 1,68, dan RMSE sebesar 2,14, yang mengindikasikan tingkat kesalahan prediksi yang sangat rendah. Selain itu, metode DMA juga diterapkan untuk meramalkan permintaan produk pada PT Anugerah Karya Abiwara Kisaran guna mencegah terjadinya kekurangan stok. Sistem dikembangkan menggunakan Visual Studio 2010 dan Microsoft Access, serta terbukti efektif dalam mendukung perencanaan perawatan dan pengendalian persediaan. Dengan akurasi dan efisiensi yang tinggi, hasil penelitian ini memberikan kontribusi nyata dalam pengambilan keputusan terkait pemeliharaan aki dan manajemen inventori.
Kata kunci: baterai; DMA; prediksi; sepeda motor.
Abstract:Abstract: This study aims to develop a Deep Learning-based Traffic Flow Detector to automatically and accurately observe traffic flow. Conventional traffic observation is often conducted manually or via CCTV, but it is prone…
rone to human error and difficult to use for real-time trend analysis. In this study, the YOLOv4 method is used to detect four types of vehicles (cars, motorcycles, buses, trucks). To continuously track vehicle movement and address occlusion issues, the Deep SORT algorithm is implemented. The YOLOv4 model used is a pre-trained model and was tested on seven CCTV video recordings obtained from the official website of the Pekanbaru City Transportation Department. The system was implemented on a limited device, the Nvidia Jetson Nano, as a simulation of direct CCTV integration. Test results showed a highest precision of 98%, but the maximum accuracy achieved was only 26%. This low accuracy is influenced by several factors, including video resolution, detection model quality, and lighting conditions. Nevertheless, the system demonstrates potential to support future traffic management and engineering decisions but still requires further optimization, including improving video resolution and quality, retraining the model with a more representative local dataset, using lighter and more accurate detection models, and optimizing the tracking algorithm.
Keywords: deep learning; deepsort; NVIDIA Jetson NANO; traffic flow; YOLOv4
Abstrak: Penelitian ini bertujuan mengembangkan Traffic Flow Detector berbasis Deep Learning untuk mengobservasi arus lalu lintas secara otomatis dan akurat. Observasi lalu lintas konvensional sering dilakukan secara manual atau melalui CCTV, namun rentan terhadap human error dan sulit digunakan untuk menganalisis tren secara real-time. Pada penelitian ini digunakan metode YOLOv4 untuk mendeteksi empat jenis kendaraan (mobil, motor, bus, truk). Untuk melacak pergerakan kendaraan secara berkelanjutan dan mengatasi masalah occlusion, digunakan algoritma Deep SORT. Model YOLOv4 yang digunakan merupakan pre-trained model dan diujikan pada tujuh rekaman video CCTV yang diambil dari situs resmi Dinas Perhubungan Kota Pekanbaru. Sistem ini diimplementasikan pada perangkat terbatas Nvidia Jetson Nano sebagai simulasi penerapan langsung pada CCTV. Hasil pengujian menunjukkan presisi tertinggi mencapai 98%, namun akurasi tertingginya hanya sebesar 26%. Rendahnya akurasi dipengaruhi oleh beberapa faktor seperti resolusi video, kualitas model deteksi, serta kondisi pencahayaan. Meski demikian, sistem ini menunjukkan potensi untuk membantu pengambilan keputusan dalam manajemen dan rekayasa lalu lintas di masa depan, namun masih membutuhkan optimasi lebih lanjut, seperti peningkatan kualitas video input, pelatihan ulang model dengan dataset lokal, penggunaan model deteksi yang lebih ringan dan akurat serta pengoptimalan algoritma pelacakan.
Kata kunci: deep learning deepsort; Nvidia Jetson Nano; traffic flow; YOLOv4
Abstract:AbstractAl-Fazza Cosmetic Store is a store engaged in the sale of cosmetics. In an effort to develop and increase sales value, Al-Fazza Store began selling various accessories such as bracelets, necklaces, hair clips and…
headscarves. To get quality goods and maximum profit, supplier selection is important. However, supplier selection is a problem because each supplier has its own advantages and disadvantages and uniqueness. To help select suppliers at the Al-Fazza Cosmetic Store, the decision support system can provide decision recommendations quickly and accurately based on the criteria given by the decision maker. The method that will be used in processing data and determining decisions in this decision support system is simple additive weighting (saw). The decision results provided by this method can be used as recommendations by decision makers in determining the best supplier.
Keywords: simple additive weighting; information systems; decision support systems; suppliers
Abstrak: Toko Kosmetik Al-Fazza merupakan toko yang bergerak di bidang penjualan kosmetik. Dalam upaya untuk mengembangkan dan meningkatkan nilai penjualan, Toko Al-Fazza mulai menjual berbagai aksesoris seperti gelang, kalung, jepit rambut, dan jilbab. Untuk mendapatkan barang yang berkualitas dan keuntungan yang maksimal, pemilihan supplier merupakan hal yang penting. Akan tetapi, pemilihan supplier menjadi suatu permasalahan karena setiap supplier memiliki kelebihan dan kekurangan serta keunikannya masing-masing untuk membantu pemilihan supplier pada Toko Kosmetik Al-Fazza. Sistem pendukung keputusan tersebut dapat memberikan rekomendasi keputusan secara cepat dan tepat berdasarkan kriteria yang diberikan oleh pengambil keputusan. Metode yang akan digunakan dalam pengolahan data dan penentuan keputusan pada sistem pendukung keputusan ini adalah simple additive weighting (saw). Hasil keputusan yang diberikan oleh metode ini dapat digunakan sebagai rekomendasi oleh pembuat keputusan dalam menentukan supplier terbaik.
Kata kunci: simple additive weighting; sistem informasi; sistem penunjang keputusan;pemasok
Abstract:Abstract: Gallery Parfume Shop is a business engaged in cosmetics located on Jalan Merdeka, Simpang Empat, Kec. Tanjung Tiram, Kab. Batu Bara, North Sumatra. In the procedures and management of sales management at Gallery…
y Parfume is still done manually, the reports are still recorded in notes the impact of this is that Gallery Parfume has difficulty in evaluating their sales performance, identifying market trends, and planning effective sales strategies and also difficulty building loyalty. Therefore, a system is needed, by implementing E-CRM at Gallery Parfume can get new customers, improve customer relationships, and retain customers, which will ultimately create customer loyalty and to measure the increase in profitability resulting from the use of E-CRM into a web-based application so that it will later facilitate increasing sales, customer loyalty, and saving operational costs. The method used to collect and analyze this research data is a qualitative method. It is expected that through this web application it can also build a database to make it easier for Gallery Parfume to search for data and reports.
Keywords: consumers; e-crm; stores
Abstrak: Toko Gallery Parfume merupakan usaha yang bergerak dibidang kosmetik yang berada dijalan Merdeka, Simpang Empat, Kec. Tanjung Tiram, Kab. Batu Bara, Sumatera Utara. Dalam prosedur dan manajemen pengelolaan penjualan di Gallery Parfume masih dilakukan secara manual, laporan nya masih tercatat di notes dampak dari hal tersebut gallery Parfume kesulitan dalam mengevaluasi kinerja penjualan mereka, mengidentifikasi tren pasar, dan merencanakan strategi penjualan yang efektif juga kesulitan membangun loyalitas. Maka dengan hal itu diperlukan sebuah sistem, dengan menerapkan E-CRM di Gallery Parfume dapat memperoleh pelanggan baru, meningkatkan hubungan dengan pelanggan, dan mempertahankan pelanggan, yang pada akhirnya akan terciptanya loyalitas pelanggan dan untuk mengukur peningkatan profitabilitas yang dihasilkan dari penggunaan E-CRM kedalam bentuk aplikasi berbasis web agar nantinya memudahkan dalam peningkatan penjualan, loyalitas pelanggan, dan penghematan biaya operasional. Metode yang digunakan untuk mengumpulkan dan menganalisis data penelitian ini dengan metode kualitatif. Diharapankan melalui aplikasi web ini juga dapat membangun database guna memudahkan Gallery Parfume dalam mencari data dan laporan.
Kata Kunci: e-crm; konsumen; toko
Abstract:Abstract: Ms Glow Putri Shop is a business that operates in the beauty sector, selling beauty products, namely skincare and bodycare, which are useful for maintaining healthy body and facial skin. However, Ms Glow Putri…
currently often experiences problems, namely tight competition and inventory management that is less effective in terms of sales numbers. Every month reaching ±1300 products, Ms Glow Putri also often experiences shortages and build-ups in skincare and bodycare stocks. This can reduce customer confidence so that Ms Giow Putri often experiences losses in the form of finance and other things, so this method is needed to predict some skincare and other stock supplies. bodycare provided in the following month. This method uses the Weighted Moving Average and Single Exponentiation Smoothing methods to predict supplies of skincare and bodycare stocks. The results of research on Ms GIow daughter using the Weight Moving Average Method with a weight of 5 with a MAPE of 1.08% and the SingIe Exponentiation Smooting Method with an Alpha of 0.1, namely 0.84%, then the comparison between the two methods can be stated that the SES method is the best method good, because it has the lowest error.
Keywords: forecasting; ms glow putri; ses and wma
Abstrak: Toko Ms Glow Putri adalah usaha yang bergerak di bidang kecantikan, menjual produk kecantikan yaitu skincare dan bodycare berguna untuk menjaga agar kesehatan kulit tubuh dan wajah tetap terjaga. Namun Ms Glow Putri saat ini sering kali mengalami permasalahan yaitu persaingan yang ketat dan manajemen persediaan yang kurang efektif dengan jumlah penjualanan. Setiap bulan mencapai ±1300 produk maka Ms Glow Putri juga sering mengalami kekurangan dan penumpukan pada stok skincare dan bodycare ini dapat mengurangi kepercayaan pelanggan sehingga Ms Glow Putri sering mengalami kerugian berupa finance dan lainnya maka perlu metode ini untuk memprediksi beberapa persediaan stok skincare dan bodycare yang disediakan pada priode di buIan berikutnya. Metode ini menggunakan metode Weighted Moving Averege dan Single Exponential Smoothing untuk memprediksi persediaan pada stok skincare maupun bodycare. HasiI penelitian pada Ms GIow Putri dengan mengggunakan Metode Weight Moving Averege dengan bobot 5 dengan MAPE 1,08% dan Metode Single Exponential Smooting dengan Alpha 0,1 yaitu 0,84% maka perbandingan antara dua metode tersebut dapat dinyatakan bahwa metode SES adaIah metode paling baik karena memiliki error terendah.
Kata kunci: ms glow putri; peramalan; ses dan wma
Abstract:Abstract: "Tax Me" is an application engaged in tax consulting services that is run through a mobile platform. The problems that are often faced by the public, especially taxpayers, are difficulties in choosing reliable…
and trusted tax consultants because many tax consultants embezzle money and slow down the tax reporting process, as well as the lack of knowledge of taxpayers about all tax regulations, a complicated and frequently changing tax system, and also there are still negative public assumptions about taxes such as corruption in taxes that have been paid by taxpayers. The "Tax Me" application was developed using the System Development Life Cycle (SDLC) system development methodology. This application was developed as a forum for tax consulting services in collaboration with the Directorate General of Taxes (DGT) institution which is able to provide transparent and reliable tax consulting services. "Tax Me" is expected to be able to provide education to taxpayers, overcome taxpayers' concerns about the tax calculation and reporting process as well as in choosing a tax consultant who can be trusted. In addition, several features of the "Tax Me" application such as: NPWP, Tax Calculation, Tax Consultation, Report & Check Annual Tax Return, E-Billing & Pay Tax, Tax Reminder and Tax Article.
Keywords: directorate general of taxes (DJP); tax; tax me; taxpayer
Abstrak: “Tax Me†adalah aplikasi yang bergerak pada bidang pelayanan konsultasi pajak yang dijalankan melalui platform mobile. Masalah yang sering dihadapi oleh masyarakat khususnya Wajib Pajak adalah kesulitan dalam memilih konsultan pajak yang dapat diandalkan dan dipercaya karena banyak konsultan pajak yang menggelapkan uang dan memperlambat proses pelaporan pajak, serta kurangnya pengetahuan Wajib Pajak mengenai segala peraturan perpajakan, sistem perpajakan yang rumit dan sering berubah, dan juga masih ada anggapan negatif masyarakat tentang pajak seperti korupsi atas pajak yang telah dibayarkan oleh Wajib Pajak. Aplikasi “Tax Me†dikembangkan dengan menggunakan metodologi pengembangan sistem System Development Life Cycle (SDLC). Aplikasi ini dikembangkan sebagai wadah layanan konsultasi perpajakan yang bekerja sama dengan lembaga Direktorat Jenderal Pajak (DJP) yang mampu memberikan layanan konsultasi perpajakan yang transparan dan terpercaya. “Tax Me†diharapkan mampu memberikan edukasi kepada Wajib Pajak, mengatasi kekhawatiran Wajib Pajak terhadap proses perhitungan dan pelaporan pajak juga dalam memilih konsultan pajak yang dapat di percaya. Disamping itu, beberapa fitur dari aplikasi “Tax Me†seperti: NPWP, Hitung Pajak, Konsultasi Pajak, Lapor & Periksa SPT Tahunan, E-Billing & Bayar Pajak, Pengingat Pajak dan Artikel Pajak.
Kata kunci: direktorat jenderal pajak (DJP); pajak; tax me; wajib pajak
Abstract:Abstract: The need for Performance Evaluation in Scout organizations is important to ensure that organizational goals are achieved and training standards are maintained. Performance evaluation helps in identifying strengths,…
ths, weaknesses, as well as areas for improvement in training. The importance of the quality of performance of trainers in the Scout Movement cannot be underestimated, because they have a central role in guiding, training and providing inspiration to students. For this reason, there is a need to evaluate the performance of Scout trainers to increase the effectiveness of training and improve the quality of Scout education. The purpose of this research is to identify trainer performance quality criteria, evaluate their performance, and contribute knowledge in the development of a Scout trainer performance evaluation system. Then, the exponential comparison method (MPE) is used to provide a comprehensive assessment of the trainer's performance based on predetermined criteria. The results of this research are a web-based decision support application by applying the Exponential Comparison Method to evaluate the quality of Scout trainer performance, which can help improve the quality of training and provide guidance for Scout education providers. This research makes an important contribution to the development of a more efficient and effective Scout trainer performance evaluation system.
Keywords: coaching; decision support systems; exponential comparison; performance.
Abstrak : Kebutuhan akan Evaluasi Kinerja dalam organisasi Pramuka menjadi penting untuk memastikan bahwa tujuan organisasi tercapai dan standar pelatihan dipertahankan. Evaluasi kinerja membantu dalam mengidentifikasi kekuatan, kelemahan, serta area untuk perbaikan dalam pelatihan. Pentingnya kualitas kinerja para pelatih dalam Gerakan Pramuka tidak dapat dianggap rendah, karena mereka mempunyai peranan sentral dalam membimbing, melatih dan memberikan inspirasi kepada peserta didik. Untuk itu kebutuhan akan evaluasi kinerja pelatih Pramuka diperlukan untuk meningkatkan efektivitas pelatihan dan meningkatkan mutu pendidikan pramuka. Tujuan penelitian ini untuk mengidentifikasi kriteria kualitas kinerja pelatih, mengevaluasi kinerja mereka, dan menyumbangkan pengetahuan dalam pengembangan sistem evaluasi kinerja pelatih Pramuka. Kemudian, metode perbandingan eksponensial (MPE) digunakan untuk memberikan penilaian komprehensif terhadap kinerja pelatih berdasarkan kriteria yang telah ditentukan. Hasil dari penelitian ini sebuah aplikasi pendukung keputusan berbasis web dengan menerapkan Metode Perbandingan Eksponensial untuk mengevaluasi kualitas kinerja pelatih Pramuka, yang dapat membantu meningkatkan mutu pelatihan dan memberikan panduan bagi penyelenggara pendidikan Pramuka. Penelitian ini memberikan kontribusi penting dalam pengembangan sistem evaluasi kinerja pelatih Pramuka yang lebih efisien dan efektif.
Kata Kunci: kinerja; pembinaan; perbandingan eksponensial; sistem pendukung keputusan