Abstract:Abstract: Due to the successful conversion from LPG stoves to electric stoves, which are unsupported by the village’s electricity supply—averaging 450 watts—while government-provided stoves have a power rating of 900…
wer rating of 900 watts, making them unsuitable for use in Tomuanhollbung Village. To address this issue, the research team designed a stove that uses waste oil (35,000 kJ/kg) and incorporated embedded system technology, utilizing the French design research method. The research results indicated that by using a DC motor with specifications of 12VDC/3A, 3800 rpm, and a valve diameter of 9.7 x 9.5 x 3.3 cm, a power output of 36W was achieved, with a pressure of 288.7 Pa or 0.00289 bar and an angular velocity of 398.1 rad/s. When the burner stove was first ignited, the flame appeared yellow. With a voltage of 3.7VDC/3A, it produced a rotation of 3795 rpm, a yellow flame, a flame height of 8 cm from the stove, and a flame width diameter of approximately 18 cm. At a voltage of 3.7VDC, the pressure measured 0.000964 bar, with a flame temperature of 275°C (as measured by an infrared sensor). A voltage of 7.4VDC resulted in a pressure of 0.0192 bar and a flame temperature of 350°C, while a voltage of 11.8VDC produced a pressure of 0.0289 bar with a maximum flame temperature of 420°C. For fuel consumption over 10 minutes at 3.7VDC/3A, the flame height reached 7-10 cm, with a wind pressure of 0.000964 bar and a fuel consumption of 0.237 grams.
Keywords : embedded system burner stove; microcontroller; snail dc motor.
Abstrak: Dilatar belakangi masalah kelangkaan elpiji didesa tomuanhollbung, serta tidak berhasilnya konversi kompor elpiji menuju kompor listrik karena daya listrik rumah masyarakat berdaya 450wat, daya kompor pemerintah 900watt, sehingga tidak bisa digunakan. Dari masalah tersebut, tujuan utama penelitian ini merancang kompor berbahan bakar oli bekas, yang mampu mengatasi masalah kelangkaan gas elpiji dan tidak terpakainya kompor dari pemerintah psat. Metode penelitian ini menggnakan metode prototype sehingga menghasilkan satu produk kompor burner dengan mengatur kecepatan motor DC. Hasil penelitian mendapati data pengujian mendapati bahwa dengan menggunakan motor DC Keong spesifikasi tegangan 12VDC/3A, 3800 rpm, dengan diameter katup 9,7 x 9.5 x 3.3cm menghasilkan daya 36W, dengan tekanan 288.7Pa atau 0.00289bar kecepatan sudut 398.1 rad/s. Ketika kompor burner pertama kali dinyalakan, warna api berwarna kunig. Jika tegangan 3.7VDC/3A akan menghasilkan putaran 3795rpm nyala api kuning, tinggi api 8cm dari tunggku kompor, dan diameter lebar keluarnya api dari tungku berkisar 18cm. Tegangan 3,7VDC maka menghasilkan tekanan 0.000964bar, nyala api 275 0C (pembacaan sensor infrared). Tegangan 7.4VDC menghasilkan tekanan 0.0192 bar, nyala api 350 0C, dan Tegangan 11.8 VDC tekanan 0.0289 bar, nyala api maksimal 420 0C. Untuk konsumsi bahan bakar selama 10 menit, dengan tegangan 3.7VDC/3A mendapati nyala api setinggi 7-10 cm, tekanan angin senilai 000964 bar dan konsumsi bahan bakar 0.237 gram. Kesimpulan penelitian ini mendapati bahwa nyala api kompor burner bisa di atur seperti nyala api kompor elpiji pada umum nya.
Kata kunci: kompor burner embedded system, microcontroller, motor dc keong.
Abstract:Abstract: Brain cancer is a serious medical condition that requires intensive and meticulous care. One of the critical steps in identifying brain cancer is the accurate measurement of tumor volume. Magnetic Resonance Imaging…
ging (MRI) is one of the most important diagnostic tools used in the medical field for brain visualization. In this discussion, we will explain how the Active Contour method can be used to calculate brain tumor volume in MRI images and how 3D visualization can assist doctors in making better diagnoses and treatment decisions. The Active Contour method, also known as the “Snake,†is an image processing technique used to identify the contours or edges of objects in images. This method works by defining an initial curve around the desired object and then iteratively shifting the curve to match the actual contour of the object in the image. In this study, the Active Contour method will be applied to brain MRI images to identify tumor edges. This research represents an important step in improving the care of brain cancer patients, enabling more accurate diagnoses and more effective treatments
Keywords: active contour; brain cancer diagnosis; 3D visualization; tumor volume
Abstrak: Kanker otak merupakan kondisi medis yang bersifat serius dimana memerlukan perawatan yang intensif dan teliti. Salah satu langkah penting dalam mengidentifikasi kanker otak adalah dengan mengukur volume tumor secara akurat. Citra Magnetic Resonance Imaging (MRI) adalah salah satu alat diagnostik yang paling penting dalam bidang medis yang digunakan untuk visualisasi otak. Dalam pembahasan ini, akan dijelaskan bagaimana metode Active Contour dapat digunakan untuk menghitung volume tumor otak pada citra MRI dan bagaimana visualisasi 3D dapat membantu dokter dalam diagnosis dan perawatan yang lebih baik. Metode Active Contour, juga dikenal sebagai “Snake,†yaitu teknik pengolahan citra yang digunakan untuk mengidentifikasi kontur atau tepi objek dalam citra. Metode ini bekerja dengan mendefinisikan suatu kurva awal di sekitar objek yang diinginkan dan kemudian menggeser kurva tersebut secara iteratif untuk menyesuaikan dengan kontur objek yang sesungguhnya dalam citra. Dalam penelitian ini, metode Active Contour akan diterapkan pada citra MRI otak untuk mengidentifikasi tepi tumor. Penelitian ini merupakan langkah penting dalam meningkatkan perawatan pasien yang terkena kanker otak dan memungkinkan diagnosis yang lebih tepat dan perawatan yang lebih efektif.
Kata kunci: active contour; diagnosis tumor otak; visualisasi 3D; volume tumor
Abstract:Abstract: Feature selection is a crucial process that is very important to improve the performance of machine learning models, in accordance with data preprocessing. The feature selection process can be considered as a global…
lobal combinatorial optimization problem in machine learning, which reduces the number of features, eliminates irrelevant data, and produces acceptable classification accuracy. The purpose of this study is to predict or determine the results of the electrical installation operation feasibility test based on data and obtain attribute selection features, and obtain accuracy level results. The Particle Swarm Optimization (PSO) approach is used to select the right characteristics to determine the results of the electrical installation operation feasibility test because attribute selection is needed in data analysis, because the PSO method will increase accuracy than just SVM in determining attribute selection. If SVM is used with PSO, the accuracy value is 96% and AUC is 0.994%, while the SVM method produces an accuracy level of 94.89% and AUC of 0.994%. With this finding, the accuracy value increases by 2%, making it a very good categorization category. It has been proven that the use of Particle Swarm Optimization (PSO) based algorithms can improve and improve results.
Keywords: PSO; SVM; Certification
Abstrak: Pemilihan fitur merupakan proses krusial yang sangat penting untuk meningkatkan kinerja model machine learning, sesuai dengan praproses data. Proses pemilihan fitur dapat dianggap sebagai masalah optimasi kombinatorial global dalam pembelajaran mesin, yang mengurangi jumlah fitur, menghilangkan data yang tidak relevan, dan menghasilkan akurasi klasifikasi yang dapat diterima. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memprediksi atau menentukan hasil uji kelayakan operasi instalasi listrik berdasarkan data dan memperoleh fitur pemilihan atribut, serta memperoleh hasil tingkat akurasi. Pendekatan Particle Swarm Optimization (PSO) digunakan untuk memilih karakteristik yang tepat untuk menentukan hasil uji kelayakan operasi instalasi listrik karena pemilihan atribut diperlukan dalam analisis data, karena metode PSO akan meningkatkan akurasi dari pada hanya SVM dalam menentukan pemilihan atribut. Jika SVM digunakan dengan PSO, nilai akurasinya adalah 96% dan AUC sebesar 0,994%, sedangkan metode SVM menghasilkan tingkat akurasi sebesar 94,89% dan AUC sebesar 0,994%. Dengan temuan ini, nilai akurasi meningkat sebesar 2%, menjadikannya kategori kategorisasi yang sangat baik. Telah terbukti bahwa penggunaan algoritma berbasis Particle Swarm Optimization (PSO) dapat meningkatkan dan memperbaiki hasil.
Kata kunci: PSO; SVM; Sertifikasi
Abstract:Abstract: In the digital era of transformation, educational websites serve as vital platforms for transparently disseminating information to stakeholders. This study evaluates the effectiveness of the Jember Regency Education…
ation Department website using the COBIT 5 framework. This study aims to enhance the effectiveness and usability of the Department of Education website in Jember Regency by aligning it with stakeholders' evolving needs through comprehensive evaluation and targeted recommendations. Employing a qualitative descriptive approach, the research identifies challenges such as mobile optimization issues, slow loading times, security vulnerabilities, and content relevance concerns. Despite commendable accessibility, these challenges significantly impact user experience and website credibility. The findings underscore the urgent need for website optimization, improved security measures, and continuous content updates. This research provides actionable recommendations to align the website with IT governance standards, offering a roadmap for enhancement. Furthermore, the MEA Capability Results highlight discrepancies between the current scores and expected standards, indicating the necessity for comprehensive alignment with COBIT 5 guidelines to optimize website functionality and better meet user expectations.Top of Form
Keywords: COBIT 5 framework; Jember Regency Department of Education; website effectiveness
Abstrak: Pada era transformasi digital, situs web pendidikan menjadi platform penting untuk menyebarkan informasi secara transparan kepada para pemangku kepentingan. Studi ini mengevaluasi efektivitas situs web Dinas Pendidikan Kabupaten Jember menggunakan kerangka kerja COBIT 5. Studi ini bertujuan untuk meningkatkan efektivitas dan kegunaan situs web Dinas Pendidikan di Kabupaten Jember dengan menyelaraskannya dengan kebutuhan yang berkembang dari para pemangku kepentingan melalui evaluasi komprehensif dan rekomendasi yang ditargetkan. Dengan pendekatan deskriptif kualitatif, penelitian ini mengidentifikasi tantangan seperti masalah optimasi seluler, waktu muat yang lambat, kerentanan keamanan, dan kekhawatiran tentang relevansi konten. Meskipun aksesibilitasnya baik, tantangan-tantangan ini secara signifikan memengaruhi pengalaman pengguna dan kredibilitas situs web. Temuan ini menegaskan perlunya pengoptimalan situs web, peningkatan langkah-langkah keamanan, dan pembaruan konten yang berkelanjutan. Penelitian ini memberikan rekomendasi yang dapat dilaksanakan untuk menyelaraskan situs web dengan standar tata kelola TI, menawarkan panduan untuk peningkatan. Selain itu, hasil Kemampuan MEA menyoroti perbedaan antara skor saat ini dan standar yang diharapkan, menandakan kebutuhan akan penyesuaian yang komprehensif dengan pedoman COBIT 5 untuk mengoptimalkan fungsionalitas situs web dan memenuhi harapan pengguna dengan lebih baik.
Top of Form
Kata kunci: Dinas Pendidikan Kabupaten Jember; efektivitas website; kerangka kerja COBIT 5
Abstract:Abstract: Decision support systems (DSS) have become an important tool in various fields, including the selection of fish seeds. Selecting the right fish seeds is a crucial step in successful fish farming. In this context,…
t, the Weight Sum Model (WSM) method can be used as an approach in decision making. This research aims to develop a Decision Support System for selecting fish seeds using the Weight Sum Model (WSM) method. This method allows a systematic assessment of various criteria that are relevant in selecting fish seeds. The first step in this research is to identify the criteria that will be evaluated in selecting fish seeds. Each fish seed is assessed based on each criterion using the appropriate scale. In the WSM method, the values given to each criterion are multiplied by the weight of the corresponding criterion, and the results are added up for each fish seed. The fish seeds that have the highest number will be considered the best choice based on predetermined evaluation criteria. This Decision Support System can help fish farming farmers in making more informative and data-based decisions in selecting fish seeds that suit their needs.
Keywords: Decision Support Systems, Fish Seeds, Criteria, Weight Sum Model (WSM), Fish Cultivation.
Abstract: Sistem pendukung keputusan (SPK) telah menjadi alat penting dalam berbagai bidang, termasuk dalam pemilihan bibit ikan. Memilih bibit ikan yang tepat merupakan langkah krusial dalam budidaya ikan yang sukses. Dalam konteks ini, metode Weight Sum Model (WSM) dapat digunakan sebagai pendekatan dalam pengambilan keputusan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan Sistem Pendukung Keputusan untuk pemilihan bibit ikan menggunakan metode Weight Sum Model (WSM). Metode ini memungkinkan penilaian yang sistematis terhadap berbagai kriteria yang relevan dalam memilih bibit ikan. Langkah pertama dalam penelitian ini adalah mengidentifikasi kriteria-kriteria yang akan dievaluasi dalam pemilihan bibit ikan. Setiap bibit ikan dinilai berdasarkan setiap kriteria menggunakan skala yang sesuai. Dalam metode WSM, nilai-nilai diberikan pada setiap kriteria akan dikalikan dengan bobot kriteria terkait, dan hasilnya dijumlahkan untuk setiap bibit ikan. Bibit ikan yang memiliki jumlah tertinggi akan dianggap sebagai pilihan terbaik berdasarkan evaluasi kriteria yang telah ditentukan. Sistem Pendukung Keputusan ini dapat membantu para petani budidaya ikan dalam mengambil keputusan yang lebih informatif dan berdasarkan data dalam memilih bibit ikan yang sesuai dengan kebutuhan.
Kata kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Bibit Ikan, Kriteria, Weight Sum Model (WSM), Budidaya Ikan.
Abstract:Abstract: Rokan Hulu Regency is one of the regencies in Riau Province and has 2 large rivers, namely the Rokan Kanan River and the Rokan Kiri River. When the level of rainfall is high, the river flow overflows and causes…
flooding in several sub-districts. Climate change that is happening has an impact on changes in rainfall patterns, to overcome the impacts of climate change Rokan Hulu Regency needs to take early steps before a flood disaster occurs. The method used in processing the data is the backpropagation method and data processing using the Matlab software. Data processing was carried out on rainfall data for the last 6 years, from 2015 to 2020, which was sourced from the Rokan Hulu Regency Statistics Agency. Rainfall data from 2015 to 2019 is used as input data, while 2020 is the target. The data processing stage begins with data normalization and determining network training parameters. Artificial neural network research was carried out on rainfall data with a 5-5-1 architecture. The results of testing the rainfall data show prediction results with high accuracy, where the average accuracy rate reaches 98.17% with the highest accuracy of 99.99% while the lowest accuracy is 91.53%. The prediction results show a fairly high level of accuracy so that they can be used as evaluation material.
Keywords: artificial neural network; backpropagation; prediction; rainfall
Abstrak: Kabupaten Rokan Hulu merupakan salah satu kabupaten yang berada di Provinsi Riau dan memiliki 2 aliran sungai besar yaitu sungai rokan kanan dan sungai rokan kiri. Ketika tingkat curah hujan tinggi aliran sungai meluap dan menyebabkan banjir beberapa kecamatan. Perubahan iklim yang terjadi memberikan dampak pada perubahan pola curah hujan, untuk menanggulangi dampak perubahan iklim Kabupaten Rokan Hulu perlu melakukan langkah-langkah dini sebelum terjadi bencana banjir. Metode yang digunakan dalam mengolah data yaitu metode backpropagation dan pengolahan data menggunakan software Matlab. Pengolahan data dilakukan pada data curah hujan selama 6 tahun terakhir yaitu dari tahun 2015 sampai dengan 2020 yang bersumber dari Badan Statistik Kabupaten Rokan Hulu. Data curah hujan tahun 2015 sampai dengan tahun 2019 sebagai data input sedangkan tahun 2020 sebagai target. Tahapan pengolahan data diawali dengan melakukan normalisasi data dan menentukan parameter pelatihan jaringan. Penelitian jaringan saraf tiruan dilakukan pada data curah hujan dengan arsitekur 5-5-1. Hasil pengujian terhadap data curah hujan menunjukkan hasil prediksi dengan akurasi yang tinggi, dimana tingkat akurasi rata-rata mencapai 98,17% dengan akurasi tertinggi sebesar 99,99% sedang akurasi terendah sebesar 91,53%. Hasil prediksi menunjukkan tingkat akurasi yang cukup tinggi sehingga dapat digunakan sebagai bahan evaluasi.
Kata kunci: backpropagation; curah hujan; jaringan saraf tiruan; prediksi
Abstract:Abstract: Student graduation is one thing that needs to be considered because it is included in the College's Internal Quality Assurance Standards (SPMI). STMIK Royal is one of the universities experiencing problems with…
student graduation. To achieve the quality of these graduates, a graduation diagnosis with the standards that have been set for students who are still carrying out studies is very necessary so that anticipatory steps can be taken from the beginning to overcome the occurrence of graduation problems in the academic field. This research aims to diagnose fast-track student graduation by using a data mining model with a classification function. The technique used for the classification data mining model is the Naïve Bayes Algorithm. The dataset used as training and testing data is data from the 2021 STMIK Royal fast track students. The criteria used to determine student graduation are Gender, class, credits, GPA, Tuition Fee, Guidance Process, and the KKL Report. The results of the classification modeling with the Naïve Bayes Algorithm produce an accuracy value of 83%.
Keywords: data mining; graduation; naïve Bayes
Abstrak: Kelulusan mahasiswa adalah salah satu hal yang harus diperhatikan karena termasuk ke dalam Standar Penjaminan Mutu Internal (SPMI) perguruan tinggi. STMIK Royal adalah salah satu perguruan tinggi yang mengalami masalah kelulusan mahasiswa. Untuk mencapai kualitas lulusan tersebut, diagnosis kelulusan dengan standar yang telah ditetapkan untuk mahasiswa yang masih menjalankan studi sangat diperlukan sehingga dapat dilakukan langkah antisipasi dari awal untuk menanggulangi terjadinya permasalahan kelulusan dalam bidang akademik. Tujuan diadakannya penelitian ini untuk untuk mendiagnosis kelulusan mahasiswa fast track dengan menggunakan model data mining dengan fungsi klasifikasi. Teknik yang digunakan untuk model data mining klasifikasi adalah Algoritma Naïve Bayes. Dataset yang akan digunakan untuk menjadi data latih dan data uji adalah data mahasiswa fast track STMIK Royal tahun 2021. Kriteria yang digunakan untuk diganosis kelulusan mahasiswa, diantaranya Jenis Kelamin, Kelas, SKS, IPK, Uang Kuliah, Proses Bimbingan, dan Pengumpulan Laporan KKL. Hasil pemodelan klasifikasi dengan Algoritma Naïve Bayes menghasilkan nilai akurasi sebesar 83%.
Kata kunci: data mining; kelulusan; naïve bayes
Abstract:Abstract: The ABC Islamic boarding school is one of the Islamic boarding schools in Madiun Regency, in addition to the Islamic boarding schools in the Islamic boarding school there are also SMP and SMA which are under the…
e same foundation. The ABC Islamic boarding school also applies information technology as a companion to its operational activities. The large number of employees and teachers in Islamic boarding schools, junior high schools and senior high schools creates difficulties in the staffing division for management. The management method that is currently running in the personnel department is deemed insufficient, because the existing information technology to support their work has not yet functioned optimally to support the strategy. The zachman framework is chosen so that planning is carried out in strategic steps, easy to understand and can be a control for future information system development. The results of this research are in the form of a blueprint for the system design which is mapped in the form of a Zachman matrix from the perspective of the Planner and Owner.
Keywords: Information Systems, Strategic Planning, Zachman's Framework
Abstrak: Pondok pesantren ABC merupakan salah satu Pondok Pesantren yang ada di Kabupaten Madiun, selain pondok pesantren di lingkungan ponpes tersebut juga terdapat SMP dan SMA yang dinaungi satu yayasan yang sama. Pondok pesantren ABC juga menerapkan teknologi informasi sebagai salah satu pendamping kegiatan operasional nya. Banyaknya karyawan dan guru yang terdapat di pondok pesantren, SMP dan SMA menimbulkan kesulitan pada bagian kepegawaian untuk pengelolaannya. Cara pengelolaan yang sedang berjalan di bagian kepegawaian dirasa tidak lagi mencukupi, karena teknologi informasi yang ada untuk menunjang pekerjaan mereka belum berfungsi optimal sebagai pendukung strategi. Kerangka kerja zachman dipilih agar perencanaan dilakukan dengan langkah-langkah yang strategis, mudah dipahami dan bisa menjadi kontrol untuk pengembangan sistem informasi ke depan. Hasil penelitian ini berupa blue print rancangan sistem yang dipetakan didalam bentuk matrik Zachman yang dilihat dari sudut pandang Planner dan Owner.
Kata kunci: Kerangka kerja Zachman, Perencanaan Strategis, Sistem Informasi
Abstract:Abstract : Corona virus is a very dangerous virus and can kill human life. This virus causes minor illnesses and serious illnesses such as colds or colds, since the emergence of the Corona Virus or Covid 19 paralyzing all…
l human activities carried out outside the home. The problem of this research is in the form of the impact of the corona virus on the economy, especially in the city of Batam so that the residents of Batam can overcome this corona virus outbreak to improve the weakening economy. The main objective of this research is to examine the impact of Covid 19 on the economy of the Batam population so that the Batam population can improve the already weakened economy. This study uses Fuzzy Inference Sistym the Mamdani Method for Decision Making, using Operators or through the process of Fuzification of Input Variables, Inference Machines to process rules and produce Defuzification to get the final value
Keywords: corona prediction fuzzy inference system; mamdani method
Abstrak:Virus Corona merupakan sebuah virus yang sangat berbahaya dan bisa menghilangkan nyawa manusia. Virus ini mengakibatkan penyakit ringan dan penyakit berat seperti common cold atau pilek, Sejak munculnya Virus Corona atau Covid 19 melumpuhkan semua kegiatan aktivitas manusia yang dilakukan diluar rumah. Permasalahan Penelitian ini berupa dampak akibat virus corona terhadap perekonomian khususnya pada Kota Batam sehingga penduduk Batam bisa mengatasi Wabah Virus corona ini untuk meningkatkan perekonomian yang semakin melemah. Tujuan Utama Penelitian ini mengkaji Dampak akibat Covid 19 terhadap perekonomian penduduk batam sehingga penduduk Batam bisa meningkatkan perekonomian yang sudah melemah. Penelitian ini menggunakan Fuzzy Inference Sistem Metode Mamdani untuk Pengambilan sistem Keputusan, menggunakan Operator Or dan melalui proses Fuzifikasi penentuan Variabel Input, Mesin Inferensi untuk melakukan proses aturan dan menghasilkan Defuzifikasi untuk mendapatkan nilai akhir.
Kata Kunci : fuzzy inference sistem; metode mamdani; prediksi corona
Abstract:Abstract: The Poor Student Assistance Program is a government program aimed at removing barriers to poor students from participating in school to support the Nine-Year Compulsory Basic Education Program. According to TNP2K,…
2K, the target of BSM recipients is based on the criteria of students' economic conditions and not on the achievements of students. The problem so far is not a few are found that BSM recipients are those who are classified as capable so that this program is not well-targeted. The purpose of applying the combination of 2 AHP and MFEP methods is to apply Decision Support System (SPK) technology in determining students who receive poor student assistance at Tamansiswa Sukadamai SMPS so that it helps decision-makers to get objective decisions. The combination is based on the superiority of each method in analyzing each criterion and alternatives related to the selection of BSM recipients. AHP is used to analyze criteria to produce criteria that have a good consistency. Then an alternative ranking process is carried out using the MFEP method. Based on the results of the analysis of the combination of the AHP and MFEP methods that have been carried out that the AHP method can help schools in determining the main factors that are very priority in receiving poor student assistance, while the MFEP method can determine the best alternative for eligible students as recipients of poor student assistance in the form of ranking the highest value is A9 with 1,097.
Keywords: AHP Method; MFEP Method; Poor Student Assistance; SPK.
Abstrak: Program Bantuan Siswa Miskin (BSM) merupakan program pemerintah yang ditujukan untuk menghilangkan halangan siswa miskin berpartisipasi untuk bersekolah mendukung program Wajib Belajar Pendidikan Dasar Sembilan Tahun. Menurut TNP2K adapun yang menjadi sasaran penerima BSM yaitu berdasarkan kriteria kondisi ekonomi siswa dan bukan berdasarkan prestasi siswa. Permasalahan selama ini justru tidak sedikit dijumpai bahwa penerima BSM merupakan mereka yang tergolong mampu, sehingga program ini menjadi kurang tepat sasaran. Adapun tujuan dari penerapan kombinasi 2 metode AHP dan MFEP ini adalah untuk menerapkan teknologi Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dalam penentuan siswa penerima bantuan siswa miskin di SMPS Tamansiswa Sukadamai sehingga membantu pengambil keputusan untuk mendapatkan keputusan yang objektif. Kombinasi dilakukan berdasarkan keunggulan dari masing-masing metode dalam menganalisis setiap kriteria dan alternative terkait pemilihan penerima BSM. AHP digunakan untuk menganilis kriteria sehingga menghasilkan kriteria yang memiliki konsistensi yang baik. Selajutnya dilakukan proses perangkingan alternatif menggunakan metode MFEP. Berdasarkan hasil analisis dari kombinasi metode AHP dan MFEP yang telah dilakukan bahwa metode AHP dapat membantu sekolah dalam menentukan faktor utama yang sangat prioritas dalam penerima bantuan siswa miskin, sedangkan metode MFEP dapat menentukan alternatif terbaik siswa yang layak sebagai penerima bantuan siswa miskin dalam bentuk perangkingan dengan nilai tertinggi yaitu A9 dengan 1,097.
Kata Kunci : Bantuan Siswa Miskin; Metode AHP; Metode MFEP; SPK.