Abstract:Kualitas hidup keluarga mencerminkan kesejahteraan masyarakat, yang diukur melalui berbagai aspek kehidupan seperti pendidikan, pekerjaan, penghasilan, kepemilikan, kondisi tempat tinggal, serta akses ke air bersih dan listrik.…
istrik. Untuk menentukan tingkat kesejahteraan di masyarakat, tiga kriteria dari semua variabel tersebut digunakan untuk membedakan apakah mereka berada pada cluster tinggi, menengah, atau rendah. Pondok Bungur, sebuah desa di Kabupaten Asahan dengan 10 dusun, kebanyakan penduduknya memiliki pendapatan rendah, tidak memiliki barang kebutuhan sekunder, menggunakan air bukan dari PDAM, dan memiliki akses daya listrik rendah. Karena belum ada klasifikasi yang jelas mengenai kesejahteraan, bantuan sosial sering kali tidak tepat sasaran. Sebagai solusi, teknik data mining dengan algoritma k-means diterapkan untuk mengklasifikasikan tingkat kesejahteraan di desa tersebut. Penelitian ini menemukan bahwa 2 dusun berada pada tingkat kesejahteraan tinggi (20%), 3 dusun pada tingkat menengah (30%), dan 5 dusun pada tingkat rendah (50%). Dusun 2 dan 5 merupakan yang paling sejahtera, sementara Dusun 1, 4, dan 9 memiliki tingkat kesejahteraan menengah. Sisa 50% dusun yang masih berada pada tingkat rendah perlu diprioritaskan dalam pemberian bantuan.
Abstract:bstract: Disease is an abnormal condition in which the body or mind experiences discomfort or dysfunction in the person it affects. Every day the number of people suffering from infectious diseases always increases with…
different types of diseases. Therefore, there is a need for a grouping to help the government find information about the diseases most commonly suffered by citizens. In this research, patient disease data was grouped using multidimensional clustering data mining techniques. K-Means Clustering is a non-hierarchical data clustering method that groups data in the form of one or more clusters. Data that has the same characteristics is grouped in one cluster and data that has different characteristics is grouped in another cluster so that the data in one cluster has a small level of variation. This research aims to make the government pay more attention to areas that have high rates of infectious diseases both from the environment and other things. The results of research from 34 provinces and 8 infectious diseases show data where 32 areas are very vulnerable, 2 areas are vulnerable and 2 areas are quite vulnerable.
Keywords: Data Mining, Disease Cases, K-Means
Abstrak: Penyakit adalah suatu keadaan abnormal dimana tubuh ataupun pikiran mengalami ketidaknyamanan atau disfungsi terhadap orang yang dipengaruhinya. Setiap harinya jumlah warga yang menderita penyakit menular selalu bertambah dengan jenis penyakit yang berbeda. Oleh sebab itu, perlu adanya pengelompokan untuk membantu pihak pemerintah menemukan informasi mengenai penyakit yang paling banyak diderita oleh warga. Pada penelitian ini dilakukan pengelompokkan data penyakit pasien menggunakan teknik data mining clustering multidimensi. K-Means Clustering merupakan salah satu metode data clustering non-hirarki yang mengelompokkan data dalam bentuk satu atau lebih cluster. Data-data yang memiliki karakteristik yang sama dikelompokkan dalam satu cluster dan data yang memiliki karakteristik berbeda dikelompokkan dengan cluster yang lain sehingga data yang berada dalam satu cluster memiliki tingkat variasi yang kecil. Penelitian ini bertujuan agar pemerintah lebih perhatian terhadap daerah yang memilki angka tinggi terhadap penyakit menular baik dari lingkungan maupun dari hal lainnya. Hasil dari penelitian dari 34 Provinsi dan 8 Penyakit menular menunjukkan data dimana 32 daerah dengan sangat rawan, 2 daerah rawan dan 2 daerah cukup rawan.
Kata kunci: Data Mining, Kasus Penyakit, K-Means
Abstract:Abstract: SMKN 1 Setia Janji is one of the State Vocational Schools in Urung Pane, Kec. Faithful Promise, Kab. Asahan, North Sumatra. The determination of the research location at SMKN 1 Setia Janji is due to the lack of…
facilities to support students in determining the interests and talents that exist in the students themselves, especially in extracurricular support facilities so as to create a lack of students in finding interests and talents within students. Therefore, this study aims to design an expert system application using Certainty Factor which is intended to provide convenience for students in choosing the right extracurricular according to the interests and talents that exist in the student. This application is designed using the PHP programming language model and the system database uses MySQL. Methods The research uses descriptive qualitative methods and tends to use analysis. The final results obtained in the existing data sample show that student interest in Mading Extracurricular has a percentage of 86.9% and Paskibraka Extracurricular has a percentage of 80.8%, so that the data will be used as a student's choice in determining extracurricular activities at school.
Keywords: extracurricular; certainty factor; PHP; MySQL
Abstrak: SMKN 1 Setia janji ini merrupakan slah satu SMKN yang ada di Urung Pane, Kec. Setia Janji, Kab. Asahan, Sumatera Utara. Penetapan lokasi penelitian di SMKN 1 Setia janji ini dikarenakan masih minimnya fasilitas untuk mendukung para siswa dalam menentukan minat dan bakat yang ada pada diri siswa itu sendri terutama dalam fasilitas pendukung ekstrakulikuler sehingga membuat kurangnya siswa dalam menemukan minat dan bakat didalam diri siswa. Maka dari itu Penelitian ini bertujuan untuk merancang sebuah aplikasi Sistem Pakar dengan menggunakan Certainty Factor yang ditujukan untuk memberikan kemudahan bagi siswa dalam memilih ekstrakurikuler yang tepat sesuai minat dan bakat yang ada pada diri siswa tersebut. Aplikasi ini dirancang menggunakan Model bahasa pemograman PHP dan database sistem menggunakan MySQL. Metode Penelitian menggunakan metode kualitatif yang bersifat deskriptif dan cenderung menggunakan analisis. Hasil akhir yang di dapat dalam sample data yang ada menunjukan bahwa minat siswa tentang Ekstrakurikuler Mading memiliki persentasi sebesar 86.9 % dan Ekstrakulikuler Paskibraka memiliki persentasi sebesar 80.8 %, sehingga data tersebut akan bisa di gunakan sebagai pilihan siswa dalam menentukan Ekstrakurikuler di sekolah.
Kata Kunci : ekstrakurikuler; certainty factor; PHP; MySQL.
Abstract:Abstract: Kisaran city is a city located in Asahan district where most of its residents carry out activities by selling. Kemuning chips business is a production house that sells various types of chips. From the results of…
f interviews conducted by the author with the owner of the yellow chip business, it can be explained that the problems that occur are that this business does not yet have a shop for selling and still uses the manual method of ordering and recording in the ledger, this method is less helpful because errors often occur during ordering data collection. Haven't found a way to get more customers in the yellow chips business. For this reason, a special application for selling kemuning chips is needed that connects customers with business owners, so the researchers apply the Electronic Customer Relationship Management (E-CRM) method to develop a sales and ordering information system using the PHP programming language and MySQL database. The E-CRM method is expected to help and make it easier for business actors to expand promotions, sales and for customers to facilitate the process of choosing the type of chips.
Keywords : chips production, E-CRM, sales
Abstrak Kota kisaran merupakan kota yang terletak di kabupaten asahan dimana sebagian dari penduduk nya melakukan kegiatan dengan berjualan. Usaha keripik kemuning merupakan salah satu rumah produksi yang menjual bermacam jenis keripik. Dari hasil wawancara yang dilakukan penulis dengan pemilik usaha keripik kemuning dapat dijelaskan permasalahan yang terjadi yaitu usaha ini belum memiliki toko untuk tempat berjualan dan masih menggunakan cara manual dalam pemesanan dan pencatatan pada buku besar, cara ini kurang membantu dikarnakan sering terjadi kesalahan pada saat pendataan pemesanan. Belum menemukan cara untuk mendapatkan pelanggan yang lebih banyak pada usaha keripik kemuning. Untuk itu diperlukannya sebuah aplikasi khusus penjualan produk keripik kemuning yang menghubungkan antara pelanggan dengan pemilik usaha, maka peneliti menerapkan metode Elektronik Customer Relationship Management (E-CRM) untuk mengembangkan sistem informasi penjualan dan pemesanan dengan menggunakan bahasa pemprograman PHP dan database MySQL. Metode E-CRM diharapkan dapat membantu dan mempermudah pelaku usaha untuk memperluas promosi, penjualan dan bagi pelanggan untuk memudahkan dalam proses pemilihan jenis keripik.
Kata Kunci : produksi keripik, E-CRM, penjualan
Abstract:Abstract: Data Mining is a term used to describe the processes in each itemset to be able to find the results of each item. Analysis is used to determine the promotion of electronic products, namely the a priori algorithm…
m association rules, therefore UD Surya Elektronik Shop for increasing sales results must have other strategies to be able to improve the sales system. One way is to determine the goods to be promoted to consumers. The collection of sales data that is owned can actually be processed using data mining to see customer buying patterns, with data mining for large data it will not be wasted and can be useful so that it can provide benefits to the company. In this study, the data processing uses the Apriori Algorithm, which is a data mining method that aims to find association patterns based on purchasing patterns made by consumers, so that it can be seen which items are often purchased simultaneously.
Kata Kunci : Data Mining, Apriori Algorithms, Product Promotion
Abstrak: Data Mining adalah suatu istilah yang digunakan untuk menguraikan proses-proses di setiap itemset untuk dapat menemukan hasil setiap item-item nya, Analisa yang digunakan untuk menentukan promosi produk-produk elektronik yaitu dengan aturan asosiasi algoritma apriori, oleh karena itu Toko UD Surya Elektronik untuk meningkatkan hasil penjualan maka harus memiliki strategi lain untuk dapat meningkatkan sistem penjualannya. Salah satunya adalah dengan menentukan barang yang akan dipromosikan kepada konsumen. Kumpulan data penjualan yang dimiliki sebenarnya dapat diolah menggunakan data mining untuk melihat pola pembelian pelanggan, dengan data mining untuk data yang besar tidak akan terbuang begitu saja dan dapat bermanfaat sehingga dapat memberikan keuntungan kepada perusahaan. Pada penelitian ini, proses pengolahan data menggunakan Algoritma Apriori yang merupakan salah satu metode data mining yang bertujuan untuk mencari pola assosiasi berdasarkan pola pembelian yang dilakukan oleh konsumen, sehingga bisa diketahui item-item barang apa saja yang sering dibeli secara bersamaan.
Kata Kunci : Data Mining, Algoritma Apriori, Promosi Produk.
Abstract:Abstract: PT. Interyasa Mitra Mandiri Kisaran is a company whose products are engaged in trade that sells electronics and furniture in cash or credit. Granting crdit can provide relief to consumers, giving rise to the level…
vel of consumer interest in buying, which means the company’s sales turnover is higher and the company’s cash receipts will increase. Determining which consumers deserve credit is not easy. Companies need a Decision Support System (DSS) that can help determine the creditwhorthiness of potential customers. The decision making calculation method used in this study is a simple additive weighting method with 5 criteria, namely discipline, down payment, monthly income, credit guarantee, and residence of status. The system was built using the PHP MySQL language and Sublime Text as the programming code. And the object-oriented system modeling language used is UML (Unifed Modelling Language). By using this SAW Method, it is hoped that the final result will be obtained as a tool to determine the credit extension to potential consumers who are eligible to be given.
Keywords :Credit, DSS, Simple Additive Weighting (SAW), UML.
Abstrak :PT. Interyasa Mitra Mandiri Kisaran merupakan perusahaan yang produknya bergerak di bidang perdagangan yang menjual barang elektronik dan furniture secara cash maupun kredit. Pemberian kredit dapat memberikan keringanan kepada konsumen, sehingga menimbulkan besarnya minat konsumen untuk membeli, yang berarti omset penjualan perusahaan menjadi lebih tinggi dan penerimaan kas perusahaan akan meningkat. Menentukan konsumen yang layak diberikan kredit bukanlah hal yang mudah.Perusahaan membutuhkan sebuah Sistem Pendukung Keputusan (SPK) yang dapat membantu dalam menentukan kelayakan pemberian kredit untuk calon konsumen. Metode perhitungan pengambilan keputusan yang digunakan pada penelitian ini adalah Metode Simple Additive Weighting (SAW) dengan 5 kriteria yaitu kedisiplinan, uang muka, penghasilan perbulan, jaminan kredit dan status tempat tinggal. Sistem ini dibangun menggunakan bahasa PHP MySQL dan Sublime Text sebagai koding pemrogramannya.Serta bahasa pemodelan sistem berorientasi objek yang digunakan adalah UML (Unifed Modelling Language). Dengan menggunakan metode SAW ini, diharapkan mendapatkan hasil akhir sebagai alat bantu untuk menentukan pemberian kredit kepada calon konsumen yang layak diberikan.
Kata Kunci :Kredit, SPK, Simple Additive Weighting (SAW), UML.
Abstract:Abstract : This study aims to determine thecrime rate in motorbike theft cases using the programmeing langiage PHP and MySQL as a database and the application of the Exponential Smoothing method to determine the crime rate…
te of motorcycle theft that occurs in the city of Tanjung Balai for the next period. The data used in this study is motorcycle theft report data from 2018 to 2019 wich was obtained from the Tanjung Balai Police. The benefits of this research can be used by the Tanjung Balai police to determine the extent of the motorcycle theft crime that will occur in a shorter, easier and more accurate manner so that it can take optimal prevention. With the Exponential Smoothing method the alpha value will be searched randomly to find an alpha value that was a minimum error value calculated using Means Absolute Percetage Error (MAPE). Then the prediction results that have an alphan with a minimum error are the best of recommended as a prediction result for the next period. Based on this research, the prediction results obtained from the prediction of the number of motorcycle theft cases the occurred in the city of Tanjung Balai in 2020 were 12 units with an MAPE error value of 0,153%.
Keyword : Exponential Smoothing, Theft, Motorcycle, Forecasting
Abstrak : Penelitian ini bertujuan untuk menentukan tingkat kriminalitas kasus pencurian sepeda motor dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan MySQL sebagai basis data serta penerapan metode Exponential Smoothing untuk menentukan tingkat kriminalitas pencurian sepeda motor yang terjadi di kota Tanjung Balai untuk periode berikutnya. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data laporan pencurian sepeda motor dari tahun 2018 sampai dengan tahun 2019 yang diperoleh dari POLRES Tanjung Balai. Manfaat dari penelitian ini dapat digunakan oleh kepolisian Tanjung Balai untuk menentukan seberapa besar tindak kriminalitas pencurian sepeda motor yang akan terjadi secara lebih singkat, mudah dan akurat sehingga dapat melakukan pencegahan yang optimal. Dengan metode Exponential Smoothing akan dicari nilai alpha secara acak sampai menemukan nilai alpha yang memiliki nilai error yang minimum yang dihitung menggunakan Means Absolute Percetage Error (MAPE). Maka hasil prediksi yang memiliki alpha dengan error minimumlah yang paling baik atau direkomendasikan sebagai hasil prediksi untuk periode selanjutnya. Berdasarkan penelitian ini diperoleh hasil prediksi peramalan jumlah kasus pencurian sepeda motor yang terjadi di kota Tanjung Balai tahun 2020 adalah 12 unit dengan nilai error MAPE sebesar 0,153%.
Kata Kunci : Exponential Smoothing, Pencurian, Sepeda Motor, Forecasting
Abstract:Abstract:Theft is the illegal taking of property or belongings of another person without the permission of the owner. The most common crime problem in Asahan District is theft, so that the POLRES is still having trouble…
determining which areas are often the crime of theft. With this problem, we need to do a grouping for areas where theft often occurs, so the process used is the data mining process. Data mining is one of the processes of Knowledge Discovery from Databases (KDD). KDD is an activity that includes collecting, using historical data to find regularities, patterns or relationships in large data sets. One of the techniques known in data mining is clustering technique. The K-Means method is a method for clustering techniques, K- Means is a method that partitions data into groups so that data with the same characteristics are entered into the same set of groups and data with different characteristics are grouped into other groups. The attributes used in grouping this data are annual data, namely 2015, 2016, 2017, 2018, 2019. A case study of 9 POLSEK in the Asahan.
Keywords: Data Mining, Clustering, K-Means Algorithm, Theft Crimes Grouping.
Abstrak: Pencurian merupakan pengambilan properti atau barang milik orang lain secara tidak sah tanpa ijin dari pemilik. Masalah tindak kejahatan yang paling banyak terjadi di Kabupaten Asahan adalah tindak kejahatan pencurian sehingga pihak POLRES masih kesulitan untuk menentukan daerah mana saja yang sering terjadi tindak kejahatan pencuriaan. Dengan adanya masalah ini kita perlu melakukan pengelompokan untuk daerah mana saja yang sering terjadi tindak pencurian maka proses yang digunakan adalah proses data mining. Data mining adalah salah satu proses dari Knowledge Discovery from Databases (KDD). KDD adalah kegiatan yang meliputi pengumpulan, pemakaian data, historis untuk menemukan keteraturan, pola atau hubungan dalam set data besar. Salah satu teknik yang di kenal dalam data mining adalah teknik clustering. Metode K-Means merupakan metode untuk teknik clustering, K-Means adalah metode yang mempartisi data kedalam kelompok sehingga data berkarakteristik sama dimasukan kedalam set kelompok yang sama dan data yang berkerakteristik berbeda dikelompokkan ke dalam kelompok yang lain. Atribut yang di gunakan dalam pengelomokan data ini adalah data pertahun yaitu tahun 2015, 2016, 2017, 2018, 2019. Studi kasus pada 9 POLSEK yang ada di daerah kabupaten Asahan.
Kata kunci: Data Mining, Clustering, Algoritma K-Means, Pengelompokan Tindak Kejahatan Pencurian.
Abstract:Abstract: The purpose of this service program (PKM) that we have held in Taman Sari Hijau Housing aims to study the extent of the ability or competence of elementary school children in English in the housing. With a quota…
a of 30 students, we came to the conclusion that most of the students, apart from the lack of access to English content, we also found a lack of interest in English, so the PKM that we conducted was not only about studying partner problems, but also introducing them to English and teaching with more effective methods, and the results showed that children do need a more "fun" approach than memorizing standard vocabulary, so they can use the vocabulary they have learned with more confidence.
Keywords: community service; english language proficiency; interest in learning; fun learning methods
Abstrak: Program pengadian kepada masyarakat (PKM) yang diselenggarakan di Perumahan Taman Sari Hijau berdasarkan pada kebutuhan dan peningkatan kemauan belajar dan juga minat dalam meningkatkan kemampuan Bahasa Inggris di lingkungan tersebut. Terdapat 30 anak-anak pada jenjang Sekolah Dasar yang menjadi peserta kegiatan ini. Berdasarkan hasil obeservasi awal ditemukan bahwa masih kurangnya akses terhadap konten pembelajaran berbahasa Inggris dan juga masih kurangnya minat anak-anak untuk belajar Bahasa Inggris. Dalam pelaksanaannya, kegiatan PKM ini dilaksanakan dengan mempelajari permasalahan mitra dan kemudian memperkenalkan dan mengimplemnetasikan pembelajaran Bahasa Inggris dengan metode yang lebih efektif. Metode yang digunakan adalah Total Physical Response (TPR) yang diterapkan melalui tahapan kegiatan yang terstruktur, dimulai dari pengenalan kosakata sederhana, demonstrasi gerakan oleh pengajar, hingga praktik langsung oleh siswa melalui permainan edukatif (games). Hasil dari kegiatan ini menunjukkan bahwa anak-anak memang membutuhkan pendekatan yang lebih “menyenangkan” dari pada penghafalan kosakata yang baku, sehingga mereka dapat menggunakan kosakata yang telah mereka pelajari dengan lebih percaya diri.
Kata kunci: pengabdian kepada Masyarakat (PKM); kemampuan bahasa inggris; minat belajar; metode pembelajaran menyenangkan
Abstract:Abstract: The development of Artificial Intelligence (AI) technology offers substantial potential for providing interactive educational media, yet its implementation at the elementary education level is frequently impeded…
d by educators' limited digital literacy. This situation was observed at SDN 15 Padang Genting, where English language instruction remains dominated by conventional methods with minimal utilization of adaptive digital media. Therefore, this community service program aims to enhance teachers' competencies and skills in utilizing AI technology as a medium for English language learning. The implementation adopted a Capacity Building approach comprising three structured stages: initial evaluation (pre-test), hands-on practice training, and final evaluation (post-test). The training focused on introducing text and visual generative AI, along with basic prompt engineering techniques. The results demonstrated a highly significant increase in teachers' capacity; comprehension of basic AI concepts surged from 15% to 85%, and the perceived ease of using the technology rose from 20% to 85%. Furthermore, the program successfully facilitated participants in independently producing educational media, such as interactive vocabulary flashcards and bilingual short stories. The hands-on training approach proved effective in overcoming the anxiety of non-technical teachers while accelerating their creativity in designing English learning materials that are relevant and engaging for digital-generation students.
Keywords: artificial intelligence; capacity building; english language; learning media; teacher training.
Abstrak: Perkembangan teknologi Artificial Intelligence (AI) menawarkan potensi besar dalam penyediaan media pendidikan yang interaktif, namun implementasinya di tingkat pendidikan dasar seringkali terhambat oleh keterbatasan literasi digital pendidik. Kondisi ini ditemukan di SDN 15 Padang Genting, di mana pembelajaran Bahasa Inggris masih didominasi oleh metode konvensional dan minimnya pemanfaatan media digital adaptif. Oleh karena itu, kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini bertujuan untuk meningkatkan kompetensi dan keterampilan guru dalam memanfaatkan teknologi AI sebagai media pembelajaran Bahasa Inggris. Pelaksanaan kegiatan ini mengadopsi pendekatan Capacity Building yang mencakup tiga tahapan terstruktur: evaluasi awal (pre-test), pelatihan berbasis praktik langsung (hands-on practice), dan evaluasi akhir (post-test). Pelatihan difokuskan pada pengenalan AI generatif teks dan visual serta teknik rekayasa prompt dasar. Hasil kegiatan menunjukkan peningkatan kapasitas guru yang sangat signifikan; pemahaman konsep dasar AI melonjak dari 15% menjadi 85%, dan persepsi terhadap kemudahan penggunaan teknologi meningkat dari 20% menjadi 85%. Lebih lanjut, kegiatan ini berhasil memfasilitasi peserta untuk memproduksi luaran media pembelajaran secara mandiri, seperti flashcard vocabulary interaktif dan naskah cerita dwibahasa. Pendekatan pelatihan berbasis praktik terbukti efektif meruntuhkan kecemasan guru non-teknis, sekaligus mengakselerasi kreativitas mereka dalam merancang materi Bahasa Inggris yang relevan dan menarik bagi siswa generasi digital.
Kata kunci: artificial intelligence; capacity building; media pembelajaran; bahasa inggris; pelatihan guru