Search Articles & Publications

Showing 4015 articles found for "Dari"

COMPARATIVE ANALYSIS OF SOBEL AND CANNY METHOD IN BATIK KAWUNG IMAGE

Surmayanti, Surmayanti, Sumijan, Sumijan
Abstract: Abstract: Abstract: this study evaluates and compares the performance of two edge detection methods Sobel method and Canny method on batik image.  Batik images have unique characteristics and complex patterns, making it… difficult to analyze the edges.  This study presents a comparison of the results using sobel and canny edge detection methods on batik kawung images both from peak signal-to-noise reatio and from mean squared error. The results showed that canny edge detection was better than sobel method. This can be seen from the results of PSNR and MSE that is 100%. This analysis is determined by considering factors such as the accuracy of edge detection, sensitivity to noise, and the ability to handle the complexity of batik drawing patterns. The results of this study provide a detailed description of the advantages and disadvantages of each method in the image of batik kawung. The conclusions that can be drawn from this study can provide valuable guidance for choosing the optimal edge detection method in image analysis of batik kawung and others.      Keywords: batik kawung; canny; MSE; PSNR; sobel     Abstrak: Penelitian ini mengevaluasi dan membandingkan kinerja dua metode deteksi tepi metode Sobel dan metode Canny pada citra batik.  Gambar batik mempunyai ciri-ciri yang unik dan pola yang kompleks, sehingga menyulitkan analisis tepian.  Penelitian ini menyajikan perbandingan hasil menggunakan metode deteksi tepi sobel dan canny pada citra batik kawung baik dari peak signal-to-noise reatio maupun dari mean squared error. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa deteksi tepi canny lebih baik dibandingkan dari metode sobel. Hal ini dapat dilihat dari hasil PSNR dan MSE yang dihasilkan yaitu 100%. Analisis ini ditentukan dengan mempertimbangkan faktor-faktor seperti keakuratan deteksi tepi, kepekaan terhadap noise, dan kemampuan menangani kompleksitas pola gambar batik. Hasil penelitian ini memberikan gambaran secara detail mengenai kelebihan dan kekurangan masing-masing metode pada citra batik kawung. Kesimpulan yang dapat diambil dari penelitian ini dapat memberikan panduan berharga untuk memilih metode deteksi tepi yang optimal dalam analisis citra batik kawung dan yang lainnya.   Kata kunci: batik kawung; canny; MSE; PSNR; sobel

K-MEANS ALGORITHM TO DETERMINE MARKETING STRATEGY AT CODEVERSE COMPUTER ACCESSORIES STORE

Burhanuddin Balit, Muhamad Naufal, Utomo, Fandy Setyo
Abstract: Abstract: Artificial Intelligence (AI) is currently gaining popularity across various industries, including healthcare, finance, and others. In this study, AI technology is employed to devise an optimal marketing strategy… y for Code Verse Computer Accessories Store using the K-Means algorithm. As part of machine learning, the K-Means algorithm, categorized under unsupervised learning, is implemented to cluster sales data for computer accessory products over the last three months of 2023. The results of the K-Means analysis identify two main clusters. Cluster one (Cluster 1) comprises products such as Mouse, Keyboard, Monitor, Headset, and Speaker, indicating consistent purchasing patterns and high consumer interest. Recommendations are made to increase stock for Cluster 1. Meanwhile, Cluster two (Cluster 2) consists of Mic products with lower interest, and it is not advisable to increase stock. The implementation of K-Means provides insights into purchasing patterns, enabling Code Verse to develop more effective marketing and inventory management strategies.   Keywords: K-Means algorithm; artificial intelligence; clustering     Abstract: Kecerdasan Buatan (AI) kini meraih popularitas dalam berbagai industri, termasuk sektor kesehatan, keuangan, dan lainnya. Pada penelitian ini, teknologi AI digunakan untuk merancang strategi pemasaran optimal bagi Toko Aksesoris Komputer CodeVerse dengan menggunakan Algoritma K-Means. Sebagai bagian dari machine learning, Algoritma K-Means, yang termasuk dalam kategori unsupervised learning, diimplementasikan untuk mengelompokkan data penjualan produk selama tiga bulan terakhir tahun 2023. Hasil dari analisis K-Means mengidentifikasi dua cluster utama. Cluster pertama (Cluster 1) terdiri dari produk Mouse, Keyboard, Monitor, Headset, dan Speaker, menunjukkan pola pembelian yang konsisten dan tingginya minat konsumen. Rekomendasi untuk menambah stok diberikan. Sementara itu, Cluster kedua (Cluster 2) terdiri dari produk Mic dengan minat lebih rendah, dan tidak disarankan untuk menambah stok. Implementasi K-Means memberikan wawasan tentang pola pembelian, memungkinkan CodeVerse mengembangkan strategi pemasaran dan manajemen persediaan yang lebih efektif.             Keywords: Algoritma k-means; kecerdasan buatan; clustering

CANNY EDGE DETECTION AND IMAGE SEGMENTATION FOR PRECISION FACE RECOGNITION SYSTEM

Devita, Retno, Sumijan, Sumijan
Abstract: Abstract: Facial recognition is widely used in areas such as video surveillance and database management. Facial images have been used as a preferred biometric feature in many identity recognition systems to obtain good image… mage results in image segmentation. A good image must pay attention to several factors, namely high resolution, good contrast, image sharpness, consistent colors, lack of noise and appropriate lighting conditions. In this face recognition research, using canny edge detection method for 10 original images paired with 10 other images. The original faces taken are male and female. Canny edge detection has a low error rate in image segmentation compared to other edge detections. The purpose of this study is to determine the edge of the image in I-rat and can display the results of a good segmentation of facial images. The results of the test data with data stored in the database in the study is 1 face image produces 67.69% accuracy and 26.92% and 8 other face images produce 100% accuracy. The average success rate of 10 experiments using image segmentation is 89.461%. In conclusion, the canny edge detection method can provide accurate results in the face recognition process.             Keywords: accuracy; canny edge detection; face recognition; image; segmentation     Abstrak : Pengenalan wajah banyak digunakan dalam diberbagai bidang seperti pengawasan video dan manajemen basis data. Gambar wajah telah digunakan sebagai ciri biometrik yang disukai di banyak sistem pengenalan identitas untuk mendapatkan hasil citra yang bagus dalam segmentasi citra. Citra yang baik harus memperhatikan beberapa faktor yaitu resolusi tinggi, kontras yang baik, ketajaman citra, warna yang konsisten, kurangnya noise dan kondisi pencahayaan yang sesuai. Pada penelitian pengenalan wajah ini, menggunakan metode deteksi tepi canny untuk 10 citra asli yang dipasangkan dengan 10 citra lainnya. Wajah asli yang diambil berjenis kelamin laki-laki dan perempuan. Deteksi tepi canny memiliki tingkat kesalahan rendah dalam segmentasi citra dibandingkan dengan deteksi tepi lainnya. Tujuan dari penelitian ini adalah menentukan tepi gambar secara akurat dan dapat menampilkan hasil segmentasi citra wajah yang baik. Hasil dari data uji dengan data yang tersimpan di database dalam penelitian adalah 1 citra wajah menghasilkan akurasi 67,69% dan 26,92% dan 8 citra wajah lainnya menghasilkan akurasi 100%. Rata-rata tingkat keberhasilan dari 10 kali percobaan dengan menggunakan segmentasi citra adalah 89,461%. Kesimpulan, metode deteksi tepi canny dapat memberikan hasil yang akurat dalam proses pengenalan wajah.   Kata Kunci : akurasi; deteksi tepi canny; citra; pengenalan wajah; segmentasi

APPLICATION OF THE PROFILE MATCHING METHOD IN RECOMMENDING DOCTORAL CANDIDATES FOR LECTURER (CASE STUDY AT STMIK ROYAL)

Amin, Muhammad, Nurcahyo, Gunadi Widi, Yunus, Yuhandri
Abstract: Abstract: The advancement of information technology and knowledge has facilitated the production of quality information. The use of information technology has penetrated all fields, especially in the teaching domain at higher… igher education institutions, aiding in valuable decision-making processes. This research focuses on STMIK Royal Kisaran, which faces challenges in increasing the number of doctoral-educated lecturers. To address this limitation, the study explores the implementation of a Decision Support System (DSS) using the Profile Matching method. Lecturers in higher education play a crucial role in providing education, conducting research, and contributing to society. In an effort to enhance the qualifications of lecturers, this research designs a Decision Support System using the Profile Matching method. The aim of this research is to provide recommendations for prospective lecturer candidates to pursue a Doctoral degree based on criteria factors such as length of service, functional position, research score, dedication score, age, and recognition score. Data from 46 lecturers at STMIK Royal Kisaran who meet the criteria are used to test the validity and effectiveness of the Decision Support System (DSS). Through structured analysis, it is demonstrated that the Decision Support System using the Profile Matching method successfully provides recommendations for suitable lecturer candidates to pursue doctoral studies. Keywords : decision support systems; higher education; information Technology; lecturer qualifications;  profile matching.    Abstrak: Kemajuan teknologi informasi dan ilmu pengetahuan telah menghadirkan kemudahan dalam menghasilkan informasi yang berkualitas, penggunaan teknologi informasi sudah memasuki segala bidang terutama bidang pengajaran pada perguruan tinggi dan membantu pengambilan keputusan yang bernilai. Penelitian ini berfokus pada STMIK Royal Kisaran yang mengalami kendala dalam meningkatkan jumlah dosen berpendidikan Doktor. Untuk mengatasi keterbatasan tersebut, penelitian ini mengeksplorasi penerapan Sistem Pendukung Keputusan (DSS) dengan menggunakan metode Profile Matching. Dosen pada pendidikan tinggi mempunyai peran penting dalam memberikan pendidikan, melakukan penelitian, dan memberikan kontribusi kepada masyarakat. Dalam upaya meningkatkan kualifikasi dosen, penelitian ini merancang Sistem Pendukung Keputusan dengan menggunakan metode Profile Matching. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan rekomendasi kandidat calon dosen untuk mengejar gelar Doktor dengan berlandaskan faktor kriteria seperti lama kerja, jabatan fungsional, nilai penelitian, nilai pengabdian, umur, dan nilai rekognisi. Data dari 46 dosen STMIK Royal Kisaran yang memenuhi kriteria digunakan untuk menguji validitas dan efektivitas Sistem Pendukung Keputusan (SPK). Melalui analisis terstruktur, menunjukkan bahwa Sistem Pendukung Keputusan menggunakan metode Profile Matching berhasil memberikan rekomendasi calon dosen yang layak direkomendasikan untuk melanjutkan studi ke jenjang Doktor. Kata Kunci : kualifikasi dosen; pencocokan profil; pendidikan yang lebih tinggi; sistem pendukung keputusan; teknologi Informasi.

DECISION SUPPORT SYSTEM SOCIAL MEDIA SELECTION IN PURCHAS-ING DECISIONS IN KOTIM USING TOPSIS METHOD

Prasetyaningrum, Eka, Sapitri, Amelia Wulan Sari, Yunita, Selviana
Abstract: Abstract: Based on the era of globalization people in East Kotawaringin almost all people have used social media, for example, as a personal post some use it to see the promotion of beauty products fashion, and others. The… he KOTIM community has many who use social media, especially the Young Generation Z who have often used to buy products on social media, for example, Instagram, TikTok, and Facebook. This study will be made using the TOPSIS method for ranking to know which social media is often used by consumers. The researcher also made a questionnaire with Google form that will be tested for the validity or not of the data obtained using SPSS. The object of research is made in East Kotawaringin. The purpose of this study was to determine which social media is often used by the public to purchase decisions in the Kotim Regency. The result of the calculation using the TOPSIS method the social media platform with the highest rating is considered the best choice for decision-making, in this case, TikTok with a rating value of 1. It can be concluded that the social media platform that is widely used by KOTIM residents to make decisions is TikTok.             Keywords: buying decision; social media; TOPSIS     Abstract: Berdasarkan era globalisasi bahwa masyarakat di Kotawaringin Timur hampir seluruh masyarakat telah menggunakan media sosial, contohnya sebagai postingan pribadi ada juga yang menggunakan sebagai melihat promosi produk kecantikan dan fasion dan lainnya. Karena masyarakat KOTIM sudah banyak yang menggunakan media sosial apalagi para anak muda generasi z yang sudah sering menggunakan untuk membeli produk pada media sosial contohnya media sosial instagram, TikTok, dan juga facebook. Pada penelitian ini akan dibuat menggunakan metode TOPSIS untuk perangkingan agar mengetahui media sosial mana yang sering digunakan oleh konsumen. Peneliti juga membuat kuisoner dengan google form yang akan diuji valid atau tidak nya data yang didapat dengan menggunakan SPSS. Objek penelitian yang dibuat berada di Kotawaringin Timur. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui media sosial mana yang sering digunakan oleh masyarakat terhadap keputusan pemebelian pada wilayah kabupaten KOTIM. Hasil dari perhitungan menggunakan metode TOPSIS platform media sosial dengan peringkat tertinggi dianggap sebagai pilihan terbaik untuk pengambilan keputusan, dalam kasus ini adalah TikTok dengan peringkat nilai 1. Dapat disimpulkan bahwa platform media sosial yang banyak digunakan oleh penduduk KOTIM untuk mengambil keputusan adalah TikTok.   Keywords: keputusan pembelian; media sosial; TOPSIS

DETECTION OF CHILDREN'S NUTRITIONAL STATUS USING MACHINE LEARNING WITH LOGISTIC REGRESSION ALGORITHM

Yuliana, Yuliana, Paradise, Paradise, Qulub, Mudawil
Abstract: Abstract: Children's nutritional issues are an important concern for parents to pay attention to growth and development, especially health and well-being. According to the results of the Ministry of Health's Indonesian Nutrition… utrition Status Survey (SSGI), there are 4 nutritional problems for children in Indonesia, namely stunting, wasting, underweight and everweight. In this research, how to predict signs of symptoms of a decline in a child's nutritional status using a machine learning algorithm, a prediction model was designed using logistic regression in Python IDE to predict whether a child is indicated by a decline in nutrition or not. Dataset from Bengkayang Community Health Center data consisting of 657 pediatric patient data. The dataset is divided into 7 features (independent variables) and 1 predictor (dependent variable). Test results show perfect performance with precision, recall, F1-score, accuracy values of 100%. Then the visualization results on the ROC (Receiver Operating Characteristic) curve to depict the TP (True Positive) value on the Y axis against the FP (false Positive) value on the become overfit. It is recommended that in preparing the training dataset, measure the training data and reduce the features, after carrying out feature selection to increase the accuracy of the model.             Keywords: child nutritional status; growth and development logistic regression; machine learning   Abstract: Masalah Gizi anak menjadi perhatian penting bagi orangtua untuk memperhatikan tumbuh kembang, terutama kesehatan dan kejahteraan. Menurut hasil survei status Gizi Indonesia (SSGI) Kemenkes memperlihatkan 4 permasalahan gizi anak di Indonesia yaitu stunting, wasting, underweight, dan everweight. Dalam penelitian ini, bagaimana memprediksi tanda gejala penurunan status gizi anak menggunakan  algoritma  machine  learning dirancang model prediksi menggunakan logistic regression pada Python IDE dengan  memprediksi anak  terindikasi  penurunan gizi  atau tidak. Dataset dari data Puskesmas Bengkayang  yang terdiri 657 data pasien anak. Dataset dibagi menjadi 7 feature (variabel independen) dan 1 predictor (variabel dependen). Hasil Pengujian memperlihatkan kinerja yang sempurna dengan nilai presisi, recall,  F1-score, akurasi, sebesar 100%. Kemudian hasil Visualisasi pada kurva ROC (Receiver Operating Characteristic) untuk menggambarkan nilai TP (True Positif) di sumbu Y terhadap nilai FP (false Positif) di sumbu X juga menunjukkan nilai yang sangat tinggi dan sudah mendekati angka 1 ini pertanda bahwa model ini menjadi overfit. Sebaiknya dalam persiapan training dataset diukur dengan data training dan mengurangi feature, setelah melakukan feature Selection untuk meningkatkan akurasi model.   Keywords: logistic regression; machine learning; status gizi anak; tumbuh kembang

DEVELOPMENT OF AUGMENTED REALITY IN UNDERSTANDING THE NETS AND RIBS OF SPATIAL BUILDINGS

Pakpahan, Sondang Purnamasari, Sapta, Andy, Nisa, Uliya Khoirun
Abstract: Abstract: Technology-based learning media is currently widely developed in accordance with the 21st-century learning model. Many subject matters are better delivered when using technology-based media. One of the media that… at can be used is Augmented Reality. Based on this, the purpose of this study is to develop Augmented Reality in conveying the material of nets and ribs in Build Space. Augmented Reality is developed using 3D modeling, rigging, and animating methods, which are then combined using Unity. The results of the development of Augmented Reality applications in understanding the nets and ribs of this building space have been validated by experts and users. The validation results of this Augmented Reality application are rated Very Good. Keywords: augmented reality; nets; ribs; spatial building.  Abstrak: Media pembelajaran berbasis teknologi saat ini banyak dikembangkan sesuai dengan model pembelajaran abad 21. Banyak materi pelajaran yang lebih baik disampaikan bila menggunakan media berbasis teknologi. Salah satu media yang dapat digunakan adalah Augmented Reality. Berdasarkan hal tersebut, tujuan penelitian ini adalah untuk mengembangkan Augmented Reality dalam menyampaikan materi jaring-jaring dan rusuk pada Bangun Ruang. Augmented Reality ini dikembangkan dengan menggunakan metode 3D modeling, rigging dan animating, yang selanjutnya digabungkan dengan menggunakan Unity. Hasil pengembangan aplikasi Augmented Reality dalam memahami jaring-jaring dan rusuk dari bangun ruang ini telah divalidasi oleh ahli dan user. Hasil validasi aplikasi Augmented Reality ini dinilai Sangat Baik. Kata kunci: augmented reality; bangun ruang; jaring-jaring; rusuk

CUSTOMER SATISFACTION ANALYSIS REGARDING USING HALODOC APPLICATION CUSTOMER SATISFACTION INDEX (CSI) METHOD

Sari, Dely Indah, Harahap, Widya Lestari, Ali, Faishal
Abstract: Abstract: Halodoc is an ICT that supports access to health service facilities, with various facilities such as consultations with doctors, purchasing medicines, making appointments with hospitals, as well as several other… r health support facilities. This research is based on calculations using the Customer Satisfaction Index (CSI) method to determine the overall level of customer satisfaction with an approach that considers the level of importance of product or service attributes as measured by an importance scale (Importance), a satisfaction/performance level scale (Performance) and the question indicators include usability, information quality, interaction quality, then the satisfaction level criteria are obtained with a CSI value of 61.29%, meaning that the patient gives the criteria as being quite satisfied with Halodoc services. Keywords: CSI, halodoc, patient     Abstrak: Halodoc merupakan TIK yang mendukung akses fasilitas pelayanan kesehatan, dengan berbagai fasilitas yang dimiliki seperti konsultasi dengan dokter, pembelian obat, buat janji dengan rumah sakit, serta beberapa fasilitas pendukung kesehatan lainnya. Penelitian ini berdasarkan perhitungan menggunakan metode Customer Satisfaction Index (CSI) untuk menentukan tingkat kepuasan pelanggan secara menyeluruh dengan pendekatan yang mempertimbangkan tingkat kepentingan dari atribut-atribut produk atau jasa yang diukur dengan skala tingkat kepentingan (Importance), skala tingkat kepuasan/kinerja (Performance) dan indikator pertanyaan meliputi usability, information quality, interaction quality maka diperoleh kriteria tingkat kepuasan dengan nilai CSI 61.29% artinya bahwa pasien memberikan kriteria cukup puas terhadap layanan Halodoc.   Kata kunci: CSI, halodoc, pasien

ANALYSIS OF PUBLIC OPINION ON INDONESIAN TELEVISION SHOWS USING SUPPORT VECTOR MACHINE

Farasalsabila, Fidya, Utami, Ema, Hanafi, Muhammad
Abstract: Abstract: There are a great number of academics that are now conducting research on sentiment analysis by employing supervised and machine learning techniques. The research can be carried out with the assistance of a variety… iety of sources, including reviews of movies, reviews of Twitter, reviews of online products, blogs, discussion forums, and other social networks. With the progress of technology, individuals may now effortlessly utilize social media platforms to access and share information, as well as express their viewpoints to the general public, without any constraints of distance or time. Twitter is a social media network that serves as a repository for opinions. Diverse techniques are employed to provide optimal and realistically precise pressure detection. The analysis and discussion affirm that the Support Vector Machine (SVM) was effectively employed in this study, utilizing public opinion data on television program reviews in Indonesia. An SVM classifier is employed to examine the Twitter data set by utilizing various parameters. The study successfully completed the preprocessing process by collecting a total of 400 data points, consisting of 320 reviews from 4 television shows for training data and 80 reviews for testing. The data was filtered and classified using SVM, with 200 positive and 200 negative data points for comparison. The experiment utilized the SVM method using TF-IDF to achieve the most accurate test results. The test accuracy was 80%, while the training data accuracy reached 100%.             Keywords: Sentiment Analysis; Support Vector Machine; Television Shows Review, TF-IDF,    Abstrak: Saat ini, banyak akademisi sedang menyelidiki analisis sentimen melalui pemanfaatan teknik yang diawasi dan pembelajaran mesin. Kajian dapat dilakukan dengan menggunakan beberapa sumber seperti review film, review Twitter, review produk online, blog, forum diskusi, atau jejaring sosial lainnya. Dengan kemajuan teknologi, masyarakat kini dapat dengan mudah memanfaatkan platform media sosial untuk mengakses dan berbagi informasi, serta menyampaikan pandangan mereka kepada masyarakat umum, tanpa batasan jarak dan waktu. Twitter adalah jaringan media sosial yang berfungsi sebagai gudang opini. Beragam teknik digunakan untuk menghasilkan deteksi tekanan yang optimal dan presisi secara realistis. Analisis dan pembahasan menegaskan bahwa Support Vector Machine (SVM) efektif digunakan dalam penelitian ini, memanfaatkan data opini publik tentang review program televisi di Indonesia. Pengklasifikasi SVM digunakan untuk memeriksa kumpulan data Twitter dengan memanfaatkan berbagai parameter. Penelitian berhasil menyelesaikan proses preprocessing dengan mengumpulkan total 400 titik data yang terdiri dari 320 review dari 4 acara televisi untuk data pelatihan dan 80 review untuk pengujian. Data disaring dan diklasifikasikan menggunakan SVM, dengan 200 titik data positif dan 200 titik data negatif sebagai perbandingan. Percobaan ini menggunakan metode SVM dengan menggunakan TF-IDF untuk mencapai hasil pengujian yang paling akurat. Akurasi pengujiannya mencapai 80%, sedangkan akurasi data pelatihan mencapai 100%.   Kata kunci: Analisis Sentimen, Review Tayangan Televisi, TF-IDF,  Support Vector Machine

RASKIN RECIPIENT ELIGIBILITY DECISION SUPPORT SYSTEM USING THE AHP METHOD

Azhar, Zulfi, Mulyani, Neni, Hutahaean, Jeperson, Sapriyanti, Sapriyanti
Abstract: Abstract: Some people in Sei Silau Timur Village in Buntu Pane, Kisaran, have low incomes with the existence of a government policy in the food management program that cooperates with Bulog to ease the burden on the community… unity by distributing Raskin to villages where people have low incomes. And not all people get the chance to receive RASKIN because the quota is limited. There needs to be a selection in determining the eligibility of RASKIN for the right people and avoiding mistakes. The selection process can be completed using the application of computer science. Based on this, a decision support system is needed that can be used by the Sei Silau Timur village head's office staff in distributing RASKIN rice, which later this application can help and benefit the village community. This research uses the AHP method, which is carried out by comparing a matrix of several criteria and alternatives. The final assessment result is implementing the AHP method, where criterion 4, namely Total Income, is selected, with Alternative 1 named Selamet.             Keywords: AHP; public; RASKIN; selection; SPK   Abstrak : Sebagian dari masyarakat di Desa Sei Silau Timur di kecamatan Buntu Pane, Kisaran mempunyai penghasilan yang rendah. Dengan adanya kebijakan pemerintah dalam program penanggulangan pangan yang bekerja sama dengan pihak Bulog untuk meringankan beban masyarakat dengan menyalurkan raskin ke desa-desa yang masyarakatnya berpenghasilan yang rendah. Dan tidak semua masyarakat mendapatkan kesempatan penerimaan RASKIN karena kuotanya terbatas. Perlu dilakukan dengan seleksi dalam penentuan pemberian kelayakan RASKIN kepada orang-orang yang tepat dan menghindari kekeliruan. Proses seleksi tersebut dapat diselesaikan dengan menggunakan penerapan secara ilmu komputer.  Bedasarkan hal tersebut maka diperlukan suatu sistem pendukung keputusan  yang dapat dipergunakan oleh petugas kantor Kepala Desa Sei Silau Timur dalam proses pembagian beras RASKIN, yang nantinya aplikasi ini dapat membantu dan bermanfaat bagi masyarakat desa tersebut. Penelitian ini menggunakan metode AHP,  dimana metode yang dilakukan dengan membandingkan matriks sejumlah kriteria dan alternatif. Hasil penilaian akhir yang terpilih merupakan implementasi dari metode AHP, dimana yang terpilih adalah kriteria 4 yaitu Jumlah Penghasilan  dengan alternatif 1 bernama Selamet.   Kata Kunci: AHP; masyarakat; RASKIN; seleksi; SPK