Abstract:Abstract: Secondary education plays an important role in shaping students' academic, social, and emotional skills and preparing them for further education or entering the workforce. One important aspect of education is the…
he application of discipline through sanctions for violations of school rules. SMA Negeri 1 Kisaran currently still uses a manual system in recording and imposing sanctions, which is prone to errors, data loss, and is less efficient in decision making. This study aims to propose the implementation of a decision support system based on the Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) method to determine more objective and transparent sanctions. The results of the application of the TOPSIS method in the process of determining objective sanctions for students at SMA Negeri 1 Kisaran are based on factors such as attendance, neatness, diligence, and student behavior, resulting in more accurate and systematic decisions. This study shows that the application of the TOPSIS method increases efficiency in determining sanctions for students and supports a fairer and data-based coaching process in schools.
Keywords: decision support system; discipline; sanctions; TOPSIS.
Abstrak: Pendidikan menengah memiliki peran penting dalam membentuk keterampilan akademik, sosial, dan emosional peserta didik serta mempersiapkan mereka untuk pendidikan lebih lanjut atau masuk ke dunia kerja. Salah satu aspek penting dalam pendidikan adalah penerapan disiplin melalui sanksi terhadap pelanggaran aturan sekolah. SMA Negeri 1 Kisaran saat ini masih menggunakan sistem manual dalam pencatatan dan pemberian sanksi, yang rentan terhadap kesalahan, kehilangan data, serta kurang efisien dalam pengambilan keputusan. Penelitian ini bertujuan mengusulkan penerapan sistem pendukung keputusan berbasis metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) untuk menentukan sanksi yang lebih objektif dan transparan. Hasil dari penerapan metode TOPSIS dalam proses penentuan sanksi objektif pada peserta didik di SMA Negeri 1 Kisaran didasarkan pada faktor-faktor seperti kehadiran, kerapian, kerajinan, serta kelakuan siswa, sehingga menghasilkan keputusan yang lebih akurat dan sistematis. Studi ini menunjukkan bahwa penerapan metode TOPSIS meningkatkan efisiensi dalam menentukan sanksi bagi siswa serta mendukung proses pembinaan yang lebih adil dan berbasis data di sekolah.
Kata kunci: kedisiplinan; sanksi; sistem pendukung keputusan; TOPSIS.
Abstract:Abstract: School building construction is an important part of educational facilities and infrastructure. Many elementary school buildings in Asahan Regency are damaged, unfit for use or lack facilities including classrooms…
oms and other supporting infrastructure. The results of the selection that are not transparent in deciding the feasibility of rehabilitation and construction of elementary school buildings are often subjective and time-consuming. This causes decisions to be taken that cannot be made as quickly as possible and inequality, where schools that actually need rehabilitation more do not get priority for rehabilitation. The purpose of this study is to implement data mining in the selection of school building construction projects with the K-Means clustering algorithm in clustering the feasibility of rehabilitation of elementary school building construction. The results of this study found 31 elementary schools that are eligible for school building construction rehabilitation and 4 are not eligible for school building construction rehabilitation. This study is expected to provide a significant contribution in increasing the efficiency of school building construction selection and more transparency towards elementary school buildings to be rehabilitated.
Keywords: education authorities; k-means; rehabilitation and construction of school buildings.
Abstrak: Pembangunan gedung sekolah ialah bagian penting dalam sarana dan prasarana pendidikan. Banyak gedung Sekolah Dasar di Kabupaten Asahan menderita kerusakan, tidak layak pakai atau kekurangan fasilitas meliputi ruang kelas dan infrastruktur pendukung lainnya. Hasil penyeleksian yang bersifat tidak transparan dalam memutuskan kelayakan rehabilitasi dan pembangunan gedung Sekolah Dasar sering kali bersifat subjektif dan memakan waktu lama.Hal tersebut menyebabkan keputusan yang diambil tidak dapat dilakukan secepat mungkin serta ketimpangan, dimana sekolah yang sebenarnya lebih membutuhkan rehabilitasi justru tidak mendapatkan prioritas untuk direhabilitasi. Tujuan penelitian ini ialah mengimplementasi data mining pada pemilihan proyek pembangunan gedung sekolah dengan algoritma K-Means clustering dalam mengcluster kelayakan rehabilitasi pembangunan gedung sekolah dasar. Hasil Penelitian ini terdapat 31 sekolah dasar layak untuk direhabilitasi pembangunan gedung sekolah dan 4 tidak layak untuk direhabalitasi pembangunan gedung sekolah. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi signifikan dalam menaikkan efisiensi penyeleksian pembangunan gedung sekolah dan lebih transparansi terhadap gedung sekolah dasar yang akan direhabilitasi.
Kata kunci: dinas pendidikan; k-means; rehabilitasi dan pembangunan gedung sekolah.
Abstract:Abstract: The rapid development of information technology has increased the demand for high-quality software, necessitating a structured development process. ISO/IEC/IEEE 12207:2017 serves as an international standard encompassing…
compassing organizational, technical, and project support processes, differing from ISO 9001, which focuses more generally on quality management. This study employs a Multi-Criteria Decision Making (MCDM) approach by integrating the Analytic Hierarchy Process (AHP) and the Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). AHP determines the weight of ISO 12207:2017 criteria through pairwise comparisons, while TOPSIS ranks software development activities based on these weights. To validate the results, Analysis of Variance (ANOVA) is applied. The findings indicate that the Software Requirements Definition Process has the highest priority weight (0.169), followed by Implementation (0.101) and Operation (0.095). Software Configuration Management is identified as the most critical activity with the highest TOPSIS score (0.221). ANOVA confirms the reliability of expert evaluations, showing no significant differences. This study provides a structured decision-making framework based on ISO 12207:2017, helping optimize software project management while ensuring alignment with international standards and industry best practices.
Keywords: AHP; TOPSIS; ANOVA; ISO 12207:2017
Abstrak: Perkembangan teknologi informasi meningkatkan permintaan perangkat lunak berkualitas tinggi, sehingga diperlukan proses terstruktur dalam pengembangannya. ISO/IEC/IEEE 12207:2017 menjadi standar internasional yang mencakup proses organisasi, teknis, dan pendukung proyek, berbeda dengan ISO 9001 yang lebih umum pada manajemen kualitas. Penelitian ini menggunakan Multi-Criteria Decision Making (MCDM) dengan mengintegrasikan Analytic Hierarchy Process (AHP) dan Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). AHP menentukan bobot kriteria ISO 12207:2017 melalui perbandingan berpasangan, sementara TOPSIS memeringkat aktivitas pengembangan berdasarkan bobot tersebut. Untuk validasi, Analysis of Variance (ANOVA) diterapkan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Proses Definisi Kebutuhan Perangkat Lunak memiliki bobot tertinggi (0,169), diikuti Implementasi (0,101), dan Operasi (0,095). Manajemen Konfigurasi Perangkat Lunak menjadi aktivitas paling kritis dengan skor TOPSIS tertinggi (0,221). ANOVA mengonfirmasi keandalan penilaian para ahli tanpa perbedaan signifikan. Penelitian ini memberikan kerangka kerja pengambilan keputusan berbasis ISO 12207:2017, membantu optimalisasi manajemen proyek perangkat lunak, serta memastikan keselarasan dengan standar internasional dan praktek terbaik industri.
Kata kunci: AHP; TOPSIS; ANOVA; ISO 12207:2017
Abstract:Abstract: Breast cancer is the leading cause of death for women globally, exacerbated by late detection. This study proposes a breast cancer risk prediction framework using XGBoost with SelectKBest feature selection. It…
aims to improve the accuracy and efficiency of early detection through exploratory data analysis, coding, SMOTE to address class imbalance, and feature selection (k=29). As a result, the XGBoost model achieved 98.1% accuracy, 98.1% recall, 98.1% f1-score, and 98.2% precision on test data, highlighting the importance of feature selection. These results are promising in patient prioritization (triage) for further examination, helping medical personnel identify high-risk patients, thus improving resource allocation efficiency. These findings validate SelectKBest and pave the way for the development of a machine learning-based clinical decision support system for breast cancer early detection workflows. This research contributes significantly to the application of machine learning to support early breast cancer detection.
Keywords: breast cancer; feature selection; machine learning; risk prediction; XGBOOST.
Abstrak: Kanker payudara menjadi penyebab utama kematian wanita global, diperparah deteksi yang terlambat. Penelitian ini mengusulkan kerangka prediksi risiko kanker payudara menggunakan XGBoost dengan seleksi fitur SelectKBest. Tujuannya meningkatkan akurasi dan efisiensi deteksi dini melalui analisis data eksploratif, pengkodean, SMOTE untuk mengatasi ketidakseimbangan kelas, dan seleksi fitur (k=29). Hasilnya, model XGBoost mencapai akurasi 98.1%, recall 98.1%, f1-score 98.1%, dan presisi 98.2% pada data uji, menyoroti pentingnya seleksi fitur. Hasil ini menjanjikan dalam penentuan prioritas pasien (triage) untuk pemeriksaan lebih lanjut, membantu tenaga medis mengidentifikasi pasien berisiko tinggi, sehingga meningkatkan efisiensi alokasi sumber daya. Temuan ini memvalidasi SelectKBest dan membuka jalan bagi pengembangan sistem pendukung keputusan klinis berbasis machine learning untuk alur kerja deteksi dini kanker payudara. Penelitian ini berkontribusi signifikan dalam penerapan machine learning untuk mendukung deteksi dini kanker payudara.
Kata kunci: kanker payudara; pembelajaran mesin; prediksi risiko ; seleksi fitur; XGBOOST.
Abstract:Abstract: Central Java has significant potential in the plantation sector with various commodities such as pepper, cloves, tobacco, tea, sugarcane, coffee, nutmeg, and patchouli. However, the abundance of commodities does…
s not guarantee that all of them provide maximum benefits. This study aims to recommend the most potential plantation commodities for development. The research utilizes plantation data from Central Java over the past few years, obtained from Satu Data Indonesia, covering land area, production, productivity, and the number of farmers. The evaluation criteria include land area, production, productivity, and the number of farmers. In the decision-making process, a Decision Support System (DSS) approach is applied using the Multi-Attributive Border Approximation Area Comparison (MABAC) method and the Preference Selection Index (PSI). The MABAC method is used to determine rankings, while PSI is used for criteria weighting. The results indicate that sugarcane, tobacco, and robusta coffee are the best commodities, with final scores of 0.419, 0.237, and 0.020, respectively. Therefore, it can be concluded that the most potential commodities for development in Central Java are sugarcane, tobacco, and robusta coffee.
Keywords: central java; MABAC; plantation; PSI
Abstrak: Jawa Tengah memiliki potensi besar di sektor perkebunan dengan berbagai komoditas seperti lada, cengkeh, tembakau, teh, tebu, kopi, pala, dan nilam. Tetapi dengan banyaknya komoditas, tidak memastikan bahwa semua komoditas memberikan manfaat yang maksimal. Penilitian ini bertujuan membuat rekomendasi komoditas perkebunan yang paling potensial untuk dikembangkan. Penelitian ini menggunakan data perkebunan di Jawa Tengah dalam beberapa tahun terakhir yang diperoleh dari Satu Data Indonesia, mencakup luas lahan, produksi, produktivitas, jumlah petani. Kriteria evaluasi yang digunakan meliputi luas lahan, produksi, produktivitas, jumlah petani. Dalam proses pengambilan keputusan, digunakan metode SPK dengan pendekatan (MABAC) serta (PSI). Metode MABAC digunakan untuk menentukan peringkat, sementara PSI digunakan untuk pembobotan kriteria. Hasil yang diperoleh dari penilitian ini yaitu Tebu, Tembakau, Robusta merupakan tanaman terbaik dengan hasil akhir 0,419, 0,237, 0,020. Oleh karena itu, dapat disimpulkan tanaman yang dapat dikembangkan dengan potensial di wilayah Jawa Tengah dengan berbagai macam komoditas yaitu komoditas Tebu, Tembakau, dan Robusta.
Kata kunci: jawa tengah; MABAC; perkebunan ; PSI
Abstract:Abstract: In the manufacturing industry, production scheduling become an important aspect that affects operational efficiency and customer satisfaction. The main challenge in scheduling is optimizing the use of resources…
to meet demand by minimizing production costs and time. Suboptimal scheduling can lead to problems such as delays in stocking, stock buildup, and increased operational costs. Thus, a method can to handle the complexity and uncertainty in the production process is needed. The Fuzzy Tahani Model is an approach in decision support systems. this can be used to help companies achieve more efficient and adaptive production scheduling, to consider various variables such as demand, production capacity, and inventory levels. This research aims to develop and implement the model in the context of production scheduling, with the hope of improving operational performance and customer satisfaction. At this time, the proposed Fuzzy Model Tahani technology is in TKT 4, which is the validation stage of technology components in a laboratory environment. The system creates an optimal production schedule based on fuzzy rules and defuzzification results, making it a useful tool for production decisions.
Keywords: fuzzy model tahini; decision support system; production optimization; production scheduling.
Abstrak: Dalam industri manufaktur, penjadwalan produksi adalah aspek penting yang mempengaruhi efisiensi operasional dan kepuasan pelanggan. Tantangan utama dalam penjadwalan adalah mengoptimalkan penggunaan sumber daya untuk memenuhi permintaan dengan meminimalkan biaya dan waktu produksi. Penjadwalan yang tidak optimal dapat menyebabkan masalah seperti keterlambatan pengiriman, penumpukan stok, dan peningkatan biaya operasional. Oleh karena itu, diperlukan suatu metode yang mampu menangani kompleksitas dan ketidakpastian dalam proses produksi. Fuzzy Model Tahani adalah salah satu pendekatan yang dapat digunakan dalam sistem pendukung keputusan untuk membantu perusahaan mencapai penjadwalan produksi yang lebih efisien dan adaptif, dengan mempertimbangkan berbagai variabel seperti permintaan, kapasitas produksi, dan tingkat persediaan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan mengimplementasikan model tersebut dalam konteks penjadwalan produksi, dengan harapan dapat meningkatkan performa operasional dan kepuasan pelanggan. Pada saat ini, teknologi Fuzzy Model Tahani yang diusulkan berada pada TKT 4, yaitu tahap validasi komponen teknologi dalam lingkungan laboratorium. Sistem ini menciptakan jadwal produksi yang optimal berdasarkan aturan fuzzy dan hasil defuzzifikasi, menjadikannya alat yang berguna untuk pengambilan keputusan produksi.
Kata kunci: fuzzy model tahani; optimasi produksi; penjadwalan produksi; sistem pendukung keputusan.
Abstract:Abstract: Bekasi Regency, being one of the key cities in Indonesia, offers a suitable setting to study the intricacies of marriage decision-making during a quarter-life crisis. This study focuses on the application of clustering…
ustering algorithms to categorize individuals based on their marriage choices. Data was collected from a questionnaire completed by 110 respondents from Bekasi Regency, specifically individuals aged 18 to 30 who are single, including 80 women and 30 men. Data analysis was conducted using the RapidMiner software to evaluate the effectiveness of three clustering algorithms K-Means, X-Means, and K-Medoids in categorizing marriage decision patterns among young people experiencing a Quarter Life Crisis in Bekasi Regency. Results indicate that each algorithm has its own strengths and limitations in handling Quarter Life Crisis data.The results of the analysis show that the K-medoids algorithm provides the best clustering results with the lowest DBI value of 0.195, followed by the X-Means algorithm with a value of 0.199 and K-Means with a value of 0.207. These results can help understand the pattern of marriage decisions in the Quarter Life Crisis phase and help provide insights for policymakers in Bekasi Regency to make more effective intervention programs.
Keywords: K-Means; K-Medoids; X-Means
Abstrak: Sebagai salah satu kota besar di Indonesia, Kabupaten Bekasi memberikan konteks yang tepat untuk mempelajari kompleksitas pengambilan keputusan pernikahan di tengah krisis seperempat usia. Penelitian ini berfokus pada pemanfaatan algoritma clustering untuk mengelompokkan individu berdasarkan pilihan pernikahan mereka. Data diambil dari kuesioner yang diisi oleh 110 responden di Kabupaten Bekasi, yang terdiri dari individu lajang berusia 18 hingga 30 tahun, yaitu 80 perempuan dan 30 laki-laki. Analisis data dilakukan dengan perangkat lunak RapidMiner untuk mengevaluasi efektivitas tiga algoritma pengelompokan—K-Means, X-Means, dan K-Medoids—dalam mengelompokkan pola keputusan pernikahan di kalangan pemuda yang menghadapi Quarter Life Crisis di Kabupaten Bekasi. Hasilnya menunjukkan bahwa setiap algoritma memiliki keunggulan dan kelemahannya masing-masing dalam memproses data Quarter Life Crisis. Hasil analisis menunjukkan bahwa algoritma K-medoids memberikan hasil clustering terbaik dengan nilai DBI terendah yaitu 0.195, diikuti oleh algoritma X-Means dengan nilai 0.199 dan K-Means dengan nilai 0.207. Hasil ini dapat membantu memahami pola keputusan menikah pada fase Quarter Life Crisis dan membantu memberikan wawasan bagi pembuat kebijakan di Kabupaten Bekasi membuat program intervensi yang lebih efektif.
Kata kunci: K-Means; K-Medoids; X-Means
Abstract:Abstract: This system for predicting volcanic eruptions will produce information that can help BMKG in making decisions to provide warnings to residents around the mountain. This will also help in mitigating volcanic eruptions,…
ptions, evacuating residents in volcanic eruptions. By using artificial neural networks with the backpropagation method, it can be used to predict volcanic eruptions. To conduct this test, criteria and factors that influence this volcanic eruption are needed. This method is tested using Matlab 6.1 software. In this test, various patterns will be carried out to compare the results of the network. From the various patterns tested, it can be seen that the number of epochs used affects the test results and will achieve the desired goal. The more epochs used, the faster the goal will be achieved. Where in the 4-2-1 pattern the goal was found in the 7th epoch with an error value of 0.0987135. This 4-2-1 pattern states that this network is tested with 4 input layers, 2 hidden layers and 1 output layer. The α value (α = learning rate) used is the Default value of 0.1. With this backpropagation method, you get more accurate results by getting smaller error values.
Keywords: backpropagation, matlab 6.1, layer, epoch, goal
Abstrak: Sistem untuk memprediksi gunung meletus ini akan menghasilkan informasi yang bisa membantu BMKG dalam mengambil keputusan untuk memberikan peringatan kepada warga sekitar gunung. Hal ini juga akan membantu dalam mitigasi bencana gunung meletus , evakuasi warga sekitar dalam bencana gunung meletus. Dengan menggunakan jaringan saraf tiruan dengan metode backpropagation bisa digunakan untuk memprediksi gunung meletus. Untuk melakukan pengujian ini dibutuhkan kriteria dan faktor yang mempengaruhi gunung meletus ini. Metode ini diuji dengan menggunakan software Matlab 6.1. Pada pengujian ini akan dilakukan dengan berbagai pola untuk membandingkan hasil dari jaringan tersebut. Dari berbagai pola yang diuji dapat dilihat bahwa jumlah epoch yang dipakai mempengaruhi hasil pengujian dan akan mencapai goal yang diinginkan. Semakin banyak epoch yang dipakai maka akan semakin cepat goal tersebut dicapai. Dimana pada pola 4-2-1 goal ditemukan pada epoch ke 7 dengan nilai eror 0,0987135. Pola 4-2-1 ini menyatakan bahwa jaringan ini diuji dengan 4 jumlah input layer, 2 hidden layer dan 1 output layer. Nilai α (α = learning rate) yang digunakan adalah nilai Default yaitu 0.1. Dengan metode backpropagation ini mendapatkan hasil yang lebih akurat dengan mendapatkan nilai eror yang lebih kecil .
Kata kunci: backpropagation ; epoch ; goal ; layer ; matlab 6.1
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: Many children drop out or stop school due to economic constraints, especially personal costs such as not being able to buy school supplies, educational development donations and so on. Therefore, the government…
has a policy to help by issuing the Smart Indonesia Program (PIP) as a goal to help students' personal costs in pursuing education. As the smart Indonesia program progresses, many parents of students complain because the selection of students receiving PIP assistance is not on target and does not comply with the provisions. As with the data collection of students receiving the Smart Indonesia Program (PIP) assistance at State Elementary School 014673 Mekar Sari Village, it is also not optimal where the recording system is still inputted into Microsoft Excel. Therefore, a system is needed that is integrated with a calculation processing technique, namely a decision support system used at State Elementary School 015673 Mekar Sari Village to determine prospective recipients of the Smart Indonesia Program assistance who are truly worthy and appropriate. For this reason, this study uses the Multi-Attribute Utility Theory (MAUT) method to find students who are eligible for PIP benefits in the determination process.
Keywords: maut method; mekar sari elementary school; smart indonesia program.
Abstrak: Banyaknya anak yang putus atau berhenti sekolah dikarenakan kendala ekonomi terutama pada biaya pribadi seperti tidak mampu membeli perlengkapan sekolah, uang sumbangan pembinaan pendidikan dan lain sebagainya. Maka dari itu pemerintah memiliki kebijakan untuk membantu dengan mengeluarkan Program Indonesia Pintar (PIP) sebagai tujuan untuk membantu biaya pribadi siswa dalam menempuh pendidikan. Seiring berjalannya program indonesia pintar banyak kalangan orang tua siswa mengeluh dikarenakan dalam pemilihan siswa penerima bantuan PIP tidak tepat sasaran dan tidak sesuai dengan ketentuan. Seperti halnya dengan pendataan siswa penerima bantuan Program Indonesia Pintar (PIP) di Sekolah Dasar Negeri 014673 Desa Mekar Sari juga belum optimal dimana masih sistem pencatatan lalu di input ke Microsoft Excel. Maka dibutuhkan sebuah sistem yang sudah terintegrasi dengan sebuah teknik pengolahan perhitungan yaitu sistem pendukung keputusan yang digunakan pada Sekolah Dasar Negeri 015673 Desa Mekar Sari untuk penentuan calon penerima bantuan Program Indonesia Pintar yang benar layak dan pantas. Untuk itu penelitian ini menggunakan metode Multi-Attribute Utility Theory (MAUT) untuk mencari siswa yang layak mendapat manfaat PIP dalam proses penentuannya.
Kata kunci: metode maut; program indonesia pintar; sd negeri mekar sari.