Abstract:Abstract: The provision of loan funds is one of the important activities in improving the welfare of Primkoppol members (Police Cooperative). The process of determining the eligibility for loan disbursement in PRIMKOPPOL…
POLRES Asahan is still lacking systematic timing delays in making decisions in managing the disbursement of loan funds. Therefore, an efficient and effective method is needed to minimize risks and maximize profits for the cooperative and its members. One method that can be used is the Simple Additive Weighting (SAW) method, which has been proven effective in various decision-making contexts. This study aims to apply the SAW method in the process of disbursing loan funds for Primkoppol members, and to evaluate the performance of this method in selecting eligible loan recipients and optimizing fund allocation. The loan disbursement process uses the SAW method, which calculates the relative preference value for each prospective loan recipient based on predetermined criteria. The results of this study indicate that by applying the Simple Additive Weighting method to 10 loan applicants, 3 applicants successfully applied for loans with a preference value > 0.7, in line with the requirements. The implementation of the SAW method in loan disbursement for Primkoppol members has successfully increased efficiency and accuracy in selecting loan recipients.
Keywords : cooperative; decision support systems; simple additive weighting (SAW).
Abstract: Pemberian dana pinjaman merupakan salah satu kegiatan yang penting dalam meningkatkan kesejahteraan anggota Primkoppol (Koperasi Polisi). Proses penentuan kelayakan pemberian pinjaman di PRIMKOPPOL POLRES Asahan masih kurang sistematis keterlambatan waktu dalam menentukan keputusan dalam mengelola pemberian dana pinjaman. Untuk itu diperlukan suatu metode yang efisien dan efektif untuk meminimalkan risiko dan memaksimalkan keuntungan bagi koperasi dan anggotanya. Salah satu metode yang dapat digunakan adalah metode Simple Additive Weighting (SAW), yang telah terbukti efektif dalam berbagai konteks pengambilan keputusan. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode SAW dalam proses pemberian dana pinjaman bagi anggota Primkoppol, serta untuk meng-evaluasi kinerja metode tersebut dalam memilih penerima pinjaman yang layak dan meng-optimalkan alokasi dana. Proses pemberian dana pinjaman menggunakan metode SAW yang menghitung nilai preferensi relatif bagi setiap calon penerima pinjaman berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan. Hasil dari penelitian ini menunjukan bahwa dengan menerapkan metode Simple Additive Weighting dari 10 calon pemohon pinjaman, 3 calon berhasil mampu mengajukan pinjaman dengan nilai preferensi > 0,7. sesuai dengan persyaratan. Implementasi metode SAW dalam pemberian dana pinjaman bagi anggota Primkoppol berhasil meningkatkan efisiensi dan keakuratan dalam pemilihan penerima pinjaman.
Kata Kunci : koperasi; simple additive weighting (SAW); sistem pendukung keputusan.
Abstract:Abstract: Pulau Kopung Sentajo Village Government in determining communities recipients of Direct Cash Assistance (BLT) has not used a computerized system so that in decision making errors will often occur in the suitability…
lity criteria for potential BLT recipients. So things like this will increase the possibility that poor or underprivileged people will lose out to people who live better lives and also take a lot of time because they still use manual systems. In terms of the report produced, it does not display the criteria for potential recipients clearly and in detail. In solving the problem, a decision support system will be used using the simple additive weighting method. So this research produces a computerized system to support decision making that determines people's suitability as recipients of direct cash assistance. With this computerized system, it will make it easier to determine the eligibility of people receiving Direct Cash Assistance and produce effective reports with calculations that comply with existing criteria. By implementing this computerized decision support system, 7 people are recommended who are eligible to receive direct cash assistance with the highest score of 2,875 and the lowest score of 2,750 so that these results can assist the village head in determining the community's suitability as recipients of direct cash assistance.
Keywords: assistance; BLT; SAW; FMADM;
Abstrak: Pemerintah Desa Pulau Kopung Sentajo dalam menentukan masyarakat sebagai penerima Bantuan Langsung Tunai (BLT) belum menggunakan sistem yang terkomputerisasi sehingga dalam pengambilan keputusan akan sering terjadi kesalahan dalam perbandingan kriteria kesesuaian calon penerima BLT. Sehingga hal seperti ini akan memperbesar kemungkinan masyarakat miskin atau kurang mampu akan kalah dengan masyarakat yang kehidupannya lebih baik dan juga memakan banyak waktu karena masih menggunakan sistem manual. Dari segi laporan yang dihasilkan, tidak menampilkan kriteria calon penerima secara jelas dan rinci. Dalam penyelesaian masalah akan digunakan sistem penunjang keputusan dengan metode simple additive weighting. Maka dengan penelitian ini menghasilkan sistem yang terkomputerisasi untuk mendukung pengambilan keputusan menentukan kelayakan masyarakat sebagai penerima bantuan langsung tunai. Dengan sistem yang terkomputerisasi ini, maka akan memberikan kemudahan dalam menentukan kelayakan masyarakat penerima Bantuan Langsung Tunai dan menghasilkan laporan yang efektif dengan perhitungan yang sesuai dengan kriteria yang ada. Dengan penerapan sistem pendukung keputusan yang terkomputerisasi ini maka direkomendasikan 7 orang yang layak menerima bantuan langsung tunai dengan skor tertinggi 2,875 dan skor terendah 2,750 sehingga hasil tersebut dapat membantu kepala desa dalam menentukan kelayakan masyarakat sebagai penerima bantuan tunai langsung.
Kata Kunci: bantuan; BLT; SAW; FMADM
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
Abstract:Abstract: The poor community is a condition in which the community does not have adequate facilities and infrastructure and an adequate environment, with the quality of housing and settlements far below the eligibility standard…
tandard and uncertain livelihoods covering all multidimensional dimensions. The Pasiran Village Office, Sei Dadap District, is one of the agencies located in the Pasiran area, Sei Kamah. Where the Pasiran Village Hall Office carries out activities to distribute assistance to village communities who are declared to be underprivileged or have low incomes below 3.5 million. With such a large number of village people, an in-depth analysis is needed to determine which poor people are entitled to receive Non-Cash Food Assistance from the government. The solution to this problem is to use data mining with the Naïve Bayes algorithm for data classification. Data mining is the science of extracting information by utilizing data sets to obtain valuable information with a large enough data size through the process of extracting data or filtering data. The classification application uses the naïve Bayes algorithm used at the Pasiran Village Office to produce a classification of beneficiaries, namely Worthy and Unworthy based on the attributes of Citizenship, Family Group, ASN Status, and Having a Healthy Family Card.
Keywords: data mining; naïve bayes; classification, beneficiary
Abstrak: Masyarakat miskin merupakan suatu kondisi dimana keadaan masyarakat yang tidak memiliki sarana dan prasarana serta lingkungan yang memadai, dengan kualitas perumahan dan pemukiman yang jauh dibawah standar kelayakan serta mata pencaharian yang tidak menentu yang mencakup seluruh multidimensi. Kantor Balai Desa Pasiran Kecamatan Sei Dadap merupakan salah satu instansi yang berada di daerah Pasiran, Sei Kamah. Dimana Kantor Balai Desa Pasiran melakukan kegiatan pembagian bantuan terhadap masyarakat desa yang dinyatakan kurang mampu atau memiliki penghasilan rendah dibawah 3,5 juta. Dengan jumlah masyarakat desa yang begitu banyak, diperlukan analisis yang mendalam untuk menentukan masyarakat tidak mampu yang berhak untuk mendapatkan Bantuan Pangan Non Tunai dari pemerintah. Solusi dari permasalahan tersebut adalah menggunakan data mining dengan algoritma naïve bayes untuk klasifikasi data. Data mining merupakan suatu ilmu untuk menggali informasi dengan memanfaatkan kumpulan data untuk mendapatkan berbagai informasi yang berharga dengan ukuran data yang cukup besar melalui proses penggalian data atau penyaringan data. Aplikasi klasifikasi menggunakan algoritma naïve bayes yang terapkan pada Kantor Balai Desa Pasiran menghasilkan klasifikasi warga penerima bantuan yaitu Layak dan Tidak Layak berdasarkan atribut Kewarganegaraan, Golongan Keluarga, Status ASN dan Memiliki Kartu Keluarga Sehat.
Kata kunci: data mining; naïve bayes; klasifikasi, penerima bantuan
Abstract:Abstract : In building community economic independence, each year DISKOPDAGIN provides micro business loans sourced from the Asahan Regency Regional Revenue and Expenditure Budget (APBD) funds which aim to help strengthen…
n capital for micro business actors. However, in providing micro business credit, certain conditions or criteria are required so that the DISKOPDAGIN can determine whether the customer receiving the micro business loan is eligible to receive credit or not. The problem that is often faced by the Department of Industry and Trade at this time is the difficulty in making decisions to determine recipients of micro business loans. The purpose of this research is to facilitate the Department of Industry and Trade in selecting micro business credit customers. The Simple Additive Weighting (SAW) method in this study aims to select the best alternative from a number of alternatives to be used based on specified criteria. The results of this study are micro business credit decision support systems, where the application of this system shows that the results of the ranking process with the SAW method are the same if calculated manually. The calculation uses 7 criteria where the highest alternative is the Asmah alternative (A7) with a preference value of 1.
Keywords: decision support system; micro business credit; simple additive weighting;
Abstrak: Dalam membangun kemandirian ekonomi masyarakat, tiap tahunnya DISKOPDAGIN mengadakan kredit usaha mikro yang bersumber dari dana Anggaran Pendapatan dan Belanja Daerah (APBD) Kabupaten Asahan yang bertujuan untuk membantu penguatan modal kepada pelaku usaha mikro. Namun dalam memberikan kredit usaha mikro juga mempunyai syarat-syarat atau kriteria tertentu agar pihak DISKOPDAGIN dapat menentukan apakah nasabah penerima kredit usaha mikro tersebut layak menerima kredit atau tidak. Permasalahan yang sering dihadapi oleh pihak DISPERINDAG saat ini ialah kesulitan dalam mengambil keputusan untuk menentukan penerima kredit usaha mikro. Tujuan dari penelitian ini untuk memudahkan pihak DISPERINDAG dalam menyeleksi nasabah kredit usaha mikro. Metode Simple Additive Weighting (SAW) dalam penelitian ini bertujuan untuk menyeleksi alternatif terbaik dari sejumlah alternatif yang akan digunakan berdasarkan kriteri yang ditentukan. Hasil penelitian ini sistem pendukung keputusan kredit usaha mikro, dimana penerapan sistem ini menunjukkan bahwa hasil dari proses perangkingan dengan metode SAW sama jika dihitung secara manual. Perhitungan menggunakan 7 kriteria dimana alternatif yang tertinggi adalah alternatif Asmah (A7) dengan nilai preferensi 1.
Kata Kunci: kredit usaha mikro; sistem pendukung keputusan; simple additive weighting;
Abstract:Abstract: The number of applicants for scholarship recipients is many, so in the registration process, the scholarship provider provides several requirements that students must meet, and these requirements have criteria…
with different weight values. The number of applicants for the scholarship recipients is enormous; a Decision Support System (DSS) is needed to help the selection process be more accessible and faster and reduce errors in determining scholarship recipients. The data collection method uses interviews, observations, and literature with the waterfall's system development method. The calculation of the criteria used in developing this system is the Simple Additive Weighting (SAW) method. Comparing the final results between manual and system analyses shows that the equation is close to 100%. Still, the final results may be different because manual calculations use raw values, while system calculations use the Simple Additive Weighting (SAW) method, which compares alternatives.
.
Keywords: decision support system; scholarship; simple additive weighting
Abstrak: Pendaftar calon penerima beasiswa tidak sedikit jumlahnya, sehingga pada proses pendaftaran pihak pemberi beasiswa memberikan sejumlah persyaratan yang harus dipenuhi oleh siswa, dan persyaratan tersebut memiliki kriteria dengan nilai bobot yang berbeda-beda. Jumlah siswa yang mengajukan beasiswa sangat banyak, dan memerlukan sistem pendukung keputusan untuk mempermudah dan mempercepat proses seleksi serta mengurangi kesalahan dalam menentukan penerima beasiswa. Metode dalam mengumpulkan data menggunakan metode wawancara, observasi, dan literatur dengan metode pengembangan sistem menggunakan waterfall. perhitungan kriteria yang digunakan dalam pengembangan sistem ini adalah metode SAW (Simple Additive Weighting). Perbandingan hasil akhir antara perhitungan manual dan sistem menunjukkan persamaan mendekati 100%, namun hasil akhir bisa saja berbeda karena perhitungan manual menggunakan nilai mentah, sedangkan perhitungan sistem menggunakan metode SAW (Simple Additive Weighting) yang perhitungan dengan cara membandingkan alternatif.
Kata kunci: beasiswa; simple additive weighting; sistem pendukung keputusan
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.
Abstract:Abstract: Scholarships are provided selectively according to the type of learning held. There are so many scholarships offered to students who are outstanding and poor, one of which is the scholarship provided by the University…
versity of Riau, named Bidikmisi scholarship. The evaluation process of prospective scholarship recipients is carried out by the committee directly and is still done manually. So that it allows the creation of a support system for the decision to accept Bidikmisi scholarships using the smart web-based method. The system created, designed using UML diagrams, the system has made using the PHP programming language and database. The resulting system can process using ten experimental data obtained a sequence of values from highest to smallest, with the highest amount of 0.75.
Keywords: Bidikmisi; Decision Support System; Scholarship; Smart Method.
Abstrak: Pemberian beasiswa dilakukan secara selekif sesuai dengan jenis beasiswa yang diadakan. Banyak sekali beasiswa yang ditawarkan kepada mahasiswa yang berprestasi dan kurang mampu, salah satunya beasiswa yang ditawarkan universitas riau yaitu beasiswa bidikmisi. Proses Penilaian calon penerima beasiswa dilakukan oleh panitia secara langsung dan masih dilakukan secara manual. Sehingga memungkinkan dibuatnya suatu sistem pendukung keputusan penerimaan beasiswa bidikmisi menggunakan metode smart berbasis web. Sistem yang dibuat, dirancang menggunakan UML diagram, pembuatan sistem menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database. Sistem yang dihasilkan mampu mengolah data mahasiswa, mengolah data calon penerima untuk dihitung dan laporan jumlah calon penerima yang diterima dan ditolak. Hasil akhir dengan menggunakan 10 data percobaan diperoleh urutan nilai dari yang tertinggi sampai terkecil, dengan nilai tertinggi 0,75.
Kata kunci: Beasiwa; Bidikmisi; Sistem Pendukung Keputusan; Smart.
Abstract:Abstract: This study illustrates the use of the Analytical Hierarchy Process (AHP) in a decision support system (SPK) and combined with the Geographic Information System (GIS) to select funds for School Operational Assistance…
tance (BOS) at the secondary school level as a recommendation. for decision-makers, so that the selection of BOS fund receipts can run properly, quickly and as expected. The problem of delays in the distribution of BOS funds and the price of goods that can change every year, thereby affecting the unstable amount of funds spent on operational costs. The purpose of this study is to utilize a decision support system in determining the priority of receiving BOS funds at the secondary school level using the AHP method combined with GIS so that the implementation of the information system can be optimized. With this system, it is very useful to monitor the distribution of BOS funds so that they run smoothly by the expectations and goals of government programs. Determination of latitude and longitude using google maps to obtain maps and locations of aid recipients, connected with MySQL as a database and PHP programming and modeled with UML. The results of this study can be used to determine the receipt of BOS funds and their mapping by providing various criteria and alternatives for decision-makers.
Keywords: AHP, BOS, GIS, Google Map, SPK
Abstrak: Penelitian ini memaparkan tentang pemanfaatan Analitical Hierarchy Process (AHP) dalam sistem pendukung keputusan (SPK) dan dikombinasikan dengan Geographic Information System (GIS) untuk menyeleksi penerimaan dana Bantuan Operasional Sekolah (BOS) jenjang SMA sebagai rekomendasi bagi pihak pengambil keputusan, agar seleksi penerimaan dana BOS tersebut dapat berjalan secara tepat, cepat dan sesuai dengan yang diharapkan. Masalah keterlambatan pada saat penyaluran dana BOS dan harga barang-barang yang setiap tahunnya bisa berubah sehingga berpengaruh terhadap tidak stabilnya jumlah pengeluaran dana untuk biaya operasional. Tujuan yang ingin dicapai dari penelitian ini adalah pemanfaatan sistem pendukung keputusan dalam menentukan prioritas penerimaan dana BOS jenjang SMA dengan menggunakan metode AHP dikombinasikan dengan GIS, sehingga implementasi sistem informasi dapat optimal. Dengan adanya sistem ini bermanfaat untuk memantau penyaluran dana BOS agar berjalan dengan lancar sesuai dengan harapan dan tujuan dari program pemerintah. Penentuan latitude dan longitude menggunakan google maps untuk mendapatkan peta dan lokasi penerima bantuan, dikoneksikan dengan mysql sebagai database dan pemrograman PHP serta dimodelkan dengan UML. Hasil penelitian ini dapat digunakan untuk menentukan penerimaan dana BOS dan pemetaannya dengan memberikan berbagai kriteria dan alternatif kepada pihak pengambil keputusan.
Kata kunci: AHP, BOS, GIS, Google Map, SPK
Abstract:Humans as social beings have 3 (three) basic needs which are often also called primary needs, namely clothing, food and shelter. The efforts made by the government cannot be separated from the state's goal of creating livable…
vable homes for its people as mandated by the 1945 Constitution, especially Article 28 H paragraph (1) which states that everyone has the right to live in physical and spiritual prosperity. The implementation of the Self-Help Housing Stimulus Assistance Program (BSPS) has not been optimal due to the lack of socialization, which has an impact on the lack of understanding of procedures/requirements, both administrative and technical. The driving factors in the implementation of the Self-Help Housing Stimulant Assistance Program (BSPS) consist of Strengths ( There is a legal umbrella for BSPS , Availability of funds from the APBN , Establishment of Central-Regional Coordination and Opportunities (The existence of a Technical Team from the Ministry, Availability of Companion Personnel, Companion Funds for field operations). Meanwhile, the Inhibiting Factors are the Existence of Weaknesses (Limited Socialization of the BSPS Program; Distribution of materials and materials, Minimal knowledge of recipients regarding accountability) and Threats or Obstacles (High rainfall during construction, Changes in policies regarding BSPS, Continuity of the BSPS program). The implementation of the Self-Help Housing Stimulus Assistance Program (BSPS) in the future will be carried out with an Aggressive Strategy , namely the Strategy of Using STRENGTHS by taking advantage of OPPORTUNITIES. Using Strengths, namely: There is a legal umbrella for BSPS , Availability of funds from the APBN , Establishment of Central-Regional Coordination by Utilizing Opportunities, namely: The existence of a Technical Team from the Ministry, Availability of Companion Personnel. Field operational Companion Funds. The government needs to improve public awareness of the Self-Help Housing Stimulus Assistance (BSPS) program to make it easier for potential recipients to understand. Likewise, local community conditions need to be adjusted to the technical requirements so that prospective BSPS recipients who do not yet have land titles in accordance with applicable regulations can simply obtain a Certificate of Land Title. The government can then facilitate the acquisition of land titles in accordance with statutory provisions.