Abstract:Abstract: The PMKS Orphan Data Collection System is specifically designed to collect data on orphans in Central Lombok Regency. Although it has been around since its creation, there has been no assessment made of the quality…
lity of this system. Therefore, this study aims to analyze the quality of the PMKS Data Collection Information System for Orphans using the WebQual 4.0 method and Importance Performance Analysis (IPA). This study aims to identify factors that affect system service quality, focusing on four WebQual 4.0 variables, namely usability, information quality, service interaction, and User Satisfaction. Data was collected through distributing questionnaires and analyzed using IPA methods to assess users' views and expectations of the system. The results of the analysis showed that overall, the quality of this system was rated very good with the Webqual Index score reaching a score of 77%. However, there are certain areas that still need improvement, the PMKS Data Collection System for Orphans has a con- formity rate of 98% and an average gap value (GAP) - 0.06929. Priority is directed at quadrant I and quadrant 3. Improvement recommendations can be made by prioritizing indicators found in quadrants I and III based on the results of the IPA analysis. Thus, effective improvement efforts can be directed to improve the quality of the PMKS Data Collection System for Orphans in accord with user expectations.
Keywordss: analysis; Imprtance Performance Analysis (IPA); orphans; PMKS; WebQual 4.0
Abstrak: Sistem Pendataan PMKS Anak Yatim-Piatu dirancang khusus untuk mengumpulkan data anak yatim di Kabupaten Lombok Tengah. Meskipun telah ada sejak pembuatannya, belum ada penilaian yang dilakukan terhadap kualitas sistem ini. Karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kualitas Sistem Informasi Pendataan PMKS Anak Yatim-Piatu dengan menggunakan metode WebQual 4.0 dan Importance Performance Analysis (IPA). Penelitian ini memiliki tujuan untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi kualitas layanan sistem, dengan fokus pada empat variabel WebQual 4.0, yaitu usability, information quality, service interaction, dan User Satisfaction. Data dikumpulkan melalui menyebarkan kuesioner dan dianalisis dengan metode IPA untuk menilai pandangan dan harapan pengguna terhadap sistem. Hasil analisis menunjukkan bahwa secara keseluruhan, kualitas sistem ini dinilai sangat baik dengan nilai Webqual Index mencapai skor 77%. Namun, terdapat area tertentu yang masih memerlukan perbaikan, Sistem Pendataan PMKS Anak Yatim-Piatu memiliki tingkat kesesuaian sebesar 98% dan nilai rata-rata kesenjangan (GAP) -0.06929. Prioritas perbaikan diarahkan pada kuadran I dan kuadran 3. Rekomendasi perbaikan dapat dilakukan dengan memprioritaskan indikator yang ditempatkan pada kuadran I dan III berdasarkan hasil analisis IPA. Dengan demikian, upaya perbaikan yang efektif dapat diarahkan untuk meningkatkan kualitas Sistem Pendataan PMKS Anak Yatim-Piatu sesuai dengan harapan pengguna.
Kata kunci : anak yatim-piatu; analisis; Importance Performance Analisis (IPA); PMKS; WebQual
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
Abstract:Abstract: Gross Regional Domestic Product (GRDP) is one of the most important socio-economic indicators. In order to gain a more comprehensive understanding of the current economic situation and regional differences, estimating…
imating GRDP using integration of satellite imagery and official statistics data can provide valuable information. This research estimates the GRDP value in 2022 by using data in 2019 to 2021 related to two aspects, agriculture and non-agriculture. Soil adjusted vegetation index (SAVI), enhanced vegetation index (EVI), and land cover (LC) used as agriculture aspect, while nighttime light (NTL), human settlement index (HSI), land area, and population per regency/city used as non-agriculture aspect. GRDP estimation are produced with machine learning approach using support vector machine (SVM) and random forest (RF) method. Correlation test on each variable shows only land area that does not have a significant correlation with GRDP. RF model then chosen as the best model with RMSE, MSE, MAE, and R2 value of 0.2549; 0.5049; 0.7727; and 0.2543, respectively. The estimated values acquired in several regencies/cities have rather near, some even very close to the official statistics values.
Keywords: GRDP; satellite imagery; machine learning; random forest; support vector machine
Abstrak: Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) merupakan salah satu indikator sosio-ekonomi yang penting. Penghitungan nilai PDRB dengan pendekatan yang melibatkan kombinasi data citra satelit dan statistik resmi dapat memberikan informasi serta pemahaman yang lebih komprehensif. Penelitian ini melakukan estimasi nilai PDRB pada tahun 2022 menggunakan data tahun 2019 hingga 2021 dengan melibatkan dua aspek, agrikultur dan non-agrikultur. Data soil adjusted vegetation index (SAVI), enhanced vegetation index (EVI), dan tutupan lahan (land cover/LC) digunakan sebagai aspek agrikultur, sementara data citra cahaya malam (NTL), human settlement indeks (HSI), luas wilayah kabupaten/kota, dan jumlah populasi per kabupaten/kota digunakan sebagai aspek non-agrikultur. Estimasi PDRB dihasilkan dengan menggunakan pendekatan machine learning berupa support vector machine (SVM) dan random forest (RF). Pengecekan korelasi antarvariabel menunjukkan bahwa hanya variabel luas wilayah tidak berpengaruh signifikan terhadap nilai PDRB. Model random forest kemudian dipilih sebagai model terbaik dengan nilai evaluasi RMSE, MSE, MAE, dan berturut-turut sebesar 0.2549, 0.5049, 0.7727, dan 0.2543. Nilai estimasi yang diperoleh di beberapa kabupaten/kota cukup mendekati, bahkan ada yang sangat dekat dengan nilai statistik resmi.
Kata kunci: PDRB; citra satelit; machine learning; random forest; support vector machine
Abstract:Abstract: Stunting is one of the nutritional problems that the world pays the most attention to and a major nutritional problem in Indonesia. Stunting is a problem in toddler growth which is characterized by a toddler's…
height that is too short compared to toddlers of his age. In the research location, namely Asahan Regency, the mapping of areas prone to increased stunting rates has not been carried out optimally. The process of exploring the stunting data warehouse is useful for adding information that can assist the government in making policies. Therefore, the aim of this research is to map stunting-prone areas in Asahan district based on the number of stunting cases in Asahan district using the machine learning-based K-Means clustering model. Based on previous research reviews, the k-means clustering method used has not used the normalization process. In addition, distance measurement only uses Euclidean Distance. Meanwhile, in this research, clustering performance analysis was carried out using a more in-depth process, namely by applying data normalization at the beginning, using the elbow method to determine the best number of clusters (K), measuring distance using Euclidean Distance, Manhattan Distance and Minkowski Distance to obtain comparison results. better clusters. The analysis results show that the best number of clusters is cluster 2 which shows the mapping results into 2 groups with a DBI of 0.51290 and a silhouette_score of 0.71432.
Keywords: stunting; k-means clustering; machine learning
Abstrak: Stunting menjadi salah satu permasalahan gizi yang paling diperhatikan dunia dan permasalahan gizi yang utama di Indonesia. Stunting merupakan masalah pada pertumbuhan balita yang ditandai dengan tinggi badan balita yang terlalu pendek dibanding balita seusianya. Pada lokasi penelitian yaitu Kabupaten Asahan, pemetaan daerah rawan peningkatan angka stunting belum dilakukan dengan optimal. Proses eksplorasi gudang data stunting ini berguna untuk menambah informasi yang dapat membantu pemerintah dalam mengambil kebijakan. Maka dari itu, tujuan dari penelitian ini adalah pemetaan daerah rawan stunting di kabupaten Asahan berdasarkan jumlah kasus stunting di Kabupaten Asahan menggunakan model clustering metode K-Means berbasis machine learning. Berdasarkan tinjauan penelitian terdahulu, metode k-means clustering yang digunakan belum menggunakan proses normalisasi. Selain itu, pengukuran jarak hanya menggunakan Euclidean Distance. Sedangkan dalam penelitian ini, analisis kinerja clustering yang dilakukan dengan proses yang lebih mendalam yaitu dengan penerapan normalisasi data di awal, penggunaan elbow method untuk penentuan jumlah cluster (K) terbaik, pengukuran jarak dengan Euclidean Distance, Manhattan Distance dan Minkowski Distance untuk mendapatkan hasil perbandingan cluster yang lebih baik. Hasil analisis menunjukkan bahwa jumlah cluster terbaik yaitu cluster 2 yang menunjukkan hasil pemetaan menjadi 2 kelompok dengan DBI 0.51290 dan silhouette_score sebesar 0.71432.
Kata kunci: stunting; k-means clustering; machine learning
Abstract:Abstract: Currently, the increasing needs of the community to obtain efficient, effective, transparent and accountable public services. Various applications are designed in order to realize a transparent work system of accountable…
ccountable funds and an increase in work processes that are fast, precise, and accurate. Therefore, local governments are now developing e-Government or in the Indonesian government known as the Electronic-Based Government System (SPBE). In running SPBE, the Central Lombok Regency Government, especially the Department of Communication and Informatics, participates in developing SPBE, one of which is in the Informatics Application Division which has an Informatics Application Management Program. This research aims to support SPBE-based informatics application management services for OPDs in Central Lombok Regency and the public. This SPBE design adopts the TOGAF 9.2 approach, and is also adjusted to the Presidential Regulation on Electronic-Based Government Systems in designing. This research focuses on the Informatics Application Management Program with business process architecture domain, service architecture domain, data and information architecture domain, application architecture domain, and technology (infrastructure) architecture domain. The result of this research is a blueprint that will be used as a solution or support for the running of SPBE in the Informatics Application Management Program.
Keywords: electronic-based government system, department of communication and informatics, informatics application management program, togaf 9.2
Abstrak Saat ini, meningkatnya kebutuhan masyarakat untuk mendapatkan pelayanan publik yang efisien, efektif, transparan dan akuntabel publik. Berbagai aplikasi di rancang agar dapat mewujudkan sistem kerja yang transparan dana akuntabel serta adanya peningkatan proses kerja yang cepat, tepat, dan akurat. Maka dari itu, Pemerintah daerah kini mengembangkan e-Government atau di pemerintahan Indonesia dikenal sebagai Sistem Pemerintahan Berbasis Elektronik (SPBE). Dalam menjalankan SPBE Pemerintah Kabupaten Lombok Tengah khususnya Dinas Komunikasi dan Informatika ikut serta mengembangkan SPBE salah satunya pada Bidang Aplikasi Informatika yang memiliki Program Pengelolaan Aplikasi Informatika. Dalam penelitian ini memiliki tujuan untuk menunjang layanan pengelolaan aplikasi informatika berbasis SPBE bagi OPD yang ada di Kab. Lombok Tengah dan juga publik. Perancangan SPBE ini mengadopsi pendekatan TOGAF 9.2, dan juga di sesuaikan dengan Peraturan Presiden tentang Sistem Pemerintahan Berbasis Elektronik dalam melakukan perancangan. Penelitian ini berfokus pada Program Pengelolaan Aplikasi Informatika dengan domain arsitektur proses bisnis, domain arsitektur layanan, domain arsitektur data dan informasi, domain arsitektur ap-likasi, dan domain arsitektur teknologi (infrastruktur). Hasil dari penelitian ini yaitu suatu blueprint yang nantinya akan dijadikan solusi ataupun penunjang berjalannya SPBE dalam Program Pengelolaan Aplikasi Informatika.
Kata kunci: aplikasi informatika, program pengelolaan aplikasi informatika, enterprise architecture, togaf 9.2
Abstract:Abstract: Madrasah Diniyah Takmiliyah as an Islamic educational institution which is under the auspices of the Ministry of Religion. The problem that has occurred so far is that it is difficult to obtain information about…
t facilities and mapping regarding the locations of MDTA schools that are spread across Asahan, still using a manual system in providing information on MDTA schools. The purpose of this research is to build a geographic information system application that can help the community find the location of MDTA schools in Asahan District, obtain information about MDTA facilities, can assist in adding data on MDTA school locations, and update data on MDTA schools. This study uses a qualitative research method by explaining more about the analysis related to MDTA, data collection techniques through observation and documentation. Based on the research results obtained, the application of a geographic information system to determine the location of MDTA can display information and points of location of MDTA in Asahan District easily and accurately. So that it can be concluded, the geographic information system that was built can make it easier for the Ministry of Religion and the community to search for information on MDTA locations in Asahan District.
Keywords: geographic information system; madrasah diniyah takmiliyah; information system.
Abstrak : Madrasah Diniyah Takmiliyah sebagai lembaga pendidikan islam yang dinaungin Kementrian Agama. Permasalahan yang terjadi selama ini sulit mendapatkan informasi mengenai fasilitas dan pemetaan mengenai lokasi sekolah MDTA yang tersebar di Asahan, masih menggunakan sistem manual dalam memberi informasi sekolah MDTA. Tujuan penelitian ini membangun aplikasi sistem informasi geografis dapat membantu masyarakat dalam mencari lokasi sekolah MDTA di Kabupaten Asahan, mendapatkan informasi mengenai fasilitas MDTA , dapat membantu dalam menambahkan data lokasi-lokasi sekolah MDTA, serta melakukan update data mengenai sekolah MDTA. Penelitian ini menggunakan metode penelitian kualitatif dengan lebih menjelaskan analisis berkaitan dengan MDTA, teknik pengumpulan data melalui observasi dan dokumentasi. Berdasarkan hasil penelitian yang diperoleh, penerapan sistem informasi geografis untuk mengetahui lokasi MDTA dapat menampilkan informasi dan titik lokasi MDTA di Kabupaten Asahan dengan mudah dan akurat. Sehingga dapat disimpulkan, sistem informasi geografis yang dibangun dapat mempermudah Kementrian Agama dan masyarakat dalam melakukan pencarian informasi lokasi MDTA di Kabupaten Asahan.
Kata kunci: sistem informasi geografis; madrasah diniyah takmiliyah; sistem informasi
Abstract:Abstract: Population is a group of people who live or settle in an area for six months or more. Increasing the population in an area results in more problems being faced by the area such as high unemployment rates, poverty…
ty and food shortages which result in hunger. BPS Asahan Regency records that there is an increase in population every year. Asahan Regency BPS cannot predict population growth in the following year, so an application is needed to predict population growth. The purpose of this study is to predict population growth in Asahan Regency in the following year based on previous data using the concept of data mining. By applying data mining using multiple linear regression methods can be used to calculate population growth estimates based on previous data. This quantitative research used population data of Asahan Regency from 2016 to 2022. From the calculation of the multiple linear regression model using data from the previous five years, the estimated population growth of Asahan for 2023 was 824,617 people and the process of estimating the population became more systematic and calculated. well with this population estimation system and the process of storing data becomes easier and does not require a lot of paper to print and save.
Keywords: Application; Data Mining; Multiple Linear Regression
Abstrak: Penduduk merupakan sekumpulan orang yang tinggal atau menetap pada suatu wilayah selama enam bulan atau lebih. Bertambahnya jumlah penduduk pada suatu daerah mengakibatkan semakin banyak pula persoalan yang di hadapi oleh daerah tersebut seperti tingkat pengangguran yang tinggi, kemiskinan dan kekurangan pangan yang mengakibatkan kelaparan. BPS Kabupaten Asahan mencatat terjadi adanya pertambahan penduduk pada setiap tahunnya. BPS Kabupaten Asahan tidak dapat memprediksi pertumbuhan penduduk pada tahun berikutnya sehingga dibutuhkan suatu aplikasi untuk memprediksi pertambahan penduduk tersebut. Tujuan penelitian ini adalah untuk memprediksi pertumbuhan penduduk Kabupaten Asahan pada tahun berikutnya berdasarkan data sebelumnya menggunakan konsep data mining. Dengan menerapkan data mining menggunakan metode regresi linier berganda dapat digunakan untuk menghitung estimasi pertumbuhan penduduk berdasarkan data sebelumnya. Penelitian yang dilakukan secara kuantitatif ini menggunakan data penduduk Kabupaten Asahan dari tahun 2016 sampai tahun 2022. Dari perhitungan model regresi linier berganda menggunakan data lima tahun sebelumnya didapat estimasi pertumbuhan penduduk Asahan untuk tahun 2023 sebesar 824.617 jiwa dan proses estimasi jumlah penduduk menjadi lebih sistematis dan terkalkulasi dengan baik dengan adanya sistem estimasi jumlah penduduk ini dan proses penyimpanan data menjadi lebih mudah dan tidak memerlukan banyak kertas untuk di cetak dan di simpan.
Kata kunci: Aplikasi; Data Mining; Regresi Linier Berganda
Abstract:Abstract: The current development of information technology has had an impact on all fields, including the health sector. Many activities that were previously carried out conventionally or manually can now be carried out…
with the help of technology. Computers that were previously only used to process data now provide many services, applications, and programs that can help facilitate human activities. One of them is the Multi-Attribute Utility Theory (MAUT) method, which is a support system method that has been widely used to provide accurate and efficient results. This study aims to build a decision support system for choosing healthy toddlers and elderly at the Petatal Health Center, Talawi District, Asahan Regency. So far, the process of selecting healthy toddlers and elderly is done conventionally, without the help of applications or computer programs. So the time needed is longer and the results are also less objective. The calculation process uses the MAUT method with an alternative of 13 toddlers and 15 elderly. The criteria used are body weight, nutritional status, potassium content, protein content, and carbohydrate content. Assessment weight 1-5. The results are 3 Toddlers with the highest total score Laila (17) Putri Sundar (14.25) and Tiara with a score of 12.25. The three people with the highest scores for healthy elderly are Rini Dewi with a score of 17, Joni with a score of 14.25, and Bejo Asmo with a value of 12.25.
Keywords: decision support system; MAUT; multi atribute utility theory; SPK
Abstrak: Perkembangan Teknologi informasi saat ini telah berdampak pada semua bidang, termasuk bidang kesehatan. Banyak kegiatan yang awalnya dilakukan secara konvensional atau manual kini dapat dilakukan dengan bantuan teknologi. Komputer yang tadinya hanya digunakan untuk mengolah data kini menyediakan banyak layanan, aplikasi dan program yang dapat membantu mempermudah kegiatan manusia. Salah satunya adalah metode Multi Atribute Utility Theory (MAUT) yang merupakan salah satu metode sistem pendukung yang telah banyak digunakan untuk memberikan hasil yang akurat dan efisien. Penelitian ini bertujuan membangun sistem pendukung keputusan pemilihan Balita dan Lansia Sehat di Puskesmas Petatal Kecamatan Talawi Kabupaten Asahan, selama ini proses pemilihan balita dan lansia sehat dilakukan secara konvensional, tanpa menggunakan bantuan aplikasi atau program computer. Sehingga waktu yang dibutuhkan lebih lama serta hasilnya juga kurang objektif. Proses perhitungan menggunakan Metode MAUT dengan alternative 13 Balita dan 15 lansia .Kriteria yang digunakan Berat Badan, Status Gizi, Kandungan Kalium, Kandungan protein dan kandungan karbohidrat. Bobot penilaian 1-5. Hasil adalah 3 Balita dengan total nilai tertinggi Laila (17) Putri Sundar (14,25) dan Tiara dengan nilai 12,25. Tiga orang dengan nilai tertinggi untuk Lansia sehat adalah Rini dewi dengan nilai 17, Joni dengan nilai 14,25 dan Bejo Asmo dengan nilai 12,25.
Kata kunci: multi atribute utility theory; MAUT; sistem pendukung keputusan; SPK
Abstract:Abstract: Rokan Hulu Regency is one of the regencies in Riau Province and has 2 large rivers, namely the Rokan Kanan River and the Rokan Kiri River. When the level of rainfall is high, the river flow overflows and causes…
flooding in several sub-districts. Climate change that is happening has an impact on changes in rainfall patterns, to overcome the impacts of climate change Rokan Hulu Regency needs to take early steps before a flood disaster occurs. The method used in processing the data is the backpropagation method and data processing using the Matlab software. Data processing was carried out on rainfall data for the last 6 years, from 2015 to 2020, which was sourced from the Rokan Hulu Regency Statistics Agency. Rainfall data from 2015 to 2019 is used as input data, while 2020 is the target. The data processing stage begins with data normalization and determining network training parameters. Artificial neural network research was carried out on rainfall data with a 5-5-1 architecture. The results of testing the rainfall data show prediction results with high accuracy, where the average accuracy rate reaches 98.17% with the highest accuracy of 99.99% while the lowest accuracy is 91.53%. The prediction results show a fairly high level of accuracy so that they can be used as evaluation material.
Keywords: artificial neural network; backpropagation; prediction; rainfall
Abstrak: Kabupaten Rokan Hulu merupakan salah satu kabupaten yang berada di Provinsi Riau dan memiliki 2 aliran sungai besar yaitu sungai rokan kanan dan sungai rokan kiri. Ketika tingkat curah hujan tinggi aliran sungai meluap dan menyebabkan banjir beberapa kecamatan. Perubahan iklim yang terjadi memberikan dampak pada perubahan pola curah hujan, untuk menanggulangi dampak perubahan iklim Kabupaten Rokan Hulu perlu melakukan langkah-langkah dini sebelum terjadi bencana banjir. Metode yang digunakan dalam mengolah data yaitu metode backpropagation dan pengolahan data menggunakan software Matlab. Pengolahan data dilakukan pada data curah hujan selama 6 tahun terakhir yaitu dari tahun 2015 sampai dengan 2020 yang bersumber dari Badan Statistik Kabupaten Rokan Hulu. Data curah hujan tahun 2015 sampai dengan tahun 2019 sebagai data input sedangkan tahun 2020 sebagai target. Tahapan pengolahan data diawali dengan melakukan normalisasi data dan menentukan parameter pelatihan jaringan. Penelitian jaringan saraf tiruan dilakukan pada data curah hujan dengan arsitekur 5-5-1. Hasil pengujian terhadap data curah hujan menunjukkan hasil prediksi dengan akurasi yang tinggi, dimana tingkat akurasi rata-rata mencapai 98,17% dengan akurasi tertinggi sebesar 99,99% sedang akurasi terendah sebesar 91,53%. Hasil prediksi menunjukkan tingkat akurasi yang cukup tinggi sehingga dapat digunakan sebagai bahan evaluasi.
Kata kunci: backpropagation; curah hujan; jaringan saraf tiruan; prediksi
Abstract:Abstract : 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;