Abstract:Abstract: Bakery MSMEs in Kisaran City play a significant role in the local economy, but their distribution data is still managed manually, making it difficult to access and analyze. This study aims to develop a WebGIS-based…
ased Geographic Information System to map and manage bakery MSME data digitally and in an integrated manner. The research methods include field surveys, spatial and non-spatial data collection, system design using UML, development with Leaflet.js and MySQL, and testing using the blackbox method. The results show that the resulting system is capable of displaying interactive maps with location details, business information, and an easy-to-use search feature. This system makes it easier for the government, business actors, and the public to access MSME information and supports data-based economic development planning. With the output in the form of publications in accredited journals, this research is expected to be an effective solution for MSME data management in other regions.
Keyword: bakery; mapping; MSME; WebGIS
Abstrak: UMKM toko roti di Kota Kisaran memiliki peran penting dalam perekonomian lokal, namun data persebarannya masih dikelola secara manual sehingga sulit diakses dan dianalisis. Penelitian ini bertujuan mengembangkan Sistem Informasi Geografis berbasis WebGIS untuk memetakan dan mengelola data UMKM toko roti secara digital dan terintegrasi. Metode penelitian meliputi survei lapangan, pengumpulan data spasial dan non-spasial, perancangan sistem menggunakan UML, pengembangan dengan Leaflet.js dan MySQL, serta pengujian menggunakan metode blackbox. Hasil penelitian menunjukkan sistem yang dihasilkan mampu menampilkan peta interaktif dengan detail lokasi, informasi usaha, dan fitur pencarian yang mudah digunakan. Sistem ini mempermudah pemerintah, pelaku usaha, dan masyarakat dalam mengakses informasi UMKM, serta mendukung perencanaan pembangunan ekonomi berbasis data. Dengan luaran berupa publikasi pada jurnal terakreditasi, penelitian ini diharapkan menjadi solusi efektif untuk pengelolaan data UMKM di daerah lain.
Kata kunci; pemetaan; toko roti; UMKM; WebGIS
Abstract:Abstract: This research aims to build a recommendation system that can help parents determine the best Pendidikan Anak Usia Dini (PAUD) using the ELECTRE (Elimination and Choice Translating Reality) method. The electre method…
ethod was chosen because of its ability to handle Multi-Criteria Decision Making (MCDM) problems, which allows evaluating alternatives based on various relevant criteria. This system is designed to identify and assess PAUD based on a number of important criteria, such as facilities, location, teacher-student ratio, curriculum, accreditation and reputation. Each criterion is given a weight according to its level of importance, which is determined based on parental preferences and applicable educational standards. Data is collected from various sources and processed using artificial intelligence techniques to ensure accuracy and relevance. The electre method is then used to evaluate and compare between PAUD. The research results show that the recommendation system developed is able to provide accurate and relevant PAUD recommendations, as well as increasing user satisfaction in the PAUD selection process. This research makes a significant contribution to the field of decision support systems and education, by showing the practical application of the electre method in determining the best PAUD. It is hoped that the results of this research can inspire the development of similar recommendation systems in other educational fields, as well as help in improving the quality of early childhood education through the use of advanced technology.
Keywords: artificial intelligence; electre method; multi-criteria decision making (mcdm); paud.
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem rekomendasi yang dapat membantu orang tua dalam menentukan Pendidikan Anak Usia Dini (PAUD) terbaik dengan menggunakan metode ELECTRE (Elimination and Choice Translating Reality). Metode electre dipilih karena kemampuannya dalam menangani masalah Multi-Criteria Decision Making (MCDM), yang memungkinkan evaluasi alternatif berdasarkan berbagai kriteria yang relevan. Sistem ini dirancang untuk mengidentifikasi dan menilai PAUD berdasarkan sejumlah kriteria penting, seperti fasilitas, lokasi, rasio guru-murid, kurikulum, akreditasi dan reputasi. Setiap kriteria diberikan bobot sesuai dengan tingkat kepentingannya yang ditentukan berdasarkan preferensi orang tua dan standar pendidikan yang berlaku. Data dikumpulkan dari berbagai sumber dan diproses menggunakan teknik kecerdasan buatan untuk memastikan akurasi dan relevansi. Metode electre kemudian digunakan untuk melakukan evaluasi dan perbandingan antar PAUD. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem rekomendasi yang dikembangkan mampu memberikan rekomendasi PAUD yang akurat dan relevan, serta meningkatkan kepuasan pengguna dalam proses pemilihan PAUD. Penelitian ini memberikan kontribusi signifikan pada bidang sistem pendukung keputusan dan pendidikan, dengan menunjukkan aplikasi praktis dari metode electre dalam penentuan PAUD terbaik. Diharapkan, hasil penelitian ini dapat menginspirasi pengembangan sistem rekomendasi serupa di bidang pendidikan lainnya, serta membantu dalam meningkatkan kualitas pendidikan anak usia dini melalui pemanfaatan teknologi canggih.
Kata kunci: kecerdasan buatan; metode electre; multi-criteria decision making (mcdm); paud.
Abstract:Abstract: The realization of credit proposed by customers is one of the essential factors for a bank. Moreover, especially during the Covid-19 pandemic, credit realization shows the business conditions of prospective borrowers,…
rowers, whether they are in good condition or not. So, it is crucial to predict how many new debtors will achieve. In this article, forecasting the number of new debtors uses the Simple Moving Average and Double Exponential Smoothing methods based on actual data on the number of new debtors per month for 2019-2021. Furthermore, the performance of the two methods is compared by comparing the Mean Absolute Deviation and Mean Square Error values. The comparison results conclude that the Simple Moving Average method is better than the Double Exponential Smoothing for predicting the number of new debtors.
Keywords: double exponential smoothing; mean absolute deviation; mean square error; simple moving average; forecasting.
Abstrak: Realisasi kredit yang diajukan oleh nasabah adalah salah satu faktor yang penting di dunia perbankan. Terlebih disaat adanya pandemi Covid-19, realisasi kredit memperlihatkan kondisi usaha para calon debitur, apakah dalam keadaan baik atau tidak. Sehingga penting untuk memprediksi berapa capaian jumlah debitur baru. Dalam artikel ini dilakukan peramalan jumlah debitur baru dengan metode Simple Moving Average dan Double Exponential Smoothing berdasarkan data aktual jumlah debitur baru per bulan tahun 2019-2021. Selanjutnya, dilakukan perbandingan performa kedua metode tersebut dengan cara membandingkan nilai dari Mean Absolute Deviation dan Mean Square Error. Hasil perbandingan yang diperoleh mengarah pada sebuah kesimpulan, yaitu metode Simple Moving Average lebih baik daripada Double Exponential Smoothing untuk meramalkan jumlah debitur baru
Kata kunci: double exponential smoothing; mean absolute deviation; mean square error; simple moving average; peramalan.
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: One of the main aspects of education, such as elementary school education, the initial stage for children to continue to the next level of education. Elementary school for the first level of education plays an…
important role in developing students' attitudes, skills, and interests and talents. Every new academic year, students and parents will choose the best school according to their wishes. There are many choices of schools with a variety of different offerings provided. That way, many parents of students are confused by the many choices of types of schools for their children. This study aims to provide recommendations for the best elementary schools in the Sei Dadap sub-district based on the criteria desired by prospective students by applying the Simple Addictive Weighting (SAW) method to a system The SAW method helps in solving simple unstructured problems so that by applying the SAW method a more effective decision-making process can be carried out. The data used as alternative data are elementary schools in the Sei Dadap sub-district. The criteria used in decision making include accreditation, facilities, extracurricular activities, number of classrooms, number of students, and distance between schools.
Keywords: Decision Support System; Elementary school; Simple Addictive Weighting
Abstrak: Salah satu aspek pendidikan utama seperti pendidikan sekolah dasar yang tahap awal bagi anak untuk melanjutkan ke jenjang pendidikan berikutnya. Sekolah Dasar jenjang pendidikan pertama memegang peranan penting dalam mengembangkan sikap, keterampilan, serta minat dan bakat siswa. Setiap tahun ajaran baru, siswa dan orang tua akan memilih sekolah terbaik sesuai dengan keinginan mereka. Ada banyak pilihan sekolah dengan beragam penawaran berbeda yang disediakan. Dengan begitu, banyak orang tua siswa yang bingung dengan banyaknya pilihan jenis sekolah untuk anaknya. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan rekomendasi sekolah dasar terbaik di kecamatan Sei Dadap berdasarkan kriteria yang diinginkan oleh calon siswa dengan menerapkan metode Simple Addictive Weighting (SAW) pada suatu sistem. Metode SAW membantu dalam menyelesaikan masalah sederhana yang tidak terstruktur sehingga dengan menerapkan metode SAW dapat dilakukan proses pengambilan keputusan yang lebih efektif. Data yang digunakan sebagai data alternatif adalah sekolah dasar yang ada di kecamatan Sei Dadap. Kriteria yang digunakan dalam pengambilan keputusan meliputi akreditasi, fasilitas, kegiatan ekstrakurikuler, jumlah ruang kelas, jumlah siswa, dan jarak antar sekolah.
Kata kunci: Sistem Pendukung Keputusan; Simple Addictive Weighting; Sekolah Dasar
Abstract:Abstract: PT. Panca Niaga Mandiri is an authorized motorcycle dealer in Sei Piring which is engaged in selling Honda motorcycles both in cash and on credit. Dealer Problems PT. Tunas Dwipa Putra at this time is that there…
e is no definite calculation to predict the motorcycle sales target each month and the problems that occur are that sometimes there is an increase or decrease in motorcycle sales for each month because currently, business competition is very tight so that it makes business people compete with each other in their way. Many strategies have been carried out by marketing for how monthly motorcycle sales continue to increase. Therefore, it is necessary to use a forecasting method to predict sales of Honda motorcycles, especially automatic-type Honda motorcycles. The method used is the Trend Moment method. It is hoped that this method can help predict sales of automatic motorcycles for the next month.
Keywords: honda motorcycle; prediction; sales;
Abstrak: PT. Panca Niaga Mandiri merupakan dealer resmi sepeda motor yang ada di Sei Piring yang bergerak pada penjualan sepeda motor honda baik secara tunai maupun secara kredit. Permasalahan Dealer PT. Tunas Dwipa Putra pada saat ini yaitu tidak adanya perhitungan yang pasti untuk memprediksi target penjualan motor disetiap bulannya dan permasalahan yang terjadi terkadang mengalami kenaikan maupun penurunan penjualan sepeda motor untuk setiap bulannya, Karena saat ini persaingan bisnis sangat ketat sekali sehingga membuat para pelaku bisnis saling bersaing dengan cara mereka sendiri. Banyak strategi yang sudah dilakukan oleh marketing untuk bagaimana penjualan sepeda motor setiap bulanya terus meningkat. Oleh karena itu, maka diperlukan metode peramalan untuk memprediksi penjualan sepeda motor honda khususnya sepeda motor honda type matic. Metode yang digunakan yaitu metode Trend Moment diharapakan metode ini dapat membantu dalam memprediksi penjualan sepeda motor matic untuk bulan kedepannya.
Kata kunci:penjualan; prediksi;sepeda motor honda
Abstract:Abstract: Problems that often occur in people with the growth and development of urban areas that change very quickly cause the movement of people or road users to become chaotic as in the Municipality of Medan. People in…
n carrying out their daily activities are directly influenced by irregular patterns of human movement, in this case what is meant is an increase in congestion, delays, and others. Therefore we need a system that can make it easier for humans to use road facilities, namely a geographic information system to determine the shortest path using the djikstra method and spanning cycle using graphs as a branch of mathematics and computer science. This research activity plan is carried out in the Medan city area using spatial image data from the Medan city map, spatial data based on google maps, and attribute data. a branch of mathematics and computer science. This research activity plan is carried out in the Medan city area using spatial image data from the Medan city map and spatial data based on google maps. The final result of the research that is expected is that the results of the comparison of the two algorithms are obtained according to the spatial data used, and the results of the research will be published in an accredited national journal article with sinta 4 or better.
Keywords: comparative of djikstra and spanning cycle method; shortest path; spatial data
Abstrak: Permasalahan yang sering terjadi pada masyarakat dengan pertumbuhan dan perkembangan kawasan perkotaan yang berubah sangat cepat menyebabkan pergerakan masyarakat atau pengguna jalan menjadi semrawut seperti di Kotamadya Medan. Masyarakat dalam melakukan aktivitasnya sehari-hari secara langsung dipengaruhi oleh pola pergerakan manusia yang tidak teratur, dalam hal ini yang dimaksud adalah peningkatan kemacetan, keterlambatan, dan lain-lain. Oleh karena itu diperlukan suatu sistem yang dapat mempermudah manusia dalam menggunakan fasilitas jalan yaitu sistem informasi geografis untuk menentukan jalur terpendek dengan menggunakan metode djikstra dan spanning cycle menggunakan graf sebagai cabang dari matematika dan ilmu komputer. Rencana kegiatan penelitian ini dilakukan di wilayah kota Medan dengan menggunakan data citra spasial dari peta kota Medan, data spasial berbasis google maps, dan data atttributnya. Hasil akhir dari penelitian yang diharapkan adalah diperoleh hasil perbandingan kedua algoritma sesuai dengan data spasial yang digunakan, dan luaran hasil penelitian akan dipublish pada artikel jurnal nasional terakreditasi sinta 4 atau yang lebih baik.
Kata kunci: data spasial ; jalur terpendek;perbandingan metode djikstra dan spanning cycle
Abstract:Abstract: Student graduation is one thing that needs to be considered because it is included in the College's Internal Quality Assurance Standards (SPMI). STMIK Royal is one of the universities experiencing problems with…
student graduation. To achieve the quality of these graduates, a graduation diagnosis with the standards that have been set for students who are still carrying out studies is very necessary so that anticipatory steps can be taken from the beginning to overcome the occurrence of graduation problems in the academic field. This research aims to diagnose fast-track student graduation by using a data mining model with a classification function. The technique used for the classification data mining model is the Naïve Bayes Algorithm. The dataset used as training and testing data is data from the 2021 STMIK Royal fast track students. The criteria used to determine student graduation are Gender, class, credits, GPA, Tuition Fee, Guidance Process, and the KKL Report. The results of the classification modeling with the Naïve Bayes Algorithm produce an accuracy value of 83%.
Keywords: data mining; graduation; naïve Bayes
Abstrak: Kelulusan mahasiswa adalah salah satu hal yang harus diperhatikan karena termasuk ke dalam Standar Penjaminan Mutu Internal (SPMI) perguruan tinggi. STMIK Royal adalah salah satu perguruan tinggi yang mengalami masalah kelulusan mahasiswa. Untuk mencapai kualitas lulusan tersebut, diagnosis kelulusan dengan standar yang telah ditetapkan untuk mahasiswa yang masih menjalankan studi sangat diperlukan sehingga dapat dilakukan langkah antisipasi dari awal untuk menanggulangi terjadinya permasalahan kelulusan dalam bidang akademik. Tujuan diadakannya penelitian ini untuk untuk mendiagnosis kelulusan mahasiswa fast track dengan menggunakan model data mining dengan fungsi klasifikasi. Teknik yang digunakan untuk model data mining klasifikasi adalah Algoritma Naïve Bayes. Dataset yang akan digunakan untuk menjadi data latih dan data uji adalah data mahasiswa fast track STMIK Royal tahun 2021. Kriteria yang digunakan untuk diganosis kelulusan mahasiswa, diantaranya Jenis Kelamin, Kelas, SKS, IPK, Uang Kuliah, Proses Bimbingan, dan Pengumpulan Laporan KKL. Hasil pemodelan klasifikasi dengan Algoritma Naïve Bayes menghasilkan nilai akurasi sebesar 83%.
Kata kunci: data mining; kelulusan; naïve bayes
Abstract:Abstract: Non-performing loan (NPL) is a risk that credit unions must face and to avoid that, prospective debtors need to be surveyed. With previous loan data, support vector machine and naïve bayes can be used as classification…
ssification methods to give a decision about NPL. We use a data set with 61 data and process the data with orange 3.30 application to see the difference between SVM using linear (SVM-L), polynomial (SVM-P), RBF (SVM-R) and sigmoid (SVM-S) kernel with naïve bayes. We use a cross validation technique with various folds to measure the classification results and a convusion matrix to measure the data training classification results. Naïve bayes scores the highest in terms of accuracy and SVM-R scores the highest in terms of F1, precision and recall. SVM-P scores the lowest in terms of accuracy, F1, precision and recall. Naïve bayes scores the highest in terms of proportion of predicted for true negative class and proportion of actual for true positive class. SVM-S scores the highest in terms of proportion of predicted for true positive class and proportion of actual for true negative class. SVM-P scores the lowest in both proportion of predicted and proportion of actual.
Keywords: classification; naïve bayes; non-performing loan; support vector machine
Abstrak: Kredit macet merupakan resiko yang sering dialami koperasi simpan pinjam, sehingga perlu dilakukan survei terhadap calon debitur agar kredit menjadi sehat. Dengan menggunakan data pemberian kredit sebelumnya, support vector machine dan naïve bayes digunakan sebagai metode klasifikasi untuk memberikan keputusan macet atau tidaknya kredit anggota koperasi Mutiara Sejahtera. Data set yang berjumlah 61 data diolah menggunakan aplikasi Orange 3.30 dan dilihat perbandingan antara metode SVM dengan kernel linear, polynomial, RBF dan sigomoid dengan metode naïve bayes. Cross validation dengan jumlah fold bervariasi digunakan sebagai nilai ukur klasifikasi dan convusion matrix digunakan sebagai nilai ukur klasifikasi data training. Hasil yang diperoleh adalah naïve bayes memiliki nilai accuracy tertinggi dan SVM kernel RBF memiliki nilai F1, precision dan recall tertinggi. SVM kernel polynomial memiliki nilai terendah untuk accuracy, F1, precision dan recall. Naïve bayes memiliki nilai tertinggi untuk proportion of predicted (PoP) kelas true negative dan proportion of actual (PoA) kelas true positive. SVM kernel sigmoid memiliki nilai tertinggi untuk PoP kelas true positive dan PoA kelas true negative. SVM kernel polynomial memiliki nilai terendah baik untuk PoP maupun PoA true negative dan kelas true positive.
Kata kunci: klasifikasi; kredit macet; naive bayes; SVM
Abstract:Abstract: This study uses the C4.5 classification algorithm to determine creditworthness, clasification aims to divide the assigned object intoin a number of categories called classes. In this study, the authorusing data…
mining and C4.5 algorithm as the selection method. The criteria used are loan installments, prospective customer income, termloan time, status of prospective customers. This study resulted in a classification modeldecision tree using the C4.5 algorithm is included in the Excellent category Classification with an accuracy value of 98.33% and a classification error of 1.67%,so that this study uses 70% training data and 30% test data. From resultthe calculation obtained shows that the C4.5 algorithm can be usedto determine the feasibility of granting credit to Koperasi Jaya customers Together (KORJABE).
Keywords: Analysis, Credit Eligibility, C4 Algorithm, Data Mining, Method
Abstrak: Penelitian ini menggunakan metode Algoritma C4.5 klasifikasi untuk menentukan kelayakan kredit, klasifikasi bertujuan untuk membagi objek yang ditetapkan ke dalam satu nomor kategori yang disebut kelas. Dalam penelitian ini, penulis menggunankan data mining dan algoritma C4.5 sebagai metode pemilihannya. Kriteria yang digunakan yaitu , angsuran pinjaman,penghasilan calon nasabah,jangka waktu pinjaman ,status calon nasabah. Penelitian ini menghasillkan model klasifikasi pohon keputusan menggunakan algoritma C4.5 termasuk dalam kategori Excellent Classification dengan nilai akurasi sebesar 98,33% dan klasifikasi eror 1,67%, sehingga penelitian ini kan menggunakan data latih 70% dan data uji 30%. Dari hasil perhitungan yang diperoleh menunjukan bahwa algoritma C4.5 dapat digunakan untuk menen tukan kelayakan pemberian kredit kepada nasabah Koperasi Jaya Bersama (KORJABE).
Kata kunci: Algoritma C4.5, Analisis, Data Mining, Kelayakan Kredit, Metode