Abstract:Prediksi dengan model sistem pendukung keputusan merupakan cara yang tepat sasaran untuk digunakan dalam memecahkan masalah. Demam Berdarah Dengue (DBD) adalah penyakit endemik di Indonesia yang memerlukan penanganan cepat…
at untuk mencegah komplikasi lebih lanjut. Prediksi diagnosis DBD dengan menggunakan algoritma Decision Tree C4.5 memiliki tingkat akurasi 100% dan meyakinkan. Dataset yang digunakan mencakup data medis pasien, seperti gejala klinis yaitu demam, nyeri sendi, mual, hasil laboratorium berupa trombosit, hematokrit, uji NS1, serta riwayat komorbiditas dan durasi gejala. Proses pre-processing dilakukan untuk memastikan data siap digunakan, dengan menangani data yang hilang dan menyesuaikan format data agar konsisten. Model Decision Tree C4.5 dipilih karena kemampuannya mengolah data dengan berbagai format dan hasilnya dapat dengan mudah dipahami. Model C4.5 dievaluasi menggunakan metrik akurasi, presisi, sensitivitas, dan spesifisitas. Dengan performa yang baik, model ini memiliki potensi untuk digunakan dalam sistem pendukung keputusan medis. Implementasinya di lapangan dapat membantu tenaga medis dalam mempercepat diagnosis dan memberikan penanganan yang lebih tepat waktu, yang sangat penting dalam menangani pasien DBD.
Abstract:Koperasi Simpan Pinjam Serdang Indah Mandiri Kisaran adalah salah satu koperasi unit simpan pinjam di wilayah Kecamatan Kisaran Barat Kabupaten Asahan Provinsi Sumatera Utara. Permasalahan yang sering terjadi pada Koperasi…
si Simpan Pinjam Serdang Indah Mandiri Kisaran adalah kredit macet. Kredit Macet mengakibatkan kerugian bagi perusahaan dan pemotongan gaji karyawan. Keputusan pemberian kredit pada pelanggan yang tidak tepat dapat berpotensi meningkatkan tingkat kredit macet. Prediksi kredit macet kepada calon nasabah dapat menurunkan resiko kerugian koperasi karena kredit macet. Berdasarkan hal tersebut maka perlu dilakukan uji coba prediksi potensi nasabah kredit macet berdasarkan riwayat data kredit sebelumnya. Salah satu metode prediksi yang dapat digunakan untuk Data Mining adalah dengan decision tree menggunakan algoritma C4.5. Menerapkan algoritma C4.5 dapat membantu pihak koperasi dalam pengambilan keputusan pemberian kredit karena mampu memprediksi nasabah lancar dan macet.
Abstract:Teknologi informasi berkembang dengan cepat dan semakin kompleks dari waktu ke waktu, dan bisnis serta lembaga pendidikan secara intrinsik terkait dengannya. Salah satu aspek utama yang memiliki dampak besar pada pendidikan…
kan adalah teknologi informasi. Dengan demikian, untuk meningkatkan keberhasilan dan efisiensi pendidikan, manajemen teknologi informasi menjadi sangat penting. salah satu faktor utama perkembagan sekolah adalah tekonologi Informasi. Teknologi informasi (TI) pada hakikatnya merupakan hasil samping dari kecanggihan dan kemajuan ilmu pengetahuan dan teknologi yang dikembangkan oleh manusia dengan tujuan untuk menghasilkan manusia yang berkualifikasi dan berpendidikan tinggi. Analisis merupakan proses menyelidiki atau menganalisis suatu kejadian dengan menggunakan fakta-fakta untuk menentukan keadaan yang sebenarnya. Biasanya, prosedur ini dilakukan bersamaan dengan pengolahan data atau penelitian. Hasil analisis diprediksi akan meningkatkan pemahaman dan memudahkan pengambilan keputusan. Tahapan perencanaan analisis sentimen pendekatan Naïve Bayes memberikan gambaran umum tentang tahapan penelitian yang dilakukan. Pendapat siswa tentang bagaimana teknologi informasi berkembang di SMA Negeri 1 Wewewa Selatan terlihat terbagi. Temuan penelitian menunjukkan bahwa sikap masyarakat terhadap perkembangan teknologi informasi sebagian besar positif, sebagaimana dibuktikan oleh hasil metode Naïve Bayes yang menunjukkan akurasi 87,50%, presisi 17,50%, dan recall 20%
Abstract:SD Negeri 071028 Luzamanu merupakan instasi pendidikan yang begerak dibidang pendidikan yang berupaya menciptakan kemampuan, keterampilan dan keahlian belajar para siswa dan siswinya. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi…
engidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi prestasi siswa di SD Negeri 071028 Luzamanu dan mengembangkan model prediksi menggunakan algoritma C4.5. Penelitian ini juga bertujuan untuk mengevaluasi akurasi model prediksi tersebut dalam memprediksi prestasi akademik siswa. Algoritma C4.5 merupakan suatu model prediksi yang menggunakan struktur pohon keputusan. Data dalam pohon keputusan biasanya dinyatakan dalam bentuk tabel dengan data record. Secara umum, algoritma C4.5 untuk membangun pohon keputusan dimulai dari pemilihan atribut sebagai akar, membuat cabang untuk tiap tiap nilai, membagi kasus dalam cabang. Dan mengulangi proses untuk setiap cabang sampai semua kasus pada cabang memiliki kelas yang sama. Dapat diketahui bahwa atribut dengan Gain tertinggi adalah Nilai Sikap dengan nilai 0,433593, sehingga atribut Nilai Sikap dapat menjadi Node Akar berikutnya. Penelitian ini menggunakan sistem algoritma c4.5 dapat membantu pihak sekolah untuk memprediksi prestasi siswa pada sekolah UPT SD Negeri 071028 Luzamanu. Model prediksi yang dikembangkan menggunakan algoritma C4.5 menunjukkan akurasi yang tinggi dalam memprediksi prestasi akademik siswa berdasarkan data yang tersedia.
Abstract:Keberlanjutan budidaya padi sangat bergantung pada bibit. Karena bibit merupakan komponen utama yang akan dikembangkan di masa depan, maka pemilihan bibit yang berkualitas merupakan langkah awal dalam proses penanaman padi.…
di. Ciri-ciri suatu tumbuhan dalam perkembangannya ditentukan oleh gen-gen yang diwarisi bibit dari tanaman induknya. Oleh karena itu, pemilihan bibit dari tetua unggul sangat penting dilakukan agar diperoleh bibit padi yang berkualitas. Bibit yang baik adalah yang mampu menyesuaikan diri dengan lingkungannya, tumbuh cepat dan seragam, tahan terhadap hama, serta menghasilkan buah yang banyak. Namun seringkali para petani mengalami kesulitan dalam memilih bibit yang tepat. Untuk mengatasi hal tersebut, akan dikembangkan sistem pendukung keputusan yang dapat membantu petani dalam memilih bibit yang memenuhi berbagai kriteria dan sesuai dengan lingkungan penanaman. Kerangka kerja ini menggunakan dua teknik, yaitu Analytic Hierarchy Process (AHP) untuk menentukan bobot kriteria dan Multi Attribute Utility Theory (MAUT) untuk tahap peringkat. Usulan pilihan sistem pendukung keputusan yang menggabungkan teknik AHP dan MAUT menunjukkan bahwa pilihan atau jenis bibit padi terbaik yang akan ditanam di Wilayah Rawang Panca Arga Asahan adalah Sidenuk yang menempati posisi pertama dengan nilai 0.3780781, disusul oleh Ciputri dengan senilai 0,4469573. Selanjutnya hasil penelitian ini menyarankan Sidenuk dan Ciputri sebagai bibit padi berkualitas yang layak ditanam di Kawasan Rawang Panca Arga Asahan.
Abstract:Kemajuan teknologi informasi telah membawa perubahan signifikan dalam berbagai aspek kehidupan manusia, termasuk pengelolaan zakat. Penelitian ini mengusulkan pengembangan sistem pendukung keputusan untuk memilih calon mustahiq…
ustahiq zakat secara efektif dan adil di Masjid Nur-Hadi di kelurahan Dadimulyo, Lingkungan 2, Kisaran, Sumatera Utara, menggunakan metode SMART (Simple Multi Attribute Rating Technique) dan MOORA (Multi-Objective Optimization on The Basis of Ratio Analysis). Tahap penelitian melibatkan observasi, wawancara, dan studi pustaka. Lima kriteria digunakan dalam penelitian ini, termasuk pendapatan, jumlah tanggungan, tempat tinggal, kriteria khusus, dan kondisi kesehatan. Data mustahiq zakat fitrah tahun 2024 digunakan untuk analisis sebanyak 10 data. Hasil perankingan dari kedua metode tersebut kemudian dibandingkan dengan keputusan yang diambil oleh panitia zakat Masjid Nur-Hadi. Melalui metode SMART, sistem memberikan peringkat terbaik kepada alternatif yang paling sesuai dengan kriteria yang telah ditetapkan. Metode SMART menunjukkan potensi untuk digunakan sebagai alat bantu dalam pengambilan keputusan zakat yang lebih efisien dan adil.
Abstract:Metode Profile Matching merupakan salah satu dari Sistem Pendukung Keputusan, yaitu suatu system berbasis komputer guna membantu para pengambil keputusan dalam mengatasi permasalahannya untuk mendapatkan atau menghasilkan…
n keputusan yang tepat. [spk] perhitungan dari metode profile matching cukup sederhana, yaitu dengan membandingkan GAP dengan nilai alternative dan kriteria. Ada beberapa hal yang penting yang perlu diketahui mengenai analisis GAP, yaitu table nilai bobot GAP [1]. Selain itu, analisis GAP juga harus memiliki konsep skala prioritas untuk stiap kriteria Karena kemudahan perhitungan dari metode profile matching serta kebutuhan dan tujuan penelitian yang juga sederhana maka peneliti mengambil judul implementasi perhitungan metode profile matching untuk membantu peneliti memberikan jawaban pada komutias akhwat sholeha khususnya kisaran dalam mendapatkan rumah singgah dakwah yang tepat atau cocok untuk dihuni. Adapun tahapan perhitungan dari Profile Matching adalah Penentuan Bobot Nilai GAP, lalu perhitungan dan pengelompokkan core factor dan secoundary factor, selanjutnya perhitungan nilai total tiap kompetensi kriteria dan terakhir perhitungan rangking [2], [3], [4]. Setelah mendapatkan hasil perhitungan yang tepat terhadap rumah singgah dakwah, perhitungan dihentikan dan hasil seleksi diberikan kepada founder KoAS. Hasil dari seleksi rumah singgah dakwah pada Komunitas akhwat Sholehah (KoAS) Kisaran berupa nama dan nilai.
Abstract:Layanan informasi atau hasil yang didapatkan dari penggunaan teknologi tersebut dapat digunakan sebagai suatu keputusan atau rekomendasi dalam penyelesaian masalah yang dihadapi, termasuk pada perusahaan seperti PT. Indomarco…
domarco Prismatama (Indomaret). Permasalahan yang terjadi saat ini di PT. Indomarco Prismatama (Indomaret) yaitu proses penilaian untuk pengangkatan karyawan kontrak menjadi karyawan tetap berdasarkan penilaian berkas dan pemilihan secara manual (tanpa system) atau bisa disebut juga dengan melakukan prediksi atau perkiraan. Penelitian dilakukan di PT. Indomarco Prismatama (Indomaret) Jl. Industri No. 60 Tanjung Morawa B. Kriteria yang digunakan dalam kualifikasi penentuan pengangkatan karyawan kontran menjadi tetap yaitu: kualitas kerja, lama bekerja, presensi dan pendidikan. Perancangan sistem pendukung keputusan dengan metode SMART telah berhasil di lakukan untuk penentuan pengangkatan karyawan kontrak menjadi karyawan tetap di PT. Indomarco Prismatama (Indomaret).
Abstract:Bell's palsy, adanya gangguan pada saraf wajah yang bertanggung jawab untuk mengatur ekspresi dan indra peraba pada kulit wajah manusia, mengakibatkan kelumpuhan atau kelemahan sementara pada salah satu bagian otot wajah,…
, yang merupakan gejala klinis mononeuropati (gangguan hanya satu saraf). Kondisi ini mengubah satu sisi wajah, membuatnya tampak melorot (asimetris), namun tidak berpengaruh pada seberapa baik otak atau bagian tubuh lainnya bekerja. Dalam mendiagnosa penyakit ini,biasa pasien berkonsultasi dahulu ke dokter umum, namun jika penyakit yang diderita berat maka dokter umum akan merujuk ke dokter spesialis saraf. Namun demikian,ada beberapa masalah yang dihadapi oleh pasien bell’s palsy yaitu tidak semua orang bisa datang berkonsultasi langsung dengan dokter spesialis saraf dengan alasan faktor ketidaktahuan pendaftaran sebagai pasien baru, mahalnya biaya konsultasi,dan lama menunggu antrian. Dapat ditarik kesimpulan bahwa sistem kecerdasan buatan diperlukan untuk memfasilitasi pengambilan keputusan yang lebih sederhana dan lebih konsisten. Metode Dempster Shafer akan digunakan oleh sistem pakar untuk mengelola data dan gejala penyakit pasien. Metode Dempster Shafer adalah perhitungan matematika untuk mencari bukti berdasarkan tingkat kepercayaan (belief) dan ketidakpercayaan (plausibility) untuk digunakan dalam menyatukan informasi dan menghitung probabilitas (peluang) suatu peristiwa. Metode Dempster Shafer diuji, dan dibuat diagnosis bell's palsy dengan nilai densitas 80%. Oleh karena itu, pasien dengan bell's palsy dapat didiagnosis dengan metode ini.
Abstract:Abstract: Sipaku Area Village currently has a population of 1963 family cards with a density of 7423 people divided into 8 hamlets. Villages can still register people who do not have an Indonesia Smart Card with the concerned…
erned office by recording the data on the people who have KPS, PKH or SKTM, to get the Indonesia Smart Card (KIP) program, because many people submit applications and there are many criteria that must be taken into account. faced by the Sipaku Area Village Head Office in determining the priority of potential KIP recipients is very difficult, not transparent and inefficient. Therefore, to overcome this problem, it is necessary to have a system for determining the priority of potential KIP recipients by adding some more basic criteria. In this study a decision support system was designed using the AHP (Analitycal Hierarchy Process) method. The results of calculations using the pairwise comparison matrix for the use of criteria show that the most important priority is shown in the status of an active applicant of 0.391, the second priority is the completeness of the files of 0.406, the third priority is the orphanage of 0.095, the fourth priority is parental income of 0.066, and the priority the fifth is a dependent of 0.041. Meanwhile, for alternative use, the data obtained is that the highest value weight determines the recipient of Smart Indonesia Card Assistance (KIP), namely Rizky Amelia Ritonga with a value of 0.171, the second alternative is Rangga Pranata with a value of 0.141 and the third alternative is Elva Radis with a value of 0.124.
Keywords: Smart Indonesian Card Recipients (KIP), AHP Method, PHP and MySQL.
Abstrak: Desa Sipaku Area yang sekarang ini mempunyai jumlah penduduk 1963 kartu keluarga dengan kepadatan 7423 jiwa yang terbagi dalam 8 Dusun. Desa tetap bisa mendaftarkan masyarakat yang tidak memiliki Kartu Indonesia Pintar ke Dinas yang bersangkutan dengan mendata masyarakatnya yang memiliki KPS, PKH atau SKTM, untuk mendapat program Kartu Indonesia Pintar (KIP), karena banyaknya masyarakat mengajukan permohonan dan banyak kriteria yang harus diperhitungkan, sehingga Kendala yang dihadapi oleh pihak Kantor Kepala Desa Sipaku Area dalam menentukan prioritas calon penerima KIP sangat sulit, tidak transparan dan tidak efesien. Oleh Karena itu, untuk mengatasi permasalahan tersebut perlu adanya sistem dalam menentukan prioritas calon penerima KIP dengan menambahkan beberapa kriteria yang lebih mendasar. Pada penelitian ini dirancang sistem pendukung keputusan menggunakan metode AHP (Analitycal Hierarchy Process). Hasil perhitungan menggunakan matrik perbandingan berpasangan untuk penggunaan kriteria menunjukkan bahwa prioritas yang paling utama ditunjukkan pada status Pemohon aktif sebesar 0.391, prioritas kedua yaitu Kelengkanpan Berkas sebesar 0.406, prioritas ketiga yaitu kondisi yatim piatu sebesar 0.095, prioritas keempat yaitu penghasilan orangtua sebesar 0.066, dan prioritas kelima yaitu tanggungan sebesar 0.041 Sedangkan untuk penggunaan alternatif diperoleh data yaitu bobot nilai paling tinggi menentukan Penerima Bantuan Kartu Indonesia Pintar (KIP) yaitu Rizky Amelia Ritonga dengan nilai 0.171, alternatif kedua Rangga Pranata dengan nilai 0.141 dan alternatif ketiga Elva Radis dengan nilai 0.124.
Kata kunci : Penerima Bantuan PIP, Metode AHP, PHP dan MySQL.