Abstract:Abstract: Marriage is a husband and wife relationship between a man and a woman to form a family. There are several conditions in marriage that must be fulfilled both religiously and legally in force in Indonesia. To carry…
ry out the marriage, the prospective bride and groom must register at the nearest Religious Affairs Office (KUA), KUA is an institution established by the government to handle marriage matters. At marriages, various age groups are often found registering at the KUA. This research was conducted using the Data Mining technique through the K-Means Clustering Model to determine the age grouping of marriage which aims to make it easier for the Office of Religious Affairs in educating the prospective bride and groom from a future perspective and an economic perspective in terms of having a child. The research dataset is data on prospective wedding brides at KUA Rawang Lama, Panca Arga in 2022 with a total of 102 samples, by forming 3 clusters, namely: the Ideal cluster of 76 prospective wedding brides (age 19-30 based on husband's age and age 18-25 based on age wife), a good cluster of 20 prospective marriage brides (age 28-44 based on husband's age and age 24-37 based on wife's age), and a risky cluster of 6 prospective marriage brides (age 49-72 based on husband's age and age 39-58 based on wife's age), and produces a Silhouette Score of 0.57.
Keywords: clustering; data mining; k-means; marriage
Abstrak: Pernikahan merupakan hubungan sebagai suami dan istri antara seorang laki-laki dan perempuan untuk membentuk sebuah keluarga. Terdapat beberapa syarat dalam pernikahan yang wajib dipenuhi baik secara agama maupun secara hukum yang berlaku di Indonesia. Untuk melakukan pernikahan, calon kedua mempelai harus mendaftarkan diri pada Kantor Urusan Agama (KUA) terdekat, KUA merupakan lembaga yang dibentuk oleh pemerintah untuk menangani masalah pernikahan. Pada pernikahan sering ditemukan berbagai kalangan umur yang mendaftarkan diri di KUA. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan teknik Data Mining melalui Model K-Means Clustering untuk menentukan pengelompokkan umur pernikahan yang bertujuan untuk mempermudah pihak KUA dalam mengedukasi calon mempelai pernikahan dalam sudut pandang masa depan dan sudut pandang ekonomi dalam hal memiliki seorang anak. Dataset penelitian ini adalah data calon mempelai pernikahan pada KUA Rawang Lama, Panca Arga pada tahun 2022 sebanyak 102 sampel, dengan membentuk 3 klaster yaitu : cluster Ideal sebanyak 76 calon mempelai pernikahan (usia 19-30 berdasarkan umur suami dan usia 18-25 berdasarkan umur istri), cluster baik sebanyak 20 calon mempelai pernikahan (usia 28-44 berdasarkan umur suami dan usia 24-37 berdasarkan umur istri), dan cluster beresiko sebanyak 6 calon mempelai pernikahan (usia 49-72 berdasarkan umur suami dan usia 39-58 berdasarkan umur istri), dan menghasilkan Silhouette Score 0.57.
Kata kunci: clustering; data mining; k-means; pernikahan
Abstract:Abstract: This study examines how promethee can be a suitable method to be used in the decision-making system of prospective student association members as an organization under the auspices of the university. In this study,…
udy, it is explained that the decision-making system for the acceptance of prospective student associations as an organization within the university environment experiences several problems in the process, namely, most of the associations still use the manual method. This of course not only has an impact on the effectiveness of the time and energy used but also affects the decisions taken. Promethee is one of the methods in the decision-making system that can be used by students considering that promethee is more efficient in time, effort, and objectivity in making better decisions. Researchers in this study also analyze and describe the scheme or flow of the promethee method that can be used by students as well as basic criteria such as academic, activeness, nature, and confidence possessed. This basic criterion can be one of the reference guidelines used in the selection and decision-making stages.
Keywords: decision making system; promethee; student association
Abstrak: Penelitian ini mengkaji tentang bagaimana promethee bisa menjadi salah satu metode yang cocok untuk digunakan dalam sistem pengambilan keputusan calon anggota himpunan mahasiswa sebagai organisasi yang berada di naungan universitas. Penelitian ini menjelaskan bahwasanya sistem pengambilan keputusan penerimaan calon himpunan mahasiswa sebagai organisasi yang berada di lingkungan universitas mengalami beberapa masalah dalam prosesnya yakni Sebagian besar himpunan masih menggunakan metode yang manual. Hal ini tentu tidak hanya berdampak pada efektivitas waktu dan tenaga yang digunakan melainkan juga mempengaruhi keputusan yang diambil. Promethee menjadi salah satu metode dalam sistem pengambilan keputusan yang bisa digunakan oleh mahasiswa mengingat promethee lebih efisien dalam waktu, tenaga hingga tingkat objektivitas dalam pengambilan keputusan yang lebih baik. Peneliti dalam kajian ini juga menganalisis dan menjabarkan tentang skema atau alur yang metode promethee yang bisa digunakan oleh mahasiswa serta kriteria dasar seperti akademik, keaktifan, sikap dan kepercayaan diri yang dimiliki. Kriteria dasar ini bisa menjadi salah satu referensi pedoman yang digunakan dalam tahap penyeleksian dan pengambilan keputusan.
Kata kunci: himpunan mahasiswa; promethee; sistem pengambilan keputusan,
Abstract:Abstract: PT. Energi Mandiri Internasional was established on November 22, 2011 as a reinsurance broker consultant and risk management consultancy to ensure the financial stability of reinsurance service users. The company's…
ny's website; energyre-int.com as a place to self advertise the company with an electronic mail feature to answer questions from potential clients. Heuristic evaluation method was used to test the feasibility of the user interface and analyze the appearance of the interface from the energyre-int.com website. This test was conducted using questionnaires with 34 respondents of reinsurance consulting services users. The results obtained from testing on the Severity rating scale and using the Eight Golden Rules are recommendations for improvement on aspects that have a value of 1 which means that there are errors but can be ignored; Help and documentation with a value of 0.99, the Error Prevention aspect with a value of 0.98, and the Match between system and the real world aspect with a value of 0.91.
Keywords: Heuristic Evaluation; Feasibility Analysis; Reinsurance; User interface; Recommendation.
Abstrak: PT. Energi Mandiri Internasional didirikan pada 22 November 2011 sebagai pialang dan konsultan reasuransi dan konsultasi manajemen risiko untuk memastikan stabilitas keuangan dari pengguna jasa reasuransi. Website perusahaan tersebut; energyre-int.com sebagai wadah untuk mengiklankan perusahaan dengan fitur surat elektronik untuk menjawab pertanyaan-pertanyaan calon klien. Heuristic evaluation merupakan metode yang digunakan untuk menguji kelayakan user interface dan menganalisis tampilan antar muka dari website energyre-int.com. Pengujian ini dilakukan menggunakan kuesioner dengan 34 responden pengguna jasa konsultasi reasuransi. Hasil yang didapat dari pengujian dalam skala Severity rating dan menggunakan aturan Eight Golden Rules adalah rekomendasi perbaikan pada aspek yang memiliki nilai 1 artinya ada kesalahan tapi bisa diabaikan; Help and documentation dengan nilai 0,99, aspek Error Prevention dengan nilai 0,98, dan aspek Match between system and the real world dengan nilai 0,91.
Kata kunci: Evaluasi Heuristik; Analisis Kelayakan; Reasuransi; Antarmuka Pengguna; Rekomendasi.
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
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: Labuhanbatu Regency is a district that has many Vocational High Schools (SMK) which are very attractive to the community. Because each Vocational High School has its own vocational fields, for example Health, Automotive,…
utomotive, Offices, and others. The existence of this Geographic Information System makes it easy for users to find Vocational High School routes. Vocational High Schools are schools that make students or prospective students even more skilled. In making this Geographic Information System requires Systems Development Life Cycle to analyze gradually, and Webgis to display maps as well as GPS to ascertain the location of the earth's surface and use UML design such as activity diagrams, sequence diagrams, and usecase. There is also a waterfall method in making this Geographic Information System such as its analysis, implementation, design, maintenance and also the testing phase. The Testing Phase uses the BlackBox to test the system whether it is running well or not and is suitable for use by users.
Keywords: BlackBox Testing; Geographic Information System; Google Maps; GPS; UML; Vocational High School
Abstrak: Kabupaten Labuhanbatu termasuk kabupaten yang memiliki banyak Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) yang sangat diminati masyarakat. Karena setiap SMK memiliki kejuruan masing-masing dalam bidangnya misalkan Kesehatan, Otomotif, Perkantoran, dan lain-lain. Adanya Sistem Informasi Geografi ini memudahkan para pengguna untuk mencari rute Sekolah Menengah Kejuruan. Sekolah Menengah Kejuruan adalah sekolah yang menjadikan para siswa atau calon siswa lebih trampil lagi. Dalam pembuatan Sistem Informasi Geografi ini memerlukan Systems Development Life Cycle menganalisis secara bertahap, dan Webgis untuk menampilkan peta juga GPS untuk memastikan letak permukaan bumi dan menggunakan Perancangan UML seperti activity diagram, sequence diagram, dan usecase. Terdapat juga Metode waterfall dalam membuat Sistem Informasi Geografi ini seperti analisanya, implementasi, desain, pemeliharaan dan juga tahap pengujian. Tahap Pengujian menggunakan BlackBox untuk menguji Sistem apakah berjalan baik atau tidak dan sudah layak digunakan bagi pengguna.
Kata kunci: Sekolah Menengah Kejuruan; GPS; Peta Google; Sistem Informasi Geografi; Uji BlackBox; UML
Abstract:Abstract: In this research, a prediction system has been successfully developed to predict whether or not a prospective money borrower will run smoothly. Prospective borrowers who will borrow, some of the data that meet…
the criteria will be inputted by the office clerk into a prediction application system interface to be processed using the Data Mining method, namely the K-Nearest Neighbor Algorithm with the Codeigniter programming language 3. The results of the Euclidean calculation process are based on predetermined criteria Between training data (training) to testing data (test) will be displayed with a table that has been sorted from smallest to largest containing 9 closest neighbors according to the K value that has been determined, namely 9. The nine neighbors will be taken the dominant category. This dominant category can be used as a guideline that makes it easier for the leader to make a decision on the next borrower.
Keywords: Data Mining; Euclidean; K-Nearest Neighbor; Prospective Borrowers;
Abstrak: Dalam penelitian ini telah berhasil dibuat sebuah sistem prediksi untuk memprediksi lancar atau tidak lancarnya seorang calon peminjam uang. Calon peminjam uang yang akan meminjam, sebagian datanya yang memenuhi kriteria akan diinputkan petugas kantor ke dalam sebuah interface sistem aplikasi prediksi untuk diolah menggunakan metode Data Mining yaitu Algoritma K-Nearest Neighbor dengan bahasa pemrograman Codeigniter 3. Hasil proses perhitungan Euclidean berdasarkan kriteria yang sudah ditentukan antara data training (latih) ke data testing (uji) tersebut akan ditampilkan dengan sebuah tabel yang sudah diurutkan dari yang terkecil ke terbesar berisi 9 tetangga terdekat sesuai dengan nilai K yang sudah ditentukan yaitu 9. Sembilan tetangga tersebut akan diambil kategori yang dominan. Kategori yang dominan tersebut bisa dijadikan suatu pedoman yang memudahkan pimpinan dalam mengambil sebuah keputusan kepada calon peminjam selanjutnya.
Kata kunci: Debitur; Data Mining; Euclidean; K-Nearest Neighbor
Abstract:Abstract: The role of lecturers in higher education is one of the most influential parts of the quality of students produced. Lecturer educational qualifications are also an important aspect of improving academic and institutional…
titutional quality. Selection of foundation scholarships in the form of doctoral education currently has problems in choosing prospective lecturers. In the selection of doctoral scholarships for potential lecturers, there is still subjectivity in their selection manually. As a supporting medium in determining the selection of potential lecturers to obtain doctoral education foundation scholarships and testing the SMART (Simple Multi Attribute Rating Technique) method to provide scholarship recommendations for prospective lecturers. The selection process uses the SMART method because this method is able to solve multi-criteria problems from the foundation, in this case the Chancellor of the Indonesian Community Development University. Furthermore, the criteria are processed using an application built using the PHP and MySQL programming languages to test these criteria. From the application built, it can be concluded that Yuanita, M.Si with a score of 0.7342 and Khairuddin Tampubolon, M.Si with a score of 0.6311 are entitled to get a doctoral education scholarship from the foundation. Then subjective and computerized decisions can be obtained in this study..
Keywords: Decision Support Systems; Mysql; PHP ; Potential Lecturer Scholarships, Simple Multi Attribute Rating Technique.
Abstrak: Peran dosen di perguruan tinggi adalah salah satu bagian paling berpengaruh dari kualitas mahasiswa yang dihasilkan. Kualifikasi pendidikan dosen juga merupakan aspek penting untuk meningkatkan kualitas akademik dan kelembagaan. Pemilihan beasiswa yayasan dalam bentuk pendidikan doktor saat ini memiliki masalah dalam memilih calon dosen. Dalam pemilihan beasiswa pendidikan doktoral untuk dosen potensial masih ada subjektivitas serta dalam seleksi mereka secara manual. Sebagai media pendukung dalam menentukan seleksi dosen potensial untuk memperoleh beasiswa yayasan pendidikan doktoral dan menguji metode SMART (Simple Multi Attribute Rating Technique) untuk memberikan rekomendasi beasiswa bagi calon dosen. Untuk proses seleksi menggunakan metode SMART karena metode ini mampu menyelesaikan masalah multi-kriteria dari yayasan dalam hal ini Rektor Universitas Pembinaan Masyarakat Indonesia. Selanjutnya, kriteria diproses menggunakan aplikasi yang dibangun menggunakan bahasa pemrograman php dan mysql untuk menguji kriteria ini. Dari aplikasi yang dibangun dapat ditarik kesimpulan bahwa Yuanita, M.Si dengan nilai 0,7342 dan Khairuddin Tampubolon, M.Si dengan nilai 0,6311 berhak mendapatkan beasiswa pendidikan doctoral dari yayasan. Kemudian keputusan subyektif dan terkomputerisasi dapat diperoleh dalam penelitian ini.
Kata kunci: Beasiswa Dosen Potensial; Mysql; PHP; Simple Multi Attribute Rating Technique; Sistem Pendukung Keputusan.
Abstract:Abstract: Various specifications and prices for a laptop make potential buyers confused about choosing it. Information technology with its technological developments has produced a system that can provide alternative decisions…
isions for decision-making problems.This study aims to develop a system that can select the best laptop from several alternatives. There are 5 parameters used in determining the priority of alternative laptops. They are hard disk drive, RAM, processor, operating system and price.The alternative of the decision making system also consists of 5 alternatives.The method used in the MultiAttribute Decision Making (MADM) research is a combination of 2 methods. These methods are SAW and TOPSIS methods.The SAW method is used to optimize the parameter weighting process and the specific TOPSIS method to complete the alternative ranking process.This hybrid method can produce a more precise MADM process because it uses two methods, each of which has characteristics in accordance with the process specifications.
Keywords: laptop; multi attribute decision making; SAW; TOPSIS
Abstrak: Spesifikasi dan variasi harga yang beragam dari sebuah laptop membuat calon pembeli menjadi kebingungan dan ragu dalam memutuskan jenis atau tipe laptop mana yang akan dibeli. Teknologi informasi beserta dengan perkembangan teknologinya dapat menghasilkan suatu system untuk membantu memberikan alternative keputusan untuk suatu permasalahan pengambilan keputusan. Pengembangan sistem yang dapat memilih laptop yang tepat dari beberapa alternatif yang ditawarkan merupakan tujuan dari penelitian ini. Ada 5 parameter yang digunakan dalam menentukan prioritas alternatif laptop, yaitu hard disk drive, RAM, prosesor, sistem operasi dan harga. Laptop yang ditawarkan sebagai alternatif juga sebanyak 5 jenis. Metode yang digunakan padaMulti Attribute Decision Making (MADM) adalah kombinasi dari 2 metode, yaitu metode SAW dan TOPSIS. Metode SAW digunakan untuk mengoptimalkan proses pembobotan parameter dan metode TOPSIS spesifik untuk menyelesaikan proses perangkingan alternatif. Metode hybrid ini dapat menghasilkan suatu proses MADM yang lebih tepat karena menggunakan dua metode yang masing-masing mempunyai karakteristik sesuai dengan proses yang dilakukannya.
Kata kunci: laptop; multi-attribute decision making; SAW; TOPSIS