Abstract:Abstract: Many children drop out or stop school due to economic constraints, especially personal costs such as not being able to buy school supplies, educational development donations and so on. Therefore, the government…
has a policy to help by issuing the Smart Indonesia Program (PIP) as a goal to help students' personal costs in pursuing education. As the smart Indonesia program progresses, many parents of students complain because the selection of students receiving PIP assistance is not on target and does not comply with the provisions. As with the data collection of students receiving the Smart Indonesia Program (PIP) assistance at State Elementary School 014673 Mekar Sari Village, it is also not optimal where the recording system is still inputted into Microsoft Excel. Therefore, a system is needed that is integrated with a calculation processing technique, namely a decision support system used at State Elementary School 015673 Mekar Sari Village to determine prospective recipients of the Smart Indonesia Program assistance who are truly worthy and appropriate. For this reason, this study uses the Multi-Attribute Utility Theory (MAUT) method to find students who are eligible for PIP benefits in the determination process.
Keywords: maut method; mekar sari elementary school; smart indonesia program.
Abstrak: Banyaknya anak yang putus atau berhenti sekolah dikarenakan kendala ekonomi terutama pada biaya pribadi seperti tidak mampu membeli perlengkapan sekolah, uang sumbangan pembinaan pendidikan dan lain sebagainya. Maka dari itu pemerintah memiliki kebijakan untuk membantu dengan mengeluarkan Program Indonesia Pintar (PIP) sebagai tujuan untuk membantu biaya pribadi siswa dalam menempuh pendidikan. Seiring berjalannya program indonesia pintar banyak kalangan orang tua siswa mengeluh dikarenakan dalam pemilihan siswa penerima bantuan PIP tidak tepat sasaran dan tidak sesuai dengan ketentuan. Seperti halnya dengan pendataan siswa penerima bantuan Program Indonesia Pintar (PIP) di Sekolah Dasar Negeri 014673 Desa Mekar Sari juga belum optimal dimana masih sistem pencatatan lalu di input ke Microsoft Excel. Maka dibutuhkan sebuah sistem yang sudah terintegrasi dengan sebuah teknik pengolahan perhitungan yaitu sistem pendukung keputusan yang digunakan pada Sekolah Dasar Negeri 015673 Desa Mekar Sari untuk penentuan calon penerima bantuan Program Indonesia Pintar yang benar layak dan pantas. Untuk itu penelitian ini menggunakan metode Multi-Attribute Utility Theory (MAUT) untuk mencari siswa yang layak mendapat manfaat PIP dalam proses penentuannya.
Kata kunci: metode maut; program indonesia pintar; sd negeri mekar sari.
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: Lung cancer is most deadly cancers in the world. Identification and classification of the causes of understanding lung cancer is essential for developing more effective prevention and treatment strategies. The…
issue is that a lot of individuals are unaware about the characteristics and causes of lung cancer. The purpose of this study is to apply the K-Nearest Neighbor (K-NN) algorithm in the classification of the causes of lung cancer and provide education to the public must be aware of the traits of lung cancer patients and, to stay away from the causes of lung cancer. The dataset used consists of 309 samples with 16 relevant attributes. The K-NN algorithm was trained and tested to assess its ability to classify the factors that cause lung cancer. The results showed an accuracy of 90.32%, with a precision for the "YES" class of 96% and the "NO" class of 67%. The recall value for the "YES" class was 92% and for the "NO" class was 80%. The implementation of this algorithm gives good results in classification and can help in early detection and prevention of lung cancer which can be used in the development of more effective prevention and early diagnosis strategies.
Keywords: lung cancer; k-nearest neighbor; classification; machine learning
Abstrak: Kanker paru-paru tergolong jenis penyakit kanker yang memperoleh angka kematian paling tinggi di dunia. Identifikasi dan klasifikasi penyebab kanker paru-paru sangat penting untuk pengembangan strategi pencegahan dan pengobatan yang lebih efektif. Masalah yang terjadi adalah banyak orang yang belum mengetahui tentang ciri-ciri dan penyebab-penyebab dari kangker paru tersebut. Tujuan penelitian ini adalah mengimplementasikan algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) dalam klasifikasi penyebab kanker paru-paru serta memberikan edukasi kepada masyarakat banyak agar mengetahui ciri-ciri orang yang mengidap kangker paru-paru dan tentunya untuk menghindari penyebab-penyebab dari kangker paru-paru tersebut. Dataset yang digunakan terdiri dari 309 sampel dengan 16 atribut yang relevan. Algoritma K-NN kemudian dilatih dan diuji untuk menilai kemampuannya dalam mengklasifikasikan faktor-faktor penyebab kanker paru-paru. Hasil penelitian menunjukkan akurasi sebesar 90.32%, dengan skor precision untuk kelas "YES" sebesar 96% dan kelas "NO" sebesar 67%. Nilai recall untuk kelas "YES" adalah 92% dan untuk kelas "NO" sebesar 80%. Implementasi algoritma ini memberikan hasil yang baik dalam klasifikasi dan dapat membantu dalam deteksi dini serta pencegahan kanker paru-paru yang dapat digunakan dalam pengembangan strategi pencegahan dan diagnosis dini yang lebih efektif.
Kata kunci: kanker paru-paru; k-nearest neighbor; klasifikasi; machine learning
Abstract:Abstract: In the current era of very fast technological development, customer churn is a serious challenge, especially in the competitive telecommunications industry. Churn refers to customers who stop using a service or…
move to another provider, and can be categorized into three types: Active Churn, Passive Churn, and Rotational Churn. Rotational Churn, which is difficult to predict be- cause the reasons for stopping are unclear, is the main focus of this research. This research aims to group Rotational Churn customers using a Data-Centric AI approach. This approach emphasizes improving data quality through Confident Learning and Synthetic Data before being applied to the K-Means clustering algorithm. The data used in this research is customer churn data from one telecommunications company during 2023. The research results show that customer grouping using the K-Means algorithm can provide deep insight into the characteristics of customer churn. The application of Data-Centric AI is proven to be able to increase the accuracy of clustering models, which ultimately helps compa- nies optimize programs and services to minimize churn and retain customers.
Keywords: data-centric AI; clustering; K-means
Abstrak: Dalam era perkembangan teknologi yang sangat pesat saat ini, churn pelanggan menjadi tantangan serius, terutama dalam industri telekomunikasi yang sangat kompetitif. Churn mengacu pada pelanggan yang berhenti menggunakan layanan atau beralih ke penyedia lain, dan dapat dikategorikan menjadi tiga jenis: Churn Aktif, Churn Pasif, dan Churn Rotasional. Churn Rotasional, yang sulit diprediksi karena alasan penghentian layanan tidak jelas, menjadi fokus utama penelitian ini. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan pelanggan Churn Rotasional menggunakan pendekatan Data-Centric AI. Pendekatan ini menekankan pada peningkatan kualitas data melalui Confident Learning dan Synthetic Data sebelum diterapkan ke algoritma K-Means clustering. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data churn pelanggan dari satu perusahaan telekomunikasi selama tahun 2023. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengelompokan pelanggan menggunakan algoritma K-Means dapat memberikan wawasan mendalam tentang karakteristik churn pelanggan. Penerapan Data-Centric AI terbukti mampu meningkatkan akurasi model klastering, yang pada akhirnya membantu perusahaan mengoptimalkan program dan layanan untuk meminimalkan churn serta mempertahankan pelanggan.
Kata kunci: data-Centric AI; klasterisasi; K-means
Abstract:Abstract: "Tax Me" is an application engaged in tax consulting services that is run through a mobile platform. The problems that are often faced by the public, especially taxpayers, are difficulties in choosing reliable…
and trusted tax consultants because many tax consultants embezzle money and slow down the tax reporting process, as well as the lack of knowledge of taxpayers about all tax regulations, a complicated and frequently changing tax system, and also there are still negative public assumptions about taxes such as corruption in taxes that have been paid by taxpayers. The "Tax Me" application was developed using the System Development Life Cycle (SDLC) system development methodology. This application was developed as a forum for tax consulting services in collaboration with the Directorate General of Taxes (DGT) institution which is able to provide transparent and reliable tax consulting services. "Tax Me" is expected to be able to provide education to taxpayers, overcome taxpayers' concerns about the tax calculation and reporting process as well as in choosing a tax consultant who can be trusted. In addition, several features of the "Tax Me" application such as: NPWP, Tax Calculation, Tax Consultation, Report & Check Annual Tax Return, E-Billing & Pay Tax, Tax Reminder and Tax Article.
Keywords: directorate general of taxes (DJP); tax; tax me; taxpayer
Abstrak: “Tax Me†adalah aplikasi yang bergerak pada bidang pelayanan konsultasi pajak yang dijalankan melalui platform mobile. Masalah yang sering dihadapi oleh masyarakat khususnya Wajib Pajak adalah kesulitan dalam memilih konsultan pajak yang dapat diandalkan dan dipercaya karena banyak konsultan pajak yang menggelapkan uang dan memperlambat proses pelaporan pajak, serta kurangnya pengetahuan Wajib Pajak mengenai segala peraturan perpajakan, sistem perpajakan yang rumit dan sering berubah, dan juga masih ada anggapan negatif masyarakat tentang pajak seperti korupsi atas pajak yang telah dibayarkan oleh Wajib Pajak. Aplikasi “Tax Me†dikembangkan dengan menggunakan metodologi pengembangan sistem System Development Life Cycle (SDLC). Aplikasi ini dikembangkan sebagai wadah layanan konsultasi perpajakan yang bekerja sama dengan lembaga Direktorat Jenderal Pajak (DJP) yang mampu memberikan layanan konsultasi perpajakan yang transparan dan terpercaya. “Tax Me†diharapkan mampu memberikan edukasi kepada Wajib Pajak, mengatasi kekhawatiran Wajib Pajak terhadap proses perhitungan dan pelaporan pajak juga dalam memilih konsultan pajak yang dapat di percaya. Disamping itu, beberapa fitur dari aplikasi “Tax Me†seperti: NPWP, Hitung Pajak, Konsultasi Pajak, Lapor & Periksa SPT Tahunan, E-Billing & Bayar Pajak, Pengingat Pajak dan Artikel Pajak.
Kata kunci: direktorat jenderal pajak (DJP); pajak; tax me; wajib pajak
Abstract:Abstract: Today, many users use online platforms rather than offline platforms for ticket bookings, involving a wide range of services such as flights, hotels, trains, buses, and entertainment. PegiPegi.com, as one of the…
e fastest growing online travel agencies in Indonesia, demonstrates success by understanding the value of technology and maintaining strong partnerships. Users of this platform often provide reviews, viewing user reviews can be done manually but this will have a less effective impact, so it needs to be done automatically with sentiment analysis. This research the Naïve Bayes method in sentiment analysis of PegiPegi.com reviews, with a focus on understanding customer satisfaction and service improvement. By combining these approaches, this research contributes to a deeper understanding of user responses to OTA services and presents the evaluation results of the Multinomial Naive Bayes classification model with an accuracy rate of 89.5%. The high precision in the Negative class demonstrates the model's ability to identify negative reviews. However, there are challenges in classifying the Neutral class, indicating the potential for further improvement. Nevertheless, the F1 score of 0.522 reflects a good balance between overall precision, recall so it can be concluded the naïve bayes algorithm is successful for performing sentiment analysis.
Keywords: Sentiment analysis; naïve bayes algorithm; pegipegi.com; playstore
Abstract: Saat ini banyak pengguna platform online dibandingkan offline untuk pemesanan tiket, yang melibatkan berbagai layanan seperti penerbangan, hotel, kereta api, bus, dan hiburan. PegiPegi.com, sebagai salah satu agen perjalanan online yang berkembang pesat di Indonesia, menunjukkan keberhasilan dengan memahami nilai teknologi dan mempertahankan kemitraan yang kuat. Pengguna platform ini sering memberikan ulasan, melihat ulasan pengguna bisa saja dilakukan secara manual tetapi hal ini akan memberikan dampak yang kurang efektif, sehingga perlu dilakukan secara otomatis dengan analisis sentiment. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode klasifikasi Naïve Bayes dalam analisis sentimen ulasan PegiPegi.com, dengan fokus pada pemahaman kepuasan pelanggan dan peningkatan layanan. Dengan menggabungkan pendekatan ini, penelitian ini berkontribusi pada pemahaman yang lebih dalam tentang tanggapan pengguna terhadap layanan OTA dan menyajikan hasil evaluasi model klasifikasi Multinomial Naive Bayes dengan tingkat akurasi 89,5%. Presisi tinggi di kelas Negatif menunjukkan kemampuan model untuk mengidentifikasi ulasan negatif. Namun, ada tantangan dalam mengklasifikasikan kelas Netral, menunjukkan potensi untuk perbaikan lebih lanjut. Namun demikian, skor F1 0,522 mencerminkan keseimbangan yang baik antara presisi keseluruhan dan daya ingat sehingga dapat disimpulkan algoritma naïve bayes berhasil untuk melakukan analisis sentimen.
Keywords: Analisis sentimen; naïve bayes; pegipegi.com; playstore
Abstract:Abstract: In the digital era of transformation, educational websites serve as vital platforms for transparently disseminating information to stakeholders. This study evaluates the effectiveness of the Jember Regency Education…
ation Department website using the COBIT 5 framework. This study aims to enhance the effectiveness and usability of the Department of Education website in Jember Regency by aligning it with stakeholders' evolving needs through comprehensive evaluation and targeted recommendations. Employing a qualitative descriptive approach, the research identifies challenges such as mobile optimization issues, slow loading times, security vulnerabilities, and content relevance concerns. Despite commendable accessibility, these challenges significantly impact user experience and website credibility. The findings underscore the urgent need for website optimization, improved security measures, and continuous content updates. This research provides actionable recommendations to align the website with IT governance standards, offering a roadmap for enhancement. Furthermore, the MEA Capability Results highlight discrepancies between the current scores and expected standards, indicating the necessity for comprehensive alignment with COBIT 5 guidelines to optimize website functionality and better meet user expectations.Top of Form
Keywords: COBIT 5 framework; Jember Regency Department of Education; website effectiveness
Abstrak: Pada era transformasi digital, situs web pendidikan menjadi platform penting untuk menyebarkan informasi secara transparan kepada para pemangku kepentingan. Studi ini mengevaluasi efektivitas situs web Dinas Pendidikan Kabupaten Jember menggunakan kerangka kerja COBIT 5. Studi ini bertujuan untuk meningkatkan efektivitas dan kegunaan situs web Dinas Pendidikan di Kabupaten Jember dengan menyelaraskannya dengan kebutuhan yang berkembang dari para pemangku kepentingan melalui evaluasi komprehensif dan rekomendasi yang ditargetkan. Dengan pendekatan deskriptif kualitatif, penelitian ini mengidentifikasi tantangan seperti masalah optimasi seluler, waktu muat yang lambat, kerentanan keamanan, dan kekhawatiran tentang relevansi konten. Meskipun aksesibilitasnya baik, tantangan-tantangan ini secara signifikan memengaruhi pengalaman pengguna dan kredibilitas situs web. Temuan ini menegaskan perlunya pengoptimalan situs web, peningkatan langkah-langkah keamanan, dan pembaruan konten yang berkelanjutan. Penelitian ini memberikan rekomendasi yang dapat dilaksanakan untuk menyelaraskan situs web dengan standar tata kelola TI, menawarkan panduan untuk peningkatan. Selain itu, hasil Kemampuan MEA menyoroti perbedaan antara skor saat ini dan standar yang diharapkan, menandakan kebutuhan akan penyesuaian yang komprehensif dengan pedoman COBIT 5 untuk mengoptimalkan fungsionalitas situs web dan memenuhi harapan pengguna dengan lebih baik.
Top of Form
Kata kunci: Dinas Pendidikan Kabupaten Jember; efektivitas website; kerangka kerja COBIT 5
Abstract:Abstract: The growth of information technology continues to grow rapidly, especially in the business sector in Indonesia. Every year the growth of business shops increases to 3.98 million business units in 2022 from the…
real industry and trade sectors. So, this makes the Tanjung Shoe Store have serious challenges that affect sales levels which gives rise to problems of decreasing sales levels because there is no effective communication media, the shop is unable to analyze customer needs and market trends, customer disappointment often arises with the shop because it still applies conventional sales, and damage or loss of store operational data. To overcome this problem, a website-based system is needed by implementing a superior CRM (Customer Relationship Management) strategy in increasing customer retention with operational data management features, discounts, chat, online ordering, so that customers get updated information. The CRM concept used is operational, analytical, and collaborative. The application of CRM in this research aims to make it easier for users and improve customer service and optimize marketing at the Tanjung Shoe Store. So, this CRM strategy is an effective solution in facing modern business challenges in improving store performance and competitiveness.
Keywords: customer relationship management; customer service; optimize marketing
Abstrak: Pertumbuhan teknologi informasi terus berkembang pesat terutama pada bidang bisnis di Indonesia. Setiap tahunnya pertumbuhan toko usaha semakin meningkat hingga 3,98 juta unit usaha pada tahun 2022 dari sektor rill industri dan perdagangan. Sehingga hal ini membuat Toko Sepatu Tanjung memiliki tantangan serius yang mempengaruhi tingkat penjualan yang menimbulkan permasalahan penurunan tingkat penjualan karena tidak ada media komunikasi yang efektif, toko tidak mampu menganalisis kebutuhan pelanggan dan tren pasar, sering timbul kekecewaan pelanggan terhadap toko karena masih menerapkan penjualan konvensional, dan kerusakan atau kehilangan data operasional toko. Untuk mengatasi masalah ini diperlukan sistem berbasis website dengan menerapkan strategi CRM (Customer Relationship Management) yang unggul dalam meningkatkan retensi pelanggan dengan fitur pengelolaan data operasional, diskon, chatting, pemesanan online, sehingga pelanggan mendapatkan informasi secara update. Konsep CRM yang digunakan operasional, analitis, dan kolaboratif. Penerapan CRM pada penelitian ini bertujuan untuk memudahkan pengguna dan meningkatkan pelayanan pelanggan serta mengoptimalkan pemasaran pada Toko Sepatu Tanjung. Maka strategi CRM ini menjadi solusi yang efektif dalam menghadapi tantangan bisnis modern dalam meningkatkan kinerja dan daya saing toko.
Kata kunci: customer relationship management; optimalisasi pemasaran; pelayanan pelanggan
Abstract:Abstract: The development of information technology has significantly impacted the efficiency and effectiveness of information system management, including inventory management. This research aims to implement the Features…
es from Accelerated Segment Test (FAST) method in a web-based Inventory Information System to increase the speed of object detection and recognition in the stock monitoring process. The system development method in this research uses the Framework for the Application of System Thinking (FAST) which consists of 7 development phases. The FAST method helps ensure that the objectives are clear, specific, and achievable, ultimately leading to a more efficient and effective system. Implementing of this method in the web-based Inventory Information System is expected to provide faster and more accurate results in identifying stock changes, thereby minimizing the risk of shortages or excess inventory. Users can easily access real-time stock information via a responsive web interface. The system performance evaluation’s findings demonstrate that the FAST approach can speed up object detection, which benefits inventory management. Implementing the FAST method in a web-based inventory information system can bring many strategic and operational benefits and is expected to significantly increase the efficiency and accuracy of inventory management in an increasingly competitive market.
Keywords: FAST method; inventory; UML;website
Abstrak: Perkembangan teknologi informasi telah memberikan dampak besar terhadap efisiensi dan efektivitas pengelolaan sistem informasi, termasuk dalam hal manajemen persediaan barang. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan metode FAST pada Sistem Informasi inventaris berbasis web guna meningkatkan kecepatan deteksi dan pengenalan objek pada proses monitoring stok barang. Metode pengembangan sistem menggunakan Framework for the Application of System Thinking (FAST) yang terdiri dari 7 fase pengembangan. Metode FAST membantu memastikan bahwa tujuan jelas, spesifik, dan dapat dicapai, yang pada akhirnya menghasilkan sistem yang efisien dan efektif. Implementasi metode ini pada aplikasi inventaris berbasis web diharapkan bisa membagikan hasil lebih cepat dan akurat mengidentifikasi perubahan stok barang, sehingga meminimalkan risiko kekurangan atau kelebihan persediaan. Pengguna dapat dengan mudah mengakses informasi stok barang secara real-time melalui antarmuka web yang responsif.Hasil evaluasi performa sistem menunjukkan bahwa metode FAST mampu meningkatkan kecepatan deteksi objek, sehingga memberikan kontribusi positif terhadap manajemen persediaan barang. Dengan adanya implementasi metode FAST pada Sistem Informasi inventaris berbasis web, dapat membawa banyak manfaat strategis dan operasional dan diharapkan bisa memberikan kontribusi signifikan dalam menaikkan efisiensi dan kecermatan pengelolaan persediaan barang di pasar yang semakin kompetitif.
Kata Kunci: metode FAST; persediaan barang; UML; website
Abstract:Abstract: The provision of loan funds is one of the important activities in improving the welfare of Primkoppol members (Police Cooperative). The process of determining the eligibility for loan disbursement in PRIMKOPPOL…
POLRES Asahan is still lacking systematic timing delays in making decisions in managing the disbursement of loan funds. Therefore, an efficient and effective method is needed to minimize risks and maximize profits for the cooperative and its members. One method that can be used is the Simple Additive Weighting (SAW) method, which has been proven effective in various decision-making contexts. This study aims to apply the SAW method in the process of disbursing loan funds for Primkoppol members, and to evaluate the performance of this method in selecting eligible loan recipients and optimizing fund allocation. The loan disbursement process uses the SAW method, which calculates the relative preference value for each prospective loan recipient based on predetermined criteria. The results of this study indicate that by applying the Simple Additive Weighting method to 10 loan applicants, 3 applicants successfully applied for loans with a preference value > 0.7, in line with the requirements. The implementation of the SAW method in loan disbursement for Primkoppol members has successfully increased efficiency and accuracy in selecting loan recipients.
Keywords : cooperative; decision support systems; simple additive weighting (SAW).
Abstract: Pemberian dana pinjaman merupakan salah satu kegiatan yang penting dalam meningkatkan kesejahteraan anggota Primkoppol (Koperasi Polisi). Proses penentuan kelayakan pemberian pinjaman di PRIMKOPPOL POLRES Asahan masih kurang sistematis keterlambatan waktu dalam menentukan keputusan dalam mengelola pemberian dana pinjaman. Untuk itu diperlukan suatu metode yang efisien dan efektif untuk meminimalkan risiko dan memaksimalkan keuntungan bagi koperasi dan anggotanya. Salah satu metode yang dapat digunakan adalah metode Simple Additive Weighting (SAW), yang telah terbukti efektif dalam berbagai konteks pengambilan keputusan. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode SAW dalam proses pemberian dana pinjaman bagi anggota Primkoppol, serta untuk meng-evaluasi kinerja metode tersebut dalam memilih penerima pinjaman yang layak dan meng-optimalkan alokasi dana. Proses pemberian dana pinjaman menggunakan metode SAW yang menghitung nilai preferensi relatif bagi setiap calon penerima pinjaman berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan. Hasil dari penelitian ini menunjukan bahwa dengan menerapkan metode Simple Additive Weighting dari 10 calon pemohon pinjaman, 3 calon berhasil mampu mengajukan pinjaman dengan nilai preferensi > 0,7. sesuai dengan persyaratan. Implementasi metode SAW dalam pemberian dana pinjaman bagi anggota Primkoppol berhasil meningkatkan efisiensi dan keakuratan dalam pemilihan penerima pinjaman.
Kata Kunci : koperasi; simple additive weighting (SAW); sistem pendukung keputusan.