Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Prosiding University Research Colloquium Jurnal Pengabdian Masyarakat Bangsa SmartComp
Zulfa, Arina
Unknown Affiliation
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Environmental Science Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mathematics Medicine & Pharmacology Nursing Physics Public Health Social Sciences

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : SmartComp

 1 
Optimalisasi Proses Alokasi dalam Penerimaan Siswa Baru Berbasis Algoritma Greedy Zulfa, Arina; Mahendra, Danang; Azizah, Noor
Smart Comp :Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 14, No 3 (2025): Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/smartcomp.v14i3.8398

Abstract

Penerimaan siswa baru merupakan proses penting dalam menejemen pendidikan. SMP Salafiyah Pekalongan masih menggunakan metode manual yang sering sekali menyebabkan ketidakefisienan, kesalahan pengelolaan kuota, dan rendahnya transparansi. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem penerimaan siswa baru berdasarkan algoritma Greedy guna mengoptimalkan alokasi siswa berdasarkan kriteria seleksi, kuota gelombang, dan jalur pendaftar. Hasil implementasi menunjukkan bahwa dari 226 siswa yang mendaftar di gelombang 1 dan 63 siswa di gelombang 2, sebanyak 160 siswa diterima pada gelombang 1 dan 60 siswa pada gelombang 2. Proses alokasi mematuhi aturan kuota jalur pendaftaran, masih menyisakan kuota pada gelombang 2, karena terdapat 3 siswa yang kelengkapan kriterianya tidak terpenuhi dan jumlah pendaftaran lebih sedikit dibandingkan kuota gelombang. Hasil pengujian menunjukkan bahwa algoritma Greedy mampu mengalokasikan siswa dengan tingkat akurasi sebesar 86%, dengan mematuhi semua aturan kuota dan memberikan prioritas kepada siswa dengan nilai tertinggi. Sistem ini terbukti lebih efisien dan mampu mengurangi risiko kesalahan input data dalam pengelolaan penerimaan siswa baru yang lebih modern dan efektif.
Co-Authors Ari Simbara, Ari Aulia, Hikmah Danang Mahendra, Danang Fuaidi, Muhammad Zulvi Romzul Huda Manik, Nirmala Nisa, Muslihatun Noor Azizah Oktaviani, Nia Purwandani, Aldila Rosyidah, Kharisma Aprilita