Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search

MANAJEMEN PENGELOMPOKKAN SMP/SEDERAJAT NEGERI DI KOTA BANDUNG DENGAN FUZZY C-MEANS CLUSTERING Qitshi, Nurul; Dewi, Dhita Diana; Widyastuti, Susi
Jurnal Investasi Vol. 9 No. 4 (2023): Jurnal Investasi Vol. 9 No 4
Publisher : Universitas Wiralodra

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31943/investasi.v9i4.60

Abstract

Ujian Nasional (UN) merupakan salah satu upaya dalam memacu peningkatan mutu pendidikan sekolah. Selain itu hasil dari UN berguna sebagai pertimbangan seleksi masuk ke jenjang pendidikan selanjutnya. Berkaitan dengan upaya peningkatan mutu pendidikan, dilakukan pengelompokan terhadap SMP/Sederajat Negeri di Kota Bandung. Untuk mengatasi hal tersebut, dibutuhkan sebuah studi kasus yang dapat mengelompokkan SMP/Sederajat Negeri. Dalam penelitian ini dilakukan penelitian mengenai cluster analysis dan implementasinya menggunakan algoritma Fuzzy C-means untuk clusterisasi SMP/Sederajat Negeri di Kota Bandung berdasarkan nilai UN. Data yang digunakan merupakan data rata-rata nilai UN dari 60 SMP/Sederajat Negeri di Kota Bandung pada tahun 2018 yang diambil dari Laporan Hasil UN Pusat Penilaian Pendidikan Kementeriaan Pendidikan dan Kebudayaan. Setelah data tersebut diolah dengan metode Fuzzy C-means, hasil akhir menunjukkan bahwa 7 kelompok merupakan cluster terbaik dengan nilai RMSD dan nilai MAD terkecil, dengan rata-rata nilai UN untuk semua mata pelajaran tertinggi berada di kelompok 2, sedangkan rata-rata nilai UN untuk semua mata pelajaran terendah berada pada kelompok 3.
PENERAPAN ALGORITMA VERNAM CIPHER DAN BASE64 UNTUK KEAMANAN DATA PERNIKAHAN PADA KUA KECAMATAN HARJAMUKTI Meyasha, Igen; Widyastuti, Susi; Maulana, Rahmat
INFOKOM Vol. 18 No. 2 (2025): JURNAL ILMIAH INFOKOM STIKOM POLTEK CIREBON
Publisher : STIKOM POLTEK CIREBON

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Keamanan dari suatu data merupakan hal yang perlu diperhatikan dalam menjaga kerahasiaaninformasi terutama yang berisi informasi yang hanya boleh diketahui isinya oleh pihak yang berhak saja.Penelitian ini dilakukan untuk memberikan keamanan data pernikahan pada KUA KecamatanHarjamukti. Data pernikahan dienkripsi terlebih dahulu menggunakan algoritma Vernam Cipher dengankey yang sudah disiapkan kemudian dilakukan proses encoding menggunakan algoritma Base64.Algoritma Base64 merupakan salah satu algoritma untuk encoding dan decoding. Tujuan dari encodingadalah untuk mengubah suatu data ke dalam format ASCII yang didasarkan pada bilangan dasar 64 ataubisa dikatakan sebagai salah satu metode yang digunakan untuk melakukan encoding (penyandian)terhadap data binary. Kombinasi kedua algoritma tersebut memberikan sistem keamanan berlapis padadata sehingga sulit untuk dibaca oleh pihak selain KUA Kecamatan Harjamukti meskipun data tersebutdiambil atau direkam, dan semua karakter dapat diproses tanpa mengalami kerusakan data sepertiperubahan, penambahan, atau pengurangan karakter.
Analisis Data Mining untuk Penerima Bantuan Bedah Rumah Menggunakan Metode K-MEANS dan Višekriterijumsko Kompromisno Rangiranje Mukidin, Mukidin; Widyastuti, Susi
Smart Comp :Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 11, No 2 (2022): Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/smartcomp.v11i2.3506

Abstract

Usaha yang dilakukan oleh pemerintah dalam meningkatkan kesejahteraan masyarakat kurang mampu atau miskin, yaitu dengan meluncurkan suatu program bernama Bantuan Stimulan Perumahan Swadaya (BSPS) atau yang lebih dikenal dengan program bedah rumah. Salah satu implementasinya berada di Kecamatan Ciniru Kabupaten Kuningan, Jawa Barat. Pada tahun 2020 Kecamatan Ciniru mendapatkan Program BSPS sebanyak 107 Unit yang tersebar di dua desa, yakni Desa Pinara sebanyak 90 unit dan Desa Hantara sbanyak 17 unit. Di mana bantuan ini merupakan ajuan pembangunan baru untuk masyarakat terdampak bencana tahun 2018. Program ini merupakan kelanjutan dari Bantuan Simultan Perumahan Swadaya (BSPS) Pembangunan Baru Rumah Swadaya (PBRS) 2019, dengan jumlah bantuan sebesar Rp 35 juta. Untuk pengelompokkan digunakan metode clustering K-Means yang menggunakan beberapa kriteria yaitu lantai rumah, dinding rumah, atap rumah, fasilitas buang air besar, jenis wc, tempat pembuangan akhir tinja, jumlah anggota dalam keluarga dan status kesejahteraan. Lalu pada perangkingan digunakan salah satu dari metode multi attribute decision making yaitu VIKOR. Kriteria dalam melakukan perangkingan dari proses K-Means adalah sumber air minum, sumber penerangan rumah dan bahan bakar untuk memasak. Hasil analisis dengan menerapkan clustering k-means pada pengelompokkan keadaan rumah menggunakan 3 cluster, diperoleh hasil bahwa kluster pertama  sebanyak 160 rumah tangga miskin dengan keadaan rumah tidak layak, kluster kedua sebanyak 101 rumah tangga miskin dengan keadaan rumah yang sedang dan kluster ketiga sebanyak 49 rumah tangga miskin dengan keadaan rumah yang hampir layak.
Comparative Analysis of the SMARTER and ELECTRE Methods for Determining Priority Recipients of Free Legal Aid Widyastuti, Susi; Ariandi, Wahyu; Erwanto, Muhammad; Pusriyanto, Wilda Adela
Journal of General Education and Humanities Vol. 5 No. 1 (2026): February
Publisher : MASI Mandiri Edukasi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58421/gehu.v5i1.969

Abstract

Access to justice is a fundamental right guaranteed to every citizen by the Constitution. One implementation is the prodeo service, which covers court fees for those with financial difficulties. However, the implementation of prodeo services at the Cirebon City Religious Court still faces challenges in determining recipient priority due to the lack of a multi-criteria decision-making mechanism capable of objectively and measurably assessing various aspects. This study aims to provide recommendations for methods that can assist the court in determining the priority of prodeo service recipients in a transparent, fast, and targeted manner. The methods used are Multi-Criteria Decision Making (MCDM), namely SMARTER (Simple Multi-Attribute Rating Technique Exploiting Ranks) and ELECTRE (Elimination Et Choix Traduisant la Realite). The study was conducted using a quantitative, descriptive-comparative approach, based on Prodeo application data that includes criteria such as income level, number of dependents, health conditions, and case urgency. The results showed that both methods produced objective, transparent priority rankings of prodeo recipients, but differed in computational complexity and efficiency. The SMARTER method had advantages in simplicity and processing speed, while the ELECTRE method excelled at considering dominance among alternatives with high accuracy.