Claim Missing Document
Check
Articles

Found 12 Documents
Search

APLIKASI  KLASIFIKASI TINGKAT KEMISKINAN WARGA BERBASIS K-MEANS Silvia Hani; Zahra Chaizura; Abdi Rahim Damanik
Jurnal Inovasi Artificial Intelligence & Komputasional Nusantara Vol. 4 No. 1 (2026): Volume 4 No 1 Tahun 2026
Publisher : PT Siantar Codes Academy Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.260396/sy65vc86

Abstract

Pendataan tingkat kemiskinan warga masih banyak dilakukan secara manual sehingga menimbulkan ketidakakuratan dan potensi subjektivitas dalam penentuan kategori kesejahteraan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan Aplikasi Klasifikasi Tingkat Kemiskinan Warga Berbasis K-Means yang mampu mengelompokkan warga secara otomatis berdasarkan pendapatan, pengeluaran, dan jumlah aset. Algoritma K-Means digunakan untuk melakukan proses clustering dan menghasilkan tiga kategori tingkat kemiskinan, yaitu Sangat Miskin, Rentan Miskin, dan Mampu. Metode penelitian meliputi identifikasi masalah, pengumpulan data, perancangan sistem, implementasi, dan evaluasi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa aplikasi dapat memproses data secara cepat, memberikan hasil klasifikasi yang konsisten, serta meningkatkan objektivitas dibandingkan penilaian manual. Aplikasi ini diharapkan dapat membantu proses pendataan sosial ekonomi warga menjadi lebih akurat dan terstruktur, serta dapat menjadi dasar bagi pengembangan sistem analisis data pada penelitian selanjutnya.
Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Guru Teladan Menggunakan Metode Weighted Product (WP) Berbasis VB.NET H.R Merdu Wira Jasa; Muhammad Taufik Nurhidayat; Yuda Nathanael Simangunsong; Akmal Ardiansyah Batubara; Hari Priandana; Abdi Rahim Damanik
Jurnal Inovasi Artificial Intelligence & Komputasional Nusantara Vol. 5 No. 1 (2026): Volume 5 No 1 Tahun 2026
Publisher : PT Siantar Codes Academy Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.260396/9za21102

Abstract

Penilaian guru teladan merupakan salah satu upaya sekolah dalam meningkatkan kualitas pendidikan melalui proses evaluasi yang objektif dan terukur. Namun, penilaian manual sering menghadapi kendala subjektivitas dan ketidakkonsistenan dalam mengolah berbagai kriteria secara simultan. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem pendukung keputusan (SPK) berbasis VB.NET untuk menentukan guru teladan menggunakan metode Weighted Product (WP). Metode WP dipilih karena mampu menangani kasus multikriteria melalui mekanisme perkalian nilai alternatif yang dipangkatkan dengan bobot setiap kriteria, sehingga menghasilkan perhitungan yang proporsional dan akurat. Sistem yang dikembangkan mencakup modul pengelolaan data guru, data kriteria, input penilaian, perhitungan otomatis WP, serta penyajian hasil dalam bentuk tabel dan grafik. Proses implementasi menunjukkan bahwa sistem mampu memproses data penilaian secara cepat dan menghasilkan peringkat guru secara konsisten. Pengujian dilakukan menggunakan data penilaian pada periode 2026 Semester Genap, dan hasilnya menunjukkan bahwa guru dengan performa tertinggi pada kriteria berbobot besar memperoleh nilai preferensi tertinggi, dengan Suadi, S.Pd berada pada peringkat pertama. Selain itu, visualisasi grafik yang disediakan mampu memperjelas perbedaan nilai preferensi antarguru sehingga proses interpretasi menjadi lebih mudah. Hasil penelitian ini membuktikan bahwa metode WP dapat diterapkan secara efektif dalam sistem pendukung keputusan dan integrasinya dalam aplikasi VB.NET mampu meningkatkan transparansi, akurasi, dan efisiensi proses penentuan guru teladan. Sistem ini juga berpotensi dikembangkan lebih lanjut untuk mendukung penilaian pada konteks evaluasi lainnya di lingkungan pendidikan.