Claim Missing Document
Check
Articles

Found 22 Documents
Search

Penerapan Metode Clustering Dengan Algoritma K-means Pada Pengelompokan Data Calon Siswa Baru Muhammad Norshahlan; Hendra Jaya; Rini Kustini
Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Vol. 2 No. 6 (2023): EDISI NOVEMBER 2023
Publisher : STMIK Triguna Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jursi.v2i6.9148

Abstract

Proses Penerimaan Siswa baru di setiap sekolah menghasilkan data siswa yang sangat berlimpah berupa data alamat dan data lainnya. Hal tersebut terjadi secara berulang dikarenakan penerimaan siswa baru di setiap tahunnya. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan pengelompokan data siswa sekolah Harapan Bangsa dengan memanfaatkan proses data mining dengan memnggunakan metode clustering. Adapun Algoritma yang digunakan adalah Algoritma K-Means Clustering. Algoritma K-Means merupakan Algoritma pengelompokan iterative yang melakukan partisi set data kedalam sejumlah K cluster yang sudah ditetapkan diawal. Implementasi dengan menggunakan aplikasi berbasis website digunakan untuk membantu menemukan nilai yang akurat. Atribut yang digunakan untuk tahapan clustering adalah jurusan, asal sekolah, dan tahun lahir. Cluster siswa yang terbentuk adalah 2 cluster, yaitu 47 items cluster pertama, 23 items cluster kedua. Adapun tujuan penelitian ini adalah salah satu dasar pengambilan keputusan untuk menentukan strategi dalam mempromosikan sekolah. Dapat disimpulkan bahwa proses clustering mencapai 3 kali iterasi untuk mendapatkan hasil clustering akhir, sehingga dapat disimpulkan bahwa peminat terbanyak di masing -masing jurusan dan asal sekolah, sehingga pihak kampus dapat memikirkan strategi promosi.
Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Kualitas Minyak Mentah Kelapa Sawit Terbaik Menggunakan Metode MOORA Nova Liana Br Tumangger; Hendra Jaya; Rini Kustini
Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Vol. 5 No. 1 (2026): EDISI JANUARI 2026
Publisher : STMIK Triguna Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jursi.v5i1.12204

Abstract

PT Perkebunan Lembah Bhakti memiliki permasalahan dalam penentuan kualitas minyak mentah kelapa sawit terbaik dimana proses penentuan masih dilakukan dengan cara manual tanpa mempertimbangkan kriteria kriteria yang menjadi akar penilaian. Proses menentukan kualitas minyak mentah kelapa sawit juga membutuhkan waktu. Hal ini tentu berpengaruh terhadap penjualan. Oleh karena itu maka dibangunlah sebuah sistem pendukung keputusan yang dapat melakukan proses penilaian data alternatif berdasarkan kriteria yang telah ditentukan dan dikombinasikan dengan metode MOORA. Metode MOORA merupakan metode yang dapat mengurangi kesalahan atau mengoptimalkan dalam penaksiran untuk pemilihan nilai tertinggi dan terendah. Hasil yang diperoleh adalah sebuah sistem yang dapat memberikan hasil akhir berupa urutan penilaian dalam penentuan kualitas minyak mentah kelapas sawit terbaik mulai dari nilai tertinggi hingga terendah. Keputusan yang didapat, diharapkan akan membantu pihak PT Perkebunan Lembah Bhakti dalam menambah penjualan.