Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal ALGORITMA : JURNAL ILMU KOMPUTER DAN INFORMATIKA Jurnal IPTEK Bagi Masyarakat
Alif Saum Rizalitaher
Universitas Islam Negeri Sumatera Utara
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Computer Science & IT Education Mechanical Engineering Physics Public Health Social Sciences

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Penentuan Tingkat Kemiskinan Masyarakat Menggunakan Metode MOORA Alif Saum Rizalitaher; Cholil Bisri
Jurnal IPTEK Bagi Masyarakat Vol 3 No 1 (2023)
Publisher : Ali Institute of Research and Publication

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55537/jibm.v3i1.680

Abstract

Permasalahan kemiskinan sangat sulit di atasi karena sulitnya pemerintah menentukan masyarakat mana yang termasuk dalam kategori miskin. Pemerintah terus berupaya untuk mengatasi permasalahan kemiskinan yang terjadi di Indonesia khususnya di pedesaan. Oleh karena itu tujuan dari penelitian ini adalah untuk menciptakan suatu sistem pendukung keputusan yang dapat membantu mempermudah dalam memilih dan menentukan tingkat kemiskinan. Metode moora merupakan cara yang tepat untuk mengatasi hal tersebut untuk mengetahui tingkat kemiskinan. Dimana prosesnya dengan memasukkan kriteria dan data alternatif ke dalam suatu sistem. Jadi sistem akan menghitung secara otomatis. Kemudian akan muncul data hasil perhitungan dari data yang nilainya paling rendah hingga yang paling tinggi. Diketahui hasil tersebut menggunakan 25 data alternatif dan 5 kriteria. Sehingga dapat diketahui hasil tersebut dengan data rangking sebagai nilai akhirnya. Hasil dari penelitian ini terdapat 10 data dalam kondisi kurang mampu dan 15 data dalam keadaan mampu, dengan peringkat 1 diperoleh dengan nilai 4,25 dan peringkat 25 dengan nilai 5,05.
Klasterisasi Anggota Ikatan Arsitek Indonesia Sumatera Utara Menggunakan Algoritma K-Means Berbasis Framework Laravel Alif Saum Rizalitaher; Suendri Suendri; Imam Adlin Sinaga
Algoritma: Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika Vol 10, No 1 (2026): April 2026
Publisher : Universitas Islam Negeri Sumatera Utara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30829/algoritma.v10i1.26742

Abstract

The Indonesian Architects Association (IAI) of North Sumatra is a professional association that oversees architects in the North Sumatra region. In membership management, there are many inactive members, which risks causing a decline in membership numbers. This condition also has an impact on the development of the architectural profession in North Sumatra. This research aims to build a system that is able to cluster data on members who are at risk of leaving. The method used is the k-means algorithm, which is implemented in a web-based system. With this method, members are grouped into three main clusters based on their level of involvement. The research results show that the first cluster (C1) consists of 178 active members with high seniority (loyal). The second cluster (C2) includes new members who are active but still require further involvement (need engagement), with a total of 196 people. Meanwhile, the third cluster (C3) contains passive members who are at risk of leaving (retention target), with a total of 334 people. With this system, IAI North Sumatra can more easily identify and take strategic steps in maintaining and increasing the number of membership, so that it can support the development of the architectural profession in the area. Keywords: Clustering, K-means, Membership, IAI Sumut, Laravel
Co-Authors Cholil Bisri Imam Adlin Sinaga Suendri, Suendri