Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

Klasifikasi Keterlambatan Pembayaran SPP Santri Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor di Pesantren Al Fajar Tegal Surur, Misbahu; Santoso, Nugroho Adhi; Santoso, Bayu Aji
RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business Vol. 4 No. 3 (2025): Agustus - October
Publisher : Prodi Bisnis Digital Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/riggs.v4i3.2117

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem klasifikasi keterlambatan pembayaran SPP menggunakan metode K-Nearest Neighbor (K-NN) di Pondok Pesantren Al-Fajar Tegal. Permasalahan keterlambatan pembayaran sering kali berdampak pada pengelolaan keuangan pesantren, sehingga dibutuhkan sistem pendukung yang mampu mengidentifikasi potensi keterlambatan sejak dini. Dalam penelitian ini, dilakukan serangkaian pengujian dengan variasi rasio data pelatihan dan pengujian, yaitu 60:40, 70:30, 80:20, dan 90:10. Evaluasi performa model dilakukan menggunakan metrik akurasi, precision, recall, F1-score, serta validasi silang (cross-validation). Hasil terbaik diperoleh pada rasio 60:40 dengan nilai K = 1, yang menghasilkan akurasi sebesar 92,31%. Sementara itu, melalui cross-validation, nilai K = 3 menunjukkan performa yang paling stabil dengan tingkat kesalahan rendah dan akurasi maksimal sebesar 90.91%. Model terbukti mampu mengenali pola keterlambatan secara konsisten, bahkan dalam skenario data pelatihan yang lebih sedikit. Temuan ini menunjukkan bahwa metode K-NN efektif dalam mengklasifikasikan santri berdasarkan kemungkinan keterlambatan pembayaran SPP. Sistem ini memiliki potensi besar untuk dikembangkan sebagai alat bantu administrasi keuangan pesantren dalam memberikan peringatan dini dan meningkatkan efisiensi pengelolaan keuangan secara keseluruhan.
Application of dijkstra algorithm to optimize waste transportation distribution routes in Tegal Regency Santoso, Bayu Aji; Surur, Misbahu; Syefudin, Syefudin; Gunawan, Gunawan
Jurnal Mandiri IT Vol. 13 No. 1 (2024): July: Computer Science and Field
Publisher : Institute of Computer Science (IOCS)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35335/mandiri.v13i1.290

Abstract

Efficient waste management is essential for sustainable urban development, especially in densely populated areas such as Tegal Regency. The study addresses inefficiencies in current waste hauling routes that contribute to increased operational costs and environmental impacts due to long transit times and increased emissions. By applying the Dijkstra Algorithm, this study aims to optimize waste transportation routes to reduce these inefficiencies. This approach involves collecting primary and secondary data on the waste management system in Tegal, which is then analyzed using the dijkstra algorithm to determine the most efficient transport route. The findings show that route optimization can significantly reduce operational costs and carbon emissions, contributing to more sustainable waste management practices in the Tegal District. This study not only improves theoretical understanding of route optimization but also provides practical solutions to real problems in waste management systems.