Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

Designing a Web-Based Management Information System for Incoming and Outgoing Mail at the Public Welfare Bureau of the North Sumatra Provincial Secretariat Hengki Gunawan; Barany Fachri; Fahmi Kurniawan
International Journal of Health Engineering and Technology Vol. 4 No. 3 (2025): IJHET SEPTEMBER 2025
Publisher : CV. AFDIFAL MAJU BERKAH

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

Abstract

The management of incoming and outgoing mail at the Public Welfare Bureau of the North Sumatra Provincial Secretariat is currently done manually by recording it in an agenda book. Mail distribution is also done directly, and mail archiving is collected in one place, which often causes various problems, such as delays in mail distribution, difficulties in finding mail, and the risk of losing important mail. This study aims to design and develop a web-based document management system to support more efficient, faster, and secure administrative processes. The system development method used is the waterfall model. The system is built using the PHP programming language and MySQL database. System testing results indicate that it can simplify the processes of recording, searching, distributing, and reporting incoming and outgoing documents through faster digitalization. With the implementation of this system, it is hoped that the Social Welfare Bureau of the Provincial Government of North Sumatra can manage letters more effectively and efficiently, thereby supporting the central government's digital transformation program
Perbandingan Kinerja Algoritma Decision Tree dan Random Forest dalam Prediksi Kelulusan Siswa Nur Azizah Harahap; Andika Syahdewa; Lubis, Fadhlan Ihsan; Hengki Gunawan; Marsini Sibuea; Darma Juang; Muhammad Amin
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.v5i1.12469

Abstract

Kelulusan siswa merupakan salah satu indikator penting dalam evaluasi proses pembelajaran di bidang pendidikan. Pemanfaatan teknik data mining dapat membantu memprediksi kelulusan siswa secara lebih objektif berdasarkan data akademik dan non-akademik. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja algoritma Decision Tree dan Random Forest dalam memprediksi kelulusan siswa. Dataset yang digunakan adalah Student Performance Dataset yang diperoleh dari UCI Machine Learning Repository dengan jumlah 649 data dan 33 variabel. Proses penelitian meliputi tahap prapemrosesan data, pembentukan model klasifikasi, serta evaluasi kinerja model menggunakan metrik accuracy, precision, recall, dan confusion matrix. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Random Forest memiliki nilai akurasi dan precision yang lebih tinggi dibandingkan Decision Tree, sedangkan Decision Tree menunjukkan nilai recall yang lebih baik dalam mendeteksi siswa yang tidak lulus. Temuan ini mengindikasikan bahwa Random Forest lebih unggul dalam menghasilkan prediksi yang tepat, sementara Decision Tree lebih efektif dalam mengenali seluruh kasus ketidaklulusan. Dengan demikian, pemilihan algoritma terbaik perlu disesuaikan dengan kebutuhan analisis dan tujuan penerapan sistem prediksi kelulusan siswa.