KETIK : Jurnal Informatika

Penerapan Data Mining Untuk Mentukan Strategi Penjualan Menggunakan K-Means Clustering

2025-09-09T09:01:11+00:00

Pemilihan guru terbaik dalam dunia pendidikan merupakan salah satu hal penting untuk meningkatkan mutu pendidikan bagi siswa sebagai generasi bangsa. Sistem pendukung keputusan dalam pemilihan guru terbaik merupakan sistem pengambilan keputusan untuk mendapatkan informasi dalam menyelesaikan suatu tujuan yang dihadapi. Pada SMP Mts Al-Hidayah Patumbak masih kurang efektif karena kurangnya mendapatkan informasi dalam pemilihan kriteria guru, sehingga tidak dapat diambil keputusan dalam penilaian kriteria kinerja seorangguru, sehingga sistem pelaksanaa tanggung jawab seorang guru masih sama sampai saat ini tidak ada perkembangan. Berdasarkan masalah tersebut maka diperlukan sistem pendukung keputusan dengan menggunakan perbandingan metode Profile Matching dan Topsis. Maka dari hasil kedua metode diatas akan dibandikan. Hasil perhitungan yang dilakukan metode Profile Matching memiliki hasil 437.00%. Sedangkan hasil perhitungan metode Topsis dengan hasil nilai 0,201711. Kedua hasil metode tersebut dibandingkan dalam menentukan hasil terbaik yang cocok digunakan pada masalah pemilihan guru terbaik, maka digunakan metode Waspas. Berdasarkan perhitungan metode Waspas, metode yang memiliki nilai tertinggi yang cocok digunakan dalam menyelesaikan masalah pemilihan guru terbaik adalah metode Topsis dengan hasil nilai 75,82994.

Sistem Pendukung Keputusan Penerapan Metode PSI Dalam Pemilihan Guru Terbaik

2025-09-26T08:58:11+00:00

Dalam menentukan pemilihan guru terbaik merupakan hal yang sangat penting dalam bidang pendidikan, karena memberikan semangat kepada para pengajar yang sudah mendidik peserta didik. Beberapa guru dapat diapresiasi dalam pemilihan guru terbaik. Namun untuk saat ini, proses pendataan kurang terorganisir dengan baik sehingga menyebabkan untuk menentukan pemilihan guru terbaik kurang maksimal. Oleh karena itu, penulis menggunakan sistem pendukung keputusan dengan menerapkan metode PSI (Preference Selection Index). Untuk menghitung nilai kompentesi pada setiap guru serta melakukan perangkingan terkait dalam menentukan guru terbaik. Metode PSI merupakan metode yang tidak memerlukan kepentingan relatif antar atribut. Metode ini digunakan ketika ada masalah dalam menentukan kepentingan relatif antar atribut. Dengan adanya sistem pendukung keputusan menerapkan metode PSI(Preference Selection Index) diharapkan dapat membantu dalam menentukan pemilihan guru terbaik di SMA Al-Washliyah 3 Medan. Adapun hasil dari penelitian ini dapat membantu pihak SMA Al-Washliyah 3 Medan untuk mengambil sebuah keputusan dalam hal menentukan pemilihan guru terbaik secara akurat dan efektif serta terstruktur.

Penerapan Metode C 45 Untuk Memprediksi Keuntungan Dari Penjualan Sarang Wallet

2025-09-23T11:13:26+00:00

PT. Efiyanto, perusahaan di bidang pembersihan dan penjualan sarang walet, menghadapi tantangan serius yang berpotensi menurunkan profit. Hambatan utama yang dialami adalah persaingan bisnis yang semakin ketat, kualitas sarang walet yang kurang baik, serta kegagalan dalam budidaya. Masalah-masalah ini berdampak langsung pada penjualan dan kondisi keuangan perusahaan. Untuk mengantisipasi kerugian sekaligus memaksimalkan laba, diperlukan prediksi keuntungan yang tepat. Sebagai solusi, penelitian ini menerapkan teknologi data mining menggunakan algoritma C4.5. Algoritma ini merupakan metode pembelajaran mesin populer yang membangun pohon keputusan untuk klasifikasi dan prediksi. Tujuannya adalah mengolah data penjualan serta anggaran biaya agar menghasilkan pengetahuan baru yang bermanfaat bagi peningkatan profit perusahaan. Penelitian menggunakan data penjualan sarang walet tahun 2022, dengan pengujian melalui tools RapidMiner. Hasil penerapan menunjukkan bahwa algoritma C4.5 efektif dalam menganalisis pola biaya untuk memprediksi keuntungan. RapidMiner terbukti membantu dalam pengolahan data dan menghasilkan pohon keputusan yang memberikan aturan-aturan (rules) sebagai dasar prediksi profit. Berdasarkan perhitungan, atribut biaya angkutan (K3) memiliki nilai gain tertinggi (0,331915), sehingga menjadi akar pohon keputusan. Hasil prediksi menunjukkan bahwa kombinasi K1 sedang, K2 murah, K3 murah, dan K4 sedang menghasilkan kategori “untung”.