Mardiani Thiaralivta Geraldine Kadja, N. D. Rumlaklak, B. S. Djahi
{"title":"我们对印尼智能奖学金获得者(PIP)的定义是:","authors":"Mardiani Thiaralivta Geraldine Kadja, N. D. Rumlaklak, B. S. Djahi","doi":"10.35508/jicon.v11i1.9846","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Proses penyeleksian penerima beasiswa Program Indonesia Pintar (PIP) di SMA Negeri 2 Kupang masih dilakukan secara manual yaitu dengan membandingkan data antar siswa. Hal ini bisa menjadi penyebab munculnya tingkat kerumitan yang cukup tinggi dan memerlukan waktu yang relatif lebih lama untuk mendapatkan hasilnya. Oleh karena itu, pada penelitian ini dibangun sebuah Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dengan metode Fuzzy C-Means (FCM). Metode FCM digunakan untuk mengelompokan data calon penerima beasiswa yang memiliki kemiripan hampir sama ke dalam satu cluster. Kriteria yang digunakan dalam penyeleksian beasiswa PIP ada lima (5) yakni jumlah tanggungan, penghasilan orang tua, tagihan air, tagihan listrik dan nilai rapor terakhir. Data yang digunakan adalah data siswa kelas XI (sebelas) tahun 2019 di SMA Negeri 2 Kupang sebanyak 422 siswa. Hasil dari perhitungan FCM dengan maksimum iterasi sebesar 100 dan nilai eror sebesar 0.00001 mendapatkan 240 siswa masuk ke dalam cluster 1 yaitu layak menerima beasiswa dan sebanyak 182 siswa masuk ke dalam cluster 2 yaitu tidak layak menerima beasiswa. Metode pengujian yang digunakan dalam penelitian ini adalah pengujian blackbox yang dibagi menjadi 8 (delapan) skenario pengujian dan mendapatkan hasil valid untuk keseluruhannya. SPK penentuan penerima beasiswa PIP dengan metode FCM lebih efektif dan efisien karena dapat menghemat waktu dan beasiswa dapat diberikan tepat sasaran.","PeriodicalId":334895,"journal":{"name":"Jurnal Komputer dan Informatika","volume":"131 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-03-29","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"PENERAPAN METODE FUZZY C-MEANS DALAM PENENTUAN PENERIMA BEASISWA PROGRAM INDONESIA PINTAR (PIP)\",\"authors\":\"Mardiani Thiaralivta Geraldine Kadja, N. D. Rumlaklak, B. S. Djahi\",\"doi\":\"10.35508/jicon.v11i1.9846\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Proses penyeleksian penerima beasiswa Program Indonesia Pintar (PIP) di SMA Negeri 2 Kupang masih dilakukan secara manual yaitu dengan membandingkan data antar siswa. Hal ini bisa menjadi penyebab munculnya tingkat kerumitan yang cukup tinggi dan memerlukan waktu yang relatif lebih lama untuk mendapatkan hasilnya. Oleh karena itu, pada penelitian ini dibangun sebuah Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dengan metode Fuzzy C-Means (FCM). Metode FCM digunakan untuk mengelompokan data calon penerima beasiswa yang memiliki kemiripan hampir sama ke dalam satu cluster. Kriteria yang digunakan dalam penyeleksian beasiswa PIP ada lima (5) yakni jumlah tanggungan, penghasilan orang tua, tagihan air, tagihan listrik dan nilai rapor terakhir. Data yang digunakan adalah data siswa kelas XI (sebelas) tahun 2019 di SMA Negeri 2 Kupang sebanyak 422 siswa. Hasil dari perhitungan FCM dengan maksimum iterasi sebesar 100 dan nilai eror sebesar 0.00001 mendapatkan 240 siswa masuk ke dalam cluster 1 yaitu layak menerima beasiswa dan sebanyak 182 siswa masuk ke dalam cluster 2 yaitu tidak layak menerima beasiswa. Metode pengujian yang digunakan dalam penelitian ini adalah pengujian blackbox yang dibagi menjadi 8 (delapan) skenario pengujian dan mendapatkan hasil valid untuk keseluruhannya. SPK penentuan penerima beasiswa PIP dengan metode FCM lebih efektif dan efisien karena dapat menghemat waktu dan beasiswa dapat diberikan tepat sasaran.\",\"PeriodicalId\":334895,\"journal\":{\"name\":\"Jurnal Komputer dan Informatika\",\"volume\":\"131 1\",\"pages\":\"0\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2023-03-29\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Jurnal Komputer dan Informatika\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.35508/jicon.v11i1.9846\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Jurnal Komputer dan Informatika","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.35508/jicon.v11i1.9846","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0
摘要
库邦SMA Negeri 2的印尼智能奖学金筛选过程仍然是手动的,以比较学生之间的数据。这可能是复杂性出现的原因,需要更长的时间才能得到结果。因此,在这项研究中,建立了一个基于基于模糊c的方法的决策系统。FCM方法被用来将具有几乎相似之处的未来奖学金数据分组成一个集群。匹普奖学金筛选中使用的标准有五种,即生活费、水费、水费、水电费和最终成绩单。所使用的数据是2019年SMA Negeri 2贻贝的11年级学生,共有422名学生。FCM计算的结果为100次作业,eror值为0.00001,让240名学生进入集群1是值得奖学金,其中182名学生进入集群2是不值得奖学金。本研究采用的测试方法是黑盒测试,分为8个(8)测试方案,并得到全部有效的结果。SPK以FCM方法确定PIP奖学金的获得者更有效,因为它可以节省时间,而且可以达到目标。
PENERAPAN METODE FUZZY C-MEANS DALAM PENENTUAN PENERIMA BEASISWA PROGRAM INDONESIA PINTAR (PIP)
Proses penyeleksian penerima beasiswa Program Indonesia Pintar (PIP) di SMA Negeri 2 Kupang masih dilakukan secara manual yaitu dengan membandingkan data antar siswa. Hal ini bisa menjadi penyebab munculnya tingkat kerumitan yang cukup tinggi dan memerlukan waktu yang relatif lebih lama untuk mendapatkan hasilnya. Oleh karena itu, pada penelitian ini dibangun sebuah Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dengan metode Fuzzy C-Means (FCM). Metode FCM digunakan untuk mengelompokan data calon penerima beasiswa yang memiliki kemiripan hampir sama ke dalam satu cluster. Kriteria yang digunakan dalam penyeleksian beasiswa PIP ada lima (5) yakni jumlah tanggungan, penghasilan orang tua, tagihan air, tagihan listrik dan nilai rapor terakhir. Data yang digunakan adalah data siswa kelas XI (sebelas) tahun 2019 di SMA Negeri 2 Kupang sebanyak 422 siswa. Hasil dari perhitungan FCM dengan maksimum iterasi sebesar 100 dan nilai eror sebesar 0.00001 mendapatkan 240 siswa masuk ke dalam cluster 1 yaitu layak menerima beasiswa dan sebanyak 182 siswa masuk ke dalam cluster 2 yaitu tidak layak menerima beasiswa. Metode pengujian yang digunakan dalam penelitian ini adalah pengujian blackbox yang dibagi menjadi 8 (delapan) skenario pengujian dan mendapatkan hasil valid untuk keseluruhannya. SPK penentuan penerima beasiswa PIP dengan metode FCM lebih efektif dan efisien karena dapat menghemat waktu dan beasiswa dapat diberikan tepat sasaran.