Sari, Cut Zulaicha Ladevi (2024) Pengelompokan Dan Perangkingan Jenis Permohonan Paspor Pada Kantor Imigrasi Kelas II Lhokseumawe Menggunakan Algoritma Divisive Analysis Clustering (DIANA) Dan Simple Additive Weighting (SAW). S1 thesis, Universitas Malikussaleh.

	Text CUT ZULAICHA LADEVI SARI_200170090_Cover.pdf Download (13kB)
	Text CUT ZULAICHA LADEVI SARI_200170090_Abstrak.pdf Download (6kB)
	Text CUT ZULAICHA LADEVI SARI_200170090_Bab I.pdf Download (32kB)
	Text CUT ZULAICHA LADEVI SARI_200170090_Daftar Pustaka.pdf Download (32kB)
	Text CUT ZULAICHA LADEVI SARI_200170090_Pengelompokan Dan Perangkingan Jenis Perangkingan Jenis Permohonan Paspor Pada Kantor Imigrasi Kelas II Lhokseumawe Menggunakan Algoritma Divisive Analysis Clustering (DIANA).pdf Restricted to Registered users only Download (627kB)

Abstract

Proses pembuatan paspor baru, penggantian, Berita Acara Pemeriksaan (BAP) hilang/rusak yang merupakan salah satu proses pengajuan yang cukup sering diajukan oleh masyarakat yang ingin mengurus segala sesuatu yang berurusan dengan imigrasi sehingga nantinya akan dibutuhkan proses administrasi yang berulang setiap harinya. peneliti akan merancang serta membangun sebuah sistem perangkingan dengan tujuan akan menentukan cluster tingkat penyebab banyaknya masyarakat yang datang ke Kantor Imigrasi Kelas II Lhokseumawe dengan keluhan permohonan pembuatan paspor dengan diantaranya dari faktor kunjungan keluarga, faktor kunjungan kerja, faktor berobat, faktor wisata, dan faktor lain-lain. Penggunaan Algoritma Divisive Analysis Clustering (DIANA) dan metode Simple Additive Weighting (SAW) pada penelitian ini akan mempermudah proses pengelompokan dan perangkingan dengan cara kerja Algoritma ini dalam melakukan pengelompokan data menggunakan cara top-down. Prosesnya dimulai dengan menganggap satu set data sebagai satu cluster besar (root), lalu dalam setiap iterasinya setiap data yang memiliki karakteristik yang berbeda akan dipecah menjadi dua cluster yang lebih kecil (node) dan proses akan terus berjalan hingga setiap data menjadi satu cluster kecil (leaf) yang hanya memiliki satu anggota saja. Kombinasi metode Divisive Clustering (DIANA) dan Simple Additive Weighting (SAW) terbukti efektif dalam mengelompokkan dan merangking permohonan paspor. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode ini memberikan wawasan yang berguna bagi pengambilan keputusan di Kantor Imigrasi Kelas II Lhokseumawe. Dengan mengelompokkan permohonan paspor ke dalam dua cluster utama (cluster 0 dan cluster 1) dan memberikan peringkat berdasarkan bobot kriteria (60% untuk jenis permohonan dan 40% untuk tujuan), Kantor Imigrasi dapat lebih efisien dalam mengelola dan memprioritaskan berbagai jenis permohonan paspor.

Item Type:	Thesis (S1)
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Fakultas Teknik > 55201 - Jurusan Teknik Informatika
Depositing User:	Cut Zulaicha Ladevi Sari
Date Deposited:	20 Jan 2025 07:03
Last Modified:	20 Jan 2025 07:03
URI:	https://rama.unimal.ac.id/id/eprint/9268

Actions (login required)

View Item