Disetiap lembaga pendidikan khusunya sekolah banyak sekali beasiswa yang ditujukan kepada siswa, baik yang layak maupun yang kurang mampu. Beasiswa ditujukan untuk membantu meringankan beban biaya siswa yang mendapatkanya. Untuk memperoleh beasiswa tersebut harus sesuai dengan kriteria-kriteria yang telah ditetapkan. Begitu juga kepada SMKN 8 Padang,  juga terdapat program beasiswa yang ditujukan kepada siswa, baik yang layak maupun yang kurang mampu dan tentunya berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan. Untuk membantu pihak sekolah menentukan siswa yang berhak menerima beasiswa, maka dapat digunakan sebuah Sistem Pendukung Keputusan (SPK), dimana salah satu metode keputusan yang dapat digunakan adalah metode Weighted Product (WP). Weighted Product suatu metode yang digunakan untuk mencari siswa optimal dari sejumlah siswa dengan kriteria tertentu. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah aplikasi SPK yang dirancang dengan menggunakan bahasa pemrograman Visual Basic Net yang dapat membantu pihak sekolah dalam menentukan siapa yang berhak menerima beasiswa berdasarkan kriteria-kriteria serta bobot yang telah ditentukan.

Kredit adalah perjanjian pinjaman uang atau barang antara bank atau lembaga keuangan sebagai kreditur dengan nasabah sebagai debitur dalam jangka waktu tertentu. Untuk menentukan konsumen yang layak diberikan kredit maka diberikan beberapa aspek nilai yang harus dipenuhi oleh calon konsumen. Nilai aspek tersebut dicari oleh suatu sistem pendukung keputusan dengan menggunakan metode profile matcing yang hasilnya akan didapatkan calon konsumen berdasarkan nilai tertinggi untuk memudahkan penelitian nilai aspek tersebut maka sistem pendukung keputusan diimplementasikan ke dalam sebuah aplikasi pemograman PHP dan MySQL. Karenanya para pengambil keputusan tidak perlu mencari secara manual lagi.

Pertumbuhan yang pesat dari akumulasi data telah menciptakan kondisi kaya akan data tapi minim informasi. Tingkat kelulusan mahasiswa dapat dilihat dari lama studi dan IPK (Indeks Prestasi Kumulatif) yang terdapat pada data kelulusan mahasiswa. Data Mining diharapkan dapat membantu menyajikan informasi tentang tingkat kelulusan mahasiswa dengan menggunakan data kelulusan mahasiswa dan data induk mahasiswa. Memahami dan menganalisa penggunaan Algoritma Apriori untuk meningkatkan tingkat kelulusan mahasiswa yang dilihat dari lama studi dan IPK (Indeks Prestasi Kumulatif). Kategori tingkat kelulusan di ukur dari lama studi dan IPK. Algoritma yang digunakan adalah algoritma apriori. Informasi yang ditampilkan berupa nilai support dan confidence dari masing-masing kategori tingkat kelulusan. Tingkat kelulusan menjadi salah satu indikator atau tolak ukur tingkat keberhasilan perguruan tinggi dalam melaksanakan proses kegiatan belajar mengajar .Penilian kinerja perguruan tinggi menggunakan beberapa faktor penilaian yang salah satunya adalah tingkat kelulusan. Hasil dari proses algoritma Apriori berupa nilai support dan confidence. Penerapan algoritma Apriori ini menggunakan java netbeans sebagai bahasa pemogramannya. Hasil yang mempengaruhi tingginya prestasi akademik berdasarkan data awal masuk mahasiswa yaitu dengan meilhat nilai confidence tertinggi dimilik oleh mahasiswa STKIP YPM Bangko. Dalam pengujian Algortma Apriori yang ditampilkan adalah nilai Support dan Confidance pada masing – masing Itemset yang akan ditampilkan.

Perkembangan kasus penyalahgunaan narkoba di Indonesia beberapa kurun waktu terakhir ini menunjukkan tingkat kenaikan yang sangat mengkhwatirkan. Narkoba merupakan zat adiktif yang biasa dipakai dibidang kesehatan. Akan tetapi, penyalahgunaan narkotika dan obat-obatan terlarang tersebut kian meningkat. Maraknya penyimpangan perilaku oleh generasi muda tersebut dapat merusak masa depan danberlangsungnya kehidupan menjadi terganggu di waktu yang akan datang. Sehubungan dengan terjadinya masalah tersebut dilakukan teknik data mining untuk menganalisa tingkat penggunaan seseorang mengkonsumsi narkoba dengan metode fp-growth. Adapun teknik yang digunakan dalam hal ini adalah Algoritma FP-Growth. FP-Growth adalah salah satu alternatif algoritma yang dapat digunakan untuk menentukan himpunan data yang paling sering muncul (frequent itemset) dalam sekumpulan data. Algoritma FP-Growth merupakan pengembangan dari algoritma Apriori. Sedangkan di dalam algoritma FP-Growth tidak dilakukan generate candidate karena FP-Growth menggunakan konsep pembangunan tree dalam pencarian frequent itemset. jenis tingkat kasus penyalahgunaan narkoba menggunakan association rule metode FP-Growth dapat membantu pengelompokan varibael – variable yang terdapat pada sebuah kasus serta menghasilkan sebuah pengetahuan baru.

Pelayanan pada suatu Kantor Wali Nagari Parit Malintang merupakan salah satu faktor penting untuk mempengaruhi tingkat kenyamanan dan kepuasan masyarakat di Kantor Wali Nagari menjadi faktor utama dalam keberhasilan. Dengan meningkatkan mutu pelayanan dan kualitas yang lebih baik, maka oleh sebab itu diperlukan peningkatan mutu pelayanan dan kualitas yang ada di kantor Wali Nagari untuk mencegah kurangnya pelayaan yang diberikan kepada masyarakat. Kantor Wali Nagari Parit Malintang yang berada di Kecamatan Enam Lingkung, Kabupaten Padang Pariaman telah melayani masyarakat sekitarnya dalam bidangnya. Pelayanan yang diberikan oleh pihak yang ditugaskan baik camat maupun pegawai lainnya diharapkan telah mampu memberikan pelayanan yang memuaskan masyarakat parit malintang. Namun belum ada data yang memperlihatkan apakah masyarakat yang dilayani puas dengan pelayanan yang diberikan atau tidak.