The government based on Article 28 of the 1945 Constitution provides health services to ensure access of the poor by issuing Jamkesmas. However, the Jamkesmas program currently has problems in determining the Jamkesmas recipient residents. Because in decision making there are still subjectivities and the selection process runs less quickly. As an auxiliary media in determining eligible participants to get Jamkesmas (Community Health Insurance) as well as testing the SAW method (Simple Additive Weighting) to provide recommendations for participants who deserve the Jamkesmas program. The selection process uses the SAW method for several criteria from BPS (Central Bureau of Statistics). Furthermore, the criteria are processed using an application built using php and mysql programming languages ​​to test these criteria. The processing stages are poverty criteria based on the condition of the residents in the form of Floor Area per Capita, Type of Floor, Availability of Clean Water, Latrine Type, Asset Ownership, Income, Expenditures, and Consumption of Side Dishes. The results of the decision stating that there was 1 participant, namely the total number of women with a total value of 0.475, was declared eligible because the mother was the number 1 out of 10 candidates selected using the SAW method. This system proved to be helpful in determining participants who were entitled and deserving of JAMKESMAS. And also this system is only a tool for decision makers, the final decision remains in the hands of decision makers.

The role of lecturers in higher education is one of the most influential parts of the quality of students produced. Lecturer educational qualifications are also an important aspect of improving academic and institutional quality. Selection of foundation scholarships in the form of doctoral education currently has problems in choosing prospective lecturers. In the selection of doctoral scholarships for potential lecturers, there is still subjectivity in their selection manually. As a supporting medium in determining the selection of potential lecturers to obtain doctoral education foundation scholarships and testing the SMART (Simple Multi Attribute Rating Technique) method to provide scholarship recommendations for prospective lecturers. The selection process uses the SMART method because this method is able to solve multi-criteria problems from the foundation, in this case the Chancellor of the Indonesian Community Development University. Furthermore, the criteria are processed using an application built using the PHP and MySQL programming languages to test these criteria. From the application built, it can be concluded that Yuanita, M.Si with a score of 0.7342 and Khairuddin Tampubolon, M.Si with a score of 0.6311 are entitled to get a doctoral education scholarship from the foundation. Then subjective and computerized decisions can be obtained in this study..            Keywords: Decision Support Systems; Mysql; PHP ; Potential Lecturer Scholarships, Simple Multi Attribute Rating Technique.  Abstrak: Peran dosen di perguruan tinggi adalah salah satu bagian paling berpengaruh dari kualitas mahasiswa yang dihasilkan. Kualifikasi pendidikan dosen juga merupakan aspek penting untuk meningkatkan kualitas akademik dan kelembagaan. Pemilihan beasiswa yayasan dalam bentuk pendidikan doktor saat ini memiliki masalah dalam memilih calon dosen. Dalam pemilihan beasiswa pendidikan doktoral untuk dosen potensial masih ada subjektivitas serta dalam seleksi mereka secara manual. Sebagai media pendukung dalam menentukan seleksi dosen potensial untuk memperoleh beasiswa yayasan pendidikan doktoral dan menguji metode SMART (Simple Multi Attribute Rating Technique) untuk memberikan rekomendasi beasiswa bagi calon dosen. Untuk proses seleksi menggunakan metode SMART karena metode ini mampu menyelesaikan masalah multi-kriteria dari yayasan dalam hal ini Rektor Universitas Pembinaan Masyarakat Indonesia. Selanjutnya, kriteria diproses menggunakan aplikasi yang dibangun menggunakan bahasa pemrograman php dan mysql untuk menguji kriteria ini. Dari aplikasi yang dibangun dapat ditarik kesimpulan bahwa Yuanita, M.Si dengan nilai 0,7342 dan Khairuddin Tampubolon, M.Si  dengan nilai 0,6311 berhak mendapatkan beasiswa pendidikan doctoral dari yayasan. Kemudian keputusan subyektif dan terkomputerisasi dapat diperoleh dalam penelitian ini. Kata kunci: Beasiswa Dosen Potensial; Mysql; PHP; Simple Multi Attribute Rating Technique; Sistem Pendukung Keputusan.

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.