Rumah tidak layak huni murapakan kondisi yang tidak ideal dimana bangunan tersebut tidak memenuhi persyaratan untuk dihuni. Kenyataannya rumah tidak layak huni sangat berhubungan dengan pemukiaman kumuh karena pada dasarnya didaerah permukiman kumuh tergambar kemiskinan masyarakat. Program Rehabilitasi atau bedah rumah tidak layak huni merupakan program yang diterapkan Pemerintah Kota Lubuklinggau untuk upaya meningkatkan rumah warga yang tidak layak huni yang ada di Kota Lubuklinggau menjadi layak huni. Permasalahan yang sering terjadi adalah proses penyeleksiaan masih bersifat subjektif, yang mana penyeleksian dilakukan dengan presepsi dari masing-masing anggota Dinas Sosial, belum juga mengingat banyaknya calon penerima yang akan menerima bantuan rehabilitasi rumah yang akan diseleksi dalam daerah tersebut, sehingga penyeleksi sangat merasa kesulitan dalam mengadakan penyeleksian bantuan ini. Dari permasalahan tersebut  Sistem Pendukung Keputusan merupakan alternatif untuk membantu Pemerintah Kota dalam penyeleksian penerimaan bantuan bedah rumah tidak layak huni. Dari data kandidat penerima bantuan beda rumah tidak layak huni  yang sudah di kumpulkan oleh Dinas Sosial ini akan di seleksi ulang di tambah kriteria-kriteria yang menjadi pendukung. Kriteria-kriteria seperti penghasilan,dinding rumah, lantai, jenis rumah, luas bangunan dan atap rumah ini digunakan untuk mendukung penelitian ini. Metode yang digunakan dalam penelitian ini dibantu dengan menggunakan penggabungan metode MEC dan AHP. Metode MEC digunakan untuk menentukan kriteria yang berpengaruh seperti  penghasilan, dinding rumah, lantai, jenis rumah, luas bangunan dan atap rumah. Metode AHP digunakan untuk menentukan bobot masing-masing kriteria.

Sekolah Menengah Atas adalah jenjang pendidikan menengah pada pendidikan formal di Indonesia. Proses penjurusan bagi siswa SMA selama ini biasanya berpedoman pada nilai akademik siswa,. Faktor penentu penjurusan pada SMA Bina Satria Kota Lubuklinggau adalah nilai matematika SMP, nilai IPA SMP, nilai IPS SMP, nilai Ujian Nasional matematika, nilai Ujian Nasional IPA, nilai tes akademik matematika, nilai tes akademik IPA, nilai tes akdemik IPS,minat siswa dan saran orang tua siswa. Karena penjurusan dilakukan pada kelas X, Terlebihnya penjurusan dilakukan secara manual dan memerlukan banyak waktu, tidak efisien dan sering terjadi kesalahan dalam proses penjurusan yang dilakukan.  Proses penjurusan harusnya dilakukan dengan didasarkan pada data yang akurat berbasis komputer sebagai dasar pemberian keputusan dalam proses penjurusan. Sistem Pendukung Keputusan (SPK) atau Decision Support System (DSS) adalah sebuah sistem yang mampu memberikan kemampuan pemecahan masalah maupun kemampuan pengkomunikasian untuk masalah dengan kondisi semi terstruktur dan tak terstruktur. Salah satu metode yang dipakai dalam proses pengambilan keputusan adalah Simple Additive Weighting (SAW). Metode SAW (Simple Additive Weighting) adalah suatu metode yang digunakan untuk mencari alternatif optimal dari sejumlah alternatif dengan kriteria tertentu. Hasil dari penelitian ini adalah aplikasi pendukung keputusan serta cara penggunaan metode Simple Additive Weigthing(SAW)pada proses penjurusan siswa SMA Bina Satria

Foto digital merupakan sebuah citra digital yang dihasilkan dari sebuah kamera. Objek dalam foto merupakan representasi dari fakta yang ada di dunia nyata. Ukuran objek dalam citra digital dapat mewakili ukuran sebenarnya dari objek foto tersebut dengan ukuran skala tertentu. Ukuran sebenarnya objek dalam foto tidak dapat diketahui secara langsung. Foto digital yang digunakan pada penelitian merupakan foto yang dihasilkan dari kamera handphone dengan resolusi 8MB dan jarak kamera ke objek foto sejauh 1, 3 dan 5 meter dengan 3 buah objek, yaitu galon, kursi dan kaki. Ukuran objek pada foto digital akan diukur menggunakan aplikasi yang dibuat dengan bahasa pemrograman C#. Pengukuran objek pada foto menggunakan Euclidean Distance. Berikutnya dihitung ukuran sebenarnya objek yang ada dalam foto dengan menggunakan fungsi trigonometri. Hasil dari pengujian terhadap 3 objek pada foto digital dengan 3 jarak objek dari kamera yang berbeda ini diperoleh ukuran objek sebenarnya dengan tingkat akurasi 99,993%.

Masyarakat umum membutuhkan rujukan informasi harga pangan yang terpercaya sekaligus mudah diakses. Penelitian ini bertujuan membangun sebuah aplikasi dashboard harga pangan dengan metode clustering untuk mendukung kerja pengendalian inflasi daerah yang telah menjadi program pemerintah. Aplikasi ini dikembangkan dengan mengacu pada standar kebutuhan pemantauan harga pangan oleh Tim Pengendalian Inflasi Kota Lubuklinggau. Arsitektur aplikasi menggunakan clustering jenis pangan dan fluktuasi harga pangan dalam perubahannya yang nantinya digambarkan dalam bentuk grafik serta cluster berdasarkan wilayah. Sistem diharapkan dapat berjalan baik dalam menampilkan data harga per komoditas, statistik harga bulanan, metadata harga dan akses pengelolaan sistem oleh administrator. Aplikasi Dashboard Harga Pangan dengan metode clustering sebagai produk penelitian memberi kontribusi langsung bagaimana menyelesaikan pemantauan harga dari cara manual menggunakan struktur sistem database dan masyarakat akan mendapat informasi harga pangan secara real time. Arsitektur sistem menggunakan website untuk implementasi sistem data-sentral bertujuan untuk menekan biaya. Model ini dapat menjadi rujukan bagi sistem serupa yang membutuhkan suatu implementasi data sentral yang handal dan berbiaya murah.

Berdasarkan data Badan Pusat Statistuk (BPS) jumlah penduduk miskin di Indonesia pada maret 2019 mencapai 25,14 juta jiwa atau sekitar 9,41% . Dalam menanggulangi keadaan tersebut pemerintah indonesia telah membuat program–program bantuan sosial salah satunya adalah Program Keluarga Harapan (PKH). Proses penentuan kelayakan penerima PKH di desa Ngadirejo dilakukan dengan cara bermusyawarah. Musyawarah dilakukan antara pemerintah desa dan tokoh-tokoh masyarakat setempat. Untuk membantu pihak pemerintah desa Ngadirejo dalam mendapatkan informasi mengenai penerima PKH yang layak secara cepat dan tepat dapat memanfaatkan data mining dengan menggunakan algoritma classification dan regression tree (CART). Dengan algoritma CART ini nantinya mendapatkan pohon keputusan yang mana pohon keputusan tersebut dijadikan rule dalam klasifikasi penentuan kelayakan penerima bantuan PKH di Desa Ngadirejo. Setelah pohon keputusan didapatkan maka peneliti merancang sistemnya yang mana nantinya digunakan oleh pihak Desa Ngadirejo untuk melakukan klasifikasiKata kunci : Data Mining, Klasifikasi, CART, PKH