bluuebunny/crossref_metadata_2025_split huggingface dataset:
Circulating Plasma Cells as a Biomarker to Predict Newly Diagnosed Multiple Myeloma Prognosis: Developing Nomogram Prognostic Models
Authors: Cheng Qianwen , Cai Li , Zhang Yuyang , Chen Lei , Hu Yu , Sun Chunyan 
Published: March 2021

Background: To investigate the prognostic value of circulating plasma cells (CPC) and establish novel nomograms to predict individual progression-free survival (PFS) as well as overall survival (OS) of patients with newly diagnosed multiple myeloma (NDMM).Methods: One hundred ninetyone NDMM patients in Wuhan Union Hospital from 2017.10 to 2020.8 were included in the study. The entire cohort was randomly divided into a training (n = 130) and a validation cohort (n = 61). Univariate and multivariate analyses were performed on the training cohort to establish nomograms for the prediction of survival outcomes, and the nomograms were validated by calibration curves.Results: When the cut-off value was 0.038%, CPC could well distinguish patients with higher tumor burden and lower response rates (P &lt; 0.05), and could be used as an independent predictor of PFS and OS. Nomograms predicting PFS and OS were developed according to CPC, lactate dehydrogenase (LDH) and creatinine. The C-index and the area under receiver operating characteristic curves (AUC) of the nomograms showed excellent individually predictive effects in training cohort, validation cohort or entire cohort. Patients with total points of the nomograms ≤ 60.7 for PFS and 75.8 for OS could be defined as low-risk group and the remaining as high-risk group. The 2-year PFS and OS rates of patients in low-risk group was significantly higher than those in high-risk group (p &lt; 0.001).Conclusions: CPC is an independent prognostic factor for NDMM patients. The proposed nomograms could provide individualized PFS and OS prediction and risk stratification.
Fecal Calprotectin in Combination With Standard Blood Tests in the Diagnosis of Inflammatory Bowel Disease in Children
Authors: Ho Shaun S. C. , Ross Michael , Keenan Jacqueline I. , Day Andrew S. 
Published: March 2021

Introduction: Fecal calprotectin (FC) is a useful non-invasive screening test but elevated levels are not specific to inflammatory bowel disease (IBD). The study aimed to evaluate the sensitivity, specificity, positive predictive value (PPV) and negative predictive value (NPV) of FC alone or FC in combination with other standard blood tests in the diagnosis of IBD.Methods: Children aged &lt;17 years who had FC (normal range &lt;50 μg/g) measured and underwent endoscopy over 33 months in Christchurch, New Zealand were identified retrospectively (consecutive sampling). Medical records were reviewed for patient final diagnoses.Results: One hundred and two children were included; mean age was 12.3 years and 53 were male. Fifty-eight (57%) of the 102 children were diagnosed with IBD: 49 with Crohn's disease, eight with ulcerative colitis and one with IBD-unclassified. FC of 50 μg/g threshold provided a sensitivity of 96.6% [95% confident interval (CI) 88.3–99.4%] and PPV of 72.7% (95% CI 61.9–81.4%) in diagnosing IBD. Two children with IBD however were found to have FC &lt;50 μg/g. Sensitivity in diagnosing IBD was further improved to 98.3% (95% CI 90.7–99.1%) when including FC &gt;50 μg/g or elevated platelet count. Furthermore, PPVs in diagnosing IBD improved when FC at various thresholds was combined with either low albumin or high platelet count.Conclusion: Although FC alone is a useful screening test for IBD, a normal FC alone does not exclude IBD. Extending FC to include albumin or platelet count may improve sensitivity, specificity, PPV and NPV in diagnosing IBD. However, prospective studies are required to validate this conclusion.
Depressive and Anxiety Symptoms of Healthcare Workers in Intensive Care Unit Under the COVID-19 Epidemic: An Online Cross-Sectional Study in China
Authors: Peng Xiaofan , Meng Xiangyu , Li Li , Hu Chenghuan , Liu Wei , Liu Zhiyong , Ma Xinhua , Xu Daomiao , Xing Zhenhua , Zhu Zhaowei , Liu Bangshan , Zhang Lina , Peng Milin 
Published: March 2021

Background: Since the coronavirus disease-2019 (COVID-19) outbreak, intensive care unit (ICU) healthcare workers were responsible for the critical infected patients. However, few studies focused on the mental health of ICU healthcare workers. This study aimed to investigate the psychological impact of COVID-19 on ICU healthcare workers in China.Methods: We distributed the nine-item Patient Health Questionnaire (PHQ-9) and seven-item General Anxiety Disorder questionnaire (GAD-7) online to ICU healthcare workers in China. Respondents were divided into frontline and second-line according to whether they have contact with COVID-19 patients. Depressive and anxiety symptoms of all respondents were evaluated based on their questionnaire scores.Results: There were 731 ICU healthcare workers finally enrolled in our study, including 303 (41.5%) male, 383 (52.4%) doctors, and 617 (84.4%) aged 26–45 years. All in all, 482 (65.9%) ICU healthcare workers reported symptoms of depression, while 429 (58.7%) reported anxiety. There was no significant difference between frontline (n = 325) and second-line (n = 406) respondents in depression (P = 0.15) and anxiety severity (P = 0.56). Logistic regression analysis showed that being female, ICU work time &gt;5 years, and night duty number ≥10 were risk factors of developing depressive and anxiety symptoms. Income reduction was separately identified as risk of anxiety. Additionally, ICU work time &gt;5 years was also identified as risk of developing moderate–severe depressive and anxiety symptoms.Conclusions: Frontline ICU work was not associated with higher risk of depressive and anxiety symptoms during COVID-19 pandemic remission period in China. Actions like controlling night duty number, ensuring vacation, and increasing income should be taken to relieve mental health problem. Furthermore, we should pay close attention to those who had worked long years in ICU.
ANALISA PERBANDINGAN METODE CERTAINTY FACTOR DENGAN DEMPSTER SHAFER PADA SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSIS PENYAKIT BALITA USIA KURANG DARI 5 TAHUN
Authors: Kalimatullah Moh. Teguh , Adi Wibowo Suryo , Auliasari Karina 
Published: March 2021

Kebanyakan masyarakat yang ada dipedesaan masih sering salah menyimpulkan penyakit dan gejala yang dialami buah hatinya, biasanya pernyakit tersebut dibilang penyakit biasa saja, dikarenakan gejala awalnya hanyalah balita itu terlihat letih, gelisah dan berkeringat banyak. Sehingga terlambat dalam penanganan oleh pihak medis. Banyaknya jenis-jenis penyakit baru saat ini yang diderita balita dan kurang cepatnya penyebaran informasi penyakit kepada masyarakat, menyebabkan dinas Kesehatan memikirkan solusi bagaimana caranya agar sosialisasi penyakit dari gejala sampai cara penanganan pertamanya dapat disebarluaskan secara menyeluruh kepada masyarakat luas.
Maka dari itu dibuatlah sistem pakar untuk membantu masyarakat dalam mengurangi masalah penyakit dan gejala pada balita. Pada penelitian kali ini, sistem pakar yang dibuat untuk membandingkan metode Certainty Factor dengan Demster shafer bertujuan untuk mendefinisikan ukuran kepastian pada penyakit balita terhadap fakta atau aturan dari gejala yang dialami balita yang sedang sakit. Dan juga untuk memberikan nilai kepastian dari hasil metode, dengan adanya sistem pakar ini, diharapkan dapat membantu para pengguna atau masyarakat dalam mendiagnosis penyakit pada balita yang dialami.
Hasil Pengujian Analisa Perbandingan Metode Certainty Factor dengan Demster Shafer Pada Sistem Pakar Untuk Mendiagnosis Penyakit Balita Usia Kurang dari 5 Tahun dapat disimpulakan bahwa pada metode Certainty Factor hasil fungsional berjalan dengan baik dengan persentase eror sebanyak 0,150605% yang telah diuji dari perhitungan excel dan sistem yang telah dibuat, pada metode Demster Shafer hasil fungsional berjalan dengan baik dengan persentase eror sebanyak 0% didapat dari hasil perhitungan excel dengan sistem yang telah di buat. Setelah melakukkan konsultasi terhadap dokter, bahwa motede yang mendekati hasil yang sama yaitu pada metode Demster Shafer.
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN PEGAWAI KANTOR DESA BAKUNG KABUPATEN BLITAR MENGGUNAKAN METODE FUZZY AHP
Authors: Rosada Uyun , Agus Pranoto Yosep , Santi Wahyuni Febriana 
Published: March 2021

Permasalahan yang dihadapi oleh pegawai kantor desa masih belum mampu menyaring calon pegawai dengan tepat dan cepat. Masing – masing calon mempunyai kekurangan dan kelebihan sehingga perbandingan nya sangat tipis. Perbedaan penilaian yang tipis inilah yang membuat panitia kurang tepat dalam menyaring peserta untuk ikut ke tahap tes berikutnya. Selain itu, penilaian panitia terhadap peserta dinilai oleh masyarakat masih bersifat subjektif dan kurang transparan.
Pada penelitian ini menggunakan metode Fuzzy AHP untuk membangun sistem pendukung keputusan untuk menentukan penerimaan pegawai kantor Desa Bakung di Kabupaten Blitar. Kriteria yang digunakan untuk membangun sistem pendukung keputusan ini berupa data kriteria pendidikan, pendidikan non formal, keikutsertaan organisasi, peran di masyarakat, pengalaman kerja dan kemampuan mengoperasika komputer yang didapatkan dari panitia penyelenggara seleksi pegawai Kantor Desa. Hasil dari perhitungan metode Fuzzy AHP akan menghasilkan sebuah nilai perangkingan yang digunakan untuk menentukan pegawai yang diterima di Kantor Desa.
Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan, peneliti menggunakan 23 data peserta yang mengikuti sleeksi penerimaan pegawai baru. Terdapat 6 kriteria yang digunakan dalam penelitian ini, yaitu pendidikan terakhir, pendidikan non formal, organisasai, peran dlam masyarakat, pengalaman kerja, dan kemampuan dalam mengoperasikan komputer. Hasil dari penelitian yang dilakukan menghasilkan perangkingan dan diperoleh nilai bobot akhir alternatif tertinnggii sebesar 0.23, yang berarti alternatif tersebut menjadi rekomendasi diterimanya sebagai pegawai kantor Desa Bakung.
PENERAPAN METODE K-MEANS CLUSTERING UNTUK PENGELOMPOKAN DATA BARANG PENJUALAN BERBASIS WEB PADA KOPERASI PT. X
Authors: Chintia Devi Annisa , Zulfia Zahro’ Hani , Vendyansyah Nurlaily 
Published: March 2021

Kebutuhan bahan baku makanan hingga kebutuhan rumah tangga sangat dibutuhkan oleh pegawai atau pekerja yang ada pada PT. X. Jumlah permintaan kebutuhan konsumen yang tidak menentu, mengakibatkan stok persediaan barang yang ada di koperasi juga ikut tidak menentu. Karena hal ini, yang berwenang untuk memantau stok barang pada koperasi sering mengalami kesulitan dalam menentukan barang apa saja yang harus di stok lebih banyak, maupun barang apa saja yang harus di stok tidak banyak. Selain itu, koperasi juga tidak akan mengalami penumpukan barang yang dapat mengakibatkan kadaluarsa, dan koperasi juga tidak akan mengalami kekosongan barang yang dibutuhkan oleh pegawai atau pekerja yang ada pada PT. X.
Pada sistem pengelompokan barang ini, menggunakan metode K-Means Clustering. Studi kasus pada penelitian ini adalah data barang pada Januari – Desember 2018 di koperasi PT. X. Barang yang ada pada koperasi PT. X akan dikelompokan berdasarkan 3 kelompok, yaitu barang yang tidak laku, barang yang paling laku, dan barang yang laku menggunakan metode K-means Clustering. Dengan adanya sistem ini diharapkan dapat membantu pihak yang berwenang dalam menentukan pemenuhan kebutuhan stok barang yang ada pada PT. X.
Hasil pengujian dilakukan dengan cara manual menggunakan excel dan dengan menggunakan sistem. Dari pengujian tersebut didapatkan bahwa perhitungan manual dan sistem didapatkan hasil 100% sama. Hasil uji kepuasan pengguna melibatkan pengawas koperasi dan juga kasir pada koperasi PT. X, pada pengujian tersebut didapatkan hasil 82,5% baik, dan 17,5% cukup.
ANALISIS PERBANDINGAN METODE AHP DAN TOPSIS PADA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN MENU MAKANAN UNTUK ANAK PASCA OPERASI HISPHRUNG BERBASIS WEB
Authors: Maulidina Vingki Indrayani , Orisa Mira , FX. Ariwibisono  
Published: March 2021

Dalam kehidupan sehari-hari makanan merupakan kebutuhan yang sangat penting. Pada zaman saat ini banyak sekali berbagai jenis menu makanan beredar. Dengan banyaknya jenis makanan kita harus pandai memilih makanan sesuai dengan kebutuhan tubuh kita. Pola makan yang tidak benar dapat mendatangkan penyakit bagi tubuh kita. Tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini adalah membuat aplikasi yang bertujuan untuk memudahkan orang tua anak penderita penyakit Hisphrung untuk memilih menu makanan yang tepat dengan memperhatikan kandungan makanan yang baik dikonsumsi ataupun tidak.
Adapun luaran yang diharapkan dalam penelitian ini adalah menghasilkan suatu sistem pendukung keputusan yang di gunakan untuk pemilihan menu makanan bagi anak pasca operasi Hisphrung dan memberikan inovasi baru tentang sistem pendukung keputusan untuk pemilihan menu makanan bagi anak pasca operasi Hisphrung. Metode yang dipakai dalam pencapaian tujuan tersebut adalah metode Analytical Hierarchy Program (AHP) dan Technique for Order by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). Dari hasil pengujian yang di lakukan terhadap tiap-tiap fungsional sistem dengan akses sebagai user berjalan 100 %. Berdasarkan hasil pengujian kuisioner di dapat hasil presentase 70% yang menyatakan baik, sehingga dapat di simpulkan bahwa metode AHP dan TOPSIS dapat di terapkan untuk menentukan rekomendasi menu makanan.
PERBANDINGAN METODE NAÏVE BAYES DAN NETWORK BAYESIAN UNTUK DIAGNOSIS PENYAKIT SKIZOFRENIA BERBASIS WEB
Authors: Furqon Moch Nurul , Faisol Ahmad , Wahyuni Febrianan Santi 
Published: March 2021

Hayunanto Medical Center merupakan klinik yang memberikan pelayanan medis kepada masyarakat umum. Sistem pelayananyang ada di Hayunanto Medical Center masih dilakukan secara manual dalam pencatatan pasien yang ingin konsultasi.Sehingga masih memiliki berbagai kekurangan dan kendala yang dihadapi. Kendala yang dihadapi yaitu sulitnya mendata banyak pasien yang konsultasisetiap hari, proses pendataan yang banyak mengakibatkan pegawai harus kerja extra ketika pasien yang ingin konsultasi banyak , peramalan diagnosis yang kurang akuratkarena dikerjakan secara manualbelum adanya sistem pendukung untuk mempermudah mendiagnosis suatu pasien. Kondisi Pasien yang tidak menentu seiring berubah-ubahnya gejala pasien, mengakibatkan kesulitan untuk menentukan penyakit pasien.
Prediksi adalah suatu proses memperkirakan tentang sesuatu yang mungkin terjadi di masa depan berdasarkan informasi dari masa lalu, agar kesalahannya dapat diperkecil. Prediksi tidak harus memberikan jawaban secara pasti atau benar untuk kejadian yang akan terjadi, melainkan berusaha untuk mencari jawaban semirip mungkin yang akan terjadi. Naive Bayes adalah sebuah metode untuk melakukan prediksi terhadap pasien berdasarkan data pasien yang ada sebelumnya.
Berdasarkan implmentasi dan pengujian yang dilakukan dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut. Hasil pengujian fungsional halaman website yang dilakukan pada 3 browser, yaitu MozillaFirefox, InternetExplorer dan GoogleChrome halaman website berhasil berjalan dengan baik sehingga dapat dinyatakan bahwa website bisa berjalan baik di ke-3 web browser .Hasil pengujian keakuratan metode menggunkan25 data traning dan 5 data testing diperoleh hasil nilai akurasi 100% dan nilai error sebesar 0 %

Kata kunci : Naive Bayes, Diagnosis, Gejala, Pasien, Skizofrenia
Penerapan Metode Fuzzy Time Series Untuk Prediksi Penjualan Berbasis Web Pada Cv.AGVA Kota Pasuruan
Authors: Hamdani Andrian Irfie , Agus Pranoto Yosep , Vendyansyah Nurlaily 
Published: March 2021

Cv.AGVA kota pasuruan merupakan toko yang menjual bermacam-macam alat drumband. Cv.AGVA menyediakan alat drumband mulai dari senar drum HTS, senar drum, marching bell, bass, terompet, dan lain-lain Pada proses pendataan data penjualan Cv.AGVA kota pasuruan masih menggunakan cara lama yaitu dengan memasukkannya ke dalam buku nota. Karena pada toko belum ada sistem yang membantu untuk memprediksi penjualan maka pemilik toko kesulitan untuk menentukan stok barang yang akan disediakan.
Pada penelitian yang dikembangkan ini peneliti menggunakan metode fuzzy time series untuk melakukan.prediksi penjualan alat drumband menggunakan data histori penjualan Cv.AGVA kota pasuruan. Proses yang dilakukan dalam penelitian ini adalah yang pertama mengambil data historis penjualan marching bell mulai dari januari 2016 – desember 2018, kemudian mencari jumlah interval dan Panjang interval didapat hasil 33 jumlah interval dan 1 panjang interval. Kemudian melakukan proses fuzzifikasi pada data histori. Lalu menentukan fuzzy logical relationship dan menentukan fuzzy logical relationship grup. Langkah terakhir adalah melakukan proses prediksi atau defuzzifikasi menggunakan fuzzy logical relationship grup sebagai acuan.
Hasil perhitungan akurasi keakuratan metode Fuzzy Time Series berdasarkan data penjualan dari bulan Januari 2016 sampai Desember 2018. Baik melalui simulasi program dan manual. Nilai akurasi keakuratan sebesar berapa 2,28%. Serta aplikasi menyediakan informasi tentang hasil penjualan setiap barang. Dengan adanya aplikasi diharapkan pengguna dapat meminimalisir penumpukan stok barang setiap bulannya.
PEMBUATAN GAME 2D “ESCAPE PLAN” DENGAN METODE FINITE STATE MACHINE
Authors: Muhamad Rumakey Ary , Dedi Irawan Joseph , Wahid Abdul 
Published: March 2021

Dengan semakin pesatnya pemkembangan teknologi saat ini, semakin pesat pula pengembangan teknologi game khususnya. Hal ini menyebabkan peningkatan pengguna game yang tersebar dari berbagai golongan usia. Dengan peningkatan tersebut, maka terjadi persaingan dalam perkmbangan dunia game. Dalam permainan musuh atau NPC (Non Playable Character) merupakan elemen utama yang mentukan menarik tidaknya suatu game. Karakter musuh sendiri dapat meirukan perilaku manusia dengan menambahkan suatu kecerdasan buatan yang dimama dengan bantuan kecerdasn buatan tersebut maka karakter player dan musuh dapat saling berinteraksi dan lebih realistic, salah satunya dengan menggunakan metode FSM (Fiinite State machine) yang dapat mendeteksi keberadaan karakter.
Di dalam pengembangan game ini menggunakan platform Unity3D sebagai game engine dan menerapkan metode FSM (Finite State machine) pada karakter musuh sehingga dapat berinteraksi dengan player, dan mendukung interaksi yang terdapat pada game. Dengan penerapan metode dengan menggunakan : keadaan, Kejadian, aksi.
Dari pengujian yang dilakukan karakter pada game dapat mendeteksi musuh dan mentukan aksi yang akan dilakukan dengan berdasakan metode FSM(finite State Machine) yang diterapkan dan hasil pengujian mencapai 100% pada karakter musuh
PENERAPAN METODE HAAR CASCADE PADA APLIKASI DETEKSI MASKER
Authors: Aprilian Anarki Galang , Auliasari Karina , Orisa Mira 
Published: March 2021

Dilakukannya penelitian ini bertujuan untuk menciptakan aplikasi yang dapat mendeteksi penggunaan masker untuk meminimalisir penularan virus Covid-19 yang saat ini menjadi wabah di Indonesia dengan fitur mengeluarkan peringatan yang berupa audio dan memotret jika ada terdeteksi tidak mengenakan masker.
Pada penelitian ini menggunakan metode Haar Cascade. Haar Cascade adalah sebuah metode deteksi objek yang dibuat oleh Paul Viola dan Michael Jones. Pada tahun 2001, mereka mempresentasikan makalah yang disebut " Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple".
Hasil dari penelitian ini adalah aplikasi dapat mendeteksi masker dari citra yang bersumber dari foto atau video dari webcam internal maupun eskternal dengan baik, dengan total keakuratan tertinggi 88,7% dan terendah 44,9%. Fitur peringatan yang berupa audio dan memotret juga dapat berkerja dengan baik.
SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS PEMETAAN KERUSAKAN JALAN DI KABUPATEN MALANG MENGGUNAKAN METODE K-MEANS
Authors: Suryani Tutut , Faisol Ahmad , Vendyansyah Nurlaily 
Published: March 2021

Jalan adalah sarana transportasi darat yang berperan penting dalam sektor perhubungan untuk menghubungkan antara satu kota dengan kota lainnya, antara kota dengan desa, antara satu desa dengan desa lainnya. Adanya kerusakan jalan akan mempengaruhi keamanan dan kenyamanan pengguna jalan. Banyak terdapat kerusakan jalan di Kabupaten Malang yang masih belum diperbaiki yang disebabkan oleh terbatasnya informasi kerusakan jalan sehingga dibutuhkan laporan dari warga mengenai kerusakan jalan yang ada disekitarnya. Laporan dari warga dapat mempermudah Pemerintah Kabupaten untuk menindaklanjuti perbaikan jalan.
Dengan adanya permasalahan tersebut maka dibuat sistem informasi geografis pemetaan kerusakan jalan dengan harapan pemerintah dapat mengelompokkan tingkat kerusakan jalan menggunakan metode clustering di Kabupaten Malang yang meliputi Kecamatan Lawang, Kecamatan Singosari, Kecamatan Karangploso, dan Kecamatan Dau. Salah satu metode clustering yang digunakan pada sistem ini adalah metode k-means. Data yang diolah dalam penelitian ini yaitu data kerusakan jalan dari Dinas Bina Marga Kabupaten Malang. Sistem dibuat menggunakan website dengan framework Codeigniter, sedangkan untuk pemetaan kerusakan jalan pada penelitian ini menggunakan OpenStreetMap.
Berdasarkan hasil pengujian akurasi metode menunjukkan bahwa metode k-means yang diterapkan pada website ini sudah tepat dengan tingkat presentase kecocokannya 100%. Perbandingan hasil clustering k-means pada program dan Dinas Bina Marga sama-sama menunjukkan jumlah C1 (Ringan) = 221 data, C2 (Sedang) = 24, dan C3 (Berat) = 65 data. Sedangkan pada pengujian metode black box yang dilakukan terhadap sistem informasi geografis pemetaan kerusakan jalan di Kabupaten Malang ini dapat disimpulkan bahwa dalam pengujian tidak ditemukan kesalahan pada sistem sehingga fungsionalitas sistem berjalan sesuai dengan perancangan.
PENERAPAN METODE CLUSTERING DENGAN ALGORITMA K-MEANS PADA PENGELOMPOKAN DATA PENGHASILAN ORANG TUA SISWA
Authors: Missa Dionisius , Achmadi Sentot , Mahmudi Ali 
Published: March 2021

In Indonesia there are still many students who cannot continue their education because of the high cost of education. One of the reasons for students not continuing their education is the social and economic factors that affect their parents. Therefore, the school does not want students to drop out of school because the parents are unable to pay the full tuition fee each semester of the increase to the right students and are not wrongly targeted so that students can complete their education without being burdened. unpaid tuition fees. In determining usually there are problems because of the large number of student data which causes problems in grouping student data, it is likely that errors will occur when determining students who really have to delay payment.
For this research, a system was built in order to be able to apply the K-Means method, in assisting schools in determining the classification of student data that requires a delay in payment every time the semester increases with the right target. So that this process can help schools in shortening the process of processing a lot of student data. While the criteria used in the system are 5, namely father's job, father's income, mother's job, mother's income and number of children. The system is designed using CodeIgniter, PHP, JavaScript and MYSQL as the database.
In the process of application testing results that have used the K-Means method for the process of grouping student data that requires late payment, it can produce an accuracy rate of 85%. For this testing process, it is carried out by comparing old student data with the results of the K-Means calculation, so that this system is expected to help the school in classifying student data accurately.