Madu merupakan produk alami yang kemurniannya menjadi indikator utama kualitas dan keasliannya. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi tingkat kemurnian madu menggunakan algoritma Artificial Neural Network (ANN) dengan metode Backpropagation. Dataset terdiri dari 247.903 data dengan 10 atribut madu yang digunakan sebagai variabel input, sedangkan tingkat kemurnian madu dijadikan sebagai target output. Tahapan penelitian meliputi pra-pemrosesan data, pelatihan model, serta evaluasi hasil prediksi. Setelah melalui tahap pra-pemrosesan, jumlah fitur input bertambah menjadi 27. Pada proses eksperimen, dilakukan pengujian beberapa variasi arsitektur (27-14-14-1, 27-27-27-1, 27-54-54-1), fungsi aktivasi (ReLU, sigmoid biner, sigmoid bipolar), learning rate (0,01, 0,1, 0,5), dan jumlah epoch (1000, 1500, 2000) untuk memperoleh konfigurasi terbaik. Hasil optimal diperoleh pada arsitektur jaringan 27-54-54-1 dengan fungsi aktivasi ReLU, learning rate 0,5, dan jumlah epoch sebanyak 2000. Konfigurasi tersebut menghasilkan kinerja prediksi dengan nilai Mean Squared Error (MSE) 0,000542, R-squared (R²) sebesar 0,972010, dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) 1,26%. Hasil ini membuktikan bahwa algoritma Backpropagation Artificial Neural Network dapat digunakan secara efektif dalam memprediksi tingkat kemurnian madu.
Kata Kunci - Artificial Neural Network, Backpropagation, Prediksi, Kemurnian Madu

Penilaian siswa terbaik di lingkungan sekolah perlu dilakukan secara objektif dan menyeluruh, dengan mempertimbangkan aspek akademik maupun non-akademik. MTs Annur Baiturrahim merupakan salah satu sekolah yang proses penilaiannya masih dilakukan secara manual tanpa bantuan sistem khusus, sehingga dinilai kurang efisien dan berpotensi menimbulkan penilaian yang subjektif. Berdasarkan kondisi tersebut, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pendukung keputusan berbasis web menggunakan metode TOPSIS yang tidak hanya dapat membantu dalam menentukan siswa terbaik secara objektif dan efisien, tetapi juga memperbaiki kelemahan dari penelitian sebelumnya. Sistem ini menggunakan lima kriteria penilaian: pengetahuan, keterampilan, sikap spiritual, sikap sosial, dan kehadiran. Dalam pengembangan sistem digunakan metode prototype, sedangkan pengujian dilakukan melalui Microsoft Excel, black box testing, serta User Acceptance Testing, dengan hasil menunjukkan bahwa sistem berjalan secara optimal dengan tingkat kepuasan pengguna mencapai 90%.
 
Kata Kunci – Pendidikan, Sistem Pendukung Keputusan, Siswa Terbaik, TOPSIS, Web

The availability of information related to disasters is one of the efforts so that the public better understands the actions that must be taken to minimize the risks that occur. However, the availability of this information, especially in the Majene Regency area, is currently still quite minimal. In fact, Majene is one of the areas with a fairly high Disaster Risk Index. This activity embraces the Voluntary Corps (KSR) PMI Majene Headquarters Unit as a partner considering that KSR is one of the organizations engaged in the humanitarian field and actively participates in disaster management. The activities carried out include the use of a disaster education information system by providing training to KSR members in managing the system and creating disaster education content. The results of the activities obtained show an increase in the ability of KSR members in terms of management and content creation using Canva and hopes that the disaster education information system that has been built can continue to be used for the dissemination of disaster information.