SyncRank

SyncRank

A decision support system (DSS) based on AI to help educational institutions in objectively ranking student achievements. Built with Next.js, SyncRank implements the SAW (Simple Additive Weighting) method and is enhanced with AI for intelligent recommendations. Key features include efficient data management with Excel import/export, interactive dashboard, and instant PDF report generation.

Role

Full-stack Developer,

AI Integration

Use case

Decision Support System,

Education Technology (EdTech)

Tools

Next.js,

Clerk,

PostgreSQL,

Gemini API

SyncRank Dashboard

Sync Rank - Sistem Peringkat Mahasiswa dengan AI

Deploy with Vercel

SyncRank adalah Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis web yang dirancang untuk membantu dosen dan staf akademik dalam melakukan peringkat prestasi mahasiswa secara objektif, efisien, dan cerdas.

Fitur Utama

  • Peringkat Objektif: Mengimplementasikan metode Simple Additive Weighting (SAW) untuk memastikan penilaian yang adil dan konsisten.
  • Analisis & Laporan AI: Dilengkapi asisten AI untuk memberikan wawasan dan rekomendasi dari data yang ada.
  • Manajemen Data Efisien: Dukungan penuh untuk Impor dan Ekspor data mahasiswa dan kriteria melalui file Excel.
  • Dashboard Interaktif: Visualisasikan data, pantau tren performa, dan identifikasi mahasiswa berprestasi dengan mudah.
  • Ekspor ke PDF: Buat laporan peringkat yang rapi dan profesional dalam format PDF dengan sekali klik.
  • Periode Fleksibel: Atur periode penilaian (misal per semester) dengan kriteria dan bobot yang dapat disesuaikan.
  • Autentikasi Aman: Sistem login dan manajemen pengguna yang aman menggunakan Clerk.

Tech Stack

  • Next.js: React Framework untuk aplikasi web modern.
  • AI (Vercel AI SDK): Untuk fitur-fitur cerdas dan asisten chat.
  • TypeScript: Untuk kode yang lebih aman dan mudah dikelola.
  • Tailwind CSS: Framework CSS untuk desain yang cepat dan responsif.
  • shadcn/ui: Komponen UI yang indah dan dapat diakses.
  • Clerk: Untuk autentikasi dan manajemen pengguna.
  • Prisma: ORM untuk interaksi dengan database.

Mulai

Untuk menjalankan proyek ini secara lokal, ikuti langkah-langkah berikut:

  1. Clone repositori:

    git clone https://github.com/fadilsflow/sistem-peringkat-mahasiswa.git
    cd sistem-peringkat-mahasiswa
  2. Install dependensi:

    npm install
  3. Setup variabel lingkungan:
    Buat file .env di root proyek dan isi dengan kunci API Anda. Anda bisa mendapatkan kunci ini dari platform masing-masing.

    # Database
    DATABASE_URL="your_database_url_here"
    
    # Clerk Authentication
    NEXT_PUBLIC_CLERK_PUBLISHABLE_KEY=your_clerk_publishable_key
    CLERK_SECRET_KEY=your_clerk_secret_key
    NEXT_PUBLIC_CLERK_SIGN_IN_URL=/sign-in
    NEXT_PUBLIC_CLERK_SIGN_UP_URL=/sign-up
    NEXT_PUBLIC_CLERK_AFTER_SIGN_IN_URL=/dashboard
    NEXT_PUBLIC_CLERK_AFTER_SIGN_UP_URL=/dashboard
    
    # Google Gemini API (atau model AI lain)
    GOOGLE_GEMINI_API_KEY="your_api_key_here"
  4. Sinkronisasi database:

    npx prisma db push
  5. Jalankan server pengembangan:

    npm run dev

Buka http://localhost:3000 di browser Anda untuk melihat hasilnya.

Rencana Pengembangan

  1. Kustomisasi Template Laporan: Memungkinkan pengguna mendesain sendiri template laporan PDF.
  2. Analisis Perbandingan: Fitur untuk membandingkan performa mahasiswa antar periode penilaian.
  3. Notifikasi: Pengingat dan pemberitahuan penting untuk pengguna.
  4. Peran & Hak Akses: Manajemen peran yang lebih detail (Admin, Dosen, Kepala Jurusan).

Sumber Daya

Kontak

Untuk pertanyaan, saran, atau peluang kolaborasi:

Lisensi

Proyek ini dilisensikan di bawah Lisensi MIT - lihat file LICENSE untuk detailnya.