Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD)
Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma merupakan Jurnal yang menampung hasil penelitian dari Mahasiswa khususnya mahasiswa di Program Studi Sistem Informasi juga menerima hasil penelitian dari kampus berbeda dengan bidang keilmuan yang sama. Jurnal ini menampung publikasi dibidang ilmu komputer khususnya Sistem Informasi, Sistem Pendukung Keputusan, Sistem Pakar, Pengolahan Citra, Jaringan Saraf Tiruan, Data Mining, Security Computer dan seluruh keilmuan dibidang komputer. Panduan & Video Tutorial 1. Pembuatan Akun User 2. Submit / Memasukkan Artikel di Jurnal
Rancang Bangun Sistem Informasi Keuangan Siswa Berbasis Website Pada Madrasah Ibtidaiyah Mafaatikhul Huda Penarukan
Perkembangan teknologi informasi saat ini mendorong institusi pendidikan untuk bertranformasi dalam pengelolaan data dan administrasi, salah satunya dalam hal pengelolaan keuangan siswa. Madrasah Ibtidaiyah (MI) Mafaatikhul Huda sebagai salah satu institusi pendidikan dasar swasta yang terletak di Desa Penarukan Kecamatan Adiwerna Kabupaten Tegal. MI Mafaatikhul Huda masih menggunakan metode manual dalam proses pengelolaan keuangan siswa, yang menyebabkan risiko kesalahan dalam pencatatan, kehilangan data, kerusakan data, dan keterlambatan dalam pelaporan keuangan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem informasi pengelolaan keuangan siswa berbasis website yang dapat diakses oleh orang tua siswa, bendahara dan kepala madrasah. Pengembangan sistem menggunakan metode waterfall. Penelitian ini menggunakan metode pengumpulan data yang dilakukan dengan cara observasi, wawancara, dan library research untuk mengevaluasi sistem yang sedang berjalan dan mengidentifikasi kebutuhan sistem baru. Dan pemodelan rancangan sistem ini menggunakan Unified Modeling Language (UML) yang meliputi use case diagram, activity diagram, sequence diagram, dan class diagram. Hasil perancangan sistem pengelolaan keuangan siswa berbasis website meliputi beberapa fitur utama, diantaranya adalah pengelolaan data keuangan siswa, riwayat transaksi pembayaran, pencetakan bukti pembayaran dan penyusunan laporan keuangan secara otomatis. Diharapkan rancang bangun sistem informasi keuangan siswa berbasis website ini menjadi solusi dalam mendukung digitalisasi madrasah dan meningkatkan kualitas pelayanan madrasah.
Copyright (c) 2026 Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Sistem Informasi Pembayaran Berbasis Website Untuk Efisiensi dan Transparansi Administrasi Kos Puri Delima Dersalam
Penelitian ini dilakukan untuk mengatasi permasalahan administrasi pembayaran kos di Kos Puri Delima Dersalam yang sebelumnya masih dilakukan secara manual melalui buku catatan dan konfirmasi pesan WhatsApp, sehingga sering menimbulkan kesalahan pencatatan, keterlambatan rekap data, serta kurangnya transparansi informasi bagi penghuni. Untuk menyelesaikan permasalahan tersebut, dikembangkan sistem informasi pembayaran kos berbasis website yang mampu mengelola data penghuni, kamar, tagihan, dan pembayaran secara terpusat. Penelitian ini menggunakan metode Waterfall, meliputi analisis kebutuhan, perancangan dengan Flowchart, Data Flow Diagram (DFD), dan Entity Relationship Diagram (ERD), implementasi menggunakan PHP dan MySQL, serta pengujian sistem melalui metode Black Box. Hasil implementasi menunjukkan bahwa fitur-fitur utama seperti pembuatan tagihan otomatis, unggah bukti pembayaran, verifikasi pembayaran oleh admin, dan penyajian laporan pembayaran dapat berfungsi dengan baik sesuai kebutuhan pengguna. Pengujian Black Box juga menunjukkan bahwa seluruh proses berjalan sesuai spesifikasi. Sistem ini mampu meningkatkan efisiensi, akurasi, dan transparansi dalam proses pembayaran kos, sehingga dapat menjadi solusi digital yang layak untuk mendukung pengelolaan administrasi kos secara lebih modern dan terstruktur.
Sistem Informasi Booking Layanan Pemasangan Lampu Variasi Berbasis Website pada Bengkel DVM Motor
Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem informasi booking berbasis website guna mendukung layanan pemasangan lampu variasi pada Bengkel Variasi DVM Motor. Permasalahan utama yang dihadapi bengkel adalah proses pemesanan layanan yang masih dilakukan secara manual melalui telepon atau WhatsApp, sehingga sering menimbulkan kesalahan pencatatan, antrean panjang, dan overbooking. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, dikembangkan sistem berbasis web dengan fitur pembatasan slot pelayanan harian, manajemen data pelanggan, serta konfirmasi otomatis oleh admin. Metode pengembangan yang digunakan adalah model Waterfall yang terdiri dari analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem dapat memfasilitasi pelanggan dalam melakukan pemesanan dengan mudah, memberikan transparansi jadwal, serta membantu admin mengelola layanan secara efisien. Pengujian black-box membuktikan seluruh fungsi utama berjalan sesuai kebutuhan, sementara hasil uji usability menunjukkan bahwa sistem mudah digunakan dan dapat meningkatkan efisiensi operasional bengkel.
Implementasi Sistem Presensi dan Penggajian Menggunakan QR Code Berbasis Web untuk Perangkat Desa di Kecamatan Pamotan
Pengelolaan presensi perangkat desa di Kecamatan Pamotan saat ini masih menggunakan metode manual menggunakan kertas. Keterbatasan utama metode ini meliputi transparansi validasi data presensi, kemungkinan adanya manipulasi data, dan kesulitan dalam mengintegrasikan data kehadiran dengan data penggajian. Hal ini mempengaruhi tugas pengawasan dan keakuratan laporan kinerja perangkat desa yang seharusnya diurus oleh kantor kecamatan. Penelitian ini bertujuan untuk membuat dan menerapkan sistem informasi terpadu berbasis web yang menggabungkan fungsi presensi menggunakan kode QR serta modul penggajian (Siltap) secara otomatis untuk perangkat desa. Pendekatan sistem pengembangan yang digunakan adalah Extreme Programming (XP), sebuah metode agile yang transmisi kemampuan beradaptasi dengan cepat terhadap kebutuhan pengguna. Proses penelitian ini melalui empat tahapan utama XP, yaitu Planning (dengan metode Planning Game untuk mengumpulkan cerita pengguna), Design (menggunakan Simple Design dan pemodelan UML), Coding ( dengan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL), serta Testing. Sistem yang telah diimplementasikan diuji melalui metode analisis data, yaitu uji fungsionalitas sistem dengan Black Box Testing. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi presensi dan penggajian sudah berjalan dengan baik. Dalam pengujian Black Box Testing, 100% skenario fungsionalitas sistem, termasuk pemindaian kode QR dan perhitungan penggajian, berjalan sesuai kebutuhan.
Analisis Regresi Linear Pengaruh Garis Kemiskinan dan Pengeluaran Kapita terhadap Kemiskinan di Indonesia
Kemiskinan tetap menjadi isu sosial-ekonomi yang signifikan di Indonesia, terutama di kabupaten/kota Sulawesi Tenggara. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh pengeluaran per kapita terhadap persentase penduduk miskin dengan menggunakan metode regresi linier sederhana. Data yang digunakan mencakup pengeluaran per kapita dan persentase penduduk miskin pada 17 kabupaten/kota di wilayah tersebut tahun 2024. Analisis regresi menunjukkan bahwa terdapat hubungan negatif yang signifikan antara pengeluaran per kapita dan tingkat kemiskinan, dengan koefisien regresi sebesar -0,0011 dan R² sebesar 0,596, menandakan bahwa sekitar 59,6% variasi tingkat kemiskinan dapat dijelaskan oleh pengeluaran per kapita. Kabupaten dengan pengeluaran per kapita tinggi, seperti Kendari, memiliki persentase miskin rendah, sementara kabupaten dengan pengeluaran rendah, seperti Konawe Kepulauan, memiliki persentase miskin tertinggi. Hasil ini sejalan dengan teori ekonomi dan memberikan implikasi penting bagi perumusan kebijakan pemerintah daerah, khususnya dalam alokasi anggaran untuk menurunkan kemiskinan. Meskipun analisis menggunakan data hipotetik sebagai demonstrasi metodologi, penelitian ini memberikan dasar bagi studi lanjutan menggunakan data aktual dan variabel sosial-ekonomi tambahan untuk meningkatkan akurasi prediksi.
Implementasi Sistem Pencatatan Dan Monitoring Kekeruhan Air Berbasis IoT Pada lembaga Penyedia Air
Air bersih merupakan kebutuhan dasar yang sangat penting bagi masyarakat dan harus dikelola dengan baik untuk menjamin ketersediaan serta kualitasnya. Pengelolaan layanan air bersih umumnya dilakukan oleh lembaga penyedia air, salah satunya adalah PAM Tirta Tempino. Namun dalam operasionalnya, lembaga ini masih menghadapi kendala pada proses pencatatan pemakaian air, pengelolaan data pelanggan, dan penanganan pengaduan yang masih dilakukan secara manual. Kondisi ini berpotensi menimbulkan keterlambatan informasi, ketidaktepatan data, dan kurangnya transparansi layanan. Selain itu, belum tersedia sistem yang mampu memantau tingkat kekeruhan air secara realtime. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem informasi berbasis web yang terintegrasi dengan sensor kekeruhan untuk mendukung proses kerja PAM Tirta Tempino. Pengembangan dilakukan menggunakan metode Rapid Application Development melalui beberapa iterasi. Sistem yang dihasilkan menyediakan fitur pencatatan pemakaian air, pengelolaan pelanggan, pengaduan, pembayaran, serta monitoring kekeruhan air secara realtime. Hasil pengujian Black Box Testing menunjukkan bahwa seluruh 31 fungsi sistem berjalan dengan tingkat keberhasilan 100%. Temuan ini menunjukkan bahwa sistem mampu meningkatkan akurasi pencatatan, efisiensi operasional, dan kualitas layanan pada PAM Tirta Tempino.
Klasifikasi Rentang Usia Berdasarkan Citra Wajah Menggunakan Convolutional Neural Network
Klasifikasi usia berbasis citra wajah memegang peran krusial dalam berbagai bidang, mulai dari sistem keamanan hingga analisis pasar digital. Dalam studi ini, dikembangkan pendekatan klasifikasi menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur MobileNetV2 untuk mengkategorikan usia ke dalam empat kelompok: anak, remaja, dewasa, dan lansia. Sebanyak 3.250 citra wajah dari platform Kaggle diproses melalui tahap normalisasi dan augmentasi guna meningkatkan variasi dan mengurangi overfitting. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model yang dibangun dengan teknik transfer learning ini mencapai akurasi 84% pada data validasi, dengan performa terbaik di kelas dewasa. Namun demikian, kelas dengan data lebih sedikit menunjukkan kinerja lebih rendah, mengisyaratkan perlunya penanganan khusus untuk ketidakseimbangan data. Temuan ini memperkuat potensi CNN untuk klasifikasi usia, sekaligus menyoroti pentingnya strategi data yang lebih berimbang.
Evaluasi Usability Sistem Informasi Akademik Universitas Negeri Gorontalo Menggunakan Metode System Usability Scale (SUS)
Pada kajian yang telah dilakukan ini dilatar belakangi oleh implementasi Sistem Informasi Akademik Universitas Negeri Gorontalo (SIAKAD UNG) yang masih menghadapi berbagai kendala usability, seperti tampilan yang kurang ramah pengguna, navigasi yang membingungkan, serta sejumlah fitur yang belum berfungsi optimal. Kondisi tersebut menimbulkan kesenjangan antara tujuan sistem sebagai pendukung layanan akademik yang efisien dan pengalaman nyata pengguna di lapangan. Penerapan metode SUS (System Usability Scale) dalam evaluasi peringkat kegunaan dilakukan untuk mengetahui tingkat usability suatu sistem sebagai dasar perbaikan antarmuka, fitur, dan alur penggunaan sistem. pada riset menerapkan metode riset yang bersifat kuantitatif deskriptif, dimana pemrolehan data berasal dari 100 mahasiswa aktif angkatan 2025 pada 10 fakultas di Universitas Negeri Gorontalo yang tentunya telah ditentukan berdasarkan kriteria yang cocok dengan penelitian ini. Proses pemungutan data diperoleh dari pengujian alur tugas yang telah ditentukan dan pengisian angket SUS 10 item skala Likert 1–5. Hasil pengukuran menunjukkan skor SUS rata-rata sebesar 61,05 yang menempatkan SIAKAD UNG pada grade “D” dengan kategori adjective “OK”, tingkat penerimaan (acceptability) marginal, dan berada pada kelas detractor dalam perspektif Net Promoter Score.
Sistem Informasi Posyandu Jiwa Digital Sebagai Sarana Peningkatkan Pelayanan Kesehatan Mental Di Desa Mojokrapak
Permasalahan dalam pencatatan dan pengelolaan data pada Posyandu Jiwa di Desa Mojokrapak yang masih dilakukan secara manual mengakibatkan kurangnya efisiensi, akurasi, dan kecepatan distribusi informasi. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem informasi Posyandu Jiwa berbasis web sebagai solusi digital untuk meningkatkan efisiensi layanan dan kualitas informasi kesehatan mental masyarakat. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah Waterfall dengan tahapan analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Sistem yang dikembangkan mencakup fitur manajemen data pasien ODGJ, pencatatan kehadiran, riwayat pemeriksaan, pemberian obat, pengelolaan jadwal kegiatan, serta modul edukasi kesehatan jiwa. Pengguna sistem terdiri dari tiga kategori: bidan, kader, dan pasien. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem mempermudah proses pengolahan data dan akses informasi secara real-time, serta mendapat respons positif dari pengguna. Pengujian menggunakan metode black box testing membuktikan bahwa sistem berjalan optimal dan seluruh fungsionalitas sesuai harapan. Kesimpulannya, sistem informasi ini berhasil mendigitalisasi layanan Posyandu Jiwa dan memiliki potensi untuk diintegrasikan dengan sistem kesehatan pemerintah di masa depan.
Implementasi Data Mining Regresi Linear Berganda Pada Sistem Prediksi Penjualan Obat Pada Apotek XYZ
Persaingan di dunia bisnis penjualan seperti apotek sekarang menuntut para stakeholder apotek untuk menemukan strategi pengelolaan stok maupun pemasaran untuk memprediksi pangsa pasar agar dapat meningkatkan penjualan obat dan memberikan profitabilitas bagi apotek XYZ. Apotek XYZ belum menerapkan analisis secara manual maupun menggunakan sistem untuk memprediksi penjualan obat, sehingga sering mengalami kekosongan maupun penumpukan stok. Untuk menganalisis diperlukan suatu metode atau algoritma data mining yang mampu mengolah transaksi penjualan obat menjadi suatu informasi. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem informasi prediksi penjualan obat di apotek XYZ yang nantinya diimplementasikan atau diintegrasikan sebuah model prediksi Regresi Linear Berganda yang diimplementasikan dalam sistem berbasis website, dengan mengikuti tahapan CRISP-DM untuk membantu apotek XYZ dalam memprediksi penjualan obat sehingga dapat mencegah kehabisan atau kelebihan stok dan dapat mendukung penjualan pada apotek. Variabel harga dan curah hujan digunakan sebagai prediktor terhadap jumlah penjualan. Berdasarkan hasil implementasi terhadap obat Arkavit, perhitungan manual mendapatkan hasil prediksi sebesar 3,87768 dan menggunakan sistem website yang telah dibuat mendapatkan hasil prediksi sebesar 3,88 obat. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu mereplikasi perhitungan manual secara akurat, dan beberapa obat menunjukkan performa model yang baik, meskipun sebagian lainnya masih memerlukan penyempurnaan. Secara keseluruhan, model dan sistem prediksi yang dibangun dapat membantu Apotek XYZ dalam memprediksi penjualan obat, dapat dijadikan dasar dalam pengambilan keputusan terkait pengelolaan stok obat secara lebih efisien.
Rancang Bangun Sistem Inventory Berbasis Web untuk Optimalisasi Manajemen Persediaan di Departemen FOC PT. ZTT Cable Indonesia
Pengelolaan persediaan yang masih dilakukan secara manual menggunakan Microsoft Excel di Departemen FOC PT. ZTT Cable Indonesia menimbulkan berbagai permasalahan, seperti tingginya potensi kesalahan input data, keterbatasan akses informasi stok secara real-time, serta proses pelaporan yang lambat. Kondisi ini berdampak langsung pada efektivitas pengawasan material dan kelancaran proses produksi. Untuk menjawab tantangan tersebut, penelitian ini merancang dan membangun sistem inventory berbasis web yang bertujuan mengoptimalkan manajemen persediaan melalui pencatatan yang lebih terstruktur, akurat, dan mudah diakses. Metode pengembangan yang digunakan adalah Rapid Application Development (RAD), yang menekankan proses iteratif dan keterlibatan aktif pengguna dalam setiap tahapan. Pendekatan ini mendukung terciptanya sistem yang benar-benar sesuai kebutuhan lapangan. Perancangan sistem dilakukan melalui penyusunan flowchart, diagram aktivitas, use case, hingga class diagram untuk memastikan alur data dan fungsi sistem berjalan secara menyeluruh. Sistem yang dibangun dilengkapi fitur utama seperti manajemen barang masuk, manajemen barang keluar, laporan stok, manajemen pengguna, serta autentikasi login berbasis hak akses. Hasil implementasi dan pengujian menggunakan metode black box menunjukkan bahwa seluruh fungsi berjalan dengan baik dan mampu meningkatkan efisiensi pengelolaan inventaris. Sistem ini tidak hanya mempermudah proses pencatatan dan pencarian data, tetapi juga menghadirkan laporan yang lebih cepat dan akurat. Secara keseluruhan, rancang bangun sistem inventory berbasis web ini memberikan dampak positif dalam menciptakan proses persediaan yang lebih transparan, responsif, dan mendukung optimalisasi operasional di Departemen FOC PT. ZTT Cable Indonesia.
Rancang Bangun WebGIS Pemetaan Rawan Bencana dan Ketangguhan Desa di Indramayu
Kerentanan wilayah pesisir Kabupaten Indramayu terhadap bencana alam seperti banjir, kekeringan, abrasi, dan cuaca ekstrem menuntut adanya sistem informasi yang mampu memetakan risiko dan tingkat ketangguhan masyarakat secara spasial. Ketersediaan data risiko bencana umumnya masih tersebar dalam bentuk laporan tekstual dan belum terintegrasi ke dalam sistem berbasis peta digital. Kondisi ini menyulitkan proses analisis wilayah prioritas dan pengambilan keputusan kebijakan mitigasi di tingkat desa. Pendekatan System Development Life Cycle (SDLC) dengan Prototyping digunakan untuk merancang sistem informasi geografis berbasis web (WebGIS) yang mampu mengintegrasikan data batas wilayah, jenis bencana, serta hasil penilaian ketangguhan desa berdasarkan indikator DESTANA. Setiap data diolah dalam format spasial agar dapat divisualisasikan pada peta interaktif dengan kategori risiko tinggi, sedang, dan rendah. Hasil perancangan menghasilkan prototipe WebGIS yang menampilkan hubungan antara wilayah rawan bencana dan kapasitas ketangguhan desa secara simultan. Sistem ini dapat menjadi media pendukung analisis spasial awal dalam perencanaan kebijakan penanggulangan bencana di tingkat daerah, serta dasar pengembangan model analisis spasial lanjutan pada tahap penelitian berikutnya.
Rancang Bangun SIPERKA: Sistem Informasi Perpustakaan Kabupaten Subang Berbasis Arsitektur Data Terpadu
SIPERKA hadir sebagai solusi Sistem Informasi Perpustakaan di Kabupaten Subang, dirancang untuk menyatukan pengelolaan data koleksi, pustakawan, serta pengumpulan dari beragam unit perpustakaan menjadi satu entitas sistem yang ringkas. Studi ini berfokus pada tujuan perancangan serta penerapan SIPERKA yang berlandaskan arsitektur data terpadu, demi mengoptimalisasi efisiensi sekaligus menjaga konsistensi manajemen data perpustakaan di tingkat daerah. Alur pengembangan sistem mengadopsi kerangka kerja Model Waterfall , yang meliputi fase analisis prasyarat, desain arsitektur data, realisasi sistem berbasis web, hingga pengujian fungsionalitas. Secara teknis, sistem ini dibangun di atas fondasi framework Laravel 12 yang didukung oleh data basis MySQL. Hasil verifikasi menampilkan kapabilitas sistem dalam mengelola koleksi data, pustakawan, dan pelaporan secara sentral melalui akses multiuser. Penerapan arsitektur data terpadu terbukti efektif meningkatkan interoperabilitas dan kohesi data antarperpustakaan di lingkungan Dinas Kearsipan dan Perpustakaan Kabupaten Subang.
Perbandingan Kinerja Algoritma Decision Tree dan Random Forest dalam Prediksi Kelulusan Siswa
Kelulusan siswa merupakan salah satu indikator penting dalam evaluasi proses pembelajaran di bidang pendidikan. Pemanfaatan teknik data mining dapat membantu memprediksi kelulusan siswa secara lebih objektif berdasarkan data akademik dan non-akademik. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja algoritma Decision Tree dan Random Forest dalam memprediksi kelulusan siswa. Dataset yang digunakan adalah Student Performance Dataset yang diperoleh dari UCI Machine Learning Repository dengan jumlah 649 data dan 33 variabel. Proses penelitian meliputi tahap prapemrosesan data, pembentukan model klasifikasi, serta evaluasi kinerja model menggunakan metrik accuracy, precision, recall, dan confusion matrix. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Random Forest memiliki nilai akurasi dan precision yang lebih tinggi dibandingkan Decision Tree, sedangkan Decision Tree menunjukkan nilai recall yang lebih baik dalam mendeteksi siswa yang tidak lulus. Temuan ini mengindikasikan bahwa Random Forest lebih unggul dalam menghasilkan prediksi yang tepat, sementara Decision Tree lebih efektif dalam mengenali seluruh kasus ketidaklulusan. Dengan demikian, pemilihan algoritma terbaik perlu disesuaikan dengan kebutuhan analisis dan tujuan penerapan sistem prediksi kelulusan siswa.
Perancangan dan Implementasi Sistem Informasi Administrasi Sertifikasi Profesi Berbasis Web Pada LSP BBPVP Medan
Pengelolaan administrasi sertifikasi profesi yang masih dilaksanakan secara manual atau belum terintegrasi secara optimal berpotensi menimbulkan berbagai permasalahan, seperti keterlambatan pelayanan, terjadinya duplikasi data, serta kendala dalam penyampaian informasi. Lembaga Sertifikasi Profesi (LSP) BBPVP Medan membutuhkan sebuah sistem informasi yang mampu mengelola layanan sertifikasi secara terpusat dan efisien. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem informasi administrasi sertifikasi profesi berbasis web pada LSP BBPVP Medan. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah metode Waterfall, yang mencakup tahapan analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, dan pengujian. Sistem dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman PHP dengan framework Laravel serta basis data MySQL. Pengujian sistem dilakukan menggunakan metode black-box testing untuk memastikan bahwa setiap fungsi sistem berjalan sesuai dengan kebutuhan pengguna. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan mampu mengintegrasikan pengelolaan data skema sertifikasi, Tempat Uji Kompetensi (TUK), asesor, struktur organisasi, serta penyajian informasi layanan sertifikasi secara terstruktur. Dengan demikian, sistem ini diharapkan dapat meningkatkan efisiensi administrasi sertifikasi serta mempermudah akses informasi bagi pengguna dan admin di lingkungan LSP BBPVP Medan.
Analisis Dan Deteksi Burnout Pada Kalangan Anak Muda Dengan Algoritma Naïve Bayes
Burnout pada anak muda menjadi fenomena yang semakin mengkhawatirkan seiring meningkatnya tekanan akademik, tuntutan pekerjaan, serta intensitas aktivitas digital di era modern. Kondisi ini ditandai oleh kelelahan emosional, depersonalisasi, dan menurunnya pencapaian pribadi yang berdampak langsung pada kesehatan mental dan performa individu. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat burnout pada kalangan anak muda serta membangun model deteksi otomatis menggunakan algoritma Naïve Bayes. Sebanyak 200 responden berusia 18–30 tahun dilibatkan melalui kuesioner daring berbasis skala Likert, dengan lima variabel utama yaitu Emotional Exhaustion (EE), Depersonalization (DP), Personal Accomplishment (PA), Stres Akademik/Pekerjaan (SA), dan Kualitas Tidur (QT). Proses analisis dilakukan melalui tahapan KDD yang meliputi data cleaning, transformation, data mining, dan evaluation menggunakan metode klasifikasi Naïve Bayes. Hasil penelitian menunjukkan bahwa 55% responden berada pada kategori burnout. Variabel QT Buruk, SA Tinggi, EE Tinggi, DP Tinggi, dan PA Rendah memiliki pengaruh paling signifikan terhadap terbentuknya burnout. Nilai likelihood kelas burnout sebesar 0,08305, jauh lebih tinggi dibandingkan kelas tidak burnout sebesar 0,0000733, sehingga kasus uji diklasifikasikan sebagai burnout. Temuan ini menunjukkan bahwa algoritma Naïve Bayes efektif digunakan sebagai alat deteksi dini burnout pada anak muda serta berpotensi mendukung pengembangan sistem monitoring kesehatan mental.
Pengembangan Sistem Pakar Untuk Rekomendasi Pupuk dan Irigasi Berdasarkan Analisis Kesuburan Tanah
Saat ini bidang pertanian seringkali diperhadapkan dengan tantangan terhadap peningkatan produktivitas secara efektif dengan tujuan agar tetap terjaga kualitas dan keberlanjutan lingkungan. Adapun faktor utama yang mempengaruhi hasil pertanian adalah terkait dengan kesuburan tanah dan ketersediaan air. Adapun permasalahan yang sering dihadapi para petani adalah penggunaan pupuk dan sistem irigasi yang tidak tepat sehingga menyebabkan degradasi tanah, pencemaran lingkungan, serta peningkatan biaya operasional. Sehingga diperlukan sebuah solusi yang tepat yang dapat memberikan rekomendasi optimal terkait pemupukan dan irigasi berdasarkan analisis kesuburan tanah.Urgensi dari penelitian ini adalah menjadi hal yang sangat penting dikarenakan pada penelitian ini dibuat dengan tujuan mengembangkan sistem pakar yang mampu memberikan rekomendasi pupuk dan irigasi berdasarkan parameter kesuburan tanah, seperti pH, kandungan nitrogen, fosfor, kalium, dan kelembaban tanah. Sistem ini akan menggunakan metode logika fuzzy untuk menangani ketidakpastian dalam data tanah serta basis aturan (rule-based system) yang disusun berdasarkan pengetahuan pakar dan data penelitian sebelumnya. Metode penelitian meliputi tahapan pengumpulan data kesuburan tanah, wawancara dengan pakar pertanian, perancangan sistem pakar menggunakan teknik fuzzy inference system (FIS), serta pengujian dan validasi sistem terhadap hasil rekomendasi yang diberikan. Pengujian akan dilakukan dengan membandingkan rekomendasi sistem terhadap rekomendasi pakar secara manual guna mengukur akurasi dan efektivitas sistem. Luaran yang ditargetkan dari penelitian ini meliputi prototype sistem pakar berbasis web, Dengan adanya sistem ini, diharapkan efisiensi penggunaan pupuk dan air meningkat, biaya produksi berkurang, serta produktivitas pertanian dapat ditingkatkan secara berkelanjutan.
Peramalan Inflasi dan Harga Minyak Mentah dengan Pendekatan Hybrid Statistika-Machine Learning dan Statistika-Deep Learning
Inflasi dan harga minyak mentah merupakan dua indikator ekonomi strategis yang memengaruhi stabilitas ekonomi nasional dan arah kebijakan publik. Peramalan yang akurat terhadap kedua variabel ini sangat penting untuk mendukung perencanaan fiskal, moneter, serta strategi sektor industri dan perdagangan. Karakteristik keduanya berbeda, dimana inflasi cenderung memiliki pola tren dan musiman yang relatif stabil, sedangkan harga minyak mentah bersifat fluktuatif dengan pengaruh faktor eksternal global. Perbedaan ini menuntut metode peramalan yang adaptif dan mampu bekerja baik pada kondisi data yang berbeda. Penelitian ini memiliki keterkaitan dengan Sustainable Development Goals (SDG 8 dan SDG 9). Penelitian ini bertujuan mengembangkan metode time series forecasting berbasis pendekatan hybrid melalui model statistika-machine learning dan statistika-deep learning. Pendekatan statistika dengan model Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) digunakan untuk menangkap pola linear, kemudian hasil prediksi atau residual dari model ARIMA diproses lebih lanjut menggunakan algoritma machine learning yaitu Support Vector Regression (SVR) dan model deep learning yaitu Long Short-Term Memory (LSTM) untuk mempelajari pola non-linear. Dalam hal ini, evaluasi akurasi model diukur dengan metrik symmetric Mean Absolute Percentage Error (sMAPE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model ARIMA-SVR memiliki akurasi lebih baik dalam meramalkan data inflasi dengan nilai sMAPE sebesar 0,2072. Sebaliknya, model ARIMA-LSTM lebih akurat dalam meramalkan data harga minyak dengan nilai sMAPE sebesar 0,0548. Dengan demikian, pendekatan hybrid statistika-machine learning dan statistika-deep learning memiliki akurasi yang baik dalam memprediksi data yang bersifat time series.
Analisis Pengaruh Intensitas Belajar dan Motivasi Terhadap Prestasi Akademik Menggunakan Regresi Linier Berganda
Studi ini dilakukan untuk mengkaji sejauh mana intensitas belajar serta motivasi belajar berkontribusi terhadap prestasi akademik. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dan termasuk dalam jenis penelitian asosiatif dengan tujuan mengidentifikasi hubungan antarvariabel. Pengumpulan data dilakukan melalui penyebaran angket untuk memperoleh informasi terkait tingkat intensitas belajar dan motivasi belajar, sedangkan data prestasi akademik diperoleh dari dokumen nilai akademik. Data dianalisis menggunakan regresi linier berganda untuk menilai pengaruh masing-masing variabel independen maupun pengaruh keduanya secara simultan terhadap variabel dependen. Hasil analisis menunjukkan bahwa variabel intensitas belajar memiliki nilai signifikansi sebesar 0,000, di mana 0,000 < 0,05, sehingga H1 diterima. Hal ini menunjukkan bahwa intensitas belajar berpengaruh terhadap prestasi akademik. Sementara itu, variabel motivasi belajar menunjukkan nilai signifikansi sebesar 0,232, di mana 0,232 > 0,05, sehingga H2 ditolak. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa motivasi belajar tidak berpengaruh terhadap prestasi akademik. Selanjutnya, berdasarkan hasil uji F pada tabel ANOVA diperoleh nilai signifikansi sebesar 0,000, di mana 0,000 < 0,05, sehingga H3 diterima. Hal ini menunjukkan bahwa intensitas belajar dan motivasi belajar secara simultan berpengaruh terhadap prestasi akademik.
Prediksi Kelayakan Panen Kelapa Sawit Menggunakan Naïve Bayes
Kelapa sawit merupakan komoditas unggulan nasional yang berperan penting dalam sektor perkebunan dan ekonomi Indonesia. Namun, hasil panen sering berfluktuasi akibat faktor iklim, pupuk, dan usia tanaman, sementara penentuan kelayakan panen masih dilakukan secara manual dan subjektif. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem prediksi kelayakan panen kelapa sawit dengan Naïve Bayes guna membantu pengambilan keputusan yang lebih objektif dan efisien. Data yang digunakan meliputi curah hujan, suhu, kelembapan, usia tanaman, dan penggunaan pupuk. Metode Naïve Bayes dipilih karena kemampuannya dalam melakukan klasifikasi cepat dan akurat berdasarkan probabilitas. Hasil penelitian diharapkan menghasilkan sistem pendukung keputusan yang mampu memberikan prediksi kelayakan panen secara akurat, sehingga dapat meningkatkan efisiensi produksi dan produktivitas perkebunan kelapa sawit.
Analisa Penerapan Teorema Bayes untuk Mengetahui Tingkat Potensi dan Profesionalisme Guru PAUD Berdasarkan Kepribadian
Profesionalisme seorang guru di lingkungan pendidikan anak untuk usia dini (PAUD) merupakan satu hal yang perlu diperhatikan guna menunjang pendidikan bagi anak. Hal ini dikarenakan pendidikan anak usia dini menjadi pondasi yang cukup berpengaruh bagi masa depan anak. Periode pendidikan PAUD termasuk dalam rentang golden age, dimana perkembangan fisik, kognitif, emosional dan sosial terjadi sangat pesat dan tidak dapat diulang. Sehingga profesional dan potensi guru pada lingkungan ini harus sesuai agar tidak menimbulkan dampak yang buruk bagi perkembangan anak. Oleh karena itu dibutuhkan sebuah analisis efektif yang mampu melihat tingkat potensi dan professional guru PAUD melalui unsur-unsur pendukung seperti latar belakang pendidikan atau penilaian kepribadian. Salah satu alternatif yang dilakukan adalah dengan memanfaatkan keilmuan dalam bidang sistem pakar yang menggunakan berbagai metode dan algoritma analisa yang bervariasi. Salah satu algoritma metode yang dapat digunakan adalah teorema bayes. Dari hasil penerapan metode ini dapat dilihat nilai presentasi kepribadian guru PAUD sehingga potensi dan profesionalisme yang dimiliki dapat dipertanggung jawabkan.
Implementasi Metode Certainty Factor dalam Sistem Pakar untuk Deteksi Kerusakan Mesin Vibration Continuous Monitoring
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pakar berbasis metode Certainty Factor dalam mendeteksi kerusakan pada mesin Vibration Continuous Monitoring. Mesin ini digunakan untuk memantau getaran pada mesin industri, yang jika tidak terdeteksi dapat menyebabkan kerusakan lebih parah dan mengurangi efisiensi operasional. Metode Certainty Factor digunakan untuk mengukur tingkat kepastian dalam diagnosis kerusakan berdasarkan gejala yang terdeteksi. Penelitian ini melibatkan pengumpulan data melalui observasi, wawancara dengan ahli, dan studi literatur untuk membangun basis aturan dan menghitung nilai CF untuk setiap gejala. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem pakar ini mampu mendeteksi kerusakan dengan tingkat kepastian yang tinggi, dengan beberapa jenis kerusakan memiliki nilai CF di atas 90%. Dengan menggunakan sistem ini, proses diagnosis kerusakan dapat dilakukan lebih cepat dan akurat, mengurangi ketergantungan pada kehadiran teknisi ahli dan mengoptimalkan pemeliharaan mesin. Penelitian ini memberikan kontribusi penting dalam penerapan kecerdasan buatan di bidang pemeliharaan mesin industri, yang dapat meningkatkan efisiensi dan mengurangi biaya operasional.
Analisis Sentimen Komentar Resep Masakan Indonesia dengan Machine Learning dan Fitur Ekstraksi Word2Vec
Perkembangan teknologi digital telah mendorong meningkatnya aktivitas pengguna dalam mengekspresikan opini melalui media sosial, termasuk komentar terhadap resep masakan Indonesia. Analisis sentimen digunakan untuk memahami kecenderungan opini tersebut secara otomatis menggunakan pendekatan machine learning. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh penerapan fitur ekstraksi Word2Vec terhadap peningkatan kinerja tiga algoritma klasifikasi teks, yaitu Naïve Bayes, K-Nearest Neighbor (KNN), dan Random Forest, dalam mengklasifikasikan komentar positif dan negatif pada dataset komentar resep masakan Indonesia. Tahapan penelitian meliputi preprocessing data (tokenisasi, stopword removal, dan stemming), pelabelan sentimen, ekstraksi fitur Word2Vec, serta pengujian model menggunakan pembagian data 80:20. Evaluasi dilakukan menggunakan empat metrik, yaitu accuracy, precision, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan fitur Word2Vec mampu meningkatkan performa seluruh model. Akurasi tertinggi diperoleh pada model Random Forest dengan Word2Vec sebesar 84,07%, disusul Naïve Bayes sebesar 84,07%, dan KNN sebesar 79,70%. Nilai F1-score terbaik juga diperoleh oleh Random Forest sebesar 84,45%. Peningkatan performa ini menunjukkan bahwa representasi semantik Word2Vec mampu memperkaya pemahaman model terhadap makna dan konteks kata dalam teks, sehingga lebih efektif dalam mengidentifikasi sentimen pengguna terhadap resep masakan Indonesia.
Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) Untuk Menganalisis Pendapat Siswa Terhadap Edukasi Anti Perundungan
Perundungan di lingkungan pendidikan merupakan permasalahan sosial yang berdampak signifikan terhadap perkembangan psikologis dan akademik peserta didik. Edukasi anti perundungan telah banyak diterapkan di sekolah, namun efektivitasnya sering kali sulit diukur secara objektif. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pendapat siswa terhadap program edukasi anti perundungan dengan menerapkan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) pada data berbasis teks. Data diperoleh melalui kuesioner terbuka yang diisi oleh siswa, kemudian dilakukan tahap preprocessing meliputi tokenizing, stopword removal, dan pembobotan Term Frequency–Inverse Document Frequency (TF-IDF). Hasil klasifikasi pendapat siswa dibagi menjadi tiga kategori, yaitu positif, negatif, dan netral. Berdasarkan hasil pengujian, algoritma KNN dengan nilai k = 5 menghasilkan akurasi tertinggi sebesar 86,4%, menunjukkan bahwa metode ini mampu mengidentifikasi kecenderungan opini siswa secara efektif. Temuan ini diharapkan dapat menjadi dasar pengambilan keputusan dalam evaluasi serta pengembangan strategi edukasi anti perundungan di lingkungan sekolah.
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Supplier Barang Elektronik Dengan Metode Assemble AHP-SAW
Pemilihan supplier merupakan salah satu aspek strategis dalam manajemen rantai pasok karena berpengaruh langsung terhadap kualitas bahan baku, kelancaran produksi, serta efisiensi biaya operasional. Namun, praktik di lapangan sering menghadapi tantangan berupa keterlambatan pengiriman, ketidaksesuaian kualitas produk, maupun biaya tambahan yang berdampak negatif terhadap produktivitas perusahaan. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, diperlukan sebuah pendekatan yang sistematis dan objektif melalui pemanfaatan Sistem Pendukung Keputusan (SPK). Penelitian ini mengusulkan pengembangan SPK dengan mengombinasikan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Simple Additive Weighting (SAW). AHP digunakan untuk menentukan bobot prioritas setiap kriteria melalui perbandingan berpasangan dan pengujian konsistensi, sedangkan SAW dimanfaatkan untuk menghitung skor akhir alternatif supplier berdasarkan bobot yang telah ditentukan. Kombinasi kedua metode ini diharapkan mampu memberikan peringkat alternatif yang lebih akurat, transparan, dan mudah dipahami oleh pengambil keputusan. Tahapan penelitian meliputi identifikasi masalah, studi literatur, pengumpulan data terkait kriteria penilaian supplier, implementasi sistem berbasis metode AHP-SAW, serta evaluasi hasil perhitungan. Kriteria yang digunakan dalam penelitian ini antara lain kualitas produk, ketahanan, garansi, harga, kecepatan respon komunikasi, waktu pengiriman, dan biaya pengiriman. Hasil yang diharapkan adalah sebuah sistem yang mampu memberikan rekomendasi supplier terbaik secara objektif, sehingga dapat membantu perusahaan meminimalkan risiko operasional dan meningkatkan daya saing. Penggabungan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Simple Additive Weighting (SAW) terbukti efektif dalam meningkatkan akurasi pemilihan supplier secara objektif dan terstruktur. Sistem ini memberikan rekomendasi yang sistematis dan efisien sesuai dengan standar perusahaan, sehingga membantu mengurangi risiko kesalahan dan mendukung pengambilan keputusan yang lebih bijak.
Talarice Felicia Elvinata Happy Clarissa
Penerapan Algoritma FP-Growth dalam Menganalisa Penjualan Pada Sistem Informasi Pengadaan di Sekolah (SIPLAH)
CV. Pelana merupakan perusahaan yang bergerak di bidang penerbitan, percetakan, dan penyedia alat tulis kantor, serta menjadi mitra resmi dalam pengadaan barang dan jasa melalui platform Sistem Informasi Pengadaan di Sekolah (SIPLAH). Seiring meningkatnya persaingan antar penyedia di platform tersebut, perusahaan perlu menyusun strategi baru untuk menjaga keunggulan kompetitif. Salah satu kendala utama yang dihadapi adalah kurang optimalnya penataan produk pada etalase, yang menyebabkan pelanggan kesulitan menemukan barang yang mereka butuhkan, sehingga berpotensi berpindah ke penyedia lain. Penelitian ini memanfaatkan metode data mining dengan algoritma FP-Growth untuk menganalisis pola pembelian konsumen berdasarkan data transaksi penjualan. FP-Growth dipilih karena kemampuannya dalam menemukan asosiasi produk yang sering dibeli secara bersamaan dengan efisien. Hasil analisis tersebut digunakan sebagai dasar dalam perbaikan penyusunan etalase produk di SIPLAH, sehingga produk yang saling berhubungan dapat dikelompokkan dan ditampilkan secara strategis. Penelitian ini menghasilkan aplikasi sistem berbasis data mining yang mampu mengidentifikasi produk-produk berdasarkan nilai minimum support dan confidence. Produk dengan nilai tertinggi ditemukan pada item Blangko Rapot dengan nilai support 25,64% dan confidence sebesar 100%
Implementasi Sistem Pakar Metode Algoritma K-Nearest Neighbor Dalam Mendeteksi Penyimpangan Perilaku Seksual
Manusia sebagai makhluk biologis memiliki dorongan seksual yang tidak selalu diekspresikan dalam perilaku yang dianggap normal oleh masyarakat. Penyimpangan perilaku seksual merupakan bentuk kelainan yang dapat memengaruhi identitas individu serta menimbulkan dampak sosial. Kurangnya pemahaman masyarakat terhadap isu ini menyebabkan para pelaku cenderung menyembunyikan kondisi mereka karena rasa malu. Untuk mengatasi masalah tersebut maka dibuatlah sebuah program sistem pakar dengan metode algoritma k-nearest neighbor. Program ini bertujuan dalam mendiagnosa bentuk penyimpangan perilaku seksual berdasarkan gejala yang dialami oleh pengguna. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa penggunaan metode algoritma k-nearest neighbor mampu memudahkan pengguna dalam mendeteksi gejala penyimpangan perilaku seksual dan diharapkan dapat menjadi sarana konsultasi awal yang akurat dan efisien.
E-Kpi (Key Performance Indicator) Tenaga Kesehatan Dirumah Sakit Menggunakan Metode Moosra
Di era digital, teknologi informasi menjadi kebutuhan penting di sektor kesehatan, termasuk dalam evaluasi kinerja tenaga kesehatan yang selama ini masih manual, seperti di RSU Mitra Sejati. Untuk mengatasi masalah seperti keterlambatan dan ketidakakuratan, dikembangkan sistem E-KPI berbasis metode MOOSRA, yang menilai kinerja secara objektif melalui proses normalisasi, pembobotan, dan perhitungan rasio. Sistem ini berbasis web dan memungkinkan input, pemrosesan, serta tampilan hasil evaluasi secara real-time. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu menilai secara objektif dan efisien, memberikan bobot sesuai prioritas indikator, serta menghasilkan peringkat kinerja akurat yang mendukung pengambilan keputusan manajerial.
E-Selection System Dalam Penyaluran Hibah Alat Dan Mesin Pertanian Menggunakan Metode WASPAS
Dalam proses penyaluran hibah alat dan mesin pertanian (Alsintan) di Dinas Ketahanan Pangan Dan Hortikultura sering kali tidak sejalan dengan kebutuhan spesifik petani di daerah tertentu, sehingga alat dan mesin disalurkan tidak dimanfaatkan secara maksimal dikarenakan belum adanya terkomputerisasi dan hanya menggunakan cara manual. Hal ini juga dapat mengurangi potensi konflik dan kecurangan dalam proses selesksi. Oleh karena, itu maka dibangun sistem cerdas yang bernama Sistem Pendukung Keputusan (SPK). Sistem ini nantinya akan menggunakan metode WASPAS sebagai metode perhitungan. Metode WASPAS merupakan metode yang menggunakan pembobotan untuk menyelesaikan prioritas dengan alternatif yang sesuai. Metode ini mendukung relevansi WASPAS sebagai metode yang efektif untuk mendukung keputusan dalam konteks distribusi hibah alat dan mesin pertanian. Hasil yang diperoleh adalah terciptanya sebuah sistem yang akan memberikan output (keluaran) berupa peringkat dari setiap alternatif mulai nilai tertinggi yaitu alternatif yang paling layak mendapatkan bantuan hingga alternatif dengan nilai yang paling rendah, hasil tersebut diharapkan dapat membantu pihak Dinas Ketahanan Pangan Dan Hortikultura dalam proses penyaluran hibah alat dan mesin pertanian (Alsintan) secara cepat, tepat dan efisien.
Rekrutmen Calon PANTARLIH Untuk Pilkada Di Kelurahan Pasar Baru Kecamatan Medan Kota Menggunakan MOOSRA
Rekrutmen calon Petugas Pemutakhiran Data Pemilih (PANTARLIH) untuk Pilkada di Kelurahan Pasar Baru Kecamatan Medan Kota kadang mengalami masalah yang berpengaruh terhadap jalannya proses dan hasilnya. Salah satu masalahnya adalah kurangnya efisiensi dan akurasi dalam proses rekrutmen petugas. Pada periode sebelumnya secara manual, penilaian calon petugas berdasarkan kriteria tertentu tidak transparan, sering menghabiskan banyak waktu, dan rentan terhadap subjektivitas. Ini membuat sulit untuk memastikan bahwa kandidat yang dipilih memiliki kompetensi yang diperlukan untuk posisi tersebut. Permasalahan tersebut dapat diatasi dengan memanfaatkan kemajuan teknologi informasi. Salah satunya adalah sistem pendukung keputusan (Decision Support System), yaitu pasangan berbagai sumber intelektual dari sekelompok individu dengan sumber intelektual komputer untuk meningkatkan kualitas pengambilan keputusan. Sistem ini digunakan untuk menilai calon berdasarkan kriteria yang telah ditentukan seperti pengalaman, kompetensi, dan hasil tes, sehingga proses seleksi menjadi lebih objektif, efisien, dan transparan. Salah satu metode yang digunakan adalah Multiobjective Optimization on the Basis of Simple Ratio Analysis (MOOSRA).Hasil yang diharapkan dari penelitian ini adalah tersusunnya sistem pendukung keputusan dengan metode MOOSRA yang mampu mempercepat proses rekrutmen petugas pemutakhiran data pemilih secara objektif, efisien, dan transparan, sehingga kandidat terpilih benar-benar sesuai dengan kriteria dan kebutuhan yang ditetapkan.
Sistem Pakar Diagnosa Dini Diabetes Pada Remaja Di Klinik Andriani Menggunakan Metode Teorema Bayes
Penyakit diabetes pada remaja dini menjadi perhatian khusus karena dapat berdampak serius terhadap kesehatan jangka panjang. Deteksi dini terhadap gejala-gejala diabetes sangat penting agar penanganan dapat dilakukan secara cepat dan tepat. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pakar yang mampu mengidentifikasi kemungkinan terjadinya diabetes berdasarkan gejala yang dialami oleh remaja dini dengan menerapkan metode Teorema Bayes. Metode ini digunakan untuk menghitung probabilitas terjadinya suatu jenis diabetes berdasarkan gejala-gejala yang diinput oleh pengguna. Sistem ini dibangun dengan basis pengetahuan yang bersumber dari data dan referensi medis terpercaya. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu memberikan diagnosis dengan probabilitas yang mendekati hasil dari tenaga medis, dengan contoh kasus menunjukkan bahwa pasien D1 terdiagnosis menderita Diabetes tipe-I dengan probabilitas sebesar 54%. Akurasi sistem juga dinilai cukup baik berdasarkan perbandingan dengan data riil dan masukan dari tenaga medis. Dengan demikian, sistem pakar ini dapat menjadi alat bantu alternatif dalam proses skrining awal penyakit diabetes pada remaja dini. Dengan adanya sistem pakar ini, proses deteksi dini penyakit diabetes pada remaja dini dapat dilakukan dengan lebih cepat, praktis, dan terstruktur. Penelitian ini diharapkan mampu memberikan kontribusi dalam mendukung tenaga medis maupun masyarakat umum sebagai sarana skrining awal, sehingga potensi risiko komplikasi akibat keterlambatan penanganan dapat diminimalisasi.
Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Kualitas Minyak Mentah Kelapa Sawit Terbaik Menggunakan Metode MOORA
PT Perkebunan Lembah Bhakti memiliki permasalahan dalam penentuan kualitas minyak mentah kelapa sawit terbaik dimana proses penentuan masih dilakukan dengan cara manual tanpa mempertimbangkan kriteria kriteria yang menjadi akar penilaian. Proses menentukan kualitas minyak mentah kelapa sawit juga membutuhkan waktu. Hal ini tentu berpengaruh terhadap penjualan. Oleh karena itu maka dibangunlah sebuah sistem pendukung keputusan yang dapat melakukan proses penilaian data alternatif berdasarkan kriteria yang telah ditentukan dan dikombinasikan dengan metode MOORA. Metode MOORA merupakan metode yang dapat mengurangi kesalahan atau mengoptimalkan dalam penaksiran untuk pemilihan nilai tertinggi dan terendah. Hasil yang diperoleh adalah sebuah sistem yang dapat memberikan hasil akhir berupa urutan penilaian dalam penentuan kualitas minyak mentah kelapas sawit terbaik mulai dari nilai tertinggi hingga terendah. Keputusan yang didapat, diharapkan akan membantu pihak PT Perkebunan Lembah Bhakti dalam menambah penjualan.
Sistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Masyarakat Yang Layak Menerima Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) Menggunakan Metode Combined Compromise Solution (CoCoSo)
Program Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) merupakan salah satu kebijakan strategis pemerintah dalam upaya mengurangi kemiskinan dan meningkatkan akses pangan bagi masyarakat kurang mampu. Namun, implementasi program ini masih menghadapi tantangan, terutama dalam memastikan bahwa bantuan tepat sasaran. Di Desa Kutalimbaru, proses seleksi penerima sering terkendala oleh data yang tidak akurat, ketidakkonsistenan dalam kriteria penilaian, dan risiko distribusi yang tidak merata. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis metode Combined Compromise Solution (CoCoSo) untuk membantu proses seleksi penerima BPNT secara lebih objektif, terukur, dan transparan. Metode CoCoSo dipilih karena kemampuannya dalam menangani masalah pengambilan keputusan multikriteria yang kompleks, dengan menyeimbangkan berbagai alternatif yang saling bertentangan. Sistem yang dirancang berbasis web dan menggunakan data dari Kecamatan Kutalimbaru periode 1 November 2023. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat meningkatkan efektivitas penyaluran bantuan serta memberikan kontribusi dalam pengembangan sistem serupa di wilayah lain dan sebagai acuan dalam penelitian lebih lanjut di bidang sistem pendukung keputusan.
Implementasi Data Mining Menganalisa Pola Penjualan Barang Pada Aisyah Shop Menggunakan Metode FP-Growth
Membangun sebuah bisnis Online Shop penjualan barang sangat memerlukan penggunaan teknologi informasi, guna mendukung kelancaran penjualan produk-produk yang disediakan. Masalah yang terjadi adalah Aisyah Shop kesulitan menentukan strategi penjualan dan persediaan barang yang mengakibatkan tingkat penjualan dinilai masih kurang maksimal. Pada saat ini Aisyah Shop masih memproses data penjualannya secara manual, sehingga ketersediaan data penjualan besar tidak dapat digunakan semaksimal mungkin. Online Shop dituntut untuk menemukan suatu strategi yang dapat meningkatkan penjualan produk yang akan dijual. Salah satu cara yang dapat dilakukan untuk penentuan strategi penjualan barang adalah dengan menggunakan teknik data mining. Adapun metode yang digunakan dalam hal ini adalah algoritma FP-Growth, yaitu sebuah algoritma yang menghasilkan frequent itemset yang nantinya akan digunakan dalam proses penentuan aturan yang dapat menghasilkan sebuah pilihan. Algoritma FP-Growth menggunakan konsep tree development dalam pencarian jenis produk yang sering dibeli (frequent itemset). Data yang digunakan yaitu 50 jenis barang dan 40 data transaksi. Pada penelitian ini ditentukan nilai minimum support sebesar 7% dan nilai minimum confidence sebesar 27%. Dari hasil pengujian yang dilakukan didapatkan beberapa aturan yang dijadikan pola dalam membangun strategi penjualan maupun strategi persediaan yang lebih baik dimasa yang akan datang. Kata kunci: Penjualan, Data Mining, FP-Growth, Association rules, Frequent itemset.
Penerapan Metode Promethee Dalam Sistem Pendukung Keputusan Untuk Pengelolaan Anggaran Desa
Pengelolaan anggaran desa merupakan aspek krusial dalam pembangunan daerah yang sering menghadapi tantangan seperti kesulitan dalam menentukan prioritas pembangunan, inefisiensi alokasi dana, serta kurangnya transparansi dan akuntabilitas. Dengan meningkatnya desentralisasi fiskal dan alokasi Dana Desa, diperlukan pendekatan yang lebih sistematis dalam pengambilan keputusan guna memastikan penggunaan anggaran yang efektif dan tepat sasaran. Penelitian ini mengusulkan penerapan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis metode Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluations (Promethee) untuk membantu pemerintah desa dalam menetapkan prioritas pembangunan secara objektif. Metode Promethee dipilih karena kemampuannya dalam menangani berbagai kriteria kuantitatif dan kualitatif secara lebih fleksibel dibandingkan metode lain seperti AHP atau SAW. Sistem ini dirancang untuk memberikan peringkat prioritas berdasarkan kriteria yang ditentukan, sehingga menghasilkan keputusan yang lebih akurat dan efisien. Penerapan SPK berbasis metode Promethee dalam pengelolaan anggaran desa menunjukkan bahwa sistem ini mampu meningkatkan efektivitas dalam penentuan prioritas pembanguna. Dengan proses pemeringkatan yang lebih objektif, keputusan yang diambil menjadi lebih transparan, mengurangi potensi penyalahgunaan dana, serta meningkatkan akuntabilitas dalam tata kelola keuangan desa.
Penerapan Metode K-Means Clustering Dalam Analisis Profil Konsumen Untuk Strategi Manajemen Pemasaran
Segmentasi konsumen merupakan pendekatan penting dalam manajemen pemasaran untuk memahami karakteristik pelanggan dan merumuskan strategi yang tepat sasaran. Namun, tidak semua organisasi memiliki data transaksi yang lengkap, sehingga pemanfaatan data profil pelanggan non-transaksional menjadi alternatif yang relevan. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan segmentasi konsumen berdasarkan profil pelanggan menggunakan metode K-Means Clustering sebagai dasar penyusunan strategi manajemen pemasaran. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan teknik data mining. Dataset yang digunakan adalah dataset publik Customers Purchase Behavior dari Kaggle yang terdiri dari 72.637 data pelanggan. Variabel yang dianalisis meliputi lifestage dan premium customer. Data kategorik ditransformasikan melalui proses encoding dan dinormalisasi sebelum diterapkan algoritma K-Means Clustering. Hasil penelitian menunjukkan bahwa konsumen dapat dikelompokkan ke dalam tiga segmen utama dengan karakteristik yang berbeda berdasarkan tahapan kehidupan dan preferensi harga. Segmentasi ini mencerminkan perbedaan sensitivitas harga dan potensi nilai pelanggan pada masing-masing kelompok. Penelitian ini menyimpulkan bahwa metode K-Means Clustering efektif digunakan untuk segmentasi konsumen berbasis data profil pelanggan non-transaksional. Hasil segmentasi dapat dimanfaatkan sebagai dasar pengambilan keputusan dalam penyusunan strategi manajemen pemasaran yang lebih terarah dan berbasis data.
Implementasi Metode Moora Dalam Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Tenaga Kerja Baru
Penerimaan tenaga kerja baru merupakan salah satu aspek penting dalam manajemen sumber daya manusia yang berdampak langsung pada kualitas dan kinerja perusahaan. PT. Satu Jaya Indonesia menghadapi tantangan dalam menyeleksi kandidat terbaik untuk posisi Teknisi dan Administrasi yang membutuhkan kualifikasi teknis dan administratif yang tinggi. Untuk itu, dibutuhkan suatu sistem yang dapat membantu proses pengambilan keputusan secara objektif dan terstruktur. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan metode MOORA (Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis) dalam membangun sistem pendukung keputusan (SPK) untuk proses rekrutmen di PT. Satu Jaya Indonesia. Metode MOORA dipilih karena kemampuannya dalam menangani berbagai kriteria secara matematis dan memberikan hasil yang akurat. Kriteria yang digunakan meliputi pendidikan, pengalaman kerja, psikotes, kesehatan, dan keahlian, yang masing-masing dikonversi dan diberikan bobot sesuai tingkat kepentingannya. Sistem dirancang menggunakan Microsoft Visual Studio sebagai alat pengembangan dan Microsoft Access sebagai basis data. Melalui proses normalisasi data dan perhitungan preferensi berdasarkan metode MOORA, sistem ini mampu memberikan peringkat terhadap kandidat, sehingga memudahkan manajemen dalam mengambil keputusan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem ini efektif dalam meningkatkan efisiensi, objektivitas, dan akurasi dalam proses seleksi tenaga kerja baru.
Pengembangan Sistem Pendukung Keputusan Untuk Pemilihan Produk Unggulan Pada UMKM Di Kota Medan Dengan Metode Waspas
Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) di Kota Medan memiliki peranan vital dalam mendorong pertumbuhan ekonomi daerah. Namun, tantangan dalam menentukan produk unggulan yang kompetitif menjadi hambatan signifikan bagi pengembangan UMKM. Ketiadaan sistem pendukung yang efektif menyebabkan pengambilan keputusan bersifat subjektif dan kurang terstruktur, sehingga berisiko menurunkan efisiensi produksi dan daya saing di pasar. Sebagai solusi, penelitian ini mengembangkan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) menggunakan metode Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS). Metode ini dipilih karena kemampuannya dalam menggabungkan dua pendekatan perhitungan (WSM dan WPM) untuk menghasilkan keputusan yang lebih akurat dan efisien. Sistem ini diimplementasikan dalam bentuk aplikasi desktop berbasis Visual Basic yang dapat digunakan secara offline dan menyediakan antarmuka yang mudah dioperasikan oleh pelaku UMKM. Hasil pengujian menunjukkan bahwa aplikasi yang dikembangkan mampu memberikan rekomendasi produk unggulan secara cepat dan tepat berdasarkan input kriteria yang telah ditentukan. Dengan adanya sistem ini, pelaku UMKM dapat mengambil keputusan yang lebih terstruktur dan berdasarkan data, sehingga meningkatkan efisiensi, memperluas pangsa pasar, dan mendukung peningkatan pendapatan UMKM di Kota Medan.
Aplikasi Verifikator E-Sertifikat Seminar Oleh HIMSI TGD Berbasis QR Code Menggunakan Algoritma RSA
Seiring kemajuan teknologi digital, e-sertifikat semakin banyak digunakan sebagai bukti partisipasi dalam kegiatan akademik, namun juga rentan terhadap pemalsuan yang dapat merusak reputasi penyelenggara. Untuk mengatasi masalah ini, penelitian ini mengembangkan aplikasi web verifikasi e-sertifikat menggunakan QR Code dan algoritma kriptografi RSA sebagai tanda tangan digital, yang hasil enkripsinya dikonversi ke format heksadesimal dan disisipkan dalam QR Code. Sistem dikembangkan dengan model Waterfall melalui tahapan analisis, desain, implementasi, pengujian, dan penerapan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa aplikasi mampu memverifikasi keaslian e-sertifikat secara efisien, akurat, dan aman, sehingga mendukung HIMSI STMIK Triguna Dharma dalam meningkatkan keamanan, mencegah pemalsuan, dan memperkuat kepercayaan terhadap validitas sertifikat yang diterbitkan.
Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Lokasi Cabang Strategis Menggunakan Metode MOORA
Pada era modern, kebutuhan akan pasokan listrik yang handal semakin meningkat, terutama di sektor perumahan, industri, dan komersial. PT. Taufiq Elektrik Sejahtera merupakan perusahaan yang bergerak di bidang jasa instalasi listrik dan penyewaan genset, yang terus berkembang dan membutuhkan strategi ekspansi yang tepat. Salah satu tantangan utama dalam pengembangan usaha ini adalah menentukan lokasi cabang baru yang strategis untuk meningkatkan aksesibilitas layanan serta daya saing perusahaan di tengah persaingan bisnis yang semakin ketat. Untuk menjawab permasalahan tersebut, penelitian ini mengusulkan solusi berupa penerapan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dengan metode Multi-Objective Optimization by Ratio Analysis (MOORA). Metode MOORA dipilih karena mampu menangani pengambilan keputusan multi-kriteria dengan cara membandingkan berbagai alternatif berdasarkan atribut yang telah ditentukan. Metode ini memberikan bobot terhadap setiap kriteria yang relevan, sehingga menghasilkan perhitungan yang objektif dan sistematis dalam menentukan lokasi terbaik untuk cabang baru perusahaan. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa penerapan metode MOORA dalam sistem pendukung keputusan dapat membantu PT. Taufiq Elektrik Sejahtera dalam memilih lokasi cabang yang paling strategis berdasarkan kriteria yang telah ditentukan. Sistem yang dibangun terbukti mampu menyederhanakan proses pengambilan keputusan dan meningkatkan efisiensi dalam ekspansi bisnis perusahaan.
Sistem Asesmen Pengalokasian Gas Subsidi Menggunakan Metode Preference Selection Index
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pendukung keputusan (SPK) berbasis Metode Preference Selection Index (PSI) dalam pengalokasian gas subsidi, khususnya Gas LPG 3 kg di PT. Putra Bakti Migasindo. SPK diharapkan dapat membantu pimpinan Perusahaan dalam menganalisa permasalahan yang terjadi terkait pengalokasian gas subsidi yang sering kali kompleks dan dinamis. Metode PSI dipilih karena kemampuan dalam mengidentifikasi preferensi pengguna dan karakteristik wilayah secara lebih akurat, sehingga dapat meningkatkan efisiensi alokasi dan ketersediaan gas subsidi. Dengan menerepkan metode ini, diharapkan dapat diperoleh alternatif Keputusan yang lebih baik galam pengalokasian gas yang pada gilirannya dapat meningkatkan kepuasan pengguna dan efektivitas distribusi. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi signifikan bagi PT. Putra Bakti Migasindo dalam merancang strategi pengalokasian gas subsidi yang lebih optimal, serta memberikan rekomendasi berbasis data untuk pengambilan Keputusan yang lebih baik. Dengan demikian, penelitian ini tidak hanya terfokus pada aspek teknis pengalokasian , tetapi juga pada peningkatan kualitas Keputusan yang diambil oleh manajemen Perusahaan.
Sistem Pakar Mendeteksi Kerusakan Injeksi Pada Sepeda Motor Honda Beat Menggunakan Metode Teorema Bayes
Injeksi sepeda motor honda beat merupakan sistem pengabutan bahan bakar menggunakan teknologi injeksi elektronik. Sistem ini menggantikan sistem karburator yang lebih umum digunakan sebelum era injeksi. Akan tetapi, mekanik menemui hambatan dan juga kesulitan dalam melakukan pengecekan kerusakan injeksi sepeda motor honda beat, sehingga mekanik hanya melakukan melalui pengecekan manual atau satu-persatu terhadap kerusakan injeksi sepeda motor honda beat. Untuk mengatasi masalah yang dijelaskan diatas salah satunya dengan membagun sistem pakar yang diharapkan dapat membantu dan mempermudah mekanik dalam menentukan keruskan injeksi sepeda motor honda beat. Untuk menentukan kerusakan injeksi sepeda motor honda beat, sistem pakar ini menggunakan metode teorema bayes dengan cara melalui proses perhitungan dengan cara menghitung keseluruhan bobot kerusakan dan gejala kerusakan yang kemudian sistem akan menampilkan hasil kerusakan injeksi sepeda motor honda beat. Hasil dari penelitian yang dilakukan diatas menghasilkan aplikasi sistem pakar berbasis website untuk memudahkan pengguna atau mekanik dalam menentukan kerusakan injeksi sepeda motor honda beat dengan menggunakan metode teorema bayes yang dapat membantu pengguna aplikasi dalam menentukan kerusakan injeksi sepeda motor honda beat.
Analisis dan Implementasi Algoritma AES untuk Pengamanan Dokumen Pemerintahan Berbasis Website
Keamanan dokumen pemerintahan merupakan aspek penting dalam mendukung tata kelola pemerintahan yang transparan dan terpercaya, khususnya pada sistem pengelolaan dokumen berbasis website. Dokumen perencanaan pembangunan, seperti hasil kesepakatan Musyawarah Perencanaan Pembangunan (MUSRENBANG), memiliki tingkat kerahasiaan tinggi sehingga memerlukan mekanisme pengamanan yang andal. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan mengimplementasikan algoritma Advanced Encryption Standard (AES) dalam pengamanan dokumen pemerintahan berbasis website. Metode penelitian yang digunakan meliputi analisis kebutuhan sistem, perancangan arsitektur aplikasi, serta implementasi algoritma AES pada proses enkripsi dan dekripsi dokumen. Pengujian sistem dilakukan dengan mengukur waktu proses enkripsi dan dekripsi pada berbagai ukuran file dokumen untuk mengevaluasi kinerja algoritma yang diterapkan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma AES mampu memberikan tingkat keamanan yang baik terhadap dokumen pemerintahan tanpa memberikan dampak signifikan terhadap kinerja sistem berbasis website. Selain itu, sistem yang dikembangkan mampu menjaga kerahasiaan data dokumen dari akses tidak sah. Kesimpulan dari penelitian ini adalah bahwa penerapan algoritma AES efektif digunakan sebagai solusi pengamanan dokumen pemerintahan berbasis website dan dapat diimplementasikan sebagai model pengamanan data pada sistem e-government tingkat lokal.