bluuebunny/crossref_metadata_2025 huggingface dataset:
Gambaran Kesiapan Berwirausaha Pada Pelaku UMKM Pasca Pandemi Covid-19
Authors: Tentama Fatwa , Kurniawati Kurniawati , Mulasari Surahma Asti , Sukesi Tri Wahyuni , Sulistyawati Sulistyawati
Published: April 2024

Faktor kesiapan berwirausaha yang rendah akan menjadi penghambat bagi pelaku Usaha Mikro Kecil dan Menengah (UMKM) dalam menjalankan usahanya secara berkelanjutan. Tujuan penelitian untuk mengetahui fenomena kesiapan berwirausaha pada pelaku Usaha Mikro Kecil dan Menengah (UMKM) di Desa Ngalang pasca Pandemi Covid-19. Metode penelitian menggunakan metode kualitatif dengan pendekatan fenomenologi. Metode pengumpulan data diambil dengan melakukan wawancara semi-terstruktur. Responden penelitian berjumlah 6 pelaku UMKM yang dipilih menggunakan purposive sampling dengan karakteristik berusia 20-40 tahun, memiliki usaha yang sudah berjalan minimal lima tahun, terdampak usaha saat pandemi Covid-19 selama dua tahun. Penelitian ini menggunakan teknik analisis isi dengan hasil penelitian menunjukkan bahwa pelaku UMKM yang mengalami krisis, putus asa dan mengalami kebangkrutan hingga hampir tutup usahanya saat ini sudah mulai memiliki kesiapan berwirausaha kembali. Hal ini dapat dilihat dari responden memiliki aspek kesiapan berwirausaha yaitu keterampilan individu, ketakutan akan kegagalan, jaringan sosial, persepsi terhadap peluang. Temuan aspek lain pada responden tampak pada penyiapan fisik, mental, dan spiritual individu, penyiapan kepribadian, penyiapan perkembangan kepribadian, penyiapan kegiatan usaha, dan penyiapan kemampuan pemasaran produk. Pelaku UMKM memiliki kemampuan untuk siap berwirausaha pasca Pandemi Covid-19 ini.
Peran Faktor Psikososial Dalam Pembentukan Perilaku Judi Yang Diasosiasikan Dengan Intensitas Bermain Game Online Pada Pengguna Higgs Domino
Authors: Kholifah Nanik , Astrella Nathania Bayu , Jamaludin Mukhamad
Published: April 2024

Perjudian online banyak diminati oleh berbagai kalangan, karena mudahnya akses bermain, lengkapnya fasilitas dan memiliki jaminan keamanan tinggi karena tidak memuat data pribadi. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui ada atau tidaknya pengaruh intensitas bermain game online terhadap pembentukan perilaku judi pada mahasiswa. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan desain korelasi. Subjek penelitian merupakan mahasiswa berstatus santri Universitas Yudharta Pasuruan pengguna Higgs Domino. Metode pengambilan sampel menggunakan simple random sampling dengan subjek sebanyak 70 responden. Dalam penelitian ini menggunakan instrumen skala intensitas bermain game online dan skala pembentukan perilaku judi. Analisis data penelitian ini menggunakan teknik analisis regresi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ada pengaruh intensitas bermain game online terhadap pembentukan perilaku pada mahasiswa pengguna  Higgs Domino dengan uji hipotesis analisis regresi didapatkan persamaan Y =  24,029 + 0,715X dan signifikansi sebesar 0,000. Besarnya pengaruh intensitas bermain game online terhadap pembentukan perilaku judi pada mahasiswa adalah 56,2% sedangkan 43,8% dipengaruhi oleh faktor lainnya. Motivasi berjudi semakin berkembang karena pelaku merasakan gairah dan ketegangan yang semakin bertambah dalam permainan, yang kemudian menimbulkan rasa pengharapan yang tinggi akan kemenangan. Hal ini yang menjadi alasan terjadi suatu intensitas dalam bermain judi, sehingga intensitas bermain game Higgs Domino dapat membentuk perilaku judi.
Penerapan Etnosains dalam Pembelajaran Ilmu Pengetahuan Alam dan Sosial Kelas IV di MI As-Sunni Pamekasan
Authors: Lestari Leli , Nabila Nabila
Published: April 2024

Derasnya arus globalisasi saat ini telah menurunkan nilai budaya Indonesia di tanah air. Hal ini berujung pada terhapusnya nilai-nilai tradisional dan kearifan lokal. Untuk meningkatkan kelangsungan budaya dan kearifan lokal, hendaknya siswa menanamkan kecintaan terhadap budaya dan kearifan lokal dengan mengintegrasikan pengetahuan budaya ke dalam proses pembelajaran. Oleh karena itu, perlu adanya materi pendidikan baru yang memadukan budaya dan ilmu pengetahuan atau bisa disebut etnosains. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan etnosains dalam pembelajaran IPAS di MI As-sunni ini kepala sekolah dan guru merancang dengan cara mengintegrasikan pengetahuan ilmiah dengan budaya lokal yang ada di sekitar sekolah. Setiap guru sebelum melakukan pembelajaran biasanya membuat perencanaan dengan cara mempelajari materi dan membuat modul ajar terlebih dahulu. Kemudian guru mengimplementasikan penerapan etnosains ini dengan mengajak siswa untuk mengaitkan budaya lokal (sholawat banjari) yang ada dengan materi IPAS. respon dan persepsi dalam pembelajaran ini siswa lebih antusias dan bersemangat dalam proses pembelajaran, siswa lebih aktif berpartisipasi dan mampu memberikan contoh dari budaya dan tradisi mereka sendiri terkait dengan materi yang mereka pelajari. Penerapan etnosains telah meningkatkan apresiasi siswa terhadap kekayaan budaya lokal di sekitarnya, siswa dapat menghargai keunikan budaya lokal, sehingga mereka lebih peduli dalam melestarikan budaya yang ada dan dapat menghargai budaya lokalnya sendiri dengan cara mempelajarinya, agar budaya lokal yang ada tidak hilang dan juga siswa dapat berinteraksi dengan teman-teman sebaya untuk membangun hubungan sosial yang kuat.
PERANCANGAN MEDIA PEMBALAJARAN BERBASIS LECTORA INSPIRE PADA MATA PELAJARAN AKIDAH AKHLAK KELAS VIII
Authors: Khalifah Nur , Zakir Supratman , Supriadi Supriadi , Efriyanti Liza
Published: April 2024

Berdasarkan wawancara dengan guru Akidah Akhlak di MTsS Halaban, yaitu bapak Drs Alizar pada tanggal 24 oktober 2022, dalam proses pembelajaran guru masih mengaplikasikan metode ceramah yang mana berpusat pada guru serta menggunakan media pembelajaran buku lks dan buku cetak yang dipinjam di perpustakaan, serta menggunakan kartu-kartu yng berisikan gambar yang bertaut dengan materi yang diajarkan, penggunaan media yang kurang bervariasi tersebut menyebaban siswa menjadi kurang tertarik dalam mengikuti proses pembelajaran, apalagi dalam pelajaran Akidah Akhlak ini yang lebih banyak materi didalamnya sehingga siswa menjadi bosan dan kurang bersemangat dalam mata pelajaran ini, serta tidak sedikit yang memilih untuk tidak mengikuti pembelajaran. Siswa memerlukan media pembelajaran yang lebih bervariasi dan berbeda agar  pembelajarn lebih menarik. Tujuan penelitian ini Untuk menghasilkan sebuah Media Pembelajaran menggunakan aplikasi lectora inspire pada mata pelajaran akidah akhlak di MTsS Halaban yang mudah serta efektif untuk digunakan oleh pendidik serta mudah di pahami oleh siswa. Disini penulis mengaplikasikan metode penelitian R&D dengan model pengembangan 4D.
ANALISA PEMERATAAN IMUNISASI CAMPAK PADA ANAK SEKOLAH DI JAKARTA DENGAN ALGORITMA CLUSTEING HIERARKI DAN KLASIFIKASI STANDAR
Authors: Widya Artanti Freda , Atika Nur , Putri Sholekha Kharisma , Shabrina Aderi Zahra , Muti Yanuariska Aisyah
Published: April 2024

Campak adalah sebuah penyakit menular yang dapat menyerang anak-anak yang terjadi akibat virus. Penularan campak terjadi melalui perantaraan batuk dan bersin dari manusia ke manusia. Campak dapat menyebabkan kecacatan dan bahkan kematian, sehingga perlu dilakukan upaya lebih lanjut untuk mengatasi masalah ini. Salah satu langkah dalam mengendalikan penyebaran campak adalah melalui program imunisasi yang bertujuan untuk mencegah perkembangan dari penyakit tersebut. Dalam penelitian ini, data yang akan digunakan berasal dari data.jakarta.go.id. Penelitian ini memanfaatkan teknik data mining dengan menggunakan algoritma clustering hierarki. Metode clustering hierarki digunakan untuk mengelompokkan data menjadi beberapa kelompok. Keunggulan metode ini termasuk kemampuannya dalam mengatasi masalah yang sering dihadapi oleh metode K-Means, yaitu sensitivitas terhadap data yang berbeda. Algoritma ini juga memiliki keunggulan lain, yaitu hasil clustering tidak tergantung pada urutan entri dalam dataset. Dengan menerapkan metode clustering hierarki, penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi data persentase imunisasi campak berdasarkan provinsi, sehingga provinsi dapat dikelompokkan berdasarkan tingkat imunisasi mereka. Dari penelitian ini didapatkan, dari satu set pelatihan (80% dari catatan) dan satu set validasi (20% dari catatan) diklasifikasikan dengan benar setelah pelatihan sementara akurasi klasifikasi dataset pelatihan berkinerja sangat baik (sekitar 84% untuk random forest) akurasi untuk dataset validasi turun dibawah 50%. Bahwa analisis dalam ruang atribut (fitur) lengkap mungkin tidak efektif, sehingga dilakukan eksplorasi analisis klaster hierarki untuk mempelajari mengelompokan data hasil pengobatan imunisasi pada anak sekolah di daerah ibukota jakarta. Hasilnya bahwa segmentasi data untuk hasil pengobatan diikuti oleh pengelompokan subruang memungkinkan untuk mengidentifikasi kelompok data yang relevan, yang dapat membentuk dasar untuk generalisasi pengetahuan medis. Harapannya, penelitian ini dapat memberikan informasi yang berharga kepada pemerintah mengenai pengelompokan data imunisasi campak di antara anak-anak sekolah di Indonesia, khususnya di ibukota Jakarta.
PENGUKURAN TINGKAT KEPUASAN PENGGUNA FLEXIBLE LEARNING DI UNIVERSITAS KRISTEN SATYA WACANA MENGGUNAKAN PENDEKATAN END USER COMPUTING SATISFICATION (EUCS)
Authors: Vivo Benfica Gallo Ferdinandus , Jimmy Carter Tambotoh Johan
Published: April 2024

Universitas di Indonesia semakin berkembang terutama pada fasilitas teknologi informasi untuk mendukung proses perkuliahan. Salah satunya pada Universitas Kristen Satya Wacana yang memiliki sistem informasi F-Learn untuk menunjang proses perkuliahan dan mencakup 14 Fakultas didalamnya. Penelitian bertujuan agar mengevaluasi juga menilai tingkat kepuasan user terhadap sistem informasi yang akan digunakan, serta mengidentifikasi faktor yang berpengaruh terhadap tingkat kepuasan pada pengguna terhadap Sistem Informasi tersebut. Objek yang sedang diteliti ini adalah sistem informasi F-Learn di Universitas Kristen Satya Wacana (UKSW). Riset ini didasarkan pada pentingnya evaluasi terhadap perkembangan sistem yang telah mengikuti perkembangan zaman. Metode yang akan diterapkan didalam penelitian yaitu End User Computing Satisfaction (EUCS), yang mencakup lima variabel bebas, yaitu content (isi), accuracy (akurasi), format (tampilan), ease of use (kemudahan penggunaan), dan timeliness (ketepatan waktu). Terdapat 100 responden yang merupakan mahasiswa yang pernah menggunakan F-Learn dengan penyebaran kuisioner melalui google form dan kuisioner secara langsung di lokasi. Hasil dari penelitian ini menyatakan seluruh aspek tingkat kepuasannya berada pada kategori puas. Evaluasi perlu dilakukan untuk mencapai kategori sangat puas sehingga mutu pelayanan dapat mencapai titik tertinggi dan memuaskan pengguna.
PENERAPAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) PADA ULASAN PENGUNJUNG WISATA KABUPATEN KUNINGAN
Authors: Silviana Selvi , Astuti Rini , Muhamad Basysyar Fadhil
Published: April 2024

Seiring berkembangnya industri pariwisata di Kabupaten Kuningan, semakin banyak pula pengguna Google Maps yang membagikan ulasan dan opininya tentang berbagai tempat wisata terutama ulasan negatif dari pengunjung dapat memengaruhi citra destinasi pariwisata dan kunjungan wisatawan di masa depan.Permasalahan ini penting karena ulasan negatif dapat berdampak besar pada industri pariwisata.Tujuan dari penelitian ini adalah melakukan analisis sentimen  review pengguna google maps terhadap pariwisata di Kabupaten Kuningan.Data diperoleh dari ulasan tempat wisata yang ada di google maps dan telah mendapat persetujuan dari Dinas Pemuda Olahraga dan Pariwisata (DISPORAPAR) kabupaten Kuningan, Jawa Barat. Jumlah ulasan sebanyak 1042 ulasan teks yang diperoleh melalui teknik web scrapping menggunakan website apify dengan atribut rating, teks ulasan dan nama pengunjung yang kemudian diberi label positif dan negatif. Metode yang digunakan adalah support vector machine (SVM untuk mengklasifikasikan ulasan pengunjung wisata kabupaten kuningan.pemodelan menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) dengan tools yaitu rapidminer yang kemudian dilakukan perhitungan tingkat akurasi, presisi dan recall dari data ulasan tersebut.Hasil klasifikasi sentimen dengan nilai number of fold=10 di dapatkan akurasi sebesar 90.72% dengan class recall sebesar 90.22% dan class precission sebesar 91.14% menunjukkan pemodelan sudah cukup baik dalam menganalisis sentimen ulasan pengunjung wisata kabupaten Kuningan.
ANALISIS POLA TRANSAKSI PEMBELIAN PADA BISNIS FOOD AND BEVERAGE MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-GROWTH
Authors: Fansuri Rafly , Tohidi Edi , Wahyudin Edi , Kaslani Kaslani , Iin Iin
Published: April 2024

Dalam dunia bisnis Food and Beverage yang sangat kompetitif saat ini, perusahaan-perusahaan dihadapkan pada tekanan untuk terus mengembangkan strategi-strategi kreatif dalam menjalankan operasi mereka. Salah satu strategi yang dapat digunakan dalam meningkatkan kinerja penjualan adalah cross-selling, yaitu taktik menjual produk tambahan yang berkaitan dengan produk yang telah dibeli oleh pelanggan, dengan tujuan meningkatkan omset penjualan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi hubungan antara produk-produk yang sering dibeli oleh pelanggan dan bagaimana pola pembelian mereka dianalisis. Data penjualan dari French Bakery Sales digunakan dalam penelitian ini. Algoritma Frequent Pattern Growth (FP-Growth) adalah alat yang digunakan dalam metodologi penelitian ini untuk data mining asosiasi. Data transaksi penjualan dikumpulkan, atribut yang relevan dipilih, data dipreprocessing, proses asosiasi dataset, dan evaluasi pola yang terbentuk adalah semua langkah dalam proses penelitian ini. penelitian ini menghasilkan 8 aturan asosiasi menggunakan nilai minimum support 0,08 dan confidence 0,5 dengan 10 produk pembentuk. Aturan-aturan ini memiliki potensi untuk mendukung strategi cross-selling dengan lebih mudah dan efisien. Aturan-aturan ini memberikan informasi yang detail mengenai pola pembelian produk oleh konsumen, serta memperkirakan tingkat peluang keberhasilan strategi cross-selling.
PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING UNTUK MENENTUKAN PERSEDIAAN STOK BARANG
Authors: Indriani Diana , Irawan Bambang , Bahtiar Agus
Published: April 2024

Istilah fashion umumnya mengacu pada perubahan tren dan gaya berpakaian yang mendominasi pada suatu periode tertentu. Bidang bisnis fashion berusaha untuk inovatif dengan menghadirkan produk-produk yang menarik, mengikuti tren terbaru, dan memuaskan selera konsumen. Proses pemeriksaan stok saat ini masih bersifat manual dengan memeriksa ketersediaan barang, sehingga tidak efisien ketika ada permintaan tinggi dan persediaan tidak mencukupi untuk memenuhi kebutuhan konsumen. Untuk mengatasi permasalahan tersebut diperlukan penerapan data mining untuk menghasilkan informasi yang dapat digunakan dalam pengelolaan persediaan barang. Proses pengolahan data dilakukan dengan menerapkan teknik k-means clustering. Tujuan dari penelitian ini dapat mengetahui barang-barang yang telah terjual dan barang-barang yang masih tersedia dalam stok. Langkah pertama dalam penelitian ini adalah pengumpulan data. Berdasarkan hasil analisis menggunakan Davies Bouldin Index (DBI), ditemukan bahwa konfigurasi optimal untuk pembagian data menjadi cluster adalah pada k=2, dengan nilai DBI mencapai minimum sebesar -0.142. Hasil ini mengindikasikan bahwa pembentukan dua cluster (k=2) memberikan nilai DBI terendah, Setelah mengevaluasi hasil pemrosesan data ditemukan bahwa Cluster_0 memiliki jumlah penjualan yang tinggi, mencapai 594 item. Dari hasil analisis cluster, dapat disimpulkan bahwa Cluster_0 terdiri dari produk yang diminati mengindikasikan Cluster_0 menjadi fokus utama karena memiliki jumlah item yang jauh lebih banyak dan dianggap sebagai produk paling diminati.
CLUSTERING KUNJUNGAN PASIEN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS PADA RUMAH SAKIT DI WILAYAH BEKASI
Authors: Faizal Rizqi Muhammad , Martanto Martanto , Hayati Umi
Published: April 2024

Dalam era digital saat ini. Sektor kesehatan terus menghadapi tantangan besar dalam mengelola dan menganalisis data pasien yang terus bertambah. Masalah yang terjadi adalah pengelolaan statistik untuk menentukan jumlah kunjungan dari terendah, menengah sampai tertinggi pada setiap rumah sakit dalam skala yang besar. Pada penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan jumlah kunjungan pasien berdasarkan rumah sakit di wilayah Bekasi dari yang terendah, menengah, dan tertinggi. Apabila pengolahan data dilakukan dengan analisis manual maka menjadi tidak efisien dan menghambat waktu, maka dari itu perlunya menggunakan teknik data mining dengan algoritma yang sesuai. Metode yang diterapkan yaitu menggunakan Algoritma K-Means Clustering, karena kemampuannya dalam mengelompokkan data menjadi kelompok yang saling berdekatan berdasarkan nilai terdekatnya. Melalui implementasi algoritma K-Means ini, penelitian berhasil mengelompokkan berdasarkan kunjungan rumah sakit. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa jumlah kelompok optimal adalah tiga dengan nilai DBI 0,47. Pada cluster cluster 0 menjadi cluster yang terendah dengan jumlah maksimal rawat jalan sebesar 89.360 orang dan rawat inap sebesar 28.179 orang. Untuk cluster 1 menjadi cluster tersedang, dengan jumlah maksimal rawat jalan sebesar 244.966 orang dan rawat inap sebesar 45.919 orang. Dan untuk cluster 2 menjadi cluster yang tertinggi dengan jumlah maksimal rawat jalan sebesar 501.699 orang dan rawat inap 74.419 orang.
PENERAPAN K-MEANS UNTUK MENGANALISIS KEPUASAN MAHASISWA TERHADAP PEMBELAJARAN DARING
Authors: Sudrajat Adi , Irma Purnamasari Ade , Ali Irfan
Published: April 2024

Presiden Jokowi menyatakan bahwa Indonesia telah keluar dari masa pandemi COVID-19 dan saat ini memasuki fase endemi. Pendidikan memegang peranan krusial dalam pembangunan masyarakat. Meskipun pembelajaran daring tetap menjadi pilihan utama pada fase endemi, khususnya di STMIK IKMI Cirebon, pengalaman mahasiswa terkait penggunaan platform daring seringkali menimbulkan perbedaan pendapat. Tujuan penelitian ini adalah untuk menyajikan informasi mengenai kepuasan mahasiswa terhadap pembelajaran daring, sebagai upaya evaluasi terhadap sistem pembelajaran tersebut. Dataset yang berhasil dikumpulkan melibatkan 150 responden dari mahasiswa Program Studi Teknik Informatika angkatan 2020 STMIK IKMI Cirebon. Metode penelitian menggunakan Algoritma K-Means klastering, dengan melakukan 5 iterasi untuk menentukan nilai K terbaik. Penentuan tersebut dilakukan dengan membandingkan nilai Davies-Bouldin Index, yang menunjukkan bahwa K2 merupakan nilai K terbaik. Dengan penerapan K-Means, ditemukan 2 klaster yang menggambarkan kepuasan mahasiswa terhadap 5 atribut, yaitu tangible, reliability, responsibility, assurance, dan empathy. Klaster 0 menunjukkan tingkat kepuasan tinggi sebesar 93%, sementara klaster 1 menunjukkan tingkat ketidakpuasan sebesar 7% pada setiap atribut yang digunakan. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan yang lebih mendalam terkait evaluasi dan perbaikan sistem pembelajaran daring di STMIK IKMI Cirebon.
IMPLEMENTASI DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA K- MEANS CLUSTERING DALAM ANALISIS PENJUALAN PRODUK
Authors: Tiara Alifa Talitha , Astuti Rini , Muhamad Basysyar Fadhil
Published: April 2024

Fashion pria beroperasi di sebuah Department Store X dan fokus pada penjualan pakaian pria dengan berbagai macam produk seperti Kemeja, T-shirt, Celana pendek, Celana Panjang dan produk sebagainya. menghadapi tantangan memanfaatkan informasi penjualan yang melimpah untuk meningkatkan strategi penjualan. Oleh karena itu, penelitian ini menggunakan metode clustering K-Means untuk mengelompokkan data penjualan dan menentukan produk pakaian mana yang laris dan produk mana yang kurang laris di pasar mode pria. Dengan demikian, penelitian ini dapat mempermudah mengidentifikasi produk. Algoritma clustering K-Means digunakan untuk membuat kelompok produk yang saling terkait dari data penjualan pakaian pria.. Dalam konteks ini, informasi yang dimiliki, seperti Nama Barang (Artikel), Stok Awal, dan Produk yang Terjual, digunakan sebagai atribut dalam analisis K-Means Clustering. Tujuan dari studi ini adalah untuk memperdalam pemahaman terhadap pola penjualan produk Fashion Pria, sehingga hasil analisis dapat memberikan wawasan yang berharga dalam mengelola data penjualan. Hasil dari penerapan K-Means Clustering diharapkan dapat meningkatkan pemahaman tentang tren penjualan, membantu mengidentifikasi produk yang paling diminati, dan memberikan dasar untuk mengoptimalkan strategi pemasaran. Dengan demikian, penelitian ini berperan penting dalam mengubah informasi menjadi pengetahuan yang dapat meningkatkan kinerja penjualan Fashion Pria. Kesimpulan dari penelitian ini memberikan landasan untuk pengembangan strategi bisnis yang lebih cerdas dalam menghadapi dinamika pasar yang terus berubah.
ANALISIS TATA KELOLA TEKNOLOGI INFORMASI MENGGUNAKAN KERANGKA KERJA COBIT 5
Authors: Habibi Nabil , Ali Akbar Fawwaz , Lina Nurlaili Afina
Published: April 2024

Pemanfaatan teknologi informasi dalam sektor pemerintahan, khususnya melalui konsep good governance dan e-Government, diharapkan dapat meningkatkan mutu layanan pemerintah kepada penduduk. Dalam konteks ini, Dinas Kependudukan dan Pencatatan Sipil Kota Surabaya berupaya meningkatkan kualitas layanan publik dengan menerapkan sistem informasi pelayanan kependudukan. Meskipun demikian, penerapan teknologi informasi masih belum optimal dan konsisten, sehingga diperlukan analisis tata kelola teknologi informasi menggunakan COBIT 5, terutama pada domain Align, Plan, and Organize (APO04), Align, Plan, and Organize (APO12),  dan Build, Acquire and Implement (BAI). Hasil analisis menunjukkan tingkat kapabilitas  (as-is) menempati level 1 (Performed Process) pada ketiga proses domain. Persentase hasil pada domain APO 04 Manage Innovation memperoleh persentase 51,32% dengan scale rating Largely Achieved, domain APO 12 Manage Risk memperoleh persentase 52,28% dengan scale rating Largely Achieved, domain BAI 04 Manage Availability and Capacity memperoleh persentase 69,07% dengan scale rating Largely Achieved, dan memiliki nilai kesenjangan sebesar 2 dari tingkat kapabilitas yang diharapkan (to-be) yaitu level 3 (Established Proces). Rekomendasi yang diusulkan disusun berdasarkan hasil penilaian, daftar temuan, dan validasi produk kerja untuk mendukung Dinas Kependudukan dan Pencatatan Sipil Kota Surabaya dalam mencapai tingkat kapabilitas tata kelola teknologi informasi yang diharapkan.
KLASIFIKASI KOMPETENSI SISWA DI SMK BASURAGA MENGGUNAKAN ALGORITMA DECISION TREE
Authors: Musyarofah Musyarofah , Martanto Martanto , Hayati Umi
Published: April 2024

Penelitian ini difokuskan pada klasifikasi kompetensi siswa dengan metode decision tree di Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) Basuraga. Dalam penelitian ini, permasalahan yang diangkat adalah tentang bagaimana mengenali kompetensi siswa dengan menerapkan metode decision tree. Tujuan utama adalah mengidentifikasi kompetensi siswa guna mendukung manajemen data, perancangan program pembelajaran yang lebih terfokus, dan perencanaan kegiatan ekstrakurikuler yang sesuai dengan kebutuhan siswa. Dengan menggunakan algoritma decision tree untuk mengklasifikasikan kompetensi siswa berdasarkan nilai rata-rata per mata pelajaran dari data siswa tahun ajaran 2022-2023, hasil penelitian menunjukkan akurasi sebesar 98,24%. Model ini memiliki presisi prediksi kompeten mencapai 99,30%, presisi prediksi tidak kompeten mencapai 93,10%, dan tingkat keberhasilan model untuk memprediksi siswa kompeten dan tidak kompeten masing-masing sebesar 98,60% dan 96,43%. Dengan demikian, metode klasifikasi decision tree terbukti efektif dalam mengklasifikasikan kompetensi siswa, memberikan dasar bagi pengembangan strategi manajemen pendidikan yang lebih efisien dan terfokus.
PENGGUNAAN ALGORITMA DECISION TREE UNTUK PREDIKSI PRESTASI SISWA DI SEKOLAH DASAR NEGERI 3 BAYALANGU KIDUL
Authors: Nailil Amani Najiyah , Martanto Martanto , Hayati Umi
Published: April 2024

Penelitian ini bertujuan mengembangkan model prediksi prestasi belajar siswa di Sekolah Dasar Negeri 3 Bayalangu Kidul menggunakan algoritma Decision Tree. Metodologi melibatkan pengumpulan data prestasi siswa, termasuk nilai akademik dan informasi lainnya, dengan algoritma Decision Tree sebagai metode analisis. Data diperoleh dari siswa yang telah lulus dari sekolah tersebut pada tahun terakhir. Penelitian ini menitikberatkan pada pengelompokan siswa berdasarkan prestasi mereka, dan pendekatannya melibatkan penggunaan algoritma pohon keputusan. Tujuannya adalah untuk mengidentifikasi pola yang dapat merekomendasikan apakah seorang siswa akan lulus atau tidak. Hasil prediksi kenaikan atau kelulusan menunjukkan tingkat presisi 99,01%, sedangkan tingkat presisi untuk prediksi ketidaklulusan mencapai 71,43%. Rincian prediksi mencakup 100 data lulus, hanya 1 data yang tidak lulus tetapi diprediksi lulus, serta 2 data yang diprediksi tidak lulus tetapi kenyataannya lulus, dan 5 data diprediksi tidak lulus. Dengan demikian, tingkat keberhasilan prediksi lulus mencapai 98,04%, sedangkan prediksi ketidaklulusan adalah 83,33%.
ANALISIS TINGKAT KECENDERUNGAN FEAR OF MISSING OUT MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST PADA MEDIA SOSIAL
Authors: Chrisna Basila Rahman Muhammad , Martanto Martanto , Hayati Umi
Published: April 2024

Media sosial telah menjadi salah satu platform digital yang banyak digunakan saat ini. Fear of Missing Out menjadi salah satu kendala yang sering dialami para pengguna media sosial yang dampaknya cukup buruk. Adapun tujuan dari penilitian ini yaitu untuk menganalisis tingkat kecenderungan FoMO pada media sosial menggunakan teknik data mining. Data survei kuesioner yang telah terkumpul akan digunakan sebagai sumber data. Penelitian ini akan menggunakan metode data mining klasifikasi algoritma Random forest untuk mengklasifikasikan tingkat kecenderungan FoMO pada media sosial. Selanjutnya, dataset dibagi menjadi data latih dan uji menggunakan beberapa skema rasio pembagian data, lalu dilakukan pemodelan dengan menggunakan algoritma Random forest untuk memprediksi tingkat kecenderungan Fomo. Model dievaluasi dengan confusion matrix untuk mengukur performa klasifikasi. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma Random forest menunjukkan akurasi cukup tinggi yaitu 88,2% pada data uji yang digunakan untuk kalsifikasi dengan 43 True Negative dan 4 False Positive untuk kelas Tidak Fomo, dengan nilai presisi 91,48%, recall 86,00%, dan F1-Score 88,65%. Pada kelas Fomo, model memiliki 40 True Positive dan 7 False Negatif, dengan nilai presisi 90,90%, recall 85,10%, dan F1-Score 87,85%. Analisis keseluruhan menunjukkan bahwa model Random Forest dapat dengan baik mengklasifikasikan tingkat kecenderungan FoMO pada media sosial.
FIREWALL FILTERING BERBASIS DEEP PACKET INSPECTION DALAM MENDETEKSI DAN MENCEGAH ANCAMAN MALWARE
Authors: Syafi’i Bachtiar Mochammad , Rahaningsih Nining , Danar Dana Raditya
Published: April 2024

Ancaman Malware sudah menjadi  masalah serius bagi keamanan sistem komputer bagi suatu organisasi, karena dapat menyebabkan kerugian finansial dan gangguan operasional. Deep Packet Inspection adalah teknologi yang memungkinkan firewall untuk memeriksa konten aktual dari paket data yang akan melewatinya, bukan hanya header paketnya. Teknologi DPI pertama kali diperkenalkan pada tahun 1990-an untuk memfilter konten web. Saat ini, DPI digunakan secara luas oleh firewall tingkat enterprise, Intrusion Prevention System , dan perangkat keamanan jaringan lainnya untuk mendeteksi ancaman yang mungkin tidak terlihat oleh firewall tradisional. Sebagai kontribusi untuk membantu organisasi  ataupun individu dari ancaman siber. Penelitian yang digunakan mengusung pendekatan eksperimental yang secara sistematis menguji kinerja Firewall berbasis DPI untuk mendeteksi dan mencegah serangan Malware. Variabel yang mungkin mempengaruhi hasil digunakan untuk mendapatkan kesimpulan sebab akibat yang kuat. Hasil pengujian menunjukkan bahwa menambahkan sistem DPI ke Firewall Fortigate meningkatkan deteksi situs web berbahaya dan membatasi akses sebesar 25%. Namun agar DPI dapat bekerja secara maksimal, ada beberapa faktor yang harus diperhatikan seperti kemungkinan terjadinya gangguan jaringan ataupun trouble pada alat yang digunakan dan perlunya regulasi untuk penerapan DPI di Indonesia. Oleh karena itu, penerapan DPI harus tetap mempertimbangkan standar etika dan kepatuhan terhadap peraturan perundang-undangan yang berlaku.
CLUSTERING BENCANA ALAM MENGGUNAKAN K-MEANS PADA WILAYAH JAWA BARAT
Authors: Rohman Dede , Annisa Rhima , Indriyana Efendi Deny , Solahudin Dodi
Published: April 2024

Wilayah Jawa Barat memiliki risiko bencana alam yang signifikan, dengan hampir semua jenis bencana, termasuk gempa bumi, tanah longsor, banjir, dan lainnya, telah terjadi di berbagai bagian wilayah tersebut. Oleh karena itu, penting untuk mengkaji lebih mendalam informasi mengenai tingkat frekuensi bencana alam di berbagai daerah, guna meningkatkan kewaspadaan dan kesiapsiagaan di masa yang akan datang. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengelompokkan insiden-insiden bencana alam di Jawa Barat ke dalam kelompok-kelompok berdasarkan jenis bencananya. Rangkaian tahap metodologi melibatkan akuisisi data insiden bencana, pengolahan data, penentuan jumlah klaster yang optimal melalui metode elbow, implementasi algoritma K-Means, serta analisis hasil klastering. Dengan menggunakan tools Rapidminer diperoleh 3 cluster dengan nilai Davies Bouldin Index yaitu 0.004. Cluster 0 merupakan daerah dengan kejadian tinggi, Cluster 2 dengan daerah kejadian sedang dan Cluster 1 dengan kejadian rendah.
ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA TWITTER TERHADAP PERKEMBANGAN ARTIFICIAL INTELLIGENCE DENGAN PENERAPAN ALGORITMA LONG SHORT-TERM MEMORY (LSTM)
Authors: Azrul Ahmad , Irma Purnamasari Ade , Ali Irfan
Published: April 2024

Dalam era transformasi teknologi yang pesat, perkembangan kecerdasan buatan (Artificial Intelligence atau AI) menjadi salah satu tonggak utama yang membentuk pandangan masyarakat global. Meskipun perkembangan Artificial Intelligence (AI) menghadirkan berbagai potensi positif, permasalahan yang muncul adalah kurangnya pemahaman mendalam terhadap pandangan dan sentimen pengguna Twitter terhadap evolusi teknologi ini. Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis sentimen pengguna Twitter terhadap perkembangan AI dan mengevaluasi kinerja model LSTM dalam menginterpretasikan opini menggunakan algoritma Long Short-Term Memory (LSTM) dengan memanfaatkan metode Knowledge Discovery in Database (KDD). Hasil analisis sentimen dari 1513 tweet menunjukkan bahwa 999 di antaranya bersentimen positif dan 514 bersentimen negatif terhadap perkembangan AI. Melalui uji coba, model LSTM mencapai tingkat akurasi tertinggi sebesar 74,25% pada epoch 20 dengan 100 neuron pada lapisan LSTM. Pengujian dengan split data 80:20 menghasilkan kinerja terbaik dengan 1210 data training dan 303 data testing. Kesimpulan penelitian ini menegaskan bahwa penerapan LSTM pada data tweet AI memberikan kinerja yang baik, dengan rata-rata akurasi 74.25%, precision 80.29%, recall 81.09%, dan f1-score 80.69%. Hasil ini menunjukkan kemampuan model LSTM dalam efektif memahami perasaan pengguna Twitter terhadap perkembangan AI.
DETEKSI BERITA PALSU MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST
Authors: Nurohanisah Siti , Astuti Rini , Muhammad Basysyar Fadhil
Published: April 2024

Dalam era digital yang dipenuhi oleh penyebaran berita palsu atau yang lebih dikenal dengan istilah "hoaks," tantangan untuk memerangi penyebaran informasi yang salah dan menyesatkan semakin mendesak. Berita palsu memiliki potensi untuk merusak kepercayaan publik, menciptakan kebingungan, dan berdampak negatif pada masyarakat. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasi berita palsu yang menggunakan algoritma Random Forest, dengan tujuan mengeksplorasi cara menggunakan algoritma Random Forest dalam mengidentifikasi dan memisahkan berita palsu dari berita yang asli. Penelitian ini dilakukan dengan memanfaatkan dataset yang mencakup berbagai jenis berita, termasuk berita palsu dan berita asli, yang telah dianalisis dan dikategorikan oleh ahli faktual. Teknik pemrosesan bahasa alami (NLP) digunakan untuk mengekstraksi fitur-fitur penting dari teks berita. Penelitian ini menggunakan algoritma Random Forest untuk klasifikasi. Random Forest bekerja dengan cara menggabungkan sejumlah besar pohon keputusan yang independen untuk membuat keputusan akhir. Setiap pohon membuat prediksi, dan hasil akhirnya didasarkan pada mayoritas prediksi dari pohon-pohon tersebut. Kelebihan utama Random Forest adalah kemampuannya dalam mengatasi overfitting dan meningkatkan akurasi dengan menggabungkan prediksi dari beberapa model. Evaluasi dilakukan dengan menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa klasifikasi berita palsu menggunakan algoritma Random Forest mampu mengklasifikasikan berita dengan tingkat akurasi yang memuaskan. Hasil akhir menunjukkan bahwa sistem ini memiliki kinerja yang baik dalam membedakan berita palsu dari berita asli, dengan akurasi rata-rata di atas 87%.
ESTIMASI PENJUALAN PADA TOKO DAMHIL CAKE AND BAKERY MENGGUNAKAN ALGORITMA REGRESI LINIER SEDERHANA DALAM MENENTUKAN STRATEGI PENJUALAN KUE KERING
Authors: Kaslani Kaslani , Putri Siti Nur Hajijah Regi , Eka Permana Sandy , Fatihanursari Fatihanursari
Published: April 2024

Damhil cake and Bakery merupakan perusahaan kecil dan menengah yang bergerak di bidang industri roti dan kue di tengah persaingan yang semakin ketat. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan strategi penjualan kue kering di Toko Damhil cake and Bakery melalui estimasi hasil penjualan produk menggunakan algoritma regresi linier sederhana. Penelitian ini melibatkan pengumpulan data penjualan produk kue kering di Toko Damhil Cake and Bakery selama priode 1 tahun yaitu tahun 2022. Data ini mencakup informasi tentang harga produk, dan dampak musiman terhadap penjualan. Dalam analisis ini, algoritma regresi linier sederhana dengan pendekatan Knowledge Discorvery in Databases (KDD) digunakan untuk memodelkan hubungan antara variabel-variabel tersebut dengan hasil penjualan. Penelitian ini melibatkan analisis data historis penjualan kue kering, penerapan algoritma regresi linier sederhana untuk membangun model prediktif, dan penggunaan metode KDD untuk mengidentifikasi pola atau hubungan yang dapat meningkatkan strategi penjualan. Hasil estimasi penjualan diharapkan dapat membantu Toko Damhil cake and Bakery dalam mengambil keputusan yang lebih tepat terkait produksi, promosi, dan penetapan harga produk. Dengan menerapkan pendekatan ini, diharapkan toko dapat meningkatkan efisiensi operasionalnya dan merumuskan strategi penjualan yang lebih cerdas. adalah Hasil penelitian ini dapat memberikan jawaban terhadap permasalahan yang dirumuskan dalam latar belakang, yaitu kesulitan untuk menentukan strategi penjualan yang efektif, adapun relevensi dari penelitian ini yaitu bertujuan untuk membantu Toko Damhil Cake and Bakery untuk membuat keputusan yang lebih akurat dalam merencanakan strategi penjualan kue keringdan meningkatkan efisiensi bisnis. Hasil yang diperoleh dari prediksi penjualan kue kering untuk periode waktu tahun 2022 sebanyak 10.458pcs.
PENERAPAN ALGORITMA C4.5 UNTUK SELEKSI PENJURUSAN SISWA BARU PADA SEKOLAH MENENGAH KEJURUAN
Authors: Roghib Moh. , Rahaningsih Nining , Danar Dana Raditya
Published: April 2024

Siswa baru memilih jurusan mereka dalam upaya menyelaraskan program akademik mereka dengan minat dan keterampilan masa depan mereka dengan tujuan membentuk lintasan profesional di masa depan. Penentuan jurusan di SMK tidaklah sederhana. Dengan begitu, penentuan jurusan siswa yang diimplementasikan di SMK Plus Al-Hilal Arjawinangun berdasarkan hasil ujian penjurusan. Setelah siswa menyelesaikan Masa Pengenalan Lingkungan Sekolah (MPLS), proses penjurusan dilakukan. Banyaknya siswa yang memilih jurusan menghasilkan jumlah data yang cukup banyak dan rumit. Semakin sulit untuk mendapatkan informasi yang berarti dari hasil ujian ini. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengkategorikan jurusan siswa di SMK Plus Al-Hilal Arjawinangun. Metode pada studi ini memakai decision tree algortitma C4.5 dalam melaksanakan klasifikasi. Data mencakup informasi tentang nama siswa, nilai ujian dan atribut lainnya. Setelah pengumpulan data, proses klasifikasi dilakukan dengan menggunakan algoritma C4.5. Langkah pertama dalam penelitian ini adalah melakukan preprocessing data, termasuk penghapusan data yang tidak valid, menambahkan data serta menangani data yang tidak lengkap. Hasil penelitian ini akan membantu dan memberi manfaat untuk sekolah menjadi lebih cepat dalam pengklasifikasian penentuan jurusan siswa SMK Plus Al-Hilal Arjawinangun. Dari pemodelan klasifikasi menggunakan algoritma C4.5 tingkat akurasi mencapai 98.02%, presisi 98.73% dan recall 98.73%.
KLASTERISASI DATA JUMLAH KASUS KEKERASAN TERHADAP PEREMPUAN DI PROVINSI JAWA BARAT MEGGUNAKAN ALGORITMA FUZZY C-MEANS
Authors: Hidayat Taufik , Astuti Rini , Arie Wijaya Yudhistira
Published: April 2024

Perempuan di Indonesia saat ini masih menghadapi risiko menjadi korban kekerasan, dan kesulitan dalam mengatasi masalah kekerasan terhadap perempuan terus menjadi tantangan yang kompleks. Penelitian ini bertujuan untuk untuk melakukan pengelompokan data jumlah kekerasan terhadap perempuan di Jawa Barat dengan maksud ingin mengetahui informasi karakteristik yang ada dalam dataset jumlah kasus kekerasan terhadap perempuan di Jawa Barat dengan mendapatkan nilai k optimal, serta nilai iterasi dan parameter numerical measure yang mempengaruhi nilai k. Penelitian ini menggunakan metode Fuzzy C-Means Clustering untuk mengelompokkan data jumlah kasus kekerasan terhadap perempuan di Jawa Barat dengan lebih baik. Metode ini memungkinkan pengelompokan data berdasarkan derajat keanggotaan yang tidak hanya bersifat biner, melainkan juga memperhitungkan dengan keanggotaan yang lebih fleksibel. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sosial ekonomi terkait kekerasan terhadap perempuan. Hasil dan diskusi penelitian menunjukkan bahwa metode Fuzzy C-Means Clustering dapat memberikan pengelompokan data jumlah kasus kekerasan terhadap perempuan di Jawa Barat. Davies Bouldin Index mencapai nilai 0,158, dan nilai k optimal yang ditemukan adalah 3. Nilai iterasi yang ditemukan berdasarkan nilai k optimal adalah 10, dan parameter yang mempengaruhi nilai k optimal melibatkan penggunaan parameter numerical measure adalah Manhattan Distance. Penelitian ini memiliki potensi untuk memberikan wawasan yang lebih mendalam mengenai beragam hambatan yang dihadapi oleh individu yang mengalami masalah kesejahteraan sosial. Dengan demikian, penelitian ini dapat membantu pihak berwenang dan lembaga pemerintah mengidentifikasi kelompok yang paling rentan dan mengalokasikan sumber daya secara lebih efisien.
IMPLEMENTASI DATA MINING CLUSTERING DALAM MENGELOMPOKKAN PENDUDUK PENYANDANG DISABILITAS MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS
Authors: Lestari Puji , Suarna Nana , Prihartono Willy
Published: April 2024

Penyandang disabilitas merujuk kepada individu yang mengalami keterbatasan fisik atau mental, yang dapat menghambat mereka dalam menjalankan kegiatan sehari-hari secara normal. Tidak semua orang dilahirkan dengan kondisi fisik atau mental yang sempurna, menyebabkan sebagian dari mereka mungkin merasa kurang percaya diri atau rendah diri dalam berinteraksi sosial. Permasalahan yang dihadapi penyandang disabilitas merupakan isu kompleks, karena adanya keterbatasan pada fungsi tubuh yang tidak optimal dapat menimbulkan dampak sosial yang signifikan. Ketidakmampuan ini bisa menjadi penghalang dalam melaksanakan kegiatan harian mereka. Orang dengan kebutuhan khusus, atau disabilitas, memiliki karakteristik hidup yang berbeda dan memerlukan pelayanan khusus untuk menjamin hak mereka terhadap kehidupan yang lebih baik. Oleh karena itu, untuk memberdayakan penyandang disabilitas, penelitian perlu dilakukan berdasarkan kecamatan di kabupaten/kota di Jawa Barat. Hal ini bertujuan untuk mengidentifikasi kelompok-kelompok wilayah dengan tingkat keberagaman penyandang disabilitas yang tinggi, sedang, dan rendah. Penelitian ini menggunakan metode data mining Clustering dengan algoritma K-Means untuk menganalisis kasus penyandang disabilitas di Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Barat. Metode clustering bertujuan untuk mengelompokkan data berdasarkan karakteristik yang serupa. Jumlah cluster ditentukan menggunakan nilai Davies Bouldin Index (DBI). Hasil penelitian menunjukkan adanya 2 cluster optimal, di mana Cluster 1 terdiri dari 27 kabupaten/kota dan Cluster 2 terdiri dari 2 kabupaten/kota, dengan nilai DBI sebesar 0.121
PENARAPAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING DALAM MENGANALISIS RESIKO PENYAKIT STROKE
Authors: Nurhakim Bani , Septiani Intan , Anam Khaerul , Pratama Denni
Published: April 2024

Di kawasan Asia Tenggara, stroke menempati peringkat ketiga sebagai penyebab kecacatan dan menjadi penyakit dengan risiko kematian tertinggi kedua. penyakit Stroke terjadi ketika pembuluh darah mengalir ke otak terhambat atau terjadi pecah, mengakibatkan beberapa sel  jaringan otak tidak dapat menerima oksigen yang dibutuhkan dari aliran darah. Permasalahan mencakup mengidentifikasi faktor risiko penyakit stroke dengan akurat sehigga menjadi suatu tantangan dan Menentukan jumlah cluster (K) yang paling sesuai untuk mencerminkan kelompok resiko penyakit stroke dengan optimal. Dengan menerapkan pendekatan data mining K-means clustering, pasien dapat dikelompokkan ke dalam kategori resiko yang beragam. Beberapa kelompok pasien menunjukkan dominasi faktor risiko tertentu, sehingga memberikan pemahaman lebih rinci mengenai variasi resiko stroke dalam populasi. Temuan dari analisis K-means clustering telah diperkuat melalui validasi menggunakan data klinis tambahan, menegaskan kehandalan dan relevansi hasil. Proses validasi melibatkan uji model pada dataset yang berbeda untuk memastikan keberlakuan temuan secara umum. Penelitian ini melibatkan langkah-langkah teliti dalam penentuan jumlah cluster (K) untuk menjamin hasil clustering yang optimal. Pendekatan ini membantu mengurangi risiko overfitting atau underfitting, sehingga meningkatkan akurasi analisis. Visualisasi hasil clustering memberikan gambaran yang jelas tentang sebaran faktor risiko di antara kelompok pasien, dengan grafik dan diagram yang memudahkan interpretasi serta komunikasi temuan kepada pihak-pihak yang berkepentingan.
DESAIN DAN IMPLEMENTASI SISTEM INFORMASI PHOTOGRAPHY ARFI POTRET BERBASIS WEBSITE MENGGUNAKAN METODE RATIONAL UNIFIED PROCESS (RUP)
Authors: Rifa'i Akhmad , Irma Purnamasari Ade , Ali Irfan
Published: April 2024

Photography ARFI POTRET merupakan suatu jasa yang digunakan untuk membantu customer dalam mendokumentasikan moment. Perlu dicatat bahwa efektivitas strategi promosi yang digunakan selama ini agak kurang. Selain itu, proses pemesanan dan pencatatan informasi masih sangat bergantung pada penggunaan aplikasi Microsoft Office, yang sayangnya membuatnya rentan terhadap berbagai kendala dan batasan. Oleh karena itu, dikembangkan sistem informasi berbasis web dengan metode Rational Unified Process untuk memudahkan proses bisnis. Sistem diuji menggunakan blackbox testing dan User Acceptance Testing (UAT). Berdasarkan hasil UAT, sistem mendapatkan penilaian sangat baik dengan total presentase 81%. Rata-rata presentase pada kategori fungsi 79,9%, rekomendasi 84,3%, dan desain 81,3%. Dengan demikian sistem layak untuk diimplementasikan guna meningkatkan kinerja photography ARFI POTRET. Hasil penelitian ini dapat membantu pemilik dalam mengolah data dan sebagai media promosi jasanya.
DATA MINING DALAM KONTEKS TRANSAKSI PENJUALAN HIJAB DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA CLUSTERING K-MEANS
Authors: Maoulana Riky , Irawan Bambang , Bahtiar Agus
Published: April 2024

Industri perdagangan hijab menghadapi tantangan dinamika pasar yang kompleks, sehingga diperlukan pendekatan analitik untuk meningkatkan efisiensi dan optimasi penjualan. Penelitian ini bertujuan menerapkan teknik data mining khususnya clustering dengan algoritma K-Means pada data transaksi penjualan hijab. Dengan pendekatan tersebut diharapkan dapat mengelompokkan pola transaksi berdasarkan kemiripan dan memahami preferensi perilaku pembelian konsumen hijab. Metode penelitian diawali dengan mengumpulkan data historis transaksi dari sebuah toko hijab, lalu menerapkan algoritma K-Means clustering untuk pengelompokan data transaksi serupa. Analisis mempertimbangkan atribut seperti jumlah pembelian, frekuensi transaksi, jenis dan variasi produk yang dibeli. Hasil clustering K-Means berhasil mengidentifikasi beberapa kelompok besar transaksi hijab dengan pola pembelian mirip. Hal ini memberikan informasi berharga terkait perilaku dan selera konsumen hijab. Selanjutnya hasil analitik dapat dimanfaatkan untuk penyesuaian strategi pemasaran agar lebih memenuhi preferensi konsumen dan meningkatkan kepuasan serta loyaltas pelanggan. Penelitian serupa dapat diterapkan pada data transaksi industri fashion Muslim lainnya.
PERANCANGAN JARINGAN SISTEM FAILOVER DENGAN METODE HOT STANDBY ROUTING PROTOCOL (HSRP) STUDI KASUS DI YAYASAN SUKSES ABADI
Authors: Rahma Dewi Virly , Purnama Giri
Published: April 2024

Pemanfaatan jaringan komputer saat ini sangat penting dalam mendapatkan informasi dan berbagi data.  Dengan tidak tersedianya backup link dan hanya mengandalkan 1 router saja dapat mengakibatkan penurunan kualitas jaringan dan risiko gangguan jaringan saat jaringan internet digunakan secara bersamaan oleh guru dan siswa. Untuk mengatasi masalah tersebut, dilakukan penambahan router sebagai router backup dan diterapkannya sistem failover yang dapat mengalihkan lalu lintas ke jalur alternatif saat salah satu jalur publik mengalami gangguan atau mati. Untuk mendukung proses failover yaitu menggunakan metode HSRP (Hot Standby Routing Protocol). Penerapan metode HSRP (Hot Standby Router Protocol) dengan membuat satu active link dan satu backup link dapat mengatasi hal tersebut. Penelitian ini  menggunakan metode kualitatif dengan teknik pengumpulan data dan rancangan jaringan yaitu dengan proses observasi dan wawancara sedangkan untuk proses pengembangan jaringan menggunakan metode NDLC (Network Development Life Cycle),  dimana metode ini hanya digunakan sampai dengan tahapan Simulation Prototype. Sistem failover yang telah diterapkan pada router Yayasan Sukses Abadi membantu mengatasi kendala dalam pergantian sistem jaringan yang sebelumnya dilakukan secara manual. Selama pengujian failover, menggunakan command ping, dan tracert dengan skenario failover HSRP yang sudah diimplementasikan serta pengaturan bandwith yang mendapatkan hasil statistic konsisten dan data maksimum yang didapat yakni  rata-rata cukup stabil diantaranya 1ms, 2ms dan 3ms pada network 1 (utama ).
PENERAPAN NATURAL LANGUAGE PROCESSING DALAM ANALISIS SENTIMEN CAWAPRES 2024 MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES
Authors: Iin Iin , Supriatna Reza , Mulyawan Mulyawan , Rohman Dede
Published: April 2024

Pemerintah indonesia akan mengadakan pemilu tahun 2024 isu yang paling di sorot yaitu pemilihan calon presiden dan calon wakil presiden tahun 2024, keputusan Mahkamah Konstitusi (MK) tentang pemilihan calon presiden dan wakil presiden pada tahun 2024 menjadi isu yang sangat viral, terutama terkait CAWAPRES muda. Beberapa analisis sentimen di Twitter menunjukkan bahwa teks yang disebutkan masyarakat memiliki sentimen negatif, positif, atau netral. Dalam konteks penelitian ini, fokusnya adalah menilai apakah teks yang muncul di Twitter bersifat negatif, positif, atau bahkan bersifat netral. Metode yang digunakan dalam penelitian ini  metode SEMMA (sample, explore, modify, assess) dengan menggunakan algoritma naive bayes, dengan pemodelan confusion matrix untuk prediksi sentimen menggunakan Naïve Bayes dengan menghasilkan nilai presisi, akurasi dan recall. Hasil evaluasi dari algoritma naive bayes tersebut mencapai 73,98% untuk nilai recall, 77,37% untuk nilai akurasi dan 100% untuk nilai presisi.