bluuebunny/crossref_metadata_2025 huggingface dataset:
ANALISIS KEPUTUSAN PEMBELIAN PRODUK TERHADAP PROMOSI DAN VIRAL MARKETING DI TIKTOK SHOP MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5
Authors: Nurliana Nicky , Suarna Nana , Prihartono Willy
Published: June 2024

Banyak layanan e- commerce yang menawarkan berbagai promosi yang menarik agar konsumen semakin tertarik untuk menggunakan layanannya, salah satunya ialah TikTok Shop. Masalah dari penelitian ini yaitu ingin mengetahui apakah promosi dan viral marketing sangat berpengaruh terhadap keputusan pembelian suatu produk di TikTok Shop. Tujuan penelitian ini yaitu untuk menganalisis keputusan pembelian produk di platform e-commerce TikTok dan dampaknya terhadap strategi promosi dan pemasaran viral. Jenis penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian kuantitatif dengan pendekatan survey.  Metode penelitian yang digunakan yaitu data mining dengan alg oritma C4.5. Adapun langkah-langkah dalam metode ini yaitu mengikuti alur KDD (Knowledge Discovery in Databases) diawali dengan pengumpulan data hasil survey, pembersihan data, penerapan algoritma C4.5 hingga nantinya membuat pohon keputusan (Decision Tree). Dalam penelitian ini untuk  pengumpulan data yang digunakan yaitu dengan penyebaran kuesioner melalui google form. Hasil dari penelitian ini yaitu algoritma C4.5 dapat mengidentifikasi keputusan pembeli dengan nilai akurasi yang diperoleh yaitu sebesar 91.73% nilai recall sebesar 69.13% dan nilai presesi sebesar 69.05%. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa persepsi dari tingkat keputusan pembeli produk di TikTok Shop terhadap promosi dan viral marketing mendapatkan hasil “Ya”.
PENGELOMPOKKAN JUMLAH PENDUDUK MISKIN DI JAWA BARAT MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS
Authors: Sapitri Sapitri , Astuti Rini , M Basysyar Fadhil
Published: June 2024

Kemiskinan adalah kondisi ketidakmampuan pendapatan seseorang dalam pemenuhan kebutuhan pokok untuk bertahan hidup sehingga tidak menjamin kelangsungan hidupnya. Kebutuhan hidup meliputi kebutuhan dasar seperti sandang, pangan, tempat tinggal dan pendidikan. Menurut Badan Pusat Statiska penduduk miskin adalah penduduk yang memiliki rata-rata pengeluaran perkapita perbulan dibawah garis kemiskinan. Di daerah Jawa Barat  mengalami kenaikan dan penurunan secara tidak stabil. Pengelompokan jumlah kabupaten/kota yang memiliki angka kemiskinan perlu dilakukan setiap tahun nya agar pemerintah dapat mengetahui langkah pencegahan. Pengelompokan jumlah kabupaten/kota yang mengalami kemiskinan dapat dilakukan dengan menggunakan berbagai metode salah satunya dengan menggunakan metode K-Means. K-Means adalah metode pembelajaran tanpa adanya pengawasan yang digunakan untuk mengelompokan jumlah data yang belum dilabel ke dalam cluster-cluster yang berbeda. Penggunaan metode K-Means ini bertujuan mengelompokan jumlah data berdasarkan kabupaten/kota yang tergolong miskin. Tujuan dilakukannya penelitian ini yaitu untuk melakukan pengelompokan pada jumlah data kemiskinan di Jawa Barat sehingga dapat digunakan sebagai informasi untuk menentukan kebijakan yang tepat untuk menyalurkan bantuan kepada masyarakat, proses untuk mendapatkan data yang akurat menggunakan Knowledge Discovery in Databases (KDD). Tujuan dari KDD yaitu proses menemukan dan mengidentifikasi pola-pola dalam data yang valid. Untuk pengolahan data dalam penelitian ini menggunakan RapidMiner.
ANALISIS DATA PENERIMAAN PESERTA DIDIK BARU MENGGUNAKAN CROSS VALIDATION DAN ALGORITMA DECISION TREE DI SMA NEGERI 1 BANDUNG
Authors: Andriyani Wini , Kurniawan Rudi , Arie Wijaya Yudhistira
Published: June 2024

Setiap tahun, SMA Negeri 1 Bandung menerima calon peserta didik baru melalui tiga jalur pendaftaran: penelusuran minat, Prestasi Akademik (PA), dan ujian tertulis. Namun, proses seleksi dalam Penerimaan Peserta Didik Baru (PPDB) menghadapi kendala dalam menetapkan kriteria kelulusan. Untuk mengatasi masalah ini, diperlukan prediksi data guna meningkatkan kualitas penerimaan siswa. Tujuan penelitian ini adalah menganalisis data PPDB untuk menyederhanakan proses seleksi calon siswa dengan menerapkan teknik data mining, khususnya algoritma Decision Tree. Metode ini menghasilkan pohon keputusan yang membantu mengidentifikasi siswa yang lolos dan tidak lolos dengan lebih efisien. Hasil penelitian menggunakan aplikasi RapidMiner Studio menunjukkan bahwa dari 282 data, sebanyak 86 data tidak lolos dan 191 data lolos, dengan tingkat akurasi mencapai 98.24%, precision 97.45%, dan recall 94.51%. Pemahaman faktor-faktor yang mempengaruhi keberhasilan akademik siswa juga dapat membantu pengembangan strategi pendidikan yang lebih efektif. Melalui teknik Cross-Validation, validitas model Decision Tree diuji untuk memastikan kinerjanya yang tinggi dalam berbagai lingkungan. Dengan demikian, penelitian ini berpotensi memberikan kontribusi yang signifikan terhadap kebijakan penerimaan siswa baru yang efisien dan berkualitas di SMA Negeri 1 Bandung.
APLIKASI MEDIA PEMBELAJARAN BANGUN RUANG MENGGUNAKAN MARKER BASED AUGMENTED REALITY
Authors: Indah Maryanti Risti , Satrya Fajar Kusumah Fitrah , Fajri Hersanto
Published: June 2024

Matematika di sekolah dasar dianggap sebagai pelajaran yang sulit dan kurang diminati, karena memiliki beragam materi dan rumus – rumus yang harus dipelajari. Dalam penerapannya siswa kelas 6 sekolah dasar kurang memahami materi bangun ruang, karena kurangnya media pembelajaran. Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan media pembelajaran bangun ruang untuk siswa kelas 6 sekolah dasar menggunakan teknologi Augmented Reality (AR) berbasis Android. Penggunaan teknologi AR dalam penelitian ini akan menggunakan Marker Based Augmented Reality (Marker Based Tracking) yang menggunakan penanda untuk menampilkan objek digital. Metode penelitian yang digunakan pada sistem ini yaitu metode Multimedia Development Life Cycle (MDLC), yang merupakan suatu kerangka kerja untuk pengembangan konten multimedia dan platform Unity 3D untuk pengembangan aplikasi augmented reality. Pengujian aplikasi ini menggunakan black box testing untuk menilai kebutuhan pengguna serta spesifikasi software. Hasil dari pengujian black box testing seluruh menu dan fitur dapat dijalankan sesuai dengan fungsinya. Hasil pengujian aplikasi menunjukkan respon yang positif dari siswa kelas 6 sekolah dasar. Selain itu, siswa juga menunjukkan kemudahan dalam memahami materi bangun ruang dan merasa terlibat dalam interaksi dengan aplikasi tersebut.
PENGELOMPOKAN WILAYAH JAWA BARAT BERDASARKAN INDEKS KEDALAMAN KEMISKINAN DAN JUMLAH PENDUDUK MISKIN MENGGUNAKAN K-MEDOIDS
Authors: Prakoso Salfim , Mulyawan Mulyawan , Lukman Rohmat Cep , Fathurrohman Fathurrohman
Published: June 2024

Kemiskinan merupakan isu krusial, identifikasi, pemahaman dan pengelompokkan kabupaten dan kota berdasarkan tingkat kemiskinan penting untuk merancang kebijakan yang tepat guna mengatasi masalah tersebut. Dengan menggunakan metode K-Medoids Clustering data Indeks Kedalaman Kemiskinan (IKK) dan Jumlah Penduduk Miskin (JPM) dikelompokkan. Sumber data yang digunakan berasal dari Open Data Jabar. Pada tahap awal penelitian, dilakukan analisis terhadap IKK dan JPM di setiap kabupaten-kota di Jawa Barat. Hasil analisis menunjukkan adanya variasi yang signifikan dalam tingkat kemiskinan dan jumlah penduduk miskin kabupaten/kota. Berdasarkan perbedaannya, dilakukan penerapan metode K-Medoids Clustering untuk mengelompokkan kabupaten-kota ke dalam klaster yang memiliki karakteristik kemiskinan serupa. Percobaan hasil eksperimen untuk mencari nilai DBI dilakukan sebanyak 6 kali, menunjukkan bahwa nilai paling optimal ditemukan pada K=6 dengan nilai DBI -0.358, dengan Kelompok Cluster_0 menunjukkan level tertinggi, diikuti oleh Cluster_4 sebagai kelompok tinggi, Cluster_3 dan Cluster_1 sebagai kelompok sedang, serta Cluster_2 dan Cluster_5 sebagai kelompok dengan tingkat yang lebih rendah. Temuan ini dapat digunakan sebagai dasar bagi pemerintah daerah dalam merumuskan kebijakan dan alokasi sumber daya untuk mengatasi masalah kemiskinan secara lebih tepat dan spesifik di masing-masing klaster. Selain itu metodologi yang diterapkan dalam penelitian ini dapat menjadi panduan bagi studi serupa di wilayah lain yang juga mengalami masalah kemiskinan.
PENERAPAN NATURAL LANGUAGE PROCESSING PADA ANALISIS SENTIMEN JUDI ONLINE DI MEDIA SOSIAL TWITTER
Authors: Julianti Okta Nur , Suarna Nana , Prihartono Willy
Published: June 2024

Judi online telah menjadi aktivitas yang populer di kalangan masyarakat terutama dalam era digital ini. Namun tidak sedikit yang mengkritik aktivitas ini karena aspek negatifnya. Permasalahan pada penelitian ini yaitu untuk mengetahui nilai akurasi, recall, serta presisi yang dihasilkan melalui algoritma naïve bayes pada sentiment judi online di media sosial twitter. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu Natural Language Processing melalui KDD (Knowledge Discovery in Database) dan Naïve Bayes. Dalam penelitian ini pengumpulan data dilakukan dengan teknik scraping melalui google colab. Data yang diambil merupakan data dari twitter menggunakan kata kunci “judi online” dan “dampak judi online”. Data yang berhasil diambil menggunakan scraping sebanyak 5.500, namun setelah dilakukan pembersihan hanya menyisakan 952 data. Data mentah yang sudah siap diolah kemudian dilakukan pre-processing, pelabelan sentiment, proses TF-IDF serta penentuan nilai akurasi, presisi, dan recall. Penelitian ini menghasilkan nilai akurasi 76%, 58% nilai presisi dan 76% untuk nilai recall pada data uji sebanyak  666 dan data latih sebanyak 286.
ANALISIS SENTIMEN PENGARUH MEDIA SOSIAL TERHADAP MINAT BELI SKINCARE PADA REMAJA DI INDONESIA MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES
Authors: Lutfiani Saufa , Astuti Rini , Fadhil M Basysyar,M,Kom
Published: June 2024

Di Indonesia Berdasarkan hasil pengamatan awal perkembangan minat beli skincare belum memiliki perkembangan yang baik dikarenakan belum menggunakan sosial media,pesatnya teknologi di zaman sekarang ini membuat media sosial semakin banyak diminati oleh kaum remaja, dewasa, dan orangtua, sebagai media untuk bersilaturahmi dan juga referensi-referensi yang bisa dilihat untuk belanja online khususnya media sosial Tik-Tok. Permasalahan penelitian ini mencakup beberapa hal seperti keterbatasan informasi bagaimana keterbatasan informasi yang ditemukan dimedia sosial dapat mempengaruhi minat beli remaja pada produk skincare. Tujuan dari penelitian ini untuk menganalisis sejauh mana pengaruh media sosial terhadap minat beli skincare pada remaja,penelitian ini bisa mencakup aspek-aspek seperti pengaruh iklan,testimoni pengguna atau tren kecantikan yang dipromosikan melalui platfrom media sosial tiktok dapat memberikan wawasan tentang bagaimana media sosial mempengaruhi keputusan beli remaja terkait produk perawatan kulit.. Metode yang digunakan dalam Penelitian ini menggunakan metode alur penelitian Knowledge Discover in Database (KDD) Tahapan dalam penelitian ini  menggunakan metode algoritma naive bayes, metode algoritma naive bayes.naive bayes adalah algoritma machine learning untuk masalah klasifikasi. Pengumpulan data diperoleh yaitu melalui kuesioner.  Hasil analisis dari penelitian ini adalah berupa diagram sentimen positif dan negatif dengan hasil positif 0,8138 dan yang negatif 0,7526
IMPLEMENTASI METAVERSE SEBAGAI VIRTUAL OFFICE DI PT. IDE DICONIC MENGGUNAKAN APLIKASI GATHER TOWN
Authors: Abdulrohman Rijal , Sumaryana Yusuf , Mufizar Teuku
Published: June 2024

Pertumbuhan teknologi digital dan Internet membawa perubahan signifikan terhadap perekonomian dan pekerjaan. Perkembangan terkini yang menarik perhatian adalah konsep metaverse. Metaverse adalah dunia virtual yang terdiri dari berbagai ruang virtual yang dapat diakses pengguna melalui avatarnya. Dalam bisnis, Metaverse memiliki potensi besar sebagai virtual office atau kantor virtual. Hingga saat ini pasca pandemic WFH masih menjadi pilihan karena memilki waktu yang flesibel dalam bekerja. Namun pada kenyataanya banyak mengalami kesulitan dalam komunikasi, karena dalam komunikasi via online kurang memuaskan dan sering terjadi miss komunikasi, serta terkadang rekan kerja susah dihubungi. Kurangnya interaksi dengan rekan kerja yang lain membuat suasana kerja menjadi monoton. Berdasarkan hal tersebut, maka dilakukan implementasi metaverse sebagai virtual office dan juga pengujiannya. metode yang digunakan menggunakan Game Based Learning (GBL) model. Prosesnya terdiri dari empat tahapan yaitu analisis, produksi, testing dan rilis. evaluasi pada pengembangan menggunakan User Engagement Scale Short (UES-SF). Hasil dari penelitian ini menghasilkan Virtual tour yang mempunyai beberapa fitur seperti absensi, video meeting, mini games dan juga test room untuk mengakses portofolio perusahaan. Hasil dari pengujiannya yaitu 80,5 dan masuk kategori layak.
PENGELOMPOKKAN DATA PENJUALAN AYAM POTONG MENGGUNAKAN K_MENS CLUSTERING BERDASARKAN HARGA AYAM
Authors: Sholeha Mia , Kurniawan Rudi
Published: June 2024

Ayam merupakan salah satu komoditas pangan yang penting di Indonesia. Permintaan ayam terus meningkat seiring dengan pertumbuhan penduduk dan meningkatnya kesadaran masyarakat akan pentingnya protein hewani. Hal ini menyebabkan perbedaan harga di industri ayam pedaging  tiap daerah menjadi semakin ketat. Penelitian ini akan menganalisis data secara menyeluruh untuk mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang komponen yang memengaruhi kinerja distribusi dan penjualan ayam potong. Metode penelitian ini menggunakan teknik K-means clustering untuk menganalisis secara menyeluruh data penjualan ayam potong dari beberapa tahun terakhir. Harga ayam potong akan dikategorikan menjadi kategori murah dan mahal melalui analisis harga yang relatif menggunakan standar dan kriteria yang relevan dengan pasar. Selain itu, peran produsen dan distributor dalam rantai pasok ayam potong akan dianalisis. Dalam hal ini, keputusan pemasaran yang dibuat, metode distribusi yang digunakan, dan kolaborasi antara kedua entitas tersebut. penelitian ini bertujuan untuk mempelajari pola penjualan ayam potong dan mengelompokkan harga ayam potong ke dalam kategori harga murah dan mahal. Selain itu, penelitian ini juga bertujuan untuk Mengevaluasi kualitas klaster yang dibuat oleh algoritma K-Means dan mengetahui seberapa baik klaster terbentuk, nilai DBI digunakan nilai yang lebih rendah menunjukkan klaster yang lebih kompak dan terpisah. Selain itu, sangat penting untuk memperhatikan jarak antara klaster dan titik pusat klaster, karena jarak yang lebih besar menunjukkan klaster yang lebih terpisah secara spasial penilaian kualitas klaster ini menunjukkan seberapa baik algoritma K-Means mengelompokkan data harga penjualan ayam potong dan seberapa penting kelompok yang dibuat dalam analisis ini. Adapun hasil dari penelitian ini dapat memudahkan perusahaan dalam menentukan harga di masa yang akan datang membuat keputusan yang sangat tepat.
ANALISIS PENGAMBILAN KEPUTUSAN PENGEMBANGAN USAHA DI MAJALISH LES MENGGUNAKAN METODE MOORA
Authors: Nur Azaqi Devit , Syah Putra Galih
Published: June 2024

Lembaga bimbingan belajar termasuk jenis pendidikan non formal yang pelaksanaannya berada di luar sekolah. Umumnya bermanfaat bagi peserta didik untuk mendapat ilmu di luar materi pendidikan yang formal, sehingga mereka dapat menambah wawasan yang lebih banyak. Seperti pada Lembaga bimbingan belajar Majalish Les yang berada di Kecamatan Cisaga, Kabupaten Ciamis, Jawa Barat. Majalish Les berencana untuk melakukan pengembangan usaha dari beberapa kriteria yang sudah ditentukan meliputi biaya operasional, fasilitas, waktu KBM, dan pendapatan. Analisis ini dilakukan dengan salah satu metode metode SPK (Sistem Pendukung Keputusan) yaitu MOORA (Multi-Objective Optimization by Ratio Analysis) untuk membantu menentukan keputusan yang tepat untuk pengembangan tersebut. Pengumpulan data menggunakan teknik wawancara dan studi literatur. Hasil penelitian ini berupa keputusan alternative yang efektif untuk dipertimbangankan oleh pihak Majalish Les dengan nilai matrik tertinggi diperoleh oleh alternative ke 4, yaitu menambah hari atau waktu kegiatan bimbingan belajar mengajar dengan nilai matrik 0,29573. Dengan adanya metode MOORA ini akan mempermudah dan menyederhanakan dalam pengambilan keputusan oleh pihak Majalish Les.
IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS DALAM SISTEM REKOMENDASI MUSIK MENGGUNAKAN PYTHON
Authors: Daffa Rachman Muhammad , Voutama Apriade
Published: June 2024

Musik telah menjadi bagian integral kehidupan, dengan teknologi memfasilitasi akses mudah ke berbagai jenis musik. Layanan streaming menggunakan algoritma untuk merekomendasikan musik kepada pengguna. Artikel ini mengevaluasi efektivitas algoritma k-means dalam mengelompokkan preferensi musik berdasarkan fitur-fitur seperti valensi, akustik, danceability, dan lainnya. Data dari platform Kaggle diproses dan dinormalisasi sebelum dilatih dengan algoritma k-means. Metode Elbow digunakan untuk menentukan jumlah cluster optimal yang kemudian dievaluasi menggunakan Silhouette Score. Hasilnya menunjukkan bahwa clustering menggunakan algoritma k-means belum optimal, dengan potensi peningkatan melalui evaluasi lebih lanjut terhadap fitur-fitur dan jumlah cluster yang digunakan. Langkah-langkah ini diharapkan meningkatkan kualitas rekomendasi musik
ANALISIS POLA PEMBELIAN KONSUMEN TERHADAP PRODUKS OPERATOR TELEKOMUNIKASI MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5
Authors: Prasetyo Dwi , Suarna Nana , Suprapti Tati
Published: June 2024

Kemajuan teknologi komunikasi dan informasi yang sangat pesat dan semakin hemat biaya telah memungkinkan masyarakat untuk beralih menggunakan kuota dan  pulsa sehingga kini menjadi suatu kebutuhan yang mutlak. Penulis mulai tertarik. Berbagai produk operator yang tersedia di counter Feeyza Cell, seperti Kartu Telkomsel, Kartu XL, Kartu Indosat, Kartu 3, dll, telah dikategorikan oleh peneliti sebagai 'best seller' dan 'non-best seller. Tujuannya adalah untuk mengetahui penerapan data mining dengan menggunakan algoritma C45 dalam menentukan keakuratan data klasifikasi produk terlaris dan hasil persediaan penjualan kartu perdana. Dengan demikian nilai entropy dan gain tertinggi yaitu 2,310770059 pada atribut-atribut Jenis Kartu Perdana pada perhitungan manual. Sedangkan menggunakan aplikasi Rapidminer diperoleh hasil pohon keputusan seperti terlihat pada Gambar 4.8 Harga – Jumlah Terjual – Jenis Kartu Perdana (3 = Kurang Laris, Telkomsel = Laris) jika harganya di atas 5500 dan kurang dari atau sama dengan 6500, disarankan Indosat; jika di atas 6500 dan kurang dari atau sama dengan 7500, disarankan Telkomsel atau XL berdasarkan kondisi tertentu.
IMPLEMENTASI LONG SHORT-TERM MEMORY DALAM ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA APLIKASI TWITTER YANG MENGANDUNG UJARAN KEBENCIAN
Authors: Yosia Wibowo Lucky , Annisa Norul , Ananda Khairunnisa Puteri , Handrianus Pranatawijaya Viktor , Priskila Ressa
Published: June 2024

Aplikasi dan media sosial muncul sebagai hasil dari kemajuan internet dan teknologi, yang memungkinkan pengguna berinteraksi satu sama lain melalui teks dan komentar. Sebagai contoh, aplikasi Twitter merupakan media sosial yang sering sekali digunakan saat ini. Namun, Twitter juga berpotensi menjadi tempat penyebaran ujaran kebencian. Ujaran kebencian berarti menghina, merendahkan, atau mengintimidasi seseorang atau kelompok berdasarkan atribut tertentu, seperti ras, agama, etnis, gender, orientasi seksual, atau jenis kelamin. Ujaran kebencian memiliki banyak akibat buruk yang dapat membahayakan kesehatan mental dan keamanan online penggunanya. Tujuan penelitian ini adalah untuk memecahkan masalah ini dengan menguji seberapa efektif algoritma Long Short-term Memory (LSTM) dalam menganalisis sentimen ujaran kebencian pada aplikasi. Untuk mendeteksi ujaran kebencian dengan tingkat akurasi tinggi, penelitian ini mengembangkan model klasifikasi teks berbasis LSTM. Data teks yang dikumpulkan dari aplikasi yang mengandung ujaran kebencian kemudian dibersihkan dan dinormalisasi untuk pra-pemrosesan. Selain itu, model LSTM digunakan untuk klasifikasi teks sentimen, dan kinerjanya dinilai dengan metrik accuracy, precision, dan recall. Sehingga penelitian ini menghasilkan tingkat accuracy sebesar 83% dengan nilai rata-rata makro (macro average) sebesar 65%.
PENGIMPLEMENTASIAN ALGORITMA GENETIKA DALAM SISTEM PENJADWALAN PRAKTIKUM
Authors: Nazarius Atong , Delon Pratama Ryan , Aryapati Soebagijo Rafael , Priskila Ressa , Handrianus Pranatawijaya Viktor
Published: June 2024

Penelitian ini melakukan pengimplementasian algoritma genetika pada sistem penjadwalan praktikum untuk mencapai solusi yang akurat dan efisien. Proses inisialisasi populasi dilakukan dengan menghasilkan kromosom yang berisi gen-gen yang merepresentasikan kombinasi data mata kuliah, asisten praktikum, jam, hari, dan ruangan. Evaluasi fitness dilakukan dengan menggunakan rumus Fitness Poin = 1/(1 + Penalty) untuk menentukan seberapa baik suatu individu dalam memenuhi kriteria yang telah ditetapkan. Percobaan menunjukkan kromosom terbaik bernilai fitnes = 1, dengan populasi, generasi, dan tingkat mutasi yang semakin besar akan membutuhkan waktu eksekusi yang lebih lama dan sebaliknya. Juga ukuran populasi, generasi dan tingkat mutasi juga mempengaruhi kemungkinan untuk ditemukan hasil yang optimal. Hasil penelitian ini didapatkan bahwa algoritma genetika efektif dalam proses penyelesaian permasalahan penjadwalan praktikum yang kompleks, memberikan jadwal praktikum yang akurat dan efisien. Implikasi penelitian ini dapat menjadi acuan penting dalam pengembangan algoritma genetika khususnya dalam bidang penjadwalan praktikum
IMPLEMENTASI KEAMANAN JARINGAN DENGAN METODE FIREWALL FILTERING MENGGUNAKAN MIKROTIK DI SMKN 3 PAYAKUMBUH
Authors: Aziz Khairul , Zakir Supratman , Aprison Wedra , Efriyanti Liza
Published: June 2024

Tujuan dari penelitian ini adalah keamanan jaringan dengan metode firewall filtering menggunakan mikrotik router RB941 di SMKN 3 Payakumbuh sering terjadinya keluhan guru tentang jaringan yang membuat para siswa tidak fokus untuk melakukan pembelajaran di kelas serta membuka berbagai situs website, game ONLINE dst. Berdasarkan hal tersebut maka dibutuhkan keamanan jaringan dengan metode firewall filtering menggunakan mikrotik router di SMKN 3 Payakumbuh agar pengguna jaringan menjadi fokus dalam hal pembelajaran. Penelitian keamanan jaringan dengan metode firewall filtering menggunakan mikrotik di SMKN 3 Payakumbuh menggunakan metode penelitian Research and Development (R&D) dengan model pengembangan PPDIOO (Prepare, Plan, Design, Implement, Operate, Optimize). Uji produk dalam penelitian ini adalah uji validitas, uji praktikalitas serta uji efektivitas. Pada sistem ini keamanan jaringan dengan metode firewall filtering menggunakan Layer 7 Protocol, IP address serta IP Komputer untuk memutuskan suatu jaringan memblock suatu situs website, sosial media atau game online. Hasil penelitian menunjukkan bahwa mikrotik router berhasil memblock  situs website, media sosial atau game online. Metode firewall filtering menggunakan mikrotik dapat memenuhi kebutuhan sistem, sehinggan keamanan jaringan dengan metode firewall filtering menggunakan mikrotik router tidak dapat diakses oleh siswa atau pengguna jaringan sesuai dengan ketentuan yang telah dirancang sebelumnya.
PENGEMBANGAN EDUKASI GAME MELALUI CERITA SEJARAH WAYANG SEBAGAI MEDIA PEMBELAJARAN INTERAKTIF BERBASIS ANDROID
Authors: Hidayatul Farhani Ahmad , Hartono Rudi , Ikhlas Ramadhan Teguh
Published: June 2024

Perkembangan teknologi modern telah memberikan dampak signifikan terhadap pelestarian budaya, terutama di Indonesia yang kaya akan warisan budaya. Salah satu warisan budaya yang penting adalah seni wayang, yang memiliki nilai sejarah dan kearifan lokal yang tinggi. Namun, dengan popularitas yang terus meningkat dari game petualangan dan penggunaan smartphone, minat terhadap wayang dan cerita sejarahnya cenderung menurun di kalangan generasi muda.Untuk mengatasi masalah ini, peneliti merancang sebuah game petualangan berbasis Android yang mengambil inspirasi dari cerita sejarah wayang. Dalam abstrak ini, kami menguraikan tahapan pengembangan game tersebut, dimulai dari inisiasi hingga perilisan. Tahapan-tahapan tersebut mencakup pemilihan genre game, setting, karakter, alur cerita, dan sasaran pengguna. peneliti juga menguraikan metode yang digunakan dalam pengujian alpha dan beta untuk memastikan kualitas dan responsivitas game.Selain itu, peneliti juga menyelidiki potensi penggunaan game berbasis cerita sejarah wayang dalam pendidikan. Melalui penelitian ini, peneliti akan mengukur dampak game-based learning terhadap semangat belajar dan hasil akademik mahasiswa dalam mata kuliah tertentu. Diharapkan bahwa game ini tidak hanya akan memberikan pengalaman bermain yang menarik, tetapi juga akan memperkuat pemahaman dan apresiasi terhadap budaya wayang di kalangan generasi muda.
PENERAPAN API PADA DASHBOARD ADMIN SALON BERBASIS WEBSITE
Authors: Ramanda Kalawa Putri Maria , Fajari Rizqi , Handrianus Pranatawijaya Viktor , Noor Kamala Sari Nova
Published: June 2024

Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan API CHAT GPT dalam konteks sebuah website salon administratif. Tujuan utamanya adalah memberikan tips perawatan kepada pelanggan secara interaktif melalui platform website. Namun, terdapat beberapa permasalahan dalam implementasi ini, seperti kendala dalam integrasi API dengan sistem website yang ada, serta tantangan dalam memastikan bahwa respons yang diberikan oleh API relevan dan bermanfaat bagi pelanggan. Metode pengembangan yang digunakan adalah waterfall, yang melibatkan tahap-tahap yang terdefinisi dengan jelas dari perencanaan, analisis, desain, implementasi, hingga pengujian. Bahasa pemograman yang digunakan dalam pembentukan website ini adalah HTML, dan PHP, yang sering digunakan dalam pembuatam halaman web dinamis. API CHAT GPT dipilih sebagai alat komunikasi utama antara pelanggan dan website salon. Dengan menggunakan kecerdasan buatan, API CHAT GPT mampu memberikan informasi yang relevan dan personal kepada pelanggan, serta merespons pertanyaan atau kebutuhan mereka sehubungan dengan perawatan kecantikan.  Kelebihan API ini adalah kemampuannya untuk memahami konteks dan memberikan jawaban yang sesuai secara otomatis, mirip dengan interaksi dengan manusia. Diharapkan bahwa implementasi API CHAT GPT ini akan meningkatkan pengalaman pelanggan dalam mencari informasi dan memperoleh saran yang berguna untuk perawatan kecantikan mereka, serta meningkatkan keterlibatan pelanggan dengan website salon
PENERAPAN GEMINI AI DALAM PEMBUATAN DESKRIPSI PRODUK E-COMMERCE
Authors: Nazarius Atong , Saputra Ferry , Noor Kamala sari Nova , Handrianus Pranatawijaya Viktor
Published: June 2024

Diera digital saat ini, e-commerce menjadi salah satu industri besar yang berkembang pesat, dengan didorong karna adanya perkembangan teknologi dan Artificial Intelligence (AI). Salah satu pemodelan AI yang inovatif adalah Gemini AI, yang dikembangkan oleh google. Pada penelitian ini penggunaan Gemini AI dalam konteks e-commerce, terkhusus dalam pembuatan deskripsi produk yang dimana Gemini AI mampu mengotomatisasinya, dengan dapat meghasilkan deskripsi yang informatif dan menarik bagi pengguna. Keunggulan dengan adanya Gemini AI pada pembuatan deskripsi produk adalah dapat meminimalisir waktu dan tenaga, serta dapat menghasilkan deskripsi yang lebih liberal terhadap sebuah produk di platform e-commerce. Pada pengimplementasian Gemini AI, memerlukan sebuah akses ke API Key Gemini, yang dibuka oleh google untuk pengembang dan bisnis, dengan memahami dan memanfaatkan potensi dari Gemini AI, pemilik bisnis dari sebuah e-commerce dapat meningkatkan efisiensi terhadap biaya operasional dan meningkatkan penjualan melalui deskripsi produk yang informatf dan menarik bagi konsumen.
EVALUASI DESAIN UI/UX MARKETPLACE REFILL MY WATER MENGGUNAKAN METODE SYSTEM USABILITY SCALE
Authors: Simanjorang Veby Pebiola Br , Agussalim Agussalim , Hadiwiyanti Rizka
Published: June 2024

Air merupakan kebutuhan pokok bagi manusia, tetapi hingga tahun 2024 belum ada aplikasi yang memfasilitasi pembelian air galon secara online tanpa harus ke depot. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi rancangan desain antarmuka Marketplace Refill My Water yang telah dibuat. Evaluasi pada penelitian ini menggunakan metode System Usability Scale (SUS). Pengujian dilakukan sebanyak dua kali pada pada penelitian ini. Hasil evaluasi tahap pertama menunjukkan nilai 69 untuk pengguna pembeli dan 67,5 untuk pengguna penjual, namun ditemukan kebutuhan akan evaluasi dan perbaikan lebih lanjut. Setelah redesain, evaluasi tahap kedua menunjukkan peningkatan yang signifikan, dengan nilai SUS mencapai 91,5 untuk pembeli dan 90 untuk penjual, meningkat sebesar 22,5% dari tahap sebelumnya. Evaluasi menyatakan kegunaan yang sangat baik, memenuhi kebutuhan para pembeli dan penjual secara efektif
IMPLEMENTASI PENETRATION TESTING DAN WORDLIST GENERATOR DALAM PENGUJIAN KEAMANAN JARINGAN MENGGUNAKAN METODE DICTIONARY ATTACK
Authors: Sunandar Adi
Published: June 2024

Keamanan kata sandi tentunya sudah bukan hal yang asing untuk sebagian besar pengguna internet yang sehari-harinya mengakses internet untuk berbagai kebutuhan. Tentunya kata sandi yang digunakan beragam mulai dari kata sandi yang kuat maupun kata sandi yang lemah, tidak sedikit para pengguna internet menggunakan kata sandi yang lemah sehingga mudah untuk dilakukan peretasan. Hal ini juga sering kali dijumpai pada jaringan yang ada di kantor ataupun gedung instansi pendidikan. Maka dari itu diperlukannya pengujian kata sandi yang dilakukan secara rutin untuk terus meningkatkan keamanan dari kata sandi yang digunakan tersebut. Salah satu cara untuk melakukan pengujian tersebut adalah menggunakan metode penetration testing yang biasa digunakan dalam menguji keamanan serta integritas suatu sistem. Dari hasil pengujian menggunakan metode penetration testing dan menggunakan teknik dictionary attack yang digabungkan dengan pembuatan wordlist secara otomatis menggunakan wordlist generator, didapatkan hasil berupa kata sandi yang digunakan oleh jaringan yang diuji coba dapat diketahui.
MENGOPTIMALKAN KEPUASAN PENGGUNA: ANALISIS SENTIMEN REVIEW APLIKASI GRAB DI INDONESIA
Authors: Suryana Aldi , Irma Purnamasari Ade , Ali Irfan
Published: June 2024

Sebagai perusahaan terkemuka di sektor transportasi dan teknologi di Asia Tenggara, Grab, didirikan pada 2012 di Malaysia sebagai platform pemesanan taksi melalui aplikasi. Pertumbuhan pesat perusahaan ini menciptakan kebutuhan untuk strategi analisis sentimen guna meningkatkan layanan dan kepuasan pengguna. Penelitian ini menggunakan pendekatan eksperimental dan kuantitatif dengan fokus pada ulasan aplikasi Grab di Google Play Store. Penggunaan teknik web scraping melalui Google Play Scraper mengumpulkan 1000 data ulasan. Hasil analisis sentimen menggunakan metode klasifikasi Naïve Bayes dimana metode ini merupakan metode pengklasifikasian probabilistik sederhana yang menghitung sekumpulan probabilistik dengan menjumlahkan frekuensi dan kombinasi nilai dari dataset yang diberikan menunjukkan tingkat akurasi sebesar 87%, dengan presisi 86%, dan recall 97%. Tahapan preprocessing, seperti case folding, tokenizing, stopwords, dan stemming, memastikan kualitas data sebelum klasifikasi. Evaluasi menggunakan Confusion Matrix di Google Colaboratory menunjukkan kinerja memuaskan, mengidentifikasi sentiment masyarakat pengguna aplikasi Grab. Tingkat akurasi 87% memberikan gambaran rinci tentang kemampuan model dalam menangani variasi sentimen, termasuk presisi, recall, dan F1-score. Penerapan metode klasifikasi Naïve Bayes dalam analisis sentimen aplikasi Grab terbukti efektif, memberikan wawasan berharga untuk pengembangan layanan yang lebih baik.
PERANCANGAN JARINGAN MENGGUNAKAN ROUTER BERBASIS OPENWRT DI BPKHTL WILAYAH XXII KENDARI
Authors: Samsudin Asri , Pratama Arya , Herlambang Ian , Bahtiar Aksara La Ode
Published: June 2024

Perkembangan teknologi dan komunikasi mendorong kebutuhan akan jaringan komputer yang handal, termasuk bagi instansi pemerintahan seperti BPKHTL XXII Sulawesi Tenggara. Jaringan WiFi menjadi solusi modern yang menawarkan kemudahan akses, fleksibilitas, dan biaya yang relatif murah.Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan jaringan WiFi di BPKHTL XXII Sulawesi Tenggara menggunakan metode PPDIOO (Prepare, Plan, Design, Implement, Operate, Optimize). Metode PPDIOO dipilih karena memiliki tahapan yang sistematis dan terstruktur, memastikan jaringan beroperasi secara efisien dan memenuhi kebutuhan instansi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa jaringan WiFi berhasil diimplementasikan di BPKHTL XXII Sulawesi Tenggara dengan memanfaatkan router berbasis OpenWRT. Implementasi ini meningkatkan efisiensi komunikasi, memperlancar akses informasi, dan meningkatkan kinerja karyawan. Peningkatan pengguna Internet berbasis teknologi WiFi (Wireless Fidelity) semakin mendunia. Penggunaan internet bebasis teknologi Wifi semakin meningkat. Hal ini disebabkan oleh kemudahan akses yang ditawarkan Wifi. Pengguna dalam satu area dapat memanfaatkan teknologi WiFi untuk mengakses internet secara bersamaan. Wifi merupakan media radio yang bersifat sharing atau digunakan bersama. Jaringan WiFi menjadi teknologi alternatif dan relatif lebih mudah untuk diimplementasikan di lingkungan kerja. Selain itu, pengadaan sarana WiFi termasuk murah bagi suatu instansi bila dilihat manfaatnya yang sedemikian besar. Dengan adanya WiFi di area perkantoran dan perusahaan dapat membantu pengelolaan pekerjaan dalam hal file transfer. Keuntungan lain penggunaan WiFi yaitu meningkatkan kinerja karyawan pada instalasi tersebut
PERANCANGAN SISTEM PENILAIAN SISWA BERBASIS WEBSITE MENGGUNAKAN METODE WATERFALL
Authors: Khairil Amin Mohammad , Tri Anggraeny Fetty , Prima Aditiawan Firza
Published: June 2024

Bidang pendidikan merupakan bagian penting dari pembangunan masyarakat sehingga memerlukan alat untuk meningkatkan efisiensi. Salah satu hal penting dalam pendidikan yaitu sistem penilaian siswa, di mana pada saat ini masih banyak sekolah yang masih melakukan penyimpanan dan perhitungan secara manual sehingga memungkinkan terjadinya kesalahan dalam proses tersebut. Untuk itu penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem penilaian siswa berbasis website menggunakan metode waterfall. Dengan adanya sistem ini akan memudahkan guru dalam menyimpan nilai dan sistem akan melakukan perhitungan otomatis, Siswa juga melihat nilai mereka secara langsung melalui sistem tersebut. Dengan adanya sistem ini diharapkan dapat meningkatkan efisiensi serta menghindari kesalahan dalam proses penyimpanan serta pengolahan nilai.  Pada penelitain ini sistem informasi sistem penilaian siswa akan diuji menggunakan metode blackbox testing untuk kesesuaian dengan alur bisnis yang telah dirancang sebemnya. Selanjutnya juga dilanjutkan dengan pengujian pengguna dengan UAT (User Acceptance test) dan berdasarkan hasil pengujian menggunakan UAT dapat disimpulkan bahwa sistem informasi penilaian siswa dapat menungkatkan efisiensi proses penilaian di sekolah
PENERAPAN K-MEANS++ UNTUK PENGELOMPOKAN MAHASISWA BERPOTENSI DROP OUT
Authors: Putra Nugraha Raka , Fitri Laxmi Gibtha , Riana Freza
Published: June 2024

Drop out (DO) adalah fenomena penghentian atau pemutusan hubungan studi mahasiswa pada suatu perguruan tinggi yang disebabkan oleh beberapa faktor yang ditentukan oleh universitas tersebut. Fenomena ini merupakan masalah serius karena dapat berdampak pada kualitas perguruan tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi dan mengelompokkan mahasiswa yang berpotensi drop out (DO) di Universitas Ibn Khaldun Bogor menggunakan algoritma K-Means++. Data yang digunakan merupakan data akademik dari 842 mahasiswa Teknik Informatika angkatan 2016 – 2022, dengan 84 diantaranya berstatus berpotensi drop out. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah K-Means++ clustering, yang merupakan pengembangan dari algoritma K-Means clustering. K-Means++ clustering digunakan untuk mengatasi kekurangan k-means dalam hal efisiensi waktu dengan menentukan nilai awal centroid secara lebih cerdas, sehingga dapat mengurangi waktu pemrosesan. Hasil penelitian menunjukkan tiga cluster berpotensi DO: (T) tinggi, (S) sedang, dan (R) rendah, dengan mempertimbangkan faktor seperti IPK, jumlah SKS, aktivitas mahasiswa, penghasilan orang tua, dan jalur biaya. Hasil menunjukan faktor berpengaruh ialah IPK, Jumlah Aktif,  dan SKS, sedangkan faktor yang tidak berpengaruh ialah Jalur Biaya dan Penghasilan Orang Tua
PENERAPAN TEKNIK EQUIVALENCE PARTITIONING DAN BOUNDARY VALUE ANALYSIS DALAM PENGUJIAN BLACK BOX APLIKASI KEDIRI SINGLE WINDOW FOR INVESTMENT
Authors: Ardilla Aufa , Prima Aditiawan Firza , Vita Via Yisti
Published: June 2024

Pemerintah Kota Kediri melalui Dinas Penanaman Modal dan Pelayanan Terpadu Satu Pintu terus meningkatkan kualitas pelayanan publik, termasuk dalam hal layanan perizinan. Oleh karena itu, diluncurkanlah aplikasi bernama Kediri Single Window for Investment (KSWI) yang bertujuan untuk mempermudah akses dan meningkatkan transparansi dalam sektor perizinan. Namun, kemungkinan masalah teknis yang muncul dapat memengaruhi pelayanan publik. Dari permasalahan tersebut, penting untuk dilakukan pengujian sistem untuk mengetahui nilai tingkat efektivitas sistem dan menemukan kesalahan sistem. Pengujian dilakukan dengan metode Black Box Testing menggunakan Equivalence Partitioning dan Boundary Value Analysis. Hasilnya menunjukkan tingkat efektivitas sistem sebesar 95,31% yang menunjukkan tingkat efektivitas tinggi. Dapat disimpulkan bahwa aplikasi Kediri Single Window for Investment milik Dinas Penanaman Modal dan Pelayanan Terpadu Satu Pintu Kota Kediri ini sudah berjalan sesuai fungsionalitas dan dapat dikatakan sudah sangat baik.
SISTEM INFORMASI DATA PELANGGAN SERVICE KOMPUTER PADA CV KURNIA KOMPUTER BERBASIS WEB
Authors: Fatmasari Anjani , Fitriasih Fitriasih
Published: June 2024

Permasalahan yang ada pada CV Kurnia Komputer adalah tidak adanya pencatatan data service dalam melakukan pendataan pelanggan saat mencari data secara manual memakan waktu yang cukup lama. Masalah sering timbul dalam hal kehilangan data dan duplikasi. Sebagai solusi, dibuatlah suatu sistem informasi untuk mengelola data pelanggan servis komputer di CV Kurnia Komputer.yang bertujuan untuk membuat fasilitas pendataan dari data pelanggan yang dapat dicatat dengan baik dan detail. Dengan adanya sistem ini diharapkan mampu memperkecil atau mengurangi kesalahan yang sering terjadi, serta dapat memberikan kualitas layanan yang lebih baik lagi baik kepada perusahaan atau pelanggan itu sendiri.. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah dengan metode teknik wawancara, quisioner, teknik observasi dan studi pustaka. Dimana penelitin yang dilakukan penerapan metode tersebut dapat membantu memecahkan masalah yang sedang diamati. Sehingga dari penelitian yang dilakukan memperoleh hasil penelitian yang dapat membantu memudahkan dalam pendataan pelanggan servis computer dengan sebuah sistem yang terkomputerasi dengan aplikasi berbasis website, menggunakan bahasa pemrograman PHP dengan basis data MySQL
SISTEM INFORMASI PENCATATAN HASIL OPERATOR PRODUKSI BERBASIS WEBSITE PADA PT. TRI LESTARI SANDANG INDUSTRI
Authors: Umami Fauzia Khoirula , Mubarok Iman
Published: June 2024

Perkembangan dunia bisnis terjadi sangat cepat. Seiring waktu penggunaan teknologi dalam perkembangan bisnis menjadi salah satu faktor utama untuk meningkatkan kualitas kinerja perusahaan dalam menjalankan rutinitas proses bisnisnya. Suatu perusahaan harus memiliki sebuah sistem yang terkomputerisasi untuk mengelola hasil operator produksi. Agar data yang diambil tepat sasaran dan menghindari keterlambatan pencatatan maka informasi pencatatan hasil operator produksi ini harus bersifat akurat dan secara berkala diperbaharui. PT. Tri Lestari Sandang Industri Balamoa merupakan perusahaan di bidang fashion busana yang membuat sweater rajut dalam jumlah yang banyak, dalam menjalankan operasional pencatatan hasil operator produksi masih menggunakan sistem informasi secara manual dengan menggunakan kertas. Dalam hal ini masih rentan terjadi kerusakan atau kehilangan data, karena media yang digunakan (kertas) bisa sobek atau hilang. Maka dari itu untuk menangani permasalahan pada Perusahaan tersebut dibuatkan sistem informasi terkomputerisasi berbasis website, supaya lebih efektif dan efisien.. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah dengan metode teknik wawancara, quisioner, teknik observasi dan studi pustaka. Dimana penelitian yang dilakukan dengan penerapan metode tersebut dapat membantu memecahkan masalah yang sedang diamati. Sehingga dari penelitian yang dilakukan memperoleh hasil penelitian yang dapat membantu memudahkan dalam pencatatan hasil operator produksi dengan sebuah sistem yang terkomputerisasi dengan aplikasi berbasis website, menggunakan bahasa pemrograman PHP dengan basis data MySQL.
PENERAPAN MODEL HIBRIDA CNN-KNN UNTUK KLASIFIKASI PENYAKIT MATA
Authors: Wardhani Adil Sandy , Anggraeny Fetty Tri , Rizki Agung Mustika
Published: June 2024

Penyakit mata merupakan gangguan yang menyerang organ mata akibat dari virus, bakteri, dan kebiasaan buruk. Saat ini, penggunaan teknologi kecerdasan buatan populer dalam mendiagnosa penyakit mata untuk memungkinkan penanganan lebih dini agar tidak memicu kebutaan. Convolutional Neural Network (CNN) merupakan algoritma klasifikasi yang paling umum digunakan karena dapat menghasilkan akurasi yang baik dalam memproses data yang berformat gambar. K-Nearest Neighbor (KNN) juga termasuk algoritma untuk klasifikasi dengan menggunakan parameter nilai tetangga terdekat. Pada penelitian ini, peneliti akan melakukan hibrida atau menggabungkan algoritma CNN dan KNN dengan CNN sebagai proses ekstraksi fitur serta KNN sebagai klasifikasi. Penelitian akan dilakukan dengan menggunakan beberapa parameter pada CNN dan KNN untuk mencari akurasi terbaik. Hasil akurasi terbaik dari penerapan model hibrida CNN-KNN pada penyakit mata diperoleh dengan menggunakan optimasi adam learning rate 0,001 dan nilai tetangga terdekat 9 dengan akurasi sebesar 94,03%.
ANALISIS POLA PEMBELIAN KONSUMEN WARMINDO DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-GROWTH
Authors: Purnama Rizal , Rizki Rinaldi Ade , Fathurrohman Fathurrohman
Published: June 2024

Pola pembelian konsumen merupakan salah satu faktor penting yang perlu dipahami oleh pelaku bisnis, termasuk warmindo. Permasalahan yang muncul yaitu untuk memahami pola pembelian konsumen di industri kuliner, khususnya pada usaha Warmindo. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan pola pembelian konsumen pada warmindo yang paling banyak diminati. Penelitian ini menggunakan data sekunder dari platform Kaggle.com yang diambil pada tanggal 1 Januari 2022 sampai dengan 30 Agustus 2022. Penelitian ini menggunakan algoritma FP-Growth untuk mengidentifikasi pola pembelian konsumen. Algoritma FP-Growth adalah algoritma data mining yang dapat digunakan untuk menemukan aturan asosiasi. Aturan asosiasi adalah hubungan antara dua atau lebih Item yang sering muncul bersama dalam suatu transaksi. Hasil penelitian ini berdasarkan analisis 499 data transaksi penjualan warmindo, dItemukan 9 aturan asosiasi yang menunjukkan pola pembelian konsumen. Produk yang paling sering dibeli adalah mie instan rasa soto, mie instan rasa kari, dan mie instan rasa ayam. Konsumen yang membeli satu jenis mie instan rasa soto, kari, atau ayam, memiliki peluang lebih tinggi untuk membeli jenis mie instan lainnya dari rasa yang sama atau berbeda. Pola pembelian ini dapat dimanfaatkan untuk meningkatkan stok produk, menyusun strategi promosi, dan mengembangkan menu baru.
PEMBUATAN SISTEM PAKAR DIAGNOSA KERUSAKAN PERANGKAT KERAS LAPTOP DENGAN METODE FORWARD CHAINING
Authors: Hermanto Hermanto , Hendi Ade , Rohman Taufiqur , Singgih Pamuji Febri
Published: June 2024

Laptop adalah salah satu kebutuhan manusia yang sangat penting, utamanya untuk membantu dalam segala aktivitas yang berhubungan dengan komputerisasi. Selama jangka waktu tertentu komponen perangkat keras komputer mengalami perubahan fisik, yang mengakibatkan memerlukan perbaikan pada komputer. Minimnya pemahaman tentang kerusakan komputer membuat banyak masyarakat mengeluarkan biaya yang cukup besar untuk memperbaiki komputer  pada seorang teknisi. Dalam pembuatan aplikasi sistem pakar, metode forward chaining digunakan untuk mendiagnosa kerusakan perangkat keras pada komputer. Tahap pembuatan aplikasi diawali dengan tahap studi pustaka selanjutnya tahap pengumpulan data dengan melakukan wawancara dengan seorang pakar. Proses sistem dimulai dengan pengguna memilih jenis gejala kerusakan selanjutnya pengguna akan diberi pertanyaan tentang kerusakan sampai dengan ditemukan hasil deteksi kerusakan. Hasil penelitian ini mencakup aplikasi sistem pakar yang memiliki kemampuan untuk mendeteksi kerusakan pada delapan bagian hardware komputer. Berdasarkan pengujian yang dilakukan yaitu pengujian kinerja sistem dengan sebelas kuisioner dan pengujian program derdasarkan data uji dari lima kasus. Hasil tes menunjukkan kinerja sistem sesuai dengan rancangan, uji program dan tingkat akurasi sistem sebesar 100%.
PENGGUNAAN ALGORITMA NAIVE BAYES UNTUK MEMPREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA
Authors: Fadli Ahmad , Limbong Theodorus , Priskila Ressa , Handrianus Pranatawijaya Viktor
Published: June 2024

Meningkatkan tingkat kelulusan mahasiswa tepat waktu adalah tantangan besar bagi universitas dan elemen lain yang terlibat. Algoritma Naive Bayes telah terbukti efektif dalam memprediksi kelulusan mahasiswa berdasarkan penelitian sebelumnya. Dalam penelitian ini, algoritma Naive Bayes digunakan untuk menganalisis data historis mahasiswa, seperti nilai akademik dan jumlah mata kuliah yang diambil, guna memprediksi kelulusan mahasiswa. Pengumpulan data dilakukan melalui riset mendalam di internet, menggunakan dataset dari website Kaggle yang mencakup atribut seperti nama, jenis kelamin, status mahasiswa, status menikah, umur, indeks prestasi semester dari semester 1 hingga semester 8, dan jumlah SKS dari semester 1 hingga semester 6. Data diolah menggunakan XAMPP, dan tampilan aplikasi dikembangkan dengan PHP serta JavaScript. Berdasarkan hasil pengujian, model ini menunjukkan hasil yang menjanjikan dengan tingkat akurasi yang memuaskan, memiliki precision 0.7273, recall 0.8, dan F1 Score 0.7619, menunjukkan keseimbangan yang baik antara presisi dan recall. Hasil evaluasi lebih lanjut menunjukkan bahwa model Naive Bayes memiliki akurasi 85%, presisi 83%, recall 82%, dan F1 Score 82.5%. Meskipun terdapat sedikit perbedaan antara prediksi model dan data aktual, hasilnya konsisten dengan penelitian sebelumnya, memperkuat validitas model
ANALISIS DAN PERBANDINGAN KINERJA PROXMOX VIRTUAL ENVORMENT DALAM VIRTUALISASI PADA OS DEBIAN DAN UBUNTU
Authors: Chandra Radja Aditya , Murhaban Murhaban , Suryadi Suryadi , Mukhlizar Mukhlizar
Published: June 2024

Saat ini, perkembangan teknologi komunikasi dan informasi berlangsung dengan pesat. Salah satu kemajuan signifikan adalah adanya virtualisasi server. Server yang berperan sebagai pusat penyedia layanan dalam suatu jaringan, menjadi kunci dalam proses ini. Pembuatan satu server membutuhkan kapasitas penyimpanan yang besar, dan oleh karena itu, biaya yang terkait pun cukup tinggi. Dalam hal ini, Proxmox muncul sebagai solusi virtual machine yang efektif untuk mengvirtualisasikan server. Proses implementasi dimulai dengan analisis data, pemeriksaan kelengkapan hardware dan perangkat lunak, serta perancangan topologi sebelum melakukan instalasi Proxmox. Setelah Proxmox diinstal, langkah berikutnya melibatkan pembuatan node dan instalasi 2 virtual server. Kedua virtual server ini berjalan pada sistem operasi Debian dan Ubuntu. Penggunaan sumber daya seperti CPU, memori, dan penyimpanan diamati selama pengujian. Hasil pengujian menunjukkan bahwa ketika tidak ada virtual server yang berjalan, penggunaan CPU adalah 0% dengan penggunaan memori sekitar 20% (0,5 GB dari total 4 GB) dan penyimpanan sekitar 16% (9 GB dari total 30 GB). Namun, ketika 2 virtual server dijalankan bersamaan, terjadi peningkatan signifikan dalam penggunaan sumber daya. Penggunaan CPU meningkat menjadi 30%, penggunaan memori naik menjadi 94% (1,9 GB dari total 4 GB), dan penggunaan penyimpanan meningkat menjadi 9% (11 GB dari total 30 GB). Ini menunjukkan bahwa penggunaan sumber daya meningkat secara substansial ketika semua virtual server aktif. Ketika virtualisasi dimulai, terjadi lonjakan penggunaan CPU selama proses awal, yang kemudian menurun dan stabil saat virtual server berjalan sepenuhnya. Ini menandakan adanya proses awal yang memerlukan sumber daya CPU, namun sistem secara otomatis mengatur penggunaan sumber daya setelahnya.