bluuebunny/crossref_metadata_2025 huggingface dataset:
PERBANDINGAN MODEL PREDIKSI CALON MAHASISWA BARU MENGGUNAKAN ALGORITMA ID3 DAN RANDOM FOREST
Authors: Kurniawati Hematang Angelina , Widya Utami Nengah , Ita Paramitha A.A. Istri
Published: February 2024

Setiap tahun, baik Perguruan Tinggi Negeri maupun Perguruan Tinggi Swasta melaksanakan proses penerimaan mahasiswa secara rutin. Sebagai contoh, STMIK Primakara secara berkala membuka pendaftaran untuk calon mahasiswa baru. Berdasarkan data tahun 2022, terdapat 253 individu yang mengajukan pendaftaran, di mana 231 di antaranya melakukan proses pendaftaran ulang, sementara sisanya tidak melanjutkan proses tersebut, terdapat kesenjangan antara pendaftar awal dan pendaftaran ulang. Untuk mengatasi masalah ini, diperlukan analisis data menggunakan metode klasifikasi dalam data mining dengan membandingkan algoritma klasifikasi dengan harapan ditemukan algoritma dengan tingkat akurasi tertinggi untuk memberikan prediksi terbaik, sehingga dapat mendukung perguruan tinggi dalam mengoptimalkan penerimaan mahasiswa baru dan menyediakan pertimbangan strategis untuk masa yang akan datang. Penelitian akan membandingkan kinerja dua algoritma, yaitu ID3 dan Random Forest. Dimana hasil dari penelitian ini menunjukan bahwa secara keseluruhan, kedua algoritma menunjukkan tingkat akurasi yang baik, dengan nilai di atas 90%. ID3 mencapai skor lebih tinggi pada ketiga split validation (92,34%, 92,3%, dan 94,8%) dibandingkan Random Forest. Meskipun demikian, perbedaan skor antara keduanya tidak signifikan, hanya berkisar 1,3 hingga 2.
IMPLEMENTASI METODE PROFILE MATCHING PADA APLIKASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN
Authors: Nugroho Gultom Wahyu , Prima Aditiawan Firza , Mumpuni Retno
Published: February 2024

Sistem informasi berbasis komputer menampilkan tingkat kecepatan, ketepatan, dan efisiensi yang jauh lebih superior dalam memproses data dibandingkan dengan metode manual. Keterjangkauan informasi melalui internet sebagai teknologi berbasis jaringan semakin mempermudah pengguna dalam mengakses informasi dari berbagai tempat dan kapan saja. Di antara 114 sekolah dasar di Kota Bengkulu, Sekolah Dasar Negeri 73 adalah salah satunya. Namun, proses pemilihan guru terbaik masih dilakukan secara manual, yang terbukti tidak efisien karena melibatkan perhitungan yang memakan waktu. Dalam rangka mengatasi tantangan ini, penelitian ini mengembangkan sistem informasi pendukung keputusan untuk Sekolah Dasar Negeri 73 Kota Bengkulu dengan menerapkan metode profile matching. Aspek penilaian dalam sistem ini melibatkan Pedagogik dengan 7 kriteria, Kepribadian dengan 3 kriteria, Profesional dengan 2 kriteria, dan Sosial dengan 2 kriteria. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem pendukung keputusan menggunakan metode profile matching berhasil diimplementasikan, dengan uji blackbox testing mencapai hasil 100%, dan pengujian akurasi menunjukkan perbandingan antara output perhitungan manual dan sistem sebesar 84%. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa metode profile matching dapat menjadi pilihan yang efektif dalam mendukung pengambilan keputusan di Sekolah Dasar Negeri 73 Kota Bengkulu.
PENERAPAN ALGORITMA K-MEDOIDS DALAM MENENTUKAN CLUSTER KABUPATEN DAN KOTA BERDASARKAN POPULASI PETERNAKAN DI PROVINSI JAWA BARAT
Authors: Khoirunisa Irma , Astuti Rini , Suprapti Tati
Published: February 2024

Peternakan di Indonesia merupakan salah satu sektor yang memberikan kontribusi cukup besar bagi perekonomian Indonesia. Peternakan berperan sebagai sektor utama dalam upaya pemenuhan kebutuhan dan menjaga ketersediaan pangan hewani untuk masyarakat di Indonesia. Upaya yang dapat dilakukan untuk meningkatkan dan mempertahankan produktivitas  sektor peternakan antara lain dengan mengelompokkan wilayah  berdasarkan karakteristiknya. Tujuan dari pengelompokan ini adalah agar informasi  jenis ternak yang tersebar di setiap wilayah  Jawa Barat menjadi lebih efisien dan spesifik. Salah satu cara untuk mengelompokkannya dapat ditemukan dengan menggunakan analisis cluster. Analisis cluster adalah teknik analisis statistik multivariat yang mengklasifikasikan objek ke dalam  kelompok berdasarkan propertinya. Tujuan penulisan laporan ini adalah untuk mengkaji hasil cluster yang dibentuk dengan menggunakan algoritma K-Medoids. Algoritma ini merupakan metode yang kuat dalam mengelompokan wilayah-wilayah  berdasarkan karakteristik peternakan yang berbeda untuk cluster kabupaten/kota di Provinsi Jawa Barat Tahun 2022. Dari hasil analisis cluster menggunakan K-Medoids pada tahun 2022 diperoleh 24 kabupaten/kota pada cluster 1, 2 kabupaten pada cluster 2 dan 1 kabupaten pada cluster 3. Hasil dari analisis cluster ini dapat memberikan wawasan yang berharga bagi pengambil keputusan dalam perencanaan dan pengembangan sektor peternakan. Dengan demikian, upaya-upaya yang dibutuhkan untuk meningkatkan produktivitas peternakan di Provinsi Jawa Barat dapat lebih terarah dan efektif.
DESAIN USER INTERFACE WEBSITE PEMESANAN ONLINE PRODUK MAKANAN KRIPDUNK DENGAN METODE USER CENTERED DESIGN
Authors: Zaelani Nursehan , Suarna Nana , Prihartono Willy
Published: February 2024

KripDunk, sebuah bisnis makanan berbasis home industry yang mengandalkan media sosial WhatsApp untuk penjualan produknya. KripDunk mengalami kendala keterbatasan promosi dan interaksi dalam penjualannya. Masalah tersebut dapat diatasi dengan membuat website sebagai sarana menjangkau pasar yang lebih luas. Tujuan penelitian ini adalah merancang desain user interface website KripDunk dengan menerapkan 4E (Error – Free, Easy to Use, Easy to Understand, Effective For End Goal or Product). User Centered Design digunakan sebagai metode untuk merancang user interface dengan tahapan Memahami Konteks Pengguna, Menspesifikan Kebutuhan Pengguna, Solusi Desain dan Evaluasi terhadap Kebutuhan Pengguna.  Populasi ditetapkan tanpa batasan dan jumah sampel ditentukan menggunakan Simple Random Sampling (SRS) dengan jumlah 20 kemudian dijadikan sebagai user persona pengujian. Teknik pengumpulan data dilakukan dengan menggunakan kuesioner dengan data yang akan dianalisis untuk mengidentifikasi prefensi dan kebutuhan pengguna. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Maze Usability Score (MAUS) mencapai 77%, menandakan desain user interface website KripDunk telah dipahami dengan baik oleh responden dan sesuai dengan preferensi dan kebutuhan pengguna. Selain itu, pengujian usability dengan System Usability Scale (SUS) menunjukkan skor 78, yang berada dalam rentang acceptability range dengan penilaian "Good" dan peringkat "B". Penelitian ini membuktikan keberhasilan pendekatan yang diadopsi dalam menghasilkan user interface sesuai dengan kebutuhan dan harapan pengguna.
ANALISIS CLUSTERING PRESTASI ATLET PADA BERBAGAI CABANG OLAHRAGA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS
Authors: Putriana Puput , Suarna Nana , Prihartono Willy
Published: February 2024

Atlet, sebagai individu yang berkomitmen tinggi di berbagai cabang olahraga, mencari pencapaian tertinggi dalam bidangnya. Namun, relevansi dan generalisasi hasil analisis prestasi atlet terhadap seluruh populasi atlet Kabupaten Cirebon belum sepenuhnya dipahami. Penelitian ini fokus pada analisis Clustering prestasi atlet menggunakan algoritma K-Means. Metode ini digunakan untuk mengelompokkan atlet berprestasi di Kabupaten Cirebon berdasarkan atribut seperti Umur, Prestasi, Jenis Kelamin, dan cabang olahraga. Pra-pemrosesan data melibatkan pembersihan dan penanganan data yang tidak valid atau hilang. Hasil analisis Clustering memberikan wawasan tentang pola prestasi, mendukung pengembangan bakat olahraga, dan perencanaan pelatihan yang efektif. Tujuan penelitian ini adalah memberikan wawasan yang lebih mendalam tentang pola prestasi atlet, memfasilitasi pengembangan bakat olahraga, dan merancang program pelatihan yang lebih efektif. Dengan mengidentifikasi klaster atlet berdasarkan karakteristik tertentu, penelitian ini dapat memberikan dasar yang kuat untuk pengambilan keputusan terkait pengembangan olahraga di Kabupaten Cirebon. Dampak tambahan melibatkan pengembangan strategi yang lebih efektif untuk mendukung para atlet dan meningkatkan prestasi olahraga secara keseluruhan di wilayah tersebut.
ANALISIS PENGELOMPOKKAN DATASET PEMILU 2014 DAN 2019 DPR RI DI KOTA CIREBON MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING
Authors: Mulyana Krisna , Rahaningsih Nining , Danar Dana Raditya
Published: February 2024

Strategi politik merupakan perencanaan matang yang disusun dan dilaksanakan oleh seluruh partai politik dalam menyongsong tahun politik mendatang. Data perolehan suara sangat penting untuk dikaji lebih dalam agar menjadi informasi bermanfaat bagi peluang kemenangan. Namun, belum dilakukan analisis mendalam terhadap data Pemilu yang tersedia di KPU Kota Cirebon, utamanya data suara DPR RI. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan memanfaatkan teknik data mining agar dapat membantu mempercepat proses pengambilan keputusan strategis dengan menerapkan teknik clustering dalam mengolah data Pemilu untuk memetakan pola persaingan antar parpol dan koalisi di setiap daerah pemilihan. Metode Knowledge Discovery in Database (KDD) dengan Algoritma K-Means Clustering digunakan untuk menganalisis data pemilu. Tahapan KDD dimulai dari seleksi, pra-pemrosesan, transformasi data, klusterisasi dan evaluasi kluster. Penelitian juga mencari nilai parameter K, iterasi, dan measuretype optimal darip algoritma K-Means berdasarkan nilai DBI. Hasil penelitian ini memperoleh Nilai DBI dari iterasi 1 dan numerical measure sebagai measure type terbaik untuk mendapatkan nilai DBI terbaik yaitu 0,334 pada K=3, yang menunjukkan tingkat kompetisi partai yang berbeda di Kota Cirebon, yaitu C1 (tinggi) diperoleh 232 anggota, C2 (menengah) diperoleh 160 anggota, dan C3 (rendah) diperoleh 224 anggota. Hasil ini bermanfaat bagi parpol dalam merumuskan strategi memenangkan pemilu pada basis masa masing-masing.
ANALISIS DATASET STATUS GIZI PADA BALITA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING
Authors: Raudotul Janah Fina , Kurniawan Rudi , Suprapti Tati
Published: February 2024

Status gizi balita merupakan satu permasalahan yang harus diperhatikan, terutama pada asupan gizi serta nutrisi yang diperoleh dari makanan sehari-hari. ebagai bagian dari siklus pertumbuhan dan perkembangan buah-buahan, mereka membutuhkan asupan gizi yang lebih baik, karena belita paling mudah menderita kelainan gizi. Pemenuhan kebutuhan gizi merupakan faktor penting untuk mencapai hasil tumbuh kembang pada balita dan anak-anak. Puskesmas Karangsembung merupakan fasilitas pelayanan kesehatan yang menyelenggarakan upaya kesehatan masyarakat dan upaya kesehatan perseorangan tingkat pertama. Pihak puskesmas belum melakukan proses data mining untuk meng-clustering dataset balita. Sehingga belum mengetahui kelompok status gizi balita dan belum mengetahui nilai evaluasi DBI. Tujuan dari Penelitian ini untuk mengelompokan status gizi balita menggunakan algoritma K-means untuk mendapatkan nilai Cluster terbaik dengan evaluasi nilai DBI dengan memanfaatkan tools Rapidminer. Hasil dari penelitian didapatkan jumlah Cluster optimal dengan K=5. Untuk Cluster 0: 41 Balita dengan rata-rata berjenis kelamin Laki-laki, Cluster 1: 83 Balita dengan rata-rata berjenis kelamin Laki-laki, Cluster 2: 82 Balita dengan rata-rata berjenis kelamin Perempuan, Cluster 3: 70 Balita dengan rata-rata berjenis kelamin Perempuan, Cluster 4: 56 Balita dengan rata-rata berjenis kelamin Laki-laki dan nilai DBI yang optimal sebesar 0.132 dimana nilai tersebut mendekati 0 yang berarti klaster yang di evaluasi menghasilkan klaster yang baik.
ANALISIS DATA TRANSAKSI KUE MENGGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING PADA TOKO RAFA CAKE
Authors: Kholifa Nur , Suarna Nana , Prihartono Willy
Published: February 2024

Penggunaan teknologi dalam bisnis makanan, khususnya di industri toko kue, sangat penting untuk mendapatkan informasi detail tentang produk yang dijual. Toko Rafa Cake menghadapi masalah pengelolaan data transaksi belum dimanfaatkan secara efektif dan penataan produk yang kurang optimal. Banyaknya transaksi mengakibatkan penumpukan data dan stok produk, menghambat pengisian ulang etalase dan pemahaman produk terlaris. Studi ini menerapkan metode algoritma K-Means Clustering pada data transaksi toko, dengan tujuan mengidentifikasi produk yang diminati, cukup diminati, dan kurang diminati. Data transaksi yang dianalisis meliputi no,nama produk, kategori, variasi, harga, merek, stok terjual, dan total penjualan melalui RapidMiner. Hasilnya dapat meningkatkan efisiensi penjualan produk kue dan manajemen stok, serta dapat menjadi acuan bagi toko kue lainnya dengan masalah yang sama, memanfaatkan data transaksi untuk meningkatkan kinerja bisnis. Hasil Clustering diperoleh 3 Cluster yang membedakan produk kue, bolu, dan roti berdasarkan kategori produk, stok terjual, dan harga. Cluster 1 memiliki 1 item menunjukkan penjualan paling diminati dengan nilai transaksi tinggi. Sementara Cluster 2 memiliki 40 item, menandakan penjualan cukup diminati dengan nilai transaksi sedang. Cluster 0, dengan 1272 item, menunjukkan penjualan kurang diminati dengan nilai transaksi rendah. Dengan nilai DBI sebesar 0,004, dan jarak rata-rata Centroid terbaik di Cluster 1 sebesar 0,000.
KLASTERISASI DATA LAGU TERPOPULER SPOTIFY 2023 BERDASARKAN SUASANA HATI MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS
Authors: Nuriska Dwi , Irawan Bambang , Bahtiar Agus , Rinaldi Dikananda Arif
Published: February 2024

Spotify sebagai platfrom streaming musik, menampilkan berbagai fitur yang beragam dan secara terus-menerus diperbarui untuk mencerminkan perkembangan dalam dunia musik. Permasalahan penelitian muncul dari beragamnya preferensi pengguna dan tren mendengarkan sebuah lagu atau musik mengakibatkan kompleksitas dalam pemahaman dan pengelompokan musik. Tujuan penelitian ini adalah menghasilkan kelompok lagu yang lebih terfokus berdasarkan suasana hati, memungkinkan pengguna untuk lebih mudah menemukan lagu yang sesuai dengan mood atau suasana hati mereka. Dalam penelitian ini akan mengelompokkan data lagu-lagu terpopuler Spotify 2023 berdasarkan empat kategori suasana hati model Thayer’s (Angry, Sad, Relax, dan Happy) dengan menggunakan Algoritma K-Means Clustering. Dengan pendekatan Knowledge Discovery in Database (KDD). Atribut-atribut audio seperti tempo (bpm), danceability, valence, dan energy digunakan dalam analisis ini. Hasil penelitian diperoleh nilai Davies-Bouldin Index (DBI) terkecil adalah 0,299 dengan jumlah K = 3, di mana cluster 0 merupakan suasana hati happy dengan 361 anggota lagu, cluster 1 merupakan suasana hati relax dengan 329 anggota lagu, dan cluster 2 merupakan suasana hati sad dengan 252 anggota lagu. Tidak terdapat cluster yang secara jelas menggambarkan suasana hati marah. Dengan distribusi anggota yang merata di setiap cluster, maka tidak ada suasana hati yang mendominasi dari hasil pengelompokan lagu.
PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING UNTUK PERENCANAAN PERSEDIAAN STOK SEPATU DI TOKO DIOMCLOTHING
Authors: Rizki Ani Fitri , Kurniawan Rudi , Suprapti Tati
Published: February 2024

Toko DIOMclothing merupakan sebuah perusahaan dagang yang menawarkan berbagai produk sepatu dengan merek seperti converse, vans, asics, ventela hingga produk sepatu lainnya. Dalam mengelola usahanya, toko DIOMclothing menghadapi tantangan strategis terkait penentuan produk yang paling diminati oleh pelanggan untuk direncanakan persediaannya. Kesalahan dalam menentukan persediaan produk dapat mengakibatkan kerugian finansial karena persediaan yang berlebihan atau kehilangan peluang penjualan karena persediaan yang kurang. Penelitian ini bertujuan mengklaster data penjualan sepatu untuk mengetahui tren penjualan produk sepatu sesuai periode waktu tertentu menggunakan penerapan metode K-means Clustering. Metode ini memungkinkan pengelompokan data penjualan berdasarkan karakteristik kemiripan dari datanya. Penerapan metode ini menghasilkan 3 klaster terbaik dengan karakteristik Klaster 0 (Sangat diminati) terdapat 469 data dengan tren penjualan dari Oktober hingga Desember, Klaster 1 (Cukup diminati) terdiri dari 581 data dengan tren penjualan dari Juli hingga September, Klaster 2 (Kurang diminati) terdiri dari 263 data dengan tren penjualan dari Agustus hingga Desember. Evaluasi menggunakan Davies Bouldin Index (DBI) menunjukkan nilai sebesar 0,165, menandakan kinerja klaster yang baik karena nilai DBI yang dihasilkan mendekati nol dan tidak negatif. Hasil penelitian ini dapat dimanfaatkan oleh DIOMclothing untuk mengoptimalkan pengadaan stok pada periode waktu tertentu, meningkatkan efisiensi manajemen persediaan, dan merancang strategi pemasaran yang lebih tepat sasaran.
ANALISIS SENTIMEN DATA ULASAN PENGGUNA APLIKASI GOOGLE KELAS PADA GOOGLE PLAY STORE MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES
Authors: Nurwahidah Dalilah , Dwilestari Gifthera , Dienwati Nuris Nisa , Narasati Riri
Published: February 2024

Dalam era digital yang semakin berkembang, aplikasi Google Kelas telah menjadi salah satu platform utama untuk pembelajaran jarak jauh di Indonesia. Namun, pemahaman tentang sentimen pengguna terhadap aplikasi ini menjadi krusial dalam meningkatkan kualitas layanan Pendidikan online. Oleh karena itu, tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis sentimen dari data ulasan pengguna Aplikasi Google Kelas di Indonesia yang tersedia di Google Play Store.Data yang digunakan dalam penelitian ini akan diperoleh dari ulasan pengguna Aplikasi Google Kelas yang telah dipublikasikan di Google Play Store. Data tersebut mencakup beragam aspek, seperti penilaian pengguna, komentar dan saran yang akan digunakan untuk analisis sentimen.Penelitian ini akan mengikuti beberapa tahapan. Tahap awal adalah pengumpulan data dari ulasan pengguna. Selanjutnya, data akan dibersihkan dan diproses untuk analisis sentiment. Metode Naïve Bayes digunakan untuk mengklasifikasikan sentimen ulasan menjadi positif, negatif atau netral. Analisis sentimen melibatkan pemahaman lebih mendalam tentang persepsi pengguna terhadap aplikasi Google Kelas. Proses penelitian ini melibatkan pengolahan data, pelatihan model Naïve Bayes, evaluasi model dan analisis hasil. Data ulasan diproses untuk menghasilkan fitur- fitur yang relevan, dan kemudian model Naïve Bayes dilatih menggunakan data tersebut. Evaluasi model memastikan keakuratan analisis sentiment.Dengan menyelesaikan penelitian ini, diharapkan dapat memahami lebih baik bagaimana penguna di Indonesia merasakan aplikasi Google Kelas. Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, hasil analisis sentimen pengguna aplikasi google kelas menghasilkan akurasi 82%, presisi 82%, recall 82% dan F-1 Score 81%. Dapat disimpulkan bahwa klasifikasi algoritma naïve bayes bisa digunakan untuk analisis sentimen aplikasi Google Kelas.
PENERAPAN ALGORITMA NAÏVE BAYES DAN K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK ANALISIS SENTIMEN YOUTUBE MENGENAI INTENSIF MOBIL LISTRIK
Authors: Caswadi Caswadi , Dienwati Nisa , Dwilestari Gifthera , Fathurrohman Fathurrohman , Tohidi Edi
Published: February 2024

Dampak pemanasan global terhadap perubahan iklim telah menarik perhatian dari berbagai pihak. 27% dari polusi udara disebabkan oleh transportasi. Di berbagai negara, pemerintah telah menerapkan langkah-langkah untuk mengurangi polusi udara dengan mendorong masyarakat untuk beralih menggunakan kendaraan listrik. Namun keberhasilan pemerintah untuk mengkampanyekan teknologi mobil listrik tergantung pada sentimen dan pemahaman masyarakat. Tujuan penelitian ini untuk menganalisa sentimen publik. Dataset digunakan dalam penelitian ini ialah 1517 data komentar di laman youtube mengenai intensif mobil listrik. Berdasarkan analisis, sebagian besar komentar youtube memiliki sentimen negatif (57,4%), sementara jumlah komentar yang positif (33,3%) dan netral (9,3%). Penelitian ini menerapkan metode Naïve Bayes dan K-Neareast Neighbor. Hasil penelitian menunjukan bahwa metode K-Nearest Neighbor memberikan hasil klasifikasi yang lebih baik dengan Accuracy sebesar 93,23%, precision 93,91% dan recall 91,56%. Sedangkan Naïve Bayes memperoleh hasil Accuracy 86,95%, precision 80,51%, dan recall 91,23%.
PENGELOMPOKKAN DATA BENCANA ALAM BERDASARKAN WILAYAH MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS
Authors: Amaliah Rif'atul , Tohidi Edi , Wahyudin Edi , Rizki Rinaldi Ade , Iin Iin
Published: February 2024

Bencana alam adalah rangkaian kejadian yang ditimbulkan oleh alam. Namun tidak menutup kemungkinan bencana alam yang terjadi disebabkan oleh ulah manusia. Bencana alam memiliki potensi untuk menyebabkan dampak yang signifikan pada infrastruktur dan lingkungan, bahkan dapat mengancam keselamatan manusia. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi wilayah-wilayah dimana jenis bencana alam paling dominan atau sering terjadi untuk memberikan wawasan yang lebih mendalam tentang resiko bencana alam di berbagai wilayah sehingga dapat membantu meningkatkan upaya mitigasi bencana. Metode yang diterapkan melibatkan pengelompokkan data menggunakan algoritma K-Means, yang memungkinkan peneliti untuk mengelompokkan wilayah dengan karakteristik serupa ke dalam cluster-cluster yang berbeda. Hasil penelitian ini berhasil mengelompokkan data bencana alam menggunakan Algoritma K-Means membentuk 3 cluster berdasarkan MeasureTypes Bregman Divergences dengan parameter SequaredEuclideanDistance sampai menghasilkan nilai DBI terbaik. Nilai Davies-Bouldin-Index (DBI) yang dihasilkan pada penelituan ini yaitu 0,012. Cluster 0 memiliki 884 data dengan tingkat kejadian  bencana alam rendah. Kejadian bencana alam yang dominan terjadi yaitu kekeringan. Sedangkan wilayah yang termasuk kedalam cluster 1 dengan memiliki 2 data adalah wilayah dengan tingkat kejadian sedang. Kejadian bencana yang paling dominan adalah Letusan Gunung Api. Dan cluster 2 memiliki 1 data yaitu wilayah dengan tingkat kejadian tinggi. Kejadian bencana alam yang paling dominan adalah Puting Beliung.
KLASIFIKASI DATA TINGKAT KUALITAS UDARA DI TANGERANG SELATAN MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES
Authors: Widiawati Fitri , Kurniawan Rudi , Suprapti Tati
Published: February 2024

Kota Tangerang Selatan yang memiliki padat penduduk yang tinggi yang harus kita perhatikan kondisi kesehatannya. Indeks Standar Pencemaran Udara (ISPU) merupakan indikator yang mengukur tingkat pencemaran udara berdasarkan konsentrasi beberapa polutan udara banyak data yang muncul tentang kualitas udara pada Tangerang Selatan yang selalu menurun karena berbagai faktor dintaranya faktor fisik dan faktor manusia sehingga menyebabkan pencemaran udara bagi masyarakat setempat. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan kualitas udara di Tangerang Selatan menggunakan algoritma Naive Bayes dan mengevaluasi faktor-faktor yang berpengaruh terhadap kualitas udara. Model Naive Bayes mencapai tingkat akurasi sebesar 79.38%, menunjukkan keberhasilan dalam mengidentifikasi kondisi kualitas udara. Evaluasi dilakukan melalui presisi, recall, dan F1-score untuk setiap kelas, memberikan gambaran rinci tentang kinerja model. Temuan menunjukkan presisi yang tinggi pada kelas "Sedang" dan "Baik," menandakan kemampuan model dalam mengenali kondisi tersebut secara akurat. Faktor-faktor yang mempengaruhi kualitas udara diidentifikasi melalui evaluasi model, mencakup partikulat matter (PM2.5 dan PM10), sulfur dioksida (SO2), nitrogen dioksida (NO2), karbon monoksida (CO), dan ozon (O3). Penggunaan atribut-atribut ini memungkinkan model memberikan label dengan nilai Class Moderate (0.583), Class Good (0.358), dan Class Unhealthy (0.058). Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Naive Bayes dapat memberikan hasil klasifikasi yang akurat untuk data tingkat kualitas udara di Tangerang Selatan dan hasil analisis ini dapat menjadi dasar bagi masyarakat untuk mengambil tindakan preventif dan mitigasi terhadap potensi dampak negatif dari pencemaran udara.
PENERAPAN ALGORITMA DECISION TREE BERBASIS POHON KEPUTUSAN DALAM KLASIFIKASI PENYAKIT JANTUNG
Authors: Antika Rindi , Rifa’I Ahmad , Dikananda Fatihanursari , Indriya Efendi Dendy , Narasati Riri
Published: February 2024

Deteksi dini penyakit jantung merupakan tantangan besar dalam dunia medis karena seringkali terkait dengan rendahnya akurasi dalam mengklasifikasikan kondisi jantung. Banyak orang baru menyadari bahwa mereka menderita penyakit jantung ketika telah mencapai tahap yang sangat parah. Kondisi ini mengakibatkan penanganan medis terlambat dan berpotensi membahayakan nyawa. Rendahnya akurasi dalam mengklasifikasikan penyakit jantung menciptakan kesulitan, dimana model atau algoritma klasifikasi mungkin kesulitan membedakan dengan tepat antara jenis-jenis penyakit jantung yang berbeda. Pengembangan teknologi diagnostik merupakan faktor penting dalam meningkatkan kemampuan untuk mendeteksi kondisi jantung lebih awal. Oleh karena itu, upaya untuk meningkatkan akurasi dalam mengklasifikasikan penyakit jantung memegang peranan besar dalam penanganan yang lebih efektif. Studi ini akan menerapkan pendekatan Knowledge Discovery in Databases (KDD) yang melibatkan serangkaian langkah sistematis dalam melakukan analisis data. Dari hasil penerapan algoritma Decision Tree dalam klasifikasi penyakit jantung diperoleh Accuracy sebesar 93.44%, Recall sebesar 75%, Precision sebesar 90% dan F1-Score sebesar 81.81%. Dalam penelitian selanjutnya diharapkan untuk mencoba eksplorasi metode tuning hyperparameter pada algoritma decision tree untuk melihat apakah peningkatan performa lebih lanjut dapat dicapai. Dalam penelitian selanjutnya diharapkan mencoba eksplorasi penggunaan algoritma lain seperti Random Forest, Support Vector Machines (SVM), atau Neural Networks untuk melihat apakah terdapat peningkatan performa dalam klasifikasi penyakit jantung.
KOMPARASI ALGORITMA DECISION TREE DAN NAIVE BAYES DALAM KLASIFIKASI PENYAKIT DIABETES
Authors: Maulana Rizky , Narasati Riri , Herdiana Ruli , Hamonangan Ryan , Anwar Saeful
Published: February 2024

Rata-rata nilai akurasi klasifikasi penyakit diabetes adalah sebesar 82%. Meskipun demikian, nilai tersebut masih kurang baik. Karena nilai akurasi tersebut masih dibawah rata-rata yaitu 85%. Masalah utama muncul karena tingkat akurasi yang kurang baik dapat menimbulkan risiko kesalahan yang signifikan dalam mengidentifikasi penyakit diabetes. Kecenderungan nilai rata-rata yang rendah ini menunjukkan adanya hambatan dalam keandalan sistem klasifikasi penyakit diabetes. Penelitian ini menerapkan metode Knowledge Discovery in Databases (KDD). Adalah sebuah teknik yang dipakai untuk mengeksplorasi dan memperoleh pemahaman yang mendalam pada suatu database. Tujuan utama pada tahapan KDD adalah menghasilkan informasi yang dapat digunakan sebagai landasan untuk pengambilan keputusan. Hasil penelitian menandakan bahwa Naive Bayes mencapai tingkat keakuratan yang lebih baik sebesar 91.56%. Sedangkan, Decision Tree memiliki tingkat akurasi 87.01%. Dari evaluasi ini, dapat disimpulkan bahwa Naive Bayes menghasilkan kinerja yang lebih unggul dalam klasifikasi penyakit diabetes pada dataset yang digunakan dibandingkan dengan Decision Tree.
IMPLEMENTASI DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES UNTUK DIAGNOSIS PENYAKIT KULIT SCABIES PADA HEWAN
Authors: Marwah Siti , Astuti Rini , M. Basysyar Fadhil
Published: February 2024

Scabies adalah penyakit kulit pada hewan. Seringkali pemilik hewan mengobati hewan peliharaan yang terkena scabies dengan sembarangan, seperti obat semprot dan salep. Namun obat tersebut banyak yang menyebabkan keracunan pada hewan. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan Data Mining menggunakan algoritma Naïve Bayes dalam mendiagnosis penyakit kulit scabies pada hewan dan mengukur kinerja model berdasarkan 1.208 hewan peliharaan kucing dan kelinci yang didapatkan langsung dari Praktik Dokter Hewan drh. Nur Azizah dan drh. Budiono. Naïve Bayes adalah metode klasifikasi yang seringkali digunakan untuk prediksi atau diagnosis penyakit dengan hasil accuracy yang tinggi. Data mencakup 11 atribut, yaitu nama hewan, jenis hewan, jenis kelamin, bulu rontok, telinga keropeng, nafsu makan menurun, gatal-gatal, infeksi sekunder, imunitas menurun, dan hasil. Hasil analisis menunjukkan bahwa model klasifikasi Naïve Bayes mencapai tingkat accuracy sebesar 97,20%, precision sebesar 88,00%, dan recall sebesar 93,62% dalam mendiagnosis penyakit kulit scabies. Keberhasilan ini membuktikan bahwa algoritma Naïve Bayes dapat menjadi alat yang efektif dalam deteksi dini penyakit kulit pada hewan peliharaan kucing dan kelinci, dengan kemampuan untuk mengidentifikasi pola-pola yang berkaitan dengan kasus scabies. Selain itu, variabel yang paling berpengaruh dalam diagnosis meliputi tingkat keparahan gejala telinga keropeng yang bisa menyebabkan kematian pada hewan peliharaan.
PENERAPAN ALGORITMA FREQUENT PATTERN-GROWTH UNTUK REKOMENDASI MENU MAKANAN DAN MINUMAN
Authors: Nuri Nuri , Suarna Nana , Prihartono Willy
Published: February 2024

Kedai Teras Ciremai, sebagai bisnis baru di wilayah Kalikoa yang telah berjalan selama tiga bulan, berhasil menarik perhatian pelanggan, khususnya kalangan mahasiswa, dalam konteks pertumbuhan ekonomi lokal. Tujuan penelitian ini adalah untuk meningkatkan rekomendasi menu dengan menerapkan analisis keranjang belanja pada data penjualan Kedai Teras Ciremai selama periode 22 September hingga 29 November 2023, menggunakan alat RapidMiner. Dengan fokus pada dataset transaksi penjualan kedai, metode Association Rules diterapkan dengan confidence minimum sebesar 0,2 (20%). Hasil analisis dengan menggunakan Algoritma FP-Growth dari 403 transaksi penjualan makanan dan minuman menunjukkan satu aturan dengan Support 0,015 dan Confidence 0,333, yang menyatakan bahwa pembelian makanan corndog sosis memiliki korelasi dengan pembelian minuman Pop ice avocado. Dalam penelitian di Kedai Teras Ciremai, dengan menerapkan metode Association Rules dan menggunakan algoritma FP-Growth, peneliti dapat mengidentifikasi hubungan antara makanan dan minuman yang sering dibeli bersamaan oleh pelanggan. Hasil temuan ini kemudian dapat digunakan oleh pemilik kedai untuk meningkatkan rekomendasi menu, strategi penjualan, dan meningkatkan penjualan.
ANALISIS POLA PENJUALAN BATIK PEKALONGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-GROWTH
Authors: Sukma Maula Intan , Wahyudin Edi , Tohidi Edi , Kaslani Kaslani , Suprapti Tati
Published: February 2024

Pekalongan merupakan salah satu kota terkemuka dalam industri batik di Indonesia, yang dikenal sebagai “Kota Batik”. Batik bukan sekadar kain warna-warni dengan motif unik, tetapi batik memiliki ciri khas sendiri seperti gambar burung elang, garis lengkung, dan hiasan titik-titik, juga terdapat pada batik Pekalongan. Keunikan batik Pekalongan terletak pada warnanya yang cerah alami dan beragam motifnya mencakup gaya Cina, Belanda, dan asli dengan motif seperti kawung, burung merak, burung enchim, jawa hokokai, dan jlamprang. Perubahan pola konsumen yang semakin kompleks dari desain hingga harga dan perkembangan pesat dalam industri batik menimbulkan permasalahan dalam pola pembelian serta pengelolaan data transaksi yang terus meningkat sehingga menghambat dalam analisis pola pembelian konsumen. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan pola pembelian konsumen terhadap jenis produk batik menggunakan algoritma FP-Growth untuk menentukan himpunan data yang sering muncul (frequent itemset) dalam dataset. Berdasarkan hasil pengujian, diperoleh 12 aturan asosiasi (Association rules) yang terbentuk dengan nilai minimum support = 0.01, minimum confidence = 0.8, dan lift = 1.0. Dengan aturan tersebut, penelitian ini menghasilkan implikasi yang signifikan terhadap pola pembelian konsumen, meningkatkan strategi pemasaran, dan membantu dalam pengelolaan inventaris serta pengambilan keputusan berdasarkan data yang tersedia.
DATA MINING CLUSTERING MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS PADA DATA KUNJUNGAN WISATAWAN DI KABUPATEN KARAWANG
Authors: Gustipartsani Kamaludin , Rahaningsih Nining , Danar Dana Raditya , Yulia Mustafa Iva
Published: February 2024

Karawang merupakan sebuah Kabupaten di Provinsi Jawa Barat yang memiliki cukup banyak wisata di daerahnya. Dari berbagai tempat wisata yang ada di setiap Kecamatan  di Kabupaten Karawang terdapat data jumlah kunjungan wisatawan setiap tahunnya. Pada data yang didapat dari situs web opendata.jabarprov.go.id masih terdapat banyak objek wisata yang sepi pengunjung. Hal tersebut dapat terjadi karena pengembangan wisata di Kabupaten Karawang masih kurang merata. Dalam hal ini, maka akan dilakukan pengelompokkan wisata yang ditujukan untuk dasar pengambilan keputusan terkait peningkatan pengelolaan objek wisata . Dengan menggunakan Knowledge Discovery in Database (KDD), penelitian ini akan menerapkan data mining clustering menggunakan algoritma K-Means. Implementasi data mining dilakukan dengan menggunakan tools RapidMiner. Analisa clustering bertujuan untuk mencari jumlah k yang optimal untuk pengelompokkan objek wisata. Hasil dari penelitian ini diperoleh jumlah k yang optimal adalah 3 dengan kelompok 1 sebagai kelompok jumlah wisatawan rendah, kelompok 2 sebagau kelompok jumlah wisatawan sedang, dan kelompok 3 sebagai kelompok jumlah wisatawan tinggi.
KLASIFIKASI PENENTUAN PENERIMA PROGRAM INDNESIA PINTAR DI KRWILBIDIKCAM GREGED MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5
Authors: Aulia Nurul , Suarna Nana , Prihartono Willy
Published: February 2024

Program Indonesia Pintar merupakan program dukungan pendidikan yang bertujuan untuk meningkatkan akses dan mutu pendidikan bagi siswa sekolah dasar. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan algoritma C4. 5 dalam rangka mengidentifikasi penerima manfaat Program Indonesia Pintar (PIP) di Koorwilbidikcam GregedUntuk mengoptimalkan penyaluran dana PIP, diperlukan klasifikasi berdasarkan data mining untuk memahami dan mengidentifikasi faktor-faktor kunci yang mempengaruhi identifikasi penerima manfaat program ini. Metode penelitian ini meliputi langkah pengumpulan data, preprocessing data, pelatihan model menggunakan algoritma C4. 5, evaluasi model, dan interpretasi hasil. Dengan menggabungkan teknik data mining dan analisis kriteria untuk mengidentifikasi penerima manfaat PIP. Dengan menggabungkan teknik data mining dan analisis kriteria untuk mengidentifikasi penerima manfaat PIP, penelitian ini diharapkan dapat berkontribusi dalam meningkatkan efektivitas dan efisiensi pelaksanaan program dukungan, tunjangan pengangguran, dan pendidikan di tingkat dasar. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan pemahaman yang lebih baik mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi identifikasi penerima manfaat PIP di wilayah Koorwilbidikcam Greged dan memberikan landasan yang kokoh dalam pengambilan keputusan yang lebih cerdas dalam menyalurkan dana PIP.
PENGEMBANGAN APLIKASI BERBASIS WEB TES TIPE KEPRIBADIAN UNTUK SELEKSI KARYAWAN DI PT. ZAY MENGGUNAKAN METODE DISC
Authors: Abidin Nur , Ajir Muzakki Muhammad , Hermanto Hermanto , Ikhsan Dawamul
Published: February 2024

Berbagai upaya dilakukan, Salah satu cara dengan meningkatkan sumber daya manusia (SDM) yakni melalui seleksi karyawan baru yang tepat. Perusahaan harus memastikan bahwa mereka mempekerjakan orang yang memiliki kepribadian dan kemampuan yang sesuai dengan posisi yang akan diisi. Tes kepribadian DISC merupakan tes yang digunakan untuk menentukan tipe kepribadian dengan mengukur kepribadian seseorang menggunakan empat dimensi, yaitu Dominance (D), Influence (I), Steadiness (S), dan Compliance (C) dengan lebih cepat. Tes kepribadian DiSC memberikan gambaran tentang bagaimana seseorang bereaksi dan berinteraksi dengan lingkungan sekitarnya. Aplikasi yang dikembangkan dirancang menggunakan UML (Unified Modelling Language) dan dikembangkan dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan menggunakan Framework Laravel. Berdasarkan hasil pengujian terhadap 23 responden aplikasi menunjukkan hasil yang 100 % akurat dan pengujian menunjukkan bahwa fungsi aplikasi berjalan dengan baik dan sesuai dengan kebutuhan perusahaan. Hal ini akan membantu perusahaan dalam proses pengukuran kepribadian yang lebih efisien, terstandar, dan akurat.
MENGGALI POTENSI BELAJAR MENGAJAR DENGAN TEKNOLOGI AI (ARTIFICIAL INTELLIGENCE)
Authors: Bayu Pratama Eri , Hendini Ade , Yanto Yanto , Fitri Hidayat Wahyutama
Published: February 2024

Pemanfaatan AI (Artificial Intelligence) dalam proses belajar mengajar telah membawa transformasi besar dalam dunia pendidikan. Meskipun penggunaan AI dalam pembelajaran diakui memberikan solusi inovatif dan membuka peluang untuk pendekatan pembelajaran yang lebih personal dan adaptif, namun muncul pro dan kontra terkait dampaknya. Kecemasan terkait potensi penguatan bias dan diskriminasi, reaksi negatif dari siswa dan guru, serta ketergantungan berlebihan pada AI menjadi sorotan. Kegiatan pengabdian kepada masyarakat yang dilakukan oleh Universitas Bina Sarana Informatika Jakarta di Yayasan Widya Kapuas Kalbar (YAWIKA) bertujuan untuk memberikan solusi terhadap kurangnya materi tentang penggunaan AI dalam proses belajar mengajar. Metode pelatihan melibatkan ceramah, tutorial, diskusi, pendampingan, dan asesmen. Hasilnya menunjukkan peningkatan pemahaman tenaga pengajar terkait AI. Kegiatan ini memberikan wawasan tentang pentingnya menggabungkan teknologi kecerdasan buatan dengan pendekatan pembelajaran yang mempertahankan esensi pembelajaran dan fokus pada etika dan perilaku siswa. Saran diarahkan pada pengembangan kerjasama lebih lanjut dan pelaksanaan kegiatan serupa secara rutin untuk meningkatkan profesionalisme guru.
REKOMENDASI OBJEK WISATA PULAU BANGKA MENGGUNAKAN METODE SMART (SIMPLE MULTI ATTRIBUTE RATING TECHNIQUE) BERBASIS WEB
Authors: Asrullah Asrullah , Rachman Taufik
Published: February 2024

Wisata adalah sebuah kegiatan yang cenderung semua orang perna melakukanya ataupun menyukainya karena berwisata dapat menjadi sebuah opsi untuk refreshing. di pulau Bangka terdapat banyak objek wisata yang indah hanya saja untuk informasi terkait objek wisata tersebut belum terpublikasi dengan baik, kemudian ketika informasi terkait objek wisata ini telah terpublikasi dengan baik, muncul masalah lain yakni penentuan objek wisata mana yang bagus untuk dikunjungi terlebih dahulu dari beberapa objek wisata yang ada pada pulau bangka. Oleh karena ini penelitian ini dilakukan sebagai solusi dari permasalahan yang ada, dimana penulis merancang sebuah sistem informasi rekomendasi objek wisata pulau bangka menggunakan metode SMART (Simple Multi Attribute Rating Technique) sehingga para calon wisatawan tidak lagi kebingungan dalam menentukan pilihan objek wisata untuk dikunjungin terlebih dahulu. Secara keseluruhan dari hasil penelitian yang telah dilakukan, didapatkan presentasi nilai 78.19% dari audiens menunjukkan bahwa sistem informasi rekomendasi objek wisata yang menggunakan metode SMART berbasis website memiliki dampak positif dan memberikan manfaat nyata bagi calon wisatawan dalam memilih dan merencanakan kunjungan wisata di Pulau Bangka. Penelitian ini mengkonfirmasi bahwa pendekatan ini efektif dalam memfasilitasi pengambilan keputusan wisata dan meningkatkan efisiensi akses informasi wisata di daerah pulau bangka.
PENGARUH AKTIVITAS PENGANGKUTAN SAMPAH PASAR TERHADAP EMISI GAS RUMAH KACA
Authors: Artiyani Anis
Published: February 2024

Permasalahan lingkungan yang banyak terjadi di perkotaan mayoritas Â masalah sampah. Sampah tidak dihasilkan dari rumah tangga saja, akan tetapi fasilitas umum berperan besar dan berkontribusi akan besarnya timbulan sampah salah satunya pasar. Komposisi dan karakteristik sampah pasar mayoritas sampah Â organik (H, Arifin 2018) dan hiterogen jenisnya. Pengelolaan sampah di pasar bukan menjadi tanggung jawab pemerintah daerah akan tertapi juga semua pedagang sebagai produsen sampah harus berperan aktif khususnya dalam masalah pengumpulan sampah. Sampah jika tidak dikelola dengan baik akan mengganggu kesehatan, kebersihan dan mencemari lingkungan (Himmatul Khoiriyahn 2021). Penelitian ini menggunakan metode penelitian deskriptif kualitatif. Pendekatan kualitatif diharapkan mampu menghasilkan uraian tentang aktivitas pengangkutan sampah di Pasar XA Kota Malang yang Â berdampak pada peningkatan emisi gas rumah kaca karena itu penelitian ini bertujuan menganalisis pengaruh aktivitas pengangkutan sampah pasar pada peningkatan emisi gas rumah kaca (GRK) dengan parameter emisi CH4 dan N2O. Hasil dari penelitian ini Timbulan sampah berdasarkan sumber selama 8 hari nyampling dari Los Ayam, Los Ikan, Los Daging, Los Sembako, Los Sayur, Los Buah, Konveksi, Kantor, Gilingan dan warung sebesar didapatkan rata rata perhari sebesar, 23 kg/h, 24 kg/h, 22kg/h, 23kg/h, 23kg/h, 22kg/h, dan 23 kg/h. Estimasi bahan bakar 5 L untuk 1 truk. Massa bahan bakar 4,5 kg Hasil perhitungan pengaruh pengangkutan sampah pasar terhadap peningkatan emisi GRK dapat disimpulan emisi CH4 yang dihasilkan truk dalam pengangkutan adalah 52 kg setiap hari. Emisi N2O yang dihasilkan truk dalam pengangkutan adalah 8.196 kg setiap hari. Emisi GRK Â CO2 dari kegiatan pengangkutan sampah pasar di XA Kota Malang adalah 34 ton/tahun.
DAMPAK PERUBAHAN PENGGUNAAN LAHAN TERHADAP JUMLAH STOK KARBON DAN PENANGANAN BERKELANJUTAN
Authors: Dedy Kurniawan Eko , Hartanto Singgih , Susi Theresia
Published: February 2024

Dinamika perubahan penggunaan lahan berperan dalam meningkatkan emisi karbon. Transformasi lahan dari hutan menjadi perkebunan kelapa sawit di Kabupaten Seruyan dapat menyebabkan perubahan jenis tutupan lahan, yang mengakibatkan perubahan komposisi biomassa terestrial. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menyelidiki perubahan penggunaan lahan di Kabupaten Seruyan pada tahun 2013 dan 2023 serta melakukan analisis terhadap jumlah stok karbon pada periode tersebut. Metode analisis yang digunakan adalah metode analisis remote sensing dan perhitungan stok karbon pendekatan perhitungan dari Kalkulator ICLEI. Hasil penelitian yaitu secara keseluruhan total jumlah stok karbon tahun 2013 dan tahun 2023 di Kabupaten Seruyan mengalami penurunan. Pada tahun 2013 total jumlah stok karbon yaitu 168,976,605.69 Ton sedangkan pada tahun 2023 berjumlah 162,983,180.13 Ton.
EVALUASI PEMANFAATAN RUANG BERBASIS SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS DENGAN MENGANALISIS PERUBAHAN PENGGUNAAN LAHAN TERHADAP RENCANA TATA RUANG
Authors: Kurnia Sunaryo Dedy , Yuwono Endro , Hardianto Hardianto , Hendriarianti Evy , Tiara DE  , Putri Tara Leta Alexandra , Ananda Bastyan Hana , Putra Uriel Decca , Fauzi Firnanda Moh.
Published: February 2024

Kecamatan Kepanjen sebagai pilot project dalam penelitian ini dimana Kepanjen merupakan kecamatan yang terletak di Kabupaten Malang. Kecamatan Kepanjen merupakan ibukota Kabupaten Malang yang menjadi pusat pemerintahan. Kecamatan Kepanjen tidak hanya ditargetkan menjadi pusat pemerintahan namun juga ditargetkan menjadi pusat industri. Kecamatan Kepanjen dilihat dari aspek geografisnya merupakan wilayah pegunungan yang tentu saja mempunyai hawa yang sejuk dan sangat cocok untuk wilayah hunian yang nyaman dan akan menarik semua investor perumahan untuk bisa mengembangkan perumahan di wilayah kecamatan Kepanjen. Tentunya pemanfaatan ruang dengan alih fungsi lahan atau konversi lahan dari non terbangun menjadi lahan terbangun tentunya tidak dapat dihindari.Â Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perubahan penggunaan lahan untuk mengevaluasi pemanfaatan ruang di Kecamatan Kepanjen terhadap Rencana Tata ruang Wilayah (RTRW) Kabupaten Malang tahun 2010-2030. Metode penelitian yang digunakan adalah pendekatan analisis spasial dengan Sistem Informasi Geografis untuk mengetahi perubahan penggunaan lahan. Dengan harapan penelitian ini sebagai contoh termudah memonitor dan mengevaluasi perkembangan kota.Â Hasil analisis perubahan penggunaan lahan ini untuk mengetahui pemanfaatan ruang di Kecamatan Kepanjen kemudian dikorelasikan dengan peta RTRW Kabupaten Malang tahun 2010-2030 untuk mengetahui kesesuaian penggunaan lahanya. Diharapkan dari Hasil penelitian dapat menunjukan pemanfaatan ruang dengan perubahan penggunaan lahan dalam kurun waktu 10 tahun dari tahun 2014 dan tahun 2023. Ditinjau dari kesesuaian penggunaan lahan terhadap RTRW, maka dapat diperoleh informasi bahwa kesesuaian penggunaan lahan di Kecamatan Kepanjen mengalami penurunan atau kenaikan dengan diketahui prosentase perubahanya. Hal ini kebanyakan dapat terjadi dikarenakan banyaknya perubahan penggunaan lahan namun belum diimbangi dengan ketegasan perizinan pemanfaatan ruang yang sesuai dengan RTRW. Sehingga penelitian ini diharapkan dapat mengupas perubahan pemanfatan ruang yang merupakan perubahan penggunaan lahan yang harus diiringi dengan kesesuaian terhadap RTRW, agar pelaksanaan dan perkembangan pembangunan sesuai rencana yang bisa diantisipasi perubahan dan kemungkinan kemungkinan terjelek bisa diambil keputusan-keputusan yang relefan agar Kecamatan Kepanjen yang merupakan ibukota Kabupaten Malang Provinsi Jawa Timur Indonesia bisa menjadi kota yang idial
PENGARUH LIMBAH ABU KAYU BAKAR SEBAGAI FILLER PADA CAMPURAN ASPAL CONCREAT-BINDER COURSE (AC-BC)
Authors: Kurnia Ayu , Ardhi Sutoyo Lucky , Rahmadina Putri Aulia
Published: February 2024

Aspal adalah jenis bahan baku utama pembuat jalan di Indonesia yang berasal dari olahan minyak bumi. Salah satu aspal jenis hot mix yang sering dipakai di Indonesia adalah Aspal concrete(AC)/Aspal beton. Asapal terdiri dari agregat halus agregat kasar sebagai perekat dan filler sebagai bahan pengisi. Dalam proses pembuatan perkerasan jalan dapat dilakukan penggantian sejumlah bagian semen dengan bahan lain yang ramah lingkungan atau bisa juga dengan memanfaatkan limbah. Seperti halnya penggantian filler dengan Abu kayu yang merupakan material sisa hasil dari pembakaran yang berupa bubuk, Diindrustri pabrik tahu Ledok kulon ini merupakan pabrik tahu yang menggunakan bahan dasar kayu untuk membakar atau menggoreng tahu tersebut. Sehingga limbah abu kayu bakar dapat berguna dan memiliki nilai jual. Fungsi filler ini adalah mengisi rongga yang berada di dalam campuran sehingga rongga tersebut tidak hanya di isi dengan bitumen/ aspal melainkan diisi dengan material yang lebih halus. Hasil dari uji laboratorium dengan persentase aspal 6.5% didapatkan tiga vasriasi filler dengan nilai berbeda yaitu filler variasi pertama 5.5% dengan nilai Marshall stability 3258.53, flow 1.58, vim 5.10 dan Marshall quetient 2064.64. Filler variasi kedua 6% dengan nilai Marshall stability 2734.93, flow 1.84, vim 4.09 dan Marshall quetient 1500.90. Filler variasi ketiga 6.5% dengan nilai Marshall stability 1273.87, flow 1.63, vim 7.4 danMarshall quetient 773.19. Dari nilai diatas disimpulkan bahwa Abu kayu bakar dikatakan kurang layak sebagai pengganti filler untuk perkerasan jalan dengan presentase yang rendah. Pada penelitian ini dapat disimpulkan bahwa filler 6.17 % yang memenuhi aspal standar Bina Marga
â€œHOW FUN IS IT?â€: EFL ENGINEERING STUDENTSâ€™ PERCEPTION OF A FUN SPEAKING CLASS
Authors: Ajiza Masrurotul
Published: February 2024

Globally, educators work to ensure that students have a solid foundation in English language proficiency, including speaking abilities. The lecturer tries hard to create a comfortable and fun environment for the students in the speaking class. Yet, sometimes there is a misleading between the perception of the lecturer and the studentâ€™s point of view in the definition of fun speaking class. This study aims to explore the student's perception of a fun speaking class. 14 students of engineering students participated in this study. The researcher used a qualitative method and used a questionnaire and an observation as the instruments. The study found that engineering students have various perceptions toward a fun speaking class, starting from the environment, lecturer, the technology used, and material choice. In addition, the students like direct conversation in speaking class.