bluuebunny/crossref_metadata_2025 huggingface dataset:
ANALISIS SENTIMEN ULASAN PENGGUNA OVO MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES PADA GOOGLE PLAY STORE
Authors: Ramdan Adi Surya Muhamad , Martanto Martanto , Hayati Umi
Published: June 2024

Pada era digital ini, penggunaan OVO semakin meluas sebagai alat pembayaran yang praktis dan efesien. Metode Algoritma Naive Bayes telah digunakan untuk menganalisis sentimen dari ulasan pengguna OVO, Evaluasi terhadap metode ini dilakukan dengan mengukur akurasi dalam mengklasifikasikan sentimen positif dan negatif dari berbagai ulasan pengguna. Faktor-faktor seperti stabilitas server, kecepatan transaksi, keamanan data, dan ketersediaan fitur tambahan dievaluasi melalui analisis data dan ulasan pengguna.Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen pengguna OVO menggunakan metode Algoritma Naive Bayes dengan fokus pada kepuasan pengguna, kenyamanan penggunaan, dan persepsi terhadap fitur-fitur yang disediakan. Pendekatan yang digunakan adalah mengintegrasikan,pendekatan Knowledge Discovery in Databases (KDD) dengan Algoritma Naive Bayes. Tahapan awal melibatkan pengumpulan data ulasan pengguna OVO dari Google Play Store melalui teknik web scraping sebanyak 1000 data ulasan.Data kemudian melalui tahapan preprocessing, termasuk case folding, tokenization, stopword removal, dan stemming, serta dilakukan labeling. Pendekatan KDD melibatkan transformasi data, Hasil menunjukkan distribusi yang sangat mendominasi rating ulasan satu bintang sebesar 75%, mencerminkan tingginya tingkat ketidakpuasan pengguna. Sentimen negatif yang mendominasi 87,2% menyoroti keluhan utama terkait masalah teknis seperti transfer yang sering gagal dan respons lambat. Meskipun tingkat akurasi tinggi pada data latih, akurasi pada data uji turun menjadi 88%. Ini menunjukkan adanya tantangan dalam menggeneralisasi pola dari data latih ke data uji, memperlihatkan perlunya penyesuaian dan pemahaman lebih lanjut terhadap pola-pola baru.Model Naive Bayes pertama mencapai akurasi sekitar 88,48%, menandakan kapasitasnya dalam menghasilkan prediksi yang akurat secara menyeluruh. Presisi yang tinggi 100% mencerminkan akurasi model dalam mengidentifikasi kelas positif, sementara recall yang rendah 4,35% menunjukkan keterbatasan dalam menangkap seluruh kasus positif.. F1-Score yang relatif rendah 8,33% menunjukkan adanya trade-off antara presisi dan recall.
ANALISIS SENTIMEN TERHADAP OPINI PATRIARKI MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES
Authors: Kurmasih Masih , Rahaningsih Nining , Danar Dana Raditya , Dienwati Nuris Nisa
Published: June 2024

Dalam era digital saat ini, media sosial telah menjadi saluran utama di mana opini masyarakat disuarakan. Salah satu isu yang menjadi sorotan dalam ranah sosial adalah masalah patriarki, yaitu sistem sosial yang memberikan dominasi dan kontrol yang lebih besar kepada laki-laki dalam berbagai aspek kehidupan masyarakat. Patriarki menciptakan hierarki gender di mana pria mendominasi dan memiliki kendali atas keputusan dan sumber daya. Pandangan dan opini terkait patriarki sering kali menjadi subjek diskusi yang hangat dan kontroversial dalam berbagai komunitas online. Tujuan penelitian ini dilakukan dengan berfokus melihat sentiment publik berdasarkan opini-opini yang beredar di sosial media. Dengan menggunakan metode Naïve Bayes yang telah terbukti berhasil dalam analisis sentiment. Metode ini dapat digunakan untuk mengkategorikan opini masyarakat menjadi positif (mendukung patriarki), negatif (menentang patriarki). Oleh karena itu, penelitian ini memilih metode Naïve Bayes sebagai pendekatan analisis sentimen terhadap opini patriarki karena kemampuannya yang terbukti dalam menganalisis teks dengan konteks sosial yang kompleks. Data yang diperoleh untuk menganalisis sentiment terhadap opini patriarki terdapat sebanyak 200 data yang telah dikategorikan kedalam kategori positif dan negative kemudian diolah menggunakan Algoritma Naïve Baye. Hasil dari pengujian algoritma Naïve Bayes ini menghasilkan bahwa nilai akurasi diperoleh sebesar 92.50%, nilai presisi diperoleh sebesar 0.0%, sementara nilai recall untuk opini positif diperoleh sebesar 0,0%, dan untuk opini negative diperoleh sebesar 100%. Maka dapat dikatakan dari hasil pengujian algoritma Naïve Bayes untuk analisis sentimen ini memiliki performa yang baik.
ANALISIS PERTUMBUHAN DAN PERKEMBANGAN ANAK DI WILAYAH PEDESAAN MENGGUNAKAN ALGORTIMA K-MEANS
Authors: Rahmawati Dewi , Irawan Bambang , Bahtiar Agus
Published: June 2024

Pertumbuhan dan perkembangan anak-anak balita di wilayah pedesaan memiliki peran krusial dalam pemantauan kesehatan anak. Penelitian ini menggunakan metode eksploratif kuantitatif untuk menganalisis karakteristik pertumbuhan dan perkembangan anak-anak balita (usia 0-5 tahun) di pedesaan, dengan memperhatikan representativitas sampel dari berbagai kelompok usia dan latar belakang sosioekonomi. Data dikumpulkan melalui survei langsung, wawancara dengan orang tua atau wali, pengukuran fisik, dan pemeriksaan medis ringan. Tujuan utama penelitian ini adalah untuk memberikan pemahaman yang lebih mendalam mengenai pola pertumbuhan anak-anak balita di pedesaan menggunakan algoritma K-Means, yang menghasilkan tiga klaster pola pertumbuhan. Temuan ini memberikan wawasan penting tentang variasi pertumbuhan anak di pedesaan dan menyoroti kebutuhan akan intervensi kesehatan yang disesuaikan dengan konteks lokal. Hasil analisis menunjukkan perbedaan signifikan dalam pertumbuhan antar daerah, dan melalui penerapan algoritma, cluster optimal ditemukan pada k=2 dengan nilai Davies Bouldin Indeks -0,662. Penelitian ini diharapkan dapat membantu pemangku kepentingan dalam pengambilan keputusan strategis untuk mendukung perkembangan dan pertumbuhan anak-anak balita di masa mendatang, serta memberikan kontribusi positif terhadap pemberdayaan kesehatan anak-anak dan peningkatan kualitas hidup mereka di lingkungan pedesaan
ANALISIS CLUSTER STOK PRODUK PT. PANJUNAN DENGAN METODE K-MEANS
Authors: Pebriyanto Ramdhan , Arie Wijaya Yudhistira
Published: June 2024

Penelitian ini membahas analisis stok produk di PT. Panjunan menggunakan metode k-means untuk mengelompokkan barang ke dalam kategori dengan karakteristik serupa. Fokus penelitian adalah pemahaman mendalam terhadap perbedaan dan persamaan antar produk yang dijual oleh perusahaan retail ini. Melalui pengumpulan dan analisis data stok barang, penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi pola, perilaku, dan karakteristik mendasar yang mempengaruhi persediaan.Metode K-Means digunakan untuk mengelompokkan produk berdasarkan karakteristik serupa. Penelitian ini mengidentifikasi enam klaster, masing-masing menampilkan karakteristik kuantitas item, kemasan, dan tingkat stok yang berbeda. Analisis centroid mengungkapkan atribut spesifik untuk setiap klaster. Klaster 6 menonjol dengan rata-rata 147,33 item, jumlah Karton yang rendah sekitar 9,30, rata-rata Bag/Pax 11,36, Pieces (PCS) minimal, rata-rata Stok Karton sekitar 399,58, dan rata-rata Stok Bag/Pax sekitar 2,06. Pentingnya, Klaster 6 mencapai nilai Davies Bouldin Index (DBI) terendah sebesar 0,412, menandakan tingkat homogenitas yang tinggi dalam klaster tersebut. Trend penurunan nilai DBI dengan peningkatan jumlah klaster menunjukkan pemisahan dan pengelompokan data yang semakin baik. Pemilihan klaster optimal terjadi pada k=6, memberikan wawasan berharga tentang dinamika persediaan perusahaan. Penelitian ini memberikan kontribusi pada PT Panjuna dalam pengambilan keputusan, memungkinkan pengelolaan persediaan yang lebih efisien dan berbasis informasi.
IMPLEMENTASI SISTEM INFORMASI PENGOLAHAN JADWAL MATA PELAJARAN DI MTS WIJAYA SURYA BERBASIS WEBSITE
Authors: Gunawan Rahmat Gun Gun , Danar Dana Raditya
Published: June 2024

Pendidikan merupakan landasan penting bagi pengembangan karakter dan potensi sumber daya manusia. Proses yang masih bersifat manual seringkali menimbulkan kesalahan, ketidakakuratan, dan membutuhkan waktu yang lama. Sebagai lembaga pendidikan, sekolah mempunyai peranan strategis dalam menyediakan lingkungan yang mendukung proses pembelajaran. Sebagai lembaga sekolah menengah, Permasalahannya MTs Wijaya Surya masih manual dalam mengelola jadwal mata pelajaran dan dibutuhkan sistem untuk mengelola jadwal mata pelajaran siswa berbasis website. Tujuannya dengan adanya sistem informasi untuk mata pelajaran berbasis        website merupakan sebuah langkah maju dalam upaya meningkatkan efisiensi dan keakuratan pengelolaan jadwal. Dengan penerapan teknologi web, pengelola sekolah, guru, dan siswa dapat mengakses dan memperbarui informasi jadwal secara real time, meminimalkan potensi konflik jadwal dan memberikan transparansi informasi kepada semua pihak. masalah yang muncul mencakup bagaimana membangun sistem informasi penjadwalan mata pelajaran yang efektif untuk mengatasi kompleksitas dalam manajemen jadwal pendidikan di MTs Wijaya Surya, bagaimana menyajikan jadwal mata pelajaran dengan tata letak yang baik sehingga dapat dipahami dengan mudah oleh para pengajar, memastikan keterbacaan dan keteraturan yang mendukung kelancaran kegiatan pembelajaran. masalah ini menjadi dasar untuk mengarahkan pengembangan sistem informasi yang responsif dan efisien dalam manajemen jadwal pendidikan di lingkungan MTs Wijaya Surya. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Waterfall untuk membuat Sistem Informasi Pengolahan Jadwal Mata Pelajaran Siswa Berbasis Website di MTs Wijaya Surya yang menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL. Hasil penelitian ini adalah sebuah website sistem informasi yang mudah digunakan dan membuat pengelolaan jadwal yang terstruktur dalam website.
RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI ABSENSI PEGAWAI DI SDN 010 BULANG BERBASIS WEBSITE
Authors: Fernandes Atman Lucky , Veza Okta , Arifin Nofri Yudi , Setyabudhi Albertus Laurensius , Larisang Larisang , Ade Kurnia Riska
Published: June 2024

Penggunaan teknologi informasi digital di Indonesia, terutama di lembaga pendidikan, semakin berkembang pesat. Salah satu aspek kritis adalah pengelolaan absensi pegawai, yang sering kali masih mengandalkan proses manual.Penelitian ini menyoroti permasalahan pengelolaan absensi pegawai di SD Negeri 010 Bulang, Batam. Proses manual yang saat ini digunakan menyebabkan ketidakakuratan dan ketidakefisienan data absensi. Penelitian bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem informasi absensi pegawai berbasis web dengan memanfaatkan teknologi barcode di SDN 010 Bulang.Metode pengembangan sistem menggunakan model waterfall, yang terkenal dengan pendekatan sistematis dan berurutan dalam mengembangkan sistem informasi.Hasil penelitian mencakup analisis kebutuhan fungsional, desain sistem, penerapan antarmuka, dan pengujian. Sistem informasi absensi pegawai yang dihasilkan dapat digunakan dengan baik, meskipun masih memerlukan pengembangan lebih lanjut untuk optimalitas kinerja
ANALISIS PENGGUNA APLIKASI INDODAX UNTUK TINGKAT KEPUASAN TERHADAP TRANSAKSI DIAPLIKASI DENGAN METODE PIECES FRAMEWORK
Authors: Bagus Alif Sukoco Muhammad , Suparni Suparni
Published: June 2024

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat kepuasan pengguna terhadap transaksi di aplikasi Indodax, platform perdagangan kriptokurensi terkemuka di Indonesia. Metode PIECES Framework digunakan sebagai kerangka kerja dalam mengidentifikasi aspek-aspek penting yang mempengaruhi kepuasan pengguna, yaitu kinerja, informasi dan data, ekonomi, kontrol dan keamanan, efisiensi, dan pelayanan. Data dikumpulkan melalui survei daring kepada pengguna aktif Indodax, dan dianalisis menggunakan teknik statistik deskriptif. Hasil penelitian menunjukkan persepsi positif pengguna terhadap kinerja aplikasi, kenyamanan dalam penggunaan, keamanan transaksi, dan harga yang kompetitif. Namun, terdapat beberapa area yang perlu perhatian lebih lanjut, seperti peningkatan koneksi dan responsifitas platform. Implikasi temuan ini dapat membantu Indodax dalam meningkatkan pengalaman pengguna serta memperkuat posisi mereka dalam pasar perdagangan kripto yang kompetitif. Dengan menganalisa serta mengevaluasi suatu sistem menggunakan metode pieces framework. Memberikan informasi bahwa dengan menggunakan metode pieces bertujuan untuk mengetahui tingkat kepuasan pengguna pada aplikasi indodax. Mendapatkan informasi mengenai kinerja dari sistem pelayanan pada aplikasi indodax. Kerangka kerja yang dikenal sebagai Pieces Framework menyajikan enam variabel untuk menilai kerentanan dalam konteks tertentu. Variabel tersebut adalah kinerja, informasi dan data, ekonomi, kontrol dan keamanan, efisiensi, dan pelayanan. Dengan rata – rata kepuasan yakni performance 4.6, information 4.6 , economy 4.7 , control & security 4.9, efficiency 4.9 dan service 4.9 dari hasil tersebut dapat disimpilkan pengguna sangat puas menggunakan aplikasi indodax.
RANCANG BANGUN APLIKASI MASSIVE ONLINE OPEN COURSE TEKNOLOGI DIGITAL BERBASIS WEBSITE MENGGUNAKAN METODE SCRUM
Authors: Fernandes Muhammad , Voutama Apriade
Published: June 2024

Pesatnya perkembangan teknologi mengharuskan seseorang memiliki kemampuan beradaptasi tinggi bagi orang yang menekuni pada bidang tersebut.  Adapun perkembangan teknologi yang kini menjadi pusat perhatian industri yaitu persiapan untuk menghadapi industri 4.0. Penelitian ini menghasilkan sebuah aplikasi belajar online yang memberikan pengguna mengakses secara mudah dan terjangkau ke pembelajaran teknologi digital dari mana saja, kapan saja, untuk membantu mereka mengembangkan keterampilan yang diperlukan dalam perannya di dunia industri, dan dengan demikian, memajukan karier mereka. Metode pengembangan yang dipilih untuk membangun aplikasi tersebut adalah Metode Scrum. Metode ini bersifat luwes untuk mengakomodasi terjadinya perubahan dari kebutuhan sistem yang ada, dan tidak memerlukan anggota tim yang banyak untuk mengembangkan aplikasi ini. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk merancang dan membangun aplikasi Massive Online Open Course Teknologi Digital menggunakan teknik pengembangan sistem yang memungkinkan perubahan dengan cepat. Sehingga dapat menghasilkan suatu sistem yang sesuai dengan kebutuhan yang telah ditetapkan. Pengujian aplikasi menggunakan Black Box Testing menunjukkan bahwa setiap indikator yang diuji telah berhasil memenuhi kriteria pencapaian yang telah ditetapkan. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa aplikasi Massive Online Open Course ini sesuai dengan kebutuhan yang diinginkan oleh product owner. Ini menunjukkan bahwa penelitian ini berhasil menciptakan sebuah solusi yang relevan dan bermanfaat dalam menghadapi tantangan teknologi saat ini.
IMPLEMENTASI LOAD BALANCING MENGGUNAKAN METODE NTH PADA PT. ZYREXINDO MANDIRI BUANA UNTUK OPTIMALISASI JARINGAN
Authors: Bagoes Pabelan Enggar , Sudaryana I Ketut
Published: June 2024

Setiap instansi dan perusahaan mengharapkan koneksi internet yang cepat dan stabil dalam upaya menigkatkan kinerja yang dilakukan secara online. Untuk mendapatkan internet yang cepat dan stabil terkadang banyak kendala seperti, jika kita hanya mengharapkan dari 1 penyedia layanan internet (Internet Service Provider). Solusi dengan menambahkan Internet Service Provide (ISP) berguna sekali untuk mendapatkan peningkatan kualitas pada koneksi jika melakukan konfigurasinya dengan benar. Load balancing adalah satu cara yang baik untuk menggabungkan 2 koneksi jaringan menjadi satu. Dalam hal ini terdapat permasalahan yang muncul pada saat ISP yang mempunyai koneksi lambat dengan demikian menggabungkan koneksi antara ISP menggunakan koneksi fiber sebagai ISP kedua. Mikrotik RouterOS digunakan untuk pengujian load balancing. Pengujian yang dilakukan menggunakan metode NTH sebagai metode yang digunakan. Implementasi yang dilakukan pada penelitian ini menggunakan komputer dan laptop yang terkoneksi dengan jaringan LAN dan WLAN lalu mengujinya dengan software speedtest untuk mendapatkan data. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini  adalah meningkatkan kapasitas bandwith untuk akses internet karena dua gateway yang tersedia dapat digunakan secara bersamaan yang dimana sebelum dilakukan implemantasi mendapatkan sebuah speedtest pada download rata – rata sebesar 2,80Mbps dan speedtest upload rata – rata sebesar 2,82Mbps, dan setelah dilakukan implementasi load balancing ini didapatkan speedtest pada download  rata – rata sebesar 6,84Mbps dan speedtest uploadnya rata – rata sebesar 6,48Mbps. Dari hasil tersebut dapat dijelaskan karena metode NTH adalah metode dua jalur gateway secara beraturan walaupun tidak terlalu mendapatkan perubahan yang signifikan namun masih terdapat perbaikan kualitas bandwidth setelah melakukan implementasi load balancing dengan metode NTH ini
ANALISIS EFEKTIVITAS PENERAPAN WEBSITE KPRO PADA UNIT ACCSESS SERVICE OPERATION MENGGUNAKAN METODE IMPORTANCE PERFORMANCE ANALYSIS (IPA) PADA PT TELKOM WITEL CIREBON
Authors: Nugraha Fedriansyah
Published: June 2024

Pesatnya kemajuan teknologi informasi dan komunikasi saat ini membuat akses informasi semakin mudah melalui berbagai media komunikasi. Dampak positif dari perkembangan teknologi ini dapat dilihat dalam kehidupan sehari-hari yang semakin canggih, sehingga memudahkan dalam mencari informasi yang dibutuhkan. Oleh karena itu, banyak perusahaan yang mengembangkan teknologi berbasis website untuk memudahkan karyawan dalam menyelesaikan pekerjaannya. Namun, ingin mengetahui apakah sistem tersebut sudah mendapatkan kepuasan dari penggunanya dari kualitas website tersebut. Berdasarkan latar belakang tersebut dengan menggunakan metode Importance Performance Analysis (IPA). Hipotesis dari penelitian ini menunjukkan bahwa variabel Bukti fisik, Kehandalan, Daya tanggap, Jaminan, dan Empati. Berpengaruh signifikan terhadap Efektivitas Situs Web yang dilihat dari kepuasan pengguna. Hasil evaluasi kualitas website Kawal Provisioning (KPRO) dengan metode ini menunjukkan hasil tingkat kesesuaian 100%. Hal ini menunjukkan bahwa sudah memenuhi harapan penggunaan, rata-rata kesenjangan atau GAP untuk semua indikator adalah 0,015 atau nilai GAP > 0, hal ini menunjukkan bahwa kualitas website sudah memenuhi harapan pengguna. Berdasarkan hasil diagram kartesius Importance Performance Analysis (IPA) menunjukkan bahwa perlu adanya perbaikan atau peningkatan kualitas pada website. Diagram kartesius menunjukkan perlunya perbaikan atau peningkatan kualitas pada Kuadran I yaitu I1, I2, dan I10 dan kuadran III yaitu I3 dan I4
ANALISIS SENTIMEN TERHADAP KUALITAS PELAYANAN
Authors: Khusnul Khotimah Anandhita
Published: June 2024

Era digital membawa perubahan besar dalam berbagai aspek kehidupan, termasuk dalam hal penyebaran informasi dan pembentuk opini publik. Opini publik menjadi semakin penting karena dapat menciptakan sentiment yang berpengaruh terhadap pengambilan suatu tindakan dan keputusan untuk membantu menigkatkan kepuasan pelayanan. Hal tersebut dapat diolah dengan melakukan penelitian analisis sentiment. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan metode Systematic Literatur Review (SLR), yaitu melakukan pencarian literatur menggunakan aplikasi Pubish of Perish dengan platform Google Scholar dan menyeleksi artikel yang didapatkan berdasarkan tahun terbit dan keywords. Hasil akhir dari penelitian ini yaitu menemukan approach, tools, dan platform social media yang paling banyak digunakan untuk analisis sentiment terhadap kualitas pelayanan.
PERANCANGAN UML SISTEM REGISTRASI PASIEN PADA RUMAH SAKIT BEKASI BERBASIS WEB
Authors: Fitriani Khairunnisa , Voutama Apriade
Published: June 2024

Penerapan teknologi informasi telah menjadi sangat penting dalam meningkatkan efisiensi layanan, terutama di sektor kesehatan. Salah satu masalah utama dalam manajemen rumah sakit adalah sistem registrasi pasien, yang masih menggunakan metode manual di mana pasien harus datang langsung ke rumah sakit untuk mendaftar. Tujuan dari pengembangan sistem registrasi online adalah untuk meningkatkan aksesibilitas layanan di rumah sakit. Penelitian ini menggunakan pemodelan Unified Modeling Language (UML) dan metode System Development Life Cycle (SDLC). Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa sistem berhasil mengatasi masalah antrian panjang dan kompleksitas registrasi manual. Diharapkan kontribusi ini dapat meningkatkan efisiensi layanan kesehatan di Bekasi dan sekitarnya.
RANCANGAN USER PERSONA DAN CUSTOMER JOURNEY MAP SEBAGAI REPRESENTASI KEBUTUHAN PENGGUNA MEDIA SOSIAL X PADA FITUR PENCARIAN
Authors: Zahra Inez , Voutama Apriade
Published: June 2024

Teknologi internet telah menjadi bagian integral dari kehidupan sehari-hari dan memunculkan media sosial sebagai alat komunikasi dan interaksi yang kuat. Dalam konteks ini Twitter atau yang kini telah berubah menjadi X, adalah salah satu platform media sosial terkemuka yang terus berkembang. Namun dalam fitur pencariannya, pengguna masih mengalami tantangan yang menimbulkan terhambatnya dalam proses pencarian informasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kebutuhan pengguna serta meningkatkan kualitas media sosial X terhadap fitur pencariannya melalui analisis User Experience Design, terutama dalam pengembangan User Persona dan Customer Journey Map. Metode penelitian yang dilakukan meliputi tahapan pengumpulan data melalui kuesioner, perancangan user persona dan customer journey map berdasarkan hasil kuesioner, serta prioritization dengan menerapkan listing problem dan matriks Eisenhower. Hasilnya adalah representasi pengguna dalam bentuk User Persona yang menggambarkan karakteristik dan kebutuhan pengguna, serta Customer Journey Map yang mengilustrasikan perjalanan pengguna dalam mencari informasi. Prioritas pengembangan fitur juga dihasilkan menggunakan prioritization listing problem dan matriks Eisenhower. Penelitian ini memberikan perspektif yang luas tentang meningkatkan pengalaman pengguna terhadap fitur pencarian media sosial X.
SISTEM INFORMASI UNTUK TRAFFIC MONITORING DI KOTA BOGOR BERBASIS WEB
Authors: Farhan Rajab Muhamad , Satrya Fajar Kusumah Fitrah , Fajri Hersanto
Published: June 2024

Jalan merupakan prasarana transportasi darat yang sangat penting untuk mobilitas masyarakat. Kondisi jalanan di Indonesia khususnya di Kota Bogor sering mengalami kemacetan hal ini dikarenakan adanya jumlah kendaraan yang melebihi kapasitas jalan serta adanya overlap rute angkutan. Pengguna jalan sering mengalami kemacetan karena minimnya informasi yang di dapat tentang keadaan lalu lintas. Teknologi sistem informasi dapat menjadi media informasi yang membantu penyampaian informasi lalu lintas. Adapun untuk visualisasi keadaan lalu lintas dapat menggunakan peta digital yang juga dapat terintegrasi dengan CCTV dan Google Traffic sehingga memudahkan masyarakat mengetahui kondisi terkini lalu lintas di Kota Bogor. Informasi terkait trayek angkutan umum di Kota Bogor seperti Angkot dan BisKita dapat membantu masyarakat dalam menggunakan transportasi angkutan umum. Oleh karena itu perlu dibuat suatu sistem informasi yang dapat memudahkan masyarakat dalam pemantauan lalu lintas di Kota Bogor. Penelitian ini menerapkan metode waterfall dan menggunakan framework Codeigniter untuk pembangunan website serta Leaflet.js untuk pembuatan peta digital. Berdasarkan hasil dari pengujian dan pembangunan Sistem Informasi yang telah dilakukan menggunakan metode blackbox testing dapat memberikan informasi lalu lintas di Kota Bogor secara real-time serta memberikan informasi seputar angkutan umum yang dapat digunakan oleh masyarakat di Kota Bogor. Diharapkan dengan adanya sistem informasi ini masyarakat dapat terbantu untuk pengawasan lalu lintas di Kota Bogor guna menghindari kemacetan dan mengetahui jalur alternatif serta dapat mengetahui rute trayek angkutan umum dan pelayanan lalu lintas lainnya di Kota Bogor.
KLASTERISASI DATA KEGEMARAN MEMBACA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS DI SMA AL-ISLAM CIREBON
Authors: Az Zahroh Luthfia Fahmi , Rahaningsih Nining , Dana Raditya Danar
Published: June 2024

Kesejahteraan siswi yang tinggi terjadi apabila tingkat kegemaran membaca juga tinggi. Dalam upaya meningkatkan kegemaran membaca diperlukan suatu tolak ukur penelitian  yang menjadi dasar dari kebijakan yang akan dilakukan maupun suatu pengambilan keputusan. Tujuan dari penelitian ini untuk menganalisis pola kegemaran membaca buku pada suatu populasi menggunakan metode pengelompokan data  dengan algoritma K-Means. Data kegemaran membaca buku ini dianalisis menggunakan algoritma K-Means untuk membentuk kelompok-kelompok dengan karakteristik kegemaran membaca yang serupa. Dari hasil kajian nilai indeks kegemaran membaca dapat diketahui hasil fenomena kegemaran membaca pada siswi SMA Al Islam Cirebon. Hasil analisis ini diharapkan dapat membantu memberikan wawasan mendalam mengenai ragam preferensi dalam hal membaca buku di antara individu-individu dalam populasi tertentu. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa terdapat data yang dikelompokkan menjadi beberapa cluster berdasarkan kegemaran membaca buku. Selain itu, penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma K-Means dapat digunakan sebagai metode analisis cluster yang efektif pada data kegemaran membaca buku. Didapatkan hasil pada analisis cluster pada data kegemaran membaca buku sebanyak empat cluster, dengan jumlah cluster optimal yang didapatkan dari penelitian yaitu k=2 dengan nilai davies bouldin 0.970.
IMPLEMENTASI METODE HYBRID PADA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN TOKO YANG LAYAK MENDAPATKAN SUPLAI BARANG
Authors: Rolidani Alvin , Riana Freza , Fitri Laxmi Gibhta
Published: June 2024

Alvin Rolidani Jeans (AR Jeans) merupakan supplier berbagai jenis celana jeans dengan berbagai motif ke toko-toko di Pasar Jasinga dan Pasar Rangkasbitung. Namun, pemilihan toko yang tepat menjadi faktor kunci dalam pertumbuhan bisnis. Saat ini, penilaian toko-toko dilakukan tanpa pertimbangan kriteria yang spesifik, sehingga AR Jeans menghadapi risiko kerugian. Solusinya adalah menerapkan sistem pendukung keputusan (SPK) berbasis teknologi informasi dengan metode AHP-COPRAS. Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) digunakan untuk menetapkan bobot kriteria, sementara metode Complex Proportional Assessment (COPRAS) digunakan untuk menghitung alternatif melalui tahapan evaluasi yang terstruktur dan juga dapat digunakan untuk mengatasi kompleksitas, karena banyak kriteria yang harus dipertimbangkan dalam menentukan toko yang layak untuk diberikan suplai barang seperti pelunasan hutang, jumlah pengambilan barang, pembayaran setoran per minggu, lokasi toko, dan jarak tempuh. Sistem pendukung keputusan ini memfasilitasi AR Jeans dalam menilai toko-toko berdasarkan atribut nilai pada kriteria yang telah ditetapkan. Pengujian validitas fungsional sistem pendukung keputusan toko yang layak mendapatkan suplai barang yang dilakukan oleh beberapa pakar dan beberapa pengguna mendapatkan nilai akhir 31,5. Nilai tersebut berada pada interval 31–40 sehingga dapat dinyatakan sangat valid.
DESAIN APLIKASI PERPUSTAKAAN ONLINE (SIPUS) BERBASIS MOBILE
Authors: Cindy Kolopaking Kimberlie , Aqil Wastatama Sayyid , Usamah Zaky Muhammad , Saka Fitri Anindo
Published: June 2024

Banyaknya jumlah mahasiswa yang berkunjung ke perpustakaan UPN "Veteran" Jawa Timur merupakan hal yang wajar. Namun, perpustakaan tersebut memiliki keterbatasan kapasitas dan sistem peminjaman buku yang kurang efisien. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan aplikasi perpustakaan mobile khusus untuk mahasiswa UPN "Veteran" Jawa Timur, yang dapat meningkatkan efisiensi sistem peminjaman buku dan memperluas kapasitas akses bagi mahasiswa. Metode yang digunakan adalah Object-Oriented Analysis Design (OOAD) dengan memanfaatkan Star UML sebagai alat bantu. Hasil dari penelitian ini adalah desain aplikasi perpustakaan UPN "Veteran" Jawa Timur yang diberi nama SIPUS. Aplikasi ini memungkinkan mahasiswa untuk meminjam buku, mengunduh buku dalam bentuk soft file, dan melakukan permintaan buku baru secara online. Dengan demikian, SIPUS dapat membantu mahasiswa dalam proses pembelajaran dengan memberikan fasilitas perpustakaan yang lebih fleksibel dan mudah diakses.
APLIKASI AUGMENTED REALITY UNTUK PENGENALAN FASILITAS UMUM UNIVERSITAS IBN KHALDUN BOGOR
Authors: Annisa Fitri Cahya , Hidayat Al Ikhsan Safaruddin , Agus Setiawan Foni
Published: June 2024

Fasilitas umum yang ada di kampus memiliki peran penting dalam menunjang kegiatan akademik dan kehidupan kampus secara keseluruhan. Namun, informasi mengenai fasilitas umum ini masih terpisah di berbagai sumber, menyebabkan kesulitan bagi mahasiswa baru dan pengunjung dalam mendapatkan informasi fasilitas umum yang terintegrasi. Dalam era digital yang berkembang pesat, akses informasi menjadi semakin penting, terutama dalam lingkup pendidikan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi augmented reality untuk pengenalan fasilitas umum di Universitas Ibn Khaldun Bogor berbasis Android. Penelitian ini mengadopsi Metode MDLC (Multimedia Development Life Cycle) sebagai metode pengembangan sistem yang mencakup tahap concept, design, material collecting, assembly, testing, dan distribution. Pada tahap pengujian, dilakukan metode black box testing untuk menguji fungsionalitas aplikasi dari perspektif pengguna. Hasil dari pengujian ini aplikasi mampu menjalankan fungsi dengan baik menampilkan halaman-halaman yang sesuai dengan input pengguna. Hasil penelitian ini adalah aplikasi augmented reality yang memungkinkan pengguna untuk berinteraksi dengan objek 3D yang ditampilkan sehingga memberikan kemudahan bagi mahasiswa baru dan pengunjung dalam mengenal fasilitas umum di kampus Universitas Ibn Khaldun Bogor
PENERAPAN X-MEANS CLUSTERING TERHADAP HASIL KUESIONER WEBSITE VIRTUAL TOUR STMIK IKMI CIREBON SYSTEM USABILITY SCALE (SUS)
Authors: Manzis Zian , Kurniawan Rudi , Arie Wijaya Yudhistira
Published: June 2024

Dengan pesatnya perkembangan teknologi informasi, banyak layanan dan produk berupa aplikasi berbasis website yang digunakan untuk menunjang aktivitas sehari-hari, Perkembangan teknologi informasi memberikan dampak positif bagi penggunanya karena memudahkan mereka dalam melakukan berbagai aktivitas, Suatu website dikatakan berhasil jika tingkat kegunaannya memenuhi kriteria suatu metode tertentu, kegunaan website juga menjadi salah satu faktor yang  menentukan apakah suatu website mudah digunakan oleh pengguna. Penelitian ini berfokus pada analisis data survei SUS  untuk memahami dan meningkatkan kegunaan website. Dengan menerapkan pendekatan inovatif menggunakan algoritma X-Means, penelitian ini bertujuan mencari cluster terbaik sesuai parameter dari Metode Clustering X-Mean. Tujuannya adalah untuk mendapatkan pemahaman mendalam tentang kekuatan dan kelemahan tertentu yang dapat dioptimalkan. Dengan mengintegrasikan metode survei SUS dan algoritma X-Means. Dengan menerapkan pengelompokan X-Means  pada hasil survei SUS, penulis mengidentifikasi kelompok pengguna dengan karakteristik berbeda. Algoritma X-Means dapat diterapkan untuk mengelompokkan pengguna berdasarkan preferensi mereka untuk berbagai aspek kepuasan dan kegunaan. Hal ini memberikan wawasan yang lebih mendalam mengenai kebutuhan dan harapan pengguna, memungkinkan pengembang untuk menyesuaikan peningkatan dan pengembangan sesuai preferensi masing-masing kelompok. Hasil yang penulis dapatkan dari permasalahan di atas cluster terbaik adalah cluster 0 menggunakan parameter algoritma X-Means dengan jarak rata-rata cluster (Avarage Cluster Distance) sebesar 1.093 dan DBI sebesar 0.296. pertanyaan 10 responden cenderung bertolak belakang antara cluster  0 dan  cluster  1 yang artinya disini terjadi perbedaan pendapat pada pertanyaan yang terpilih di atas tersebut, sedangkan pertanyaan lainnya yaitu  pertanyaan 1, pertanyaan 2, pertanyaan 3, pertanyaan 5, pertanyaan 7, pertanyaan 8, responden  cluster 0 dan cluster 1 lebih sependapat ketika menjawab pertanyaan tersebut
ANALISIS SENTIMEN FILM AGAK LAEN DENGAN KECERDASAN BUATAN: TEXT MINING METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER
Authors: Cahya Kamilla Adinda , Priyani Natasya , Priskila Ressa , Handrianus Pranatawijaya Viktor
Published: June 2024

Analisis sentimen terhadap ulasan film di media sosial Twitter selalu muncul sebagai subjek yang menarik untuk diselidiki dalam penelitian. Studi ini bertujuan untuk melakukan analisis sentimen terhadap ulasan film "Agak Laen" di media sosial Twitter menggunakan metode klasifikasi Naïve Bayes Classifier. Data diambil melalui web scraping dan diproses melalui tahap preprocessing, termasuk pembersihan, case folding, normalisasi, penghapusan stopword, tokenisasi dan stemming. Setelah dilatih dan dievaluasi menggunakan KFold cross-validator dengan k=5, model menunjukkan akurasi sebesar 78%. Evaluasi menunjukkan bahwa model memiliki precision sebesar 85.51%, recall sebesar 85.57%, dan f1-score sebesar 82.71%. Visualisasi grafik distribusi sentimen dan word cloud juga dilakukan untuk memberikan gambaran yang lebih jelas tentang data. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode klasifikasi Naïve Bayes Classifier memiliki potensi yang baik dalam menganalisis sentimen ulasan film di Twitter
PERANCANGAN APLIKASI LAYANAN JASA REPARASI ALAT ELEKTRONIK DENGAN METODE OBJECT ORIENTED ANALYSIS DESIGN (OOAD) BERBASIS WEB
Authors: Hardya Anggara Haykal , Yustitio Hadi Utomo Muhammad , Bayu Bagus Sutigar Moh , Saka Fitri Anindo
Published: June 2024

Dalam era digital saat ini, layanan reparasi alat elektronik menjadi kebutuhan yang krusial mengingat peran penting alat-alat tersebut dalam kehidupan sehari-hari. Transaksi jasa service yang biasa dilakukan masih dengan konsep manual yang pastinya membuat sulit antara pelanggan dan penyedia jasa. Untuk itu, diperlukan adanya ide teknologi yang dapat membantu dalam proses transaksi yang biasa dilakukan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang aplikasi yang efisien, akurat, dan mudah digunakan, meminimalkan potensi kesalahan, serta meningkatkan produktivitas dalam penyediaan layanan reparasi elektronik. Metode Object-Oriented Analysis and Design (OOAD) diadopsi untuk memastikan bahwa desain aplikasi tidak hanya efisien tetapi juga modular, memungkinkan perluasan dan penyesuaian di masa mendatang. Proses perancangan melibatkan analisis kebutuhan pengguna, pengidentifikasian objek dan kelas yang relevan, serta pembuatan diagram UML untuk mendokumentasikan struktur dan interaksi sistem. Hasil akhir dari penelitian ini adalah analisis sistem lama dan baru menggunakan flowchart, diagram OOAD dengan UML, dan prototipe aplikasi web yang dapat memfasilitasi pelanggan dalam mengajukan permintaan reparasi, memonitor status perbaikan, serta interaksi dengan teknisi yang bertanggung jawab. Diharapkan, aplikasi ini dapat meningkatkan efisiensi, transparansi, dan kepuasan pelanggan dalam proses reparasi alat elektronik.
ANALISIS KERANJANG PASAR UNTUK PENINGKATAN PENJUALAN MENGUNAKAN ALGORITMA APRIORI
Authors: Dewi Ramadani Farah , Irawan Bambang , Bahtiar Agus
Published: June 2024

Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan strategi penjualan melalui analisis keranjang pasar menggunakan algoritma Apriori. Saat ini, perusahaan menghadapi tantangan dalam meningkatkan penjualan produknya, dan strategi tradisional mungkin tidak lagi efektif. Oleh karena itu, penggunaan algoritma Apriori diharapkan dapat mengidentifikasi pola pembelian konsumen yang dapat digunakan untuk mengoptimalkan strategi penjualan. Penelitian ini menggunakan pendekatan analisis data berbasis algoritma Apriori. Data transaksi penjualan dari periode tertentu dikumpulkan dan dimasukkan ke dalam sistem. Algoritma Apriori kemudian diterapkan untuk mengidentifikasi pola pembelian yang umum terjadi di antara konsumen. Langkah-langkah analisis melibatkan identifikasi itemset, perhitungan nilai dukungan, dan penentuan aturan asosiasi. Hasil analisis menunjukkan adanya pola pembelian yang signifikan di antara konsumen. Beberapa itemset memiliki tingkat dukungan yang tinggi, menunjukkan popularitas tertentu di antara pelanggan. Selain itu, aturan asosiasi yang kuat ditemukan, yang dapat digunakan untuk menyusun strategi penjualan yang lebih efektif. Hasil ini memberikan wawasan tentang preferensi konsumen dan membuka peluang untuk meningkatkan penjualan dengan menyesuaikan strategi penjualan perusahaan. Penerapan algoritma Apriori membuka peluang baru untuk meningkatkan penjualan melalui pemahaman yang lebih baik tentang pola pembelian konsumen. Hasil dan Diskusi menyoroti pola pembelian yang berhasil diidentifikasi dan menggambarkan implikasinya dalam konteks bisnis, seperti peningkatan penjualan, efisiensi persediaan, dan pengembangan strategi pemasaran yang lebih cermat. Untuk menguji hasil penelitan ini digunakan nilai minimum Support 30% dan nilai Confidence 80% serta tahap evaluasi menggunakan lift ratio minimum 100% dari hasil pengujian tersebtut terdapat beberapa yang memenuhi syarat aturan asosiasi. Misalnya kombinasi, minyak dan beras yang memiliki nilai Support 40%, nilai Confidence 30% dan nilai lift ratio 1,44. Implikasi dari hasil penemuan pola pembelian ini bisa dijadikan strategi penjualan Contohnya, saran untuk penempatan produk, promo khusus untuk produk dan manajemen stok yang efisien
IMPLEMENTASI MODUL WEBSITE ERP DALAM KONTEKS E-COMMERCE KAOSLABS BERBASIS ODOO
Authors: Ramadhan Zalfa , Voutama Apriade
Published: June 2024

Dalam era digital saat ini, e-commerce telah menjadi elemen integral dalam landscape bisnis global, mengubah secara signifikan cara transaksi dilakukan. Penelitian ini bertujuan untuk menyelidiki penerapan modul Odoo ERP dalam konteks e-commerce, dengan fokus pada manajemen produk, profil perusahaan, dan interaksi pelanggan. Pendekatan penelitian ini melibatkan penerapan metode Software Development Life Cycle (SDLC) untuk mengembangkan situs web e-commerce. Melalui serangkaian tahap, mulai dari analisis kebutuhan hingga implementasi dan pengujian, penelitian ini berhasil menghasilkan sebuah platform e-commerce yang mengintegrasikan fitur-fitur yang diperlukan dengan efisien. Hasil akhir penelitian ini adalah penciptaan platform yang tidak hanya mampu meningkatkan efisiensi operasional perusahaan, tetapi juga memperluas pangsa pasar mereka. Temuan dari penelitian ini memberikan wawasan berharga bagi perusahaan dalam mengelola transformasi digital mereka dan memperkuat kehadiran mereka di ranah e-commerce yang semakin kompetitif.
ALGORITMA C4.5 UNTUK MEMPREDIKSI JUMLAH PENGGUNAAN BAHAN BAKAR TERHADAP JUMLAH KENDARAAN TEMPUR MILITER PADA SUATU NEGARA
Authors: Muhamad Ngawal , Adi Saputra Rizal
Published: June 2024

Pengunaan bahan bakar kendaraan menjadi salah satu pengeluaran terbesar di dunia. Terkhusus pada lingkup militer penggunaan bahan bakar menjadi objek vital dan menjadi sumber daya utama dalam peralatan dan pada saat pelaksanaan operasi-operasi militer tertentu. Oleh karena itu penelitian ini dilakukan dengan tujuan agar dapat mengetahui jumlah penggunaan bahan bakar militer pada suatu negara berdasarkan jumlah kendaraan militernya. Sehingga membantu negara untuk mengoptimalkan sumber daya bahan bakarnya dan merencanakan strategi baru yang lebih efektif. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah metode algoritma C4.5 yang merupakan salah satu algoritma untuk menentukan suatu klasifikasi kelompok data dan bersifat prediktif.  Adapun kelebihan dari algortima ini adalah dapat menghasilkan pohon keputusan yang memiliki tingkat akurasi yang dapat diterima. Hasil dari penelitian ini adalah dapat memprediksi jumlah penggunaan bahan bakar terhadap jumlah kendaraan militer dari suatu negara di dunia. Data yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari situs web globalfirepower.com dengan sebanyak 144 data negara. Hasil dari penelitian ini menggunakan bantuan tools berupa situs web google colab dengan mengimpor model-model dan pustaka dari python dan menghasilkan tingkat akurasi sebesar 96%.
PENERAPAN ALGORITMA DECISION TREE DALAM KLASIFIKASI PENYAKIT STROKE OTAK
Authors: Hendriyansyah Hendriyansyah , Irma Purnamasari Ade , Suprapti Tati
Published: June 2024

Stroke adalah gangguan kesehatan serius yang memiliki tingkat kematian tinggi, sehingga penanganan cepat sangat penting untuk mengurangi risiko komplikasi dan kerusakan otak. Studi ini menggunakan pendekatan Knowledge Discovery in Databases dan mengimplementasikan algoritma decision tree untuk melakukan klasifikasi penyakit stroke. Hasilnya menunjukkan tingkat akurasi sebesar 85.81%, recall sebesar 86.12%, dan presisi sebesar 85.85%. Dengan demikian, langkah-langkah pencegahan dapat diimplementasikan lebih efektif, membantu mengurangi dampak stroke pada tingkat kesehatan masyarakat.
ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA APLIKASI SHEJEK BERDASARKAN ULASAN DI GOOGLE PLAY STORE MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES
Authors: Fatmawati Fatmawati , Irawan Bambang , Bahtiar Agus
Published: June 2024

Di era digital dewasa ini, perkembangan aplikasi transportasi online telah menjadi bagian tak terpisahkan dari kehidupan sehari-hari pada masyarakat, menyebabkan perubahan relevan  dalam  melakukan perjalanan, Shejek menawarkan layanan transportasi daring  bagi pengguna untuk memesan kendaraan perjalanan mereka. popularitas Shejek tidak selalu diikuti  ulasan yang positif dari pengguna. Permasalahan muncul dalam mencari cara  secara efektif memperoleh opini pengguna dari ulasan yang ditinggalkan di Google Play Store terkait dengan aplikasi Shejek. Tujuannya adalah untuk mengembangkan model analisis sentimen yang dapat membantu memahami masukan pengguna secara lebih efektif, Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis sentimen menggunakan algoritma Naive Bayes. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat akurasi, precision, dan recall dalam penggunaan algoritma Naive Bayes mengklasifikasikan sentimen ulasan aplikasi Shejek di Google Play Store. Data yang digunakan adalah ulasan pengguna yang diambil dari Google Play Store terkait aplikasi Shejek pada 627 ulasan setelah preprocessing data. Hasilnya menunjukkan 500 ulasan dengan label, terdiri dari 271 ulasan positif dan 229 ulasan negatif. Analisis distribusi sentimen menggambarkan mayoritas ulasan cenderung bersifat positif. Evaluasi performa model menunjukkan tingkat akurasi sebesar 80.39%, precision sebesar 73.69%, dan recall sebesar 94.54%. Hasil ini memberikan wawasan terkait aplikasi Shejek oleh pengguna, sekaligus memberikan  pengembangan dan perbaikan lebih lanjut.
PENGELOMPOKKAN LAGU TRADISIONAL DI MEDIA SOSIAL TIKTOK MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS
Authors: Kusmawanti Nisa , Suarna Nana , Prihartono Willy
Published: June 2024

Dengan adanya kemajuan ilmu pengetahuan dan teknologi modern yang semua bisa dilakukan secara instan dan praktis, serba mekanik dan otomatis sehingga membuat banyak perubahan zaman menjadi modern. Media sosial Tiktok merupakan salah satu aplikasi yang baru diluncurkan beberapa tahun terakhir ini dan telah menarik perhatian besar dari semua kalangan baik yang muda, orangtua, lansia. Permasalahan yang terjadi saat ini menurunnya minat terhadap lagu tradisional dikalangan masyarakat. Pada penelitian ini dilakukan pembahasan tentang clustering pada data kuesioner dengan menganalisis lagu tradisional jawa barat sunda dengan media sosial tiktok menggunakan algoritma K-means.. Metode ini menggunakan KDD (Knowledge Discovery in Database) dan software yang digunakan adalah Rapidminer. Data ini dikumpulkan menggunakan kuesioner dengan jumlah data yang dikumpulkan sebanyak  258 data. Hasil proses Clustering dengan K=2 Nilai Davies-Bouldin Index sebesar 0.036, menandakan bahwa hasil klaster dengan jumlah K=2 menunjukkan performa yang optimal jika dibandingkan dengan percobaan lainnya. Dalam penelitian ini yang didapatkan ada 2 cluster yaitu cluster 0 dengan jumlah 103  items yaitu jumlah yang menyukai lagu tradisional, dan cluster 1 dengan jumlah 147 items yaitu jumlah yang kurang menyukai lagu tradisional jawa barat sunda,  hasil ini dikekolalah dengan software yang digunakan adalah Rapidminer dengan menggunakan atribut domisili.
PENERAPAN DATA MINING UNTUK CLUSTERING PENYAKIT DIARE MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS
Authors: Kholil Kholil AldiYatna , Rahaningsih Nining , Danar Dana Raditya
Published: June 2024

Masih menjadi tantangan utama di Indonesia, termasuk di Kabupaten Cirebon, penyakit diare terus meningkatkan kekhawatiran kesehatan. Puskesmas Beber Cirebon mengalami lonjakan kasus diare yang mencolok dalam beberapa tahun terakhir. Selain jumlah penderita yang meningkat, penelitian ini juga menyoroti kurangnya pemahaman tentang pola, karakteristik, dan penyebaran diare di daerah Beber. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan mengelompokkan data diare di wilayah kerja Puskesmas Beber menggunakan teknik data mining dengan algoritma K-Means. Data dari rekam medis pasien Puskesmas Beber yang menderita diare dianalisis dan dikelompokkan ke dalam 3 cluster menggunakan algoritma K-Means. Hasilnya menunjukkan nilai K optimal adalah 3, dengan cluster 0 memiliki jumlah kasus tertinggi (386 kasus), diikuti oleh cluster 1 (132 kasus) dan cluster 2 (61 kasus).Temuan ini memberikan wawasan penting tentang pola dan faktor risiko diare di wilayah tersebut, berpotensi untuk meningkatkan diagnosis, penanganan, dan pencegahan diare. Penerapan data mining pada rekam medis juga dapat meningkatkan manajemen informasi di Puskesmas, efisiensi layanan kesehatan, dan mendukung kebijakan penanggulangan penyakit yang lebih terarah. Secara keseluruhan, penelitian ini memberikan kontribusi metodologis dan praktis yang berharga dalam upaya mengatasi masalah diare di tingkat lokal atau Puskesmas
IMPLEMENTASI DATA MINING PADA INSTANSI PEMERINTAHAN
Authors: Ananda Mustari Kiki , Assiroj Priati , Hartati Besse , Samuel Ferdyan
Published: June 2024

Pada masa era digital saat ini, data merupakan hal yang penting untuk dijaga serta diolah dengan baik. Karena dapat berpengaruh kepada pengambilan keputusan, perkembangan inovasi, efisiensi operasional, peningkatan pelayanan publik, serta menjaga keamanan dan privasi pemegang datanya. Pada era saat ini, data mining menjadi alat untuk menggali wawasan dari data yang dimiliki. Khususnya pada pengolahan data instansi pemerintahan. Pemerintah mulai menerapkan sistem e-goverment untuk memberikan layanan publik secara efisien dan transparan kepada warga negara. Karena data yang dihasilkan oleh sistem e-govermnt memiliki potensi besar untuk meningkatkan pengambilam keputusan dan pelayanan kepada masyarakat. Data mining mnejadi alat untuk mnegidentifikasi pola danpengetahuan yang relevan dengan data yang dimiliki oleh instansi pemerintahan. Sehingga penelitian inibertujuan untuk mengetahui bagaimana implementasi data mining yang dilakukan oleh beberapa instansi pemerintahan untuk melihat efektivitas terlayanan publik. Pada penelitian ini dilakuakn Tinjauan Pustaka Review atau Literature Review dengan melakukan tinjauan terhadap penelitian-penelitian yang telah dilakukan sebelumnnya mengenai implementasi data mining pada instansi pemerintatan. Melalui metode literture review maka akan dilakukan filterisasi terhadap penemuan referensi artikel yang digunakan sehingga menemukan artikel yang dijadikan sebagai acuan akhir pada penelitian ini. Hasil dari penelitian ini daat digunakan untuk membantu pemerintah dalam pengoptimalkan data yang ada, meningkatkan efisiensi, dan memberikan layanan yang lebih baik kepada masyarakat.
PEMANFAATAN APLIKASI CANVA SEBAGAI MEDIA PEMBELAJARAN INFORMATIKA DI KELAS X
Authors: Agustin Alda , Surani Dewi , Sri Kurniawan Bunga
Published: June 2024

Aplikasi Canva menjadi solusi kreatif dan kolaboratif yang sangat berharga di semua tingkatan pendidikan. Melalui pendekatan deskriptif kualitatif, penelitian ini menggunakan data dari observasi dan survei menggunakan Google Forms untuk mengeksplorasi pandangan siswa tentang manfaat Canva dalam pembelajaran komputer. Temuan penelitian menunjukkan bahwa Canva secara efektif meningkatkan pengalaman belajar siswa dengan beragam fitur yang disediakannya, seperti templat presentasi, grafik, dan animasi. Hal ini membantu menyajikan instruksi secara lebih jelas dan membuat pembelajaran lebih menarik. Kesimpulan dari penelitian ini adalah bahwa Canva menjadi alat yang sangat berharga dalam konteks pendidikan, mampu meningkatkan pengalaman belajar siswa dengan signifikan