bluuebunny/crossref_metadata_2025 huggingface dataset:
PERANCANGAN SISTEM INFORMASI PELAPORAN BULANAN DATA KEPENDUDUKAN DI DESA TRAYEMAN KECAMATAN SLAWI KABUPATEN TEGAL BERBASIS WEBSITE
Authors: Azizatul Awaliyah Putri , Krishantoro Wahyu
Published: January 2025

Desa Trayeman, yang berada di Kecamatan Slawi, Kabupaten Tegal memiliki populasi sekitar 5.294 jiwa. Sistem pengelolaan data kependudukan di desa ini masih dilakukan secara manual dengan pencatatan di buku besar dan pembuatan laporan bulanan menggunakan Microsoft Word. Cara ini kurang efisien, emakan waktu lama, dan rawan terjadi kesalahan maupun kehilangan data. Untuk mengatasi masalah ini, penelitian bertujuan merancang sistem informasi berbasis website yang lebih terorganisasi, efisien, dan dapat meningkatkan keakuratan data. Penelitian dilakukan dengan metode observasi, wawancara, dan studi literatur (library research) utnuk memahami prosrs pengelolaan data yang sedang berjalan serta mengidentifikasi kebutuhan informasi. Data yang diperoleh kemudian dianalisis untuk menemukan masalah utama dalam sistem manual. Proses perancangan sistem menggunakan pendekatan Unified Modeling Language (UML) yangmencakup pembuatan Use Case Diagram, Activity Diagrm, Sequenece Diagram, dan Class Diagram. Hasil dari penelitian ini adalah rancangan sistem informasi berbasis website yang mempermudah pengelolaan data lependudukan, mulai dari pencatatan, pencarian data, hingga pembuatan laporan bulanan secara otomatis. Sistem ini mampu meminimalkan kesalahan, mempercepat proses pembuatan laporan, dann menyediakan informasi yang lebih akurat serta mudah diakses. Dengan sistem ini, pengelolaan data kependudukn di Desa Trayeman menjadi lebih efisien, terintegrasi, dan dapat memenuhi kebutuhan informasi dengan lebih cepat dan tepat.
EFFECTIVE METHODS FOR IMPLEMENTING ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN ENHANCING TEACHER EXPERTISE IN LEARNING
Authors: Laksono Cindy Fitri , Prasetya Putri Afrida Eka , Anggraini Resti
Published: January 2025

This study investigates the integration of artificial intelligence (AI) in education, focusing on its impact on learning processes, teaching methods, and evaluation systems. Utilizing a qualitative research approach through a systematic literature review, the research highlights how AI technologies have evolved from basic computer systems to sophisticated web-based platforms and intelligent tutoring systems. AI's capabilities include mimicking human cognitive functions such as learning and decision-making, which have been increasingly adopted by educational institutions. These technologies enhance teaching efficiency by automating administrative tasks like grading and attendance tracking, allowing educators to concentrate on more complex instructional duties. Furthermore, AI facilitates personalized learning experiences by analyzing individual student data to tailor educational content according to their unique strengths and weaknesses. The findings indicate that AI not only improves the quality of education but also enriches the overall learning experience by fostering greater student engagement and retention of knowledge. As AI continues to develop, its role in education is expected to expand, providing innovative solutions that cater to diverse learning needs and enhancing the effectiveness of teaching methodologies, thereby underscoring its transformative potential in shaping future educational practices
ANALISIS PERBANDINGAN PERFORMA SERVER WEBSOCKET DENGAN MENGGUNAKAN PAYLOAD JSON, BINARY SERIALIZATION, DAN PROTOBUF DENGAN MENGGUNAKAN METODE LOAD TESTING
Authors: Mohamad Rishwan Raden , Nurkifli E Haodudin , Solehudin Arip
Published: January 2025

Dalam beberapa tahun terakhir dimana teknologi dipaksa untuk berjalan dengan lebih interaktif dan responsive baik itu untuk pengguna maupun aplikasi. Dimana solusinya yaitu dengan menggunakan websocket. Namun, penggunaan websocket memakan banyak resource dikarenakan koneksi pengguna yang disimpan di server. Salah satu cara untuk mengurangi penggunaan resource yaitu dengan cara merubah payload yang digunakan untuk mengirim dan menerima data antara server dan pengguna. Aplikasi dibangun menggunakan golang untuk servernya dan flutter untuk aplikasi mobile dengan menggunakan metode waterfall lalu dilakukan tes menggunakan metode load testing dengan menggunakan K6. Untuk mendapatkan data penggunaan CPU, memori, dan network traffic dengan menggunakan node exporter dan untuk menampilkan datanya dengan menggunakan grafana. Hasil yang didapat bahwa, penggunaan JSON mendapatkan hasil tertinggi baik itu untuk kasus pesan pribadi maupun pesan grup. Sementara binary serialization dan protobuf menunjukkan penggunaan resource yang lebih optimal dibanding JSON, dimana protobuf sedikit lebih baik dalam penggunaan memori namun memiliki penggunaan CPU yang relatif sama dengan binary serialization. Kesimpulan yang didapat bahwa dengan menggunakan binary serialization atau protobuf mampu mengurangi resource yang digunakan oleh server
ANALISIS SWOT DALAM MENINGKATKAN EFEKTIVITAS PENGELOLAAN INDUSTRI DI JAWA TIMUR MELALUI INTEGRASI DATA OSS DAN SIINAS DENGAN SINGLE SIGN-ON
Authors: Raphael Prihantono Victory , Syaifullah Hafid
Published: January 2025

Peningkatan efektivitas pengelolaan industri menjadi prioritas untuk mendukung pertumbuhan ekonomi Jawa Timur, terutama melalui pemanfaatan sistem digital seperti Online Single Submission (OSS) dan Sistem Informasi Industri Nasional (SIINas). Namun, kedua sistem ini masih berjalan terpisah, menyebabkan proses administrasi yang rumit, duplikasi data, dan kurangnya kemudahan akses, terutama bagi pelaku Industri Kecil dan Menengah (IKM) yang gagap teknologi (gaptek). Banyak pelaku usaha mengalami kesulitan dalam memahami dan menggunakan sistem digital yang ada, sehingga mereka membutuhkan solusi yang lebih sederhana dan mudah diakses. Penelitian ini bertujuan menganalisis kebutuhan implementasi sistem Single Sign-On (SSO) sebagai solusi integrasi data antara OSS dan SIINas untuk meningkatkan efisiensi, transparansi, dan kemudahan penggunaan. Dengan metode kualitatif dan pendekatan analisis SWOT (kekuatan, kelemahan, peluang, dan ancaman) dalam pengembangan sistem SSO. Data diperoleh dari observasi saat sosialisasi SIINas yang diadakan oleh Disperindag Jawa Timur dan wawancara dengan salah satu pelaku usaha yang mengalami kesulitan dalam perizinan dan pelaporan berusaha. Hasil penelitian menunjukkan bahwa implementasi SSO dapat mengurangi beban administratif, meningkatkan transparansi, dan efisiensi waktu. Namun, tantangan seperti resistensi terhadap teknologi, keterbatasan infrastruktur, dan kebutuhan pelatihan digital bagi pelaku usaha gaptek perlu diatasi. Strategi yang direkomendasikan meliputi penguatan infrastruktur teknologi, pelatihan sederhana, penyediaan akses offline, dan penguatan sistem keamanan data.
ANALISIS PERBANDINGAN QOS MANAJEMEN BANDWIDTH MENGGUNAKAN METODE SIMPLE QUEUE DAN HTB
Authors: Ayu Pradini Hilda , Solehudin Arip , Rizal Adhi
Published: January 2025

Penelitian ini menganalisis dan membandingkan metode Simple Queue dan HTB untuk meningkatkan kinerja jaringan Wi-Fi di Ratu Net, yang menghadapi masalah distribusi bandwidth tidak merata. Ratu Net merupakan mitra dari penyedia layanan internet yaitu PT Cahaya Buana Raksa. Sebelumnya ratu Net menggunakan metode Simple Queue. Namun Simple Queue kurang efektif menangani lalu lintas tinggi yang menyebabkan beberapa pengguna mendapatkan kecepatan internet yang lebih lambat atau tidak stabil. Hal ini mengakibatkan kinerja jaringan secara keseluruhan menurun dan pengalaman pengguna menjadi kurang optimal. Sedangkan HTB menggunakan algoritma token bucket untuk alokasi bandwidth berbasis prioritas sehingga pengguna yang lebih penting mendapatkan akses lebih baik dan stabil, dan tetap mengoptimalkan penggunaan bandwidth untuk semua pengguna. Penelitian ini menggunakan metodologi NDLC. Dua metode manajemen bandwidth diberikan perlakuan yang sama saat dilakukan pengujian. Pengujian QoS yang dilakukan selama 1 hari, pada simple Queue diberikan max limit sebesar 10Mbps. Dan pada HTB diberikan max limit sebesar 10Mbps dan limit-at 5Mbps. Hasil perbandingan antara metode Simple Queue dan HTB, menunjukkan bahwa Simple Queue mendapat nilai indeks QoS 2.7 (cukup) sedangkan HTB menunjukkan kinerja yang lebih baik dengan nilai QoS 3.3 (baik) menurut standarisasi TIPHON. Dengan demikian HTB terbukti lebih efektif dalam mengelola bandwidth.
PEMBUATAN WEBSITE INVENTORY PERUSAHAAN BERBASIS QR CODE DAN VOICE ASSISTANT PADA PT SELARAS MULTI CIPTA MENGGUNAKAN METODE PROTOTYPE
Authors: Anggi Saputra Selamet , Rizky Ardisyahputra Muhammad , Juni Arigayo Rizky , Pratama Firman
Published: January 2025

Efisiensi dan juga efektivitas dalam pekerjaan sangat penting untuk meningkatkan mutu perusahaan, termasuk PT. Selaras Multi Cipta. Perancangan dan pembuatan website Inventory ini bertujuan untuk mengoptimalkan kinerja perusahaan. Dengan menggunakan metode prototype, pengembangan website berfokus pada fungsi dan efektivitas model yang dihasilkan. Hasil pengembangan menunjukkan bahwa website inventory ini mampu memberikan pengalaman pengguna yang lebih terstruktur dan efisien, sehingga meningkatkan kepuasan pengguna sekaligus mendukung operasional perusahaan secara optimal.
PREDIKSI BANTUAN OPERASIONAL RAUDHATUL ATHFAL DI TINGKAT KABUPATEN MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE – REGRESSION
Authors: Fauzan Ariq , Witanti Wina , Rakhmat Umbara Fajri
Published: January 2025

Bantuan Operasional Pendidikan Raudhatul Athfal (BOPRA) merupakan bantuan yang diberikan oleh pemerintah untuk membiayai personalia dan nonpersonalia agar dapat meningkatkan kegiatan belajar mengajar sekolah tingkat RA. RA (Raudhatul Athfal) merupakan salah satu perogram pendidikan berbasis agama Islam dikelola oleh Kementerian Agama. Dana BOPRA dihitung berdasarkan jumlah siswa yang terdaftar di DAPODIK (Data Pokok Pendidikan) dari setiap tahunnya akan dikalkulasikan per-triwulan dengan persentase 30%, 40%, dan 30% setiap persentase dibagi kedalam empat bulan yang nantinya akan diterima RA setiap bulannya. Untuk memprediksi dana yang akan diterima di masa mendatang diperlukan data historis yang di olah menggunakan machine learning. Machine learning merupakan metode yang dapat memproses data historis dalam jumlah yang besar untuk melakukan prediksi data dengan lebih akurat. Penggunaan pada algoritma Support Vector Regression (SVR) digunakan untuk melakukan prediksi nilai variable kontinu dengan prinsip yang sama dengan Support Vector Machine (SVM), dengan menerapkan algoritma SVR dapat membantu instansi kementerian agama dan sekolah – sekolah tingkat RA di kabupaten dalam pengambilan keputusan untuk memanfaatkan dana bantuan pendidikan yang akan diterima. Hasil dari prediksi BOPRA dengan menggunakan algoritma SVR sangat bagus digunakan dengan nilai parameter terbaik gamma 0.1, C 0.01, epsilon 1.8 menghasilkan RMSE 0.173 dan MAPE 3,74%.
KLASIFIKASI JENIS REMPAH-REMPAH ALAMI UNTUK KECANTIKAN MENGGUNAKAN DENSNET 121
Authors: Fadillah Cindy , Supatman Supatman
Published: January 2025

Indonesia dikenal dengan kekayaan rempah-rempah yang memiliki banyak manfaat dalam masakan, kesehatan, dan kecantikan. Namun, kesulitan dalam membedakan berbagai jenis rempah dengan bentuk dan warna yang mirip menjadi masalah yang sering dihadapi. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan sistem klasifikasi citra rempah-rempah menggunakan DenseNet-121. Metode yang digunakan meliputi akuisisi citra rempah, pelabelan, preprocessing, dan pelatihan model CNN dengan dataset yang terdiri dari 1.075 gambar rempah, dibagi menjadi lima kelas (kunyit, jahe, kencur, cengkeh, dan serai). Model dilatih menggunakan optimizer Adamax dengan ukuran citra 110x110 piksel dan dievaluasi berdasarkan akurasi, precision, recall, dan f1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model berhasil mencapai akurasi 0.95, precision 0.95, recall 0.97, dan f1-score 0.95. Penelitian ini menunjukkan efektivitas CNN dalam klasifikasi rempah-rempah dan memberikan kontribusi untuk aplikasi pengolahan citra dalam industri rempah dan kecantikan
ANALISIS DAMPAK CHATGPT TERHADAP PROSES PEMBELAJARAN MAHASISWA
Authors: Febrianty Caroline , Tiara Puspita Sari Maria , Hanasta Syarafi Raka
Published: January 2025

Kemajuan teknologi kecerdasan buatan, khususnya ChatGPT, telah membawa dampak signifikan terhadap berbagai aspek kehidupan, termasuk dalam bidang pendidikan tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh penggunaan ChatGPT terhadap proses pembelajaran mahasiswa, dengan fokus pada pemahaman materi, motivasi belajar, serta tantangan yang dihadapi dalam penggunaannya. Metode yang digunakan adalah Systematic Literature Review (SLR), yang memungkinkan peninjauan dan analisis mendalam terhadap berbagai literatur terkait topik ini. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan ChatGPT dapat meningkatkan pemahaman materi mahasiswa dan motivasi belajar, berkat interaksi yang lebih mendalam serta akses cepat ke informasi. Meskipun demikian, tantangan yang muncul antara lain adalah potensi ketergantungan pada teknologi dan kesulitan dalam integrasi ChatGPT ke dalam kurikulum pembelajaran. Temuan ini diharapkan dapat memberikan panduan bagi institusi pendidikan dalam mengoptimalkan penggunaan teknologi kecerdasan buatan untuk pembelajaran yang lebih efektif
PELUANG DAN TANTANGAN ARTIFICIAL INTELLIGENCE TERHADAP OPTIMALISASI LAYANAN KESEHATAN
Authors: Najma Rachmawati Leilani , Rievania Khairunisa Fitri Chika , Exsanni Araf Octaviana Monica
Published: January 2025

Artificial Intelligence (AI) telah menjadi inovasi penting dalam layanan kesehatan, memberikan kontribusi besar terhadap kualitas, efisiensi, dan pengelolaan layanan medis. Teknologi ini digunakan untuk mendukung diagnosis dini yang akurat, penyederhanaan proses pelayanan, serta pengambilan keputusan berbasis data. Namun, penerapan AI tidak terlepas dari tantangan seperti keterbatasan integrasi data, regulasi yang belum seragam, dan masalah privasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi peluang dan tantangan penerapan AI di bidang kesehatan melalui tinjauan literatur sistematis menggunakan protokol PRISMA. Data dikumpulkan dari berbagai sumber terkemuka seperti Google Scholar, PubMed, IEEE Xplore, dan ScienceDirect pada rentang tahun 2019 hingga 2024. Hasil kajian menunjukkan bahwa AI mendukung berbagai aspek layanan kesehatan, termasuk meningkatkan efisiensi administrasi, mempercepat diagnosis, serta mendukung pendidikan kedokteran melalui metode pembelajaran yang lebih terarah dan berbasis teknologi. Meski demikian, terdapat kendala teknis seperti kebutuhan data berkualitas tinggi dan pelatihan tenaga medis untuk memahami dan mengintegrasikan AI secara efektif. Dengan langkah strategis yang tepat, AI memiliki potensi jangka panjang untuk merevolusi layanan kesehatan dan menciptakan sistem yang lebih adaptif dan responsif terhadap kebutuhan pasien.
ANALISIS SENTIMEN TERHADAP GAME PALWORLD DI STEAM MENGGUNAKAN ALGORITMA BIDIRECTIONAL ENCODER REPRESENTATION FROM TRANSFORMERS
Authors: Fiqri Faturrian Muhammad , Haerul Jaman Jajam , Maulana Iqbal
Published: January 2025

Industri video game terus berkembang pesat, dengan lebih dari 3,09 miliar pemain aktif secara global. Salah satu game yang menarik perhatian adalah Palworld, yang mencapai 15 juta unit penjualan pada Februari 2024 namun menghadapi kontroversi plagiarisme. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen ulasan pengguna Palworld di platform Steam menggunakan algoritma BERT, guna menganalisis efek dari kontroversi tersebut terhadap sikap dan kepuasan pemain terhadap game. Data sebanyak 10.020 ulasan dikumpulkan dengan menggunakan teknik web scraping melalui Steam API dari bulan Januari hingga November 2024. Pemodelan dilakukan dengan pembagian data training, data testing, dan data validation sebesar 80:10:10. Hyperparameter yang digunakan mencakup batch size 16, learning rate 0,00002, dan epoch 10. Evaluasi model menggunakan confusion matrix dengan metrik accuracy, precision, recall, dan f1-score. Hasil menunjukkan pembagian data 80:10:10 menghasilkan model dengan akurasi 86%, precision 86%, recall 86%, dan f1-score 86%.
ANALISIS PERBANDINGAN PERFORMA MYSQL PADA LINGKUNGAN VIRTUALISASI PADA LINUX DEBIAN DAN UBUNTU BERBASIS WEB SERVER NGINX
Authors: Zulfahrizan Atta , Raffi Akbar Tanjung Muhammad , Zidane Al-Kautsar Muhammad , Kiswanto Dedy
Published: January 2025

Performa basis data MySQL merupakan salah satu aspek krusial dalam pengelolaan aplikasi berbasis web, terutama ketika diimplementasikan pada lingkungan virtualisasi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan membandingkan performa MySQL yang dijalankan pada dua distribusi Linux, yaitu Debian dan Ubuntu dengan menggunakan web server Nginx. Pengujian dilakukan dalam lingkungan virtualisasi untuk mensimulasikan meliputi pengukuran throughput, latency, dan konsumsi sumber daya sistem seperti CPU dan Memori. Hasil analisis menunjukkan perbedaan signifikan dalam performa MySQL pada kedua sistem operasi tersebut, dimana Debian cenderung lebih stabil dalam menangani beban berat, sementara Ubuntu memberikan respons yang lebih cepat pada skenario beban ringan hingga sedang. Studi ini memberikan wawasan bagi pengembang dan administrator sistem dalam memilih platform yang optimal untuk penerapan MySQL di lingkungan virtualisasi berbagss Nginx. Hasil pengujian menunjukkan bahwa Linux Debian unggul dalam throughput sebesar 464,02 request per detik dibandingkan Ubuntu dengan 361,85 request per detik. Response time Debian tercatat lebih cepat (11 ms) dibandingkan Ubuntu (28 ms). Penggunaan sumber daya Debian lebih efisien, dengan pemakaian CPU 47,93% dan RAM 2,75%, dibandingkan Ubuntu yang memerlukan CPU 80,7% dan RAM 11,4%. Namun, Ubuntu memiliki kecepatan Disk I/O lebih tinggi sebesar 10.940 KB/s dibandingkan Debian yang hanya mencapai 3.317,48 KB/s.
PENGARUH KONFIGURASI SWAP PADA LINUX MINT TERHADAP PERFORMA MESIN VIRTUAL DI VIRTUALBOX DENGAN RAM TERBATAS
Authors: Evanthe Hansel , Asro Harahap Fatimah , Juliana Silalahi Feby , Kiswanto Dedy
Published: January 2025

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh konfigurasi swap pada Linux Mint terhadap performa mesin virtual di VirtualBox dengan RAM terbatas. Virtualisasi telah menjadi teknologi penting dalam dunia komputasi modern, memungkinkan beberapa sistem operasi berjalan bersamaan pada satu perangkat keras. Namun, keterbatasan RAM sering menjadi kendala utama yang memengaruhi kinerja mesin virtual, terutama pada perangkat dengan spesifikasi rendah. Linux Mint menyediakan fitur swap sebagai memori virtual tambahan dengan memanfaatkan penyimpanan sekunder, seperti hard drive atau SSD, untuk mengatasi keterbatasan RAM, meskipun penggunaannya dapat memengaruhi kecepatan dan stabilitas sistem.Pengujian dilakukan dalam lima kondisi: tanpa swap, dengan swap bawaan, serta menggunakan swap file buatan sebesar 1 GB, 2 GB, dan 4 GB. Hasil penelitian menunjukkan bahwa swap file 4 GB memberikan performa terbaik dengan waktu boot Debian 24,89 detik dan lag yang minimal, dibandingkan tanpa swap yang menghasilkan waktu boot 30,85 detik dengan lag signifikan. Swap file berukuran lebih kecil (1 GB dan 2 GB) memberikan kontribusi positif tetapi belum sepenuhnya menghilangkan hambatan performa. Tanpa swap, sistem hanya mengandalkan RAM fisik, yang menyebabkan penurunan stabilitas pada beban berat. Dapat disimpulkan bahwa penggunaan swap file dengan ukuran cukup besar, seperti 4 GB, sangat direkomendasikan untuk meningkatkan stabilitas dan performa, terutama pada perangkat dengan spesifikasi terbatas yang sering menjalankan mesin virtual
PERANCANGAN GAME EDUKASI MATEMATIKA DASAR BERBASIS CONSTRUCT 3 DALAM MENINGKATKAN PEMAHAMAN SISWA TERHADAP KONSEP MATEMATIKA SECARA EFEKTIF
Authors: Fachruroji Fahmi , Auliana Sigit , Untirtha Pratama Gelard , Halim Abdul , Dwiki Putra Aryono Gagah
Published: January 2025

Penggunaan gamifikasi dalam pendidikan telah diakui sebagai metode efektif untuk meningkatkan pemahaman siswa, khususnya dalam mata pelajaran matematika. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan game edukasi berbasis Construct 3 yang dirancang untuk siswa sekolah dasar. Game ini berfokus pada penguatan pemahaman konsep dasar matematika, seperti penjumlahan, pengurangan, perkalian, dan pembagian, melalui pendekatan yang menyenangkan dan interaktif. Pengembangan game mengikuti model ADDIE (Analysis, Design, Development, Implementation, and Evaluation), yang memastikan proses perancangan dilakukan secara sistematis. Elemen pembelajaran adaptif dan mekanisme umpan balik terintegrasi untuk menyesuaikan tingkat kesulitan dengan kemampuan siswa, sehingga memberikan pengalaman belajar yang optimal. Hasil pengujian awal menunjukkan bahwa siswa lebih termotivasi dan hasil belajar mereka meningkat secara signifikan dibandingkan metode pembelajaran tradisional. Game ini dirancang menggunakan Construct 3, sebuah platform berbasis HTML5 untuk pembuatan game 2D yang mudah digunakan karena mengadopsi mekanisme drag and drop tanpa memerlukan pemrograman kompleks. Proses pengembangannya melibatkan penambahan objek, penetapan sifat, serta penyusunan logika permainan menggunakan fitur kondisi dan aksi.Game ini menyajikan materi penjumlahan dan pengurangan dengan desain menarik, ceria, dan mudah dipahami oleh anak-anak. Melalui pendekatan ini, siswa dapat meningkatkan ketepatan dan kecepatan berhitung mereka sekaligus menikmati proses pembelajaran. Game edukasi ini diharapkan menjadi jembatan antara metode pembelajaran tradisional dan teknologi digital untuk meningkatkan kemampuan matematika siswa dengan cara yang menyenangkan.
OPTIMASI MODEL KLASIFIKASI TINGKAT KEMATANGAN BUAH MANGGA DENGAN METODE YOLO11
Authors: Gusnanto Ferdi , Rahaningsih Nining , Danar Dana Raditya , Mulyawan Mulyawan
Published: January 2025

Klasifikasi tingkat kematangan buah mangga secara akurat penting untuk mendukung efisiensi sektor pertanian, terutama dalam menentukan waktu panen optimal. Namun, variasi pencahayaan dan latar belakang pada citra sering memengaruhi akurasi model. Penelitian ini menggunakan YOLO11, algoritma deteksi objek terbaru, untuk meningkatkan klasifikasi tingkat kematangan mangga dalam empat kategori: unripe, early ripe, partially ripe, dan ripe. Dataset diperoleh dari Kaggle, melibatkan proses preprocessing seperti resizing dan pembagian data, serta pelatihan model dengan penyesuaian parameter seperti learning rate dan batch size. Model YOLO11 berhasil mencapai akurasi 97,3%, precision 97,5%, recall 97,3%, dan F1-score 97,3%, menunjukkan performa tinggi dalam mengklasifikasikan kematangan mangga. Namun, pengujian dengan webcam mengungkapkan tantangan dalam kondisi pencahayaan bervariasi, terutama untuk kelas kematangan yang kompleks. Hal ini mengindikasikan kebutuhan optimasi tambahan seperti augmentasi data. Penelitian ini membuktikan efektivitas YOLO11 untuk klasifikasi kematangan mangga, sekaligus menunjukkan potensi pengembangan lebih lanjut. Temuan ini diharapkan dapat berkontribusi pada teknologi pertanian cerdas dan membuka peluang penelitian dalam penerapan deteksi real-time berbasis citra di bidang agrikultur.
IDENTIFIKASI BUKTI DIGITAL SISTEM PROPERTY PADA INSTAGRAM MENGGUNAKAN LIVE FORENSIK
Authors: Tri Amanah Rizky , Fachri Fahmi
Published: January 2025

Media sosial memiliki peran penting sebagai platform untuk mempromosikan dan menjual produk dagangan. Namun penggunaannya tidak hanya membawa dampak positif, tetapi juga dapat menimbulkan dampak negatif bagi pengguna, terutama jika dimanfaatkan sebagai sarana untuk melakukan tindak kejahatan, seperti penipuan melalui online. Salah satu penelitian yang digunakan untuk mengidentifikasi bukti kejahatan digital adalah dengan Institut Standar dan Teknologi Nasional (NIST). Penelitian ini bertujuan untuk mengungkap bukti digital yang telah dihapus menggunakan tools FTK Imager berdasarkan metode NIST. Selain itu, penelitian ini juga menunjukkan tingkat keberhasilan dalam mengungkap bukti digital menggunakan FTK Imager dalam kasus penipuan transaksi online. Bukti yang berhasil diperoleh berupa teks percakapan dan gambar antara tersangka dan korban, yang kemudian digunakan sebagai barang bukti digital terkait tindak pidana penipuan toko online. Proses pembuktian dilakukan dengan membandingkan dan menyinkronkan teks percakapan yang ditemukan pada laptop tersangka dengan percakapan yang terdeteksi.
PENGUJIAN GRAPH BASED DENGAN METODE BLACK BOX PADA PORTAL SPORTS STATION
Authors: Zuhdi Muzakkiy Imam , Laila Safitry Dwy , Keyva Valiant Michael , Rezeki Candra Nursari Sri
Published: January 2025

Sports Station merupakan retail yang menjual kebutuhan perlengkapan olahraga yang telah memiliki lebih dari 400 gerai di seluruh Indonesia, dan menawarkan kemudahan bagi penggunanya untuk dapat melakukan transaksi secara online melalui websitenya. Untuk memastikan bahwa fungsionalitas website Sports Station berfungsi dengan baik dan tidak memiliki bug, maka perlu dilakukan pengujian. Terdapat beberapa metode untuk melakukan pengujian pada sebuah website, salah satunya adalah metode pengujian black box. Metode ini tidak memerlukan akses ke sumber kode sistem, sehingga lebih efisien dalam memastikan kesesuaian input dan output dari sebuah sistem. Fungsionalitas pada halaman daftar, halaman masuk, halaman keranjang belanja, dan halaman checkout pada website Sports Station diuji dengan pengujian graph based metode black box. Proses pengujian meliputi perancangan test case, pengujian test case, pembuatan graph dan evaluasi hasil. Hasil pengujian memperoleh bahwa terdapat satu dari empat test case pada fungsionalitas halaman daftar yang memiliki ketidaksesuaian, sehingga fungsionalitas halaman daftar hanya mencapai 75%. Sedangkan pada fungsionalitas halaman masuk, halaman keranjang belanja dan halaman checkout diperoleh bahwa seluruh test case mencapai kesesuaian. Dengan demikian, disimpulkan bahwa website Sports Station belum berjalan secara optimal dengan tingkat keberhasilan yaitu 93,75%.
IMPLEMENTASI CI/CD MENGGUNAKAN JENKINS PADA APLIKASI DI LINGKUNGAN PENGEMBANGAN FEDORA WORKSTATION 40
Authors: Muslim Sinaga Rizal , Putra Paskah Halawa Sovantri , Kiswanto Dedy
Published: January 2025

Dalam pengembangan perangkat lunak, otomatisasi proses build, pengujian, dan deployment penting untuk meningkatkan efisiensi dan kualitas aplikasi. Continuous Integration (CI) dan Continuous Delivery (CD) adalah pendekatan populer untuk tujuan ini, dengan Jenkins sebagai alat utama. Penelitian ini mengimplementasikan CI/CD dengan Jenkins pada Fedora Workstation 40 untuk aplikasi web berbasis PHP. Metode eksperimen meliputi instalasi Fedora di VirtualBox, konfigurasi Jenkins dengan plugin seperti Pipeline, MySQL, dan GitHub, serta pembuatan aplikasi to-do list. Pengelolaan kode dilakukan dengan Git, di mana perubahan dilakukan secara lokal di Fedora menggunakan git add, git commit, dan git push untuk mengirim perubahan ke repositori GitHub. Setelah itu, Jenkins secara otomatis menjalankan pipeline untuk build, pengujian, dan deployment. Hasil penelitian menunjukkan waktu build rata-rata 3 detik, pengujian 5 detik, dan deployment 3 detik, dengan keberhasilan 100% pada build dan deploy, serta 95% pada pengujian. Pipeline yang diterapkan juga mendeteksi bug lebih awal, meningkatkan kualitas aplikasi. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam penerapan CI/CD dengan Jenkins pada Fedora Workstation 40, mendukung pengembangan aplikasi PHP yang efisien dan berkelanjutan.
ANALISIS HUBUNGAN INFRASTRUKTUR TIK DAN KINERJA JARINGAN INTERNET DI INDONESIA
Authors: Heru Saputra Aditya , Afrizal Muhammad , Parhusip Jadiaman
Published: January 2025

Analisis mengenai kinerja jaringan internet di Indonesia memanfaatkan data dari distribusi sampling Indeks Pembangunan Teknologi Informasi dan Komunikasi (IP-TIK) yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS). Tujuan utama adalah mengevaluasi korelasi antara sub indeks akses dan infrastruktur TIK dengan kecepatan internet rata-rata di berbagai provinsi. Menggunakan metode analisis regresi linier, penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi kontribusi signifikan dari infrastruktur TIK terhadap peningkatan kecepatan internet. Data yang dianalisis mencakup 34 provinsi di Indonesia dan dianalisis secara kuantitatif melalui tiga tahap utama: analisis statistik deskriptif, estimasi parameter dengan interval kepercayaan, dan uji hipotesis menggunakan Uji t. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat korelasi positif yang signifikan antara sub indeks akses dan infrastruktur TIK dengan kecepatan internet, di mana provinsi dengan infrastruktur TIK yang lebih baik memiliki kecepatan internet yang lebih tinggi. Analisis regresi linier juga mengungkapkan bahwa sekitar 78% variasi dalam kecepatan internet dapat dijelaskan oleh variasi dalam sub indeks akses dan infrastruktur TIK.
ANALISIS DISTRIBUSI NILAI MUTU MAHASISWA INFORMATIKA UNTUK EVALUASI PEMBELAJARAN BERBASIS TEKNOLOGI
Authors: Fikri Maulana Andika , Kahlil Gibran Achmad , Parhusip Jadiaman
Published: January 2025

Penelitian ini berfokus pada analisis distribusi nilai mutu mahasiswa Informatika untuk mengevaluasi efektivitas pembelajaran berbasis teknologi. Permasalahan yang diidentifikasi adalah kurang optimalnya pemanfaatan data akademik untuk mendukung evaluasi proses pembelajaran. Tujuan penelitian ini adalah untuk memberikan wawasan tentang distribusi nilai mahasiswa, mengidentifikasi pola nilai, serta memberikan rekomendasi strategis untuk meningkatkan mutu pembelajaran. Metode yang digunakan meliputi analisis statistik deskriptif dengan perangkat lunak Python untuk mengolah data nilai mahasiswa dari tahun akademik 2019/2020 hingga 2020/2021. Hasil penelitian menunjukkan adanya variasi distribusi nilai antar mata kuliah, dengan temuan signifikan berupa outliers yang mengindikasikan perlunya peningkatan pada beberapa mata kuliah. Temuan ini memberikan dasar bagi institusi pendidikan untuk melakukan perbaikan kurikulum dan metode pembelajaran berbasis teknologi.
DEVELOPMENT OF A BOARDING HOUSE INFORMATION SYSTEM WITH 360° VIRTUAL TOUR
Authors: Aulia Aziiza Arizia , Darrel Rafael , Prijambodo Bambang
Published: January 2025

An information system in the boarding house business is needed to manage the entire booking process from receipt, verification the availability, and payment process. Based on questionnaires and interviews, there is a problem with the conventional boarding house booking process, which needs to be more efficient. The boarding house owner tracks room availability in a notebook. When a boarder wants to rent, the manager checks the notebook, which is time-consuming and only provides general information without visual details of the rooms. Meanwhile, prospective boarders often seek information about the room's condition and choose to conduct surveys to assess the boarding house before renting. This study aims to simplify the process for prospective boarders, who often survey boarding houses to check room conditions, by creating an information system with detailed room info, a 360° virtual tour, online booking, and payment features. This research was conducted by following the stages of the Software Development Lifecycle (SDLC) using the waterfall model. Verification was performed through program trials by the boarding house owner and boarders, followed by interviews to obtain validation from relevant parties. The results indicate that the system functions effectively and streamlines administration, booking, and online maintenance reporting in boarding house.
DIABETES PREDICTION MACHINE LEARNING-BASED DIABETES PREDICTION APP USING RANDOM FOREST ALGORITHM
Authors: Hakeel Mohamed
Published: January 2025

Diabetes is a chronic metabolic condition that causes increased blood glucose levels in millions of people worldwide. Early detection and quick action are critical for controlling this illness and preventing consequences. This work describes creating a user-friendly smartphone application for diabetes prediction using the Random Forest algorithm, a powerful machine-learning technique. The software uses user-provided information, such as age, body mass index (BMI), blood pressure, and glucose levels, to forecast the chance of acquiring diabetes. The Random Forest model was trained on a large dataset of medical records and achieved an astounding 88% accuracy on the test set. The app, created using Python and Figma, a cross-platform framework, has an intuitive and user-friendly design that allows users to enter personal information and obtain immediate forecasts. The app is a useful screening tool, allowing people to estimate their risk of getting diabetes and receive necessary medical assistance as soon as possible. The successful implementation of this diabetes prediction software highlights machine learning algorithms' potential to improve preventive healthcare and promote early intervention for chronic diseases.
ANALISIS PEMASARAN DIGITAL PADA INDUSTRI FURNITURE KAYU SKALA KECIL DI SOKARAJA DENGAN METODE PORTER’S FIVE FORCE
Authors: Putra Anugra Pratama Raditya , Sajadiyah Shahifah , Satrian Zoe , Maheswari Levina , Nisa Meiah Khairun
Published: January 2025

Di tengah persaingan pasar yang semakin kompetitif, industri furniture kayu skala kecil dan menengah (IKM) menghadapi tantangan untuk meningkatkan penjualan. Di era internet saat ini, salah satu strategi pemasaran digital dapat digunakan untuk mengatasi hambatan geografis dan menjangkau pasar yang lebih luas. Tujuan penelitian ini adalah untuk menemukan strategi pemasaran digital yang efektif untuk meningkatkan penjualan IKM furniture kayu. Permasalahan yang dihadapi adalah keterbatasan akses teknologi, kurangnya pemahaman tentang pemasaran digital, dan tekanan dari persaingan ketat dengan kompetitor yang lebih maju. Penelitian menggunakan pendekatan kualitatif dengan metode wawancara dan observasi. Analisis dilakukan menggunakan kerangka kerja Porter’s Five Forces untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi keberhasilan strategi pemasaran.Hasil penelitian menunjukkan bahwa IKM dengan penerapan strategi digital yang lebih terarah mengalami peningkatan eksposur produk dan penjualan. Namun, tantangan utama tetap ada, termasuk persaingan ketat dengan kompetitor yang lebih maju secara teknologi, kekuatan tawar-menawar pembeli yang tinggi, serta ancaman dari produk substitusi yang lebih murah.
ANALISIS RANTAI PASOK PRODUKSI INDUSTRI JEANS DI PEMALANG MENGGUNAKAN METODE SCOR
Authors: Sipho Samuel Damanik Geordy , Restu Saputra Wildan , Mahya Mafaza Vicky , Evan Nicholas Erick , Afrad Mahazam
Published: January 2025

Industri jeans di Pemalang merupakan salah satu penggerak utama ekonomi kreatif Indonesia dalam  sektor tekstil dan fashion. Kompleksitas rantai pasok dalam industri ini menimbulkan tantangan dalam mengoptimalkan proses dari pengadaan bahan baku hingga distribusi produk ke konsumen. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan mengoptimalkan kinerja rantai pasok industri jeans di Pemalang menggunakan metode Supply Chain Operation Reference (SCOR). Metodologi penelitian meliputi pengumpulan data primer dan sekunder mengenai proses pengadaan bahan baku, produksi, inventori, dan distribusi, yang kemudian dianalisis menggunakan lima dimensi utama SCOR: reliability, responsiveness, agility, cost, dan asset management efficiency. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kinerja rantai pasok industri jeans di Pemalang mencapai nilai 91,71 dari 100, yang termasuk dalam kategori "Baik Sekali", dengan kapasitas produksi 900- 1000 potong per minggu dan jaringan pemasok yang tersebar di beberapa kota strategis.
KLASIFIKASI KUALITAS AIR BERSIH DI JAKARTA MENGGUNAKAN ALGORITMA DECISION TREE DAN ALGORITMA NAÏVE BAYES
Authors: Sri Palupi Endang
Published: January 2025

Kebutuhan air bersih sangatlah penting untuk kehidupan manusia. Air yang tercemar dapat berdampak buruk pada tubuh, seperti menimbulkan penyakit diare, kolera, disentri, tipes, cacingan, penyakit kulit hingga keracunan. Oleh sebab itu menggunakan dan menjaga kualitas air bersih sangatlah penting. Kebutuhan manusia akan air sangat kompleks antara lain untuk minum, masak, mandi, mencuci dan sebagainya. Menurut perhitungan WHO di Negara-negara maju setiap orang memerlukan air antara 60-120 liter per hari. Sementara di Negara-negara berkembang termasuk Indonesia setiap orang memerlukan air antara 30-60 liter per hari. Manfaat menjaga kualitas air adalah untuk melindungi kesehatan manusia, karena beberapa polutan menimbulkan risiko terhadap kesehatan manusia. Standar kualitas air melindungi kesehatan manusia dan menghindari biaya yang terkait dengan perawatan medis, hilangnya produktivitas, dan bahkan hilangnya nyawa. Penulis melakukan klasifikasi kualitas air bersih di Jakarta menggunakan algoritma decision tree dan algoritma naïve bayes dengan tujuan membuat aplikasi yang dapat digunakan untuk klasifikasi kualitas air bersih di Jakarta sehingga dapat mengelompokkan air yang layak dikonsumsi atau tidak. Hasil dari penelitian ini nilai akurasi menggunakan algoritma naïve bayes sebesar 72,48% dengan AUC sebesar 0.803 sedangkan nilai akurasi menggunakan algoritma decision tree 90,83% dengan AUC sebesar 0.861. Hasil penelitian menyimpulkan bahwa algoritma naïve bayes dan algortima decision tree dapat menjadi metode yang baik untuk klasifikasi dalam data mining.
SISTEM INFORMASI TIAS BERBASIS WEBSITE PADA TUGAS AKHIR MAHASISWA
Authors: Kurniawan Kurniawan , Satrya Fajar Kusuma Fitrah , Fajri Hersanto
Published: January 2025

Pengelolaan tugas akhir di rogram Studi Teknik Informatika Universitas Ibn Khaldun Bogor masih dilakukan secara manual, hal ini dapat menimbulkan masalah seperti keterlambatan pengolahan data, serta resiko kehilangan dan kerusakan dokumen penting. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem informasi tugas akhir pada aplikasi TIAS (Teknik Informatika Akademik Sistem) berbasis Website yang diharapkan dapat mengatasi masalah tersebut. Metode penelitian yang digunakan adalah metode Waterfall, yang meliputi tahap pengumpulan data, analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, dan pengujian. Sistem TIAS yang dikembangkan dirancang untuk memungkinkan pengelolaan tugas akhir secara daring, yang mencakup pendaftaran, pengunggahan dokumen, persetujuan dosen, dan pelaksanaan tugas akhir. Berdasarkan pengujian black-box, sistem ini berhasil menjalankan seluruh fungsi utama sesuai kebutuhan pengguna. Selain itu, hasil uji coba menunjukkan peningkatan efisiensi pengelolaan data, meminimalkan kesalahan administrasi, serta memberikan akses informasi yang lebih mudah bagi mahasiswa dan dosen. Diharapkan hasil penelitian ini mampu mengurangi resiko kesalahan administrasi, dan juga mempercepat proses pengelolaan data serta mempermudah mahasiswa untuk mengakses informasi.
ALGORITMA RANDOM FORETS UNTUK PENINGKATAN MODEL KLASIFIKASI PADA DATA DIAGNOSA PASIEN PUSKESMAS PEKALANGAN KOTA CIREBON
Authors: Arisa Arisa , Kurniawan Rudi , Hayati Umi
Published: January 2025

Puskesmas Pekalangan Kota Cirebon menghadapi tantangan dalam memanfaatkan data diagnosis pasien secara efektif untuk mendukung keputusan medis. Pengelolaan data yang tidak seimbang dan kompleks sering kali menghambat akurasi klasifikasi diagnosis. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan akurasi model klasifikasi diagnosis pasien menggunakan algoritma Random Forest dengan optimasi parameter "number of trees" dan "max depth". Metode penelitian ini mengadopsi pendekatan Knowledge Discovery in Databases (KDD) yang mencakup prapemrosesan data, seleksi fitur, dan evaluasi model. Dataset terdiri dari 3.769 data rekam medis pasien Puskesmas Pekalangan periode Januari hingga Juni 2024. Hasil penelitian menunjukkan bahwa parameter optimal "number of trees" adalah 28 dan "max depth" adalah 10, keduanya menghasilkan akurasi model sebesar 76,39%. Selain itu, atribut "keluhan utama" terbukti menjadi faktor yang paling berpengaruh terhadap prediksi, dengan akurasi mencapai 53,58%. Temuan ini menegaskan pentingnya pemilihan parameter yang tepat dan seleksi fitur dalam meningkatkan efisiensi serta keandalan model klasifikasi. Implementasi model ini diharapkan mampu mendukung pengambilan keputusan medis yang lebih akurat dan cepat di tingkat puskesmas.
ANALISIS KINERJA PENCARIAN FILE DENGAN FIND DAN LOCATE PADA RED HAT 9.0
Authors: Latifah Hasibuan Najwa , Khoiriah Najwatul , Kiswanto Dedy
Published: January 2025

Pencarian file merupakan salah satu fungsi utama dalam sistem operasi Linux, termasuk pada Red Hat 9.0. Artikel ini membandingkan kinerja dua perintah pencarian file, yaitu find dan locate, yang memiliki pendekatan berbeda. Perintah find bekerja langsung pada sistem file, sementara locate menggunakan database indeks untuk pencarian yang lebih cepat. Penelitian ini menggunakan metode eksperimen komparatif dengan mengukur waktu eksekusi, penggunaan CPU, memori, serta fleksibilitas pencarian pada berbagai ukuran direktori (100, 1.000, dan 10.000 file). Hasil penelitian menunjukkan bahwa find lebih efisien dalam penggunaan CPU, terutama pada direktori kecil, namun membutuhkan lebih banyak memori dibandingkan locate. Sebaliknya, locate lebih cepat dalam pencarian sederhana tetapi bergantung pada pembaruan database yang memengaruhi akurasi. Kesimpulan dari penelitian ini merekomendasikan penggunaan find untuk pencarian kompleks dan locate untuk pencarian cepat pada data yang stabil.
KLASIFIKASI HASIL PENJUALAN PAKAIAN MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5 PADA TOKO PAKAIAN RIA BUSANA
Authors: Firmansyah Fajar , Suarna Nana , Prihartono Willy
Published: January 2025

Industri fashion saat ini mengalami peningkatan permintaan yang pesat, dengan konsumen semakin memperhatikan tren pakaian dan memilih berbagai merek untuk memenuhi kebutuhan mereka. Namun, salah satu masalah yang sering dihadapi oleh bisnis pakaian adalah kesulitan dalam mengelola stok, terutama dalam menentukan produk yang laris dan tidak laris di pasar, yang sering menyebabkan overstock atau kekurangan persediaan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perilaku pembelian konsumen terhadap produk fashion di RIA Busana menggunakan metode algoritma C4.5. Algoritma ini diterapkan untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi keputusan pembelian konsumen berdasarkan data historis yang mencakup transaksi pembelian, preferensi konsumen, dan karakteristik demografi. Metode ini menghasilkan pohon keputusan yang dapat memberikan wawasan mengenai pola pembelian, dengan kategori produk yang terbagi menjadi 'best seller' dan 'non-best seller'. Tujuan penelitian ini adalah untuk membantu mengoptimalkan pengelolaan stok di gudang, menghindari penumpukan stok produk yang tidak laku, dan memastikan kestabilan stok pakaian yang laris. Data dikumpulkan dari transaksi penjualan dan digunakan untuk mengklasifikasikan produk berdasarkan algoritma C4.5, yang diimplementasikan melalui alat RapidMiner. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma C4.5 efektif dalam menentukan keakuratan klasifikasi produk terlaris dan tidak laris, sehingga membantu meminimalkan masalah overstock dan kekurangan stok di gudang, yang dapat meningkatkan efisiensi operasional dan daya saing bisnis.
PERANCANGAN SISTEM INTEGRASI DATA PELANGGARAN LALU LINTAS BERBASIS WEB DENGAN METODE WATERFALL DI POS SATLANTAS PADA KAWASAN TERTIB LALU LINTAS POLRES GRESIK
Authors: Rizqullah Bagaskara Farhan , Chotijah Umi
Published: January 2025

Pelanggaran lalu lintas di Indonesia, khususnya di wilayah Gresik, terus menimbulkan tantangan yang signifikan bagi penegakan hukum dan peningkatan ketertiban lalu lintas. Pengelolaan data pelanggaran secara tradisional membatasi efektivitas dan efisiensi proses pengawasan dan pengambilan keputusan. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem integrasi berbasis web untuk data pelanggaran lalu lintas di Pos Polisi Lalu Lintas dalam wilayah hukum Polres Gresik, dengan fokus pada Pos pantau Satlantas di kawasan tertib lalu lintas.. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah pendekatan Waterfall, yang memungkinkan pengembangan sistem secara terstruktur dan sistematis. Solusi yang diusulkan berupa sistem yang memungkinkan petugas penegak hukum untuk memasukkan data pelanggaran lalu lintas secara langsung dan memfasilitasi analisis data otomatis untuk menghasilkan laporan yang lebih sistematis dan akurat. Dengan mengkonsolidasikan berbagai sumber data dalam catatan pelanggaran lalu lintas, sistem ini mendukung Unit Kamsel dalam memantau, memproses informasi pelanggaran, serta membuat keputusan yang tepat. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem ini secara signifikan meningkatkan proses pengambilan keputusan Unit Kamsel. Pengujian sistem mengindikasikan bahwa waktu pemrosesan laporan mengalami pengurangan yang signifikan dibandingkan dengan metode manual sebelumnya, sementara akurasi data juga menunjukkan peningkatan yang substansial. Selain itu, sistem ini berperan penting dalam membantu Unit Kamsel dalam menentukan target untuk inisiatif pendidikan dan sosialisasi terkait keselamatan lalu lintas (Kamseltibcarlantas). Penelitian ini diharapkan dapat meningkatkan efektivitas pengawasan lalu lintas di Gresik dan menyediakan kerangka kerja yang dapat diterapkan untuk pengembangan sistem serupa di wilayah perkotaan lainnya di seluruh Indonesia.
ALGORITMA FP-GROWTH UNTUK MENINGKATKAN MODEL ASOSIASI PADA DATA PERMINTAAN BARANG LOGISTIK RUMAH SAKIT XXX JAKARTA
Authors: Anggraeni Anggi , Kurniawan Rudi , Wijaya Yudhistira , Hayati Umi
Published: January 2025

Pengelolaan logistik rumah sakit membutuhkan analisis pola permintaan barang untuk meningkatkan efisiensi operasional. Penelitian ini menggunakan algoritma FP-Growth untuk mengidentifikasi pola asosiasi antar barang logistik berdasarkan data permintaan Rumah Sakit XXX Jakarta tahun 2023. Algoritma ini dipilih karena kemampuannya dalam menganalisis frequent itemsets secara efisien dan akurat. Data penelitian mencakup 1.433 entri transaksi permintaan barang, meliputi nama barang, jumlah, dan frekuensi permintaan. Proses penelitian mengikuti tahapan Knowledge Discovery in Database (KDD), meliputi praproses data, transformasi, analisis menggunakan FP-Growth, dan evaluasi hasil. Analisis menemukan bahwa Tissue Hand Towel memiliki nilai support tertinggi (0,645), diikuti oleh Tissue Toilet Roll (0,174). Pola asosiasi antara keduanya menunjukkan confidence 79,4%, mengindikasikan hubungan kuat dalam pemesanan bersama. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan algoritma FP-Growth mampu memberikan wawasan strategis untuk manajemen logistik, seperti pengelolaan stok yang lebih efisien, pengurangan pemborosan, dan ketersediaan barang yang tepat waktu. Disarankan pengembangan sistem otomatis berbasis algoritma ini untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi pengelolaan logistik di sektor kesehatan.
ANALISIS FAKTOR PENENTU DALAM ULASAN DAN REKOMENDASI TERHADAP KEPUTUSAN KONSUMEN DI MEDIA SOSIAL PADA MARKETPLACE SHOPEE MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5
Authors: Novita Angie Mutiara , Azizah Dita , Hertyanti Annisa , Endah Sukmawati Mutya
Published: January 2025

Sebelum melakukan pembelian, konsumen sering kali mencari ulasan dan rekomendasi dari pengguna lain untuk memastikan kualitas produk yang akan dibeli. Ulasan yang menggambarkan pengalaman pengguna dan rekomendasi dari sumber terpercaya berperan penting dalam mempengaruhi keputusan pembelian konsumen. Melalui platform media sosial, konsumen dapat dengan mudah mengakses berbagai macam ulasan, rekomendasi, dan informasi terkait produk yang mereka minati. Penelitian ini bertujuan untuk mencari tahu faktor yang paling unggul dari keputusan konsumen sebelum melakukan pembelian suatu produk. Faktor-faktor yang dianalisis meliputi pengalaman pribadi, kepercayaan terhadap sumber informasi, kualitas informasi yang diberikan, kuantitas ulasan, jenis platform yang digunakan, dan pengaruh sosial. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu data mining Algoritma C4.5 menggunakan tool RapidMiner dengan memberikan kuesioner kepada 100 responden sebagai perwakilan dari pengguna Media Sosial. Kriteria responden meliputi pengguna Media Sosial yang aktif melakukan pembelian online di marketplace Shopee serta pengguna yang pernah membaca ulasan atau mendapatkan rekomendasi sebelum melakukan pembelian. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa faktor paling unggul yang mempengaruhi keputusan pembelian konsumen adalah faktor Kuantitas Ulasan dengan Tingkat akurasi sempurna yaitu dengan nilai 100 %.