bluuebunny/crossref_metadata_2025 huggingface dataset:
Pembangunan Sistem Layanan Statistik Online Menggunakan Metode Waterfall pada Pelayanan Statistik Terpadu
Authors: Ardi Rolian
Published: August 2023

Salah satu tanggung jawab Badan Pusat Statistik (BPS) adalah pelayanan statistik kepada pengguna data. Layanan statistik dapat diperoleh pada setiap satuan kerja BPS Pusat maupun BPS daerah. Pelayanan statistik di daerah masih lebih banyak dilakukan secara offline, termasuk di BPS Kabupaten Kepahiang. Untuk itu, dalam penelitian ini kami memanfaatkan teknologi informasi dalam mendukung peningkatan pelayanan statistik. Sistem layanan statistik online berbasis Android yang kami kembangkan diharapkan dapat memberikan kemudahan kepada pengguna data dalam memperoleh layanan yang terdiri dari layanan publikasi, layanan indikator, dan layanan konsultasi. Pengembangan aplikasi ini menggunakan pendekatan metode waterfall.  Melalui aplikasi ini, pengguna data dapat berinteraksi dengan pelayanan statistik terpadu menggunakan perangkat mobile smartphone. Pengguna data akan memperoleh layanan statistik dengan lebih mudah dan lebih cepat. Pengujian terhadap aplikasi dilakukan untuk mengetahui tingkat performa sistem. Hasil pengujian menunjukkan bahwa aplikasi dapat memenuhi kebutuhan sistem layanan statistik online di BPS Kabupaten Kepahiang.
Penerapan Finite State Automata pada Proses Peminjaman Ruang Laboratorium Komputer Universitas Bina Sarana Informatika
Authors: Kurniawan Oky , Ismaya Fikri , Gata Windu , Putra Jordy Lasmana , Nugraha Fitra Septia
Published: August 2023

Dengan semakin berkembangnya teknologi dalam dunia pendidikan terutama perguruan tinggi, sistem informasi sangat dibutuhkan untuk menunjang segala aktivitas dalam proses kegiatan belajar mengajar. Universitas Bina Sarana Informatika sebagai perguruan tinggi yang tentunya harus mempunyai sarana kegiatan belajar mengajar seperti ruang kelas dan laboratorium. Laboratorium dibutuhkan dalam menunjang proses kegiatan belajar mengajar dengan metode praktikum. Laboratorium pada Universitas Bina Sarana Informatika tentu dalam penggunaannya dibawah tanggung jawab dari staf laboran. Dalam manajemennya sistem peminjaman laboratorium pada universitas Bina Sarana informasi masih menggunakan metode pembukuan manual. Selain Pembuatan laporan penggunaan laboratorium oleh staf laboran yang terkesan lama serta informasi mengenai pemakaian laboratorium yang tidak akurat dan realtime maka dibutuhkanlah sebuah sistem yang dapat memudahkan staf laboran di Universitas Bina Sarana Informatika dalam manajemen peminjaman dan pemakaian laboratorium. Pada Paper ini membahas Teori Finite State Automata (FSA) jenis Nondeterministic Finite Automata (NFA) yang diimplementasikan pada alur proses aplikasi sistem informasi peminjaman laboratorium. Dengan adanya aplikasi sistem peminjaman ini kemudahan dalam pendataan manajemen laboratorium oleh staf laboran ditampilkan dengan monitoring dan status yang akurat. Dimana ketika laboratorium sedang dipakai maka mahasiswa, dosen maupun ketua program studi mengetahui bahwa laboratorium itu sedang dipakai, ataupun jika ingin meminjam laboratorium maka tidak perlu mendatangi staf laboran cukup reservasi menggunakan media sistem informasi dari peminjaman laboratorium ini.
Perbandingan Model Saxena Easo dan Model Chen Hsu pada Fuzzy Time Series untuk Prediksi Harga Emas
Authors: Witono Witono
Published: August 2023

Emas menjadi salah satu produk investasi karena harganya yang dapat mengalami kenaikan maupun penurunan harga. Kenaikan maupun penurunan harga emas menjadi indikator yang dapat digunakan dalam memprediksi harga emas untuk kedepannya. Salah satu metode yang dapat digunakan yaitu metode fuzzy time series, fuzzy time series adalah suatu metode yang digunakan untuk memprediksi data kedepannya dengan menggunakan data historis berdasarkan perhitungan matematik. Dalam fuzzy time series terdapat banyak pengembangan model, diantaranya adalah model Saxena Easo, dan model Chen Hsu. Penelitian ini membandingkan  kedua model tersebut untuk mengetahui hasil keakuratan yang lebih baik dengan pembanding model menggunakan metode AFER, MAD, dan MSE. Pada panjang interval model Chen Hsu menggunakan average-based fuzzy time series sedangkan pada model Saxena Easo panjang interval menggunakan selisih data terbesar dan terkecil dibagi dengan banyaknya kelas. Data yang digunakan dalam penelitian yaitu data tahun 2017 – 2019, terdapat 3 kali percobaan dengan jumlah data yang berbeda yaitu data 2019, data 2018 - 2019, dan data 2017 - 2019. Dari hasil percobaan, model Saxena Easo mempunyai hasil prediksi yang lebih baik dengan nilai AFER dan MSE yang lebih kecil yaitu AFER 0.00430%, MAD 28.66, dan MSE 48907 sedangkan model Chen Hsu mempunyai nilai AFER, MAD, dan MSE yang lebih besar yaitu AFER 0.0472%, MAD 315.33 dan MSE 153908.
Prediksi Jumlah Penduduk Jakarta Selatan Menggunakan Metode Regresi Linear Berganda
Authors: Kurniawan Prawidana , Rossa Hanrian , Permana Aditya , Ramadan Wahyu Adi , Aji Adhim Bagas Wisnu , Hidayatulloh Syarif , Iksan Nur , Arief Ulfah Mediaty
Published: August 2023

Melalui perhitungan dan prediksi, bahwa jumlah penduduk merupakan data yang penting bagi suatu negara untuk merancang pembangunan negara melalui perekonomian, pendidikan, kesehatan, dan aspek penting lainnya, oleh sebab itu pentingnya penyesuaian rancangan pembangunan dengan jumlah penduduk agar rancangan kegiatan berhasil dan tepat sasaran. penelitian ini diharapkan bisa memberikan kontribusi dalam pengambilan kebijakan Jakarta Selatan yang menyangkut pertumbuhan guna mempersiapkan rencana pembangunan dan aspek lainnya. Metode yang digunakan menggunakan metode estimasi regresi linear berganda dimana analisis tentang hubungan dua variabel independen  jumlah penduduk laki-laki dan  jumlah penduduk perempuan terhadap satu variabel dependen jumlah penduduk Jakarta Selatan. Metode ini dipilih karena mampu membuat suatu estimasi atau prediksi dengan memanfaatkan data-data lama mengenai laju pertumbuhan penduduk. Penelitian ini telah memprediksi penambahan jumlah laju pertumbuhan penduduk di Jakarta Selatan berjumlah 4195 jiwa, sehingga tahun 2019 penduduk Jakarta Selatan diestimasi berjumlah 2.298.974.
Pendeteksian Kecelekaan Real-Time menggunakan Algoritma KNN untuk Mendukung Smart City berbasis IoT
Authors: Amiroh Khodijah
Published: August 2023

Surabaya merupakan kota dengan luas sebesar 326,81 km2 dan merupakan pusat transportasi darat di bagian timur pulau Jawa. Dibangunnya infrastuktur digital pada wilayah Surabaya akan mempermudah Pemerintah Kota (Pemkot) dalam menjadikan pelayanan yang efisien. Kecelakaan lalu lintas yang terjadi di Surabaya hingga tahun 2017 tercatat 1.365 kejadian. EVAN (Emergency Vehicle Automatic Notification) merupakan topik penelitian yang memiliki fokus pada bidang transportasi khususnya pada kecelakaan lalu lintas secara realtime yang dapat terintegrasi dengan pusat informasi kota dan rumah sakit untuk penolongan utama pada kecelakaan. Perancangan alat pada sisi user dibuat dengan menggunakan Arduino, sensor accelerometer dan gyroscope berupa sensor MPU6050 serta modul gps u-blox. Pendeteksi kecelakaan pada system dengan menggunakan k-Nearest neighbors algorithm (KNN). Pada sisi operator, perancangan dilakukan berbasis web dengan memanfaatkan framework ReactJs yang diintegrasikan dengan Google Maps APIs. Hasil tingkat keakurasian sistem pendeteksi kecelakaan mencapai 97% dan pendeteksi lokasi kecelakaan serta rumah sakit terdekat dari lokasi mencapai 100%.
Penyusunan Manajemen Risiko Keamanan Informasi Dengan Standar ISO 27001 Studi Kasus Institut Teknologi Telkom Purwokerto
Authors: Sari Moniq Kartika , Saintika Yudha , Prabowo Wahyu Adi
Published: August 2023

Perencanaan manajemen risiko keamanan informasi bagi suatu perusahaan sangatlah penting untuk mengukur tingkat kesiapan organisasi dalam menghadapi ancaman yang mungkin bisa terjadi. Perencanaan manajemen risiko keamanan informasi pada Kampus IT Telkom Purwokerto juga sangat penting, karena untuk mengetahui keamanan data dan informasi yang ada di kampus tersebut, baik data Dosen, karyawan ataupun mahasiswa. dalam menyusun perencanaan manajemen risiko di IT Telkom Purwokerto terkait Keamanan Informasi standar yang digunakan adalah Indeks Keamanan Informasi (KAMI) yang sesuai dengan standar ISO 27001 yang merupakan salah satu Standar Manajemen Keamanan Informasi (SMKI) untuk organisasi atau perusahaan. Kegunaan SMKI yaitu untuk melindungi dan menjaga Kerahasiaan (Confidentiality), Keutuhan (Integrity) dan Ketersediaan (Availability) Informasi dan untuk mengendalikan dan mengelola risiko keamanan informasi. tahapan dalam menyusun manajeen risiko keamanan informasi yaitu Identifikasi Aset, Menghitung Nilai Aset, Identifikasi Ancamaan dan Kelemahan Aset, Menghitung Nilai Risiko, Analisa Dampak Bisnis (BIA), dan yang terakhir Menentukan Level Risiko dari aset. Hasil dari penelitian ini nantinya yaitu berupa Dokumen Risk Profile yang berisi Risiko yang ada di ITTP dan langkah- langkah penanganan dari Risiko tersebut.
Kebijakan Pembatasan Sosial Berkala: Prediksi Sikap Masyarakat terhadap Telemedis Selama Pandemi COVID-19
Authors: Putri Tiar Anindya
Published: August 2023

Kebijakan pemerintah untuk pembatasan sosial berkala dan Adaptasi kebiasaan Baru (AKB), mendorong masyarakat untuk menyesuaikan perilaku dengan menyesuaikan diri mematuhi protokol kesehatan yang ditetapkan sejak hadirnya pandemi COVID-19 di Indonesia. Dalam sektor Kesehatan, penyesuaian dilakukan dengan gencarnya pelayanan kesehatan masyarakat secara daring. Telemedis dapat memberikan pelayanan perawatan rutin tanpa risiko tertular Covid-19 karena dilakukan secara daring. Meskipun Telemedis menawarkan banyak manfaat potensial, namun mendorong penggunaannya pada masyarakat merupakan sebuah tantangan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengevaluasi sikap terhadap Telemedis selama masa pembatasan sosial dan Adaptasi kebiasaan Baru (AKB) pandemi COVID-19 di Indonesia, kemudian menilai kesediaan masyarakat untuk menggunakan layanan tersebut di masa depan, dan mengevaluasi sejauh mana responden telah berubah pikiran tentang layanan ini. Penelitian ini menggunakan dua pendekatan analisis statistik. Pendekatan pertama adalah studi cross-sectional, deskriptif, dan korelasional dilakukan di antara orang dewasa berusia diatas 19 tahun (> 20 tahun) menggunakan jaringan media sosial (N = 203). Kemudian pendekatan kedua adalah Ordered Logistic Regression Models pada dua butir kuesioner untuk variabel dependen, yaitu memprediksi kesediaan menggunakan telemedis di masa depan dan memprediksi perubahan pikiran tentang telemedis. Data dikumpulkan menggunakan kuesioner online yang secara eksplisit dirancang untuk mengukur sikap terhadap telemedis. Enam puluh empat persen responden setuju dan sangat setuju bahwa mereka perlu menggunakan telemedis selama masa kebijakan pembatasan sosial dan Adaptasi Kebiasaan Baru (AKB) pendemi COVID-19. Namun, meskipun terdapat ketersediaan telemedis selama pembatasan pada masa pandemi COVID-19, tetapi 46,92% responden cenderung tetap lebih suka pergi ke klinik atau rumah sakit. Sebanyak 24,64% responden ragu untuk pergi ke klinik atau rumah sakit, dan 28,44% responden enggan untuk pergi ke klinik atau rumah sakit. Hal ini menjadikan telemedis di Indonesia belum dianggap kebutuhan, namun masih dianggap jalan keluar pertama yang bisa dilakukan di masa pembatasan sosial berkala.
Sistem Informasi Rekomendasi Izin Parkir dengan Metode Agile pada Dinas Perhubungan Kota Bekasi
Authors: Misriati Titik , Aryanti Riska , Oktaviyani Oktaviyani
Published: August 2023

Parkir merupakan salah satu hal yang penting pada lalu lintas terutama bagi pengemudi yang memiliki kendaraan. Terutama pada saat pengemudi sudah sampai di titik pemberhentian yang dituju, pengemudi membutuhkan lokasi parkir untuk dapat meninggalkan kendaraan yang dimiliki dengan aman dan nyaman. Namun kadang kala, pengemudi tidak dapat menemukan lokasi parkir yang tepat sehingga pengemudi melakukan parkir di lokasi yang tidak semestinya. Lokasi parkir ini dimanfaatkan oleh pengelola parkir tanpa izin resmi dan tidak mengikuti aturan dari pemerintah daerah. Pengelolaan izin parkir di Kota Bekasi dilakukan oleh Dinas Perhubungan Kota Bekasi. Proses pengelolaan izin parkir masih dilakukan secara konvensional dimana pemohon datang langsung ke Dinas Perhubungan Kota Bekasi untuk mengajukan permohonan rekomendasi izin parkir dengan membawa berkas sesuai dengan ketentuan yang ditetapkan. Akibatnya data yang diinformasikan antara Dinas Perhubungan dan Pemohon tidak sinkron sehingga menyebabkan pemohon harus kembali lagi untuk menyerahkan kekurangan data. Penelitian ini meggunakan metode Agile untuk merancang sistem informasi rekomendasi izin parkir. Hasil dari analisis ini menyatakan bahwa Sistem Informasi Rekomendasi Izin Parkir dapat mengoptimalkan proses pengelolaan izin parkir menjadi lebih cepat dan data yang dihasilkan menjadi lebih akurat.
Pembangunan Alternatif Ontologi Alkitab
Authors: Susanto Budi , Proboyekti Umi , Virginia Gloria
Published: August 2023

Layanan teks Alkitab dalam format digital saat ini masih terus dikembangkan dan dimanfaatkan dengan berbagai latar belakang kebutuhan. Salah satu kebutuhan penting yang dapat disediakan adalah layanan informasi pelengkap teks Alkitab seperti objek tokoh, tempat, topik, atau kejadian. Informasi pelengkap ini dapat menolong pembaca Alkitab untuk mendapatkan pengetahuan sehingga diharapkan pembaca dapat belajar lebih dalam terkait teks Alkitab. Artikel ini melaporkan terkait pemanfaatan kerangka Semanti Web dalam memodelkan informasi pelengkap teks Alkitab. Dalam pemanfaatan Semantic Web, pengembangan ontologi OntoBible telah dilakukan yang memodelkan beberapa konsep penting dalam teks Alkitab, yaitu terkait tokoh, tempat, topik, dan kejadian. Dalam pengembangan OntoBible, digunakan dua ontologi yang telah terpublikasi sebelumnya, yaitu Bible Knowledgebase dan Family Tree. Pemanfaatan OntoBible juga telah dilakukan dalam bentuk pengembangan aplikasi sederhana. Aplikasi ini dapat menyajikan informasi terkait teks Alkitab yang lebih lengkap, antara lain visualisasi graf relasi keluarga seorang tokoh Alkitab, dan visualisasi lokasi dari teks Alkitab dalam bentuk informasi teks dan peta. Di sisi lain, pengembangan OntoBible masih perlu dilanjutkan untuk memperkaya konsep dari teks Alkitab.
NEURAL NETWORK OPTIMIZATION USING ENSEMBLE METHOD IN FORECASTING FINANCIAL DATA
Authors: Saluza Imelda , Hartati Hartati
Published: August 2023

Forecasting is a time series data analysis technique for predicting future data by obtaining patterns of change in past data. Exponential smoothing, AutoRegressive Integrated Moving Average (ARIMA), and Box-Jenkins are common forecasting algorithms for linear time series data. Meanwhile, models such as Artificial Neural Networks (ANN), Fuzzy, and others are frequently utilized for nonlinear time series data. One of the most generally used model selection procedures is to evaluate each model that has been trained in time series data learning and then used to predict the model's performance, and then allow the forecaster determine if the model is acceptable or choose the best model from a list of candidates. Forecasts created with the best model, on the other hand, rarely produce generalized outcomes for the full data set. As a result, it's crucial to put the results of the learning training to the test. The ensemble method is employed instead of learning from a large number of models. The objective of this research is to apply ANN and the Ensemble Approach to optimize a forecasting model. When forecasting with a neural network, the ensemble approach is used to limit the occurrence of over fitting so that the resulting model can beat individual NN models and be consistent in lowering mistakes.
Analisis Sentimen pada Twitter Berbahasa Indonesia Terhadap Penurunan Performa Layanan Indihome dan Telkomsel
Authors: Nurkalyisah Addiina Najlaa , Triayudi Agung , Sholihati Ira Diana
Published: August 2023

Opini masyarakat yang dituliskan dalam sebuah jejaring sosial Twitter dapat dimanfaatkan sebagai bahan dalam proses analisis sentimen yang dapat diklasifikasikan ke dalam sentimen positif dan negatif. Analisis Sentimen atau Opinion Mining adalah bagian dari studi ilmu Text Mining yang proses utamanya adalah mengambil dataset mentah dan kemudian mengekstrasi dataset tersebut menjadi sebuah informasi bermanfaat yang bersifat sentimen terhadap suatu permasalahan objek atau topik apakah cenderung ke dalam kalimat positif, atau bahkan negatif. Penelitian memanfaatkan jejaring sosial media Twitter dalam prosesnya yang bertujuan untuk mengklasifikasikan data tweets berbahasa Indonesia menjadi sentimen positif dan negatif. Proses pengambilan data menggunakan Bahasa Pemrograman Python dengan memanfaatkan library snscrape. Data yang digunakan dalam penelitian ini dilakukan proses klasifikasi data tweets menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier. Setelah dilakukan pengujian dengan metode Naïve Bayes Classifier, didapatkan hasil akurasi sebesar 96%, precision 96%, recall 96%, dan fi-score 95%.
Perbandingan Metode Machine Learning dalam Analisis Sentimen Twitter
Authors: Ansori Yusuf , Holle Khadijah Fahmi Hayati
Published: August 2023

Perbedaan pemahaman di kalangan masyarakat sering terjadi terkait diterbitkannya kebijakan baru oleh pemerintah. Diantaranya adalah kebijakan dalam menangani kasus kekerasan seksual di lingkungan kampus yang tertulis dalam Peraturan Menteri Pendidikan, Kebudayaan, Riset dan Teknologi Nomor 30 Tahun 2021 sehingga diperlukan kajian mendalam dengan melakukan analisis sentimen. Ada banyak algoritma yang digunakan dalam penelitian analisis sentimen, maka dalam penelitian ini peneliti menggunakan 4 algoritma klasifikasi machine learning, yaitu Support Vector Machine, K-Nearest Neighbor, Naïve Bayes Classifier, dan Logistic Regression untuk dilakukan perbandingan performa dari masing-masing algoritma. Data penelitian yang digunakan berjumlah 470 data dengan pembagian 236 tweet berlabel positif dan 238 tweet berlabel negatif yang diambil pada rentang bulan Oktober sampai Desember. Dalam penelitian ini menggunakan perangkat lunak RapidMiner dengan menerapkan teknik k-Fold Cross Validation untuk memisahkan data latih dan data uji secara acak. Terdapat perbedaan performa pada algoritma machine learning yang digunakan untuk analisis sentimen, dari algoritma yang telah diujikan, nilai akurasi tertinggi terdapat pada algoritma Support Vector Machine, yaitu sebesar 69,15%, kemudian nilai presisi tertinggi terdapat pada algoritma K-Nearest Neighbor, sebesar 69,07%, kemudian nilai recall tertinggi terdapat pada algoritma Support Vector Machine sebesar  71,98%, dan nilai f-measure tertinggi terdapat pada algoritma K-Nearest Neighbor yaitu sebesar 68,08%.
Rancang Bangun Aplikasi Konseling Online Berbasis Web (Studi Kasus: Merly’s Consulting)
Authors: Ulum Mukaromahtul
Published: August 2023

Indonesia membutuhkan layanan kesehatan mental yang mampu menjangkau masyarakat luas dengan struktur geografis pulau dan jumlah penduduk yang banyak dan menyebar. Jumlah sumber daya tenaga kesehatan mental masih sangat sedikit apabila dibandingkan dengan jumlah penduduk Indonesia secara keseluruhan. Kebutuhan tersebut menjadi semakin mendesak karena adanya wabah coronavirus. Kebijakan untuk tetap di rumah dan melakukan pembatasan fisik berakibat mengalami stress, bingung, bosan, dan khawatir. Selain itu, banyak penyedia layanan kesehatan mental juga terkena dampak karena adanya coronavirus, hal ini mengakibatkan penurunan jumlah kedatangan pasien sehingga pendapatan menurun. Untuk mengatasi hal tersebut, klinik Merly’s Consulting ingin membuat layanan konseling berbasis online sebagai upaya digitalisasi klinik untuk mempermudah dalam manajemen data. Penelitian ini menggunakan metode scrum, teknik pengumpulan data dengan studi literatur, wawancara, dan obervasi, serta menggunakan metode Object Oriented Analysis Design (OOAD). Sistem ini dirancang menggunakan PHP (Hypertext Pre-processor) dan menggunakan MYSQL sebagai database. Berdasarkan hasil implementasi dan hasil pengujian yang telah dilakukan, aplikasi konseling online ini berfungsi dengan baik, mudah dioperasikan, serta responsif ketika dilakukan pengisian yang tidak sesuai, sistem dapat berjalan dengan baik di browser. Sistem dapat menjawab permasalahan yang ada serta layak dijalankan di klinik Merly's Consulting.
Identifikasi Audio Ancaman Menggunakan Metode Convolutional Neural Network
Authors: Ihsan Faris Muhammad , Fauzan Mohamad Nurkamal
Published: August 2023

Sosial media merupakan sebuah aplikasi yang berbasis internet dan dapat menunjang fungsi interaksi pada masyarakat. Berdasarkan data laporan yang diambil dari Kominfo, terdapat banyak konten negatif yang berisi ujaran kebencian. Berdasarkan masalah tersebut maka akan dibuat sebuah sistem yang bertujuan untuk mendeteksi ancaman terutama pada audio. Sehingga dapat mengurangi dan menyaring konten konten yang berisi suara ancaman. Pada proses pembuatan sistem pendeteksi maka dibutuhkan beberapa sampel data ancaman yang akan diolah. Pengumpulan data akan dilakukan dengan menggunakan Web Scraping pada sosial media twitter.  Setelah terkumpul data akan dilakukan preprocessing. Pengolahan data akan menggunakan metode Convolutional Neural Network. Akurasi yang dihasilkan dengan menggunakan metode CNN tersebut adalah 82%. Model yang didapatkan dari metode tersebut akan digunakan sebagai bahan untuk melakukan prediksi audio ancaman. Audio ancaman akan dilakukan konversi menjadi teks menggunakan speech recognition yang kemudian akan dilakukan presiksi dengan menggunakan model tersebut. Hasil dari prediksi yang dilakukan menghasilkan output berupa ancaman atau bukan ancaman.
Sistem Identifikasi “Fake News” menggunakan Metode Multinomial Naïve Bayes
Authors: Zahra Alifia , Fauzan M. Nurkamal
Published: August 2023

Penyebaran berita melalui media sosial sangat cepat di masa kini. Tidak hanya melalui televisi tetapi kini dapat ditemukan di berbagai platform seperti platform global yaitu twitter. Tetapi dengan cepatnya penyebaran tidak memungkiri berita palsu atau yang dikenal sebagai hoaks marak muncul ke permukaan. Dengan berbagai tujuan dari pengunggahnya, berita hoaks dapat menyebabkan perpecahan di antara masyarakat dan juga misinformasi. Melalui uji coba yang dilakukan berita dapat diklasifikasikan sebagai berita actual atau hoaks dengan menggunakan metode Multinomial Naïve Bayes, yaitu algoritma yang biasa digunakan untuk klasifikasi data/teks pada kelas tertentu. Data didapatkan melalui proses crawling data Twitter API dengan query “berita” sebanyak 500 di preprocessing dan dilabeling sebelum ditrain dan menjadi data test. Setelah melakukan uji coba, akurasi model yang didapatkan menggunakan algoritma ini sebesar 83 % dan akurasi training set sebesar 94 %.
SIRBA: Sistem Informasi Persediaan Barang Petshop Berbasis Web dengan Metode FEFO dan Model FAST
Authors: Salsabila Selamy , Andryana Septi
Published: August 2023

Sistem penyampaian informasi persediaan barang pada JJ Petshop masih dilakukan dengan sederhana. Dalam pencatatan stok dan pencatatan laporan serta memeriksa barang kadaluarsa masih menggunakan sistem konvensional, sehingga membutuhkan waktu lama dalam penulisan data dan memilih barang yang sudah kadaluarsa serta  rentan terjadi hilangnya data dengan mudah. Guna mempermudah kegiatan usaha pada JJ Petshop diperlukan sebuah sistem informasi berbasis web dengan menerapkan metode FEFO  (First Expired First Out) serta menggunakan model FAST (Framework for the Application System Thinking). Penggunaan metode FAST dapat mendukung dalam pengembangan sistem yang dapat mengelola data dan informasi menjadi efisien, efektif, cepat dan dilakukan dengan terstruktur serta menggunakan metode analisis PIECES (Performance, Information, Economic, Control, Efficiency and Service) guna mempermudah analisis kebutuhan. Hasil yang didapat pada penelitian ini sistem dapat dioperasikan dengan baik dalam pencatatan stok barang, laporan penjualan dan pembelian serta dapat dapat menampilkan sebuah informasi tanggal kadaluarsa barang sehingga data persediaan barang pada JJ Petshop dapat lebih terkontrol. Pengujian dilakukan dengan menggunakan load testing dengan hasil rata-rata dalam menampilkan halaman sistem dengan waktu 0.08 detik perhalaman dengan kemungkinan kegagalan sistem mendapatkan hasil presentase 100%.
Analisis dan Evaluasi Perancangan Aplikasi Harga Jual Berbasis Digital (E-Pricing) untuk UMK di Kota Pekanbaru
Authors: Trisnadoli Anggy , Ardi Hendri Ali , Najwa Nina Fadilah , Rahayu Norra Isnasia
Published: August 2023

Usaha Mikro dan Kecil (UMK) sering kali menemukan masalah dalam sumber pembiayaan untuk pengembangan usaha. Terbatasnya kemauan dan kemampuan UMK dalam mengidentifikasi biaya dan penggerak biaya menciptakan distorsi pada cost per unit produk, yang berdampak pada daya saing harga jual. Harga jual yang terlalu tinggi atau terlalu rendah membuat produk tidak kompetitif di pasar, sehingga kemampuannya dalam menghasilkan laba rendah. Laba ditahan adalah sumber pembiayaan internal yang bisa dimanfaatkan UMK menjadi modal pengembangan usaha dengan kategori low risk dibanding sumber pembiayaan eksternal. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, dapat dikembangkan sebuah cetak biru (blueprint) harga jual yang kompetitif dengan memanfaatkan metode pemasaran yang sesuai, sehingga pelaku UMK dapat dengan mudah menentukan serta mengelola keuangan. Dengan rendahnya pemahaman dan kecakapan dari pelaku UMK untuk menerapkan solusi tersebut, tentunya akan menjadi sebuah masalah baru kembali ketika adanya metofologi yang sesuai namun tidak dapat diterapkan secara optimal untuk dimanfaatkan. Secara umum saat ini pelaku UMK telah dan mulai cakap dalam menggunakan bantuan teknologi perangkat keras dan perangkat lunak sebagai alat bantu dalam menyelesaikan permasalahannya, sehingga jika cetak biru tersebut dikembangkan dalam sebuah teknologi yang mudah digunakan, tentunya diharapkan akan meminimalisir permasalahan yang dihadapi. Berdasarkan kebutuhan tersebut, penelitian ini mencoba melakukan analisis terhadap konversi cetak biru (blueprint) harga jual yang kompetitif menjadi aplikasi digital, dengan tujuan menghasilkan sebuah rancangan aplikasi harga jual yang kompetitif yang easy to use dan easy to understand dari sudut user. Rancangan tersebut kemudian dikembangkan dalam bentuk simulasi prototipe yang dievaluasi secara empiris oleh calon pengguna, yaitu pelaku UMK dengan metode observasi dan wawancara. Dengan adanya rancangan yang sudah dievaluasi tersebut, dicapai sebuah kebutuhan yang dapat memberikan manfaat berupa harga jual yang kompetitif, akurasi laba dan sistem yang easy to use and understand. UMK yang berkembang akan memberikan kontribusi positif atas perekonomian negara.
Perancangan Sistem Informasi Reimbursment Biaya Operasional pada Restoran Golden Lamian
Authors: Salsabila Nurul Jannah , Hadianti Sri
Published: August 2023

PT. Sumber Natural Indonesia merupakan perusahaan yang bergerak dalam bidang restoran dengan merek dagang Golden Lamian. Pada sistem bisnis berjalannya, restoran Golden Lamian masih menerapkan sistem reimbursment biaya operasional secara manual. Sistem manual tersebut mengakibatkan waktu yang lama untuk dokumen sampai kepada staff finance, mengingat restoran Golden Lamian sudah tersebar didalam dan diluar Pulau Jawa. Maka dari itu, tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengatasi permasalahan yang timbul akibat pengajuan reimbursment yang masih dilakukan secara manual dengan cara membangun sebuah sistem informasi reimbursment  berbasis website agar dapat diakses oleh seluruh outlet serta meminimalisir adanya kehilangan dokumen yang diakibatkan oleh proses pengiriman dokumen. Pada penelitian ini penulis menggunakan metode prototype dengan melibatkan para users agar sistem yang dibangun sesuai dengan kebutuhan users. Dengan adanya sistem informasi yang telah dibangun,  sistem tersebut dapat mempercepat proses pengajuan reimbursment sehingga arus kas pada outlet dapat berjalan lebih efektif.
Analisis Sentimen Citayam Fashion Week menggunakan Support Vector Machine
Authors: Firmansyah Ichsan , Hayadi B. Herawan
Published: August 2023

Fashion show merupakan salah satu ajang untuk mengekspresikan diri dalam bentuk busana, dan juga sebagai wadah bagi seseorang untuk menyampaikan pesan tertentu bagi komunitas disekitarnya. Pergelaran peragaan busana Citayam Fashion Week yang cukup trending di media sosial, memberikan beberapa respon dari netizen, khususnya di media sosial tweeter. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisa sentimen netizen yang dikumpulkan dari hasil crawling tweet media sosial Twitter, yang kemudian dianalisis nilai-nilai sentimen di dalamnya. Nilai-nilai ini kemudian dikelompokkan menggunakan algoritma k-means clustering, untuk seterusnya digunakan sebagai kategori target dalam proses klasifikasi menggunakan algoritma support vector machine. Hasil yang diperoleh dalam penelitian ini adalah dari tiga cluster yang dibentuk, 38,6% respon dari tweet menyatakan sentimen positif, 40,4% menyatakan sentimen netral, dan 21% menyatakan respon negatif. Hasil klasifikasi menggunakan algoritma SVM menunjukkan akurasi, presisi dan sensitivitas yang cukup baik untuk masing-masing cluster yang terbentuk, dengan rata-rata nilai sebesar 98,75%, 98,96%, dan 97,48%.
Konservasi Kidung Sekar Madya dalam Aplikasi Berbasis Android Menggunakan Successive Approximation Model
Authors: Mahendra Gede Surya , Asmarajaya I Kadek Andy
Published: August 2023

Ketika mendengar tentang Bali, selalu identik dengan pariwisata, potensi wisata alam yang indah, budaya yang unik dan orang-orang yang ramah. Salah satu hal menarik yang dimiliki Bali adalah budaya. Praktik upacara agama Hindu tidak lepas dari unsur seni dan budaya. Ciri-ciri pelaksanaan upacara keagamaan di Bali selain bunyi mantra dan genta sebagai unsur utama, adalah bunyi gamelan dan lantunan Dharma Gita. Di sisi lain, keberadaan Kidung Dharma Gita di kalangan generasi muda sudah mulai memudar, banyak yang terkesan malu untuk mempelajarinya. Sering terlihat bersama-sama bahwa dalam setiap upacara yadnya di Bali, tembang ini kebanyakan dinyanyikan oleh orang tua dan jarang terdapat anak muda yang ikut menyanyikan kidung ini secara sukarela. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melakukan konservasi demi pelestarian budaya Kidung Dharma Gita, sehingga perlu dilakukan digitalisasi budaya Bali khususnya pada lagu Dharma Gita Sekar Madya. Salah satu solusi yang ditawarkan adalah pembuatan aplikasi berbasis Android untuk Kidung Dharma Gita Sekar Madya. Aplikasi yang akan dikembangkan menggunakan Successive Approximation Model yang digunakan sebagai metodologi yang diusulkan. Aplikasi Kidung Sekar Yadnya berbasis Android telah berhasil diimplementasikan. Saat diuji menggunakan black box testing seluruh halaman telah bekerja dengan baik. Dengan menggunakan user acceptance testing pada 3 aspek yang diuji didapatkan hasil rata-rata 85,04% yang menunjukkan bahwa aplikasi ini dapat diterima dengan baik di masyarakat.
Aplikasi Pemberkasan Administrasi Untuk Sidang Terbuka Mahasiswa di Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura
Authors: Novriando Haried
Published: August 2023

Proses skripsi di Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura saat ini menggunakan aplikasi SPOTA (Sistem Pendukung Outline Tugas Akhir) yang berbasis web dimana terjadinya proses penentuan kelayakan usulan topik skripsi mahasiswa. Saat usulan topik skripsi diterima maka dilanjutkan ke tahapan seminar, dimana mahasiswa melakukan pemberkasan administrasi secara fisik. Namun sejak terjadi pandemi Covid-19, pemberkasan administrasi dilakukan secara digital dengan memanfaatkan layanan Google Drive. Permasalahan terjadi pada berkas digital yang diunggah mahasiswa ke folder milik Staff Bagian Administrasi, kepemilikan berkas tetap pada mahasiswa sehingga dapat dihapus olehnya. Staff Bagian Administrasi menyalin dan memindahkan berkas ke folder khusus pada Drive sehingga tidak bisa dihapus oleh mahasiswa. Dalam penelitian ini dikembangkan aplikasi berbasis web untuk menangani pemberkasan dan persetujuan berkas dengan memanfaatkan layanan Google Drive API menggunakan akun resmi Staff Bagian Administrasi. Dengan demikian berkas yang diunggah mahasiswa akan menjadi kepemilikan Staff Bagian Administrasi. Pengembangan aplikasi menggunakan metode waterfall. Tujuan yang ingin dicapai adalah memudahkan proses pemberkasan, persetujuan berkas pengajuan sidang menggunakan aplikasi. Pengujian aplikasi menggunakan metode Black Box pada fungsi utama yaitu proses upload berkas, dan persetujuan berkas,. Hasil pengujian aplikasi menunjukkan fungsi utama berjalan dengan baik.
Aplikasi Memberikan Makanan Berlebih dengan Metode Location Based Service
Authors: Fahlevi Dwiki , Nasution Helfi , Irwansyah Muhammad Azhar
Published: August 2023

Makanan adalah sesuatu yang dibutuhkan manusia untuk bertahan hidup. Makanan berlebih adalah makanan yang tidak dikonsumsi oleh pemilik makanan yang mana makanan tersebut masih dapat dikonsumsi oleh orang lain. Penelitian ini membahas tentang cara memberikan makanan berlebih tersebut kepada orang yang mengingikannya, dan cara mengetahui lokasi orang yang menyediakan makanan berlebih yang masih dapat dikonsumsi orang lain serta cara mengetahui lokasi orang yang menginginkan makanan berlebih. Penelitian yang dilakukan yaitu membuat aplikasi berbasis mobile yang berjalan di sistem operasi android yang memanfaatkan sistem navigasi satelit dengan metode location based service dan mengimplentasikan teknologi geotagging untuk menentukan lokasi titik koordinat serta memanfaatkan layanan Google Maps untuk menentukan rute orang yang menginginkan makanan tersebut ke titik lokasi makanan yang dibagikan oleh orang yang memiliki makanan berlebih. Penelitian ini menghasilkan aplikasi memberikan makanan berlebih berbasis mobile dan hasil pengujian berupa kuisioner yang diukur dengan metode Likerts Summated Rating (LSR) terhadap aplikasi yang dibangun menunjukan bahwa responden menilai aplikasi yang dibangun sangat baik Dengan skor 2024 dari 2250, sehingga aplikasi masuk dalam kriteria A (Sangat Baik).
Aplikasi Pendeskripsi Produk Secara Otomatis dengan Metode Text Mining
Authors: Subrata Bandel Elon , Sholva Yus , Pratama Enda Esyudha
Published: August 2023

Deskripsi produk merupakan hal yang sangat penting bagi konsumen untuk dapat mengetahui kandungan dan komposisi pada suatu produk. Dengan membaca deskripsi produk, konsumen dapat menghindari kesalahan dalam penggunaan atau pemilihan produk, terutama bagi pengguna produk sensitif ataupun yang memiliki alergi terhadap kandungan zat tertentu. Sayangnya banyak ditemukan deskripsi produk yang ditulis dengan ukuran huruf yang terlalu kecil, sehingga membuat konsumen kesulitan untuk membacanya. Meskipun sebenarnya informasi terkait suatu produk dapat dicari menggunakan search engine seperti Google, namun konsumen akan tetap merasa kesulitan karena mereka harus meluangkan waktu untuk mencari informasi produk dengan mengakses link pencarian satu per satu. Penelitian ini bertujuan membangun sebuah aplikasi yang dapat mendeskripsikan secara otomatis menggunakan metode Text Mining dengan teknik “grabbing” dari dua sumber data, yaitu website smarco.co.id dan klikindomaret.com. Website Smarco dijadikan target pertama untuk proses grabbing karena website ini menyediakan data barcode produk. Selanjutnya, dilakukan proses grabbing tahap dua untuk mendapatkan detail deskripsi produknya. Melalui pendekatan ini, pengguna dapat mencari deskripsi produk dengan cara memasukan nomor barcode yang tertera pada kemasan produk. Pengujian dilakukan dengan melakukan pencarian menggunakan 100 nomor barcode produk yang dikumpulkan secara acak. Hasilnya 34 produk ditemukan pada grabbing tahap pertama dan 66 produk tidak ditemukan karena data tidak tersedia pada website Smarco dan dilakukan analisis dengan recall dan precision yang menunjukkan hasil nilai recall 34% dan precision 44%. Rendahnya nilai recall dan precision terjadi karena data produk tidak tersedia pada website sumber. Hal ini telah dibuktikan melalui pengecekan kembali (crosscheck) produk - produk yang tidak ditemukan di aplikasi tersebut secara langsung pada website smarco.co.id dan indomaret.com.
Aplikasi Pencarian Dokter Praktik dan Apotek di Kota Pontianak Menggunakan Metode LBS Berbasis Progressive Web App
Authors: Sholva Yus , Muhardi Hafiz , Oktofri Fajrie Dwi
Published: August 2023

Kurangnya informasi yang detail terhadap persebaran dokter praktik dan apotek di Kota Pontianak, berpotensi menyebabkan kebingungan pada pasien ketika mencari lokasi dokter praktik dan apotek terdekat yang sesuai dengan kriteria penyakit pasien. Tujuan dari penelitian ini adalah membangun sebuah aplikasi pencarian lokasi dokter praktik dan apotek di Kota Pontianak. dengan pengimplementasian aplikasi ini, pasien dapat memilih sendiri kriteria yang diinginkan, mulai dari spesialisasi dokter, nama dokter, dan jarak terdekat dari lokasi pasien. Aplikasi ini juga memberikan fitur tambahan seperti, pasien dapat melihat dan mengambil nomor antrean secara online. Fitur ini dibuat guna meminimalisir waktu yang dihabiskan pasien untuk menunggu di tempat praktik. Aplikasi dibangun dengan menggunakan metode Location Based Service (LBS) dan berbasis Progressive Web App (PWA). LBS digunakan untuk menampilkan titik pasien dan menentukan lokasi terdekat pencarian dokter praktik dan apotek. Sedangkan penggunaan PWA, bertujuan untuk memberikan pengalaman baru dalam mengakses aplikasi karena PWA bersifat fleksibel, sehingga aplikasi ini dapat diakses melalui website, maupun dalam bentuk seperti mobile app di semua perangkat baik itu smartphone atau personal computer. Perancangan sistem dibangun dengan menggunakan Unified Modelling Language (UML), untuk pengujian aplikasi dilakukan dengan menggunakan metode Black Box yang dikhususkan untuk menguji peran dari LBS pada sistem yang telah dibangun.
Sistem Verifikasi Permintaan Sumbangan Di Kota Pontianak Menggunakan Mobile QR Code
Authors: Kurnaidi Rizky , Sholva Yus , Perwitasari Anggi
Published: August 2023

Kegiatan permintaan sumbangan seringkali ditemui, di jalan (perhentian lampu lalulintas), rumah ibadah, dan tempat umum lainnya. Permintaan sumbangan biasanya dilakukan secara langsung atau meletakkan kotak-kotak sumbangan di tempat tertentu. Kegiatan permintaan sumbangan seharusnya mendapatkan izin dari pihak yang berwenang, namun sering ditemukan kegiatan permintaan sumbangan yang tidak memiliki izin atau bahkan merupakan modus penipuan yang dilakukan oleh beberapa oknum untuk kepentingan pribadi. Penipuan dengan modus permintaan sumbangan ini biasanya dilakukan dengan cara pemalsuan dokumen, misalnya mereka membawa dokumen palsu dan meniru tanda tangan ketua RT agar warga percaya. Ini dapat terjadi karena oknum tersebut mengetahui bahwa masyarakat sulit untuk melakukan verifikasi secara cepat terhadap keabsahan kegiatan permintaan sumbangan. Diperlukan pendekatan yang inovatif dengan dukungan teknologi untuk menyelesaikan masalah ini, salah satunya adalah dengan teknologi QR Code. Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan sistem yang dapat membantu masyarakat untuk melakukan verifikasi permintaan sumbangan. Proses verifikasi yang cepat dapat dilakukan dengan membubuhkan QR Code pada dokumen atau media lain yang dijadikan alat bantu permintaan sumbangan seperti kotak sumbangan, spanduk, dan sebagainya. QR Code berfungsi sebagai tanda pengenal unik pada kegiatan permintaan sumbangan dimana masyarakat dapat memindai QR Code tersebut untuk melakukan verifikasi dan dapat segera mengetahui apakah kegiatan tersebut memiliki izin atau tidak. Sistem yang dibangun berbasis web untuk admin (Dinsos) dan berbasis mobile (android) untuk donatur (masyarakat). Pada aplikasi web admin dapat membangkitkan QR Code yang berisi kode unik untuk setiap data permintaan sumbangan yang terdaftar pada sistem untuk digunakan pemohon sumbangan. Jika ada upaya dari oknum masyarakat memasang QR Code palsu maka proses verifikasi tidak akan berhasil dilakukan. Berdasarkan hasil pengujian aplikasi dengan black box testing diperoleh hasil bahwa aplikasi berjalan dengan baik khususnya dalam pembangkitan QR Code dan proses verifikasi. Sementara pengujian UAT dengan metode Likert’s Summated Rating mendapatkan skor 84,9% yang berarti responden menilai sistem sangat positif.
Aplikasi Presensi Digital Berbasis Android Sebagai Indikator Kepatuhan Siswa di Sekolah
Authors: Saputra Muhammad Reza , Sholva Yus , Muhardi Hafiz
Published: August 2023

SMK Negeri 2 Pontianak merupakan salah satu sekolah menengah kejuruan yang ada di Pontianak. Kurangnya kedisiplinan siswa dalam proses belajar mengajar masih sangat sering ditemukan seringnya siswa telat masuk kelas pada jam belajar mengajar, untuk meminimalisir terjadinya hal tersebut dibuatlah Aplikasi Presensi Digital. Dalam aplikasi ini terdiri dari empat aktor penting yang terdiri dari admin, siswa, guru, dan orang tua, adanya orang tua disini agar siswa lebih memperhatikan kedisiplinan di sekolah karena dari Aplikasi ini orang tua dapat melihat langsung jam menit dan detik siswa hadir apakah itu masuk kategori terlambat atau tidak. Metode perancangan dalam pembuatan aplikasi menggunakan UML (Unified Modelling Language) untuk menggambarkan proses kerja dari sisi perangkat lunak. Aplikasi Presensi Digital ini dibuat dengan Bahasa pemrograman java dan menggunakan database MySQL. Pengujian menggunakan metode black box dan UAT (user acceptance testing) dengan persentase yang dihasilkan dari ketiga aspek 60% Aspek Rekayasa Perangkat Lunak, 65% Aspek Fungsionalitas, dan 54% Aspek Rekayasa Komunikasi Visual. Secara keseluruhan Aplikasi Presensi Digital yang dibangun dapat dikatakan berhasil meningkatkan kedisiplinan siswa dengan nilai yang diperoleh dari pengujian UAT (user acceptance testing).
Rancang Bangun Sistem Informasi Geografis Persebaran Bengkel, Tambal Ban dan Minyak Eceran di Kota Pontianak Berbasis Web
Authors: Ipo Ego Suparius , Shova Yus , Irwansyah M. Azhar
Published: August 2023

Meningkatnya jumlah kendaraan bermotor memunculkan masalah kemacaten khususnya di perkotaan termasuk Kota Pontianak. Dari sisi pengendara kendaraan bermotor pasti pernah mengalami masalah saat berkendara seperti kehabisan bensin, ban bocor, mogok, kerusakan kendaraan dan sebagainya. Saat mengalami masalah di jalan, misalnya kehabisan bensin atau ban bocor, maka pengendara sangat memerlukan informasi dimana lokasi pom bensin dan bengkel. Jika masalah tersebut terjadi pada malam hari dimana pom bensin dan bengkel sudah tutup maka pengendara memerlukan informasi kios bensin eceran atau bengkel yang masih buka untuk mendapatkan bantuan. Untuk membantu mengatasi masalah yang dihadapi pengendara maka dibangunlah sistem informasi geografis persebaran bengkel, tambal ban dan minyak eceran di Kota Pontianak yang dapat memberikan petunjuk arah jalan serta informasi yang berguna bagi pengendara. Sistem yang dibangun ini sangat penting mengingat data bengkel kecil, kios tambal ban, dan kios bensin eceran belum tersedia atau belum dikelola oleh Google yang selalu menjadi sumber untuk mencari informasi. Sistem ini didesain untuk memudahkan pihak pengguna (pengendara) mencari lokasi layanan terdekat dengan lokasi/posisi keberadaannya dengan menerapkan layanan berbasis lokasi (location based service/LBS) yang disediakan Google Maps. Data lokasi layanan (bengkel, tambal ban, dan minyak eceran) diperoleh dari hasil survey lapangan dan dikelola menggunakan DBMS MySQL. Dengan LBS dan Haversin Formula sistem dapat menghitung jarak radius serta menampilkan lokasi layanan terdekat dan rute perjalanan ( google direction) menuju lokasi layanan tersebut.  Berdasarkan hasil pengujian black box testing dengan menggunakan nilai jarak radius tetap (default) maupun nilai jarak radius yang ditentukan oleh pengguna, sistem mampu menunjukkan lokasi layanan tersebut. Sementara berdasarkan pengujian user acceptance test (UAT) dengan menggunakan metode kuesioner skala likert diperoleh nilai rata-rata 83,4%, yang menunjukan bahwa aplikasi mudah untuk digunakan.Kata kunci: sistem informasi geografis, bengkel, tambal ban, minyak eceran, petunjuk arah, skala likert.
Sistem Pengendalian Stok Obat Klinik Anggrek Pontianak
Authors: Irawan Triono , Irwansyah Muhammad Azhar , Perwitasari Anggi
Published: August 2023

Klinik Anggrek yang beralamat di jl. Putri Candramidi No. 35 Pontianak adalah perusahaan jasa yang bergerak dalam bidang kesehatan. Pengendalian stok obat di klinik anggrek adalah salah satu kegiatan operasional yang sangat penting bagi perusahaan jasa kesehatan untuk memastikan tidak terjadi kelebihan dan kekurangan stok obat pada pelayanan, di dalam gudang obat terdapat berbagai macam alur kegiatan untuk menghasilkan laporan stok gudang. Klinik anggrek memiliki banyak pekerja dengan pemikiran yang berbeda-beda sehingga dapat terjadi kesalahan pada individu yang disebut dalam melakukan pekerjaan atau biasa human erroryang dapat mengakibatkan pendataan kurang detail dan dapat mempengaruhi kegiatan operasional pelayanan di klinik anggrek pontianak. Berdasarkan latar belakang penulis tersebut ingin merancang dan membuat suatu sistem yang dapat mengatasi permasalahan, yaitu terjadinya kesalahan manusia dalam mendata persediaan obat. Sistem akan dibangun berbasis situs web yang dipasang pada jaringan di ruang lingkup klinik dimana basis data dan logika terletak pada server maka setiap masukan atau perubahan data maka akan tersinkronisasi ke seluruh pengguna sistem. Pada penelitian ini penulis akan melakukan pengembangan atau pembuatan sistem dengan menggunakan model prototype dalam penerapannya dalam pembangunan sistem. Dari hasil pengujian berupa unit testing, integration testing , dan user acceptance testing (UAT) yang telah dilakukan sistem dapat berjalan dan diterima oleh pengguna. Sistem pengendalian stok klinik anggrek pontianak dapat menampilkan stok obat pada klinik anggrek juga dapat menampilkan obat yang mendekati kadaluarsa dengan batasan 90 hari sebelum kadaluarsa dan menampilkan stok obat yang menipis/persediaan sudah hampir habis, sehingga kepala gudang instalasi farmasi dapat memantau persediaan obat yang harus ditambah maupun dikurangi.
Penerapan Metode Naive Bayes Untuk Penentuan Bibit Kelapa Sawit Berdasarkan Kondisi Daerah Tanam dan Perawatan Tanaman
Authors: Bravo Ansfridus , Tursina Tursina , Sastypratiwi Helen
Published: August 2023

Pemilihan bibit kelapa sawit yang tepat merupakan salah satu upaya dalam meningkatkan produktifitas tanaman kelapa sawit. Pada saat pemilihan bibit, permasalahan yang sering dihadapi adalah tidak semua jenis bibit dapat sesuai terhadap kondisi lahan dan jenis perawatan yang berbeda-beda. Oleh karena itu, dibutuhkan sebuah sistem yang membantu dalam menentukan jenis bibit yang sesuai dengan kondisi lahan dan perawatan yang diberikan. Dalam penelitian ini penulis menerapkan model prediksi machine learning dalam penentuan bibit kelapa sawit berdasarkan kondisi lahan dan perawatan tanaman. Tujuan penelitian ini adalah menghasilkan model klasifikasi penentuan bibit kelapa sawit berdasarkan kondisi daerah tanam dan perawatan. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah naïve bayes dengan dua jenis naïve bayes yang berbeda yaitu gaussian naïve bayes dan multinomial naïve bayes dengan dua skenario pengujian. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa performa dari model gaussian naïve bayes dan multinomial naïve pada skenario pengujian pertama bayes dengan nilai accuracy masing-masing sebesar 55% dan 62% serta nilai f1-score masing-masing 63% dan 66%. Sedangkan pada skenario pengujian kedua hasil evaluasi accuracy untuk model gaussian naïve bayes dan multinomial naïve bayes dengan nilai accuracy  masing-masing sebesar  70% dan 68% serta f1-score masing-masing sebesar 69% dan 64%. Setelah dilakukan evaluasi model, maka model naïve bayes yang memiliki performa terbaik yaitu gaussian naïve bayes pada skenario pengujian kedua yang digunakan sebagai model prediksi machine learning untuk penentuan bibit kelapa sawit berdasarkan kondisi daerah tanam dan perawatan pada aplikasi generik yang dibangun pada penelitian ini.