bluuebunny/crossref_metadata_2025 huggingface dataset:
PERANCANGAN GAME EDUKASI PENGENALAN HURUF DAN ANGKA MENGGUNAKAN MIT APP INVENTOR DI TAMAN KANAK-KANAK AISYIYAH BUSTANUL ATHFAL GUNUNG TUA MANDAILING NATAL SUMATERA UTARA
Authors: Hajjah Nurul , Zakir Supratman , Ilmi Darul , Efriyanti Liza
Published: February 2024

Dalam prosels bellajar dibutuhkan suatu alat bantu atau meldia agar guru dan siswa dapat mellaksanakan prosels bellajar dan melngajar delngan baik.  Delngan meldia yang telpat pelrantara komunikasi antara guru dan siswa bisa melnciptakan suasana elvelktif keltika prosels melngajar. Namun umumnya guru masih mellakukan prosels melngajar melnggunakan meltodel konvelsional atau celramah dan meltodel diskusi kellompok. Pelnggunaan meltodel ini melnjadikan siswa melrasa bosan bahkan melmbuat forum selndiri di melja bellajar siswa telrselbut. Hasil wawancara pelnulis delngan kelpala selkolah Taman kanak-kanak Aisyiyah Bustanul Athfal, yaitu Ibu Siti Adellina Lubis,S.pd pada tanggal 16 Novelmbelr 2022, dalam prosels pelngajaran  guru- guru di selkolah celndelrung  masih melnggunakan meltodel celramah  keltika pelmbellajaran selrta delngan melnggunakan meldia kelrtas origami dan papan tulis saja,  cara ini melmang bagus namun masih kurang elvelktif. Selrta lelmahnya kelmauan bellajar, dan guru kurang krelatif dalam melrancang meldia pelmbellajaran yang melnarik. Dari pelrmasalahan di atas pelnulis telrtarik untuk melmbelrikan solusi belrupa gamel eldukasi pelngelnalan huruf dan angka. Tujuan dari pelnellitian ini adalah untuk melmbuat selbuah aplikasi pelngelnalan huruf dan angka di taman kanak-kanak aisyiyah bustanul athfal gunung tua. Meltodel yang digunakan dalam pelnellitian ini adalah Relselarch and Delvellopmelnt (R&D). Dalam melakukan uji coba produk ada tiga pelnguji yang dilakukan, yaitu uji validitas 3 orang ahli delngan nilai 0,84 katelgori valid, uji praktikalitas dari 1 orang delngan nilai 0,92 katelgori sangat tinggi, dan uji elvelktivitas dari 7 orang pelnilai delngan nilai 0,87 katelgori tinggi.
RANCANG BANGUNAN SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT DAN HAMA TANAMAN BAWANG MERAH DAN CABAI MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR
Authors: Widya Kayohana Ketut , Wisnu Alfiansyah Muhamad , M Rizki M Rizki
Published: February 2024

Tanaman Bawang Merah dan Cabai merupakan komoditas strategis di Indonesia. Dalam usaha untuk mengembangkan komoditas ini, terdapat masalah serius yang dihadapi oleh para petani. Tanaman ini rentan terhadap serangan penyakit dan hama, yang dapat menyebabkan kerugian ekonomi yang signifikan bagi petani dan produsen. Sistem pakar adalah suatu bidang dalam kecerdasan buatan (AI). Dalam konteks ini, sistem pakar diagnosa penyakit dan hama tanaman bawang merah dan cabai akan dirancang untuk membantu petani dan ahli pertanian dalam mengidentifikasi dan mendiagnosis penyakit dan hama yang menyerang tanaman bawang merah dan cabai. Adapun metode penelitian yang akan digunakan yaitu menggunakan metode Waterfall. Adapun algoritma yang digunakan untuk melakukan diagnosa dan rekomendasi menggunakan Certainty Factor. Metode ini menggunakan perhitungan berdasarkan kemiripan yang dibagi dengan bobot yang telah ditentukan. Sistem ini menggunakan pengetahuan ahli dalam bidang tertentu dan menggunakan aturan-aturan berbasis pengetahuan untuk memberikan diagnosis atau saran kepada pengguna. Untuk pembangunan website, peneliti menggunakan CodeIgniter dan mysql sebagai database. Dari hasil pengujian yang dilakukan, sistem ini berhasil mengidentifikasi setiap penyakit yang menyerang dengan kriteria 1 dan 0. Diharapkan dengan adanya sistem pakar ini dapat membantu para petani dalam mengidentifikasi penyakit dan hama yang menyerang tanaman bawang merah dan cabai.
RANCANG BANGUN ALAT MONITOR KETINGGIAN AIR BERBASIS INTERNET OF THINGS (IoT) MENGGUNAKAN ESP32 DAN FRAMEWORK BLYNK
Authors: Eka Febri Anggara Wahyu , Yuana Haris , Dwi Puspitasari Wahyu
Published: February 2024

Pemantauan tinggi air adalah aspek penting dalam manajemen sumber daya air dan mitigasi banjir. Penelitian ini menguraikan pengembangan sistem pemantauan tinggi air yang menggunakan sensor ultrasonik, mikrokontroler ESP32, serta mengintegrasikannya dengan aplikasi bynk untuk memungkinkan penggunaan yang mudah dan aksesibilitas jarak jauh. Penelitian ini memanfaatkan kemampuan ESP32 untuk mengambil data dari sensor ultrasonic, kemudian mengirimkannya ke server blynk melalui koneksi Wi-Fi. Aplikasi blynk, digunakan untuk memvisualisasikan data tinggi air dalam bentuk grafik yang mudah dipahami, dan dapat memberikan notifikasi kepada pengguna jika tinggi air melebihi ambang batas yang ditentukan. Metode penelitian menggunakan RnD (Research and Development). Rancang bangun alat monitor ketinggian air berbasis Internet of Things (IoT) menggunakan ESP32 dan framework blynk dapat dilakukan dengan merangkai sensor ultrasonik HCSR04 sebagai detector jarak, buzzer mini 3V sebagai indikator suara, dan lampu LED sebagai indikator lampu. Selanjutnya mikrokontroler di program sesuai framework blynk agar dapat terhubung online sebagai perangkat IoT. Hasil dari pemantauan tinggi air melalui sensor ultrasonik dapat dipantau secara real-time melalui aplikasi blynk. Sistem ini memberikan kontribusi positif dalam pemantauan dan manajemen sumber daya air. Dengan teknologi ini, diharapkan bahwa mitigasi banjir dan manajemen air akan menjadi lebih efisien dan responsif terhadap perubahan cuaca dan lingkungan.
PENERAPAN METODE USER CENTERED DESIGN SEBAGAI EVALUASI DAN PERBAIKAN DESAIN ANTARMUKA PADA WEBSITE BANGBELI
Authors: Syaifulloh Nurdiansyah Ahmad , Aziz Abdul , Harianto Wahyudi
Published: February 2024

Perkembangan teknologi informasi telah menjadi pendorong utama pertumbuhan signifikan e-commerce di Indonesia. Website salah satu sebagai elemen pendukung utama e-commerce menunjukkan antarmuka (user interface) yang optimal sangat penting. Studi pada website Bangbeli melalui pendekatan User centered design (UCD) melibatkan pengguna sebagai stakeholder dengan pengujian usability menggunakan System Usability Scale (SUS). Lewat pengujian usability menggunakan System Usability Scale (SUS) mengungkap permasalahan pada tahap pertama yang membutuhkan perbaikan. Setelah perbaikan, prototype website Bangbeli mencapai tingkat penerimaan yang dapat diterima, disetujui oleh 71,0% dari 49 responden pada tahap akhir, sesuai dengan metode SUS. Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan sebuah tampilan antarmuka (user interface) yang optimal dan meningkatkan kepuasan pengguna saat mengakses website Bangbeli.
PROTOTYPE SISTEM PEMBERI PAKAN TERNAK AYAM OTOMATIS MENGGUNAKAN ESP8266
Authors: Jalil Ikromi Radana Abdul , Zainul Abidin Rahmad
Published: February 2024

Banyak industri, termasuk peternakan, melihat perkembangan teknologi saat ini yang sangat pesat. Tujuan Penelitian yang pertama untuk membuat prototype sistem pemberi pakan ternak ayam otomatis menggunakan esp 8266 dan yang kedua untuk mengimplementasikan prototype pemberi pakan otomatis. Dibuat sebuah sistem pemberi pakan ternak ayam otomatis menggunakan ESP8266 dengan sensor ultasonik sebagai pendeteksi pakan serta motor servo sebagai katup dengan kontrol aplikasi monitoring pada smartphone dengan menampilkan jadwal pakan otomatis dan informasi pakan tersedia/kosong. Menggunakan metode studi kasus dan prototype sebagai pengembangan perangkat lunak, ada 6 tahap di metode prototype yaitu analaisi kebutuhan, desain sistem, rancang bangun prototype, evaliasi pengguna awal, memperbaiki prototype, implementasi dan maintenance. Menggunakan software MIT App Inventor sebagai rancang bangun aplikasi monitoring yang berjalan pada smartphone dengan sistem operasi Android sebagai kontrol untuk menjalankan alat prototype secara otomatis. Uraian Hasil Penelitian yang dilakukan Alat pemberi pakan ini berhasil pada uji coba sensor ultrasonic sebagai pendeteksi pakan dan penjadwalan di aplikasi, pakan dapat turun otomatis tanpa perlu menekan tombol dengan adanya penjadwalan di aplikasi.
PENGEMBANGAN AUGMENTED REALITY (AR) UNTUK MATA PELAJARAN TEKNOLOGI INFORMASI KELAS X
Authors: Fathur Rojib Ahmad , Ratnawati Dwi
Published: February 2024

Perkembangan teknologi informasi dan komunikasi sendiri telah berkembang pesat di segala bidang salah satunya adalah augmented reality (AR).  Augmented Reality adalah teknologi yang dapat menggabungkan dunia nyata dengan dunia maya dalam bentuk 3D serta bersifat interaktif menurut waktu nyata. Aplikasi augmented reality (AR) merupakan aplikasi yang unik karena membubuhi sesuatu atau menambah realitas pengguna. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan media pembelajaran Teknologi Informasi berbasis augmented reality kelas X, Dengan media pembelajaran tersebut diharapkan dapat membantu baik guru terlebih siswa dalam memepelajari atau mengenal komponen perangkat keras komputer. Metode penelitian yang digunkan adalah penelitian dan pengembangan atau Research and Development (R&D) dengan mengadaptasi model pengembangan ADDIE yang terdiri dari lima tahapan yaitu; Analysis, Design, Development or Production, Implementation or Delivery dan Evaluations).  Media pembelajaran berbasis Augmented Reality (AR) ini mendapatkan kategori sangat layak dengan skor 87% dari ahli media dan mendapatkan kategori sangat layak dari ahli materi dengan skor 82% serta mendapatkan skor 83% kategori layak dari siswa sehingga dapat dipergunakan dalam pembelajaran. Pengembangan hasil keseluruhan dari Ahli media, Ahli materi dan siswa maka media ini layak digunakan.
METODE RANDOM FOREST UNTUK KLASIFIKASI KERUSAKAN TRANSFORMATOR DAYA BERDASARKAN GAS TERLARUT PADA DUVAL TRIANGLE DAN DUVAL PENTAGON
Authors: Risatayn Hunayn , Ekojono Ekojono , Suryani Hormansyah Dhebys
Published: February 2024

Penyaluran energi listrik merupakan hal yang essensial dalam operasional komponen elektronik. Kinerja transformator untuk memenuhi kebutuhan transmisi bergantung pada sistem isolasi. Sistem isolasi berupa minyak transformator akan mengalami degradasi kualitas seiring dengan periode pemanfaatan alat. Peninjauan mutu dari minyak transformator secara periodik diperlukan untuk memastikan performa sistem. Analisis konsentrasi gas terlarut menggunakan teknik interpretasi duval triangle dan duval pentagon diterapkan untuk mendapatkan informasi terkait kelas kerusakan transformator daya. Duval Triangle mampu memberikan lokasi titik koordinat centroid berdasarkan konsentrasi gas terlarut yang diperoleh secara riil di lapangan oleh operator. Fungsi serupa terdapat dalam metode Duval Pentagon dengan identifikasi gas meliputi hidrogen, etana, metana, etilen dan asetilen yang terkandung dalam sistem isolasi transformator. Kurangnya tingkat pemahaman operator dalam mendefinisikan kelas kerusakan memicu pengaplikasian metode klasifikasi. Metode Random Forest menawarkan proses klasifikasi dengan waktu yang relatif singkat tanpa diperlukan pemahaman yang mendalam bagi operator. Himpunan pohon keputusan yang terbentuk dalam metode memberikan keluaran independen dan secara kolektif dihasilkan konklusi dari mayoritas label pohon keputusan menggunakan teknik interpretasi Duval Triangle dan metode klasifikasi Random Forest sebesar 96.011% pada kombinasi testing size=25% dan n_estimator=125, sedangkan teknik interpretasi Duval Pentagon menghasilkan tingkat akurasi tertinggi dengan nilai 98.693% pada kombinasi testing size=15% dan n_estimator=100.
PENGEMBANGAN MEDIA PEMBELAJARAN INTERAKTIF PADA MATA PELAJARAN ADMINISTRASI INFRASTRUKTUR JARINGAN SMK NEGERI 2 PADANG
Authors: Juliandes Putra Widi , Mary Thomson , Yulio Pernanda Anggri
Published: February 2024

Permasalahan yang ada pada mata pelajaran administrasi infrastruktur jaringan, materi mengevaluasi dan konfigurasi routing dinamis, media pembelajaran administrasi infrastruktur jaringan masih bersifat konfensional, akibat dari media pembelajaran yang kurang menarik maka berdampak pada hasil belajar siswa yang kurang memuaskan, belum adanya media pembelajaran interaktif yang dijadikan sebagai media pendukung proses pembelajaran. Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan media pembelajaran interaktif yang valid dan praktis. Penelitian ini menggunakan metode Research and Development (R&D) dengan model pengembangan ADDIE. Subjek penelitian ini berjumlah 32 orang siswa sebagai sampel. Teknik pengumpulan data menggunakan angket dengan skala likert. Hasil penelitian ini menunjukkan nilai rata-rata uji validitas ahli media sebesar 0,7 dengan kategori valid dan ahli materi sebesar 0,718 dengan kategori valid. Untuk uji praktikalitas terhadap respon guru mencapai 92,08% dengan kategori sangat praktis dan untuk respon siswa mencapai 89,62% dengan kategori sangat praktis.
PERANCANGAN MEDIA PEMBELAJARAN INFORMATIKA MENGGUNAKAN CANVA DI SMA NEGERI 4 PARIAMAN
Authors: Utami Zulfida , Okra Riri , Khairuddin Khairuddin , Antoni Musril Hari
Published: February 2024

Penelitian ini dilatar belakangi dari hasil wawancara yang dilakukan penulis di SMA Negeri 4 Pariaman. Dari hasil wawancara penulis mengetahui bahwa dalam mata pelajaran Informatika masih menggunakan metode ceramah, penggunaan media teknologi yang dilakukan belum maksimal dikarenakan media yang digunakan masih dalam bentuk media powerpoint. Hal ini dilihat kurang efektif dalam pelaksanaannya. Dengan demikian, tujuan dari penelitian ini yaitu untuk merancang media pembelajaran Informatika menggunakan Canva agar dapat meningkatkan keefektifan proses pembelajaran. Dalam penelitian ini, media pembelajaran Informatika telah dirancang menggunakan canva di SMA Negeri 4 Pariaman dengan menerapkan pengembangan Research and Development (R&D) yang mengikuti model pendekatan 4-D, yang terdiri dari langkah-langkah Define, Design, Development, dan Disseminate. Pengujian produk dalam penelitian ini mencakup uji validitas, uji praktikabilitas, dan uji efektivitas. Hasil penelitian menunjukkan bahwa media pembelajaran Informatika ini telah digunakan dalam proses pembelajaran mata pelajaran Informatika. Hasil uji validitas yang melibatkan tiga validator menghasilkan nilai rata-rata sekitar 0,82, menunjukkan bahwa produk ini valid. Hasil uji praktikabilitas yang dilakukan oleh tiga penguji menghasilkan nilai rata-rata sekitar 0,91, menunjukkan bahwa produk ini praktis. Sementara itu, hasil uji efektivitas yang melibatkan satu guru mata pelajaran Informatika dan 27 siswa menghasilkan nilai rata-rata sekitar 0,96, menunjukkan bahwa produk ini sangat efektif
SMART HOME: KENDALI LAMPU RUMAH DAN CCTV BERBASIS ANDROID-WIFI
Authors: Bayu Megantoro Ramadhani , Aulia Maulana Dava , Adinda Larasati Putri , Saragih Yuliarman
Published: February 2024

Seiring dengan perkembangan teknologi menyebabkan banyaknya perubahan dalam kehidupan. Perubahan disini memberikan kemudahan dalam mengerjakan suatu pekerjaan. Terkadang kita kesulitan untuk mengontrol rumah dari segi energi kelistrikan dan keamanan rumah. Pengontrolan yang masih bersifat manual membuat kita seringkali lalai. Inovasi teknologi yang menjadi solusi utamanya adalah Smart Home. Penggunaan smart home membuat user mudah untuk mengontrol rumah menggunakan sebuah perangkat elektronik berupa android, kemudahan ini memiliki dampak yang baik bagi user, khususnya user penyandang disabilitas, cacat fisik, dan lanjut usia. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan smart home pada kamera CCTV untuk memantau keadaan rumah, mengaktifkan dan menonaktifkan lampu melalui Android sebagai pengontrol dan wifi sebagai alat komunikasi yang dikomunikasikan untuk mengendalikan sebuah perangkat keras. Penelitian ini membahas implementasi, pengujian sistem, mengidentifikasi manfaatnya dalam meningkatkan keamanan dalam rumah, serta memberikan kemudahan akses pengguna melalui perangkat seluler Android. Hasil penelitian yang didapatkan Sistem kendali lampu rumah dan CCTV berbasis Android-Wifi ini dapat dikontrol dimana saja dengan catatan perangkat dengan wifi terkoneksi dengan jaringan. Pada penelitian ini juga terdapat delay yang relatif singkat berada pada kisaran 1-3 detik.
ANALISIS PERBANDINGAN PERFORMA APP ENGINE DAN COMPUTE ENGINE PADA GOOGLE CLOUD PLATFORM DALAM MEMPREDIKSI PENYAKIT MATA DENGAN MODEL CNN
Authors: Tosan Krisna Wiranata I Putu , Ita Paramitha A A Istri , Satwika I Putu
Published: February 2024

Menurut data Perhimpunan Dokter Spesialis Mata Indonesia (PERDAMI) menyatakan bahwa penyebab kebutaan tertinggi di Indonesia disebabkan oleh penyakit katarak. Seiring berjalannya waktu yang ditandai dengan kemajuan teknologi, muncul suatu cara untuk memprediksi penyakit mata yang disebut dengan machine learning. Model machine learning yang telah dibuat terlebih dahulu harus melalui tahap deployment. Tahapan deployment tersebut membutuhkan teknologi lain yang disebut cloud computing. Google Cloud Platform merupakan salah satu cloud computing platform yang didalamnya terdapat App Engine dan Compute Engine yang dapat dimanfaatkan untuk proses deployment model machine learning. Penelitian ini menggunakan metode komparasi yaitu membandingkan performa App Engine dan Compute Engine yang sebelumnya dilakukan pengukuran dengan menggunakan teknik load testing untuk mendapatkan performa yang akan dibandingkan. Perbandingan performa dilakukan dengan mengukur response time, standard deviation, error rate, throughput dan CPU Utilization pada kedua layanan tersebut. Kesimpulan yang didapatkan dari penelitian ini menunjukan bahwa Compute Engine lebih unggul dibandingkan App Engine dari segi response time, standard deviation, throughput dan CPU Utilization. Sedangkan pada error rate performa keduanya sama yaitu 0%.
PENERAPAN METODE DEMPSTER SHAFER UNTUK MENDIAGNOSA KANDUNGAN
Authors: Asti Lende Katarina , Rangga Ariyanto , Wilda Malo Maria
Published: February 2024

Penyakit pada kandungan dapat menyebabkan kematian terutama pada ibu hamil. Hal ini juga akan mempengaruhi angka kematian bayi yang sedang dikandung. Penyakit yang menyerang kandungan wanita tidak bisa dianggap sepele dan memerlukan campur tangan ahlinya, sedangkan ahli penyakit ini masih kurang dan tentunya membutuhkan biaya yang tidak sedikit. Bukan hanya faktor usia, kurangnya pengetahuan tentang kesehatan kandungan juga menjadi penyebabnya. Dalam bidang kesehatan terdapat suatu kecerdasan buatan yang disebut dengan sistem pakar, yaitu suatu sistem komputer yang menggunakan pengetahuan, fakta, dan teknik penalaran dalam menyelesaikan permasalahan yang biasanya hanya dapat diselesaikan oleh orang yang ahli di bidangnya. Penelitian ini menggunakan metode Dempster Shafer yang akan melakukan analisis data berbasis probabilitas secara mendalam berdasarkan fakta yang akan diberikan oleh pengguna. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mendiagnosis penyakit kandungan  tanpa harus menemui ahlinya. Data yang digunakan berupa data gejala, penyakit, dan solusinya. Hasil penelitian ini berupa sistem pakar untuk mendiagnosis penyakit kandungan.
OPTIMASI PREDIKSI HARGA EMAS DENGAN METODE SUPPORT VECTOR REGRESSION (SVR) MENGGUNAKAN ALGORITMA GRID SEARCH
Authors: Gananta I Made , Purnama I Nyoman , Queena Fredlina Ketut
Published: February 2024

Emas masih tetap menjadi salah satu instrumen investasi yang stabil dan diminati 87% masyarakat Indonesia meski telah melewati pandemi covid-19 yang telah melumpuhkan perekonomian dunia. Sehingga memprediksi harga emas menggunakan data harga emas sebelum terjadinya pandemi covid-19 masih dapat menjadi acuan untuk memprediksi harga emas di tahun selanjutnya. Algoritma support vector regression (SVR) merupakan salah. Namun, parameter bebas SVR sangat sensitif dimana jika nilai support vector nya terlalu besar malah akan menyebabkan underfitting sehingga perlu dilakukan optimasi untuk memaksimalkan hasil pelatihan SVR. Algoritma grid search diperlukan untuk melakukan optimasi agar mendapatkan nilai parameter bebas SVR terbaik. Penelitian ini membahas tentang bagaimana proses optimasi parameter SVR menggunakan algoritma grid search dalam memprediksi harga emas periode per hari. Proses pelatihan menggunakan 1461 data harga emas periode 1 Januari 2018 hingga 31 Desember 2021, yang dimana hasil optimasi pelatihan SVR akan dibandingkan dengan hasil pelatihan SVR tanpa optimasi dengan menggunakan metode pengukuran error mean absolute percentage error (MAPE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma grid search mampu mengoptimasi prediksi harga emas menggunakan SVR namun tidak signifikan dengan skor MAPE sebesar 3,73% dibandingkan dengan hasil prediksi menggunakan SVR tanpa optimasi dengan skor MAPE sebesar 4,35% yang dimana hasil prediksi kedua model tersebut sangat baik.
ANALISIS USABILITY TESTING MENGGUNAKAN METODE SYSTEM USABILITY SCALE PADA APLIKASI OPEN DATA KABUPATEN CIREBON
Authors: Mu'min Azis Muhammad , Martanto Martanto , Hayati Umi
Published: February 2024

Kemajuan dalam jaringan internet dan teknologi telah menyebabkan informasi menjadi lebih mudah diakses dan terbuka bagi siapa pun. Hal ini terbukti melalui munculnya konsep data terbuka atau open data. Masalah yang sering terjadi pada aplikasi Open Data yang perlu dipertimbangkan adalah adanya keterbatasan fungsionalitas, performa aplikasi yang lambat atau respon yang kurang memuaskan serta desain antarmuka yang kompleks. Memperbaiki dan mengatasi masalah-masalah ini menjadi penting untuk meningkatkan aplikasi Open Data agar lebih responsif terhadap kebutuhan pengguna dan lebih efektif dalam memberikan informasi yang diperlukan. Oleh karena itu, tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis tingkat kemanfaatan dan ketergunaan dari aplikasi Open Data yang dikembangkan oleh Kabupaten Cirebon. Metode penelitian yang digunakan adalah metode Usability Testing dan System Usability Scale, Usability Testing digunakan untuk pengidentifikasian permasalahan usability yang terungkap melalui pengujian usability. Sementara System Usability Scale (SUS) digunakan untuk mengukur tingkat kepuasan pengguna terhadap aplikasi Open Data Kabupaten Cirebon. Hasil yang diuraikan berdasarkan Rating Scale SUS Scores memperoleh skor sebesar 80,33 dengan Adjective Rating Good sehingga aplikasi Open Data Kabupaten Cirebon dinyatakan Acceptable.
PENERAPAN ALGORITMA FP-GROWTH PADA DATA TRANSAKSI PENJUALAN UNTUK MENENTUKAN POLA PEMBELIAN PELANGGAN
Authors: Sari Arum , Faqih Ahmad , Anwar Saeful
Published: February 2024

Dalam dunia bisnis, terutama dibidang penjualan, keberadaan persaingan yang tinggi menimbulkan kebutuhan bagi pengembang dalam mencari strategi yang bisa meningkatkan efektivitas pemasaran dan penjualan produk. Toko Kenzi Olshop merupakan salah satu pebisnis yang bergerak dalam penjualan pakaian, kosmetik dan lain-lain. Namun dalam konteks toko Kenzi Olshop, masih terdapat kendala dalam mengetahui barang apa yang harus diadakan untuk persediaan stok dan promosi serta penempatan produk yang masih kurang efektif khususnya pada produk pakaian. Tujuan dari penelitian ini untuk mengetahui pola pembelian pelanggan, sehingga didapatkan rekomendasi strategi penjualan. Metode yang digunakan adalah knowledge discovery in databases (KDD) dengan menerapkan algoritma FP-Growth. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma FP-Growth dapat mengidentifikasi pola pembelian pelanggan dengan melakukan percobaan menggunakan nilai minimum support sebesar 2%, 3%, 4%, 5% dan minimum confidence sebesar 40%. Percobaan dengan nilai minimum support 2% dan nilai minimum confidence 40% menghasilkan nilai lift tertinggi dan menghasilkan aturan asosiasi terbanyak yaitu 27 rules. Pada aturan asosiasi tersebut terdapat enam item yang sering muncul meliputi Midi Dress, Pajamas Anisa, Gamis Aisyah, Pajamas Cp, Pajamas Aisyah dan Pajamas Rasya. Serta didapatkan rule dengan nilai confidence terbesar 60,5% yaitu jika konsumen membeli Gamis Aisyah dan Tunik maka memiliki peluang untuk membeli Midi Dress.
PERANCANGAN UI/UX PADA WEBSITE SMK NEGERI 1 CIKAMPEK DENGAN METODE DESIGN THINKING
Authors: Muhammad Lias Lintar , Mayasari Rini , Garno Garno
Published: February 2024

SMK Negeri 1 Cikampek merupakan sekolah yang memanfaatkan teknologi berupa website sebagai media untuk mengolah data dan informasi. Namun layanan tersebut masih memiliki keterbatasan mulai dari segi tampilan User Interface dari sejak peluncuran website, mayoritas berisi ungkapan kekecewaan, kebingungan dan keluhan terhadap website. Dalam penelitian ini metode yang akan digunakan dalam menganalisis desain adalah Design Thinking untuk menentukan solusi dari masalah website. Pada tahap pengujian hasil prototype ini akan dilakukan dengan menggunakan metode pengujian Sytem Usability Scale (SUS) yang memiliki  skor  penilaian  1-5,  dan  hasil  dari  skor  SUS  adalah  bernilai  80,5. di benchmark SUS perbandingan desain sebelum redesign dan sesudah redesign juga mengalami peningkatan pengalaman pengguna, yang sebelumnya kategorikan dalam kategori Not Acceptable Poor (Buruk) menjadi Acceptable Good (bagus).
ANALISIS SENTIMEN ULASAN INSTAGRAM DI GOOGLE PLAY STORE MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES
Authors: Surya Sayogo Dhodi , Irawan Bambang , Bahtiar Agus
Published: February 2024

Instagram sebuah platform media sosial yang populer, telah mengubah lanskap komunikasi dan interaksi sosial dalam era digital. Dalam abstrak ini, menyelidiki perkembangan, dampak, dan peran Instagram dalam kehidupan sehari-hari penggunanya. Instagram, yang diluncurkan pada tahun 2010, fokus pada berbagi foto dan video dengan berbagai filter kreatif, memberikan pengguna kemampuan untuk mengekspresikan diri secara visual. Teknik crawling untuk mengumpulkan ulasan aplikasi dari Google Play Store dengan metode klasifikasi Naïve Bayes untuk menganalisis sentimen ulasan. Metode klasifikasi Naïve Bayes digunakan untuk mengklasifikasikan ulasan sebagai positif dan negatif berdasarkan bahasa dan kata-kata yang digunakan dalam ulasan tersebut. Analisis sentimen adalah bidang yang berkembang pesat dalam pengolahan bahasa alami dan data mining. Ini melibatkan pengidentifikasian dan klasifikasi opini, perasaan, atau sentimen yang terkandung dalam teks, sering kali dengan tujuan memahami pandangan atau reaksi publik terhadap berbagai topik, produk, atau layanan. Dalam abstrak ini, Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis ulasan user terhadap Instagram yang berada di Google Play Store. Metode yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan teknik Naïve Bayes. Dataset berisi tentang ulasan mengenai aplikasi instagram di Google Play Store sebanyak 1100 dataset. Hasil penelitian ini menunjukkan accuracy 89%, precision 90% dan recall 98%.
PENERAPAN NETWORK MANAGEMENT SYSTEM MENGGUNAKAN THE DUDE
Authors: Mahardika Naufaldi , Juardi Didi , Solehudin Arip
Published: February 2024

Jaringan komputer menjadi elemen kunci dalam menjalankan operasional organisasi, memerlukan pemantauan dan pengaturan yang efektif untuk memastikan kinerja yang optimal. Network Management System (NMS), seperti The Dude, menyajikan solusi komprehensif dengan fitur pemantauan kinerja, identifikasi masalah, dan manajemen perangkat dari satu pusat kontrol. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan efisiensi pengelolaan jaringan dan mengidentifikasi potensi masalah atau risiko keamanan di PT Trisakti Pilar Persada. Studi kasus dilakukan dengan menerapkan analisis NMS menggunakan The Dude, fokus pada jaringan LAN dengan access point wireless. Ditemukan bahwa kurangnya pengaturan bandwidth menyebabkan ketidakstabilan dan penurunan koneksi saat pengguna aktif banyak. Penelitian ini mengadopsi metode Network Development Life Cycle (NDLC), yang melibatkan langkah-langkah analisis, desain, simulasi, prototipe, implementasi, monitoring, dan manajemen.  Hasil penelitian menunjukkan bahwa implementasi The Dude berhasil membantu administrator dalam memantau status sistem, traffic, dan perangkat terhubung. Sistem juga mampu menjaga notifikasi berfungsi tanpa mengganggu kualitas jaringan. Penelitian ini memberikan kontribusi positif terhadap efisiensi pengelolaan jaringan di PT Trisakti Pilar Persada dan menegaskan pentingnya penerapan NMS dalam menjaga kestabilan dan kinerja optimal jaringan komputer organisasi.
ANALISIS DATASET PROGRAM KELUARGA HARAPAN (PKH) DESA SIDAHARJA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS
Authors: Maulana Fathul Aziz Deka , Irawan Bambang , Bahtiar Agus
Published: February 2024

Program Keluarga Harapan yang selanjutnya disebut (PKH) adalah program pemberian bantuan sosial bersyarat kepada Keluarga Miskin (KM) yang ditetapkan sebagai keluarga penerima manfaat PKH. Permasalahan pada penelitian ini yaitu bagaimana mengimplementasikan metode K-means dalam Clustering data penerima PKH Desa Sidaharja dengan mencari cluster yang terbaik. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan data penerima PKH Desa Sidaharja dengan mencari cluster yang terbaik. Selain itu, penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan parameter Numerical Measures Type apa yang menghasilkan kelompok terbaik pada data penerima PKH Desa Sidaharja. Pada penelitian ini digunakan algoritma K-means guna mendapatkan informasi dari hasil pengelompokan data penerima PKH Desa Sidaharja. Teknik analisis data menggunakan Knowledge Discovery in Database (KDD). Hasil dari pengelompokan menunjukan bahwa dari jumlah cluster (K = 2, 3, 4, 5, 6) menghasilkan K mana yang terbaik performanya yaitu yang mendekati angka 0. Nilai K yang paling mendekati angka 0 adalah (K = 6). Diperoleh DBI optimal untuk (K = 6) dengan nilai 0.230 untuk parameter Numerical Measures Type -  Euclidean Distance. Untuk mengevaluasi kinerja algoritma K-means dapat dilihat dari performance, dimana nilai Davies Bouldin yang mendekati 0 mengindikasikan kualitas algoritma yang semakin baik. Dengan demikian, maka jumlah cluster terbaik dalam percobaan ini adalah 6 atau yang mendekati 0.
IMPLEMENTASI ALGORITMA REGRESI LINEAR BERGANDA UNTUK PREDIKSI PRODUKSI PADI DI KABUPATEN CIREBON
Authors: Muharromah Oom , Suarna Nana , Prihartono Willy
Published: February 2024

Produksi padi merupakan aspek penting dalam upaya meningkatkan hasil pertanian dan mencangkupi kebutuhan pangan di seluruh dunia termasuk masyarakat indonesia. Permasalahan Badan Pusat Statistik (BPS) kabupaten Cirebon pada tahun 2022 mencatat jumlah penduduk sebesar 2.315.417 jiwa. Bertambahnya jumlah penduduk pada setiap tahun berbanding lurus dengan kondisi lahan pertanian yang semakin berkurang dan dikarenakan permintaan kebutuhan pokok yang semakin meningkat. Untuk memperkirakan jumlah penanaman yang akan dilakukan untuk memenuhi kebutuhan pangan, diperlukan prediksi hasil panen. Penelitian ini bertujuan untuk memperoleh pemahaman dan mengidentifikasi antara berbagai faktor yang mempengaruhi dan memiliki dampak yang signifikan terhadap hasil panen padi sehingga petani dan pemerintah dapat membuat keputusan yang lebih efektif. Metode yang digunakan dalam penelitian ini dengan menggunakan algoritma regresi linear berganda untuk memprediksi produksi padi dengan bantuan tools RapidMiner dan Google colaboratory. Hasil pada penelitian ini dengan menggunakan algoritma regresi linear berganda dengan cara menentukan nilai RMSE sebesar 0.0389540394101773, Mean Absolute Error (MAE) sebesar 0.028798691778501424 dan Mean Relative Absolute Error (MARE) sebesar -0.24438968292049496. Penelitian ini diharapkan mendukung upaya meningkatkan ketahanan pangan di seluruh dunia dengan memberikan dasar ilmiah untuk pengembangan praktik pertanian yang lebih efektif dan berkelanjutan yang meningkatkan produksi padi, yang merupakan sumber makanan pokok bagi banyak orang di seluruh dunia.
PENERAPAN ALGORITMA FP-GROWT DAN ASSOCIATION RULES PADA POLA PEMBELIAN PIZZA HUT
Authors: Juliadi Diky , Irawan Bambang , Bahtiar Agus , Nurdiawan Odi
Published: February 2024

Teknologi informasi yang berkembang pesat mempengaruhi semua bidang kehidupan. Persaingan dalam dunia usaha menuntut para pengusaha  untuk memikirkan cara dan sarana untuk meningkatkan perdagangan produk yang dijual. Namun, sangat mengecewakan ketika muncul situasi dimana terdapat banyak data tetapi sedikit informasi. Situasi ini biasa terjadi di industri ritel. Oleh karena itu, diperlukan suatu cara untuk menemukan pengetahuan di antara tumpukan data. Teknik ini disebut penambangan data. Penambangan data  adalah proses mengekstraksi data menggunakan kombinasi teknik pembelajaran mesin, statistik, kecerdasan buatan, dan sistem basis data. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan teknik Knowledge Discovery in Database (KDD) dan algoritma asssociation Rules. Algoritma ini mencari aturan dengan menghitung nilai dukungan dan keyakinan untuk setiap itemset. Penelitian ini bertujuan Untuk mengetahui sejauh mana algoritma association rules dapat membantu perusahaan dalam membangun strategi persediaan barang, dan Untuk Menerapkan algoritma association rules yang dapat membantu dalam menggali informasi yang bermanfaat dari data transaksi penjualan. Hasil analisis dan pengujian yang  dilakukan dengan parameter  support minimal 20% dan tingkat kepercayaan minimal 70% menghasilkan kombinasi item menu  yang dapat dibuat dalam satu menu paket atau bundle dalam proses pengembangan promosi. Hasilnya, pengetahuan tentang pola pembelian Pizza Hut ditemukan, dan informasi tentang Pizza Hut menjadi yang paling populer.
KLASIFIKASI ULASAN PENGGUNA APLIKASI ACCESS BY KAI BERBASIS ASPEK DENGAN ALGORITMA NAÏVE BAYES DAN SVM
Authors: Indrawan Heru , Irawan Bambang , Suprapti Tati
Published: February 2024

Access by KAI adalah aplikasi resmi milik PT. Kereta Api Indonesia yang dirancang guna memenuhi kebutuhan para penumpangnya, baik yang melakukan perjalanan jarak jauh, menengah, maupun lokal. Meskipun Aplikasi Access by KAI masih memiliki beberapa kekurangan dibeberapa aspek, oleh karena itu perbaikan harus terus dilakukan guna meningkatkan kualitasnya. Untuk menilai kualitas, kepuasan, dan kekurangan aplikasi ini, informasi dapat diperoleh dari ulasan di Google Play Store dan media sosial X. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi sentimen terkait produk aplikasi mobile tersebut. dapat teridentifikasi sejumlah 6.000 ulasan yang sudah masuk. Hal ini bisa ditarik kesimpulan yang menegaskan kalau mayoritas penggunanya sudah menyampaikan ulasan dengan lebih positif terkait aspek satisfaction, sedangkan untuk ulasan yang cenderung berlabel negative menjurus pada sejumlah aspek, seperti halnya learnability, efficiency, dan errors. Opini publik yang sudah dikelompokkan menjadi beberapa aspek terkait aplikasi Access by KAI dapat ditetapkan sebagai parameter kunci untuk menilai tingkat kepuasan masyarakat, sekaligus diharapkan menjadi dasar untuk melaksanakan evaluasi terhadap PT. Kereta Api Indonesia, khususnya pada aspek-aspek yang masih memiliki kekurangan dalam aplikasi Access by KAI. Perlu dipahami terkait penerapan dengan model CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) dan komparasi hasil yang pijakannya dari metode klasifikasi Naïve Bayes dan Support Vector Machine (SVM), sudah terbukti kalau model demikian menghadirkan kinerjanya paling maksimal. Jika diamati dari mean yang sudah melewati tahap uji di tiap aspeknya, yakni Accuracy besarannya 96.57%, Precision 94.52%, Recall 99.46%, dan F-measur 96.82%.
ANALISIS SENTIMEN KOMENTAR POLITIK DI MEDIA SOSIAL X DENGAN PENDEKATAAN DEEP LEARNING
Authors: Liawati Ayu , Narasati Riri , Solihudin Dodi , Lukman Rohmat Cep , Eka Permana Sandy
Published: February 2024

Media sosial, sebagai platform utama interaksi dan berbagi informasi, memberikan peluang bagi Masyarakat untuk mengungkapkan sudut pandang mereka. Salah satu contoh yang popular adalah media sosial X, suatu jejaring sosial yang memungkinkan penggunanya berbagi pesan singkat yang mencakup teks, gambar, video, dan tautan. Dampak media sosial sangat terasa, khususnya dalam konteks politik di mana penyebaran informasi dan alur komunikasi semakin mudah. Meskipun demikian, adanya peristiwa negatif seperti penyebaran informasi palsu dan ujaran kebencian memberikan tantangan yang perlu diatasi melalui analisis sentimen. Media sosial memainkan peran penting dalam membentuk opini publik. Proses penggalngan dukungan melalui  media sosial X telah mempercepat penyebaran pesan politik. Oleh karena itu, analisis sentimen menjadi penting untuk memahami pandangan dan sikap masyarakat di media sosial terkait isu-isu tertentu. Maka berfokus pada analisis sentimen terhadap komentar politik di media sosial X dengan menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) pemanfaatan model pelatihan Word2Vec. Analisis ini menunjukan bahwa model yang digunakan mampu memberikan hasil analisis sentimen dengan kinerja yang memuaskan, memberikan pemahaman yang lebih mendalam mengenai pandangan masyarakat terhadap permasalahan politik. Implikasi hasil ini dapat memberikan arahan bagi pengambil keputusan politik dan praktis yang tertarik memanfaatkan teknik deep learning dalam menganalisis sentimen, bukan hanya dalam konteks politik, melainkan juga dalam berbagai disiplin lainnya. Hasil yang telah dilakukan dengan menggunakan algoritma Convulation Neural Network menunjukan nilai akurasi tebaik yaitu 81%.
CLUSTERING PRODUK EKSPOR INDONESIA BERDASARKAN TINGKAT PERMINTAAN MENGGUNAKAN METODE K-MEANS TAHUN 2020-2022
Authors: Mujibulloh Mujibulloh , Martanto Martanto , Hayati Umi
Published: February 2024

Indonesia saat ini merupakan salah satu eksportir ke berbagai negara maju dan berkembang. Meski demikian, terdapat permasalahan dalam mengidentifikasi pola dan prospek ekspor yang dapat membantu perusahaan dalam industri ini untuk membuat keputusan yang lebih baik. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis produk ekspor utama Indonesia dan memberikan prospek ekspor bagi perusahaan yang terlibat dalam industri ini dengan menggunakan teknik analisis K-Means Clustering. Peneliti Menggunakan data dari Badan Pusat Statistik Indonesia, penelitian ini mengambil sampel periode 2020-2022 yang kemudian dianalisis untuk mengidentifikasi cluster berdasarkan volume ekspor. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode K-Means efektif dalam mengklasifikasikan produk ekspor ke dalam tiga cluster: ekspor rendah (C0) dengan 99 data, ekspor dan impor sedang (C1) dengan 3 data, dan ekspor tinggi (C2) dengan 1 data. Dengan nilai DBI terkecil sebesar 0.3665 untuk cluster tiga, Hasil ini memberikan kontribusi dalam pemahaman lebih lanjut tentang pola ekspor dan impor dan dapat digunakan sebagai dasar untuk pengambilan keputusan yang lebih baik di dalam industri ini.
ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) UNTUK ANALISIS SENTIMEN ULASAN APLIKASI AL QUR’AN DIGITAL
Authors: Siti Aisah Iis , Irawan Bambang , Suprapti Tati
Published: February 2024

Aplikasi Al-Qur'an digital merupakan salah satu aplikasi yang banyak digunakan oleh masyarakat Indonesia. Aplikasi ini menyediakan berbagai fitur yang memudahkan pengguna untuk membaca, mempelajari, dan menghafal Al-Qur'an. Namun, untuk dapat memberikan layanan yang terbaik kepada pengguna, pengembang aplikasi perlu memahami respons pengguna terhadap aplikasi tersebut. Salah satu cara untuk memahami respons pengguna adalah dengan menganalisis sentimen dari ulasan pengguna. Sentimen merupakan emosi atau perasaan yang diungkapkan oleh pengguna dalam ulasannya. Dengan menganalisis sentimen dari ulasan pengguna, pengembang aplikasi dapat mengetahui apa yang disukai dan tidak disukai pengguna, serta area mana yang perlu ditingkatkan. Ada banyak algoritma yang dapat digunakan untuk menganalisis sentimen dari ulasan pengguna. Salah satu algoritma yang populer adalah Support Vector Machine (SVM). SVM adalah algoritma klasifikasi yang menggunakan konsep margin untuk memisahkan data positif dan negatif. SVM memiliki beberapa keunggulan, yaitu memiliki akurasi yang tinggi, efisien dalam penggunaan memori dan dapat menangani data yang tidak terdistribusi secara normal. Berdasarkan keunggulan-keunggulan tersebut, algoritma SVM dipilih untuk digunakan dalam penelitian ini. Penelitian ini telah berhasil mengimplementasikan algoritma SVM untuk menganalisis sentimen dari ulasan pengguna aplikasi Al-Qur'an digital. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma SVM memiliki akurasi yang tinggi, yaitu mencapai 85.11%. Hasil ini menunjukkan bahwa algoritma SVM dapat digunakan untuk memahami respons pengguna terhadap aplikasi Al-Qur'an digital. Implikasi praktis dari penelitian ini adalah memungkinkan pengembang aplikasi untuk fokus pada aspek yang diapresiasi oleh pengguna dan secara proaktif mengatasi area yang dapat ditingkatkan, meningkatkan kepuasan dan pengalaman pengguna secara keseluruhan.
KOMPARASI ALGORITMA K-MEANS DAN K-MEDOIDS CLUSTERING PADA DATA PENYEBARAN KASUS HIV DI PROVINSI JAWA BARAT
Authors: Soni Moh , Rahaningsih Nining , Danar Dana Raditya
Published: February 2024

Dinas Kesehatan Jawa Barat mencatat kasus HIV pada tahun 2022 di Jawa Barat terus mengalami peningkatan. Situasi ini mencerminkan penularan HIV di Jawa Barat masih berlangsung di masyarakat hingga saat ini dan memerlukan upaya pencegahan. Berdasarkan permasalahan tersebut, penelitian ini melakukan pengelompokkan dengan metode perbandingan algoritma K-Means dan K-Medoids untuk melihat algoritma mana yang paling optimal dari segi performa nilai Davies-Boudien Index (DBI) dan waktu komputasi. Analisis cluster dilakukan berdasarkan wilayah, jenis kelamin dan umur. Proses penelitian menggunakan metode KDD (Knowledge Discovery in Databases) mencakup tahap Data selection, Pre-processing, Transformation, Data mining, dan Evalution/ interpretation. Hasil penelitian menunjukkan algoritma K-Means sebagai metode yang paling baik dan optimal dalam melakukan pengelompokkan dibandingkan dengan algoritma K-Medoids. Hasil pengujian optimal pada algoritma K-Means didapat pada K=4 dengan nilai validitas DBI 0,102, berbeda dengan algoritma K-Medoids yang menunjukkan klaster optimal pada K=3 dengan nilai DBI 0,130. Selain itu, dalam hal perbandingan kinerja kecepatan didapatkan bahwa K-Means memiliki waktu komputasi lebih cepat dibandingkan dengan algoritma K-Medoids yaitu 5 detik pada algoritma K-Means dan 5 menit pada K-Medoids. Hasil penelitian diharapkan dapat membantu pemerintah dalam perencanaan dan pengembangan strategi pencegahan HIV/AIDS di Jawa Barat serta dapat digunakan sebagai panduan untuk menentukan prioritas dalam penanganan penyebaran HIV.
ANALISIS MODEL MACHINE LEARNING UNTUK JENIS ASPAL DI JAWA BARAT MENGGUNAKAN ALGORITMA DECISION TREE DAN RANDOM FOREST
Authors: Raka Sujono Miftah , Bahtiar Agus , Irawan Bambang
Published: February 2024

Dalam hal mengolah data dan melakukan perintah tertentu, Machine Learning  (ML) sangat berguna. Meskipun demikian, hasil dari model yang digunakan sangat bergantung pada proses data yang dipelajari mesin.

Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengevaluasi kinerja model-model pembelajaran mesin yang digunakan dalam klasifikasi berbagai jenis aspal di Jawa Barat. Dalam rangka mencapai tujuan ini, digunakan algoritma Pohon Keputusan (Decision Tree) dan Hutan Acak (Random Forest). Data set yang digunakan terdiri dari 1.191 data yang dikumpulkan dari opendata.jabarprov.go.id dari tahun 2019 hingga 2022. Dengan menggunakan aplikasi Google Colab, analisis dilakukan berdasarkan tahapan Knowledge Discovery in Database (KDD). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model yang menggunakan algoritma Random Forest memiliki akurasi sebesar 90,79% pada dataset yang mengandung aspal di Jawa Barat. Random Forest menunjukkan hasil yang sempurna 100% pada data pelatihan dan 90,79% pada data pengujian dalam evaluasi model. Untuk setiap kelas, metrik evaluasi presisi, recall, dan s F1-score juga menunjukkan hasil yang baik. Model Random Forest mendapatkan nilai presisi 91,41%, recall 97,31%, dan F1-score 94,27% untuk kelas HOTMIX, sementara model Decision Tree mendapatkan nilai presisi 91,01%, recall 92,47%, dan F1-score 91,73% untuk kelas HOTMIX. Model Random Forest juga mendapatkan hasil yang cukup baik, nilai presisi 72,00%, recall 67,92%, dan F1-score 94,27% untuk kelas HOTMIX. Hasil penelitian ini memberikan kontribusi penting dalam pengembangan model pembelajaran mesin untuk klasifikasi jenis aspal.
PENERAPAN ALGORITMA FP-GROWTH UNTUK MENENNTUKAN POLA PENJUALAN PRODUK ELEKTRONIK
Authors: Febiyanto Anggi , Faqih Ahmad , Herdiyana Ruli , Dienwati Nuris Nisa , Narasati Riri
Published: February 2024

Di era perkembangan pasar yang pesat, analisis pola penjualan sangat penting untuk meningkatkan efisiensi dan keuntungan perusahaan salah satunya perusahaan yang menjual produk elektronik. Produk elektronik mengacu pada berbagai perangkat dan perlengkapan yang menggunakan teknologi elektronik untuk berfungsi. Elektronik mencakup berbagai kategori, mulai dari perangkat konsumen seperti telepon seluler dan televisi hingga peralatan industri seperti sensor dan sistem kendali otomatis. Dalam suatu toko kerap kali terjadi masalah over stock, kehabisan stock, dan tata letak barang yang tidak beraturan dikarenakan pihak toko tidak mengetahui pola penjualan barang. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi pola penjualan produk elektronik di toko Sinar Mentari menggunakan algoritma analisis data. Penulis menggunakan metode pemrosesan data tingkat lanjut untuk mengekstrak informasi berharga dari data penjualan dalam jumlah besar.Di era pesatnya perkembangan e-commerce, analisis pola penjualan sangat penting untuk meningkatkan efisiensi dan keuntungan perusahaan. Penelitian ini mengidentifikasi pola penjualan produk elektronik di toko Sinar Mentari menggunakan algoritma FP-Grow. Langkah pertama yaitu mengumpulkan dan membersihkan data penjualan elektronik dari Toko Sinar Mentari. Selanjutnya, menerapkan algoritma FP-Grow untuk mengidentifikasi pola pembelian serupa dan mengelompokkan produk berdasarkan perilaku pembelian pelanggan. Dengan cara ini Penulis dapat mengidentifikasi tren penjualan, penawaran paket hemat, preferensi pelanggan dan tata letak barang. Penelitian ini menghasilkan kombinasi pola penjualan produk elektronik yang sudah dilakukan perhitungan menggunakan RapidMiner, hasil kombinasi pola penjualannya yaitu : apabila pelanggan membeli  Colokan Lubang 4 maka pelanggan juga akan membeli Kabel Transparant dengan nilai support 32,5 % dan nilai confidance 53,7 %penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan tentang pola penjualan produk elektronik Toko Sinar Mentari, memberikan informasi dalam pengambilan keputusan, dan meningkatkan daya saing di pasar e-commerce yang sangat kompetitif.
PERANCANGAN SISTEM SIRKULASI AIR OTOMATIS PADA KOLAM RENANG BERBASIS ARDUINO MEGA
Authors: Kurnia AR Harlan , Pohan Nurmaliana
Published: February 2024

Pemeliaharan kolam renang merupakan salah satu hal yang penting, khususnya untuk kolam kepemilikan pribadi. Namun dengan kesibukan pekerjaan sehari-hari terkadang pemilik tidak dapat untuk mengerjakan pekerjaan ini. Padahal terdapat sejumlah hal buruk jika kolam renang pribadi tidak di dilakukan pemeliharaan secara berkala. Untuk itu perlu dirancang suatu sistem yang dapat membantu dalam mengerjakan pemeliharaan air dalam kolam renang. Sistem yang dapat melakukan penyaringan air kolam, pemberian air kaporit, pengurasan dan pengisian air kolam yang dilakukan secara otomatis. Dengan memanfaatkan arduino mega sebagai pengontrol sistem sisrkulasi air pada kolam renang, serta pemanfaatan sensor water level dan LDR sebagai pendeteksi ketinggian dan kekeruhan air. Sistem juga dilengkapi dengan 4 buah pompa air untuk melaksanakan sirkulasi air pada kolam. Dari hasil pengujian, sistem dapat bekerja dengan baik. Sensor LDR dapat membedakan air bersih dan keruh sesuai dengan nilai input yang telah ditetapkan pada program. Penyemprotan klorin juga sesuai dengan settingan waktu yang ditentukan. Begitu juga dengan pompa air untuk mengatur sirkulasi air.