bluuebunny/crossref_metadata_2025 huggingface dataset:
Klasifikasi Bidang Keahlian Mahasiswa Menggunakan Algoritma Naive Bayes
Authors: Istighfar Fajar , Negara Arif Bijaksana Putra , Tursina Tursina
Published: August 2023

Salah satu faktor yang dapat menentukan pilihan bidang keahlian mahasiswa yang dimiliki Jurusan Informatika Fakultas Teknik Universitas Tanjungpura adalah penguasaan sub kemampuan yang dikuasai oleh mahasiswa terhadap kriteria sub kemampuan pada bidang pilihan tersebut. Apabila mahasiswa memiliki kemampuan yang dikuasai di bidang keahliannya tentunya akan mempermudah mahasiswa dalam proses pemilihan topik tugas akhir/skripsi. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan dan menguji performa klasifikasi algoritma Naive Bayes dalam mengklasifikasikan bidang keahlian untuk mendapatkan model klasifikasi bidang keahlian mahasiswa berdasarkan kemampuan yang dikuasai oleh mahasiswa terhadap kriteria sub kemampuan pada kelompok keahlian Jurusan Informatika Fakultas Teknik Universitas Tanjungpura. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) sebagai preprocessing untuk menangani ketidak seimbangan kelas, Chi Square sebagai feature selection dalam mengurangi dimensi data, menghilangkan fitur-fitur yang tidak relevan dan Naive Bayes yang berfungsi untuk mengklasifikasi data. Pengujian akurasi metode pada penelitian ini dilakukan dengan K-Fold Cross Validation dan evaluasi menggunakan Confusion Matrix. Pengujian dilakukan dengan menggunakan empat skenario pengujian. Skenario pengujian pertama dilakukan menggunakan algoritma Naive Bayes dengan hasil nilai akurasi sebesar 66%. Skenario pengujian kedua dilakukan menggunakan algoritma Naive Bayes dan Chi Square dengan hasil nilai akurasi sebesar 71%. Skenario pengujian ketiga dilakukan menggunakan algoritma Naive Bayes dan SMOTE dengan hasil nilai akurasi sebesar 79%. Skenario pengujian keempat dilakukan menggunakan algoritma Naive Bayes, SMOTE dan Chi Square dengan hasil nilai akurasi sebesar 80%. Terdapat peningkatan akurasi pada klasifikasi dengan penambahan SMOTE dan Chi Square sebagai balanced data dan feature selection. Hal ini dikarenakan data set yang digunakan sudah seimbang dan memiliki kriteria yang relevan, dari 228 data set sebanyak 183 data berhasil diprediksi dengan benar. Sehingga model dengan menggunakan algoritma Naive Bayes, SMOTE dan Chi Square dapat memberikan performa model yang baik dan dapat digunakan dalam memprediksi bidang keahlian mahasiswa.
Implementasi Sistem Rekomendasi pada Fitur Keranjang Menggunakan Metode Algoritma Apriori pada Aplikasi Sayurmurah.Com Berbasis Website
Authors: Veriane Syabriena Putri , Saputra M. Harry K
Published: August 2023

Perkembangan teknologi terutama pada bidang internet tentunya sangat berpengaruh dalam kehidupan. Kemunculan e-commerce memberi kemudahan dan kenyamanan dalam jual beli online. Namun, masalah yang dihadapi pada website e-commerce penjualan kebutuhan pokok adalah belum adanya sistem rekomendasi pada fitur keranjang hingga pelanggan kesulitan saat memilih pilihan yang akan diambil sesuai kebutuhan. Pada penelitian ini akan digunakan metode algoritma apriori dengan menggunakan 10 data resep yang didalamnya terdapat bahan-bahan masakan yang akan diolah untuk melakukan rekomendasi. Data akan dilakukan preprocessing untuk mengurangi noise pada data. Kemudian data akan dilakukan diolah untuk mendapatkan support, confidence dan keterkaitan antara produknya. Penelitian ini didapatkan support yang beragam, support paling rendah senilai 11% hingga yang tertinggi mencapai 70%. Hasil dari penelitian ini mendapatkan antecedent dan consequent dari item yang digunakan sehingga memungkinkan untuk dijadikan sistem rekomendasi.
Identifikasi Penyakit Tanaman Kelapa Sawit Menggunakan Metode Variable Centered Intelligent Rule System (VCIRS) dan Certainty Factor (CF) Berbasis Android Studi Kasus: PT Bumitama Gunajaya Agro Group Wilayah 10 Kabupaten Ketapang
Authors: Swiknyo Agung Jati , Midyanti Dwi Marisa , Bahri Syamsul
Published: August 2023

Perkebunan Besar Swasta (PBS) adalah salah satu bentuk pengusahaan atau pengelolaan perkebunan kelapa sawit di Indonesia. PT Bumitama Gunajaya Agro Wilayah 10 merupakan PBS yang terdiri dari pengelolaan perusahaan dan pengelolaan petani plasma. Pada pengelolaan perkebunan kelapa sawit terdapat berbagai jenis penyakit pengganggu yang harus diidentifikasi dan ditangani karena menjadi faktor turunnya tingkat produktivitas. Penyakit kelapa sawit dapat diidentifikasi dengan melihat gejala yang tampak oleh pakar. Luasnya lahan perusahaan dengan ketersediaan pakar yang kurang mengakibatkan kesulitan dalam mengidentifikasi penyakit dengan tepat dan cepat, kemudian kurangnya pengetahuan serta kesadaran petani plasma mengenai penyakit pada tanaman kelapa sawit juga membuat kesenjangan kualitas hasil buah tanaman kelapa sawit wilayah 10. Penelitian ini bertujuan membangun sebuah sistem yang digunakan untuk mengidentifikasi penyakit tanaman kelapa sawit berdasarkan interpretasi pakar menggunakan metode Variable Centered Intelligent Rule System (VCIRS) dan Certainty Factor (CF). Metode VCIRS memiliki arsitektur pengetahuan dari Sistem Berbasis Aturan dan mengambil kelebihan-kelebihan pada Ripple Down Rules. Metode CF mempunyai perhitungan untuk menentukan tingkat persentase pada hasil identifikasi penyakit tanaman kelapa sawit menggunakan nilai keyakinan yang diberikan pakar dan juga pengguna. Sistem identifikasi yang dibangun memiliki hasil pengujian fungsionalitas yang berjalan sesuai dengan kebutuhan sistem, dan memiliki akurasi sebesar 80,56% dari 36 data pengujian.
Smart Export Berbasis IoT pada Digitalisasi Sewa Lahan Ekspor (DSLE) dan Digitalisasi Gudang Bersama (DGB)
Authors: Sofijan Armin , Zahir Muhammad
Published: August 2023

Sebagai Negara yang kaya dengan sumber daya alam yang melimpah, Indonesia mampu memasok banyak komoditas ekspor di beberapa negara. Revolusi industri 4.0 di Indonesia meningkatkan aplikasi mobile (startup) seperti Go-Jek, Shopee, dan lain-lain. Di sektor-sektor lain seperti pertanian, peternakan, dan perikanan masih menggunakan cara konvensional, sektor-sektor ini penting untuk komoditas ekspor Indonesia, tetapi masalah umum di sektor-sektor ini adalah kuantitas, kualitas dan kontinuitas hasil. Penambahan internet of things (IoT) dalam Digitalisasi Sewa Lahan Ekspor (DSLE) merupakan solusi dari permasalahan kualitas dan kuantitas hasil ekspor, kemudian dilanjutkan ke sistem Digitalisasi Gudang Bersama (DGB) untuk mengatasi permasalahan kuantitas dan kontinuitas.
Implementasi Seleksi Fitur Binary Particle Swarm Optimization pada Algoritma K-NN untuk Klasifikasi Kanker Payudara
Authors: Hidayat Rahmat , Kartini Dwi , Mazdadi Muhammad Itqan , Budiman Irwan , Ramadhani Rahmat
Published: August 2023

Kanker Payudara adalah jenis kanker paling umum yang sering menyerang kalangan wanita di seluruh dunia. Diagnosa awal yang akurat dalam mendeteksi kanker payudara memainkan peran penting dalam pengobatan pasien karena semakin cepat kanker di diagnosa semakin cepat juga pengobatan dapat diberikan. Untuk menghasilkan diagnosa yang akurat terhadap pasien kanker payudara maka dilakukan penelitian dengan tujuan mendapatkan model klasifikasi yang dapat memberikan klasifikasi yang akurat terhadap penyakit kanker payudara. Algoritma klasifikasi yang sering digunakan dan cukup terkenal adalah K-Nearest Neighbor (K-NN). Algoritma K-NN melakukan klasifikasi menggunakan konsep tetangga terdekat berdasarkan pada data terdahulu, akan tetapi algoritma K-NN lemah terhadap data dengan jumlah fitur yang besar. Maka dari itu, untuk kasus dataset dengan banyak fitur dapat dilakukan seleksi fitur terlebih dahulu untuk meningkatkan performa klasifikasi K-NN. Salah satu yang sering digunakan untuk seleksi fitur adalah algoritma Binary Particle Swarm Optimization (BPSO). Pada penelitian ini akan dibuat 2 model klasifikasi K-NN yaitu model klasifikasi K-NN saja tanpa seleksi fitur dan model klasifikasi K-NN dengan seleksi fitur Binary Particle Swarm Optimization, Kemudian dilakukan perbandingan hasil akurasi yang didapat. Dataset yang akan digunakan adalah Breast Cancer Wincosin (Diagnostic) dari UCI Machine Learning Repository yang memiliki 569 data dan 30 fitur. Hasil penelitian menunjukan model K-NN+BPSO menghasilkan akurasi sebesar 95,32% dan model K-NN menghasilkan akurasi sebesar 94,15%. Berdasarkan akurasi yang didapatkan algoritma K-NN dengan seleksi fitur menghasilkan akurasi yang lebih baik daripada algoritma K-NN tanpa seleksi fitur sebesar 1,17%. Algoritma Binary PSO juga berhasil mereduksi fitur dari 30 fitur menjadi 5 fitur dengan tidak mengurangi akurasi dari model klasifikasi. Sehingga dapat disimpulkan bahwa pada kasus klasifikasi kanker payudara dengan dataset Breast Cancer Wincosin (Diagnostic) algoritma K-NN dapat dikombinasikan dengan seleksi fitur Binary PSO untuk membuat model klasifikasi yang memberikan performa cukup baik.
Aplikasi Peringatan Dini Kerusakan Jalan Menggunakan Metode Euclidean Distance dan Haversine Berbasis Android
Authors: Rismayani Rismayani , Annah Annah , Nurhidayani Asma , Intan Indo , Taslim Fahmi Satriawan , Ariani Reski
Published: August 2023

Tujuan dari penelitian ini adalah membangun sebuah aplikasi berbasis android yang dapat memberikan peringatan dini tentang kerusakan jalan dan menerapkan metode Euclidean Distance dan Haversine untuk peringatan dini Kerusakan jalan. Objek lokasi penelitian berada di sepanjang jalan Trans Sulawesi khususnya di Kabupaten Maros. Adapun metode yang digunakan adalah menerapkan Euclidean distance dan Haversine, yang dimana digunakan untuk menghitung dua titik jarak antara pengemudi dengan titik kerusakan jalan. Hasil dari penelitian ini adalah aplikasi peringatan dini kerusakan jalan yang dibangun diterapkan pada objek lokasi kabupaten Maros yang dapat membantu pengguna jalan khususnya pengendara dalam memperoleh informasi awal tentang keadaan jalan yang akan dilalui sehingga pengendara lebih berhati-hati dan berdasarkan uji jarak aplikasi peringatan dini kerusakan jalan dinyatakan valid. Peringatan dini kerusakan jalan dapat dijadikan sebagai rambu alternatif jika terdapat jalan rusak yang dimana notifikasi masuk kedalam perangkat mobile yang menggunakan platform android dan berdampak positif bagi pengguna jalan Trans Sulawesi di Kabupaten Maros.
Implementasi Protokol Keamanan Dan Segmentasi Jaringan Dalam Project Pembangunan WLAN Untuk PT Pan Pacific Insurance
Authors: Almakhi Riyan , Budiman Ade Surya , Astuti Rachmawati Darma
Published: August 2023

Security of data and network devices is essential in the development of a computer network, either in the creation of new computer networks or in the development of existing computer networks. PT. Pan Pacific Insurance as a company that holds large amounts of data along with its supporting computer network's infrastructure, focuses on security aspects in addition to performance aspects in its computer network. To get the flexibility of its computer network, the company developed a wireless local area network (WLAN) in line with the relocation of its head office. The Existing company's network needs to be improved with a WLAN network, so it does not only improve employee performance and provides the best security for company data. For those purposes, the authors applied the use of Cisco Wireless LAN Controller (WLC), Cisco Access Point and applied the WPA+WPA2 PSK security protocol for the SSID used by employees. Using this protocol when employees want to connect to the network wireless, they will be forced to type the password that has been set. In addition to implementing the security protocol, the author also applies the Web Policy Authentication security protocol for the SSID used by guests. So that guests who want to connect to a wireless network will be directed to a web browser to be asked to enter a username and password first. A series of security protocols, also added with network segmentation on each SSID to use a different network address. Thus, the essence of network security and performance is expected to increase. From the results of the tests carried out, obtained security guarantees on the PT. Pan Pacific Insurance successfully directs every user connected to the network as part of the security protocol implemented. Furthermore, with network segmentation, user traffic is more controlled because guests get their network segmentation, so they don't interfere with network traffic for users or company staff in company operations.
RETRACTED : Sistem Pendukung Keputusan Memilih Cryptocurrenccy Exchange Menggunakan Metode AHP
Authors: Monica Dewi
Published: August 2023

artikel kami retract, karena dalam proses penerbitan artikel ini di Justin, author juga mengirimkan artikel ini ke jurnal lain untuk diterbitkan.
Desain Knowledge Management System pada Program Studi Sebagai Media Berbagi Pengetahuan
Authors: Sani Ramadhan Rakhmat , Sukamto Titien Suhartini , Emmerig Richard
Published: August 2023

Pengetahuan merupakan aset untuk meningkatkan kemampuan dan kinerja pegawai, serta kunci pengelolaan organisasi yang efektif dan efisien. Maka dari itu, perlu untuk dikelola dengan baik melalui sebuah manajemen pengetahuan. Prodi Sistem Informasi saat ini memiliki dosen dan mahasiswa yang perlu untuk selalu mendapat akses terhadap pengetahuan. Walaupun saat ini mudah dalam memperoleh informasi, namun tidak tersedianya fasilitas dan batasan, membuat lambatnya proses berbagi pengetahuan, yang berdampak terhadap peningkatan skill dosen dan mahasiswa. Manajemen pengetahuan dapat berjalan dengan efektif, salah satunya dengan bantuan sistem informasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan desain dari Knowledge Management System (Sistem Manajemen Pengetahuan) sebagai media/ platform akses, menyimpan, berbagi dan berdiskusi mengenai pengetahuan di bidang keilmuan Sistem Informasi. KMS dikembangkan dengan model Prototyping dengan menambahkan prosedur identifikasi dan kategorisasi pengetahuan di awal tahapan prototyping. BPMN digunakan untuk mengambarkan proses bisnis yang diusulkan dan UML berguna dalam proses pengembangannya. KMS  yang akan dikembangkan dapat bermanfaat bagi dosen, mahasiswa, serta civitas akademik lainnya di kalangan Prodi Sistem Informasi
Analisis Kebutuhan Pengguna Learning Management System Terhadap Pembelajaran Jarak Jauh Menggunakan Metode User Persona
Authors: Anthaqo Fajar Maulideo , Kusuma Wahyu Andhyka
Published: August 2023

Learning Management System merupakan sebuah perangkat lunak yang khusus dirancang guna untuk melakukan distribusi, membuat, dan melakukan pengaturan terhadap konten pembelajaran. Dalam penggunaan perangkat lunak terdapat kemungkinan dari requirement defect pada sistem. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisa kebutuhan dari stakeholder yang berkaitan dengan pembelajaran jarak jauh. Dengan hasil akhir berupa mockup yang dapat membantu stakeholder, yaitu mahasiswa dan dosen untuk melakukan pembelajaran jarak jauh. Penelitian ini menggunakan metode user persona untuk memenuhi elisitasi kebutuhan stakeholder yang berkaitan dengan permasalahan dalam pembelajaran jarak jauh. Dengan mengidentifikasi fitur yang dibutuhkan dalam LMS UMM untuk mendukung pembelajaran. Penelitian ini menghasilkan hasil akhir berupa mockup dengan hasil presentase validasi yang cukup besar di tingkat “efektif” dan “cukup efektif” dari beberapa value yang menjadi pilihan responden “efektif”, “cukup efektif”, “kurang efektif”, dan “tidak efektif” dalam penggunaan LMS untuk distance learning. dengan demikian didapatkan hasil akhir berupa mockup dengan fitur yang memenuhi kebutuhan stakeholder dalam menunjang distance learning
Perancangan User Interface Mobile App untuk Kumpulan Start-Up Coffee Shop di Wilayah Jakarta Timur sebagai Wadah Pemasaran Produk dengan Metode Design Thinking
Authors: Andriani Tasya Aulia , Sari Dian Permata , Andrian Rian
Published: August 2023

Perkembangan zaman saat ini berpengaruh besar terhadap kemunculan bisnis atau start-up baru yang salah satunya merupakan start-up di bidang kuliner. Start up dalam bidang kuliner saat ini marak ditemukan dengan kemunculan berbagai resto, yang salah satunya paling banyak diminati ialah kedai Coffee Shop yang menjadi daya tarik oleh kalangan muda, dewasa, hingga orang tua untuk menikmati hidangan dan cemilan dari berbagai kedai kopi kekinian. Kemunculan kedai Coffee Shop saat ini selalu ramai kunjungan bahkan bagi pelanggan yang enggan datangpun tetap dapat menikmatinya dengan memanfaatkan platform perantara untuk mendapatkan menu produk dari kedai kopi favoritnya. Salah satu cara untuk merampung kumpulan start up kedai kopi ialah dibentuknya suatu platform khusus yang berisikan berbagai kumpulan kedai kopi sehingga mempermudah pelanggan untuk menikmatinya. Penggambaran suatu platform tersebut dibuat terlebih dahulu skema perancangan user interface yang dibuat sehingga fitur-fitur yang terdapat dalam aplikasi dapat memudahkan, serta menerapkan user experience untuk memahami sesuai dengan kebutuhan pengguna. Pada penelitian ini menerapkan metode pendekatan design thinking guna menghasilkan suatu perancangan produk yang terbaru sesuai dengan kebutuhan pengguna. Untuk mengetahui keefektifan produk yang telah dirancang, dilakukan pengujian produk dengan menerapkan system Gueriella Usability Test  pada prototipenya. Hasil pengujian kegunaan dengan perhitungan Guerilla Usability Test  diperoleh hasil 2 dari 7 skenario memiliki nilai terendah, yaitu 7 dari 9 poin. Alhasil dapat disimpulkan bahwa secara keseluruhan prototipe yang dirancang memiliki pengalaman pengguna yang bernilai baik berdasarkan pengukuran Guerilla Usability Test.
Perencanaan Strategis SI/TI Pada SMAI Al Azhar 10 Pontianak Menggunakan Pendekatan Metodologi Ward & Peppard
Authors: Hanifah Hanifah , Ilhamsyah Ilhamsyah , Rusi Ibnur
Published: August 2023

SMAI Al Azhar 10 Pontianak merupakan salah satu sekolah di Kota Pontianak yang telah memanfaatakan SI/TI untuk melaksanakan proses bisnisnya di dunia pendidikan. Namun SMAI Al Azhar 10 Pontianak belum mempunyai pedoman dalam memprioritaskan pengembangan SI/TI, belum mempunyai dokumen perencanaan strategis SI/TI, dan belum menggunakan SI secara maksimal padahal SI telah dibuat dikarenakan masih belum sesuai kebutuhan dan masih terdapat SDM yang belum terlatih. Oleh karena itu, penelitian ini dilakukan guna merancang perencanaan strategis sistem dan teknologi informasi sehingga bisa meningkatkan keunggulan kompetitif sekolah. Metodologi yang dipergunakan pada penelitian ini merupakan metodologi Ward and Peppard yang terdiri dari dua tahapan yaitu tahapan masukan dan keluaran. Tahapan masukkan merupakan uraian kondisi saat ini dengan melakukan analisis lingkungan bisnis maupun SI/TI secara internal maupun eksternal. Analisis dilakukan dengan menerapkan beberapa tools yaitu dalam analisis lingkungan bisnis internal menggunakan SWOT, Value Chain, BSC dan CSFs sedangkan dalam analisis lingkungan bisnis eksternal menggunakan tools analisis PEST dan Porter’s Five Forces, dan untuk analisis SI/TI internal menggunakan McFarlan’s Strategic Grid dan adapun untuk tahapan keluaran yakni strategi bisnis SI, staregi TI, strategi manajemen SI/TI serta portofolio aplikasi mendatang. Hasil penelitian ini adalah terciptanya dokumen perencanaan strategis SI/TI yang selaras dengan strategi bisnis sekolah sehingga mempermudah manajemen dalam pengelolaan sumber daya guna menghasilkan data informasi yang diperlukan, akurat, dan bisa dibagikan oleh seluruh pihak, meningkatkan daya saing secara kompetitif, meningkatkan mutu dan kualitas organisasi dalam pemanfaatan SI/TI, dan meningkatkan nilai investasi di bidang SI/TI.
Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Kasus COVID-19 di Indonesia Menggunakan Metode Regresi Logistik Multinomial
Authors: Prabowo Ridho , Sujaini Herry , Rismawan Tedy
Published: August 2023

Seiring berkembangnya Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) di Wuhan dan berkembang di seluruh negara khususnya di Indonesia. Banyak masyarakat di Indonesia menuangkan dan mengekspresikan opini mereka pada media sosial salah satunya Twitter. Opini tersebut menjadi acuan pada penelitian ini untuk menganalisis sentimen masyarakat Indonesia terhadap kasus COVID-19. Analisis sentimen merupakan proses pengolahan data tekstual secara otomatis untuk mendapatkan informasi sentimen yang terkandung pada tweet. Implementasi sistem dilakukan dengan mengklasifikasi tweet menggunakan metode Regresi Logistik Multinomial. Metode Regresi Logistik Multinomial dikenal dengan regresi logistik dengan variabel dependen mempunyai skala nominal lebih dari dua kategori. Tweet diklasifikasi menjadi 3 kategori sentimen yaitu sentimen positif, netral dan negatif. Sistem analisis sentimen berbasis website menggunakan bahasa pemrograman Python. Proses analisis sentimen melalui beberapa tahapan, pertama proses crawling data tweet, kemudian hasil crawling akan diproses ke tahap text preprocessing, setelah melewati text preprocessing tweet akan dibobot menggunakan TF-IDF, kemudian tweet diklasifikasi dengan menggunakan metode Regresi Logistik Multinomial ke dalam kelas sentimen positif, netral, atau negatif. Pengujian dilakukan menggunakan 870 data tweet yang telah dilabel terlebih dahulu. Sistem analisis sentimen menghasilkan akurasi sebesar 64%, dengan precission untuk sentimen positif 85%, netral 56%, dan negatif, 53% dan recall untuk sentimen positif 74%, netral 67%, dan negatif 50%.
Penerapan Metode Multinomial Naïve Bayes untuk Klasifikasi Judul Berita Clickbait dengan Term Frequency - Inverse Document Frequency
Authors: Ramadhan Fikri Alwan , Sitorus Sampe Hotlan , Rismawan Tedy
Published: August 2023

Clickbait merupakan judul berita yang bombastis dan memberikan informasi tidak utuh sehingga membuat pembaca penasaran ingin tahu dengan cara mengklik tautan berita. Penggunaan judul berita clickbait terkadang bersifat menjebak karena judul dari artikel tersebut bersifat tidak utuh. Hal tersebut menyebabkan kesimpulan yang didapat dari judul dan isi berita terkadang tidak sesuai. Sehingga perlu dilakukan penelitian untuk mengklasifikasi judul berita yang termasuk clickbait atau bukan. Penelitian ini menggunakan metode Multinomial Naïve Bayes dan TF-IDF (Term Frequency - Inverse Document Frequency) dengan data didapat dari judul berita online yang di ambil dari beberapa situs website. Pada penelitian ini TF-IDF digunakan untuk memberikan bobot kata pada proses pelatihan, pengujian dan klasifikasi. Data yang digunakan berjumlah 1000 data dengan 800 data latih dan 200 data uji. Pengujian dilakukan menggunakan confusion matrix sehingga didapatkan akurasi sebesar 65 %, recall sebesar 65,69 % dan precision sebesar 65,69 %.
Klasifikasi Penyakit Daun Kopi Menggunakan Kombinasi Haralick, Color Histogram dan Random Forest
Authors: Wildah Siti Khotimatul , Latif Abdul , Mustopa Ali , Suharyanto Suharyanto , Maulana Muhammad Sony , Sasongko Agung
Published: August 2023

Kopi merupakan spesies tanaman dengan bentuk pohon yang dijadikan sebagai bahan baku dalam pembuatan minuman-minuman kopi. Akan tetapi pada produksinya terdapat permasalahan umum yang masih sering terjadi yaitu adanya hama atau penyakit yang menyerang pada bagian daun kopi sehingga berdampak pada pertumbuhan tanaman kopi tersebut dan berakibat terjadi penurunan produksi kopi. Pengenalan penyakit dan hama pada daun kopi masih menggunakan proses manual sehingga bisa memperlambat proses deteksi serta penanganan penyakit dan hama tersebut, oleh karena itu perlunya pendeteksian otomatis sehingga dapat mendeteksi tahap awal hama dan penyakit pada daun kopi tersebut. Deteksi otomatis dapat dilakukan dengan menerapkan teknologi Computer Vision yaitu Image Classification dan metode Machine Learning. Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan metode yang dapat mengklasifikasikan penyakit dan hama pada daun kopi dengan menggunakan algoritma Machine Learning Random Forest dengan menambahkan kombinasi ekstraksi fitur Haralick dan Color Histogram. Hasil penelitian menunjukkan performa yang sangat baik dimana nilai akurasi yang diperoleh sebesar 98,86%.
Android-based Video Sharing Application Design
Authors: Fatma Utami Anastasia Siwi , Arif Muhammad Saifudin , Sinnun Ahmad , Prasetyo Feri , Palasara Nicodias
Published: August 2023

The impact of the COVID-19 virus pandemic that has hit the whole world has more or less affected the way people move. Many activities have to be centered at home, from working at home to studying at home. On the other hand, students at school still need tutoring. However, the signs of returning to school amid the rules of Large-Scale Social Restrictions (PSBB) and Adaptation of New Habits (IMR) still appear gray. The final solution is to keep children learning online. Online learning is learning that is done online, using learning applications and social networks. Online learning is learning that is done without face-to-face, but through an available platform. For example in this mobile application which aims to assist the learning process for students and teachers. This learning video application is made for learning and teaching tools. The process of designing this educational video sharing information system begins with analyzing the learning system, designing UML diagrams, and designing mock ups as an interface for an overview of the application. The result of this final project is as an encouragement for students who are expected to be better by using a system that has not been computerized
Model Neural Network Autoregressive untuk Prediksi Inflasi Bulanan di Kota Yogyakarta
Authors: Prapcoyo Hari , As'ad Mohamad
Published: August 2023

AbstrakYogyakarta sebagai kota pelajar, kota pariwisata ataupun kota budaya sangatlah ramai aktifitas ekonominya karena banyak sekolah, universitas, tempat wisata dan juga tempat budaya yang tentunya banyak mahasiswa, wisatawan dalam negeri maupun luar negeri yang berkunjung ke kota tersebut. Aktifitas mahasiswa dan wisatawan di kota Yogyakarta ini bisa meningkatkan aktifitas perekonomian seperti tempat kost, penginapan atau hotel serta tidak ketinggalan tempat makan, tempat belanja dan lain sebagainya. Penelitian ini mempunyai tujuan untuk memprediksi inflasi bulanan di kota Yogyakarta yang ramai tersebut. Data sekunder inflasi bulanan untuk kota Yogyakarta diperoleh dari BPS kota Yogyakarta dan BPS pusat.  Data yang digunakan yaitu data inflasi bulanan mulai dari Januari 2006 sampai dengan Desember 2021, sebanyak 192 data. Penelitian ini menggunakan model peramalan jaringan syaraf tiruan (JST) atau artificial neural network (ANN). Model JST atau ANN yang digunakan yaitu model neural network autoregressive (NNAR). Model NNAR ini menggunakan algoritma backpropogation dengan fungsi aktifasi sigmoid biner. Pengolahan data pada penelitian ini menggunakan R package statistics yang merupakan open source program. Hasil kesimpulan dari penelitian ini adalah diperoleh model terbaik yaitu NNAR(12,8) artinya  model NNAR ini mempunyai input berupa lag-1 sampai dengan lag-12 inflasi bulanan koya Yogyakarta dengan single hiden layer mempunyai 8 neuron. Akurasi model NNAR(12,8) di ukur dengan root mean square error (RMSE, sebesar 0.05962758), mean absolute square error (MASE, sebesar 0.1011443), mean absolute percentage error (MAPE, sebesar 28.32449). Saran dari penelitian ini untuk penelitian lanjutan, model NNAR(12,8) hendaknya dibandingkan dengan model ANN yang lain atau model yang berbasis sistem cerdas (artificial intelegent, AI).
Aplikasi Pencarian Tutor Private Menggunakan Metode Profile Matching
Authors: Christina Sherly , Putri Intan Berliana , Oktaviyani Enny Dwi , Ronaldo Deddy
Published: August 2023

Proses belajar-mengajar merupakan salah satu aktifitas kehidupan masyarakat yang mengalami dampak masif karena pandemi Covid-19. Pembatasan interaksi sosial yang mengakibatkan banyak siswa harus belajar mandiri, menyebabkan kebutuhan akan jasa Tutor Private meningkat. Bersamaan dengan itu muncul juga kebutuhan akan teknologi informasi yang dapat mengatasi keterbatasan mobilitas masyarakat di era Pandemi, untuk menemukan jasa Tutor Private yang memenuhi standar kebutuhan. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk membangun sebuah aplikasi berbasis website bagi pengelolaan data-data Tutor Private yang didukung oleh Sistem Penunjang Keputusan untuk membantu masyarakat melakukan pencarian jasa Tutor. Sistem Penunjang Keputusan menerapkan metode Profile Matching, untuk merekomendasikan profil Tutor Private berdasarkan kriteria-kriteria yang diinginkan oleh masyarakat, seperti mata pelajaran yang ingin dibimbing, pengalaman mengajar, usia Tutor, biaya mengajar, jadwal belajar dan sarana belajar yang disediakan oleh Tutor. Penelitian ini menerapkan beberapa tahapan metode Waterfall yaitu : analisis kebutuhan, desain, pembuatan kode program, dan pengujian. Hasil pengujian black box  menunjukkan bahwa fitur-fitur pada aplikasi ini telah berfungsi sesuai dengan tujuan. Website ini dapat merekomendasikan profil Tutor berdasarkan  perankingan yang mendekati kriteria inputan pengguna sistem, dengan melakukan pencocokan dan penyeleksian kriteria pada sistem.
Analisa Faktor Keberlanjutan Penggunaan Wearable IoT dengan Menggunakan Metode UTAUT2 dan TTF
Authors: Ranti Shinta Dwi , Roestam Rusdianto
Published: August 2023

Pemanfaatan teknologi informasi khususnya sistem informasi berbasis IoT pada masa pandemic sangat penting terutama dalam memotivasi masyarakat dalam menjaga dan meningkatkan kebugaran. Wearable fitness tracker (WFT) merupakan salah satu perangkat wearable IoT yang berfungsi untuk memonitor berbagai aktivitas kebugaran atau kesehatan. Keberhasilan implementasi teknologi sangat mempengaruhi niat pengguna untuk menggunakan perangkat ini secara berkelanjutan. Namun, sejak menurunnya tren kasus Covid-19 di Indonesia pada akhir tahun 2021 belum ada evaluasi sistem dalam hal berkelanjutan penggunaan perangkat wearable IoT khususnya fitness tracker. Oleh karena itu, penelitian ini dilakukan untuk mengetahui variabel-variabel yang mempengaruhi pengguna dalam keberlanjutan penggunaan wearable IoT dengan menerapkan penggabungan model Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) 2 dan Task–Technology Fit (TTF), serta penambahan karakteristik wearables IoT sebagai antesenden dari teori TTF. Data empiris dikumpulkan dari pengguna aktif wearable fitness tracker melalui online kuesioner dan model terintegrasi diuji menggunakan pendekatan Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM). Hasilnya diharapkan akan memberikan pemahaman teoristis dan strategi pengembangan masa depan bagi pengembang teknologi wearable IoT sehingga perangkat memiliki fitur-fitur yang lebih baik, lebih bermanfaat dan dapat diterima sesuai dengan kebutuhan penggunanya.
Review Identifikasi dan Klasifikasikan Biji Kopi Menggunakan Computer Vision
Authors: Ligar Bonang Waspadadi
Published: August 2023

Dianggap sebagai salah satu minuman terpenting yang ada saat ini, Kopi banyak dikonsumsi di seluruh dunia. Beberapa faktor yang mempengaruhi kualitas biji kopi seperti warna, tekstur, ukuran, aroma, dll serta proses lain di sepanjang rantai produksi seperti proses penanaman, pemanggangan, dan penggilingan. Namun semua proses tersebut akan sia-sia jika kualitas biji kopinya rendah. Jadi, sangatlah penting untuk hanya menggunakan biji kopi dengan kualitas terbaik. Oleh karena itu, tantangannya adalah mengembangkan sistem yang menggunakan visi komputer untuk mengidentifikasi biji berkualitas tinggi atau mengklasifikasi berdasarkan spesiesnya untuk memudahkan upaya yang diperlukan oleh semua pelaku dalam rantai pasokan. Memberikan informasi kepada pelanggan akhir juga bisa menjadi faktor penentu untuk memajukan industri kopi. Makalah ini bertujuan untuk meninjau literatur dalam topik menggunakan visi komputer untuk biji kopi. Setelah meninjau sejumlah studi yang dipilih yang sesuai dengan topik yang dipilih dalam makalah kami, teknik visi komputer digunakan untuk dua alasan utama, identifikasi dan klasifikasi. Penelitian tentang topik ini masih terbatas. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa masih banyak ruang untuk mempelajari topik ini. Penelitian ini juga bertujuan untuk membantu memberikan bahan penelitian bagi peneliti selanjutnya.
Pengembangan Bahasa Pemodelan dan Code Generation untuk Smart Contract
Authors: Rahman Labib Izzatur , Candra Muhammad Zuhri Catur
Published: August 2023

Smart Contract merupakan konsep yang dicetus oleh Nick Szabo (Szabo, 1997) yang merupakan kontrak berbentuk elektronik. Dengan berkembangnya blockchain konsep tersebut dikonkritkan dengan bentuk code yang terpasang di jaringan blockchain yang disebut smart contract juga. Penelitian ini menggunakan definisi smart contract yang dicetus oleh Nick Szabo yang merupakan alternatif kontrak konvensional. Dalam membuat Smart Contract terdapat kesulitan karena menggabungkan dua domain pengetahuan yaitu kontrak dan informatika. Sebuah bahasa pemodelan dapat dikembangkan untuk memudahkan proses pengembangan Smart Contract. Bahasa pemodelan dapat dijadikan sebagai alat spesifikasi kontrak bahkan sampai generasi implementasi source code. Penelitian ini bertujuan membuat bahasa pemodelan yang mampu menyebutkan spesifikasi smart contract sekaligus cukup mudah digunakan oleh pengguna non-IT. Bahasa pemodelan yang dibuat juga mampu menghasilkan skeleton implementasi untuk source code smart contract.
Penerapan Metode Design Thinking Pada Perancangan User Interface Aplikasi Bakery’lils Sebagai Platform Digital Penjualan Kue
Authors: Agustin Hilalia Nur , Sari Dian Permata , Andrian Rian
Published: August 2023

Dalam dunia bisnis khususnya di bidang kuliner yang merupakan salah satu bisnis yang banyak diminati masyarakat terutama produk dari indsutri rumahan seperti kue dan roti. Penjualan dan pemesanan kue biasanya masih mengharuskan pelanggan untuk datang langsung ke toko melakukan pemesanan dan transaksi. Pemesanan kue tersebut disaat ini sudah tidak efektif, maka dari itu harus ada platform digital sebagai inovasi dari transaksi pemesanan kue. Karena dengan adanya sistem informasi sebagai wadah untuk memudahkan transaksi penjualan secara Online terhadap calon pembeli. Dapat bermanfaat bagi penjual maupun pembeli dalam mempercepat proses pemesanan kue, proses transaksi penjualan yang efektif. Untuk membangun sistem informasi tersebut, terdapat penerapan metode yang digunakan yaitu Metode Design Thinking. Dengan menghasilkan prototype dalam penilaian Usability Testing yang akan berguna untuk pengembangan aplikasi mobile sebagai platform digital pemesanan kue.
Segementasi Gambar pada Dataset MNIST dengan Optimasi Mini Batch dan K-means++ pada Algoritma K-means
Authors: Susanto Agus , Roestam Rusdianto
Published: August 2023

Proses segmentasi gambar tulisan tangan berupa gambar dengan menggunakan k-means perlu diawali dengan clusterisasi. Akibat dari proses clusterisasi ini membuat proses secara keseluruhan menjadi lambat. Penelitian ini memanfaatkan mini batch k-means untuk mempercepat proses pengenalan tulisan tangan berupa gambar. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah dataset MNIST. Normalisasi terhadap dataset akan dilakukan terlebih dahulu sebelum clusterisasi menggunakan teknik minibatch k-means diterapkan. Selanjutnya inisiasi centroid dilakukan menggunakan k-means++. Hasil penelitian menyatakan bahwa optimasi minibatch dan k-means++ pada algoritma k-means mampu mempercepat waktu komputasi lebih singkat 28 menit 13 detik yaitu 29 menit 39 detik menjadi 1 menit 26 detik, dengan akurasi sebesar 90,13%.
Pengembangan Arsitektur VGG16 dan DCNN7 pada Convolutional Neural Network dalam Melakukan Klasifikasi Pose Yoga
Authors: Jasin Reiner Anggriawan , Santoso Vincent Leonard
Published: August 2023

Yoga merupakan olahraga yang sangat populer khususnya bagi kalangan wanita yang menginginkan bentuk tubuh yang sehat dan ideal. Yoga dapat dilakukan oleh siapapun baik pria maupun wanita dengan cara mengikuti beberapa pose tertentu yang berguna untuk meregangkan otot dalam tubuh dan memperbaiki postur tubuh. Pose merupakan salah satu hal utama dari yoga. Pose dalam yoga sangat beragam hingga bahkan banyak orang yang bingung dan akhirnya melakukan pose yoga yang tidak sesuai. Jika pose yang dilakukan tidak benar, yoga akan menjadi tidak efektif untuk dilakukan. Bahkan pada kasus parah, pose yang salah dapat menyebabkan cedera yang cukup serius. Akan cukup sulit untuk mengetahui pose yang salah jika tidak dilakukan oleh seorang profesional. Tetapi tidak semua orang memiliki keberanian dan rasa percaya diri untuk dilatih seorang profesional khususnya bagi orang-orang yang melakukan yoga secara mandiri di rumah. Pada penelitian ini, kami melakukan klasifikasi pose yoga dengan menggunakan Convolutional Neural Network yaitu salah satu metode klasifikasi gambar state of the art. 3 arsitektur utama yang akan digunakan adalah VGG-16, ResNet50 , dan DCNN-7 yang merupakan arsitektur paling populer dalam melakukan image classification. 2 arsitektur lain yang akan digunakan merupakan hasil rancangan kami sebagai peneliti dimana kami memanfaatkan VGG-16 dan DCNN-7 sebagai basis rancangannya. Dataset yang kami gunakan berasal dari gabungan beberapa dataset dari kaggle yang berjumlah 2.945 gambar yang berisikan pose yoga seperti downdog, goddess, plank, dan lainnya. Total class yang kami gunakan berjumlah 7 kelas sehingga klasifikasi kami bersifat multiclass. Hasil output dari penelitian ini adalah sebuah model Convolutional Neural Network yang dapat memprediksi pose yoga pada suatu gambar. Dari kelima model yang telah dilatih, salah satu arsitektur rancangan kami dengan nama Model 1 menunjukkan nilai akurasi 83,73%, loss 61,06%, precision 85,76%, dan recall 83,73%. Ini merupakan hasil yang paling optimal dibandingkan arsitektur model lainnya yang dipakai dalam penelitian ini.
Penerapan Metode Multiple Step pada Sistem Informasi Laba Rugi Keuangan Resto untuk Monitor Efisiensi Operasional
Authors: Buga Langoday Mario Angelo Kevin , Sukmaaji Anjik , Erstiawan Martinus Sony
Published: August 2023

Suatu pengelolaan restoran selalu memerlukan sistem akuntansi untuk mengetahui data yang merupakan keseluruhan biaya operasional resto. Hal ini berguna untuk monitoring / mengawasi keluar masuknya keuangan sehingga didapatkan hasil akhir per bulan berupa laba atau rugi. Maka, monitoring keuangan harus menggunakan sistem metode laba rugi. Dengan demikian, proses bisnis operasional suatu resto dapat diketahui lebih mudah dan teliti. Efisiensi operasional resto merupakan besarnya angka persentase dari total pengeluaran dalam menentukan target keuntungan bersih yang diperoleh setiap akhir bulan. Sistem otomatisasi informasi keuangan sangat perlu dimiliki oleh setiap pengelola resto pada penggunaan sistem informasi laba rugi keuangan. Sistem informasi laba rugi dapat menghasilkan informasi data keuangan perusahaan secara cepat dan teliti sehingga dapat memudahkan pemantauan keuangan dalam pengelolaan resto, dan semua data dapat dilihat secara detail agar resto dapat meminimalisir kerugian dan memaksimalkan keuntungan.
Penerapan Algoritma Bubble Sort Dalam Peningkatan Layanan Rumah Sakit
Authors: Anugrah Seza Rifsahadi , Sholihati Ira Diana
Published: August 2023

Rumah sakit merupakan sarana layanan sosial yang mempunyai banyak manfaat untuk kebutuhan penyelesaian masalah bagi masyarakat. Selain digunakan untuk sarana konsultasi penyakit, rumah sakit juga dapat menjadi wadah publik untuk mendapatkan informasi bagi kesehatannya. Kebutuhan pengumpulan data kertas yang dilakukan dalam proses pelayanan da[at menyusahkan masyarakat dalam penjalanan alur kerja rumah sakit yang sebenarnya dapat ditinggalkan dan ditukar dengan alat baru menggunakan sistem aplikasi terintegrasi. Sistem terintegrasi yang digunakan dapat memudahkan masyarakat dalam proses pendaftaran, pendataan, serta pengecekan rekam  medis yang dilakukan oleh masyarakat di dalam aplikasi rumah sakit yang dilakukan dengan pemanfaatan sistem informasi. Perkembangan sistem informasi yang telah berkembang harus dimanfaatkan guna memudahkan masyarakat untuk pengelolaan data di rumah sakit. Pemanfaatan sistem informasi menggunakan aplikasi juga didukung dengan bubble sort algorithm untuk memudahkan masyarakat dalam untuk melakukan pengoperasian didalam aplikasi. Pembaruan pola kerja delakukan dengan melihat dari apa yang banyak dibutuhkan oleh masyarakat, dan apa hasil dari pembaruan yang akan dilakukan. Penelitian ini bertujuan untuk dapat memudahkan masyarakat dalam melakukan pelayanan rumah sakit secara jarak jauh.
Penerapan Metode SMART dalam Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Anak-anak TK Yatim dan Dhuafa
Authors: Oktavyani Annisa , Putri Assyifa Andhika , Kaazhim Dzakiyyah Al , Apriliza Fayza
Published: August 2023

Dalam melakukan penerimaan anak didik baru TK Al-Fath, pihak yayasan melakukan seleksi menggunakan perhitungan sederhana dan tidak menggunakan metode apapun. Penting bagi pihak yayasan untuk memastikan bahwa anak-anak baru yang diterima merupakan anak-anak yang memang layak menerima bantuan sehingga harapan dari dibentuknya TK Al-Fath dapat tercapai, yakni memberikan pendidikan yang layak bagi anak yatim dan atau piatu serta dhuafa sedari dini. Penerimaan anak-anak baru didasarkan pada pertimbangan terhadap beberapa kriteria yang telah ditentukan, seperti kondisi keluarga dan ekonomi. Penentuan penerimaan anak-anak TK Al-Fath dilakukan secara selektif tetapi belum menerapkan sistem pendukung keputusan. Sehingga, hasil akhir yang didapatkan kurang akurat karena potensi terjadinya kesalahan dalam pengambilan keputusan menggunakan perhitungan sederhana cukup besar. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk memperoleh hasil berupa perangkingan dan pengelompokkan calon anak didik baru TK Al-Fath dari perhitungan menggunakan metode SMART yang akurat daripada menggunakan perhitungan sederhana yang saat ini masih diterapkan. Metode SMART merupakan metode pengambilan keputusan dengan cara melakukan perangkingan dan pengelompokan berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan. Dilakukan perhitungan pengambilan keputusan menggunakan metode SMART (Simple Multi-Attribute Rating Technique) dengan enam kriteria, yaitu status yatim, status dhuafa, kepemilikan rumah, pekerjaan orang tua, penghasilan orang tua, dan umur dari calon anak didik baru. Data yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari wawancara dan observasi yang dilakukan terhadap pihak Yayasan Al-Fath. Terdapat 52 sample calon anak didik baru yang mendaftar di TK Al-Fath dengan latar belakang yang beragam. Adapun hasil dari implementasi metode SMART pada sistem pendukung keputusan yang telah dilaksanakan, yaitu sebanyak 23 dari 52 anak yang mendaftar di TK Al-Fath diterima karena memiliki nilai akhir 50-100, dimana rentang nilai tersebut telah memenuhi ketentuan nilai akhir. Sedangkan, 29 dari 52 anak yang mendaftar di TK Al-Fath ditolak karena memiliki nilai akhir 0-49, dimana rentang nilai tersebut tidak memenuhi ketentuan nilai akhir yang telah ditetapkan.
Penerapan Metode HSV-TCA Untuk Mendeteksi Kutu Beras (Sitophylus Oryzae L) Secara Real-Time
Authors: Fatmawati Uvi Desi , Praditasari Wibby Aldryani Astusi , Aprilliyani Ria
Published: August 2023

Metode HSV-TCA adalah sebuah penggabungan antara metode Tresholding dalam ruang warna HSV yang disempurnakan dengan metode deteksi Contour Area. Dalam penelitian ini, metode tresholding digunakan untuk memisahkan antara objek yang berupa kutu beras jenis Sitophilus Oryzae L dengan background-nya yaitu beras. Prinsip Region Of Interest (ROI) digunakan untuk meminimalisir kesalahan dalam pendeteksian dari kamera webcam dikarenakan ukuran beras dan kutu yang relatif kecil. Nilai treshold dan contour area (jenis contour dan lebar contour area) dapat dijadikan input dalam penggambaran ROI sehingga dapat dilakukan pengambilan gambar dalam bentuk tertentu seraca real-time. Percobaan pada dua kualitas beras telah dilakukan. Beberapa library OpenCV digunakan dan berfungsi dengan baik. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode ini bisa memisahkan antara objek kutu beras jenis Sitophilus Oryzae L dengan background-nya yaitu beras dimana keduanya sama-sama berukuran kecil, sekaligus mendeteksi kutu beras jenis Sitophilus Oryzae L secara real-time.
Pengembangan Aplikasi Contact Tracing untuk Mendukung Program Belajar Tatap Muka di Masa Pandemi
Authors: Mayliana Mayliana , Idananta Kanyadian
Published: August 2023

Pembatasan interaksi sosial selama Covid-19 berdampak pada perubahan metode bekerja dan belajar di masyarakat. Istilah SFH (Study/School from Home) sering terdengar pada masa pandemi untuk menyebut metode bekerja atau belajar secara daring sebagai bentuk adaptasi terhadap kebijakan pembatasan kegiatan tatap muka. Pembelajaran secara daring mempunyai kelebihan di pemilihan waktu dan tempat yang lebih fleksibel. Melihat situasi pandemi Covid-19 yang cenderung membaik, pemerintah memutuskan untuk mengijinkan pertemuan tatap muka di sekolah juga mendorong penggunaan teknologi digital untuk memantau dan mengevaluasi perkembangan pandemi. Semua unit pendidikan di wilayah PPKM level 1, 2 dan 3 yang memenuhi kriteria wajib melaksanakan PTM terbatas mulai Januari 2022. Pada penelitian ini penulis akan menganalisa dan merancang aplikasi Contact Tracing untuk memantau status vaksinasi dan mengidentifikasi pendidik, tenaga kependidikan dan peserta didik yang melakukan kontak dengan peserta didik lain yang terkena Covid-19. Aplikasi Contact Tracing di sekolah ini akan dirancang menggunakan metode waterfall. Diharapkan aplikasi Contact Tracing di sekolah ini dapat membantu sekolah dan pemerintah untuk memastikan proses belajar mengajar secara tatap muka tetap berlangsung dengan baik di tengah situasi pandemi sesuai SKB 4 Menteri tentang Panduan Penyelenggaraan Pendidikan Pembelajaran di Masa Pandemi untuk tahun ajaran 2022.
Evaluasi Kepuasan Pengguna pada Sistem Informasi Akademik (SIMAK) Universitas Sriwijaya dengan Menggunakan Metode PIECES Framework
Authors: Nurhanifah Siti , Indah Dwi Rosa
Published: August 2023

Sistem informasi akademik merupakan salah satu sistem informasi yang diterapkan oleh Universitas Sriwijaya guna memudahkan pengolahan data administrasi yang dilakukan secara elektronik bagi mahasiswa di Universitas Sriwijaya. Agar SIMAK dapat memberikan pelayanan yang maksimal kepada pengguna khususnya mahasiswa, perlu dilakukannya evaluasi kepuasan pengguna dengan tujuan, dapat mengetahui seberapa puas mahasiswa dalam menggunakan SIMAK, kemudian dapat mengetahui hambatan-hambatan yang sering dihadapi oleh mahasiswa berdasarkan analisa metode PIECES Framewok. Berdasarkan hasil penelitian didapatkan hasil rata-rata tingkat kepuasan mahasiswa dalam menggunakan SIMAK yakni pada variabel Performance mendapatkan nilai sebesar 3.75 (PUAS), pada variabel Information and Data mendapatkan nilai sebesar 3.96 (PUAS), pada variabel Economics mendapatkan nilai sebesar 3.74 (PUAS), pada variabel Control and Security mendapatkan nilai sebesar 3.90 (PUAS), pada variabel Efficiency  mendapatkan nilai sebesar 4.09 (PUAS), pada variabel Service mendapatkan nilai sebesar 4.13 (PUAS). Semua variabel dalam analisis PIECES yang digunakan untuk mengukur seberapa puas mahasiswa dalam menggunakan SIMAK berada pada kategori Puas. Walaupun setiap variabel masuk dalam kategori puas, akan tetapi masih banyak mahasiswa yang memberikan penilaian yang tidak memuaskan terhadap SIMAK, sehingga perlu adanya peningkatan kualitas pelayanan agar lebih maksimal.