bluuebunny/crossref_metadata_2025 huggingface dataset:
PENGGUNAAN NAIVE BAYES DALAM MENGANALISIS SENTIMEN ULASAN APLIKASI MCDONALD’S DI INDONESIA
Authors: Arifqi Tri , Suarna Nana , Prihartono Willy
Published: April 2024

McDonald's, yang dikenal sebagai MCD di Indonesia, telah secara efektif memanfaatkan aplikasi seluler untuk mempercepat transaksi dan meningkatkan kinerja secara keseluruhan. Namun demikian, kekhawatiran seputar dukungan untuk pelanggaran hak asasi manusia di Palestina telah berdampak signifikan pada sentimen pengguna, terutama di Indonesia di mana nilai perdamaian sangat dihargai. Untuk menyelidiki masalah ini, para peneliti menggunakan algoritma Naive Bayes untuk dengan cermat memeriksa sentimen yang berasal dari 2000 ulasan pengguna McDonald's di Google Play Store. Pemeriksaan ini dilakukan melalui pemanfaatan teknik web capture dan pre-processing teks. Dengan mengalokasikan rasio berbagi data 70:30, model mencapai tingkat akurasi yang mengesankan sebesar 95,2% ketika diterapkan pada data pelatihan, dan 86% ketika diuji pada data baru. Selanjutnya, tingkat presisi ditemukan 54%, tingkat penarikan 58%, dan skor F1 dihitung pada 60% dalam rasio 80:20. Analisis komprehensif mengungkapkan dominasi yang jelas dari opini negatif yang menyumbang 65,1% dari data yang dikumpulkan, khususnya mengenai masalah teknis. Tujuan akhir dari temuan ini adalah untuk membantu pengembang dalam meningkatkan kualitas aplikasi mereka dan memastikan kepuasan pengguna secara keseluruhan. Studi ini berfungsi sebagai demonstrasi aplikasi praktis dari Knowledge Discovery in Databases (KDD) dan teknik Naive Bayes dalam melakukan analisis sentimen pada ulasan McDonald's, sehingga menyajikan potensi kemajuan masa depan dalam keakuratan analisis emosi.
PENERAPAN DATA MINING CLUSTERING MENGGUNAKAN METODE K-MEANS PADA DATA TINDAK KRIMINALITAS DI POLRES KABUPATEN KUNINGAN
Authors: Stedila Stedila , Astuti Rini , M Basysyar Fadhil
Published: April 2024

Dengan meningkatnya tingkat tindak kriminalitas di Kabupaten Kuningan tentunya data yang akan disimpan akan terus bertambah. Menurut Polres Kabupaten Kuningan jumlah kasus tindak kejahatan yang terjadi di Kabupaten Kuningan pada 3 Tahun terakhir mencapai 800 kasus. Salah satu upaya untuk menanggulangi kejahatan dengan mengetahui pola dan karakteristik dari tindak kejahatan yang terjadi, dengan mengetahui pola dan karakteristik dari tindak kejahatan maka dapat diidentifikasi fakto-faktor yang menyebabkan terjadinya tindak kejahatan. Oleh karena itu, untuk mengelompokan data tindak kejahatan yang terjadi di masyarakat akan memanfaatkan Dara Mining menggunakan metode K-Means Clustering dengan Tools RapidMiner versi 10.3. Nilai Davies Bouldin Index yang dihasilkan dari algoritma k-means ini sebesar 3.323. Pengelompokan data tindak kejahatan ini dapat digunakan oleh Polres Kabupaten Kuningan untuk menentukan pola dan karakteristik dari tindakan kejahatan yang terjadi.
SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PENENTUAN MAHASISWA TERBAIK DENGAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)
Authors: Jamu Kuryanti Sandra , Ishak Riswandi , Sumbaryadi Achmad , Ishaq Ahmad
Published: April 2024

Metode Simple Additive Weighting (SAW) yang digunakan untuk menentukan mahasiswa berprestasi untuk matakuliah digital technology for communication adalah salah satu metode dari sistem keputusan yang ada. Pada penelitian ini digunakan pembobotan berdasarkan bobot nilai dan bobot kegiatan yang diikuti. Metode penelitian yang digunakan adalah metode Simple Additive Weighting (SAW), dengan teknik pengumpulan data menggunakan teknik pengamatan langsung, wawancara dan kepustakaan. Jumlah populasi yang digunakan pada penelitian ini sebanyak 32 orang mahasiswa. Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan terhadap 32 orang mahasiswa maka didapat mahasiswa terbaik berdasarkan 2 kriteria diatas adalah Muhammad Fadhlan Hafiz Daryyan dengan bobot nilai 95 dan 6 kegiatan yang diikuti.
PENERAPAN TEKNIK SMOTE DAN CROSS VALIDATION PADA DECISION TREE UNTUK KLASIFIKASI TINGKAT KEMACETAN LALU LINTAS
Authors: Khoeri Yajid , Kurniawan Rudi , Arie Wijaya Yudhistira
Published: April 2024

Kemacetan merupakan suatu keadaan dimana jumlah kendaraan yang lalu lalang melebihi kapasitas jalan yang dapat ditampung. Kemacetan lalu lintas, disebabkan oleh volume kendaraan melebihi kapasitas jalan, merugikan secara ekonomi dan sosial. Kemacetan juga mempengaruhi mobilitas penduduk, perekonomian, dan lingkungan, sehingga menimbulkan biaya ekonomi yang signifikan melalui peningkatan konsumsi bahan bakar, hilangnya waktu, dan dampak negatif terhadap produktivitas. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengurangi kemacetan lalu lintas.  Penelitian ini menerapkan metode Decision Tree dan Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE) untuk mengatasi ketidakseimbangan kelas. Proses Knowledge Discovery in Database (KDD) dan Cross Validation digunakan untuk evaluasi. Hasilnya menunjukkan Decision Tree dengan SMOTE memiliki akurasi 96,54%. Dengan Cross Validation, akurasi mencapai 96,03% +/- 0,85% (rata-rata mikro: 96,03%). Model ini dianggap baik dan efektif dalam mengklasifikasikan tingkat kemacetan lalu lintas, memberikan kontribusi penting pada pemahaman dan manajemen lalu lintas perkotaan. Implementasi ini dapat membantu mengoptimalkan solusi untuk mengurangi dampak negatif kemacetan dan meningkatkan kualitas hidup masyarakat
IMPLEMENTASI AUGMENTED REALITY MENGGUNAKAN METODE MARKERLESS SEBAGAI MEDIA PROMOSI PENJUALAN KERUDUNG PADA INSTAGRAM
Authors: Kurniawan Harjanto Arie
Published: April 2024

Perkembangan teknologi saat ini sangatlah menarik, banyak hal baru yang dapat dilakukan dengan adanya perkembangan teknologi. Kemudahan dalam berinteraksi, melakukan pekerjaan serta kegiatan yang lain. Store All in One merupakan bisnis yang bergerak dibidang jual beli produk pakian, produk yang dijual adalah kerudung. Menggunakan media sosial Instaram, Store All in One mempromosikan produk yang dijual dengan cara memposting foto atau gambar produk yang sedang dijual, pembeli hanya dapat melihat produk melalui foto atau gambar tersebut. Dengan menggunakan teknologi Augmented Reality Metode Markerless sebagai media promosi dapat membantu dalam mepromosikan produk agar lebih menarik, maka dikembangkan sebuah teknologi Augmented Reality dengan menggunakan salah satu fitur pada aplikasi Instagram, yaitu filter. Filter ini akan memberikan visualisasi atau gambaran mengenai produk yang dijual dengan mengarahkan kamera handphone ke arah wajah, akan muncul visualisasi model produk kerudung yang dipilih berupa filter pada wajah. Dengan penerapan teknologi Augmented Reality ini sebagai media promosi, dapat memberikan promosi yang interaktif serta memberikan kemudahan dalam memilih produk kerudung yang pas bagi pembeli.
PENERAPAN DATA MINING PADA TRANSAKSI PENJUALAN UNTUK MENENTUKAN POLA PEMBELIAN PRODUK MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-GROWTH
Authors: Asih Nur , Martanto Martanto
Published: April 2024

Pemasaran secara daring saat ini semakin meraih popularitas dikalangan masyarakat, kegiatan ini dilakukan di platform media sosial, situs web, dan e-commerce. Transaksi penjualan yang terjadi menyebabkan penumpukan data, agar transaksi penjualan menjadi informasi yang bernilai guna untuk mendukung penjualan maka dibutuhkan sebuah teknologi data mining. Toko Anticka Shop menghadapi permasalahan dalam menentukan pola pembelian produk secara bersamaan dan produk yang diminati pelanggan. Tujuan penelitian ini yaitu menerapkan algoritma FP-Growth pada transaksi penjualan guna mengidentifikasi pola pembelian dan mengetahui produk yang paling diminati. Pengujian ini menggunakan nilai minimum support 0.015 dan minimum confidence 0.8, pengujian menghasilkan 10 aturan dengan tingkat confidence tertinggi. Aturan dihasilkan antara lain: jika pelanggan membeli aksesoris kerudung dan kemeja, maka kemungkinan akan membeli kerudung dengan tingkat kepercayaan 100%; jika pelanggan membeli aksesoris kerudung dan tas wanita, maka kemungkinan akan membeli kerudung dengan tingkat kepercayaan 100%; jika pelanggan membeli kemeja dan kaos kaki, maka kemungkinan akan membeli baju gamis dengan tingkat kepercayaan 100%; jika pelanggan membeli aksesoris rambut dan baju daster, maka kemungkinan akan membeli baju anak dengan tingkat kepercayaan 100%; jika pelanggan membeli baju gamis, aksesoris kerudung, dan tas wanita, maka kemungkinan akan membeli kerudung dengan tingkat kepercayaan 100%.
MEMBANGUN CHATBOT UNTUK INFORMASI MAGANG DAN STUDI INDEPENDEN KAMPUS MERDEKA DENGAN ALGORITMA NAIVE BAYES
Authors: Diantoni Cahya , Mufidah Ratna , Triana Heru
Published: April 2024

Kampus Merdeka sebagai program lembaga pendidikan membutuhkan sistem informasi efisien untuk memenuhi kebutuhan mahasiswa terkait program Magang dan Studi Independen Bersertifikat (MSIB). Respons manual yang lambat dan potensi kesalahan manusiawi menjadi kendala utama dalam penyediaan informasi tepat waktu dan akurat. Oleh karena itu, penelitian ini berfokus pada pengembangan chatbot dengan algoritma Naive Bayes untuk mengatasi tantangan tersebut. Metode penelitian mengikuti pendekatan Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM), melibatkan pemahaman masalah, pengumpulan data, preprocessing, pembuatan model Naive Bayes, evaluasi model, dan implementasi di platform Telegram. Hasil penelitian menunjukkan model klasifikasi menggunakan algoritma Naive Bayes dengan tingkat akurasi mencapai 88,9%. Meskipun terdapat kendala data terbatas, algoritma ini dapat menangani distribusi frekuensi data yang tidak seimbang. Chatbot yang dikembangkan berpotensi meningkatkan akses mahasiswa, termasuk Fakultas Ilmu Komputer Universitas Singaperbangsa Karawang (Fasilkom Unsika), terhadap informasi MSIB di Kampus Merdeka. Penelitian ini menegaskan bahwa chatbot dengan Naive Bayes dapat efektif menyediakan informasi secara cepat dan efisien. Algoritma ini terbukti efisien, terutama dalam mengatasi kendala data yang terbatas. Diharapkan hasil penelitian ini menjadi dasar untuk pengembangan lebih lanjut dalam implementasi kecerdasan buatan guna meningkatkan kualitas layanan informasi di lembaga pendidikan, termasuk Fakultas Ilmu Komputer Universitas Singaperbangsa Karawang.
PENERAPAN ALGORITMA FP-GROWTH UNTUK MENENTUKAN POLA PEMBELIAN MAKANAN DI WARMINDO
Authors: Destriyanah Riska , Kaslani Kaslani , Wahyudin Edi , Dwilestari Gifthera , Mulyawan Mulyawan
Published: April 2024

Di dalam dunia bisnis diperlukan suatu usaha yang maksimal agar mendapatkan keuntungan. Strategi pemasaran yang tepat dapat dilihat pada pola pembelian konsumen yang di peroleh dari transaksi penjualan terhadap Makanan Warung Indomie atau Warmindo. Informasi mengenai pola pembelian customer pada Warmindo yang kurang akurat ini menyebabkan ketidaktahuan perusahaan mengenai kerugian yang didapatinya. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pola pembelian pelanggan di Warmindo menggunakan algoritma FP-Growth yang diimplementasikan melalui software RapidMiner. Pada penelitian ini ditemukan beberapa hasil aturan asosiasi yang nantinya akan digunakan sebagai bahan pengambilan keputusan untuk kemajuan Perusahaan dan mendatangkan laba atau keuntungan. Hasil dari penelitian ini berupa aturan asosiasi menggunakan algoritma FP-Growth yang bertujuan untuk memberikan rekomendasi dua items atau menu kepada pelanggan dengan menggunakan nilai minimum support 30% dan minimum confidence 80%
PENERAPAN ALGORITMA NAIVE BAYES TERHADAP PREFERENSI KONSUMEN PEMBELIAN BARANG DAN JASA DI D’BEAUTY LASH TEGAL
Authors: Yui Saputri Dhelia , Bahtiar Agus
Published: April 2024

Penjualan merupakan salah satu kegiatan yang dilakukan oleh perusahaan untuk mempertahankan pertumbuhan bisnis dan keuntungan yang diinginkan. Penjualan ada dua jenis yaitu penjualan jasa dan penjualan barang. Dari data yang diperoleh penjual perlu mengetahui faktor apa yang mempengaruhi konsumen dalam pembelian barang dan jasa secara online, dan langkah-langkah apa yang mungkin dapat diambil untuk meningkatkan penjualan secara online. Kesulitan dalam mengetahui faktor yang mempengaruhi konsumen untuk pembelian barang dan jasa secara online juga berpengaruh dalam mempromosikan barang dan jasa. Selain itu langkah-langkah yang diambil untuk terus meningkatkan penjualan barang dan jasa secara online juga sangat berpengaruh penting dalam penjualan di D’Beauty Lash Tegal. Maka dari itu. Metode yang akan diterapkan dalam penelitian ini yaitu dengan mengumpulkan data setelah itu mengolah data yang ada menggunakan algoritma naive bayes dengan fokus kepemesanan agar lebih tahu faktor yang mempengaruhi dan langkah-langkah yang dapat diambil dalam permasalahan tersebut. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui faktor yang mempengaruhi konsumen dan langkah-langkah yang dapat diambil untuk meningkatkan penjualan secara online agar dalam pemasarannya lebih banyak menarik konsumen. Hasil penelitian yang didapatkan 96.30% konsumen lebih memilih pembelian secara online dengan faktor yang mempengaruhi konsumen untuk pembelian secara online yaitu karena banyaknya potongan harga yang cukup menggiurkan. Langkah-langkah yang dapat diambil untuk meningkatkan penjualan secara online yaitu dengan mempromosikan penjualan dengan cara yang lebih menarik, seperti memberikan diskon yang menggiurkan, dan juga dapat mempertahankan pelayanan yang telah diberikan kepada konsumen kemudian dapat ditingkatkan lagi pelayanan yang telah diberikan kepada konsumen.
PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING UNTUK PENGELOMPOKAN DATA PENJUALAN PAKAIAN
Authors: Wahyunisari Nina , Kurniawan Rudi
Published: April 2024

ABSTRAK
Kabupaten Kuningan yang terletak di Jawa Barat merupakan salah satu kota yang memiliki jumlah UMKM yang terus meningkat setiap tahunnya. UMKM Lima Media merupakan UMKM yang menyediakan pakaian dalam dari berbagai brand di online shop. UMKM Lima Media masih mengalami kesulitan dalam menentukan pakaian dalam mana yang laku dan kurang laku. Sehingga persediaan stok terlalu banyak dapat mengakibatkan minimnya keuntungan, persediaan stok terlalu sedikit dapat menyebabkan toko kehabisan stok. Tujuan utama dari penelitian ini yaitu mengelompokan data penjualan pakaian dalam sehingga dapat digunakan untuk analisis lebih lanjut, seperti persediaan untuk periode selanjutnya. Metode yang digunakan yaitu data mining menggunakan algoritma K-Means Clustering untuk mengelompokkan data kedalam beberapa kelompok sehingga dapat mengetahui pakaian dalam mana yang banyak diminati oleh customer pada aplikasi Rapidminer versi 10.3. Hasil dari pengelompokan data penjualan pakaian, diperoleh pengelompokan 3 Cluster, yaitu Cluster 0 dengan jumlah 48 items, Cluster 1 dengan jumlah 120 items, dan Cluster 2 dengan jumlah 72 items. Selain itu, nilai Davies Bouldin Index yang didapat sebesar 0.271.
PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING DALAM PENGELOMPOKAN DATA PENJUALAN SUPERMARKET BERDASARKAN CABANG (BRANCH)
Authors: Alvianatinova Via , Ali Irfan , Rahaningsih Nining , Bahtiar Agus
Published: April 2024

Penjualan ritel, terutama dalam konteks supermarket, merupakan aspek krusial dalam operasional bisnis yang memerlukan pengelolaan data yang efisien. Penelitian ini dilakukan untuk mengeksplorasi implementasi algoritma K-Means clustering dalam mengelompokkan data penjualan dari berbagai cabang supermarket, dengan fokus utama pada peningkatan efisiensi operasional dan strategi penjualan. Dalam era digital saat ini, penjualan supermarket menghasilkan volume besar dan data penjualan yang kompleks setiap hari. Pengelolaan dan pemahaman data ini menjadi tantangan signifikan, terutama ketika terdapat banyak cabang yang tersebar luas. Algoritma K-Means clustering telah terbukti sebagai metode yang efektif dalam menyelesaikan permasalahan semacam ini. Metode ini memungkinkan pengelompokkan data penjualan ke dalam kelompok-kelompok yang memiliki karakteristik serupa, mempermudah analisis dan pengambilan keputusan. Studi ini mengumpulkan data historis penjualan dari berbagai cabang supermarket. Data diproses terlebih dahulu untuk memastikan kualitasnya sebelum menerapkan algoritma K-Means clustering. Hasil pengelompokan data dianalisis secara menyeluruh untuk mengidentifikasi pola penjualan utama. Analisis ini menjadi dasar untuk meningkatkan efisiensi operasional setiap toko, termasuk manajemen inventaris dan strategi penjualan. Tujuan penelitian ini adalah untuk memahami cara mengoptimalkan pengelolaan data penjualan supermarket menggunakan algoritma K-Means clustering. Hasilnya menunjukkan bahwa toko dapat dikelompokkan menjadi dua kelompok utama, yaitu kelompok cabang besar (cluster 0) dan kelompok cabang kecil (cluster 1). Penerapan algoritma K-Means clustering memungkinkan pengelompokkan data penjualan supermarket berdasarkan toko, memberikan kontribusi signifikan terhadap pemahaman dan pengelolaan data penjualan secara lebih efisien. Evaluasi model dengan indeks Davies Bouldin menghasilkan nilai sebesar 0.375, menunjukkan keberhasilan tinggi dalam mengelompokkan data.
PENERAPAN DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR PADA PREDIKSI PEMBERIAN KREDIT DI SEKTOR FINANSIAL
Authors: Windy Mardiyyah Nita , Rahaningsih Nining , Ali Irfan
Published: April 2024

Dalam era dinamika finansial yang cepat, manajemen kredit menjadi esensi utama bagi lembaga-lembaga finansial untuk menjaga kestabilan dan keseimbangan. Pengambilan keputusan yang tepat dalam pemberian kredit menjadi krusial, mengingat kompleksitas risiko yang terus berkembang. Meskipun sektor finansial telah mengadopsi berbagai metode evaluasi risiko kredit, masalah persisten terkait dengan ketidakpastian dan volatilitas pasar menyulitkan perusahaan untuk membuat keputusan kredit yang tepat waktu dan akurat. Dalam permasalahan tersebut, penelitian ini bertujuan mengeksplorasi dan menerapkan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) melalui pendekatan data mining untuk meningkatkan prediksi pemberian kredit. Implementasi K-Nearest Neighbor (KNN) dilakukan dengan tools rapidminer yang akan membantu dalam pelatihan model dan validasi prediksi. Pada penelitian yang telah dilakukan, implementasi algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) pada dataset mendapatkan hasil accuracy sebesar 86.15%, precision sebesar 90.74%, dan recall sebesar 92.45%. Kemampuan algoritma untuk menangani pola non-linier dan kompleks menjadikan pilihan yang sangat baik untuk menangani dataset keuangan yang sering berfluktuasi. Maka, pemanfaatan data mining dengan KNN dapat meningkatkan efesiensi dan akurasi keputusan pemberian pinjaman, mengurangi risiko kredit dan meningkatkan pendapatan.
IMPLEMENTASI ALGORITMA FP-GROWTH UNTUK REKOMENDASI PENJUALAN ATK BERDASARKAN POLA PEMBELIAN DI CV. DAPAS RANCAEKEK
Authors: Lisyana Zita , Rahaningsih Nining , Ali Irfan
Published: April 2024

Seiring dengan berkembangnya zaman manusia sebagai pemakai teknologi tanpa lelah terus memperbaiki dan memperbaharui teknologi agar sesuai dengan apa yang diharapkan, yaitu untuk mempermudah aktivitas manusia itu sendiri sehingga teknologi dapat menembus batas-batas ruang dan waktu. Salah satu item yang dapat digunakan untuk menginformasikan pilihan perusahaan adalah data transaksi penjualan..Maka dari itu diterapkan Algoritma FP-Growth untuk menetapkan informasi transaksi yang mucul paling sering atau di beli bersamaan di CV.Dapas Rancaekek. Penerapan metode Pencarian kumpulan data yang paling sering muncul (frequent itemset) dalam suatu pengumpulan data dapat dilakukan dengan menggunakan pendekatan alternatif yang disebut Pattern Growth (FP-Growth). Setelah dipahami dari Standar di atas, maka dapat disimpulkan bahwa pembeli pada umumnya akan membeli barang-barang yang saling berhubungan seperti pada: Dengan nilai Support sebesar 0,004% dan nilai Confidence sebesar 100%, maka konsumen juga akan membeli barang-barang yang saling berhubungan seperti pada: membeli Duplex 310 jika membeli Foodpak Glossy 260. Perhitungan FP-Growtht dapat membantu Perusahaan dalam memeriksa desain Pembelian akuisisi produk yang biasa dibeli  secara bersamaan,sehingga tidak akan terjadi kekurangan stok.
PENERAPAN DATA MINING UNTUK MENENTUKAN PENERIMA BANTUAN BLT MENGGUNAKAN METODE CLUSTERING K-MEANS PADA DESA PAMULIHAN
Authors: Dwiguna Eddiwan , Bahtiar Agus
Published: April 2024

Penggunaan metode Clustering K-means dalam Data Mining untuk menentukan penerima Bantuan Langsung Tunai (BLT) terus berkembang seiring dengan kemajuan ketersediaan data, teknologi, dan kesadaran akan efisiensi dan akurasi dalam pengelolaan program bantuan sosial. Proses manual dalam menentukan penerima BLT di Desa Pamulihan dinilai tidak transparan, kurang efisien, dan dapat menimbulkan ketidakpuasan di kalangan penduduk. Keberlanjutan program BLT juga terkendala oleh ketidakjelasan kriteria penentuan penerima, keterbatasan sumber daya finansial, dan potensi risiko kecurangan. Penelitian ini difokuskan pada penerapan K-means Clustering dengan mempertimbangkan penentuan kriteria penerima, optimalitas pengelompokan, evaluasi model, etika dan keadilan proses, serta pengelolaan data dan keamanan privasi. Tujuan utama dari penelitian ini adalah membangun model Data Mining menggunakan metode Clustering K-means untuk mengidentifikasi calon penerima bantuan BLT di Desa Pamulihan. Hasil penelitian di peroleh pengelompokkan terbaik adalah K9 dengan nilai Davies bouldin index (DBI) sebesar 0.745, nilai tersebut paling optimal karena mendekati angka 0 serta menghasilkan cluster data dengan jumlah data terbanyak adalah cluster 0, yang terdiri dari 50 data yang terdiri dari 14 data penerima, 15 data bukan penerima, dan 21 data dipertimbangkan jumlah data paling sedikit adalah cluster 2, yang terdiri dari 16 data yaitu penerima 15 dan bukan penerima 1.
ANALISIS SENTIMEN TERHADAP TREN FASHION DI MEDIA SOSIAL DENGAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)
Authors: Safitri Rahmi , Ali Irfan , Rahaningsih Nining
Published: April 2024

Dalam era digital dan media sosial, transformasi industri fashion di platform seperti Twitter dan Instagram menimbulkan urgensi permasalahan terkait keberlanjutan, etika produksi, dan representasi diversitas. Fenomena ini menghadirkan tantangan kompleks yang memerlukan pemahaman mendalam untuk menanggapi perubahan dalam industri fashion. Penelitian ini menerapkan metode Support Vector Machine (SVM) untuk melakukan analisis sentimen terhadap respons masyarakat terhadap tren fashion yang berkembang di media sosial. Kendala utama yang dihadapi adalah beragamnya respons masyarakat dan penggunaan bahasa informal yang memperumit pemahaman sentimen. Proses pengumpulan data dilakukan secara teliti dari berbagai platform media sosial utama, memastikan keragaman pandangan yang mencerminkan kekayaan dinamika tren fashion. Hasil eksperimen mengungkapkan bahwa model SVM mampu mencapai tingkat akurasi sebesar 80%, menegaskan kemampuannya dalam mengklasifikasikan opini pengguna terhadap tren fashion. Fokus utama tugas akhir ini adalah mengembangkan model analisis sentimen yang tidak hanya efektif, tetapi juga mampu meresapi dan menggali wawasan mendalam tentang kompleksitas pandangan masyarakat terhadap tren fashion di media sosial. Diharapkan bahwa hasil penelitian ini dapat memberikan kontribusi signifikan pada pemahaman lebih dalam, memperkuat pengambilan keputusan strategis dalam industri fashion, serta menghadirkan solusi terhadap kompleksitas analisis sentimen dalam bahasa informal, yang melibatkan nuansa dan variasi yang kaya
RANCANG BANGUN SISTEM PENJUALAN BERBASIS WEB PADA TOKO HAIRUM SOUVENIR
Authors: Faujia Agnes , Dwilestari Gifthera , Hamonangan Ryan , Herdiana Rulli , Prihartono Willy
Published: April 2024

Setiap  usaha,  baik  yang  menjual  barang  atau  jasa,  pasti  ingin  meningkatkan  penjualan  mereka.  Strategi  pemasaran  yang  baik  adalah  salah  satu  dari  banyak  cara  untuk  meningkatkan  penjualan.  Suatu  media  diperlukan  untuk  mempublikasikan  informasi,  baik  informasi  tentang  bisnis  maupun  informasi  tentang  produk  yang  akan  dijual.  Internet  adalah  salah  satu  media  yang  dapat  digunakan.  Toko  souvenir  Hairum  Soevenir  menjual  berbagai  hadiah  atau  hadiah  untuk  perayaan  ulang  tahun  atau  wisuda,  seperti  bucket  bunga,  bucket  uang,  kue  tart,  dan  masih  banyak  lagi..  Salah  satu  masalah  dan  kelemahan  yang  ditemukan  di  toko  Hairum  Soevenir  adalah  sebagai  berikut:  berdasarkan  observasi  yang  telah  dilakukan,  strategi  pemasaran  yang  digunakan  oleh  toko  Hairum  Soevenir  saat  ini  adalah  melalui  pemasaran  langsung  atau  penjualan  produk  secara  online  melalui  platform  Instagram,  yang  dianggap  kurang  sempurna  karena  mekanisme  pemasaran  barang  bekas  tidak  berlaku.  Namun,  pemasaran  yang  dijual  melalui  platform  tersebut  dapat  memiliki  efek  yang  lebih  besar  daripada  yang  diharapkan.  Pemasaran  menggunakan  platform  juga  memiliki  masalah  dengan  rekepitulasi  pendapatan  dari  setiap  pembelian  yang  dilakukan  secara  manual,  yang  menyebabkan  kesalahan  dalam  penjumlahan  pendapatan.  Sistem  informasi  penjualan  dibuat  karena  banyaknya  masalah  dengan  penjualan  toko  hairum  souvenir.  Pengembangan  perngkat  lunak  menggunakan  metode  air  terjun  (Waterfall),  sedangkan  perancangan  sistem  penjualan  dan  metode  wawancara  digunakan  untuk  pembuatan  website  ini.  Metode  ini  melibatkan  analisis  masalah  penjualan  di  toko  Hairum  Souvenir,  analisis  kebutuhan  pemasaran,  perancangan  sistem  informasi,  dan  implementasi  atau  pengembangan  pengujian  perangkat  lunak.  untuk  pemograman  dengan  PHP,  Javascript,  dan  CSS  dan  XAMPP  sebagai  databasenya.  Beberapa  tujuan  penelitian  ini  termasuk  membuat  proses  penjualan  lebih  efisien  dan  membuat  transaksi  lebih  aman.  Salah  satu  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  meningkatkan  efisiensi  proses  penjualan  dan  membuat  transaksi  lebih  aman.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa  perancangan  sistem  informasi  ini  dapat  menggantikan  pemasaran  konvensional  dengan  yang  lebih  modern,  lebih  efisien,  dan  lebih  mudah  digunakan  untuk  sistem  pencataan  rekapitulasi  penjualan.
OPTIMASI POLA PENJUALAN DI TOKO KELONTONG SUMBER REJEKI BANDUNG MELALUI ANALISIS ASOSIASI DENGAN ALGORITMA FP-GROWTH
Authors: Sofialaela Annisa , Rahaningsih Nining , Ali Irfan
Published: April 2024

Penelitian ini berjenis eksperimental dengan desain Algoritma Fp-Growth. Penelitian ini bertujuan mengetahui optimasi pola penjualan toko kelontong berdasarkan data dari transaksi penjualan toko. Tren perusahaan saat ini memerlukan pemahaman menyeluruh tentang taktik pemasaran dan tren penjualan. Menjual kebutuhan sehari-hari adalah bisnis Toko Kelontong Sumber Rejeki. Cross-selling, atau menyediakan produk terkait dengan produk yang dibeli, adalah salah satu taktik bisnis yang dapat digunakan untuk meningkatkan penjualan. Dengan meneliti hubungan antara produk yang sering dibeli, penelitian ini berusaha untuk memahami pembelian konsumen. Data transaksi Toko Kelontong Sumber Rejeki selama setahun, terdiri dari 1.290 baris dan 6 atribut, digunakan dalam penyelidikan ini. Menggunakan algoritma Frequent Pattern Growth (FP-Growth) dan pendekatan data mining asosiasi, metodologi penelitian terdiri dari beberapa tahap: mengumpulkan data transaksi penjualan, memilih atribut terkait, melakukan preprocessing data, membuat dataset asosiasi, dan menilai pola yang muncul. memanfaatkan kepercayaan diri minimum dan nilai dukungan minimum untuk mengidentifikasi pola hubungan. 14 aturan asosiasi dengan 14 produk pembentuk dibuat berdasarkan temuan pengujian, menggunakan nilai minimum 0,2 untuk dukungan dan nilai minimum 0,3 untuk kepercayaan. Algoritme FP-Growth dapat digunakan untuk membuat aturan asosiasi yang memfasilitasi strategi penjualan lintas penjualan dengan menawarkan data komprehensif tentang pola pembelian produk pelanggan yang memiliki probabilitas keberhasilan yang tinggi.
ANALISIS KEAMANAN JARINGAN PADA RUMAH MENGGUNAKAN METODE NIST
Authors: Kurniawan Arya Maulana , Purnama Diki Gita , Ghiffari Bilal Al
Published: April 2024

Perkembangan internet di Indonesia setiap tahunnya selalu mengalami peningkatan yang signifikan, pada tahun 2023 terjadi peningkatan pengguna dengan penambahan sekitar 599.387 pengguna. Peningkatan pengguna internet di Indonesia juga berdampak pada kenaikan pengguna jaringan WiFi di rumah. Keamanan jaringan dirumah seringkali diabaikan oleh banyak individu, meskipun ancaman siber yang beragam, seperti malware, virus, brute force, phising, dan lain-lain. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis keamanan jaringan pada rumah dengan menggunakan framework NIST Cybersecurity. Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif dengan menyebar kuesioner kepada pengguna internet rumah. Hasil dari penelitian menunjukan bahwa responden memiliki kesadaran yang baik terhadap keamanan jaringan, tetapi terdapat beberapa hal yang perlu ditingkatkan, seperti rutinitas pengecekan perangkat dan file, penggantian password, perlindungan data, pemantauan aktivitas jaringan, rencana tanggapan, dan rencana pemulihan.
MENENTUKAN DIAGNOSIS GANGGUAN PENCERNAAN PADA ANAK USIA SEKOLAH DASAR MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING BERBASIS ANDROID
Authors: Syahreni  , Agus Pranoto Yosep , Primaswara Prasetya Renaldi
Published: April 2024

Gangguan Pencernaan pada anak adalah kelainan yang disebabkan oleh kelainan pada sistem pencernaanmulai dari makanan atau kondisi fisik seseorang. Kekacauan yang berhubungan dengan perut dapat menghalangi wawasan anak dan mengganggu perkembangan sempurna dan persiapan peningkatan anak. Dengan hal tersebut maka penulis mendapat pemikiran untuk membentuk sebuah kerangka kerja yang dapat menganalisis gangguan lambung pada anak usia sekolah dasar sebagai pilihan konseling ke dokter spesialis umum, dan mengajukan pertanyaan yang berjudul “Menentukan Diagnosis Gangguan Pencernaan Pada Anak Usia Sekolah Dasar Menggunakan Metode Forward Chaining Berbasis Android”. Aplikasi sistem pakar ini telah dirancang menggunakan Android Studio versi 2.1.2. Dalam proses pengembangannya, Certainty Factor digunakan untuk menghasilkan bobot penyakit, sementara pendekatan Forward Chaining diimplementasikan sebagai cara untuk mengajukan pertanyaan indikatif guna mengidentifikasi kemungkinan gangguan pencernaan yang mungkin dialami oleh pengguna. Data mengenai gejala dan penyakit menjadi dasar informasi dalam implementasi ini. Data penyakit diperoleh dari dr. Abdul Jalil dan Syamsuddin S.km yang menjadi penanggung jawab di bidang gangguan pencernaan pada anak usia sekolah dasar di puskesmas gentungan. Hasil pengujian yang dilakukan disimpulkan bahwa penerapan Certainty Factor dan Forward Chaining berfungsi dengan optima. Tingkat kemenangan untuk strategi perhitungan dari sistem pakar dapat bernilai 99%, dan untuk perhitungan manual dinyatakan perhitungan yang dihasilkan mempunyai hasil yang identik dengan perhitungan sistem pakar dan nilai koordinat ratenya adalah 98%
PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING DALAM PERINGATAN DINI RESIKO KEGAGALAN SISWA PADA MATA PELAJARAN BAHASA INDONESIA
Authors: Nurul Alifia Anisa , Fahrudi Setiawan Ahmad , Rudhistiar Deddy
Published: April 2024

Mata pelajaran Bahasa Indonesia memiliki peran krusial dalam perkembangan siswa di Indonesia, dan kegagalan siswa dalam mata pelajaran ini dapat memiliki dampak jangka panjang. Beberapa alasan umum pemilihan mata pelajaran  Bahasa Indonesia dalam penelitian ini melibatkan aspek yang befokus pada kemampuan siswa siswi  berdasarkan hasil nilai tugas, ulangan, dan semester. Selain itu, ketersediaan data nilai atau kinerja siswa pada mata pelajaran Bahasa Indonesia yang sudah tersedia dan lengkap, dapat menjadi faktor pertimbangan penting.Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk melakukan penerapan algoritma K-Means Clustering dalam peringatan dini resiko kegagalan siswa pada mata pelajaran Bahasa Indonesia, dengan fokus pada studi kasus di SMP Negeri 2 Malang.Algoritma K-Means Clustering merupakan metode yang kuat untuk mengelompokkan data menjadi kelompok-kelompok dengan karakteristik serupa. Dari hasil pengujian, didapatkan hasil sistem dengan hasil guru didapatkan hasil, untuk kelas 8A memiliki hasil yang sama sebesar 57.14%, kelas 8B 71.43 %, kelas 8C 55.56 %, dan kelas 8D 58.33 %.
SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS PENENTUAN JARAK BTS TERDEKAT PADA KEGIATAN SURVEY PELANGGAN DENGAN METODE HAVERSINE BERBASIS WEB
Authors: Pearson Ibnu Sina Arief Muhammad , Dedy Irawan Joseph , Faisol Ahmad
Published: April 2024

Perkembangan teknologi informasi pada era digital semakin berkembang pesat , Internet digunakan diberbagai bidang,termasuk dalam industri.  Untuk mengakses Internet diperlukan Internet Service Provider atau jarigan seluler.  Internet Service Provider merupakan lembaga yang memberikan pelayanan kepada konsumen agar bisa mengakses Internet secara berlangganan.  Internet Service Provider (ISP) menyediakan berbagai layanan, layanan tersebut bisa disesuaikan oleh kebutuhan calon pelanggan, kebutuhan ini bisa dalam bentuk layanan Internet, Voice Over Internet Protocol(VoIP), Internet Protocol Camera (IP Camera), dan Virtual Private Network(VPN). Dalam melaksanakan survey calon pelanggan, Technical Support memerlukan posisi BTS terdekat yang terlihat secara jelas dan tanpa halangan. atau bisa disebut Line of Sight (LoS). Technical Support terkadang mengalami kesulitan untuk mengetahui BTS mana yang berada pada jangkauan mereka. Sistem Informasi Geografis (SIG) adalah media yang bisa digunakan sebagai penentuan BTS terdekat dan mencantumkan informasi yang berkaitan dengan BTS tersebut.Sistem Informasi ini mengimplementasikan metode haversine untuk mendapatkan jarak antara pengguna dan BTS terdekat..Dari hasil pengujian sistem yang dilakukan pada desktop maupun mobile memperoleh error  dari keakuratan jarak dibandingkan google maps rata-rata sebesar 0.29% dari data 9 BTS dengan 2 lokasi user yang berbeda.
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KELAYAKAN PEMBERIAN PINJAMAN MENGGUNAKAN METODE TOPSIS
Authors: Raihan Rahmalita Deazuri , Mahmudi Ali , Agus Pranoto Yosep
Published: April 2024

Koperasi Kembang Arum Ayu, sebuah lembaga keuangan mikro yang beroperasi sejak Februari 2017 di Dusun Pejambon, Rejoso, Kabupaten Pasuruan, memfasilitasi kerja sama usaha bagi pesertanya dengan fokus pada pengembangan modal usaha. Meskipun berhasil dalam hal ini, koperasi masih menggunakan sistem pemberian pinjaman manual yang menyebabkan keterlambatan dan potensi kesalahan perhitungan. Untuk mengatasi masalah ini, penelitian berjudul "Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Pemberian Pinjaman Menggunakan Metode TOPSIS (Studi Kasus: Koperasi Kembang Arum Ayu)" diusulkan untuk mengembangkan sebuah sistem pendukung keputusan berbasis website. Tujuannya adalah membantu anggota koperasi menilai kelayakan pemberian pinjaman dengan berbagai kriteria serta memudahkan pengambilan keputusan yang lebih efisien, objektif, dan lebih baik dalam mengelola risiko pemberian pinjaman. Hasil pada penelitian ini menyajikan metode TOPSIS digunakan dalam sistem pendukung keputusan untuk pemberian pinjaman telah menghasilkan tingkat akurasi yang sangat tinggi, mencapai sekitar 90%. Dengan membandingkan 50 data mitra dari koperasi dan hasil dari sistem, sistem tersebut berhasil memberikan prediksi yang akurat dalam menentukan keputusan terkait pemberian pinjaman memberikan kehandalan dan ketepatan yang tinggi dalam proses pengambilan keputusan tersebut.
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN RUMAH TINGGAL DI WILAYAH MALANG DENGAN METODE TOPSIS BERBASIS WEB
Authors: Candra Aulia Novia , Mahmudi Ali , Faisol Ahmad
Published: April 2024

Kota Malang terus bertumbuh dengan pesat, terutama pada pembangunan infrastruktur, ekonomi, dan aspek sosial. Pertumbuhan ini mengakibatkan peningkatan permintaan akan Perumahan kemudian adalah salah satu dari  kebutuhan pokok manusia dengan pangan dan sandang. Dalam pencarian perumahan yang optimal, metode Topsis dari metode yang digunakan telah terbukti efektif untuk menghadapi pengambilan keputusan kemudian melibatkan beberapa kriteria. Metode ini memungkinkan penilaian terhadap berbagai faktor yang relevan dalam pembelian perumahan, seperti harga, luas tanah, tipe rumah, waktu tempuh ke kota, akses ke jalan raya, dan lain sebagainya. Oleh sebab itu, penelitian ini dilakukan yang memiliki mengembangkan SPK berbasis web menggunakan Metode Topsis untuk Pemilihan Perumahan di Wilayah Malang. Sistem ini dimaksudkan untuk membantu calon pembeli perumahan mengevaluasi dan membandingkan pilihan perumahan yang tersedia, sehingga dapat membuat keputusan pembeli yang lebih cerdas dan tepat. Dari hasil pengujian fungsional menunjukkan bahwa semua fitur situs web melakukan fungsinya dengan baik dan bahwa browser yang berbeda dapat mengaksesnya.
PERANCANGAN GAME ANDROID BRING BACK THE SCROLL MENGGUNAKAN METODE FSM(Finite State Machine)
Authors: Hendra Nata Michael , Dedy Irawan Joseph , Zulfia Zahro’ Hani
Published: April 2024

Game atau permainan adalah sesuatu yang dapat dimainkan dengan aturan tertentu sehingga ada yang menang dan ada yang kalah, biasanya dalam konteks tidak serius atau dengan tujuan refreshing. Metode FSM (Finite State Machine) digunakan untuk membuat kecerdasan Musuh atau NPC (Non Player Character) digame Bring Back The Scroll. FSM (Finite State Machine) adalah suatu metode perancangan sistem yang mengatur tindakan atau cara kerja dari suatu sistem yang mengacu pada 3 hal yaitu : state (keadaaan), event (kejadian), dan action (aksi). Game Bring Back The Scroll merupakan game berbasis android bergenre petualangan (Adventure) dan menggunakan grafis 2 dimensi. Hasil dari penelitian ini adalah terciptanya game Bring Back The Scroll dengan menggunakan metode finite state machine untuk mengontrol respon non player character terhadap pemain. Setelah melakukan pengujian kecerdasan buatan menggunakan metode Finite State Machine (FSM) pada Non Player Character (NPC) dapat disumpulkan bahwa pengujian kecerdasan buatan berhasil dengan presentase 100 % berjalan dengan Baik.
IMPLEMENTASI DYNAMIC QUALITY OF SERVICE (QOS) HOTSPOT LOGIN MANAJEMEN BANDWITH MENGGUNAKAN METODE HIERARCHICAL TOKEN BUCKET (HTB)
Authors: Satria Pradana David , Orisa Mira , Xaverius Ariwibisono Fransiscus
Published: April 2024

Penelitian ini bertujuan untuk membuat sebuah aplikasi manajemen bandwidth dan pemantauan situs web menggunakan metode hierarchical token bucket, dengan studi kasus sekolah menengah pertama 1 selorejo blitar. Data dikumpulkan melalui survey dan analisis lapangan untuk mengidentifikasi kebutuhan. Temuan ini menunjukkan bahwa sekolah sudah memiliki sistem manajemen bandwidth statis berdasarkan input IP secara manual, mengakibatkan lebar bandwidth yang tidak digunakan ketika alokasi dibatasi dan belum ada aplikasi monitoring user hotspot yang sederhana. Oleh karena itu, sebuah sistem dinamis diusulkan, di mana kecepatan pengguna dikonfigurasi dalam profil pengguna MikroTik hotspot berdasarkan peran (guru, staf, siswa, tamu). Ketika pengguna masuk, sistem secara otomatis menambahkan barisan baru di bawah barisan parent yang ditentukan sebelumnya berdasarkan peran. Ini memungkinkan peminjaman bandwidth ketika alokasi tidak sepenuhnya digunakan. Aplikasi berbasis web ini bekerja dengan baik sesuai dengan rancangan awl. dan berhasil memantau router hotspot MikroTik untuk menampilkan data pengguna aktif dan status secara real-time. Halaman rincian pengguna menampilkan grafik lalu lintas salah satu pengguna. Pemberitahuan dikirim ke Telegram ketika bandwidth mencapai ambang batas maksimum. Implementasi token bucket hierarkis memungkinkan berbagi bandwidth dinamis oleh peran pengguna dan meminjam alokasi yang tidak digunakan. Hal ini juga memungkinkan untuk memberikan prioritas pada peran dengan kebutuhan yang lebih tinggi. Sebagai kesimpulan, sistem ini memenuhi tujuan untuk manajemen bandwidth dinamis dan dioptimalkan.
SISTEM REKOMENDASI PENENTUAN PAKET MENU MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI
Authors: Pitriya Rizki Ani , Auliasari Karina , Rudhistiar Deddy
Published: April 2024

Industri restoran di Kota Malang telah mengalami perkembangan yang signifikan dalam beberapa tahun terakhir. Akibatnya daya saing antar  industri ini sangatlah tinggi. Restoran Ayam Uleg Cak Abit merupakan salah satu merek restoran yang beroperasi di tengah persaingan ketat dalam industri makanan.  Untuk tetap menjadi pilihan utama pelanggan, restoran ini perlu menganalisa paket menu yang paling diminati oleh pelanggan. Oleh karena itu, dibuatlah sistem rekomendasi paket menu menggunakan teknologi data mining untuk menganalisis data transaksi. Sistem ini diharapkan dapat menghasilkan informasi berharga, seperti pola asosiasi dan menu yang paling diminati pelanggan. Dari hasil penelitian yang dilakukan dengan menggunakan data testing gofood sebanyak 120 transaksi, didapatkan nilai min support dan min confidence yang relevan yaitu 2% dan 70% dengan hasil akhir paket yang direkomendasikan sebanyak 4 varian paket menu, dengan nilai final tertinggi yaitu sebesar 3%.
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PENILAIAN PELANGGARAN DAN PRESTASI SISWA DENGAN MEMANFAATKAN METODE (SMART) BERBASIS WEB PADA SMK NEGERI
Authors: Mustika Mustika , Achmadi Sentot , Primaswara Prasetya Renaldi
Published: April 2024

Penelitian ini Menyarankan pemanfaatan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis web menggunakan pendekatan Metode SMART dalam menilai prestasi dan pelanggaran siswa di SMK Negeri 1 Sukorejo.SPK ini didesain untuk mengatasi kendala pengelolaan data secara manual, terutama dalam pencatatan dan penilaian, yang dihadapi oleh lembaga pendidikan tersebut. Dengan menerapkan pendekatan Metode ini diharapkan dapat mengatasi masalah seperti pencatatan pelanggaran secara tradisional dan keterbatasan akses informasi pribadi siswa untuk pengambilan keputusan disiplin yang efisien. Dengan hadirnya SPK berbasis web ini, diharapkan terjadi peningkatan efisiensi dan akurasi dalam pengelolaan data pelanggaran dan prestasi siswa. Integrasi Metode SMART memberikan kerangka kerja terstruktur untuk menilai pencapaian. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan solusi inovatif terhadap tantangan manajemen data di SMK Negeri 1 Sukorejo, dengan harapan dapat memberikan dampak positif pada pengambilan keputusan disiplin serta meningkatkan kualitas evaluasi dan pembinaan siswa. Secara keseluruhan, SPK ini diharapkan dapat efektif untuk perbaikan dan pemantauan pelanggaran dan prestasi siswa secara berkelanjutan. Hasil penelitian menunjukkan fitur aplikasi telah sesuai dan diharapkan mampu memberikan dukungan kepada siswa agar patuh terhadap peraturan yang berlaku.
ANALISIS SENTIMEN PADA ULASAN PENGGUNA APLIKASI CANVA MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES
Authors: Cep Lukman Rohmat  , Rosdiana Ningsih Rini , Rizki Rinaldi Ade , Fatturohman Fatturohman
Published: April 2024

Di era digital saat ini, penggunaan aplikasi mobile semakin meluas dan populer. Karena itu, memahami tingkat kepuasan dan ketidakpuasan pengguna dalam menggunakan aplikasi tersebut menjadi suatu hal yang krusial. Kemajuan pesat dalam bidang Informatika telah memberikan dampak signifikan pada berbagai aspek kehidupan, seperti teknologi, bisnis, pendidikan, dan sebagainya.Ulasan menjadi sumber informasi penting bagi pengembang untuk mengetahui keluhan dari para pengguna aplikasi canva. Dilihat dari review google playstore terdapat komentar yang negatif sehingga hal ini dapat menyebabkan kepercayaan terhadap aplikasi tersebut, kalimat negatif itu dapat di klasifikasi dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes. Algoritma Naive Bayes diaplikasikan untuk mengklasifikasikan ulasan pengguna ke dalam kategori positif atau negatif. Dari hasil penelitian terhadap analisis sentimen pengguna aplikasi canva ke dalam kategori positif dan negatif yang mana data diambil melalui hasil scrapping di ambil sejak tanggal 10 November 2023 data diambil sebanyak 2500 data teks didapatkan hasil klasifikasi sentimen positif sebanyak 2110 dan sentimen negatif sebanyak 122 data teks artinya pengguna banyak memberikan komentar positif terhadap aplikasi canva, namun tidak sedikit juga pengguna memberikan komentar negatif terhadap aplikasi canva. Dan hasil klasifikasi menggunakan metode naïve bayes didapatkan hasil accuracy sebesar 85,75% , precision 95,91% dan recall 88,80%.
ALGORITMA K-MEANS UNTUK CLUSTERING PENERIMA PROGRAM KELUARGA HARAPAN DI NANAENOE NUSA TENGGARA TIMUR
Authors: Moruk Ewaldus , Martanto Martanto , Hayati Umi
Published: April 2024

Setiap desa di Provinsi Nusa Tenggara Timur dapat mengelolah dana bantuan, salah satunya memprioritaskan bantuan masyarakat kepada keluarga berpenghasilan rendah yang tergabung dalam Program Keluarga Harapan. Kesulitan ini disebabkan banyaknya jumlah masyarakat berpenghasilan rendah di setiap daerah, dan lokasi dimana tempat tinggalnya harus diperhatikan, rumah tidak layak huni, kepala rumah tangga menganggur, rata-rata pendapatan per bulan, jumlah anggota keluarga, ada tidaknya anggota keluarga yang masih bersekolah dan faktor lainnya. Penerimaan bantuan Program Keluarga Harapan menjadi prioritas utama bagi keluarga berpenghasilan rendah. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode k-means clustering yang terbagi dalam tahap pengumpulan data, data latih, dan data uji, dengan memperhatikan kriteria sebagai berikut: nama lengkap, tempat lahir, status perkawinan, pekerjaan, dusun dan pendidikan terakhir. Dengan menguji k=10 melalui clustering k-means, dengan Davies Bouldin index dapat dihasilkan urutan K2= 0.883, urutan K3=1.225, urutan K4=1.059, urutan K5=0.934, urutan K6=0.838, urutan K7=0.764, urutan K8=0.817, urutan K9=0.835, urutan K10=0.866, maka kesimpulan dari proses Cluster terlihat pada nilai Davies Bouldin Index yang terbaik yaitu 0,764 pada urutan K7. Dapat diimplementasikan pengelompokan data penerima manfaat bantuan dengan metode k-means clustering, dapat mengetahui cluster masyarakat yang mendapat bantuan Program Keluarga Harapan di Desa Nanaenoe.
SISTEM MONITORING DAN PENYIRAMAN OTOMATIS PADA TANAMAN CABAI BERBASIS INTERNET OF THINGS (IOT)
Authors: Eka Budiani Renata , Dedy Irawan Joseph , Rudhistiar Deddy
Published: April 2024

Penelitian ini fokus pada sistem monitoring dan penyiraman otomatis pada tanaman cabai berbasis Internet of Things (IoT). Cabai memiliki nilai ekonomis tinggi dan manfaat kesehatan, terutama dalam mengendalikan kanker berkat kandungan lasparaginase dan capsaicin. Pertumbuhan optimal tanaman cabai rawit memerlukan kelembapan tanah 50%-70%, pH 6-7, dan suhu 24-28°C. Oleh karena itu, sistem ini menggunakan Arduino Uno, ESP8266, sensor kelembaban tanah, sensor pH tanah, sensor suhu, dan pompa air. Melalui website berbasis IoT, pengguna dapat memantau dan mengontrol kelembaban, pH, dan suhu tanaman cabai secara jarak jauh. Pengujian sensor menunjukkan rata-rata error sensor yang rendah, dan hasil pengujian website menunjukkan bahwa menu dan tombol berfungsi dengan baik. Selain itu, sistem dapat mengirim notifikasi melalui Telegram jika kelembapan tanah, suhu ruang, atau pH tanah tidak optimal. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem yang efisien dalam meningkatkan produksi tanaman cabai melalui pemantauan dan penyiraman otomatis.
SISTEM REKOMENDASI DOMPET DIGITAL MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)
Authors: Gaputra Raygo , Sidiq Purnomo Agus
Published: April 2024

Pada era saat ini, teknologi informasi sudah memengaruhi berbagai aspek kehidupan manusia, termasuk cara kita mengelola keuangan. Dompet digital merupakan sebuah solusi teknologi yang membuat seseorang dapat menyimpan dan melakukan transaksi melalui perangkat elektronik pribadi seperti smartphone atau perangkat berbasis internet lainnya. Beberapa contoh dompet digital yang biasa digunakan oleh masyarakat Indonesia termasuk OVO, Dana, GoPay, ShopeePay, LinkAja, dan sebagainya. Dalam kasus ini masih banyak masyarakat masih bingung dalam menentukan dompet digital mereka karena banyaknya pilihan serta fitur yang diberikan masing-masing kompetitor, oleh sebab itu dengan adanya penelitan ini diharapkan dapat membantu para pengguna dalam menentukan dompet digital terbaik dengan membandingkan tiap-tiap fitur yang ada pada tiap dompet digital. Dengan menggunakan metode SAW dan mengimplementasikannya dengan sistem penunjang keputusan penelitian ini dapat menghasilkan rekomendasi dompet digital dengan kriteria seperti keamanan, top up, dan fitur. Hingga menghasilkan rekomendasi dompet digital. Dengan menggunakan metode SAW dan menghitung tiap kriteria dan alternatif yang telah ditentukan didapati bahwa LinkAja merupakan rekomendasi dompet digital dengan nilai tertinggi yaitu 12,00 diantara dompet digital Dana, Ovo, Link Aja, Gopay dan Shopee.