bluuebunny/crossref_metadata_2025 huggingface dataset:
PENGEMBANGAN WEB DINAS PERPUSTAKAAN DAN ARSIP BERBASIS LARAVEL FRAMEWORK PADA DPAD KOTA TANGERANG
Authors: Adensa Agam , Raihan Kamilah , Faisal Rafi Rizky , Richwandi Putra Irwan , Azizah Firda
Published: February 2024

Dinas Perpustakaan dan Arsip Daerah (DPAD) Kota Tangerang didirikan sesuai Peraturan Daerah Kota Tangerang Nomor 08 Tahun 2016, setelah penggabungan Kantor Arsip Daerah dan Kantor Perpustakaan Daerah berdasarkan Peraturan Daerah Nomor 13 Tahun 2014. Pengamatan terhadap situs web resmi DPAD Kota Tangerang menunjukkan kebutuhan akan sistem yang mampu memberikan layanan optimal kepada masyarakat. Kehadiran sistem ini sangat penting mengingat kinerja sistem sebelumnya dinilai kurang efisien dalam menyediakan layanan di bidang perpustakaan dan arsip. Metode analisis PIECES digunakan dalam penelitian ini, meliputi Performance, Information, Economy, Control, Efficiency, dan Service. Pengembangan sistem dilakukan melalui pendekatan analisis berorientasi objek menggunakan Unified Modeling Language (UML), serta bahasa pemrograman PHP dan database MySQL. DPAD Kota Tangerang mengimplementasikan sistem berbasis web, di mana PHP 5, Laravel Framework, dan MySQL digunakan untuk rancangan database, dan Visual Studio Code digunakan sebagai perangkat lunak pendukung dalam pembuatan program. Hasil penelitian ini adalah untuk mengembangkan sistem pengembangan situs web perpustakaan dan arsip agar dapat diimplementasikan secara efektif dan efisien, sehingga masyarakat dapat lebih tertarik untuk mengakses situs web tersebut guna memenuhi kebutuhan perpustakaan dan pengarsipan
PENGEMBANGAN MEDIA PEMBELAJARAN INTERAKTIF BERBAIS PROBLEM BASED LEARNING DASAR PADA KELAS X SMK PANCASILA TAMBOLAKA
Authors: Lende Melkianus , Ananda P.T. Mara Andry , Permata Ayu Mitra
Published: February 2024

Perkembangan teknologi informasi dan komunikasi  di era saat ini sangat berpengaruh bagi pola pikir dan cara  belajar siswa/siswi dimana dalam proses belajar tersebut siswa/siswi harus mampu bersaing dengan memanfaatkan teknologi yang ada. SMK Pancasila Tambolaka berusaha mencari cara untuk dapat menyampaikan ilmu atau bidang pelajaran yang secara efektif . Khususnya untuk mata pelajaran komputer dan jaringan dasar pada kelas X, dimana yang seharusnya banyak dilakukan dengan praktek, akan tetapi harus dilakukan tanpa adanya tatap muka, dimana hal ini bisa berdampak pada kurangnya pemahaman siswa dalam pelajaran jairngan yang diberikan. Oleh karena itu pada penelitia ini bertujuan untuk membuat suatu media pembelajaran interaktif untuk mendukun proses kegiatan belajar mengajar agar lebih relevan. Adapun metode pembelajaran yang dipakai dalam penelitian ini adalah problem based learning. Hasil dari penelitina tersebut adalah aplikasi yang dibuatkan sesuai dengan yang diharapkan dan sesuai dengan mata pelajaran yang dipakai.
RANCANG BANGUN REST API APLIKASI MANAJEMEN TOKO MENGGUNAKAN NODEJS PADA CANTIKA PAINT
Authors: Fiqri Nugroho Muhammad , Primajaya Aji , Jajuli Mohamad
Published: February 2024

Cantika Paint adalah toko cat kiloan yang terletak di Karawang, Jawa Barat, Indonesia, dengan total lima cabang yang tersebar di Karawang. Saat ini, pemrosesan data, seperti pelaporan penjualan, dan pemeriksaan stok masih dilakukan secara manual oleh karyawan. Hal ini sangat tidak efisien dan berisiko menyebabkan kesalahan. Pengiriman laporan penjualan secara manual yang dilakukan setiap hari membuat para karyawan kesulitan. Oleh karena itu, sistem REST API aplikasi manajemen toko menggunakan nodeJS telah dibuat dengan pengelolaan dan pemrosesan data disimpan dalam sistem basis data yang bertujuan untuk mencegah redundansi data yang menyebabkan kerugian bagi Cantika Paint dan untuk mempermudah melihat informasi data yang diolah. Metode pengembangan perangkat lunak yang digunakan dalam pengembangan aplikasi ini adalah SDLC (Siklus Hidup Pengembangan Sistem) dengan model air terjun (waterfall model). Sistem ini dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman nodeJS dengan framework expressJS sebagai backend dan API services, kemudian menggunakan view engine EJS (Embedded JavaScript) sebagai front-end, dan postgreSQL sebagai database. Hasil dari pengembangan sistem mampu mengelola data penjualan, stok barang, dan pengiriman lebih aman dan lebih akurat.
PERANCANGAN MEDIA PEMBELAJARAN INTERAKTIF BERBASIS GOOGLE SITE PADA PEMBELAJARAN SISTEM KOMPUTER KELAS VIII SMPN1 BUKITTINGGI
Authors: Syahri Anitia , Antoni Musril Hari , Rahmiyati Husni
Published: February 2024

Pemanfaatan materi teknologi informasi di SMP Negeri 1 Bukittinggi masih sebatas  presentasi Power Point. Dengan kemajuan teknologi informasi dan komunikasi (TIK), banyak program perangkat lunak yang dapat digunakan untuk membuat materi pembelajaran interaktif. Hasil survei awal penerapan pembelajaran  sistem komputer di SMP Negeri 1 Bukittinggi menunjukkan bahwa tidak ada guru yang menggunakan materi pembelajaran interaktif dengan menggunakan Google Site. Sarana dan prasarana IT seperti komputer, LCD proyektor dan internet di SMP Negeri 1 Bukittinggi tersedia namun belum dimanfaatkan secara maksimal. Media pembelajaran merupakan  faktor penting dalam meningkatkan hasil belajar peserta didik. Pemilihan bahan pembelajaran yang sesuai dengan kebutuhan dan karakteristik peserta didik dapat membantunya memahami isi pelajaran. Penelitian ini bertujuan untuk menciptakan bahan pembelajaran interaktif yang bernilai, praktis dan efektif untuk membantu peserta didik menguasai mata pelajaran sistem komputer. Metode penelitian yang digunakan adalah research and development (R&D) dengan menggunakan model pengembangan 4D (mengidentifikasi, merancang, mengembangkan dan menyebarluaskan). Hasil penelitian menunjukkan bahwa media pembelajaran interaktif mempunyai nilai berdasarkan penilaian autentikator pada setiap aspeknya. Media pembelajaran interaktif dianggap praktis berdasarkan pengamatan dan umpan balik guru dan peserta didik. Hal ini menunjukkan bahwa media pembelajaran interaktif terbukti efektif  sebagai media pembelajaran untuk meningkatkan hasil belajar peserta didik.
PERANCANGAN MEDIA INFORMASI PAKET WEDDING ORGANIZER MENGGUNAKAN METODE PROTOTYPE DAN DESIGN THINKING PADA MAHARAJA WEDDING PLANNER BERBASIS WEB
Authors: Fauji Ahmad , Yusup Dadang , Susilawati Susilawati
Published: February 2024

Kemajuan teknologi pada zaman sekarang ini, teknologi informasi menjadi faktor pendukung yang sangat efektif yang memungkinkan masyarakat untuk menggunakan berbagai layanan. Peran internet dalam memberikan sebuah informasi yang cepat dan terkini itu sangat penting. Berdasarkan data Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet Indonesia (APJIII), terdapat 210,03 juta pengguna internet di Indonesia dalam rentang waktu 2021-2022. Pemanfaatan penggunaan internet salah satunya pada sektor website. Perkembangan teknologi juga telah merambah ke beberapa sektor jasa seperti WO. Salah satu jasa WO di Kabupaten Karawang adalah Maharaja Wedding Planner. Berdasarkan data Maharaja Wedding Planner mengalami penurunan jumlah penggunaan jasa pada tahun 2021 memiliki total 98 pengguna sedangkan pada tahun 2022 memiliki total 87 pengguna. Terjadinya penurunan penggunaan jasa disebabkan oleh persaingan terhadap munculnya WO baru dan terjadinya permasalahan komunikasi terhadap konsumen dimana setiap bertanya soal harga paket WO dan lainnya. Maka dari itu dibutuhkan website untuk media informasi paket WO menggunakan metode SDLC prototype dan design thinking. Hasil penelitian ini pengujian UI/UX design menggunakan SEQ mendapatkan nilai 6 (mudah). Kemudian pengujian menggunakan SUS mendapatkan skor 93 dengan kategori Acceptable, Best Imaginable. Sedangkan pengujian pada website menggunakan blackbox testing mendapatkan hasil secara keseluruhan skenario pengujian dapat diterima atau valid.
PERANCANGAN APLIKASI PENGACAKAN SOAL UJIAN SEMESTER SISWA SMA NEGERI 1 WAIKABUBAK DENGAN MENGGUNAKAN METODE MULTIPLICATIVE
Authors: Radja Kana Jermias , Nahak Tetik Yulius , Kurra Titus
Published: February 2024

Bilangan acak atau pengacakan soal adalah suatu proses bagaiaman mempermudah pengerjaan soal ujian yang diberikan. Bilangan acak merupakan suatu besaran dasar dalam modeling dan teknik-teknik simulasi. Pada sekolah-sekolah yang ada saat ini khusus nya di SMA Negri 1 Waikabubak proses pelaksanaan ujian akhir semester masi dilakukan dengan sistem yang manual yaitu dengan menggunakan sistem kertas yang mana proses ini dirasakan masi belum cukup efesien dikarenakan ditakuti akan adanya proses curang yang dilakukan siswa dan juga ditakuti berkas hasil ujian tersebut bisa saja hilang ataupun rusak. Oleh karena tujuan dalam penelitian ini penulis ingin memberikan solusi dari permasalahan itu dengan cara menghasilkan suatu aplikasi proses ujian sekolah agar siswa yang sedang melaksanakan ujian memiliki kualitas yang baik karena dihadapakamn dengan soal yang acak. Metode ditinjau dari jenis pengumpulan data yang di gunakan dalam penelitian adalah pendekatan kualitatif. Hasil dari aplikasi ini memudahkan pihak sekolah dalam melakukan proses ujian sekolah agar lebih menghemat waktu dan lebih mengefesienkan proses ujian yang ada. Hasil ini bisa dilihat dari aplikasi yang dibuatkan sudah cukup baik dalam proses pembuatan soal ujian dengan adanya menu-menu yang sudah disediakan untuk proses penginputan data serta proses view dan juga aplikasi bisa dilakukan pengerjaan pengacakan soal.
IMPLEMENTASI ALGORITMA REGRESI LINEAR UNTUK MEMPREDIKSI PENDAPATAN PT PLN BERDASARKAN PENGGUNAAN PER KELOMPOK PELANGGAN
Authors: Maulana Taufan , Astuti Rini , Muhammad Basysyar Fadhil
Published: February 2024

Perusahaan Listrik Negara (PLN) merupakan perusahaan milik negara yang bertanggung jawab atas penyediaan listrik di Indonesia. Metode yang digunakan pada penelitian kali ini adalah menggunakan data mining yaitu regresi linear berganda untuk memprediksi pendapatan PT PLN. Penelitian ini data didapatkan dengan melakukan pencarian di website resmi PT PLN yaitu https://web.pln.co.id/stakeholder/laporan-statistik. data yang akan diteliti pada penelitian ini merupakan data penggunaan perkelompok pelanggan yang meliputi data jumlah pelanggan per jenis pelanggan, daya tersambung per kelompok pelanggan (MVA), energi terjual per kelompok pelanggan (GWh), pendapatan per kelompok pelanggan (juta Rp), energi terjual rata-rata per jenis pelanggan (kWh), tarif listrik rata-rata per kelompok pelanggan (Rp/kWh), dan tahun. Data tersebut terkumpul dari tahun 2014 sampai tahun 2022. Kemudian akan dilakukan analisa dan preprosesing sebelum akhirnya siap dilakukan analisa prediksi menggukan algoritma regresi linear berganda. Dari penelitian yang telah dilakukan dan setelah dilakukan pemodelan didapatkan penggunaan per kelompok pelanggan sangat mempengaruhi tingkat pendapatan PT PLN, dengan didapati akurasi dari hasil model menggunakan r_score adalah 0.9924 dari hasil pengujian matric dengan menggunakan Mean Absolute error (MAE) didapatkan 583656.0650, Mean Squared Error (MSE) didapatkan 894668323229.3309, dan Root Mean Squared Error (RMSE) didapatkan 945869.0835.  Dengan demikian pemodelan tersebut dikatakan efektif untuk melakukan prediksi menggunakan algoritma regresi linear berganda.
PENERAPAN DESIGN THINKING DALAM MENGANALISIS USER INTERFACE DAN USER EXPERIENCE PADA APLIKASI RUPIAHKU
Authors: Ramadhan Harahap Yudha , Garno Garno , Heryana Nono
Published: February 2024

RupiahKu, sebuah aplikasi FinTech yang dikeluarkan oleh pemilik Koperasi Ratu Badis, bertujuan mempermudah pengelolaan keuangan melalui satu aplikasi di smartphone. Aplikasi ini dirancang untuk memudahkan karyawan Koperasi Ratu Badis dan di luar daerah dalam mengakses berbagai fitur. Meski begitu, berdasarkan ulasan pengguna, mayoritas menyuarakan kekecewaan dan keluhan terhadap aplikasi ini. Dalam penelitian ini, metode yang digunakan untuk menganalisis desain adalah Design Thinking, dengan tujuan menemukan solusi terhadap masalah yang dihadapi pengguna. Pengalaman pengguna diukur menggunakan System Usability Scale (SUS) dengan skala 5 poin. Analisis ini bertujuan memberikan rekomendasi untuk meningkatkan antarmuka dan pengalaman pengguna, yang kemudian akan diimplementasikan dalam pembuatan prototype. Hasil pengukuran menunjukkan peningkatan signifikan dalam kemampuan belajar (+75%), efisiensi (+55%), dan daya ingat (+66%). Hasil benchmark SUS menunjukkan peningkatan secara keseluruhan dari kategori "Sangat Buruk" menjadi "Sangat Baik" setelah desain aplikasi direvitalisasi.
DETEKSI BENTUK WAJAH MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN)
Authors: Maulana Irfan , Khairunisa Nabila , Mufidah Ratna
Published: February 2024

Deteksi bentuk wajah menjadi elemen kritis dalam berbagai aplikasi pengenalan wajah, keamanan, dan interaksi manusia dengan sistem komputer. Deteksi tersebut dapat dilakukan dengan menggunakan ekstraksi fitur-fitur tertentu. Pada penelitian ini menggunakan metode arsitektur CNN yang telah terbukti dalam mengatasi kompleksitas visual untuk mengekstraksi fitur wajah secara hierarkis. Dataset pelatihan yang beragam digunakan untuk melatih model, meningkatkan kemampuannya dalam mengenali variasi bentuk wajah. Hasilnya menunjukkan bahwa CNN memberikan tingkat akurasi yang cukup tinggi dalam mendeteksi bentuk wajah bahkan dalam situasi yang challenging. Selain itu, kecepatan dan efisiensi model memungkinkan implementasi real-time dalam berbagai aplikasi, memperkuat potensinya dalam mendukung pengembangan teknologi pengenalan wajah yang lebih canggih dan andal. Penelitian ini memberikan kontribusi pada pemahaman mendalam tentang penerapan CNN untuk deteksi bentuk wajah serta memberikan dasar untuk peningkatan lebih lanjut dalam bidang pengenalan wajah dan aplikasi terkait. Dataset yang digunakan berjumlah 5000 dataset dengan resolusi 100 x 100 pixels. Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan dengan melakukan epoch sebanyak 40 kali dan batch size berukuran 16, didapatkan hasil akurasi training tertinggi sebesar 74%. Pada pengujian, model juga diimplementasikan ke dalam API menggunakan framework Flask.
ALGORITMA NAÏVE BAYES UNTUK MELAKUKAN ANALISA SENTIMEN TERHADAP APLIKASI AXISNET DI GOOGLE PLAY
Authors: Saropah Siti , Astuti Rini , M. Basysyar Fadhil
Published: February 2024

Teknologi yang semakin berkembang pesat membuat penyedia layanan internet seperti AXIS menyediakan aplikasi bernama AXISnet yang menjanjikan kemudahan bagi para konsumennya untuk melakukan transaksi pembelian pulsa, kuota internet, dan layanan lainnya. Tentu saja, pelanggan AXIS akan merasakan kemudahan dalam bertransaksi dengan menggunakan aplikasi layanan resmi AXIS tersebut. Ulasan pengguna memiliki peran yang signifikan dalam mengarahkan upaya pengembangan untuk meningkatkan performa aplikasi. Melakukan analisis sentimen terhadap sebuah aplikasi merupakan salah satu teknik untuk menilai keberhasilannya. AXISnet merupakan salah satu aplikasi dengan tingkat penggunaan dan jumlah unduhan yang tinggi di google play. Dengan begitu, terdapat banyak ulasan yang tidak terorganisir di Google Play dan menghasilkan jumlah data sentimen yang sangat besar dan rumit. Namun demikian, memproses data ulasan dalam jumlah yang sangat besar secara manual akan menjadi sebuah tantangan. Dengan menggunakan teknik web scraping untuk mengambil data, penelitian ini bermaksud untuk meneliti sentimen pengguna aplikasi AXISnet di Google Play. Data yang telah terkumpul dari bulan bulan Mei hingga Agustus 2023 akan digunakan sebagai sumber data. Data yang digunakan adalah 1000 ulasan aplikasi AXISnet, dengan 122 sentimen positif dan 878 negatif. Hasil klasifikasi sentimen menggunakan algoritma Naive Bayes dengan menggunakan split data 9:1, didapatkan hasil accuracy 96.24% precision 99.88% dan recall sebesar 92.60%.
PERBANDINGAN ALGORITMA K-MEANS DAN K-MEDOIDS DALAM PENGELOMPOKAN KABUPATEN DAN KOTA BERDASARKAN TANAMAN BIOFARMAKA
Authors: Miftahul Anwar Arif , Rizki Rinaldi Ade , Mulyawan Mulyawan
Published: February 2024

Tumbuhan biofarmaka dikenal juga dengan tumbuhan obat yang mempunyai keunggulan penting dalam pengembangan industri farmasi, dan produk kesehatan yang diperoleh dari berbagai bagian tumbuhan seperti daun, batang, buah, dan akar. Salah satu strategi untuk meningkatkan dan mempertahankan produktivitas tanaman biofarmaka dengan membagi sektor tanaman menjadi beberapa kelompok berdasarkan kesamaan karakteristik. Salah satu pendekatan untuk mensegmentasi area ini dengan menggunakan analisis cluster. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui hasil cluster yang terbentuk dan penggunaan algoritma K-Means dan K-Medoids untuk mengelompokkan kabupaten/kota berdasarkan variabel biomedis tanaman. Dari hasil analisis cluster menggunakan K-Means menghasilkan 24 kabupaten/kota pada cluster 1.1 kabupaten pada cluster 2.1 kabupaten pada cluster 3, dan 1 kabupaten pada cluster 4. Sedangkan dengan menggunakan  K-Medoids, cluster 1 menghasilkan 2 kabupaten, cluster 2 menghasilkan 1 kabupaten, cluster 3 menghasilkan 1 kabupaten dan cluster 4 memiliki 23 kabupaten/kota. Dari hasil pengelompokan kedua metode tersebut, ditentukan metode terbaik melalui perbandingan menggunakan cluster variance dalam pengelompokan produksi tanaman biofarmaka. Mencapai nilai DBI. 0.087 untuk algoritma K-Means dan 0.428 untuk algoritma  K-Medoids. Hal ini menunjukkan bahwa pada pengujian DBI algoritma K-Means lebih baik dibandingkan algoritma  K-medoids karena semakin rendah nilai yang diperoleh maka kualitas cluster yang dihasilkan semakin baik.
ANALISIS SEGMENTASI PUSKESMAS DI KABUPATEN CIREBON MENGGUNAKAN ALGORITMA PARTITIONING AROUND MEDOID BERDASARKAN INDIKATOR PENYEBAB STUNTING
Authors: Komalasari Cahyaningrum , Faqih Ahmad , Dikananda Fatihanursari , Sulaeman Muhamad , Susana Heliyanti
Published: February 2024

Stunting merupakan keadaan dimana seseorang mengalami kekurangan gizi. Namun, hingga saat ini, belum terdapat segmentasi Puskesmas terkait stunting berdasarkan indikatornya menggunakan data mining di Kabupaten Cirebon. Pada penelitin ini bertujuan untuk menganalisis segmentasi puskesmas terkait stunting dengan indikatornya guna memberikan rekomendasi pencegahan dan penyuluhan terkait stunting menggunakan Algoritma Partitioning Around Medoid (PAM). Data bersumber dari website opendata.jabarprov.go.id dan opendata.cirebonkab.go.id dan observasi langsung ke dinas Kesehatan kab. Cirebon. Variabel yang digunakan Jumlah Ibu Hamil yang mengalami KEK (Kekurangan Energi Kronik), Jumlah stunting, Jumlah Ahli Gizi dan Jumlah Puskesmas aktif yang ada di kabupaten Cirebon pada tahun 2022. Proses pengolahan data menggunakan  metode KDD (Knowledge Discovery in Database). Implementasi k-medoids dilakukan dengan inisiasi nilai centroid secara acak dalam iterasi. Hasil menunjukkan medoid sementara sebesar 7122,045634, dan medoid awal 6348,966306, dengan selisih 773,0793279 hasil yang signifikan mengakibatkan penghentian iterasi pada tahap pertama. Evaluasi manual dengan rumus SSW (Sum of Square Within Cluster) dan SSB (Sum of Square Between) menghasilkan rasio cluster 0,8470604, mendekati 0, menunjukkan hasil yang baik dan Evaluasi cluster menggunakan Davies-Bouldin Index (DBI) menggunakan RapidMiner menghasilkan nilai 0,569. Cluster 1 (19 puskesmas) memiliki kasus stunting tertinggi, sedangkan Cluster 2 (41 puskesmas) memiliki kasus stunting rendah, memberikan dasar rekomendasi pencegahan serta penyuluhan yang lebih terarah.
PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING UNTUK IDENTIFIKASI KELAYAKAN PENERIMA BANTUAN PROGRAM KELUARGA HARAPAN (PKH) DI DESA TAMBAKSARI CIAMIS
Authors: Fitriani Fitriani , Kurniawan Rudi , Suprapti Tati
Published: February 2024

Program bantuan sosial telah menjadi salah satu upaya yang signifikan untuk menurunkan tingkat kemiskinan di Indonesia yang bertujuan untuk meningkatkan kesejahteraan masyarakat. Akan tetapi bantuan sosial PKH masih kurang tepat sasaran dan juga tidak sesuai dengan harapan masyarakat yang disebabkan status rakyat miskin yang tidak maksimal. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi kelayakan penerima bantuan sosial Program Keluarga Harapan (PKH) di Desa Tambaksari Ciamis dengan menggunakan metodelogi Knowledge Discovery in Database (KDD). Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah algoritma K-Means Clustering. Algoritma ini merupakan salah satu metode dalam pengelompokan data yang efektif untuk sistem pendukung pengambilan keputusan, terutama pada data yang berukuran besar. Hasil dari penelitian ini dengan menggunakan algoritma K-Means  adalah adanya cluster data penerima PKH dengan mendapatkan hasil Davies Bouldin Index (DBI) sebesar 0,415 dari parameter measure type jenis Numerical Measure dengan Euclidean Distance. Penelitian ini menghasilkan 2 kelompok dari 211 data. Cluster 0 dengan jumlah 190 termasuk layak, cluster 1 dengan jumlah 21 termasuk tidak layak. Hasil DBI tersebut dinilai cukup baik sebab semakin dekat hasil yang diperoleh dengan angka nol maka semakin baik.
PREDIKSI TINGKAT KEMISKINAN DI PROVINSI JAWA BARAT MENGGUNAKAN ALGORITMA REGRESI LINEAR
Authors: Laelatul Azizah Novi , Suarna Nana , Prihartono Wiily
Published: February 2024

Kemiskinan dan pembangunan erat terkait, dan peningkatan ekonomi dapat terhambat oleh tingkat kemiskinan yang tinggi. Oleh karena itu, peramalan tingkat kemiskinan di Provinsi Jawa Barat diperlukan. Ini akan berdampak pada kebijakan pemerintah sebelum tingkat kemiskinan meningkat pada tahun berikutnya. Kebijakan pemerintah untuk mengatasi kemiskinan penduduk termasuk mengetahui peramalan tingkat kemiskinan penduduk pada tahun mendatang. Hasil peramalan data ini dapat bermanfaat bagi upaya pemerintah untuk menerapkan, memperbaiki, dan mengembangkan kebijakan kemiskinan pada periode berikutnya. Peramalan memanfaatkan data dari masa lalu untuk memprediksi apa yang akan terjadi di masa depan. Ini adalah alat penting untuk perencanaan yang baik juga. Menghitung peramalan berarti memahami metode yang akan digunakan untuk meramalkan dalam situasi pengambilan keputusan. Masalahnya adalah menghitung nilai Kesalahan Rata-Rata Kuadrat, Kesalahan Rata-Rata Absolut, dan Kesalahan Rata-Rata Relatif Absolut (RMSE, MAE, dan MARE). Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melakukan eksperimen untuk menghitung nilai RMSE, MAE, dan MARE. Nilai-nilai ini dihitung menggunakan metode regresi linear berdasarkan hasil dari RapidMiner. Hasil pengujian menunjukkan bahwa RMSE (Kesalahan Rata-Rata Kuadrat) adalah 65.837 +/- 0.000, MAE (Kesalahan Rata-Rata Absolut) adalah 53.156 +/- 38.845, dan MARE (Kesalahan Rata-Rata Relatif Absolut) adalah 66.47% +/- 80.57%.
PENERAPAN METODE RANDOM FOREST DALAM MENGANALISIS SENTIMEN PENGGUNA APLIKASI CAPCUT DI GOOGLE PLAY STORE
Authors: Sagita Ayu , Faqih Ahmad , Dwilestari Gifthera , Siswoyo Bambang , Pratama Denni
Published: February 2024

Pengguna aplikasi CapCut semakin meluas di kalangan pengguna smartphone. Namun, tanggapan pengguna terhadap aplikasi ini sangat bervariasi. Selain itu, perkembangan terus-menerus dalam menambah fitur dan kemampuan pengeditan telah membawa kompleksitas penggunaan aplikasi ini semakin meningkat. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen pengguna CapCut melalui ulasan yang terdapat di Google Play Store menggunakan metode Random Forest. Metode ini dipilih untuk mengidentifikasi dan mengelompokkan tanggapan pengguna ke dalam kategori positif dan negatif secara efisien. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini mencakup 5000 ulasan, mencerminkan keragaman pendapat dari pengguna yang berpartisipasi aktif. Tahapan preprocessing data melibatkan proses cleaning, case folding, tokenisasi, stopword removal, dan lemmatisasi untuk memastikan kualitas data yang baik sebelum dilakukan analisis sentimen. Selanjutnya, pembobotan kata dilakukan dengan metode TF-IDF untuk memberikan nilai bobot pada kata-kata yang mempengaruhi sentimen pengguna. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Random Forest memberikan tingkat akurasi yang tinggi dalam menganalisis sentimen pengguna CapCut, dengan akurasi sebesar  86%, presisi 89%, recall 81%, dan f1-score 85%. Penelitian ini memberikan pemahaman lebih lanjut terkait tanggapan pengguna terhadap aplikasi CapCut, serta menegaskan keberhasilan metode Random Forest dalam menangani analisis sentimen pada dataset ulasan pengguna di Google Play Store.
PENERAPAN FP-GROWTH DALAM MENGANALISIS DATA PENJUALAN DI TOKO X
Authors: Anggita Pratiwi Eksadevi , Irawan Bambang , Bahtiar Agus , Rahaningsih Nining
Published: February 2024

Kemajuan pesat dalam bidang informatika telah mengubah berbagai aspek kehidupan, termasuk bisnis dan manajemen stok. Memahami pola pembelian pelanggan menjadi krusial dalam merancang strategi penjualan dan pengelolaan stok yang efektif bagi bisnis ritel. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pola pembelian di Toko X menggunakan Algoritma FP-Growth. Penelitian ini menggunakan dataset data transaksi penjualan Toko X selama 1 bulan yaitu bulan Agustus 2023. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Knowledge Discovery in Database (KDD). Diterapkan dengan algoritma FP-Growth, melibatkan tahapan Data Selection, Data prepocessing, Data Transformation, Data mining dan  Evaluation. Untuk menguji nilai minimum support, minimum confidence dan lift itu untuk mengevaluasi hasil analisis untuk mengidentifikasi pola pembelian. Dalam penelitian ini, support ditentukan dengan 0.6%, dan confidence 70% yang berhasil megidentifikasi 10 aturan asosiasi dengan lift ratio tertinggi. Misalnya, jika ada yang membeli Richesse Wafer kemungkinan besar pelanggan akan membeli Nabati Waffer dengan Lift 138.167, Nilai support 0.6% dan nilai confidence 83%. Implikasi praktis dari temuan pola pembelian ini mencakup penerapan strategi penjualan seperti Penempatan strategis produk, Penawaran bundel dan promosi dan Manajemen stok yang efisien. Selain itu, dengan menanfaatkan pola pembelian yang teridentifikasi, optimalisasi analisis stok dan produksi dapat dilakukan untuk meningkatkan efisiensi operasional secara menyeluruh.
OPTIMALISASI JUMLAH CLUSTER DATA SEKOLAH DASAR (SD) MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING
Authors: Maryam Siti , Astuti Rini , M. Basysyar Fadhil
Published: February 2024

Ketersediaan fasilitas belajar dan distribusi tenaga pendidik yang merata di setiap sekolah berperan penting dalam menjamin penyelenggaraan pendidikan yang berkualitas. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan Sekolah Dasar (SD) di Kabupaten Ciamis berdasarkan kesamaan karakteristik menggunakan K-Means Clustering. Saat ini data SD belum dikelompokkan sehingga perencanaan peningkatan mutu pendidikan belum maksimal. Oleh karena itu dibutuhkan klasterisasi agar pemahaman mengenai pola dan kesamaan karakteristik antar SD lebih mendalam. Metode yang digunakan adalah klasterisasi dengan Algoritma K-Means Clustering, menggunakan tools RapidMiner. Parameter yang digunakan meliputi Davies Bouldin Index (DBI), Measure Types Numerical Measures jenis Euclidean Distance dan Manhattan Distance, serta melakukan iterasi menggunakan parameter Max Optimization dimulai dari 1 hingga 20 kali. Penentuan cluster dimulai dari K= 2 hingga K= 10 untuk mendapatkan hasil cluster optimal berdasarkan nilai DBI terendah mendekati 0.  Dari hasil analisis diketahui bahwa cluster optimal berada pada K= 10 dengan nilai DBI 0.450 menggunakan parameter Measure Types Numerical Measures jenis Manhattan Distance dan proses iterasi berhenti pada iterasi ke 10, karena pada iterasi tersebut nilai centroid dan keanggotaan pada setiap cluster sudah stabil. Hasil dari penelitian ini akan memberikan pemahaman yang lebih mendalam mengenai sekolah-sekolah dengan karakteristik yang serupa.
PENERAPAN METODE K-NEAREST NEIGHBORS (KNN) DALAM KLASIFIKASI GOLONGAN SIM DI DAERAH KABUPATEN MANOKWARI
Authors: Luqman Hakim Ilham , Saputra Andi , Florensia Sahetapi Merlyn , Ratte Yansi , Ansi Ahoren Anan
Published: February 2024

SIM merupakan dokumen resmi yang dikeluarkan oleh otoritas pemerintahan dalam hal ini adalah Kepolisian yang diberikan kepada warga negara yang telah lulus dalam uji keterampilan dalam menggunakan kendaraan. Dengan memiliki SIM warga negara telah secara legal dan sah untuk mengendarai kendaraan di jalan raya. Namun di Kabupaten Manokwari untuk kepengurusan SIM masih tergolong sulit sebab kurang efisien nya sistem yang digunakan. Sehingga untuk meningkatkan efisiensi kepengurusan SIM salah satu cara yang dapat digunakan adalah klasifikasi data dengan metode K-Nearest Neighbors (KNN). Data pada penelitian ini diperoleh dari SATPAS Polresta Manokwari berupa data daftar peserta uji SIM di kota Manokwari. Tujuan utama dari penelitian ini yaitu meningkatkan akurasi dan efisiensi pengelolaan data SIM dengan menggunakan pola dan hubungan antar data berdasarkan prinsip kedekatan. Hasil klasifikasi yang dilakukan mendapat nilai akurasi tertinggi sebesar 68% dan nilai K = 46 dengan model KNN untuk klasifikasi nya adalah golongan SIM berdasarkan umur dan jenis permohonan. Dengan hasil yang telah diperoleh dapat memberi manfaat bahwa jika terdapat data baru yang masuk sistem akan langsung mengetahui masuk ke dalam jenis golongan SIM mana data yang baru saja masuk tersebut.
PERANCANGAN SISTEM SPKT BERBASIS WEBSITE
Authors: Pratama Putra Moch Aditya , Puspita Sari Anggraini , Lina Nurlaili Afina
Published: February 2024

Kebutuhan masyarakat akan kemudahan dalam berbagai aspek pekerjaan semakin meningkat, seperti yang terlihat pada pemanfaatan teknologi informasi yang secara luas digunakan untuk pengolahan data karena kecepatan, akurasi, dan efisiensinya. Fenomena ini menarik perhatian banyak instansi pemerintahan dan swasta untuk mengadopsi teknologi informasi dalam operasional mereka, dengan tujuan meningkatkan kualitas pelayanan instansi mengingat pesatnya perkembangan teknologi saat ini. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah sistem aplikasi surat kehilangan di Polsek Taman. Aplikasi ini dikembangkan menggunakan framework Laravel dengan menerapkan metodologi penelitian Secure Hash Algorithm (SHA) sebagai mekanisme keamanan dokumen. Metode pengambilan sampel dalam penelitian ini dilakukan melalui wawancara dengan narasumber instansi terkait dan survei di lapangan. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa penggunaan metode hash dapat meningkatkan keamanan dokumen pribadi, melindunginya dari potensi tindak kejahatan. Aplikasi ini memberikan kemudahan dalam pembuatan surat kehilangan dan mendukung kinerja kepolisian secara efektif.
PENERAPAN ASSOCIATION RULES MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI UNTUK IDENTIFIKASI POLA PEMBELIAN
Authors: Wijaya Arya , Faqih Ahmad , Solihudin Dodi , Rohmat Cep Lukman , Eka Permana Sandy
Published: February 2024

Transaksi penjualan dalam dunia bisnis seringkali mengalami peningkatan penjualan yang melonjak, dalam hal ini perusahaan-perusahaan memiliki data penjualan bulanan yang terarsip, Masalah yang seringkali terjadi yaitu tidak teratur nya pada penyesuaian stok barang, Data Mining adalah sebuah kegiatan pengolahan data untuk mengenali pola pembelian atau kecenderungan pelanggan terhadap produk penjualan. Penelitian ini bertujuan melibatkan pertanyaan tentang bagaimana algoritma Apriori dapat diterapkan secara efektif untuk mengungkap pola pembelian yang signifikan dalam data transaksi penjualan. studi ini mendiskusikan pentingnya pemahaman pola pembelian dalam bisnis, termasuk manfaatnya untuk rekomendasi produk, strategi pemasaran, dan pengelolaan persediaan. Metode yang digunakan adalah pengumpulan data transaksi penjualan, dengan menggunakan metode KDD dengan algoritma apriori tahapan yang dilakukan antara nya seleksi data, preprocessing data, transformasi data, Data mining, evaluasi. Penggunaan algoritma Apriori untuk mengidentifikasi itemset yang sering muncul bersama dalam transaksi, serta menentukan ambang batas dukungan yang relevan. Hasil dan Diskusi menyoroti pola pembelian yang berhasil diidentifikasi dan menggambarkan implikasinya dalam konteks bisnis, seperti peningkatan penjualan, efisiensi persediaan, dan pengembangan strategi pemasaran yang lebih cermat. Untuk menguji hasil penelitan ini digunakan nilai minimum Support 3% dan nilai Confidence 50% serta tahap evaluasi menggunakan lift ratio minimum 100% dari hasil pengujian tersebtut terdapat beberapa yang memenuhi syarat aturan asosiasi. Misalnya kombinasi, medialuna dan coffee yang memiliki nilai Support 3,5%, nilai Confidence 57% dan nilai lift ratio 120%, Implikasi dari hasil penemuan pola pembelian ini bisa dijadikan strategi penjualan Contohnya, saran untuk penempatan produk, promo khusus untuk produk dan manajemen stok yang efisien.
PENERAPAN ALGORITMA NAÏVE BAYES UNTUK MENENTUKAN KELAYAKAN PENERIMA BANTUAN SOSIAL DI DESA GOLAT
Authors: Hadianti Isan , Astuti Rini , Suprapti Tati
Published: February 2024

Program bantuan sosial merupakan inisiatif dari pemerintah yang bertujuan untuk membantu keluarga yang mengalami kesulitan ekonomi terutama dalam aspek pemenuhan kebutuhan pangan. Oleh karena itu, salah satu aspek yang penting dalam upaya mengatasi kemiskinan adalah memiliki data yang akurat dan data yang sesuai sasaran. Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk mendukung wilayah Desa Golat dalam menentukan apakah masyarakat miskin ini telah memenuhi syarat atau tidak untuk menerima bantuan sosial dengan menggunakan teknik Data Mining dan menggunakan algoritma Naïve Bayes. Data dikumpulkan berdasarkan 11 kriteria yang meliputi Jenis Lantai, Jenis Dinding, Fasilitas WC, Sumber Penerangan, Sumber Air Minum, Bahan Bakar, Jumlah Penghasilan, Pendidikan Terakhir, Kondisi Rumah, Status Kepemilikan Rumah dan Jumlah Tanggungan sebagai faktor-faktor penentu kelayakan penerima bantuan sosial. Penelitian ini juga dilakukan dengan menggunakan konsep data mining yaitu algoritma Naïve Bayes dengan tujuan untuk mengenali kelayakan penerima bantuan sosial secara objektif dan secara presisi. Sehingga, dalam alokasi bantuan tersebut dapat dilakukan dengan akurat dan sesuai target yang telah ditentukan. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa data yang digunakan terdiri dari 102 data testing dan 408 data training yang berpengaruh pada hasil evaluasi sistem. Hasil evaluasi menunjukkan nilai akurasi 79,41%, presisi 57,43% dan recall 73,44%. Hal ini mengindikasikan hasil yang cukup tinggi dari sistem yang dibangun.
ANALISIS POLA CUACA EXTREM MENGGUNAKAN LONG SHORT TERM MEMORY PADA WILAYAH JAWA BARAT
Authors: Maulana Yusuf Muhammad , Martanto Martanto , Hayati Umi
Published: February 2024

Perubahan alam dipengaruhi oleh berbagai faktor terutama manusia, kegiatan ekonomi yang tidak mungkin terlepas dengan manusia, menjadi faktor utama. Perubahan lingkungan berdampak berubahnya cuaca, seperti pembangunan Gedung, infrastruktur, dan deforestasi, memengaruhi berubahnnya lingkungan, secara langsung mengakitbatkan berubahnya vegetasi alam, serta cuaca di wilayah tersebut ikut berubah. Perubahan cuaca yang tidak menentu, mengakibatkan munculnya Cuaca extrem, yaitu fenomena yang tidak biasa terjadi serta dapat menjadi masalah serius. Pada berbagai aspek kehidupan Kondisi seperti banjir dan badai contoh hasil cuaca extrem. Cuaca extrem mengakibatkan kerugian bagi mahluk hidup. penelitian ini bertujuan menganalisis terjadinya cuaca extrem menggunakan Long Short Term Memory (LSTM). Model LSTM digunakan untuk mengidentifikasi cuaca extrem, meramalkan terjadinya cuaca extrem di masa depan, memahami faktor yang memengaruhi munculnya cuaca extrem. Model LSTM mampu mengenali pola cuaca extrem dengan akurasi yang memadai. Penelitian ini mengembangkan model LSTM menggunakan 8 kali nilai treshlod value yaitu 28, 31, 34, 37, 40, 43, 46, 49, epoch sebanyak 50 dan model akurasi untuk menentukan keadaan cuaca mencapai 100 %. Data diambil dari website BMKG untuk digunakan pada penelitian. Dari hasil yang didapat, disimpulkan bahwa perbedaan nilai treshlod berpengaruh terhadap nilai prediksi cuaca kedapan selama 7 hari.
ANALISIS KLASTERISASI UNTUK PREDIKSI JUMLAH KASUS DBD BERDASARKAN JENIS KELAMIN DAN KABUPATEN/KOTA DI JAWA BARAT
Authors: Ikbal Ali , Irma Purnamasari Ade , Ali Irfan
Published: February 2024

Penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) adalah penyakit menular yang sering fatal, terutama di daerah tropis dan subtropis, menjadi isu kesehatan global dengan penyebaran luas dan dampak serius. Lingkungan memiliki peran penting dalam kondisi ini. Penelitian ini menggunakan metode k-means, naive bayes, dan linear regresi, masing-masing memiliki fungsinya sendiri. K-means berhasil mengelompokkan kasus DBD menjadi 3 cluster (tinggi, sedang, rendah) dengan indeks kinerja Davies Bouldin rata-rata 0.71. Naive bayes digunakan untuk memprediksi hasil cluster 2023 dengan akurasi model 88.27%. Linear regresi untuk menentukan jumlah kasus DBD tahun 2023, dengan kasus tertinggi Kota Bandung 1590 laki laki, 1585 perempuan dan Kota Bekasi 1576 laki-laki dan 1572 perempuan, Kota Depok masuk kategori sedang 948 laki-laki dan 944 perempuan, 24 kota lainnya masuk dalam kategori rendah. Penyebaran DBD cenderung lebih tinggi pada kaum laki-laki, mencapai puncak tertinggi pada tahun 2022. Analisis data kasus DBD dapat memberikan informasi dan kontribusi penting untuk pembangunan strategi pencegahan dan penanggulangan yang lebih efektif oleh masyarakat, pemerintah, dan dinas kesehatan.
CLUSTERING TINGKAT KEJAHATAN KRIMINAL MENGGUNAKAN METODE K-MEANS DI WILAYAH KABUPATEN CIREBON
Authors: Yuliyanti Dewi , Martanto Martanto
Published: February 2024

Kejahatan kriminalitas merajuk pada berbagai perilaku yang bertentangan dengan hukum dan berpotensi menimbulkan kerugian bagi individu dan masyarakat. Permasalahan yang terjadi jumlah tindak kejahatan kriminalitas semakin meningkat dari tahun ke tahun. beragam jenis kejahatan terjadi dilingkungan wilayah Kabupaten Cirebon seperti pencurian, penipuan, penganiayaan. oleh karena itu perlu dilakukan penelitian untuk mengidentifikasi wilayah yang memiliki potensi tinggi terjadinya kejahatan. tujuannya adalah untuk mengetahui daerah tingkat tinggi kejatahatan kriminalitas di wilayah Kabupaten Cirebon. Metode penelitian yang digunakan adalah clustering dengan algoritma K-Means. Penelitian ini menggunakan tahapan KDD dengan total 123 data. Dengan hasil 9 cluster yang dikategorikasan sebagai tingkat kejahatan tinggi 1, tinggi 2, tinggi 3 tingkat kejahatan sedang 1, sedang 2, sedang 3 dan tingkat kejahatan rendah 1, rendah 2, rendah 3. cluster 0 dengan jumlah 34, cluster 1 dengan jumlah 24, cluster 2 dengan jumlah 21, cluster 3 dengan jumlah 6, cluster 4 dengan jumlah 9, cluster 5 dengan jumlah 10, cluster 6 dengan jumlah 12, cluster 7 dengan jumlah 6, cluster 8 dengan jumlah 1, serta total keseluruhan item dengan jumlah 123. hasil pengujian RapidMiner Serta Pada hasil Cluster optimum dan nilai Devies Boulding Index (DBI) dengan nilai adalah K=9 menghasilkan nilai 0,122.
Pembuatan Analytic Hierarchy Process Pengembang Apartemen Untuk Kesesuaian Lokasi Pembangunan Apartemen di Kota Malang berbasis Sistem Informasi Geografis
Authors: Kurnia Sunaryo Dedy , Yuwono Endro , Achmadi Sentot , Petrus Manaha Yosimson , Andinisari Ratri , Tiara DE  , Putri Tara Leta Alexandra , Ananda Bastyan Hana , Putra Uriel Decca , Firnanda Fauzi
Published: February 2024

Kota Malang merupakan kota yang terletak di Propinsi Jawa Timur, merupakan kota terbesar setelah ibukota Jawa Timur yaitu Surabaya. Permasalahan umum yang banyak dijumpai di kota-kota besar di Indonesia adalah padatnya jumlah penduduk dan lahan akan hunian yang semakin terbatas. Salah satu solusi dari permasalah tersebut adalah dengan pengembangan jenis hunian vertikal sepertiÂ  apartemen atau rumah susun. Salah satu fenomena yang terjadi di Kota Malang akhir-akhir ini adalah dibutuhkan pembangunan apartemen-apartemen baru sebagai respon terhadap permintaan yang tinggi. Sehubungan dengan hal tersebut, pembuatan Analytic Hierarchy Process (AHP) untuk pengembang apartemen guna membantu mencari kesesuaian lokasi pembangunan apartemen menjadi suatu hal menarik untuk dijadikan obyek penelitian dan pengabdian masyarakay.Â Melalui pengabdian masyarakat dengan pembuatan Analytic Hierarchy Process dan sistem untuk pengembang apartemen akan membantu para pengembang apartemen membantu mengambil keputusan mencari kesesuaian lokasi pembangunan apartemen dengan parameter pendukung kesesuaian yaitu peta kemiringan lereng, peta aksesbilitas jaringan jalan, peta penggunaan lahan eksisting, peta pola ruang, peta jarak fasilitas umum, dan peta ketersediaan air.

Hasil analisis kesesuaian pembangunan apartemen di kota Malang dengan pembuatan Analytic Hierarchy Process dan Sistem Informasi Geografis kemudian ditinjau dari kesesuaian penggunaan lahan terhadap RTRW, maka dapat diperoleh informasi kesesuaian penggunaan lahanya, serta kesesuaian terhadap RTRW, agar pelaksanaan dan perkembangan pembangunan apartemen di kota MalangÂ  sesuai rencana yang bisa diantisipasi perubahan untuk diambil keputusan-keputusan yang relefan agar pengembang apartemen tetap membuat kota Malang menjadi kota yang idial.
KONSEP ARSITEKTUR HIJAU PADA PERANCANGAN HUNIAN MASYARAKAT MENENGAH
Authors: Widyarthara Adhi , Afdholy Amar Rizqi
Published: February 2024

Pengadaan Hunian melibatkan 3 pihak terkait yakni Pemerintah, Swasta dan Masyarakat; masing-masing memiliki kompetensi dalam lingkup perencanaan, pembangunan serta pengelolaan. Dalam era otonomi saat ini, keberadaan masyarakat memiliki peran yang besar pada pengadaan hunian mulai dari perencanaan, pembangunan serta pengelolaannya. Terjadinya kesalahan didalam perencanaan maupun terbatasnya pemahaman akan prinsip arsitektur hijau menyebabkan terjadinya pemborosan pada proses pengadaan maupun pembangunan hunian serta pengelolaannya. Keberadaan visi dari pemilik hunian pada pengadaan hunian dengan keterbatasan kemampuan maupun pemahaman teknis akan hunian yang nyaman menjadikan sebuah permasalahan pada hasil dari rancangan huniannya, sehingga perlu adanya penilaian terhadap hunian tersebut dari konsep arsitektur hijau. Tujuan dilakukan penelitian ini adalah mengajukan konsep arsitektur hijau pada hunian masyarakat menengah, sehingga keberadaan konsep tersebut dapat membantu mengurangi pemborosan dalam eksploitasi sumberdaya alam agar keberlanjutan pengadaan hunian dapat berlangsung dengan efektif dan efisien tercermin pada desain arsitekturalnya. Metode yang dilakukan pada penelitian ini menggunakan metode kualitatif dengan objek bangunan hunian masyarakat menengah pada Dusun Watu Gong Kelurahan Tlogomas Kota Malang. Parameter yang digunakan dalam penelitian ini mengacu pada konsep arsitektur hijau, yaitu melihat dari sisi penggunaan energi, penggunaan energi terbarukan, penggunaan air bersih, kenyaman fisik dan kualitas udara di dalam bangunan, rancangan ruang luar dan pemanfaatan limbah. Hasil dari analisa didapatkan nilai yang cukup kecil dari penilaian konsep arsitektur hijau pada objek hunian, ini dikarenakan hunian tidak terencana secara baik dari segi penataan ruang, penataan bukaan, penataan ruang luar, pemanfaatan material, dan yang paling penting adalah belum adanya kesadaran pemilik rumah untuk tanggap terhadap lingkungan alam dan penghematan energi.
ANALISIS LAND SURFACE WATER INDEX (LSWI) LAHAN CETAK SAWAH TERHADAP PENGGUNAAN LAHAN
Authors: Noraini Alifah , Hakim Abdul , Purwanto Hery
Published: February 2024

Lahan cetak sawah merupakan salah satu bentuk pemanfaatan lahan yang digunakan untuk budidaya padi. Di Indonesia terdapat beberapa jenis cetak sawah, misalnya cetak sawah gambut dan cetak sawah rawa. Kecamatan Maliku, Kabupaten Pulang Pisau merupakan kecamatan yang menerapkan jenis cetak sawah rawa yang berpotensi untuk pengembangan sektor pertanian, namun berbagai tantangan seperti perubahan iklim, tingkat kesuburan lahan rendah, dan tingkat kebasahan permukaan tanah yang berlebihan, sehingga mempengaruhi proses tanam pada lahan cetak sawah yang mengakibatkan penggunaan lahan tidak sesuai dengan kondisi lingkungan. Dilakukan analisis LSWI untuk mengetahui tingkat kebasahan pada lahan cetak sawah menggunakan Citra Satelit Sentinel-2. Berdasarkan penelitian, diperoleh hasil LSWI pada lahan cetak sawah dengan 3 kelas yaitu ringan, sedang, dan tinggi. Pada bulan Agustus tahun 2020, bulan April tahun 2021, dan bulan Mei 2023 terjadi peningkatan nilai LSWI. Karena pengaruh curah hujan yang tinggi dan mengakibatkan meningkatnya kebasahan permukaan lahan. Pada bulan Mei tahu 2023 perubahan penggunaan lahan cetak sawah kelompok tani sekitar 57,1% dari lahan sawah menjadi lahan non sawah.
PEMANFAATAN ALGORITMA YOU ONLY LOOK ONCE (YOLO) UNTUK MENDUKUNG SISTEM INFORMASI LALU LINTAS BERBASIS GEOSPATIAL TRAFFIC DASHBOARD
Authors: Khairul Imam Muhammad , Sai Silvester , Yuliananda Mabrur Adkah , P. Manaha Yosimson
Published: February 2024

Kota Mataram merupakan salah satu kota besar di Indonesia yang mengalami permasalahan kemacetan. Salah satu upaya pemerintah untuk menanggapi permasalahan tersebut dengan menerapkan sistem pengawasan dengan kamera CCTV (Close Circuit Television) yang dimanfaatkan untuk mengetahui tingkat kepadatan lalu lintas di Kota Mataram. Seiring kemajuan teknologi computer vision, metode deep learning yaitu YouOnly Look Once (YOLO) dapat digunakan untuk keperluan pengamatan lalu lintas serta mendesain tampilan visualisasi data hasil vehicle counting dalam bentuk geospatial dashboard. Dalam penelitian ini algoritma YOLO digunakan untuk melakuan perhitungan secara otomatis jumlah volume kendaraan di wilayah Kota Mataram. Pengamatan volume kendaraan dilakukan dengan dua cara yaitu secaramanual dan memanfaatkan algoritma YOLO. Perhitungan akurasi dilakukan pada hasil vehicle counting menggunakan metode algoritma YOLO yang telah diterapkan pada rekaman CCTV di simpang empat Bank Indonesia (BI) selama 16 jam per hari dengan setiap jamnya diambil sampel berdurasi 15 menit. Dengan nilai rata-rata akurasi terbaik diperoleh pada simpang empat BI yaitu 93,387% serta nilai lalu lintas harian rata-rata (LHR) disajikan dalam geospatial dashboard yang memuat informasi lalu-lintas Kota Mataram.
IDENTIFIKASI DESA TULUNGREJO SEBAGAI DESA MANDIRI
Authors: Permatasari Indah , Aprilia Savitri Putri , Riskyanus Gabriel
Published: February 2024

Dalam Undang-Undang Nomor 6 Tahun 2014 Tentang Desa pasal 78 ayat (1) Pembangunan desa bertujuan meningkatkan kesejahteraan masyarakat desa dan kualitas hidup manusia serta penanggulangan kemisikinan melalui pemenuhan kebutuhan dasar, pembangunan sarana dan prasarana desa, pengembangan potensi ekonomi lokal, serta pemanfaatan sumber daya alam dan lingkungan secara berkelanjutan. Pembangunan desa pada hakikatnya mengedepankan kebersamaan, kekeluargaan, dan kegotongroyongan guna mewujudkan perdamaian dan keadilan sosial. Penyusunan perencanaan pembangunan desa mengacu pada perencanaan pembangunan Kabupaten/Kota. Dokumen rencana Pembangunan Desa merupakan satu-satunya dokumen perencanaan di Desa dan sebagai dasar penyusunan Anggaran Pendapatan dan Belanja Desa. Perencanaan Pembangunan Desa diselenggarakan dengan mengikutsertakan masyarakat Desa melalui Musyawarah Perencanaan Pembangunan Desa.Â  Pembangunan Desa dilaksanakan oleh Pemerintah Desa dan masyarakat desa dengan semangat gotong royong serta memanfaatkan kearifan lokal dan sumber daya alam Desa. Sesuai dengan Undang-Undang Nomor 6 Tahun 2014 Tentang Desa bahwa Pembangunan Desa meliputi tahap perencanaan, pelaksanaan, dan pengawasan. Pembangunan desa mandiri memerlukan langkah-langkah strategis, yang terencana, terarah, dan terukur, sehingga memudahkan bagi kita untuk mencermati kemajuan-kemajuannya. Secara umum, strategi dalam mewujudkan desa mandiri adalah diawali dengan terbitnya UU Desa, yang memiliki paradigma baru dengan konsep desa membangun. Konsep desa membangun berarti bahwa kekuatan untuk membangun desa bersumber pada kekuatan yang dimiliki oleh masyarakat itu sendiri. Masyarakat desa harus berpartisipasi secara aktif dalam mebangun desa itu sendiri. Untuk itu diperlukan upaya-upaya persuasif yang dilakukan dengan pendekatan partisipatif. Pendekatan partisipatif penting dilakukan, yaitu dengan mendorong masyarakat desa untuk terlibat secara aktif dalam perumusan kebijakan pembangunan desa. Pembangunan ini dilakukan sebagai upaya mempercepat dan meningkatkan kualitas pelayanan, pembangunan, dan pemberdayaan masyarakat desa dengan mengedepankan kebersamaan, kekeluargaan, dan kegotongroyongan. Selain melibatkan masyarakat secara aktif, pembangunan desa mandiri juga melibatkan sumberdaya/potensi unggulan dari desa tersebut. Produk unggulan desa adalah komoditas yang ada di desa dan diupayakan secara sistematis dan terencana yang dilakukan oleh pemangku kepentingan desa atas produk-produk yang dimiliki atau dikuasai serta telah ditentukan dan disepakati bersama berdasarkan kriteria-kriteria tertentu, untuk dikembangkan melalui keterkaitan dengan unsur-unsur pendukungnya.