bluuebunny/crossref_metadata_2025 huggingface dataset:
IMPLEMENTASI CHAT BOT UNTUK PELAYANAN PELANGGAN YANG TERINTEGRASI WEB TOKO KOMPUTER
Authors: Nugroho Idshal Setyo , Voutama Apriade
Published: June 2024

Kecerdasan buatan (AI) menjadi motor utama inovasi, termasuk dalam layanan pelanggan di industri e-commerce. Implementasi chat bot dalam website toko komputer penting untuk memperkuat komunikasi, meningkatkan efisiensi layanan, dan pengalaman berbelanja. Studi kasus di Stalin Store menunjukkan bahwa chat bot berhasil meningkatkan efisiensi layanan dan pengalaman berbelanja. Integrasi Watson Assistant mempercepat dan meningkatkan akurasi dalam menjawab pertanyaan pelanggan. Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi dampak implementasi chat bot dalam meningkatkan layanan pelanggan dan efisiensi layanan dalam toko komputer online. Temuan menegaskan pentingnya chat bot dalam menjaga daya saing dan memenuhi kebutuhan pelanggan di era digital
IMPLEMENTASI CHAT BOT BERBASIS TEORI KEPRIBADIAN HIPPOCRATES YANG TERINTEGRASI WEB
Authors: Nugroho Ihsan Budhi , Voutama Apriade
Published: June 2024

Kecerdasan Buatan (AI) telah menjadi subjek utama dalam pengembangan teknologi modern, memungkinkan komputer untuk mengeksekusi tugas-tugas yang sebelumnya memerlukan kecerdasan manusia. Salah satu aplikasi utama AI adalah chatbot, yang menggunakan teknologi seperti Pemrosesan Bahasa Alami (NLP) dan Machine Learning untuk berinteraksi dengan manusia secara efisien. Dalam konteks ini, penelitian ini memperkenalkan implementasi chatbot yang didasarkan pada Teori Kepribadian Hippocrates, sebuah konsep kuno yang mengklasifikasikan kepribadian manusia berdasarkan empat cairan dalam tubuh: koleris, melankolis, plegmatis, dan sanguinis. Melalui metode penelitian Studi Kasus, penelitian ini mendokumentasikan proses pengembangan dan integrasi chatbot berbasis Hippocrates dengan teknologi web, dengan fokus pada analisis pengaruhnya terhadap pengalaman pengguna dalam meningkatkan pemahaman diri. Hasil penelitian menunjukkan bahwa chatbot berhasil memberikan respons yang relevan dengan karakteristik kepribadian pengguna, serta mampu menciptakan pengalaman interaksi yang personal dan adaptif. Dengan demikian, penelitian ini memberikan kontribusi signifikan dalam memperkaya literatur ilmiah tentang pengembangan chatbot berbasis kepribadian dan aplikasi kecerdasan buatan dalam konteks teknologi web yang responsif. Kesimpulannya, implementasi chatbot ini memiliki potensi besar untuk meningkatkan pemahaman diri pengguna dan menghasilkan interaksi yang lebih bermakna dalam berbagai konteks aplikasi, dari bisnis hingga pendidikan dan kesehatan
PERANCANGAN PROTOTIPE MILESTONE WEBSITE OK OCE MENGGUNAKAN DESIGN THINKING PADA FIGMA
Authors: Asyary Muryanto M Huannur , Voutama Apriade
Published: June 2024

Perkembangan era digital menuntut keberadaan website sebagai elemen penting dalam memperluas jangkauan bisnis dan meningkatkan aksesibilitas pengguna. Penelitian ini berfokus pada perancangan milestone website OK OCE menggunakan metode Design Thinking dan aplikasi figma. Tujuan penelitian ini adalah untuk meningkatkan fungsionalitas dan efektivitas website OK OCE melalui pengembangan milestone yang berorientasi pada pengguna. Metode Design Thinking digunakan dalam lima tahap, yaitu Empathize, Define, Ideate, Prototype, dan Test, untuk memahami kebutuhan pengguna, merumuskan solusi, menghasilkan ide, membuat prototipe, dan menguji desain. Hasil pengujian dengan metode Usability Testing (UT) dan System Usability Scale (SUS) menunjukkan bahwa prototipe milestone website OK OCE berhasil meningkatkan fungsionalitas dan efektivitas website, dengan nilai rata-rata sebesar 82, yang masuk dalam kategori Best Imaginable dengan grade B. Namun, pengujian lanjutan dengan melibatkan pengguna aktual diperlukan untuk memastikan kesesuaian dan kepuasan pengguna. Kesimpulannya, prototipe ini menunjukkan potensi untuk menjadi solusi yang lebih efektif dalam memenuhi kebutuhan pengguna dan mencapai tujuan yang ditetapkan
SISTEM PENYEWAAN LAPANGAN GOR BADMINTON BERBASIS WEB DI CILAMAYA
Authors: Pratama Sena , Umaidah Yuyun , Enri Ultach
Published: June 2024

Sistem penyewaan lapangan bulu tangkis GOR Badminton Cilamaya berbasis web dirancang untuk memudahkan pemesanan dan penyewaan lapangan bulu tangkis secara online. Dengan menggunakan teknologi web, sistem ini memungkinkan pengguna memesan lapangan secara online dengan mudah dan cepat. Dengan adanya sistem ini, diharapkan para pemain badminton di cilamaya khususnya dapat memesan lapangan dengan mudah dan efisien tanpa harus datang langsung ke tempat. Karena pada saat melakukan wawancara dengan pemilik GOR Badminton tersebut memiliki keresahan, dimana ketika pada saat melakukan pemesanan jadwal lapangan terkendala dengan proses pemesanan nya itu sendiri yang masih bersifat manual lewat whatsapp. Ada beberapa hal yang melatarbelakangi pembuatan aplikasi ini diantaranya: Proses pemesanan manual yang lambat dan memakan waktu yang lama, Keterbatasan dalam manajemen jadwal lapangan, Tidak adanya sistem yang otomatis mengatur ketersediaan lapangan sesuai dengan pemesanan. Fitur utama sistem ini ialah sistem pemesanan lapangan secara real-time, informasi ketersediaan lapangan, pembayaran dilakukan secara digital dan manajemen akun pengguna. Metode pengembangan sistem ini meliputi analisis kebutuhan pengguna, perancangan antarmuka pengguna (UI/UX), pengembangan sistem menggunakan teknologi web modern. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem ini mampu meningkatkan efisiensi dan kenyamanan dalam proses penyewaaan lapangan GOR badminton di cilamaya
IMPLEMENTASI APLIKASI PESERTA DIDIK BARU BERBASIS ANDROID MENGGUNAKAN METODE WATERFALL
Authors: Maulana Haris , Faqih Ahmad , M. Basysyar Fadhil
Published: June 2024

PPDB (Penerimaan Peserta Didik Baru) yaitu proses penerimaan peserta didik disebuah lembaga pendidikan baik itu formal atau non formal, Sekolah Dasar Islam Terpadu Ibnu Abbas setiap tahun selalu melakukan proses penerimaan peserta didik ini merupakan kegiatan tahunan bagi disetiap sekolah, Sekolah Dasar Islam Terpadu Ibnu Abbas masi menggunakan metode dahulu atau manual. Sekolah Dasar Islam Terpadu Ibnu Abbas masih menggunakan sistem pendaftaran karakter manual dimana siswa baru harus mengisi formulir pendaftaran yang disediakan oleh panitia pendaftaran, sehingga membutuhkan calon peserta didik untuk datang ke sekolah dan membutuhkan waktu cukup lama. Aplikasi android ini digunakan dalam pengembangan sistem dimana calon peserta didik baru dapat menginputkan data melalui handphone sehingga dapat mengefisiensi waktu. Tujuan penelitian ini adalah mengembangkan aplikasi penerimaan peserta didik baru berbasis android. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu menggunakan metode waterfall, merupakan model pengembangan yang sistematis dan berurutan. Pengujian aplikasi ini menggunakan pengujian sistem Blackbox Testing, hasil dari pengujian aplikasi ini sudah teruji sesuai dengan fungsi-fungsi perangkat lunak berdasarkan uji 11 (sebelas) skenario. Hasil dari penelitian ini adalah menghasilkan sebuah aplikasi aplikasi penerimaan peserta didik baru berbasis android untuk memudahankan calon peserta didik baru dalam melakukan pendaftaran di Sekolah Dasar Islam Terpadu Ibnu Abbas, mempermudah panitia dalam mengelola data peserta didik baru dan informasi pengumuman penerimaan peserta didik baru, serta penelitian ini juga menghasilkan pendaftaran lebih efektif dan efisien berdasarkan pengujian menggunakan uji rumus uji runs dengan hasil 0,504.
EQUIVALENCE PARTITIONING DAN BOUNDARY VALUE ANALYSIS DALAM BLACK BOX TESTING PADA PLATFORM E-COMMERCE BERBASIS WEB DI LIMA BENUA
Authors: Fadhilasari Annisa , Endah Wahanani Henni , Ali Akbar Fawwaz
Published: June 2024

Pandemi COVID-19 memberikan dampak pada sektor ekonomi dan bisnis sehingga mengalami goncangan ekonomi. Sementara itu, e-commerce mengalami lonjakan pesat, memberikan peluang bagi pelaku bisnis untuk beralih dari transaksi konvensional ke bisnis online guna memperluas jangkauan pelanggan, termasuk PT Lima Benua Koneksindo. Sebagai penyedia solusi TI, web-commerce perusahaan ini memainkan peran penting dalam mendukung kegiatan perniagaan, yaitu menjadi media promosi dan wadah untuk memberikan kemudahan layanan free ongkir sehingga pelanggan tertarik untuk kembali berbelanja. Untuk menunjang kenaikan kunjungan dan transaksi pelanggan di web-commerce lima benua dibutuhkan pengujian dari sudut pandang pengguna. Teknik Black Box menjadi pilihan tepat untuk menguji sistem ini karena berfokus pada perspektif pengguna akhir. Dengan mengombinasikan Equivalence Partitioning, yang membagi inputan menjadi partisi ekuivalen, dan Boundary Value Analysis, yang memfokuskan pada nilai-nilai batas inputan, diharapkan mampu mendeteksi kesalahan, mengevaluasi fungsionalitas, mengukur efektivitas, serta memberikan rekomendasi perbaikan. Berdasarkan hasil pengujian, efektivitas keseluruhan sistem mencapai 81,02%, menunjukkan kinerja yang sangat efektif meskipun terdapat beberapa kesalahan yang perlu diperbaiki oleh pengembang.
PERANCANGAN UI/UX DESIGN APLIKASI COFFEE CARE DENGAN METODE DESIGN THINKING BERBASIS MOBILE APP PADA CAFÉ PROOF.CO
Authors: Ayu Pangestuti Roro , Permatasari Reisa , Fitri Ana Wati Seftin
Published: June 2024

Penggunaan metode design thinking menjadi landasan dalam pengembangan aplikasi Coffee Care yang bertujuan untuk membantu pengguna yang mengalami alergi dalam memesan menu di wilayah Mojokerto. Metode ini menekankan pada pemahaman yang mendalam terhadap kebutuhan pengguna dan merancang solusi berdasarkan pengalaman yang dialami. Melalui lima tahapan utama: empathize, define, ideate, prototype, dan testing. Aplikasi ini dirancang untuk memberikan kemudahan kepada pengguna dalam memilih menu yang aman bagi mereka yang memiliki alergi, serta memberikan rekomendasi tempat kafe yang menyediakan opsi penggantian bahan pada menu minuman. Pengujian dilakukan menggunakan dua metode, yaitu heuristic evaluation dan system usability scale, dengan hasil iterasi kedua menunjukkan peningkatan skor dari 72,5 pada iterasi pertama menjadi 81 setelah dilakukan perbaikan berdasarkan evaluasi heuristic. Ini menunjukkan kesuksesan dalam proses perancangan aplikasi yang berfokus pada kebutuhan pengguna dengan alergi
IDENTIFIKASI JENIS IKAN CUPANG BERDASARKAN GAMBAR MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK
Authors: Adi Laksono Surya , Rahmat Basuki , Nugroho Budi
Published: June 2024

Di Indonesia, menjadi penggemar ikan hias sudah menjadi hal yang wajar. Ikan cupang merupakan salah satu spesies ikan hias yang cukup mudah ditemui di Indonesia. Banyaknya jenis ikan cupang ini membuat masyarakat awam penghobi ikan cupang merasa kesulitan untuk mengetahui jenis ikan cupang yang ada di pasaran. Jenis ikan cupang sangat berpengaruh bagi para petani ikan cupang untuk menentukan harga pada setiap jenisnya. Begitu juga jenis ikan cupang sangat berpengaruh bagi peserta kontes ikan cupang untuk menentukan kategori jenis yang akan diikuti. Oleh karena itu, membuat sistem pengidentifikasi jenis ikan cupang sangat diperlukan pada permasalahan ini. Sistem ini menggunakan metode Convolutional Neural Network, yakni algoritma deep learning dengan arsitektur Keras Sequential yang memiliki parameter hingga 1.424.403 parameter dan metode ini biasa digunakan untuk mengklasifikasi citra. Kumpulan data yang digunakan berjumlah 330 data yang terdiri dari 300 data latih dan 30 data uji di dalam tiga kelas. Sistem yang telah dirancang dan diimplementasi berhasil mengindentifikasi tiga jenis ikan cupang dengan baik, mendapatkan akurasi 97% pada uji coba dengan 10 epoch, 93% pada uji coba dengan 15 epoch, dan akurasi tertinggi 100% pada uji coba dengan 20 epoch.
ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI TINGKAT KEPUASAN SISWA MTS SURYA BUANA MENGGUNAKAN METODE REGRESI LOGISTIK
Authors: Saleh Moh , Chamidy Totok , Suhartono
Published: June 2024

Sebagai sebuah lembaga pendidikan, sekolah memiliki tanggung jawab yang besar dalam memberikan pelayanan yang berkualitas kepada siswa-siswinya. Hal ini penting agar sekolah dapat bersaing efektif dengan berbagai sekolah lain yang terus bermunculan. Dengan kemajuan teknologi saat ini, evaluasi tingkat kepuasan belajar siswa dapat dijalankan melalui metode data mining, salah satunya menggunakan pendekatan Regresi Logistik. Metode ini bertujuan untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi kepuasan siswa. Regresi Logistik bekerja dengan cara menghitung probabilitas kelas dari sebuah data. Berdasarkan hasil penelitian, dapat dibuat kesimpulan bahwan kepuasan siswa di MTs Surya Buana Malang bisa diprediksi dan dievaluasi dengan menggunakan teknik data mining yang memanfaatkan algoritma regresi logistik. Hal ini bertujuan untuk memprediksi tingkat kepuasan siswa dengan memanfaatkan algoritma regresi logistik. Hasil analisis memberikan gambaran tentang faktor-faktor yang perlu diperhatikan oleh pihak sekolah dalam meningkatkan tingkat kepuasan siswa, terutama dalam hal peningkatan lingkungan sekolah dengan p-value 0.03, serta fasilitas dan infrastruktur yang memiliki p-value yang sangat rendah yakni 0.00. Selain itu Algoritma regresi logistik dapat memiliki akurasi yang sangat baik yakni 87.69% yang tergolong puas dengan menggunakan confusion matrix
IMPLEMENTASI ALGORITMA DIJKSTRA DALAM MENENTUKAN RUTE WISATA DI KOTA PALANGKA RAYA
Authors: Stevans Glend , Eleazar Rangin Adriel , Timothy Souk Jeremy , Pratama Jonathan , Handrianus Pranatawijaya Viktor
Published: June 2024

Salah satu ciri khas suatu tempat adalah pariwisata. Kota Palangka Raya memiliki banyak wisata yang menarik karena lokasinya yang baik. Untuk meningkatkan pendapatan daerah dari sektor pariwisata, teknologi harus digunakan agar wisatawan dengan mudah mengakses informasi tentang objek wisata. Salah satu cara untuk melakukan ini adalah dengan membangun sistem informasi pencarian rute yang menjelaskan lokasi objek wisata di Kota Palangka Raya. Implementasi Algoritma Dijkstra dalam Menentukan Rute Wisata di Kota Palangka Raya adalah suatu studi yang bertujuan untuk memberi solusi dalam mencari dan menentukan rute wisata bagi wisatawan yang ada di kota Palangka Raya. Dengan implementasi Algoritma Djikstra, studi ini menawarkan alat yang bisa membantu untuk menemukan rute wisata terpendek antara tempat wisata yang telah dipilih, dengan memepertimbangkan jarak antar destinasi wisata. Pada metode ini melibatkan inisialisasi graf yang menjadi representasi dari hubungan antara destinasi-destinasi wisata, diikuti dengan implementasi Algoritma Dijkstra untuk menemukan rute terbaik. Hasil dari studi menunjukan bahwa algoritma mampu memberikan rute yang efisien dan optimal dengan estimasi jarak yang akurat. Pembahasan mengenai hasil studi menyoroti kelebihan dan kekurangan dari algoritma ini dalam konteks web pencari rute wisata. Dalam kesimpulannya, penelitian ini diharapkan mampu memberikan kontribusi dalam memudahkan wisatawan dalam merencanakan perjalanan wisata mereka di Kota Palangka Raya
IMPLEMENTASI DATA MINNING MENGGUNAKAN ALGORITMA REGRESI LINEAR UNTUK PREDIKSI PENJUALAN DAN CASHFLOW DI AYAM GEPREK CAP CANGKIR
Authors: Alfarisi Salman , Astuti Rini , M Basysyar Fadhil
Published: June 2024

Ayam geprek merupakan makanan khas Indonesia. Ayam Geprek Cap Cangkir merupakan usaha kuliner yang bergerak di bidang makanan dan minuman. Salah satu tantangan yang dihadapi adalah prediksi penjualan yang masih dilakukan secara manual. Prediksi penjualan secara manual mempunyai beberapa kelemahan, salah satunya adalah rendahnya keakuratan perkiraan penjualan. Hal ini dapat mengakibatkan tidak akuratnya prediksi perhitungan penjualan. Data mining merupakan teknik analisis data yang dapat digunakan untuk memprediksi penjualan. Salah satu algoritma yang dapat digunakan untuk memprediksi penjualan adalah algoritma regresi linier. Regresi linier merupakan teknik statistik yang digunakan untuk memprediksi nilai suatu variabel terikat berdasarkan nilai variabel bebasnya. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan data mining menggunakan algoritma regresi linier untuk memprediksi penjualan pada Ayam Geprek Cap Cangkir. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data penjualan antara bulan Agustus 2023-Desember 2023. Data tersebut terdiri dari variabel seperti tanggal, jumlah penjualan, dan jenis produk. Pemodelan regresi linier dilakukan dengan menggunakan Rapid Miner. Hasil Prediksi hasil Skor pada Roots Mean Squared Error (RMSE) adalah 69385, sedangkan skor yang dihasilkan pada Relative Eror Score adalah 99.53%. Berdasarkan hasil prediksi yang di dapatkan, penjualan mengalami peningkatan dari hari ke hari dan skor tertinggi di dalam satu tahun prediksi menghasilkan nilai 123212
ANALISIS POLA PENJUALAN MENGGUNAKAN ALGORITMA ASOSIASI FP-GROWTH DI PT ABC
Authors: Destiawati Deby , Rahaningsih Nining , Bahtiar Agus , Ali Irfan , Dienwati Nuris Nisa
Published: June 2024

Penjualan merupakan elemen krusial dalam keberlanjutan operasional perusahaan, termasuk di PT. ABC. Dalam mengoptimalkan proses penjualan, penggunaan algoritma asosiasi FP-Growth menjadi penting untuk mengidentifikasi pola pembelian yang dapat meningkatkan efisiensi dan keuntungan perusahaan. Dalam observasi lapangan, ditemukan bahwa PT. ABC mengalami tantangan dalam mengelola dan mengoptimalkan penjualan produk. Terdapat variasi besar dalam pola pembelian yang sulit diidentifikasi tanpa dukungan teknologi terkini. Media cetak dan literatur terpercaya juga mengkonfirmasi bahwa perusahaan sering menghadapi kesulitan dalam menganalisis pola penjualan secara efektif. Akar masalah terletak pada ketidak mampuan perusahaan untuk secara efisien mengidentifikasi dan memahami pola penjualan yang mendasari. Tanpa analisis yang mendalam, strategi pemasaran menjadi kurang efektif, mengakibatkan potensi kehilangan pelanggan dan penurunan profitabilitas. Dalam mengatasi masalah tersebut, penelitian ini akan menerapkan algoritma asosiasi FP-Growth, sebuah metode data mining yang dapat mengungkapkan pola hubungan antara item penjualan. Langkah-langkah desain melibatkan pemilihan dan pengelompokan data penjualan, penerapan algoritma FP-Growth, dan analisis hasil untuk mendapatkan wawasan yang berharga. Tujuan utama penelitian ini adalah meningkatkan pemahaman perusahaan tentang pola penjualan yang mendasari, memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih baik dalam hal pemasaran dan kebijakan penjualan. Diperoleh hasil dari penelitian ini yaitu nilai support 1 % dan nilai conffiden sebesar 50%.Hasil dari penelitian ini diharapkan akan memberikan wawasan mendalam tentang pola penjualan di gudang PT. ABC. Dengan demikian, perusahaan dapat mengoptimalkan strategi pemasaran, meningkatkan efisiensi operasional, dan mencapai pertumbuhan profitabilitas.
CLUSTERING DATA INDONESIAN FOOD DELIVERY MENGGUNAKAN METODE K-MEANS PADA GOFOOD PRODUCT LIST
Authors: Farhan Nugraha Muhamad , Martano Martanto , Hayati Umi
Published: June 2024

Dalam era transformasi digital yang berkembang pesat, layanan pengiriman makanan, seperti GoFood di Indonesia, menunjukkan dampak konkret pada perubahan perilaku konsumen. Penelitian ini bertujuan untuk memahami bagaimana transformasi digital memengaruhi interaksi konsumen dengan layanan pengiriman makanan, khususnya melalui GoFood, serta implikasinya dalam bisnis dan pengalaman konsumen di Indonesia. Metode k-means clustering digunakan untuk mengelompokkan produk makanan ke dalam kelompok yang serupa berdasarkan atribut category, mengidentifikasi kesamaan dalam kelompok produk yang mungkin mencerminkan kecenderungan konsumen yang serupa. Melalui penelitian ini, akan terungkap informasi yang bernilai tentang keberagaman preferensi konsumen, memungkinkan pelaku industri untuk menyesuaikan strategi pemasaran mereka sesuai dengan permintaan pasar yang berubah. Dengan demikian, penelitian ini tidak hanya dapat memberikan kontribusi pada pemahaman akademis tetapi juga memiliki potensi dampak positif secara praktis dalam mendukung pertumbuhan dan peningkatan kualitas layanan di sektor pengiriman makanan di Indonesia. Hasil pengelompokan menggunakan algoritma K-Means Clustering diperoleh terbaik sebanyak 8 cluster dengan nilai DBi= -0.407, yaitu dengan anggota cluster 0=7763 items, cluster 1=1 items, cluster 2=1 items, cluster3=1 items, cluster 4=1 items, cluster 5=1 items, cluster 6=1 items dan cluster 7=1 items yang artinya adalah melihat karakteristik konsumen dengan tujuan untuk meningkatkan penjualan
PEMANFAATAN SELENIUM IDE DALAM OTOMATISASI PENGUJIAN BLACK BOX PADA WEBSITE UMKM KOTA MADIUN DENGAN TEKNIK EQUIVALENCE PARTITIONING
Authors: Hardianto Eragradiansyah , Prima Aditiawan Firza , Nugroho Sihananto Andreas
Published: June 2024

Pembuatan sebuah perangkat lunak merupakan sebuah kegiatan yang dilakukan untuk membuat sebuah sistem informasi yang berbasis digital yang memenuhi aspek bisnis serta memberikan kepuasan kepada pengguna yang memakai perangkat lunak. Seringkali dalam penggunaan sebuah perangkat lunak terdapat sebuah kendala dimana dapat mengurangi dan memperburuk kualitas perangkat lunak. Pengujian merupakan sebuah cara dalam memastikan bahwa suatu perangkat lunak sudah memiliki kualitas yang baik serta terhindar dari kecacatan sistem yang mempengaruhi fungsionalitasnya. Dalam pengujian terdapat berbagai macam metode yang dapat dilakukan selama proses ini, salah satu metode yang umun dilakukan yaitu pengujian dengan Metode Black Box. Black Box merupakan sebuah pengujian yang berbasis pada fungsionalitas dari aplikasi. Dalam Black Box sendiri terdapat berbagai macam teknik yang dapat digunakan dalam proses pengujian, dari banyak teknik tersebut Equivalence Partitioning merupakan salah satu teknik yang cocok dan sesuai dengan kebutuhan mengenai perangkat lunak yang diuji. Pengujian ini juga menggunakan bantuan sebuah alat yang dapat membantu dalam proses pengujian yaitu Selenium IDE. Selenium IDE berfungsi untuk mengecek skenario pengujian secara automation sehingga dapat mengurangi kesalahan yang dapat terjadi ketika pengujian dilakukan secara manual. Hasil pengujian didapatkan bahwa sebanyak 92% test case sudah sesuai selama proses pengujian otomatis dan manual sedangkan 11% menunjukkan hasil yang sebaliknya
INTEGRASI CHATBOT CUSTOM CHATGPT DENGAN CHATBASE DALAM MENINGKATKAN PENGALAMAN PENGGUNA DAN EFISIENSI LAYANAN DALAM WEBSITE E-COMMERCE
Authors: Sihite Putri , Simorangkir Anastasya , Sari Nova Noor Kamala , Handrianus Pranatawijaya Viktor
Published: June 2024

Dalam era digital yang serba cepat, website e-commerce menghadapi tantangan untuk memberikan layanan yang responsif dan berkualitas kepada pelanggan. Salah satu solusi yang muncul adalah penggunaan chatbot, yang memungkinkan interaksi otomatis dengan pelanggan. Meskipun chatbot semakin populer, banyak perusahaan masih menghadapi tantangan dalam mengoptimalkan kinerjanya untuk memastikan pengalaman pengguna yang konsisten dan efisiensi layanan yang optimal. Banyak chatbot di website e-commerce gagal memberikan respons yang akurat dan cepat, yang mengakibatkan penurunan tingkat kepuasan pengguna. Masalah ini muncul dari kurangnya pemahaman tentang bagaimana memanfaatkan teknologi chatbot secara efektif. Penelitian ini bertujuan untuk mengintegrasikan chatbot kustom berbasis ChatGPT dengan Google Chatbase untuk meningkatkan pengalaman pengguna dan efisiensi layanan di website e-commerce. Penelitian ini mengembangkan chatbot menggunakan teknologi ChatGPT dan platform analisis Google Chatbase. Pengembangan chatbot dilakukan dengan mempertimbangkan skenario umum dalam e-commerce, seperti pertanyaan tentang produk, status pesanan, dan pengembalian barang. Analisis interaksi pengguna dengan chatbot dilakukan melalui data yang dikumpulkan oleh Google Chatbase, termasuk frekuensi penggunaan, jenis pertanyaan, dan waktu respons. Hasil penelitian menunjukkan bahwa chatbot kustom ChatGPT yang diintegrasikan dengan Google Chatbase dapat meningkatkan pengalaman pengguna. Integrasi chatbot kustom ChatGPT dengan Google Chatbase memberikan manfaat nyata bagi website e-commerce dalam meningkatkan pengalaman pengguna dan efisiensi layanan.
ALAT BANTU AKTIVITAS DISABILITAS PADA PENGISIAN AIR MINUM
Authors: Putra Pratama Saga Eka , Ritzkal Ritzkal , Afrianto Yuggo
Published: June 2024

Penyandang disabilitas menghadapi keterbatasan dalam aktivitas fisik, mental, atau sensorik, mempengaruhi mobilitas dalam kehidupan sehari-hari, Khususnya dalam aktivitas harian yang melibatkan pergerakan, seperti pengisian air minum untuk memenuhi kebutuhan manusia sehari-hari, mobilitas memiliki peran krusial. Penelitian ini berfokus pada mengembangkan prototype alat pendukung aktivitas untuk penyandang disabilitas fisik menggunakan teknologi Arduino Uno. Alat ini menggunakan sensor ultrasonik untuk mendeteksi gelas khusus dan mengatur aliran air secara otomatis, memulai pengisian saat air mencapai 0 cm dan menghentikan saat mencapai 5 cm. Notifikasi pengisian dikirim melalui Ethernet Shield ke aplikasi Telegram. Modul Bluetooth HC-05 digunakan untuk menghubungkan alat dengan aplikasi Bluetooth RC Controller, memungkinkan pengendalian perangkat via smartphone. Penelitian ini mengintegrasikan teknologi untuk meningkatkan partisipasi penyandang disabilitas fisik dalam aktivitas sehari-hari, khususnya dalam mengambil air minum. Prototype berhasil beroperasi efektif, mengisi air secara otomatis dan mengantar gelas khusus, berkat penggunaan Arduino sebagai pengendali yang mengolah data dari sensor
ANALISIS HUBUNGAN ANTARA PARAMETER METEOROLOGI DAN KONSUMSI ENERGI LISTRIK MENGGUNAKAN ALGORITMA HDD
Authors: Wafiqotul Azizah Nabila , Yulia Puspaningrum Eva , Mas Diyasa I Gede Susrama
Published: June 2024

Listrik menjadi satu diantara elemen yang bersifat krusial dalam kehidupan, mengingat sebagian besar aktivitas manusia bergantung kepada listrik. Sehingga tidak heran, apabila listrik mengalami peningkatan yang pesat khususnya pada era globalisasi seperti saat ini. Peningkatan ini juga dipengaruhi oleh faktor meteorologi. Beberapa penelitian telah dilakukan untuk mengetahui kecenderungan penggunaan listrik yang dipengaruhi oleh parameter meteorologi. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pemakaian listrik pada kehidupan sehari-hari yang dipengaruhi oleh faktor meteorologi. Pemilihan faktor ini disebabkan faktor meteorologi menjadi faktor yang mempunyai keterikatan yang sangat erat dengan kehidupan manusia. Sejalan dengan hal tersebut, penelitian ini menggunakan dataset yang diperoleh dari BMKG dan PLN. Pada kesempatan kali ini, peneliti menggunakan CRISP-DM dan algoritma HDD. Metode CRISP-DM berguna untuk menggambarkan siklus data mining sehingga prosesnya bisa lebih teratur, sedangkan metode HDD berguna untuk mengetahui korelasi parameter meteorologi terhadap konsumsi listrik pada musim kemarau. Sejalan dengan itu, penelitian ini menghasilkan proyeksi konsumsi listrik selama periode 2023-2030 dengan menggunakan algoritma HDD, serta menghasilkan prediksi konsumsi listrik pada bulan Desember 2023. Prediksi tersebut menghasilkan nilai MAPE sebesar 1,3%, nilai tersebut menyatakan bahwa akurasi dari hasil relative tinggi
ANALISIS USER INTERFACE DAN USER EXPERIENCE PADA WEBSITE BEM FASILKOM UNIVERSITAS SINGAPERBANGSA KARAWANG MENGGUNAKAN HEURISTIC EVALUATION
Authors: Sidqih Arhinza Juliantara Muhamad , Juardi Didi , Susilo Yuda Irawan Agung
Published: June 2024

Dalam perkembangan teknologi saat ini, pengelolaan informasi menjadi sangat mudah karena dapat diakses kapan saja dan di mana saja seperti website. Dalam aktivitas mahasiswa seperti organisasi mahasiswa, website memiliki peran seperti yang dimiliki oleh BEM Fasilkom Unsika, sebuah organisasi mahasiswa yang memanfaatkan website untuk mendukung fungsi dan tugasnya. User interface dan user experience sebuah website memiliki peranan penting dalam mempengaruhi interaksi dan kesan pengguna terhadap website tersebut. Melalui pra survei yang telah dilakukan, para mahasiswa/i Fasilkom Unsika banyak mengeluhkan kendala seperti fitur yang tidak berfungsi, layout yang kurang rapih, dan masih banyak kendala lainnya. Maka dari itu perlu dilakukannya analisis dan evaluasi untuk mengatasi keluhan-keluhan tersebut. Salah satu metode yang dapat digunakan adalah metode heuristic evaluation dengan perhitungan nilai menggunakan severity ratings. Metode heuristic evaluation adalah metode yang menggunakan 10 aspek usability untuk mengidentifikasi kesalahan dalam user interface dan user experience, kemudian memperbaikinya dengan efektif. Dalam penelitian ini dilakukan pengujian sebanyak dua kali dengan melibatkan mahasiswa/i Fasilkom Unsika, pada pengujian pertama terdapat 9 aspek yang mendapatkan nilai tinggi dan masuk kedalam kategori cosmetic problem. Pada pengujian kedua setelah dibuatkan rekomendasi desain, nilai dari 9 aspek tersebut menurun dan masuk ke kategori yang lebih baik.
SISTEM INFORMASI PENERIMAAN DAN PENGELUARAN KAS BERBASIS WEBSITE PADA PT LKM BKD UNIT BALAMOA
Authors: Saraswati Aa Ayu , Mubarok Iman
Published: June 2024

Lembaga Keuangan Mikro (LKM) merupakan lembaga keuangan yang khusus didirikan untuk memberikan jasa pengembangan usaha dan pemberdayaan masyarakat, Kantor Perusahaan yang terletak pada Jl. Bringin RT.02 RW.03, Pener, Kertaharja, Kec.Kramat, Kabupaten Tegal. Sistem informasi penerimaan dan pengeluaran kas yang sedang berjalan di  PT LKM BKD Unit Balamoa dalam pencatatan penerimaan dan pengeluaran kas masih manual dengan mencatat menggunakan buku. Dalam hal ini masih terjadi selisih dalam data sehingga memperlambat proses pencarian, proses pencatatan kas setiap bulan. Sistem Penerimaan dan pengeluaran kas berbasis website merupakan sofware yang berfungsi sebagai media data penerimaan dan pengeluaran kas. Sistem dikembangkan menggunakan bahasa pemprograman PHP dengan basis data MYSQL. Data yang digunakan yaitu data primer dan data sekunder. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah dengan metode teknik wawancara, quisioner, teknik observasi dan studi pustaka. Dimana penelitian yang dilakukan penerapan metode tersebut dapat membantu memecahkan masalah yang sedang diamati. Disimpulkan bahwa sistem informasi penerimaan dan pengeluaran kas dirancang untuk membantu menyelesaikan proses penerimaan dan pengeluaran kas yang masih dilakukan secara konvensional menjadi sistem yang terkomputrisasi yang dapat berjalan pada website dan mampu mengolah beberapa data
SISTEM INFORMASI PEMBAYARAN PADA LEMBAGA PENDIDIKAN ANAK HEBAT (AHE) UNIT BREKAT BERBASIS WEB
Authors: Himawati Ikfiana , Fitriasih Fitriasih
Published: June 2024

Pendidikan Anak Usia Dini merupakan salah satu bentuk pendidikan prasekolah yang bertujuan untuk membantu pertumbuhan dan perkembangan jasmani dan rohani siswa diluar lingkungan keluarga sebelum memasuki pendidikan dasar. Bimbingan belajar merupakan suatu proses pemberian bantuan kepada anak dengan cara mengembangkan suasana belajar yang kondusif dan menumbuhkan kemampuan agar anak terhindar dan dapat mengatasi kesulitan belajar yang mungkin dihadapinya sehingga mencapai hasil belajar yang optimal. Mengenai hal tersebut AHE Sanggar Les baca Alnafid memberikan solusi masalah orang tua tersebut untuk keperluan pendidikan anaknya, lembaga ini memberikan bimbingan belajar membaca menggunakan metode AHE, dimana untuk peserta didik rata– rata berusia 4,5 tahun sampai dengan 8 tahun untuk bimbingan belajar hitung dan 7 tahun sampai 12 tahun untuk bimbingan belajar berhitung. Metode pengumpulan data ini yaitu observasi, metode interview dan metode library research dan dokumentasi. Metode analisis ini menggunakan survei terhadap sistem yang sedang berjalan, analisis terhadap temuan survey, identifikasi Kebutuhan Informasi, identifikasi persyaratan sistem. Metode perancangan yang digunakan adalah metode Unified Modeling Language (UML). Hasil anallisis pada AHE Unit Brekat adalah pencatatan masih dicatat secara manual dan tergolong belum tersusun rapi atau masih berantakan. Berdasarkan permasalahan dari sistem yang berjalan, maka dirancanglah sebuah rancangan sistem informasi pembayaran yang diharapkan   dapat menangani kekurangan-kekurangan yang ada
IMPLEMENTASI OPEN AI PADA WEBSITE RESTORAN MAKANAN INDIA
Authors: Puspita Florensia Nela , Nur Safa Yunisa , Patimah Yulia , Priskila Ressa , Handrianus Pranatawijaya Viktor
Published: June 2024

Penelitian ini bertujuan untuk membangun sebuah chatbot restoran yang menggunakan teknologi kecerdasan buatan (artificial intelligence/AI) untuk meningkatkan pengalaman pelanggan. Chatbot ini dirancang dengan menggunakan Application Programming Interface Artificial Intelligence (API AI) dari Gemini dan OpenAI. Chatbot ini memungkinkan pelanggan untuk berinteraksi dengan sistem restoran menggunakan bahasa alami, mendapatkan informasi mengenai menu dan mendapatkan rekomendasi. Penelitian ini menggunakan metode studi literatur untuk membangun chatbot dan metode Black Box Testing untuk menguji chatbot. Hasil pengujian menunjukkan bahwa chatbot ini dapat berfungsi dengan baik dan memberikan informasi yang relevan kepada pengguna. Chatbot ini juga dapat memberikan rekomendasi menu berdasarkan preferensi pelanggan. Penggunaan chatbot restoran yang menggunakan AI API dari Gemini dan OpenAI membawa sejumlah manfaat, antara lain peningkatan efisiensi dalam layanan pelanggan, penghematan waktu dalam proses pemesanan, dan peningkatan kepuasan pelanggan melalui interaksi yang lebih responsif dan personal.
PERBANDINGAN METODE TIME SERIES UNTUK PREDIKSI PENJUALAN TIKAR LIPAT
Authors: Wardana Wahyu Candra , Aisyiyah Rakhma Devi Putri
Published: June 2024

Dalam dunia bisnis, prediksi penjualan merupakan faktor penting dalam perencanaan dan pengambilan keputusan. Prediksi yang akurat tentang penjualan suatu produk dapat membantu perusahaan mengatur produksi, persediaan, dan strategi pemasaran yang efektif. Dalam penelitian ini, akan dilakukan perbandingan antara tiga metode time series yang populer, yaitu Simple Moving Average (SMA), Weighted Moving Average (WMA), dan Single Exponential Smoothing (SES), untuk memprediksi penjualan tikar lipat. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membandingkan ketiga metode time series tersebut dalam hal kemampuannya mereka untuk memprediksi penjualan tikar lipat. Penelitian ini telah menghasilkan suatu sistem prediksi penjualan tikar lipat dengan menerapkan metode time series yang terbaik yaitu Single Exponential Smoothing, jika ditinjau dari hasil rata-rata persentase kesalahan absolut (MAPE) dari perbandingan tiga metode prediksi time series, metode Single Exponential Smoothing menghasilkan nilai MAPE lebih kecil jika dibandingkan dengan metode Weighted Moving Average dan Simple Moving Average. Maka dapat di simpulan bahwa prediksi penjualan tikar lipat produk tikar lipat Mesin untuk periode berikutnya lebih baik menggunakan metode Single Exponential Smoothing dengan α 0,9 dan untuk produk tikar lipat Manual untuk periode berikutnya lebih baik menggunakan metode Single Exponential Smoothing dengan α 0,7 dalam kaitannya dengan prediksi data penjualan tikar lipat
PERBANDINGAN ALGORITMA NAÏVE BAYES DAN K-NEAREST NEIGHBORS UNTUK KLASIFIKASI TOPIK BERITA PADA SITUS DETIK.COM
Authors: Iksan Maulana Muhammad , Martanto Martanto , Hayati Umi
Published: June 2024

Perkembangan pesat dalam bidang Informatika telah menjadi pendorong utama perubahan dalam berbagai aspek kehidupan manusia. Era digital saat ini menyaksikan revolusi teknologi yang telah mengubah cara kita berkomunikasi, bekerja, belajar, dan berbisnis. Studi-studi sebelumnya telah banyak mengkaji masalah klasifikasi berita, namun masih ada ruang untuk penelitian lebih lanjut. Algoritma Naïve Bayes Classifier yang digunakan sebagai metode untuk melakukan klasifikasi data terutama untuk kebutuhan deteksi terhadap berita berita palsu/fakta.Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk menguji dan membandingkan efektivitas Algoritma Naïve Bayes Classification dan K-Nearest Neighbors dalam klasifikasi topik berita. Dengan menggunakan  Kedua nya bisa memberikan perspektip yang berbeda dan memungkinkan untuk mengeksplorasi kelebihan dan kekurangan masing masing metode, Dengan demikian kedua metode tersebut dipilih. penelitian ini akan memberikan pemahaman yang lebih baik tentang kemungkinan penerapan kedua metode ini dalam konteks yang relevan. Penerapan Algoritma Naïve Bayes Classification dan K-Nearest Neighbors dalam konteks klasifikasi topik berita berjumlah 9 tahapan. Tahapan tersebut adalah (1) Studi Literatur;(2) Pengumpulan Data;(3) Preprocessing Data;(4) Ekstraksi Fitur;(5) Pembagian Data;(6) Penerapan Algoritma Naïve Bayes Classification;(7) Penerapan K-Nearest Neighbors (K-NN);(8) Evaluasi Model;(9) Analisis Hasil. Dari hasil pengujian ini dapat di simpulkan bahwa pengujian analisis algoritma Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor ini didapatkan hasil akurasi terbaik dalam klasifikasi data yaitu pada algoritma K-Nearest Neighbor dimana mendapatkan akurasi sebesar 71,00% yang didapatkan pada data uji 10% dengan k = 1 dibandingkan algoritma Naïve Bayes yang hanya mendapatkan akurasi sebesar 66,00% pada data uji 10%. Perbandingan ini menunjukkan bahwa metode klasifikasi Naive Bayes dan K-Nearest Neighbors masing-masing memiliki kelebihan dan kekurangan dalam klasifikasi topik berita di Detik.com
IMPLEMENTASI FRAMEWORK FLUTTER UNTUK APLIKASI REKOMENDASI GAYA RAMBUT MENGGUNAKAN ARTIFICIAL INTELEGENCE VISION CHATGPT
Authors: Mewandari Seli , Cyaramani Cyaramani , Sudarya M. Farhan , Imanuel Rangga , Tryastie Melisa , Handrianus Prantawijaya Viktor , Noor Kumala Sari Nova
Published: June 2024

Penampilan dan gaya pribadi menjadi penting dalam era digital, namun memilih gaya rambut yang sesuai sering menjadi tantangan. Ketidaktahuan kapster dalam memberikan saran gaya rambut yang tepat menyebabkan ketidakpuasan pelanggan. Penelitian ini mengusulkan pengembangan aplikasi rekomendasi gaya rambut berbasis AI menggunakan Flutter dan ChatGPT. Aplikasi ini dikembangkan menggunakan metode waterfall, yang melibatkan tahapan analisis, desain, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Teknologi Flutter digunakan untuk memastikan aplikasi berjalan secara optimal di platform Android, sedangkan fitur Vision AI dari ChatGPT digunakan untuk menganalisis data wajah dan rambut pengguna. Aplikasi ini mengumpulkan informasi tentang preferensi dan karakteristik pribadi pengguna, seperti bentuk wajah dan jenis rambut, untuk memberikan rekomendasi yang sesuai. Penelitian mengeksplorasi proses implementasi teknologi ini, mengidentifikasi tantangan pengembangan, dan mengukur efektivitas aplikasi. Hasil menunjukkan bahwa aplikasi berhasil memberikan rekomendasi gaya rambut berdasar foto, warna, tekstur dan panjang rambut, mengatasi kebingungan pelanggan dan membantu kapler memberikan rekomendasi gaya rambut di salon. Dengan demikian, aplikasi ini diharapkan membuka jalan bagi penerapan AI di bidang kecantikan dan gaya hidup
PEMODELAN POLA PENJUALAN SEPATU IMPOR MELALUI PENDEKATAN ALGORITMA K-MEANS
Authors: Harum Rosnia , Fathurrohman Fathurrohman , Rizki Rinaldi Ade
Published: June 2024

Toko Myi Store merupakan toko yang bergerak dibidang penjualan Sepatu impor, adapun permasalahan yang dihadapi oleh toko myi store yaitu owner tidak tahu data penjualan sepatunya dalam jangka tiga tahun terakhir itu meningkat atau menurun dan juga memastikan ketersediaan barang, stok barang, dan kelengkapan barang agar menghindari penumpukan barang yang sama dan kurang di minati oleh konsumen. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui produk yang diminati oleh konsumen dan bisa mendapatkan analisis data penjualan yang paling laku, laku dan kurang laku untuk dijual. Hasil dari penelitian ini melakukan 4 kali percobaan dengan k yang berbeda, dan diketahui dari 4 kali percobaan, nilai k yang paling optimal terdapat pada k = 4 dengan hasil DBI nya adalah 0. 189, Cluster yang dihasilkan memperoleh sebanyak 4 Cluster Setiap klaster memiliki karakteristiknya sendiri dalam tingkat penjualan yang berbeda-beda tergantung merek sepatu yang dijual. Klaster tersebut menunjukkan sejumlah pola yang paling banyak diminati oleh pembeli myi store terhadap sepatu yang dijual, Hasil dari cluster Sepatu yang paling laku adalah Converes dan Nike, sepatu yang laku yaitu Adidas dan New Balance, sedangkan sepatu yang kurang laku dan kurang diminati adalah Puma. Penelitian ini diharapkan dapat memberi wawasan yang lebih luas bagi industry sepatu untuk mengembangkan strategi pemasaran yang lebih terfokus dan efektif.
OPTIMALISASI PENJUALAN PRODUK MELALUI ANALISIS DATA DAN PENGELOMPOKAN PRODUK
Authors: Asmaya Dede , Irawan Bambang , Bahtiar Agus
Published: June 2024

Industri makanan dan minuman, terutama dalam bisnis kafe, mengalami persaingan yang semakin ketat dan peningkatan jumlah pesaing. Para pemilik usaha di sektor ini perlu terus berinovasi serta memperbaiki strategi mereka guna menjaga dan meningkatkan pangsa pasar mereka, serta meningkatkan efisiensi dalam operasional. Salah satu cara untuk mencapai tujuan ini adalah dengan melakukan analisis data penjualan secara detail dan menerapkan strategi pemasaran yang efisien, diharapkan dapat mendatangkan pengetahuan yang lebih mendalam terkait dengan tren penjualan harian di HopeSpace Caffe. Selain itu, melalui analisis yang dilakukan dengan bantuan algoritma K-Means, akan terungkap kelompok produk yang memiliki karakteristik serupa berdasarkan perilaku pembelian konsumen. Hal ini akan memberikan sudut pandang baru terkait strategi pemasaran yang lebih efisien dan memampukan pemilik bisnis untuk merencanakan langkah-langkah yang lebih cermat dalam mengelola operasional bisnis mereka. dari hasil nilai Davies Bouldin Index (DBI) yang optimal dari penerapan algoritma K-Means terhadap data penjualan dan pengelompokan produk kopi di Hopespace Coffe menghasilkan nilai DBI 0.035 dengan K4. Adapun Karakteristik dari cluster 0 yang terdiri dari 24 Item dengan karakteristik dari tahun 2021-2022 Dengan jenis kopi Robusta memiliki jumlah Cup yang terjual dari rata-rata 224 sampai 246, cluster 1 terdiri dari 24  Item dengan karakteristik dari tahun 2021-2022 Dengan jenis kopi Arabica memiliki jumlah Cup yang terjual dari rata-rata 413 sampai 491, cluster 2 terdiri dari 24 item dengan karakteristik dari tahun 2021-2022 dengan jenis kopi Kamojang memiliki jumlah Cup yang terjual dari rata-rata 89 sampai 134, Cluter 3 terdiri dari 24  item dengan karakteristik dari tahun 2021-2022 dengan jenis kopi Puntang memiliki jumlah Cup yang terjual dari rata-rata 34 sampai 116, dimana setiap kelompok memiliki karakteristik yang berbeda secara signifikan dari kelompok lainya
KLASIFIKASI CURAH HUJAN HARIAN MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR
Authors: Alviriza Ramadhan Muhammad , Tri Anggraeny Fetty , Aji Putra Chrystia
Published: June 2024

Keberagaman iklim dan cuaca yang diakibatkan oleh letak geografis Indonesia yang dilalui oleh garis khatulistiwa menyebabkan perubahan cuaca yang tidak menentu yang berpengaruh kepada kehidupan manusia. Oleh karena itu, diperlukan sebuah solusi berupa pengelompokan atau klasifikasi curah hujan harian. Penelitian ini menggunakan metode K-Nearest Neighbor untuk melakukan proses klasifikasi. Yang dimana K-Nearest Neighbor adalah algoritma untuk menemukan kelompok K dalam data training yang paling dekat dengan data uji dan melakukan pencarian label pada kelas tertentu dalam lingkup data. Dengan menggunakan metrik jarak euclidean, metode ini dapat menghasilkan akurasi paling akurat sebesar 86%.
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN BONUS KARYAWAN CV NAWASENA BUMI PERSADA MENGGUNAKAN KOMBINASI METODE SWARA DAN SMART
Authors: Sugiyanto Edi , Maulana Hendra , Nugroho Sihananto Andreas
Published: June 2024

Penelitian ini akan berfokus pada SIPEKA (Sistem Pendukung Keputusan Perusahaan) dengan menggunakan kombinasi dua metode SPK yaitu Stepwise Weight Assessment Ratio Analysis (SWARA) dan Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART) untuk menentukan karyawan penerima bonus di CV NAWASENA BUMI PERSADA. Tahapan yang dilakukan dalam penelitian terdiri atas pengumpulan data, perancangan sistem, implementasi sistem dan pengujian sistem. Metode SWARA digunakan dalam proses pembobotan data kriteria, sementara SMART digunakan dalam proses perangkingan karyawan. Beberapa data yang diperlukan yaitu data kriteria, data sub kriteria, data alternatif, dan data penilaian yang bisa menghasilkan nilai hasil akhir perhitungan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa SIPEKA berhasil menerapkan kombinasi dua metode dan dapat digunakan oleh perusahaan dalam mendukung keputusan pemberian bonus karyawan. Pengujian SIPEKA menggunakan metode System Usability Scale (SUS) untuk menilai efektivitas sistem dalam penggunaanya, hasilnya didapatkan jumlah nilai rata-rata 85,7 termasuk grade A dengan kriteria sangat baik.
PERBANDINGAN METODE LINEAR REGRESSION, RANDOM FOREST & K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK PREDIKSI PRODUKSI HASIL PANEN PADI DI PROVINSI JAWA BARAT
Authors: Hutahaean Jonatan , Yusup Dadang , Purwantoro Purwantoro
Published: June 2024

Padi merupakan bahan utama beras yang termasuk salah satu bahan pokok terbesar di dunia. Indonesia berada di peringkat ketiga sebagai produsen beras terbesar di dunia, setelah Tiongkok dan India. Provinsi Jawa Barat secara konsisten berada dalam tiga besar penghasil padi nasional. Meskipun selalu berada dalam tiga besar, produksi padi di Jawa Barat mengalami penurunan setiap tahun. Produksi padi sangat berpengaruh terhadap pemenuhan kebutuhan pangan pokok berupa beras, karena permintaan beras meningkat setiap tahun. Produksi padi dapat meningkat atau menurun karena beberapa faktor, seperti luas areal tanam, luas panen, dan produktivitas padi. Pada penelitian ini, digunakan teknik regresi untuk memprediksi produksi hasil panen padi di Provinsi Jawa Barat menggunakan metode linear regression, random forest, dan k-nearest neighbor. Perbandingan yang dihasilkan dilihat dari R2-score, mean absolute error, dan mean squared error. Pada perbandingan metode, digunakan skenario yang sama, yaitu cross-validation 10-fold. Hasil uji coba dengan menggunakan skenario yang sama menunjukkan bahwa ketiga metode dapat digunakan untuk memprediksi produksi hasil panen padi di Provinsi Jawa Barat. Kesimpulan dari penelitian ini menujukkan bahwa metode linear regression memiliki performa lebih baik daripada metode random forest dan k-nearest neighbor dengan R2-score 98,33, MAE 27746,46, dan MSE 1688264771,87.
RANCANG BANGUN PENGEMBANGAN APLIKASI PENCATATAN HUTANG MENGGUNAKAN METODE WATERFALL
Authors: Ananda Khairunnisa Puteri , Annisa Norul , Handrianus Pranatawijaya Viktor , Noor Kamala Sari Nova
Published: June 2024

Dalam era modern, pengelolaan hutang menjadi aspek penting dalam mengatur keuangan, baik untuk individu maupun organisasi. Pengelolaan hutang yang tidak efektif dapat menyebabkan masalah keuangan yang serius. Salah satu permasalahan utama dalam pengelolaan hutang adalah kesulitan dalam mencatat, memantau, dan mengatur pembayaran hutang secara terstruktur. Banyak individu dan organisasi yang masih menggunakan metode manual yang kurang optimal, sehingga rawan terjadi kesalahan pencatatan dan pengelolaan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk merancang dan mengembangkan aplikasi pencatatan hutang yang dapat membantu pengguna dalam mengelola hutang mereka dengan lebih efisien. Aplikasi ini diharapkan dapat menjadi alat yang handal dan terpercaya dalam memudahkan pencatatan, pemantauan, dan pengelolaan hutang. Untuk mencapai tujuan tersebut, penelitian ini menggunakan pendekatan metodologi Waterfall. Pendekatan ini dipilih karena kemampuannya dalam menyediakan kerangka kerja yang sistematis dan terstruktur. Tahapan-tahapan yang dilalui meliputi: analisis, desain, implementasi, dan pengujian. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah aplikasi pencatatan hutang. Aplikasi ini dirancang untuk memenuhi kebutuhan pengguna dalam mengelola hutang dengan lebih efektif dan efisien, dengan demikian, aplikasi ini diharapkan dapat menjadi solusi yang handal dan terpercaya dalam pengelolaan hutang