bluuebunny/crossref_metadata_2025_split huggingface dataset:
Rancangan Sistem Informasi Aktivitas Produksi Batubara Pada Perusahaan Titan Group
Authors: Andiani Andiani , Fadhil M. Aiman 
Published: July 2022

Abstrak. Penggunaan sistem aplikasi konvensional dalam pengolahan data, temu kembali data dan informasi, serta akses dan penyampaian informasi ke berbagai pihak yang terkait dengan manajemen perusahaan Batu Bara Titan Group menyebabkan proses menjadi tidak efisien. Paper ini menyajikan model Sistem Informasi berbasis <em>Web</em> untuk mengelola data aktivitas produksi Batubara pada Perusahaan TitanGroup. Pengembangan sistem aplikasi mengikuti tahapan umum dalam model SDLC (<em>System Development Life Cycle</em>). Desain sistem menggunakan teknik pemodelan berbasis Objek (<em>Object Oriented Design/OOD) </em>dengan <em>Tools</em> pemodelan UML (<em>Unified Modeling Language), </em>sedangkan konstruksi aplikasi menggunakan bahasa pemrograman PHP dan <em>database</em> MySql. Metode <em>Focus Group Discussion</em> dengan melibatkan perwakilan bagian-bagian dalam perusahaan, baik pada tingkat operasional maupun pada tingkat manajerial organisasi dalam menganalisis kebutuhan sistem. Hasil analisi kebutuhan menetapkan fitur-fitur fungsionalitas pada aplikasi berupa fitur untuk memperoses, temu kembali, dan menyajikan informasi <em>coal getting, chauling, crushing, barging</em> secara otomatis dan cepat, serta dapat melihat <em>record</em> setiap aktifitas penambangan dan <em>stock</em> batubara di masing masing area secara <em>online</em>.<br /><p><strong>Kata Kunci:</strong> <em>Sistem Informasi, Aktivitas Produksi, Penambangan Batubara, Berbasis Web, </em><em>Unified Modeling Language</em><em></em></p><strong><em>Abstract. </em></strong><em>The use of conventional application systems in data processing, retrieval of data and information, as well as access and delivery of information to various parties related to the management of the Titan Group Coal Company causes the process to be inefficient. This paper presents a Web-based Information System model for managing data on coal production activities at TITAN Group Companies. Application system development follows the general stages in the SDLC (System Development Life Cycle) model. The system design uses Object Oriented Design (OOD) with UML (Unified Modeling Language) modeling tools, while the application construction uses the PHP programming language and MySql database. Focus Group Discussion method by involving representatives of parts within the company, both at the operational level and at the organizational managerial level in analyzing system requirements. The results of the needs analysis determine the functional features of the application in the form of features for processing, retrieval, and presenting information on coal getting, chauling, crushing, barging automatically and quickly, as well as being able to view records of every mining activity and coal stock in each area online.</em><br /><p><strong><em>Keywords:</em></strong><em> Information Systems, Production Activities, Coal Mining, Web-Based, Unified Modeling Language</em></p>
Implementasi Metode Least Square Untuk Prediksi Penjualan Kue Donat dan Bomboloni
Authors: Octavia Ranti Wilda Nur , Chotijah Umi 
Published: July 2022

<p><strong>Abstrak.</strong> Prediksi Jumlah permintaan kue donat dan bomboloni oleh pelanggan (konsumen) Toko <em>Milly Donuts</em> selama ini tidak akurat, dimana jumlah produksi tidak sesuai dengan jumlah permintaan konsumen. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan Metode <em>Least Square</em> untuk melakukan <em>forecast</em> (prediksi) dalam penjualan. Metode <em>Least Square</em> merupakan salah satu teknik dalam menyusun <em>forecast</em> penjualan dengan meminimumkan fungsi kriteria jumlah kuadrat kesalahan prediksi serta menggunakan <em>Mean Squad Error</em> (MSE), <em>Mean Absolute Deviation</em> (MAD) dan <em>Mean Absolute Percentage Error</em> (MAPE) untuk mengetahui tingkat kesalahan dalam metode <em>least square</em>. Prediksi menggunakan metode <em>Trend Least Square, </em>dimana nilai peramalan yang didapatkan diharapkan sesuai data aktual. Data yang dipakai dalam penelitian ini merupakan pencatatan penjualan kue donat dan bomboloni pada bulan Januari 2021 hinggai bulan Desember 2021. Hasil penelitian memperoleh <em>forecast</em> penjualan untuk bulan Januari hingga Maret 2022 sebanyak 1550,1579,1608 dengan kesalahan sebesar 0,34 pada MAD, 1,707 pada MSE dan 0,03602% pada MAPE.</p><p><strong>Kata kunci</strong><strong><em>:</em></strong><em> </em>Prediksi<em>; Least Square; Mean Squad Error;</em> <em>Mean Absolute Deviation;</em> <em>Mean Absolute Percentage Error</em><strong></strong></p><p align="center"><em> </em></p><p><em><strong>Abstract</strong>. Prediction of requests amount for donuts and bomboloni by customers (consumers) of Milly Donuts Shop so far is not accurate, where the amount of production does not match the number of consumer requests. This study aims to implement the Least Square Method to forecast (prediction) in sales. The Least Square method is one of the techniques in preparing sales forecasts by minimizing the criterion function for the number of squares of prediction errors and using Mean Squad Error (MSE), Mean Absolute Deviation (MAD) and Mean Absolute Percentage Error (MAPE) to determine the error rate in the least squares method. Prediction using the Trend Least Square method, where the forecast value obtained is expected to match the actual data. The data used in this study is the recording of sales of donuts and bomboloni in January 2021 to December 2021. The results of the study obtained sales forecasts for January to March 2022 as many as 1550,1579,1608 with errors of 0.34 in MAD, 1.707 in MSE and 0.03602% on MAPE.</em></p><p><strong><em>Keywords:</em></strong><em> Prediction; Least Square; Mean Squad Errors; Mean Absolute Deviation; Mean Absolute Percentage Error</em></p>
Komparasi Algoritma Naïve Bayes, Logistic Regression Dan Support Vector Machine pada Klasifikasi File Application Package Kit Android Malware
Authors: Diana Diana , Indrajit Richardus Eko , Dazki Erick 
Published: July 2022

<p><strong>Abstrak.</strong> Fenomena <em>malware</em> yang terus bertumbuh pada sistem Android menjadikan peneliti berfokus untuk menganalisa <em>malware</em> dengan memanfaatkan teknologi kecerdasan buatan. Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisa file-file APK (<em>Application Package Kit</em>) Android dengan mengklasifikasi keluarga <em>malware</em>. File <em>malware</em> akan dijadikan dataset untuk dilakukan training menggunakan algoritma pembelajaran mesin. Pembelajaran mesin yang digunakan adalah <em>Naïve Bayes</em>, <em>Logistic Regression</em> dan <em>Support Vector Machine</em>. Pengukuran performansi dan akurasi juga disajikan dalam perbandingan antara algoritma <em>Naïve bayes, Logistic Regression</em> dan <em>Support Vector Machine</em> yang merupakan algoritma <em>Machine Learning</em> dan bagian dari kecerdasan buatan. Hasil uji akurasi menunjukkan algoritma <em>Naive Bayes</em> mampu mengklasifikasi keluarga <em>malware</em> dengan tingkat akurasi 97.75%, sedangkan algoritma <em>Logistic Regression</em> akurasinya 88.75% dan akurasi <em>Support Vector Machine</em> mencapai 96,75%. Meskipun akurasi tidak setinggi penelitian sebelumnya, teknik analisa statis dengan fitur <em>Permission</em> dan fitur <em>Intent</em> cukup sederhana untuk mendeteksi file APK Android adalah <em>malware</em> atau bukan <em>malware</em>.</p><p><strong>Kata kunci</strong><strong>:</strong><em> </em><em>Malware Android; Naïve Bayes; Logistic Regression; Support Vector Machine</em></p><p> </p><em><strong>Abstract.</strong> The phenomenon of malware that continues to grow on the Android system makes researchers focus on analyzing malware by utilizing artificial intelligence technology. The purpose of this research is to analyze Android APK (Application Package Kit) files by classifying malware families. The malware files will be used as a dataset for training using machine learning algorithms. The machine learning used is Naïve Bayes, Logistic Regression and Support Vector Machine. Performance and accuracy measurements are also presented in a comparison between the Naïve Bayes algorithm, Logistic Regression and Support Vector Machine which is a Machine Learning algorithm and part of artificial intelligence. The accuracy test results show that the Naive Bayes algorithm is able to classify malware families with an accuracy rate of 97.75%, while the Logistic Regression algorithm has an accuracy of 88.75% and an accuracy of Support Vector Machine reaches 96.75%. Although the accuracy is not as high as previous studies, the static analysis technique with the Permission feature and the Intent feature is quite simple to detect Android APK files are malware or not malware.</em><br /><p><strong><em>Keyword</em></strong>: <em>Malware Android; Naïve Bayes; Logistic Regression; Support Vector Machine</em></p>
Model Sistem Informasi Geografis Berbasis Web Rute Terdekat Menuju Restoran di Kota Semarang Dengan Algoritma A*
Authors: Furqon Ilham Rizqi , Wismarini Theresia Dwiati 
Published: July 2022

<p><strong>Abstrak</strong>. Untuk mempermudah wisatawan menemukan lokasi serta rute terdekat menuju lokasi wisata, diperlukan suatu teknologi untuk mendukung hal tersebut. Penelitian ini mengusulkan model sistem informasi geografis berbasis <em>Web</em> <em>mobile</em> untuk membantu wisatawan menemukan lokasi restoran yang ada di Kota Semarang. Sistem aplikasi didukung oleh <em>Algoritma A*</em> untuk menemukan rute terdekat menuju lokasi restoran yang dituju. Pemodelan sistem menggunakan <em>tools</em> pemodelan berorientasi objek, sedangkan pengembangan sistem menggunakan editor <em>Visual Studio Code</em>, bahasa pemrograman PHP, dan database MySql. Hasil analisis kebutuhan fungsional mengidentifikasi pitur utama aplikasi berupa pendataan restoran dan posisinya, menu khas restoran; proses pencarian lokasi pada map; informasi titik lokasi, rute jalan, serta analisis penyelesaian masalah rute terdekat. Uji <em>Black Box</em> menunjukkan fitur-fitur fungsional aplikasi telah dinyatakan <em>valid</em> sesuai kebutuhan pengguna. Uji pencarian rute terdekat juga memperlihatkan sistem berbasis <em>Algoritma A*</em> yang dikembangkan mampu menemukan rute terdekat yang lebih baik dari aplikasi <em>Google Map</em>.</p><p>Kata Kunci: <em>Sistem Informasi Geografis; Rute terpendek; Algoritma A*; Berbasis Web Mobile</em></p><p> </p><p><em><strong>Abstract.</strong> To make it easier for tourists to find the nearest location and route to tourist sites, a technology is needed to support this. This study proposes a mobile Web-based geographic information system model to help tourists find the location of restaurants in Semarang City. The application system is supported by the A* Algorithm to find the closest route to the destination restaurant location. The system modeling uses object-oriented modeling tools, while the system development uses the Visual Studio Code editor, the PHP programming language, and the MySql database. The results of the functional requirements analysis identify the main features of the application in the form of data collection on restaurants and their positions, typical restaurant menus; the process of finding the location on the map; location point information, road routes, as well as analysis of solving problems of the nearest route. The Black Box test shows that the functional features of the application have been declared valid according to user needs. The test of finding the closest route also shows that the developed A* Algorithm-based system is able to find the closest route which is better than the Google Map application.</em></p><p><strong><em>Keywords:</em></strong><em> Geographic Information System; The shortest route; Algorithm A*; Mobile Web Based</em></p>
Rancangan Sistem Informasi Pelelangan Barang Berbasis Web Pada Kantor Pegadaian
Authors: Triyawan Muhamad Rizal , Ramadhan Muhammad Hamdan , Syahidin Yuda 
Published: July 2022

<p><strong>Abstrak.</strong> Sistem pelelangan barang pada kantor Pegadaian XYZ yang masih diselenggaran secara manual (tatap muka langsung) menyebabkan proses menjadi tidak efektif. Tujuan penulisan ini adalah menyajikan rancangan sistem Informasi berbasis Web yang dapat digunakan untuk mendukung proses pelelangan barang pada Perusahaan Pegadaian. Sistem aplikasi dikembangkan menggunakan metode pengembangan <em>Agile</em>. Rancangan sistem menggunakan kombinasi tools perancangan secara terstruktur dan berorientasi objek. Sistem didesain untuk dapat mengintegrasikan pihak Administrator Lelang, pemilik Barang, dan calon pembeli. Beberapa fungsi yang diidentifikasi pada sistem berupa Pendaftaran peserta dan barang lelang, pendaftaran calon pembeli, informasi barang lelang, pengajuan penawaran, serta informasi barang lelang yang dimenangkan. Hasil uji fungsional menggunakan BlackBox testing menunjukkan seluruh fungsi-fungsi yang terdapat dalam aplikasi telah sesuai dengan kebutuhan pengguna sistem.</p><p><strong>Kata kunci</strong><strong><em>:</em></strong><em> Sistem Informasi; Pelelangan Barang; Berbasis Web; Metode Agile</em></p><p align="center"><strong><em> </em></strong></p><p><em><strong>Abstrak</strong>. The goods auction system at the XYZ Pawnshop office which is still being held manually (face to face) causes the process to be ineffective. The purpose of this paper is to present a Web-based information system design that can be used to support the process of auctioning goods at the Pawnshop Company. The application system is developed using Agile development methods. The system design uses a combination of structured and object-oriented design tools. The system is designed to be able to integrate the Auction Administrator, Goods owner, and potential buyers. Some of the functions identified in the system are registration of participants and auction items, registration of prospective buyers, information on auction items, submission of bids, and information on auction items won. The results of the functional test using BlackBox testing show that all the functions contained in the application are in accordance with the needs of system users.</em></p><p><strong><em>Keywords:</em></strong><em> Information System; Goods Auction; Web Based; Agile Method</em></p>
Model Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Penyebab Penurunan Produksi Telur Ayam Breeding Berbasis Web
Authors: Ginanta Andhang Ganung 
Published: July 2022

<p>Abstrak. Usaha peternakan unggas di Indonesia saat ini mulai berkembang dengan pesat, ditandai dengan berdirinya perusahaan peternakan unggas yang modern. Akan tetapi penyakit merupakan faktor penyebab penurunan poduktivitas telur. Setidaknya terdapat 4 penyakit yang menyebabkan turunnya produktivitas telur ini yang sering dijumpai para peternak yaitu Newcastle Disease (ND), Avian Influenza (AI), Infectious Bronchitis (IB), dan Egg Drop Syndrom (EDS). Penyaki-penyakit tersebut biasanya sulit untuk didiagnosis oleh peternak karena ciri-ciri dan gejala yang hampir sama, sehingga menyullitkan para peternak untuk mengambil tindakan pencegahan. Artikel ini menyajikan model sistem pakar dengan menggunakan metode backward chaining sebagai media konsultasi para peternak. Hasil penelitian berupa informasi penyakit yang diderita dan solusi penanganannya, diharapkan dengan adanya sistem pakar ini para peternak bisa lebih berhati-hati saat memperkirakan penyakit ayam, dengan berkonsultasi untuk mendapatkan informasi tambahan atau solusi alternatif mengenai permasalahan yang dialaminya. Kata kunci: Sistem Pakar, Backward Chaining, Peternakan Unggas <br /> <br />Abstract. Poultry farming in Indonesia is currently growing rapidly, marked by the establishment of a modern poultry farming company. However, disease is a factor that causes decreased egg productivity. There are at least 4 diseases that cause the decline in egg productivity that are often encountered by breeders, namely Newcastle Disease (ND), Avian Influenza (AI), Infectious Bronchitis (IB), and Egg Drop Syndrome (EDS). These diseases are usually difficult to diagnose by farms because of the similar characteristics and symptoms, making it difficult for farmers to take precautions. This article presents an expert system model using the backward chaining method as a media for consulting breeders. The research results are in the form of information on the disease and solutions for handling it, it is hoped that with this expert system breeders can be more careful when convicting chicken disease, by consulting to get additional information or alternative solutions regarding the problems they are experiencing. Keywords: Expert System, Backward Chaining, Poultry Farms</p>
Implementasi Algoritma Fisher Yates Shuffle pada Bagan Undian Peserta Pertandingan Pencak Silat
Authors: Rizky Maulana Muhammad , Asriyanik Asriyanik , Lelah Lelah 
Published: July 2022

<p align="center"> </p><p><em>Abstract. The manual lottery system in determining the scheme of contestants in the pencak silat championship causes the process to be ineffective and inefficient, so information technology assistance is needed. This paper presents an application model for determining the scheme of participants in a pencak silat match using a participant lottery chart system assisted by the Fisher Yates Shuffle algorithm. The application is tested using the blackbox testing method. The results of the application test in the process of randomizing the lottery of match participants showed a more effective and efficient process.</em></p><p><em>Keywords: Fisher Yates Shuffle Algorithm, Randomization, Participant Lottery Chart, Pencak Silat</em></p><p><em><br /></em></p><p>Abstra. Sistem undi manual dalam menentukan skema peserta pertandingan pada kejuaraan pencak silat, menyebabkan proses menjadi tidak efektif dan tidak efisien, sehingga diperlukan bantuan teknologi informasi. Paper ini menyajikan model aplikasi untuk penentuan skema peserta pertandingan pencak silat menggunakan sistem bagan undian peserta berbantuan algoritma <em>Fisher Yates</em> <em>Shuffle</em>. Aplikasi diuji menggunakan motode pengujian <em>blackbox testing</em>. Hasil uji aplikasi dalam proses pengacakan undian peserta pertandingan menunjukkan proses yang lebih efektif dan efisien.</p><p>Kata kunci: Algoritma Fisher Yates Shuffle, Pengacakan, Bagan Undian Peserta, Pencak Silat</p><h1 align="left"> </h1><h1 align="left"> </h1><p><em><br /></em></p><p><em><br /></em></p>
Model aplikasi desktop multi language menggunakan Netbeans Platform
Authors: Kurniawan Rano , Henderi Henderi 
Published: July 2022

<p><strong><em>Abstract</em></strong></p><p><em>Many researches on desktop-based applications have been carried out, but no one has developed and discussed specific multi-language desktop applications. This paper aims to develop a multi-language desktop application using the Netbeans Platform. Multi-language desktop applications are developed with an Agile approach that focuses on rapid development. Application development is carried out through the stages of requirements, design, develop, testing, and evaluation. Identification of application requirements is carried out on functional and non-functional requirements. The design stage is carried out using a unified modeling language approach, deploying using the Java programming language and Netbeans platform, testing with a black box approach, and evaluation is carried out through focus group decisions (FGD). FGDs were conducted by involving application owners, application developers, desktop application experts, application industry players, and end users. The evaluation results show that the developed multi-language-based desktop application has an assessment score of 83.7 with a very good predicate. The application of the resulting multi-language-based desktop application has implications for increasing user interest in using the application.</em></p><p><em>Keywords: desktop application, multi language, Netbeans Platform</em></p><p> </p><p><strong><em>Abstrak</em></strong></p><p><em>Penelitian tentang aplikasi berbasis desktop telah banyak dilakukan</em><em>, </em><em>namun belum ada yang </em><em>mengembangan dan membahas tentang aplikasi desktop multi language secara spesifik. </em><em>Paper ini bertujuan mengembangkan aplikasi desktop multi language menggunakan Netbeans Platform. Aplikasi desktop multi language dikembangkan dengan pendekatan Agile yang fokus pada perkembangan yang cepat. Pengembangan aplikasi dilakukan melalui tahapan requirements, design, develop, testing, dan evaluation. Identifikasi kebutuhan aplikasi dilakukan terhadap fungsional dan non</em><em> functional requirements. Tahapan desain dilakukan dengan pendekatan unified modeling language, deploy menggunakan bahasa pemrograman java dan Netbeans platform, testing dengan pendekatan black box, dan evaluasi dilakukan melalui focus group decision (FGD). FGD dilakukan dengan melibatkan pemilik aplikasi, pengembang aplikasi, ahli aplikasi desktop, pelaku industri aplikasi, dan end user</em><em>. Hasil evaluasi menunjukan bahwa aplikasi desktop berbasis multi language yang dikembangkan memiliki skor penilaian sebesar 83,7 dengan predikat sangat baik. Penerapan aplikasi desktop berbasis multi language yang dihasilkan berimplikasi kepada peningkatan </em><em>minat user dalam menggunakan aplikasi.</em></p><p><strong><em>Kata kunci: aplikasi desktop, multi language, Netbeans Platform</em></strong></p>