Jurnal INSAN Journal of Information System Management Innovation
type: channel
description: Jurnal INSAN (Journal of Information System Management Innovation) merupakan jurnal yang diterbitkan oleh Program Studi Sistem Informasi Universitas Bina Sarana Informatika. Jurnal INSAN terbit 2 kali setahun (Juni dan Desember) dalam bentuk elektronik. Jurnal INSAN (Journal of Information System Management Innovation) pertama publikasi tahun 2021 dengan ISSN (Elektronik) No 2777-1385 dari Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia. Redaksi menerima naskah berupa artikel ilmiah dan penelitian pada bidang: 1. Bidang Sistem Terintegrasi (Integration System) 2. Bidang Penunjang Keputusan (Decision Support System) 3. Bidang Sistem Pakar(Artificial Intelegent) dan Data Science 4.Bidang Technopreneur(E-Business).
publisher: LPPM Universitas Bina Sarana Informatika
language: en
publication name: Jurnal INSAN Journal of Information System Management Innovation
issn: 2777-1385
items: Analisa Komparasi Kinerja Model Logistic Regression dan Random Forest dalam Memprediksi Risiko Turnover Karyawan
items: Prototipe Chatbot Terapi Kognitif Perilaku (CBT): TemanBatin Berbasis UX untuk Mendukung Kesehatan Mental Gen Z
items: Analisis Pemilihan Sneakers Lokal Terbaik Dengan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)
items: Prediksi Kualitas Udara Daerah Tangerang Selatan Melalui Parameter ISPU dengan Metode LSTM
items: Penerapan Metode Algoritma XGBoost untuk Prediksi Risiko Penyakit Jantung
items: Analisis Sistem Informasi Aplikasi Shopee Menggunakan Metode Pieces
items: Pengembangan Sistem Informasi Keuangan Sekolah Berbasis Web dengan Model Rapid Application Development
items: Analisis Kepuasan Pengguna Terhadap Tokopedia Menggunakan Metode Service Quality (Servqual)
items: Model Natural Language Processing untuk Analisis Review Disney+ Hotstar: Perbandingan Naive Bayes dan Decision Tree dengan Adaboost
items: Penerapan Algoritma Long Short Term Memory Untuk Memprediksi Pola Kenaikan Suhu Di Kota Jakarta Pusat
items: Klasifikasi Tingkat Kepuasan Pengguna dengan Menggunakan Metode SAW Pada Layanan PTSP
items: Usability Testing Aplikasi Informasi Desa Wisata Menggunakan Metode Cognitive Walkthrough dan System Usability Scale (SUS)
items: Audit Sistem Informasi Absensi Pada Pt Infracom Telesarana Menggunakan Framework Cobit 5
items: Penerapan Metode Pieces Framework Dalam Analisis Dan Evaluasi Aplikasi KFCku
items: Aplikasi Ruang Padi Untuk Diagnosa Hama Tanaman Padi
items: Analisa Tingkat Kepuasan Pada Aplikasi Bebunge Di Diskominfosantik Kabupaten Bekasi Menggunakan Metode Eucs
items: Perancangan Sistem Kontroling Dan Monitoring Kepadatan Debu Pada Sistem Pendingin Dan Tata Udara Untuk Skala Maintenance (Perawatan) Berbasis Internet Of Things (IoT)
items: Analisa Penjualan Rokok Dengan Metode Klasifikasi Menggunakan Formula Algoritma C4.5 Pada CV Jaya Berkah Mas
items: Sistem Absensi Karyawan Pada Perusahaan KU Creatives Unlimited Menggunakan Teachable Machine
items: Penentuan Harga Diskon Optimal Di Empat Provinsi Dengan K-Means Di Yayasan Achmad Zaky Foundation
items: Perancangan Sistem Pakar Dalam Mendiagnosa Kerusakan Pada Laptop Berbasis Web Menggunakan Metode Certainty Factor
items: Penerapan Algoritma Naïve Bayes Untuk Prediksi Tren Pertumbuhan UMKM Berdasarkan Jenis Usaha Di Kota Depok
items: Perancangan Aplikasi LAPIM (Laporan Insiden Masyarakat) Pada Dinas Perhubungan Pusat Data Dan Informasi DKI Jakarta Berbasis Website
items: Analisa Tingkat Penjualan Makanan Dan Minuman Dengan Klasterisasi Menggunakan Algoritma K-Means
items: Perbandingan Metode Decision Tree dan Naive Bayes Pada Tingkat Penjualan Minuman Kopi di Kopi Pawon Nusantara
items: Perancangan Aplikasi Penyedia Layanan Jasa dan Product di Bidang Informasi Teknologi ITMU
items: Analisis Kinerja Website E-Reporting Pada Kementerian Pertanian Menggunakan Metode PIECES
items: Transformasi Sistem Electronic Assessment Management Menggunakan Metode RAD Pada Direktorat Peningkatan Mutu Tenaga Kesehatan
items: Pengaruh Efektivitas Sistem Elektronik Parkir (E-Parking) Dalam Pengelolaan Parkir Pada PT. Link Parking Mandiri
items: Klasifikasi Potensi Penyakit Jantung Menggunakan Algoritma C4.5

Analisa Komparasi Kinerja Model Logistic Regression dan Random Forest dalam Memprediksi Risiko Turnover Karyawan
type: item
description: Turnover karyawan merupakan salah satu nilai tolak ukur bagi keberhasilan suatu perusahaan dalam menjalankan kegiatan bisnisnya. Memprediksi turnover karyawan merupakan kegiatan signifikan yang penting bagi setiap perusahaan yang berkelanjutan, dimana informasi dini tentang status turnover karyawan memungkinkan organisasi untuk mengambil langkah-langkah pencegahan. Pada penelitian ini peneliti akan mengaplikasikan dan membandingkan dua buah model algoritma supervised learning, diantaranya model algoritma Logistic Regression dan Random Forest untuk memprediksi risiko turnover karyawan, kemudian membandingkan mana dari dua model algoritma tersebut yang paling akurat. Berdasarkan hasil pengukuran kinerja kedua model dengan menggunakan metode Confusion Matrix. Berdasarkan hasil penelitian, diketahui bahwa model Logistic Regression memiliki tingkat akurasi sebesar 84,64% serta F1-Score yang baik dengan nilai sebesar 0,89, nilai presisi sebesar 0,82, dan nilai recall sebesar 0,96. Performa model Random Forest memiliki tingkat akurasi sebesar 80,12%, F1-Score sebesar 0,85 menunjukkan keseimbangan antara presisi sebesar 0,80 dan recall dengan nilai 0,92. Hal ini membuktikan bahwa model algoritma Logistic Regression adalah yang paling baik untuk untuk prediksi risiko turnover karyawan.
subject: Articles
  topic: section
subject: Turnover Karyawan, Logistic Regression, Random Forest, Confusion Matrix
  topic: keywords
creator: Omar Pahlevi
creator: Yuni Fitriani
creator: Dewi Ayu Nur Wulandari
creator: Handini Widyastuti
creator: Sri Utami
creator: Astriana Mulyani
rights: Copyright (c) 2025 Omar Pahlevi, Yuni Fitriani, Dewi Ayu Nur Wulandari, Handini Widyastuti, Sri Utami, Astriana Mulyani (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
date: 2025-12-01
publication date: 2025-12-01
starting page: 125
ending page: 131
doi: 10.31294/j-insan.v5i2.11111

Prototipe Chatbot Terapi Kognitif Perilaku (CBT): TemanBatin Berbasis UX untuk Mendukung Kesehatan Mental Gen Z
type: item
description: Penelitian ini berfokus pada perancangan dan pengembangan TemanBatin, sebuah prototipe chatbot yang dirancang khusus untuk intervensi kesehatan mental Generasi Z (Gen Z) melalui penerapan Cognitive Behavioral Therapy (CBT). Gen Z menghadapi tantangan kesehatan mental yang signifikan, namun seringkali terhambat oleh stigma, biaya, dan aksesibilitas layanan terapi tradisional. Tujuan utama dari penelitian ini adalah menciptakan solusi digital yang mudah dijangkau dan efektif, dengan menekankan pada kualitas pengalaman pengguna (User Experience atau UX). Pendekatan yang diadopsi adalah Research and Development (R&D) dalam kerangka rekayasa perangkat lunak. Tahapan penelitian meliputi studi literatur ekstensif tentang efektivitas CBT digital, analisis kebutuhan spesifik Gen Z, serta perancangan prototipe yang mengintegrasikan alur percakapan yang empatik dan personalisasi konten terapi. Untuk memvalidasi kualitas interaksi dan desain, evaluasi usability prototipe dilakukan secara ketat menggunakan metode System Usability Scale (SUS). SUS digunakan untuk mengukur tingkat ketergunaan dan penerimaan sistem oleh calon pengguna, dengan ekspektasi hasil skor yang berada dalam kategori "Good" hingga "Excellent" (di atas 75). Selain itu, prototipe dirancang untuk dapat diuji efektivitas klinisnya di masa mendatang menggunakan instrumen baku seperti PHQ-9 dan GAD-7. Diharapkan TemanBatin dapat menjadi dasar bagi pengembangan aplikasi mobile yang berkontribusi pada pencegahan dan penanganan dini isu kesehatan mental di Indonesia, dengan menjaga aspek etika dan privasi data pengguna.
subject: Articles
  topic: section
subject: Chatbot
  topic: keywords
subject: Terapi Kognitif Perilaku (CBT)
  topic: keywords
subject: User Experience (UX)
  topic: keywords
subject: Kesehatan Mental
  topic: keywords
subject: Generasi Z
  topic: keywords
creator: Ricki Sastra
creator: Sri Watmah
creator: Destiana Putri
creator: Krisna Aditama
creator: Nur Ristiyanto
rights: Copyright (c) 2025 Ricki Sastra, Sri Watmah, Destiana Putri, Krisna Aditama, Nur Ristiyanto (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
date: 2025-12-01
publication date: 2025-12-01
starting page: 110
ending page: 116
doi: 10.31294/j-insan.v5i2.11073

Analisis Pemilihan Sneakers Lokal Terbaik Dengan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)
type: item
description: Rendahnya minat beli masyarakat terhadap sepatu brand lokal. Hal ini dipengaruhi oleh beberapa faktor seperti, persepsi konsumen terhadap kualitas produk lokal yang buruk, faktor gengsi konsumen, serta dominasi produk impor di pasar Indonesia. Dengan menggunakan pendekatan sistematis, seperti metode Analytical Hierarchy Process (AHP), penelitian ini bertujuan untuk menganalisis brand sepatu sneakers lokal terbaik. Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) pada penelitian ini digunakan untuk menilai tiga brand sepatu sneaker lokal yang sudah ditentukan, seperti NAH Project, Compass, dan Geoff Max Footwear berdasarkan kriteria harga, desain, dan bahan. Penelitian ini menggunakan 100 data dari responden di wilayah JABODETABEK. Data tersebut dikumpulkan melalui kuesioner yang dibagikan kepada konsumen yang berada di wilayah JABODETABEK yang disebarkan secara online melalui media sosial. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kriteria harga merupakan faktor utama konsumen dalam dalam pengambilan keputusan dalam membeli sepasang sepatu sneakers brand lokal. Hal ini bisa dilihat dari bobot kriteria harga sebesar (0,42), diikuti oleh kriteria bahan (0,32) dan desain (0,26). Dari ketiga alternatif yang diuji, alternatif NAH Project mendapatkan nilai prioritas sebesar (0,37). Nilai ini menempatkan NAH Project di peringkat pertama sebagai brand sepatu sneakers lokal terbaik. Diharapkan bahwa penelitian ini akan memberikan referensi bagi konsumen dalam memilih sepatu sneaker brand lokal yang terbaik sesuai preferensinya, serta untuk produsen dalam meningkatkan daya saing produknya melalui inovasi, efesiensi, dan kualitas produk.
subject: Articles
  topic: section
subject: Analytical Hierarchy Process (AHP)
  topic: keywords
subject: Sepatu Sneakers Lokal
  topic: keywords
subject: Preferensi Brand
  topic: keywords
creator: Eni Irfiani
creator: Dio Prihartanto
creator: Ferry Putra Wardana
creator: Ilham Yofrie Hadiansyah
creator: Dini Nurlaela
creator: Miwan Kurniawan Hidayat
rights: Copyright (c) 2025 Eni Irfiani, Dio Prihartanto, Ferry Putra Wardana, Ilham Yofrie Hadiansyah, Dini Nurlaela, Miwan Kurniawan Hidayat (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
date: 2025-12-01
publication date: 2025-12-01
starting page: 71
ending page: 79
doi: 10.31294/j-insan.v5i2.10397

Prediksi Kualitas Udara Daerah Tangerang Selatan Melalui Parameter ISPU dengan Metode LSTM
type: item
description: Indeks Standar Pencemar Udara (ISPU) adalah angka yang tidak mempunyai satuan yang menggambarkan kondisi mutu udara ambien di suatu lokasi, berdasarkan dampaknya terhadap kesehatan manusia, estetika, serta makhluk hidup lainnya. Tanggerang Selatan adalah salah satu kota di Provinsi Banten, Indonesia, yang merupakan bagian dari wilayah Jabodetabek. Tangerang Selatan berkembang pesat sebagai kota urban dan satelit Jakarta, dan menjadi area industri ringan dan komersial. Penelitian ini menggunakan model Long Short-Term Memory (LSTM) untuk memprediksi angka ISPU pada kota Tanggerang Selatan. Berdasarkan hasil penelitian, model LSTM mampu memprediksi kualitas udara di Tangerang Selatan dengan akurasi yang cukup tinggi. Model berhasil mengikuti pola data historis selama 30 hari dengan baik dan menghasilkan prakiraan 7 hari ke depan yang cukup mendekati nilai aktual. Hal ini ditunjukkan oleh nilai evaluasi yang memuaskan, yaitu MSE sebesar 15,15, RMSE sebesar 3,89, dan MAE sebesar 2,86, mengindikasikan rata-rata kesalahan prediksi yang relatif kecil. Perbedaan antara nilai prediksi dan aktual kualitas udara harian berada dalam rentang yang dapat diterima.
subject: Articles
  topic: section
subject: Long Short-Term Memory
  topic: keywords
subject: LSTM
  topic: keywords
subject: Indeks Standar Polusi Udara
  topic: keywords
creator: Doni Andriansyah
creator: Elly Mufida
creator: Hylenarti Hertyana
rights: Copyright (c) 2025 Doni Andriansyah, Elly Mufida, Hylenarti Hertyana (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
date: 2025-12-01
publication date: 2025-12-01
starting page: 80
ending page: 89
doi: 10.31294/j-insan.v5i2.10352

Penerapan Metode Algoritma XGBoost untuk Prediksi Risiko Penyakit Jantung
type: item
description: Abstrak - Penyakit jantung masih menjadi salah satu penyebab utama kematian di dunia, termasuk di Indonesia, sehingga deteksi dini terhadap faktor risikonya menjadi sangat penting untuk menekan angka kematian dan meningkatkan kualitas hidup pasien. Penelitian ini menerapkan algoritma XGBoost untuk membangun model prediksi risiko penyakit jantung menggunakan dataset cardio_train.csv dari Kaggle, yang berisi data kesehatan pasien meliputi usia, jenis kelamin, tekanan darah, kolesterol, serta variabel lain yang relevan. Tahapan penelitian meliputi pra-pemrosesan data, pelatihan model, evaluasi performa menggunakan metrik akurasi dan AUC, serta analisis feature importance. Hasil menunjukkan bahwa model XGBoost mampu mencapai precision sebesar 0,72, recall sebesar 0,77, F1-score sebesar 0,74, akurasi sebesar 73%, serta nilai AUC sebesar 0,795, yang menandakan kemampuan klasifikasi yang cukup baik. Fitur-fitur seperti tekanan darah sistolik (ap_hi), usia (age), dan kolesterol merupakan faktor dominan dalam proses prediksi. Dengan hasil ini, XGBoost dapat direkomendasikan sebagai metode dalam pengembangan sistem pendukung keputusan untuk deteksi dini penyakit jantung secara otomatis.
subject: Articles
  topic: section
subject: machine learning
  topic: keywords
subject: penyakit jantung
  topic: keywords
subject: XGBoost
  topic: keywords
creator: Fadia Izni Adani
creator: Hilda Amalia
rights: Copyright (c) 2025 Fadia Izni Adani, Hilda Amalia (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
date: 2025-12-01
publication date: 2025-12-01
starting page: 117
ending page: 125
doi: 10.31294/j-insan.v5i2.10000

Analisis Sistem Informasi Aplikasi Shopee Menggunakan Metode Pieces
type: item
description: Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kinerja sistem informasi aplikasi Shopee dengan pendekatan metode PIECES (Performance, Information, Economy, Control, Efficiency, dan Service). Shopee dipilih karena merupakan salah satu platform e-commerce terbesar di Indonesia yang sangat bergantung pada kualitas sistem informasi untuk mendukung layanan pengguna. Data penelitian dikumpulkan melalui kuesioner berbasis skala Likert yang disebarkan kepada 100 responden pengguna aktif aplikasi Shopee. Analisis dilakukan menggunakan perangkat lunak SPSS melalui uji validitas, reliabilitas, uji t, uji F, serta regresi linier berganda. Hasil penelitian menunjukkan bahwa secara simultan, seluruh dimensi PIECES berpengaruh signifikan terhadap kinerja sistem, dengan nilai F-hitung 68,609 > F-tabel 2,311 dan signifikansi < 0,001. Secara parsial, variabel Economy (X2), Control (X3), dan Service (X5) berpengaruh signifikan, sedangkan Information (X1) dan Efficiency (X4) tidak signifikan. Penelitian ini menegaskan pentingnya aspek biaya, keamanan, dan pelayanan dalam meningkatkan kinerja aplikasi Shopee.
subject: Articles
  topic: section
subject: Shopee
  topic: keywords
subject: Sistem Informasi
  topic: keywords
subject: PIECES
  topic: keywords
subject: E-commerce
  topic: keywords
creator: Ega Santika
creator: Eka Puspita Sari
rights: Copyright (c) 2025 Ega Santika, Eka Puspita Sari (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
date: 2025-12-01
publication date: 2025-12-01
starting page: 100
ending page: 109
doi: 10.31294/j-insan.v5i2.9908

Pengembangan Sistem Informasi Keuangan Sekolah Berbasis Web dengan Model Rapid Application Development
type: item
description: Pengelolaan keuangan sekolah yang efektif penting untuk menjaga transparansi dan akuntabilitas penggunaan dana. Banyak sekolah, khususnya tingkat SMP, masih menggunakan pencatatan manual sehingga rentan terhadap kesalahan, keterlambatan laporan, dan sulit memantau arus kas secara real-time. Penelitian ini bertujuan merancang Sistem Informasi Pengelolaan Keuangan Berbasis Web guna membantu pencatatan pemasukan, pengeluaran, dan pembuatan laporan secara cepat dan akurat. Metode pengembangan yang digunakan adalah Rapid Application Development (RAD) melalui tahapan requirements planning, user design, constructuon, dan cutover. Hasil pengujian menunjukkan sistem mampu mengelola data keuangan dengan baik dan menghasilkan laporan otomatis, serta memudahkan akses informasi bagi bendahara dan kepala sekolah. Kesimpulannya, metode RAD dapat mempercepat pengembangan dan menghasilkan aplikasi yang sesuai kebutuhan pengguna.
subject: Articles
  topic: section
subject: Sistem Informasi
  topic: keywords
subject: Keuangan Sekolah
  topic: keywords
subject: Web
  topic: keywords
subject: Rapid Application Development
  topic: keywords
subject: SMP
  topic: keywords
creator: Herlambang Brawijaya
creator: Eva Rahmawati
rights: Copyright (c) 2025 Herlambang Brawijaya, Eva Rahmawati (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
date: 2025-12-01
publication date: 2025-12-01
starting page: 90
ending page: 99
doi: 10.31294/j-insan.v5i2.9731

Analisis Kepuasan Pengguna Terhadap Tokopedia Menggunakan Metode Service Quality (Servqual)
type: item
description: The development of information and communication technology has transformed business practices in Indonesia, with e-commerce platforms like Tokopedia playing a crucial role in the digital ecosystem. However, Tokopedia users face challenges such as delayed responses and product description mismatches that impact user satisfaction. This study aims to analyze Tokopedia user satisfaction using the SERVQUAL method encompassing five dimensions: Tangibles, Reliability, Responsiveness, Assurance, and Empathy. The problem is addressed by identifying gaps between user expectations and perceptions of Tokopedia's service quality through SERVQUAL GAP analysis, then providing improvement recommendations based on priority dimensions with the highest negative GAP values. The research employed a descriptive quantitative approach with 100 Tokopedia users selected using the Lemeshow formula. Data was collected through online questionnaires distributed via Discord platform and analyzed using SERVQUAL GAP analysis method. Validity test results showed all question items were valid (r calculated > 0.195) and reliable (Cronbach's Alpha > 0.7). The findings revealed an average GAP value of -0.3, indicating overall user dissatisfaction with Tokopedia's services. The Tangibles dimension showed positive satisfaction (GAP 0.18), while four other dimensions indicated dissatisfaction: Empathy (-0.7), Responsiveness (-0.57), Assurance (-0.29), and Reliability (-0.12). This study provides priority improvement recommendations for Empathy and Responsiveness dimensions to enhance Tokopedia user satisfaction.
subject: Articles
  topic: section
subject: Kepuasan Pengguna
  topic: keywords
subject: Tokopedia
  topic: keywords
subject: SERVQUAL
  topic: keywords
subject: E-commerce
  topic: keywords
subject: Kualitas Layanan
  topic: keywords
creator: Muhammad Rakha Adrian Rukmantara
creator: Hylenarti Hertyana
creator: Hernawati
rights: Copyright (c) 2025 Muhammad Rakha Adrian Rukmantara, Hylenarti Hertyana, Hernawati (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
date: 2025-08-15
publication date: 2025-08-15
starting page: 61
ending page: 70
doi: 10.31294/j-insan.v5i1.9715

Model Natural Language Processing untuk Analisis Review Disney+ Hotstar: Perbandingan Naive Bayes dan Decision Tree dengan Adaboost
type: item
description: Perkembangan teknologi digital yang pesat telah mendorong peningkatan konsumsi layanan hiburan berbasis streaming seperti Disney+ Hotstar. Seiring bertambahnya pengguna, volume review yang diberikan juga meningkat dan menjadi sumber penting bagi perusahaan untuk mengevaluasi kualitas layanan. Namun, analisis manual terhadap review dalam jumlah besar menjadi tidak efisien dan rentan terhadap subjektivitas. Penelitian ini membangun dan membandingkan model analisis sentimen menggunakan Natural Language Processing (NLP) dengan algoritma Naive Bayes dan Decision Tree yang diperkuat dengan teknik Adaboost. Metode yang digunakan meliputi pengumpulan data review, preprocessing teks, penerapan model, serta evaluasi menggunakan akurasi dan AUC. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan Adaboost memberikan kontribusi signifikan dalam meningkatkan performa model klasifikasi. Naive Bayes mengalami peningkatan akurasi dan AUC, namun peningkatan yang lebih signifikan terjadi pada Decision Tree. Hal ini menunjukkan bahwa struktur Decision Tree yang fleksibel lebih kompatibel dengan pendekatan boosting. Sebaliknya, Naive Bayes yang berbasis pada asumsi distribusi probabilistik yang sederhana kurang optimal saat dikombinasikan dengan boosting. Dengan demikian, Decision Tree dengan Adaboost menjadi pilihan yang lebih unggul dalam meningkatkan akurasi dan efektivitas analisis sentimen review Disney+ Hotstar.
subject: Articles
  topic: section
subject: Natural Language Processing
  topic: keywords
subject: Naive Bayes
  topic: keywords
subject: Decision Tree
  topic: keywords
subject: Adaboost
  topic: keywords
subject: Analisis Sentimen
  topic: keywords
creator: Lisda Widiastuti
creator: Dini Nurlaela
creator: Lila Dini Utami
rights: Copyright (c) 2025 Lila Dini Utami, Lisda Widiastuti, Dini Nurlaela (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
date: 2025-07-14
publication date: 2025-07-14
starting page: 53
ending page: 60
doi: 10.31294/j-insan.v5i1.9273

Penerapan Algoritma Long Short Term Memory Untuk Memprediksi Pola Kenaikan Suhu Di Kota Jakarta Pusat
type: item
description: Pemanasan global yang mengacu pada eskalasi suhu rata-rata permukaan bumi di darat, laut, dan udara yang menyebabkan perubahan kondisi lingkungan termasuk naiknya permukaan air laut dan fenomena cuaca ekstrem. Menurut BMKG, beberapa wilayah di Indonesia telah mengalami heat waves di akhir-akhir ini. Diperkirakan terjadi dari bulan Juni hingga Agustus. Kondisi ini meningkatkan suhu udara di beberapa tempat. Namun, di daerah DKI Jakarta suhu tertinggi diperkirakan mencapai 35 derajat celcius. Tujuan penelitian ini adalah untuk memprediksi pola kenaikan suhu selama satu tahun ke masa depan di Wilayah Jakarta Pusat berdasarkan data historis iklim harian dari website resmi BMKG dengan memanfaatkan algoritma LSTM. Penelitian ini menggunakan data iklim dari tanggal 1 Januari 2013 hingga 02 Februari 2024 yang terdiri dari 4049 data. Model LSTM pada penelitian ini dibuat dengan menggunakan 90% data pelatihan, learning rate 0,0098, 96 unit LSTM, ukuran batch 32, dan 75 epoch dengan da terendah sebesar 0,0080, model ini memberikan skor MAPE sebesar 1.98% dan skor RMSE sebesar 0.8765. Hasil prediksi menunjukkan adanya pola kenaikkan suhu dengan anomali sebesar 1.02 derajat celcius yang akan berdampak buruk bagi masyarakat. Hasil penelitian diharapkan memberikan kontribusi terhadap kajian perubahan iklim di Jakarta Pusat.
subject: Articles
  topic: section
subject: Pemanasan Global
  topic: keywords
subject: Temperatur,
  topic: keywords
subject: Model LSTM
  topic: keywords
creator: Alvian Ibnu Farhan
creator: Ahmad Haitami Hatta
creator: Dzulfiqar Ramazan
creator: Fernando Siahaan
creator: Syaiful Anwar
creator: Felix Wuryo Handono
rights: Copyright (c) 2025 Alvian Ibnu Farhan, Ahmad Haitami Hatta, Dzulfiqar Ramazan, Fernando Siahaan, Syaiful Anwar, Felix Wuryo Handono (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
date: 2025-07-03
publication date: 2025-07-03
starting page: 43
ending page: 52
doi: 10.31294/j-insan.v5i1.9111

Klasifikasi Tingkat Kepuasan Pengguna dengan Menggunakan Metode SAW Pada Layanan PTSP
type: item
description: One Stop Integrated Service (PTSP) is one of the public service innovations that is expected to improve the quality of service to the community. However, various complaints are still found regarding the service. This study aims to classify the level of user satisfaction with PTSP services using the Simple Additive Weighting (SAW) method as a decision support system. Data were collected through a Google Form-based questionnaire distributed to 100 (one hundred) respondents in the DKI Jakarta area. The research stages include determining criteria, data normalization, weighting, calculating the final score, and classifying the level of satisfaction. The results of data processing that are included in the high satisfaction category are 37 (thirty-seven) or 59.68% of respondents, the average satisfaction category is 36 (thirty-six) respondents or 58.06%, and in the low satisfaction category are 27 (twenty-seven) respondents or 43.55%. This study also produces a web-based information system that is able to display graphs and criteria indexes to assist in periodic service evaluation. The developments in this study are expected to be the basis for continuous improvement in the PTSP service system.
subject: Articles
  topic: section
subject: Kepuasan Pengguna
  topic: keywords
subject: Pelayanan Publik
  topic: keywords
subject: Sistem Pendukung Keputusan
  topic: keywords
subject: SAW
  topic: keywords
subject: Klasifikasi
  topic: keywords
creator: Wina Yusnaeni
creator: Indarti Indarti
creator: Yoseph Tajul Arifin
rights: Copyright (c) 2025 Wina Yusnaeni, Indarti Indarti, Yoseph Tajul Arifin (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
date: 2025-06-23
publication date: 2025-06-23
starting page: 11
ending page: 17
doi: 10.31294/j-insan.v5i1.8917

Usability Testing Aplikasi Informasi Desa Wisata Menggunakan Metode Cognitive Walkthrough dan System Usability Scale (SUS)
type: item
description: Penelitian ini membahas pengujian usability pada aplikasi Sidewi Mobile guna mengevaluasi tingkat keterpakaian dan kepuasan pengguna. Metode yang digunakan adalah System Usability Scale (SUS) dan Cognitive Walkthrough untuk mengidentifikasi masalah serta memberikan rekomendasi perbaikan berdasarkan pengalaman pengguna. Hasil pengujian menunjukkan bahwa aplikasi memiliki tingkat keberhasilan penyelesaian tugas sebesar 89,2% dan efisiensi penggunaan dengan rata-rata waktu penyelesaian sebesar 0,01 goals/seconds. Nilai SUS yang diperoleh sebesar 52,1, menunjukkan bahwa aplikasi masih berada dalam kategori marginal low dan belum sepenuhnya dapat diterima oleh pengguna. Oleh karena itu, rekomendasi perbaikan mencakup peningkatan antarmuka pengguna serta penambahan fitur pencarian untuk meningkatkan pengalaman pengguna dalam mengakses informasi desa wisata.
subject: Articles
  topic: section
subject: usability testing
  topic: keywords
subject: cognitive walkthrough
  topic: keywords
subject: system usability scale
  topic: keywords
subject: pengalaman pengguna
  topic: keywords
subject: aplikasi desa wisata
  topic: keywords
creator: Wahyutama Fitri Hidayat
creator: Ahmad Setiadi
creator: Yesni Malau
creator: Rachmat Adi Purnama
rights: Copyright (c) 2025 Wahyutama Fitri Hidayat, M.Kom, Ahmad Setiadi, M.Kom, Yesni Malau, M.Kom, Rachmat Adi Purnama (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
date: 2025-06-23
publication date: 2025-06-23
starting page: 18
ending page: 25
doi: 10.31294/j-insan.v5i1.8887

Audit Sistem Informasi Absensi Pada Pt Infracom Telesarana Menggunakan Framework Cobit 5
type: item
description: PT Infracom Telesarana bergerak pada bidang provider jaringan telekomunikasi, internet service provider, sistem integrator, dan subkontraktor bidang jaringan dan telekomunikasi dengan karyawan berjumlah 30-40 orang, PT Infracom Telesarana menggunakan sistem informasi absensi perangkat sidik jari atau yang lebih dikenal dengan fingerprint guna kenyamanan karyawan, mencegah penipuan atau pemalsuan catatan kehadiran karyawan dan untuk merekam sistem absensi karyawan. Penelitian ini akan melakukan audit sistem informasi, dimana bertujuan untuk membuktikan bahwa di perusahaan telah dilaksanakan prosedur-prosedur dengan baik dan berjalan sebagaimana mestinya. Metode pengumpulan data dalam penyusunan skripsi ini adalah Observasi, Wawancara dan studi pustaka. Hasil perhitungan tingkat kematangan (maturity level) dari audit absensi karyawan PT Infracom Telesarana menggunakan domain MEA (Monitoring, Evaluate, and Assess) adalah 3 yakni Established Process. Sedangkan level yang ingin dituju adalah 4 yakni Predictable Process. Dari hasil tersebut perlu adanya evaluasi secara berkala terhadap sistem absensi, perlu adanya peninjauan nilai atau manfaat terhadap absensi untuk mengetahui seberapa besar manfaat absensi di PT Infracom Telesarana, baik itu harian, mingguan ataupun secara sebulan sekali dan pada sistem pengelolaan IT kegiatan-kegiatan pengelolaan IT belum menyatu dengan sistem penerapan perusahaan
subject: Articles
  topic: section
subject: Absensi
  topic: keywords
subject: Audit Sistem Informasi
  topic: keywords
subject: COBIT 5
  topic: keywords
subject: Monitor
  topic: keywords
subject: Maturity Level
  topic: keywords
creator: Muhammad Ilham
creator: Pram Anafi Karan
creator: Hilda Amalia
creator: Ari Puspita
rights: Copyright (c) 2025 Muhammad Ilham, Pram Anafi Karan, Hilda Amalia, Ari Puspita (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
date: 2025-07-03
publication date: 2025-07-03
starting page: 36
ending page: 42
doi: 10.31294/j-insan.v5i1.8797

Penerapan Metode Pieces Framework Dalam Analisis Dan Evaluasi Aplikasi KFCku
type: item
description: Aplikasi KFCku merupakan aplikasi dari PT. Fast Food Indonesia Tbk mengoperasikan layanan restoran cepat saji KFC, yang mempunyai aplikasi bernama KFCku. Aplikasi ini memiliki fungsi sebagai sistem pemesanan makanan secara online maupun Online Food Delivery System (OFDS), dan telah aktif sejak tahun 2017. maka dari itu diperlukan sebuah analisis dan evaluasi guna mengetahui kekurangan, kelebihan serta tingkat kepuasan pengguna pada penggunaan aplikasi ini. Metode kuantitatif diterapkan dalam penelitian ini, sementara dalam metode analisis sistem menggunakan metode Pieces Framework yang terdapat enam indikator yakni (Kinerja, Infomasi & Data, Ekonomi, Kontrol & Keamanan, Efisiensi dan Layanan). Dalam penelitian ini pengumpulan data menggunakan data yang bersumber dari Google PlayStore sebanyak 1.000.000 pengguna yang telah download dan penyebaran kuesioner terhadap pengguna Aplikasi KFCku dengan batas usia 15-60 tahun yang akan digunakan dalam menentukan tingkat kepuasan pengguna dalam masing-masing indikator Pieces Framework. Adapun hasil perhitungan dari setiap indikator yakni 4.26 (Puas) untuk indikator Kinerja, 4.48 (Puas) bagi indikator Informasi & Data, 4.02 (Puas) bagi indikator Ekonomi, 4.02 (Puas) bagi indikator Kontrol dan Keamanan, 4.15 (Puas) bagi indikator Efisiensi, 4.22 (Puas) bagi indikator Layanan 4.12 (Puas). Dari total keseluruhan setiap indikator maka diperoleh nilai rata-rata sejumlah 4.14 (Puas).
subject: Articles
  topic: section
subject: Pieces Framework
  topic: keywords
subject: Kepuasan Pengguna
  topic: keywords
subject: Apliksai KFCku
  topic: keywords
creator: Laurentius Dandi Andhika
creator: Tirta Herawati
creator: Muhammad Khoiruddinsyah
creator: Marlina
rights: Copyright (c) 2025 Laurentius Dandi Andhika, Tirta Herawati, Muhammad Khoiruddinsyah, Marlina (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
date: 2025-06-23
publication date: 2025-06-23
starting page: 1
ending page: 10
doi: 10.31294/j-insan.v5i1.8375

Aplikasi Ruang Padi Untuk Diagnosa Hama Tanaman Padi
type: item
description: Pertanian, khususnya tanaman padi, merupakan salah satu sektor utama dalam perekonomian daerah Bojonegoro. Namun, keberadaan hama tanaman padi sering kali menjadi hambatan signifikan yang mengurangi produktivitas pertanian. Untuk membantu petani dalam mendiagnosis hama tanaman padi secara cepat dan akurat, telah dikembangkan sebuah sistem pakar berbasis website yang dinamakan “RUANG PADI”. Sistem ini dirancang untuk mengidentifikasi berbagai jenis hama yang menyerang tanaman padi serta memberikan konsultasi mengenai pengendalian yang tepat. Dalam penelitian ini, sistem pakar dibangun menggunakan metode forward chaining, yang memungkinkan pengelolaan data gejala yang diinput oleh pengguna. Basis pengetahuan sistem ini diperoleh dari para ahli pertanian di Bojonegoro, sehingga informasi yang diberikan dapat diandalkan. Uji coba sistem telah dilakukan oleh beberapa petani di Bojonegoro, dan hasilnya menunjukkan tingkat akurasi sebesar 90% dalam mendiagnosis jenis hama serta memberikan solusi yang sesuai. Dengan adanya “RUANG PADI”, diharapkan dapat meningkatkan produktivitas pertanian padi di daerah tersebut dan memberikan manfaat yang signifikan bagi para petani.
subject: Articles
  topic: section
subject: Sistem Pakar
  topic: keywords
subject: Hama Tanaman Padi
  topic: keywords
subject: Diagnosa
  topic: keywords
subject: Forward Chaining
  topic: keywords
subject: Bojonegoro
  topic: keywords
creator: Dwi NurAini
creator: Rudianto Rudianto
rights: Copyright (c) 2024 Dwi Nur‘Aini, Rudianto Rudianto https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
date: 2025-01-30
publication date: 2025-01-30
starting page: 119
ending page: 128
doi: 10.31294/jinsan.v4i2.8196

Analisa Tingkat Kepuasan Pada Aplikasi Bebunge Di Diskominfosantik Kabupaten Bekasi Menggunakan Metode Eucs
type: item
description: Peningkatan kualitas pelayanan publik kini menjadi prioritas utama dalam upaya pemenuhan kebutuhan masyarakat secara efektif dan efisien. Pemanfaatan aplikasi BeBunge yang dikembangkan Diskominfosantik merupakan pendekatan strategis untuk memaksimalkan interaksi antara pemerintah daerah dan masyarakat di Kabupaten Bekasi. Penelitian ini mengadopsi Metode EUCS (End User Computing Satisfaction) untuk mengevaluasi tingkat kepuasan masyarakat terhadap pelayanan publik yang diperoleh melalui aplikasi BeBunge. Metode ini memberikan pendekatan komprehensif dalam mengukur persepsi pengguna terhadap kualitas layanan berbasis teknologi informasi. Data yang diperoleh dari survei yang dilakukan terhadap pengguna aplikasi BeBunge digunakan untuk menganalisis aspek-aspek kunci seperti keandalan sistem, kemudahan penggunaan, responsivitas layanan, kualitas informasi, dan kepuasan keseluruhan. Hasil analisis ini diharapkan dapat memberikan masukan yang berharga bagi Diskominfosantik dalam meningkatkan efektivitas dan efisiensi pelayanan publik melalui aplikasi BEBUNGE. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan informasi yang berharga bagi Diskominfosantik dalam pengoptimalan aplikasi BEBUNGE untuk memenuhi harapan dan kebutuhan masyarakat secara lebih baik, dan meningkatkan hubungan yang baik antar pemerintah daerah dan masyarakat.
subject: Articles
  topic: section
subject: Pelayan Publik
  topic: keywords
subject: Aplikasi BeBunge
  topic: keywords
subject: Kepuasan Pengguna
  topic: keywords
creator: Imannuel Januar Cessar
creator: Eka Puspita Sari
rights: Copyright (c) 2024 Imannuel Januar Cessar, Eka Puspita Sari https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
date: 2025-01-15
publication date: 2025-01-15
starting page: 111
ending page: 118
doi: 10.31294/jinsan.v4i2.8036

Perancangan Sistem Kontroling Dan Monitoring Kepadatan Debu Pada Sistem Pendingin Dan Tata Udara Untuk Skala Maintenance (Perawatan) Berbasis Internet Of Things (IoT)
type: item
description: Pada saat ini, penggunaan mesin pendingin khususnya Air Conditioner (AC) menjadi kebutuhan yang sangat penting bagi setiap orang. Terlebih di Indonesia sendiri memiliki cuaca yang cukup panas sehingga penggunaan Air Conditioner (AC) sangatlah dibutuhkan, untuk mendinginkan serta menyejukkan udara dalam ruangan. Penelitian ini bertujuan untuk merancangan sistem kontroling serta monitoring kepadatan debu untuk skala maintenance (perawatan) pada unit Air Conditioner berbasis Internet of Things (IoT) secara real-time. Sistem ini dibuat agar mempermudah user (pengguna) mengetahui kepadatan debu pada filter indoor unit Air Conditioner (AC), sehingga tidak perlu lagi mengingat kapan terakhir kali unit Air Conditioner (AC) di service atau dilakukan pencucian. Dalam sistem ini terdapat sensor untuk pembacaan debu yaitu sensor Sharp GP2Y1010AU0F sebagai sensor pembacaan debu dan juga mikrokontroler NodeMCU ESP8266 sebagai mikrokontroler berbasis Internet of Things (IoT). Perangkat ini terintegrasi dengan smartphone Android melalui jaringan internet, memungkinkan pemantauan kondisi debu dari jarak jauh secara real-time. Dari hasil pengujian, ketika kadar debu melebihi 1.0 mg³ maka sistem secara otomatis mengirimkan notifikasi, menampilkan informasi pada LCD, dan mengaktifkan alarm sebagai peringatan untuk segera melakukan perawatan. Hal ini memastikan filter AC tetap berfungsi optimal dan meningkatkan efisiensi operasional AC
subject: Articles
  topic: section
subject: Sensor GP2Y1010AU0F
  topic: keywords
subject: Internet of Things (IoT)
  topic: keywords
subject: Maintenance (Perawatan)
  topic: keywords
creator: Suryanto Suryanto
creator: Fahri Muhammad Rizky
rights: Copyright (c) 2024 Suryanto Suryanto, Fahri Muhammad Rizky https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
date: 2025-01-15
publication date: 2025-01-15
starting page: 101
ending page: 110
doi: 10.31294/jinsan.v4i2.7800

Analisa Penjualan Rokok Dengan Metode Klasifikasi Menggunakan Formula Algoritma C4.5 Pada CV Jaya Berkah Mas
type: item
description: Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan mengklasifikasikan data penjualan rokok menggunakan algoritma C4.5 pada CV Jaya Berkah Mas. Penelitian dilakukan dengan mengumpulkan data melalui observasi dan wawancara, serta melakukan pembersihan data untuk mengatasi inkonsistensi dan duplikasi. Algoritma C4.5 digunakan untuk menghasilkan pohon keputusan yang dapat memprediksi penjualan rokok terlaris. Hasil dari analisis menunjukkan bahwa metode C4.5 dapat digunakan untuk memberikan wawasan yang bermanfaat dalam menentukan strategi penjualan yang optimal. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam bidang data mining dengan menerapkan algoritma C4.5 pada kasus nyata di industri rokok. Hasil nilai akurasi tertinggi perhitungan Algoritma C4.5 dengan data sebanyak 212 entry menunjukkan tingkat Akurasi 96.73%, Presisi 98.00%, dan Recall 85.17%.
subject: Articles
  topic: section
subject: Penjualan rokok
  topic: keywords
subject: Data Mining
  topic: keywords
subject: Algoritma C4.5
  topic: keywords
subject: Decision Tree
  topic: keywords
subject: Rapidminer
  topic: keywords
creator: Sebastianus Aditya Narendra Narendra
creator: Pradita Aldi Setiawan
creator: Syaiful Anwar
creator: Mohammad Haddiel Fuad
rights: Copyright (c) 2024 Sebastianus Aditya Narendra Narendra, Pradita Aldi Setiawan, Syaiful Anwar, M. Haddiel Fuad https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
date: 2025-01-08
publication date: 2025-01-08
starting page: 91
ending page: 100
doi: 10.31294/jinsan.v4i2.4656

Sistem Absensi Karyawan Pada Perusahaan KU Creatives Unlimited Menggunakan Teachable Machine
type: item
description: Dalam era digital, pencatatan kehadiran secara manual memiliki banyak kekurangan seperti rentan terhadap kesalahan dan manipulasi data. Oleh karena itu, diperlukan sistem yang lebih efisien dan akurat. Teknologi pengenalan wajah menggunakan algoritma Convolutional Neural Networks (CNN) diintegrasikan dengan Teachable Machine yang dikembangkan oleh Google untuk melatih model pengenalan wajah karyawan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem absensi karyawan berbasis pengenalan wajah menggunakan Teachable Machine di Perusahaan KCU. Sistem ini diuji dalam berbagai kondisi dan menunjukkan tingkat akurasi yang tinggi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem ini tidak hanya meningkatkan efisiensi dan akurasi pencatatan kehadiran, tetapi juga mengurangi risiko kesalahan dan manipulasi data. Implementasi teknologi ini sejalan dengan perkembangan industri 4.0 yang menekankan otomatisasi dan digitalisasi proses bisnis
subject: Articles
  topic: section
subject: Absensi Karyawan
  topic: keywords
subject: Pengenalan Wajah
  topic: keywords
subject: Teachable Machine
  topic: keywords
creator: Marselino Raja Putra Tambunan
creator: Ibnu Alfarobi
rights: Copyright (c) 2024 Marselino Raja Putra Tambunan, Ibnu Alfarobi https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
date: 2025-01-08
publication date: 2025-01-08
starting page: 84
ending page: 90
doi: 10.31294/jinsan.v4i2.7561

Penentuan Harga Diskon Optimal Di Empat Provinsi Dengan K-Means Di Yayasan Achmad Zaky Foundation
type: item
description: Penelitian ini menyelidiki pengoptimalan strategi diskon di e-commerce menggunakan algoritma pengelompokan K-Means. Berfokus pada data transaksi dari empat provinsi, penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan pemahaman tentang proses sains data, visualisasi data, dan pembelajaran mesin. Metode K-Means, yang diterapkan secara manual dan secara komputasi menggunakan Python, menghasilkan dua klaster: tingkat pembakaran yang tinggi dan rendah. Penelitian ini menyarankan untuk menyesuaikan diskon berdasarkan nilai transaksi, yang mengarah pada pemanfaatan anggaran yang lebih baik dan peningkatan pendapatan.
subject: Articles
  topic: section
subject: E-commerce
  topic: keywords
subject: Pengoptimalan Diskon
  topic: keywords
subject: K-Means
  topic: keywords
creator: Arvano Salma Fatimatus Zahra
creator: Syaiful Anwar
creator: M. Haddiel Fuad
rights: Copyright (c) 2025 Arvano Salma Fatimatus Zahra, Syaiful Anwar, M. Haddiel Fuad (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
date: 2025-07-03
publication date: 2025-07-03
starting page: 26
ending page: 35
doi: 10.31294/j-insan.v5i1.7035

Perancangan Sistem Pakar Dalam Mendiagnosa Kerusakan Pada Laptop Berbasis Web Menggunakan Metode Certainty Factor
type: item
description: Laptop adalah sebuah perangkat elektronik yang populer di kalangan pengguna saat ini dan digunakan secara luas sebagai alat untuk berkomunikasi, bekerja, menyimpan data, dan lain sebagainya. Meskipun laptop telah menjadi perangkat penting dalam kehidupan sehari-hari, banyak pengguna laptop cenderung mengabaikan pentingnya merawatnya dengan baik. Inilah yang menyebabkan laptop rentan mengalami berbagai jenis kerusakan. Ketika kerusakan terjadi, para pengguna sering kali kesulitan untuk mengetahui atau mendiagnosis masalah yang sebenarnya. Akibatnya, banyak pengguna hanya menyadari adanya masalah ketika kerusakan sudah cukup parah, yang memerlukan perbaikan lebih mahal atau bahkan penggantian perangkat. Oleh sebab itu, dibutuhkanlah sistem pakar berbasis web dalam mendiagnosis kerusakan laptop menggunakan Certainty Factor (CF) sering digunakan untuk menangani ketidakpastian dan memberikan tingkat keyakinan pada hasil diagnosa atau kesimpulan yang diambil. Sistem ini dirancang agar dapat membantu pengguna, terutama yang tidak memiliki keahlian teknis, dalam menganalisis dan menentukan jenis kerusakan pada laptop mereka dengan cepat dan akurat. Dalam membantu pengembangan sistem pakar yang dibuat ini menggunakan metode waterfall dipilih karena pendekatannya yang terstruktur dan sistematis. Hasil penelitian ialah bahwa sistem pakar yang dibangun dapat memberikan diagnosa yang akurat dan dapat diandalkan, sehingga memudahkan pengguna dalam mengidentifikasi masalah pada laptop mereka.
subject: Articles
  topic: section
subject: Sistem Pakar
  topic: keywords
subject: Certainty Factor
  topic: keywords
subject: Laptop
  topic: keywords
creator: Muhammad Alvha Ridho Kurnia
creator: Ali Haidir
rights: Copyright (c) 2024 Muhammad Alvha Ridho Kurnia, Ali Haidir https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
date: 2024-10-14
publication date: 2024-10-14
starting page: 74
ending page: 83
doi: 10.31294/jinsan.v4i2.5233

Penerapan Algoritma Naïve Bayes Untuk Prediksi Tren Pertumbuhan UMKM Berdasarkan Jenis Usaha Di Kota Depok
type: item
description: Peran UMKM sangat penting dalam perekonomian negara. UMKM menjadi pusat yang berkontribusi pada pertumbuhan ekonomi, penciptaan lapangan kerja, serta pemerataan pendapatan. Namun, semakin meningkatnya pertumbuhan UMKM semakin banyak pula permasalahan dan tantangan yang di hadapi para UMKM. Penelitian digunakan untuk memahami tren pertumbuhan UMKM serta tantangan yang dihadapi oleh pemilik usaha di berbagai sektor, selain itu juga agar dapat mengetahui jenis usaha yang mengalami peningkatan (berkembang cepat) dan mengalami penurunan (berkembang lambat). Penelitian ini memberikan informasi untuk pengambilan keputusan yang mendukung kebijakan pertumbuhan UMKM. Dalam penelitian ini dilakukkan pengolahan data UMKM untuk prediksi tren pertumbuhan UMKM berdasarkan jenis usaha di Kota Depok dengan menggunakan metode Naïve Bayes. Berdasarkan hasil pengujian yang diperoleh metode Naïve Bayes bekerja cukup baik dengan nilai akurasi sebesar 72.78%, dari hasil klasifikasi tren pertumbuhan UMKM jenis usaha yang berkembang cepat yaitu makanan dan yang berkembang lambat yaitu kesehatan. Dengan adanya prediksi tren pertumbuhan UMKM dapat membantu para UMKM menghadapi tantangan serta mampu bersaing dan berkembang dimasa yang akan datang, selain itu pemangku kepentingan, termasuk pemerintah, lembaga keuangan dan pelaku bisnis dapat mengambil langkah-langkah proaktif untuk mendukung pengembangan UMKM secara berkelanjutan di Kota Depok.
subject: Articles
  topic: section
subject: UMKM
  topic: keywords
subject: Tren Pertumbuhan
  topic: keywords
subject: Naive Bayes
  topic: keywords
creator: Riana Rahmadanti
creator: Shafa Salsabila Febriani
creator: Muhammad Iqbal Syaputra
creator: Dewi Laraswati
rights: Copyright (c) 2024 Riana Rahmadanti, Shafa Salsabila Febriani, Muhammad Iqbal Syaputra, Dewi Laraswati https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
date: 2024-10-14
publication date: 2024-10-14
starting page: 65
ending page: 73
doi: 10.31294/jinsan.v4i2.5723

Perancangan Aplikasi LAPIM (Laporan Insiden Masyarakat) Pada Dinas Perhubungan Pusat Data Dan Informasi DKI Jakarta Berbasis Website
type: item
description: Aplikasi LAPIM (Laporan Insiden Masyarakat) merupakan solusi inovatif yang dikembangkan oleh Dinas Perhubungan Pusat Data dan Informasi DKI Jakarta untuk meningkatkan efisiensi dalam penanganan insiden transportasi. LAPIM memungkinkan masyarakat Jakarta melaporkan secara langsung insiden-insiden seperti parkir liar, masalah transportasi umum, dan kondisi jalanan berbahaya melalui platform berbasis website. Saat ini, terdapat beberapa permasalahan utama yang perlu diatasi, yaitu tingkat keterbatasan informasi mengenai laporan insiden terkait parkir liar, masalah transportasi umum, dan jalanan berbahaya di Jakarta, serta keterlambatan dalam pelaporan insiden dari masyarakat. Selain itu, tantangan lain adalah bagaimana membuat aplikasi LAPIM yang dapat mempermudah karyawan Dishub dalam menjalankan tugas mereka.Tujuan utama aplikasi ini adalah untuk memfasilitasi pelaporan insiden secara cepat dan akurat, serta memberikan data yang terpercaya kepada pihak berwenang untuk respons yang lebih efektif. Dengan fitur-fitur notifikasi real-time dan sistem pelacakan status laporan, LAPIM mempermudah interaksi antara masyarakat dan pihak terkait, meningkatkan responsibilitas dan transparansi dalam penanganan masalah transportasi. Integrasi teknologi dalam LAPIM tidak hanya mengoptimalkan pengumpulan dan manajemen data, tetapi juga menguatkan partisipasi publik dalam memantau dan meningkatkan kondisi transportasi kota. Pengembangan LAPIM sebagai platform digital menegaskan komitmen DKI Jakarta untuk menjadi smart city yang responsif terhadap kebutuhan masyarakat dalam mengelola infrastruktur transportasi. Diharapkan, keberhasilan LAPIM sebagai model aplikasi pelaporan insiden transportasi dapat menjadi inspirasi bagi pengembangan teknologi serupa di kota-kota besar lainnya, menjadikan transportasi lebih aman, efisien, dan berkelanjutan bagi seluruh penduduk Jakarta.
subject: Articles
  topic: section
subject: LAPIM
  topic: keywords
subject: Laporan Insiden Masyarakat
  topic: keywords
subject: Perancangan Aplikasi
  topic: keywords
subject: Perancangan Aplikasi LAPIM
  topic: keywords
subject: Dinas Perhubungan
  topic: keywords
subject: Transportasi
  topic: keywords
creator: Ryandaru Aryasatya
creator: Noer Hikmah
creator: Rangga Pebrianto
rights: Copyright (c) 2024 Ryandaru Aryasatya, Noer Hikmah, Rangga Pebrianto https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
date: 2024-10-14
publication date: 2024-10-14
starting page: 55
ending page: 64
doi: 10.31294/jinsan.v4i2.3762

Analisa Tingkat Penjualan Makanan Dan Minuman Dengan Klasterisasi Menggunakan Algoritma K-Means
type: item
description: Restoran Sumoboo merupakan salah satu restoran yang berfokus pada makanan dan minuman. Dalam mengelola bisnis restoran, penting untuk memahami pola penjualan dan mengoptimalkan stok bahan baku. Permasalahan umun yang terjadi pada Restoran Sumoboo saat ini adalah masih sulitnya menentukan item menu mana yang sering dicari atau dipesan oleh pelanggan. Sehingga, sering terjadinya penumpukan menu-menu yang kurang diminati dan habisnya makanan dan minuman yang sering dicari pelanggan. Penelitian ini bertujuan agar dengan memanfaatkan algoritma K-Means yang dilakukan dengan perhitungan manual dan menggunakan tools RapidMiner, menu-menu dapat dikelompokkan berdasarkan tingkat penjualannya. Hasil dari penelitian yang dilakukan ini mendaptkan 3 cluster yang terdiri dari cluster 1(C0) tingkat penjualan tinggi sebanhyak 34 menu, cluster 2(C1) tingkat penjuan sedang sebanyak 14 menu, dan cluster 3(C2) tingkat penjualan rendah sebanyak 25 menu. Sehingga hasil pengelompokkan ini memungkinkan restoran untuk membuat keputusan yang lebih akurat mengenai strategi penjualan.
subject: Articles
  topic: section
subject: Restoran
  topic: keywords
subject: Makanan dan Minuman
  topic: keywords
subject: K-Means
  topic: keywords
subject: RapidMiner
  topic: keywords
creator: Era Serly Ana
creator: Syaiful Anwar
creator: Mohammad Haddiel Fuad
rights: Copyright (c) 2024 Era Serly Ana, Syaiful Anwar, Mohammad Haddiel Fuad https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
date: 2024-09-06
publication date: 2024-09-06
starting page: 45
ending page: 54
doi: 10.31294/jinsan.v4i1.3763

Perbandingan Metode Decision Tree dan Naive Bayes Pada Tingkat Penjualan Minuman Kopi di Kopi Pawon Nusantara
type: item
description: Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membandingkan dua model klasifikasi, yaitu Decision Tree dan Naive Bayes, dalam konteks meningkatkan penjualan di Kopi Pawon Nusantara. Penelitian ini menggunakan data penjualan minuman kopi untuk memahami pola pembelian pelanggan. Pemilik Kopi Pawon Nusantara menghadapi tantangan dalam menentukan minuman kopi yang paling diminati oleh pelanggan mereka. Data yang digunakan berasal dari penjualan sebelumnya di Kopi Pawon Nusantara. Dua algoritma, Decision Tree dan Naive Bayes, dievaluasi untuk mengukur performanya menggunakan metrik seperti akurasi, presisi, recall, dan area under curve (AUC) dari kurva ROC. Hasil Decision Tree mencapai akurasi sebesar 97,83% dengan AUC 0,957. Sementara itu, Naive Bayes memiliki akurasi sebesar 94,35% dengan AUC 0,969. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mendapatkan pemahaman tentang metode klasifikasi mana yang paling cocok untuk menangani data penjualan Kopi Pawon Nusantara. Hasilnya diharapkan dapat digunakan sebagai dasar untuk penelitian lanjutan yang akan memilih metode klasifikasi yang tepat, baik dengan dataset yang sama maupun dengan metode klasifikasi yang berbeda.
subject: Articles
  topic: section
subject: Decision tree
  topic: keywords
subject: Minuman kopi
  topic: keywords
subject: Naive Bayes
  topic: keywords
subject: Penjualan
  topic: keywords
creator: Muhamad Iqbal
creator: Siti Miskiyah
creator: Said Luthfil Sham
creator: Syaiful Anwar
creator: Mohammad Haddiel Fuad
rights: Copyright (c) 2024 Muhamad Iqbal, Siti Miskiyah, Said Luthfil Sham, Syaiful Anwar, Mohammad Haddiel Fuad https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
date: 2024-08-12
publication date: 2024-08-12
starting page: 27
ending page: 34
doi: 10.31294/jinsan.v4i1.3682

Perancangan Aplikasi Penyedia Layanan Jasa dan Product di Bidang Informasi Teknologi ITMU
type: item
description: Masih sedikitnya jumlah perusahaan yang menyediakan layanan perbaikan laptop atau komputer secara online dan terintegrasi. Oleh karena itu, dibutuhkan sebuah aplikasi yang mampu memberikan kemudahan dalam melakukan request service secara online dan memantau setiap proses perbaikan yang dilakukan.Tahap pengujian, dilakukan uji coba aplikasi untuk memastikan bahwa aplikasi dapat berjalan dengan baik dan memenuhi kebutuhan pengguna. Hasil dari skripsi ini adalah sebuah aplikasi startup yang memperkenalkan produk pembuatan aplikasi dan menyediakan layanan perbaikan laptop atau komputer secara online. Pengguna dapat melakukan request service, melihat harga service dan pergantian spare part, serta memantau setiap proses perbaikan yang dilakukan melalui fitur history dan log. Aplikasi ini juga memberikan kemudahan dalam melakukan kontak dengan perusahaan melalui halaman yang tersedia. Diharapkan aplikasi ini dapat memenuhi kebutuhan pengguna dalam memperoleh layanan perbaikan laptop atau komputer secara mudah dan terintegrasi.
subject: Articles
  topic: section
subject: Aplikasi
  topic: keywords
subject: Service
  topic: keywords
subject: Start Up
  topic: keywords
creator: Rizat Sakmir
creator: Sanggayasa Sanggayasa
creator: Khairul Rizal
creator: Fattya Ariani
rights: Copyright (c) 2024 Rizat Sakmir, Sanggayasa Sanggayasa, Khairul Rizal, Fattya Ariani https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
date: 2024-08-07
publication date: 2024-08-07
starting page: 8
ending page: 17
doi: 10.31294/jinsan.v4i1.3764

Analisis Kinerja Website E-Reporting Pada Kementerian Pertanian Menggunakan Metode PIECES
type: item
description: Dikementerian pertanian direktorat Jendral Tanaman Pangan memiliki website E-Reporting yang bertujuan untuk menghitung dan melaporkan luas baku lahan sawah baik irigasi maupun non irigasi sehingga ada level desa/kelurahan yang dilaksanakan OLEH PPL (Penyuluh Pertanian Lapangan) dengan menggunakan jaringan layanan google maps, sehingga hasil bacaan dapat diterjemahkan dalam bentuk luasan lahan sawah yang cukup akurat. Analisis website E-Reporting menggunakan metode PIECES. Metode pengumpulan data dalam penyusunan skripsi adalah metode observasi, wawancara, dan studi pustaka. Tahapan analisis menggunakan metode PIECES. Dilihat dari Kinerja (Performance) aplikasi website E-Reporting kecepatan loading time belum termasuk katagori kurang baik karena masih mendapatkan grade D. Kekurangan yang lain terdapat pada optimize images, leverage browser caching. Dari informasi (information) website E-Reporting memberikan informasi yang sangat akurat, detail dan lengkap berdasarkan hasil wawancara penulis dengan salah satu karyawan Kementerian Pertanian. Dari pengendalian (Control) dikarenakan pengendalian yang dipakai penulis adalah pengendalian keamanan, maka keamanan website E-Reporting mendapatkan hasil sangat aman untuk digunakan. Penulis melakukan pengecekan menggunakan Google Transparency Report. Dari ekonomi (Economic) didapatkan hasil 4,1 yang berarti pengguna puas menggunakan website E-Reporting, Efisiensi (Efficiency) didapatkan hasil 4,1 yang berarti pengguna puas menggunakan website E-Reporting, dan layanan (Service) 4,27 yang berarti pengguna puas menggunakan website E-Reporting dilakukan dengan Metode Pieces.
subject: Articles
  topic: section
subject: Analisis Kinerja
  topic: keywords
subject: Metode PIECES
  topic: keywords
subject: Website E-Reporting
  topic: keywords
subject: Kementerian Pertanian
  topic: keywords
creator: Achmad Guntur Al Rizki
creator: Yesni Malau
rights: Copyright (c) 2024 Achmad Guntur Al Rizki, Yesni Malau https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
date: 2024-08-09
publication date: 2024-08-09
starting page: 18
ending page: 26
doi: 10.31294/jinsan.v4i1.2894

Transformasi Sistem Electronic Assessment Management Menggunakan Metode RAD Pada Direktorat Peningkatan Mutu Tenaga Kesehatan
type: item
description: Training Needs Assessment merupakan suatu proses yang dilakukan dalam penilaian kebutuhan pelatihan pada Direktorat Peningkatan Mutu Tenaga Kesehatan. Proses ini terkait dengan pengembangan sumber daya manusia yang ada di lingkungan Kementerian Kesehatan RI. Pada proses pengumpulan data dan penilaian TNA, ditmutunakes sering kali menghadapi sejumlah tantangan, seperti proses yang masih manual, ketidaksesuaian peserta, kurangnya data yang akurat, sulitnya mengidentifikasi prioritas kebutuhan pelatihan, serta kurangnya pemahaman admin dalam pengolahan data. Untuk itu, perancangan aplikasi ESEMA berbasis web menjadi solusi yang diusulkan. Aplikasi ini ditujukan guna memfasilitasi proses TNA tenaga kesehatan dengan lebih efektif dan efisien, sehingga dapat mengidentifikasi kebutuhan pelatihan yang diharapkan. Dalam prosesnya, Rapid Application Development menjadi metode pengembangan sistem yang digunakan dan dikombinasikan dengan bahasa pemrograman PHP. Dari transformasi sistem yang dilakukan, hasil yang diperoleh menyatakan bahwa aplikasi ESEMA sangat efektif dan mampu mengidentifikasi kebutuhan pelatihan, sehingga gap atau kesenjangan yang ada dapat dianalisa dengan baik.
subject: Articles
  topic: section
subject: Penilaian Kebutuhan Pelatihan.
  topic: keywords
subject: Rapid Application Development
  topic: keywords
subject: Transformasi
  topic: keywords
subject: Kebutuhan Pelatihan
  topic: keywords
creator: Rahmad Dany
creator: Sriyadi Sriyadi
creator: Ginabila Ginabila
rights: Copyright (c) 2024 Rahmad Dany, Sriyadi Sriyadi, Ginabila Ginabila https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
date: 2024-08-21
publication date: 2024-08-21
starting page: 35
ending page: 44
doi: 10.31294/jinsan.v4i1.3613

Pengaruh Efektivitas Sistem Elektronik Parkir (E-Parking) Dalam Pengelolaan Parkir Pada PT. Link Parking Mandiri
type: item
description: Kemacetan merupakan suatu persoalan yang cukup menjadi perhatian serius belakangan ini. Kemacetan yang terjadi bukan hanya disebabkan banyaknya kendaraan pribadi yang meningkat tetapi juga dikarenakan manajemen parkir yang buruk. Adanya elektronik parkir diharapkan dapat mengurangi parkir liar dan memiliki efek yang secara tidak langsung untuk mengurangi kemacetan. Penelitian ini mempunyai tujuan menganalisis seberapa besar efektifitas penerapan E-Parking berbasis elektronik pada PT Link Parking Mandiri menggunakan IT Balanced Scorecard. Penelitian ini menggunakan metode kualitatif. Jumlah Sampel dalam penelitian ini berjumlah 54 pelanggan. Teknik pengumpulan data dilakukan dengan wawancara, observasi dan kuesioner. Hasil dari penelitian menunjukkan bahwa dari perspektif keuangan, penerapan sistem e parkir dalam pengelolaan parkir pada PT Link Parking Mandiri sudah efektif dengan pembobotan IT Balanced Scorecard sebesar 83% dan berada pada kategori baik. Berdasarkan perspektif pelanggan, penerapan sistem e parkir dalam pengelolaan parkir pada PT Link Parking Mandiri sudah efektif dengan pembobotan IT Balanced Scorecard sebesar 84% dan berada pada kategori baik. Berdasarkan perspektif proses bisnis internal, penerapan sistem e parkir dalam pengelolaan parkir pada PT Link Parking Mandiri sudah efektif dengan pembobotan IT Balanced Scorecard sebesar 84% dan berada pada kategori baik. Berdasarkan perspektif perbelajaran dan pertumbuhan, penerapan sistem e parkir dalam pengelolaan parkir pada PT Link Parking Mandiri sudah efektif dengan pembobotan IT Balanced Scorecard sebesar 83% dan berada pada kategori baik.
subject: Articles
  topic: section
subject: Efektivitas
  topic: keywords
subject: Sistem Elektronik
  topic: keywords
subject: Parkir
  topic: keywords
creator: Isidorus Benediktus Nau Angi
creator: Eni Irfiani
rights: Copyright (c) 2024 Angi Isidorus Benediktus Nau , Irfiani Eni https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
date: 2024-06-27
publication date: 2024-06-27
starting page: 1
ending page: 7
doi: 10.31294/jinsan.v4i1.3219

Klasifikasi Potensi Penyakit Jantung Menggunakan Algoritma C4.5
type: item
description: Dengan tren yang mengkhawatirkan dalam beberapa tahun terakhir, penyakit jantung masih menjadi penyebab kematian paling umum di Indonesia dan di seluruh dunia. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk meningkatkan pemahaman dan prediksi penyakit jantung koroner dengan menggunakan metode pohon keputusan dengan algoritma C4.5. Algoritma ini unggul karena mudah digunakan dan dapat digambarkan sebagai pohon keputusan berdasarkan faktor risiko pasien. Usia, jenis kelamin, nyeri dada, tekanan darah sistolik, kadar kolesterol total, denyut jantung maksimal, dan potensi adalah beberapa faktor risiko penting dalam studi ini. Algoritma C4.5 bertujuan untuk membuat model prediktif yang membantu dalam diagnosis dan intervensi dini penyakit jantung koroner dengan memanfaatkan elemen-elemen ini. Hasil model pohon keputusan dapat dikomunikasikan dengan mudah kepada profesional karena sederhana dan dapat dipahami.
subject: Articles
  topic: section
subject: Penyakit Jantung
  topic: keywords
subject: Klasifikasi
  topic: keywords
subject: Data Mining
  topic: keywords
subject: Algoritma C4.5
  topic: keywords
creator: Muhamad Santoso
creator: Bilal Al-Akbar
creator: Hilman Nurjaya
creator: Syaiban Ahmad Ramadhan
creator: Naufal Ahmad Rizky
creator: Achmad Fadillah
rights: Copyright (c) 2023 Muhamad Santoso, Bilal Al-Akbar, Hilman Nurjaya, Syaiban Ahmad Ramadhan, Naufal Ahmad Rizky, Achmad Fadillah https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
date: 2024-01-25
publication date: 2024-01-25
starting page: 96
ending page: 103
doi: 10.31294/jinsan.v3i2.3056