CONTEN : Computer and Network Technology
CONTEN: Computer and Network Technology is a national scientific journal that first published on June 3, 2021, with ISSN (Electronic): 2797-5274, issued by the Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia (LIPI). The journal covers a wide range of topics in the field of computer and network technology, including but not limited to: Embedded Systems Network and Infrastructure Computing and Computer Technology Information Systems Web Programming Android Programming CONTEN is published by the Institute for Research and Community Service (LPPM) of Universitas Bina Sarana Informatika (UBSI) and uses the Open Journal System (OJS) platform. The publication schedule is twice a year, in June and December. Accreditation Information Based on the Decree of the Directorate General of Higher Education, Research, and Technology, No. 72/E/KPT/2024, dated April 1, 2024, on Peringkat Akreditasi Jurnal Ilmiah Periode I Tahun 2024, Date of SK issuance: April 1, 2024. CONTEN: Computer and Network Technology has been officially Accredited (SINTA-5).
LPPM Universitas Bina Sarana Informatika
SISTEM INFORMASI MANAJEMEN INVENTORI BERBASIS BARCODE MENGGUNAKAN METODE AGILE PADA PT SUSAN PANGAN SEHAT JAKARTA
Abstrak PT. Susan Pangan Sehat mengalami kendala dalam pengelolaan persediaan barang non-transaksi akibat sistem pencatatan manual dan akses terbatas ke sistem utama. Hal ini menyebabkan ketidakakuratan data stok dan beban kerja administrasi yang tinggi. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan Sistem Informasi Inventory berbasis web dengan teknologi barcode untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi penyesuaian stok. Pengembangan sistem menggunakan metode Agile dengan tahapan iteratif. Pemodelan sistem dirancang menggunakan Unified Modeling Language (UML) dan Entity Relationship Diagram (ERD), sementara implementasi teknis dibangun dengan teknologi PHP, MySQL, JavaScript, dan Bootstrap. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan berhasil mempercepat proses input data melalui pemindaian barcode, menjamin akurasi data persediaan, serta mengurangi ketergantungan pada pencatatan manual. Sistem ini juga menyediakan laporan real-time yang dapat diakses sesuai kebutuhan pengguna. Dengan demikian, sistem informasi ini memberikan solusi efektif untuk mengoptimalkan pengelolaan persediaan barang di perusahaan. Kata Kunci : Agile, Barcode, Efisiensi, Akurasi Stok, Sistem Informasi Inventory, Web Abstracts PT. Susan Pangan Sehat faced challenges in managing its non-transactional goods due to a manual recording system and limited access to the main system. This led to inaccurate stock data and a high administrative workload. This study aims to implement a web-based Inventory Information System with barcode technology to improve the efficiency and accuracy of stock adjustments. The system was developed using the Agile method through iterative stages. System modeling was designed using Unified Modeling Language (UML) and Entity Relationship Diagram (ERD), while the technical implementation was built with PHP, MySQL, JavaScript, and Bootstrap technologies. The implementation results show that the developed system successfully accelerated data input through barcode scanning, ensured data accuracy, and reduced reliance on manual recording. The system also provides real-time reports accessible according to user needs. Therefore, this information system provides an effective solution for optimizing management at the company. Keywords: Agile, Barcode, Efficiency, Stock Accuracy, Inventory Information System, Web
Copyright (c) 2026 Rizalul Fahmi, Sriyadi, Noor Hasan, Eko Saputro, Nining Suryani, Dentik Karyaningsih https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
PERANCANGAN WEBSITE ‘CARIYO!TRACK’ SEBAGAI SISTEM PENDUKUNG INFORMASI PENDAKIAN GUNUNG
Abstrak Pendakian gunung merupakan aktivitas rekreasi dan olahraga yang menuntut kesiapan fisik, mental, serta akses informasi jalur yang akurat. Keterbatasan data rute, kondisi medan, dan fasilitas pendukung sering menjadi kendala bagi pendaki, khususnya pemula. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan CariYo! Track, sebuah sistem informasi berbasis web yang menyediakan informasi jalur, rekomendasi perlengkapan, panduan keselamatan, pendaftaran daring, integrasi data cuaca real-time, serta marketplace penyewaan perlengkapan. Metode pengembangan menggunakan pendekatan System Development Life Cycle (SDLC) dengan model incremental, meliputi analisis kebutuhan, perancangan sistem (Entity Relationship Diagram, Logical Record Structure, Role-Based Access Control), implementasi prototipe bertahap menggunakan Laravel dan MySQL, pengujian fungsional pada setiap increment, serta evaluasi pengguna untuk validasi kegunaan. Uji coba dilakukan terhadap 50 responden pendaki di kawasan Gunung Merbabu dan Gunung Lawu. Hasil menunjukkan sistem mampu menampilkan peta jalur interaktif berbasis GIS, deskripsi rute dengan tingkat kesulitan, checklist perlengkapan, verifikasi tiket berbasis QR, serta integrasi data cuaca real-time dari BMKG. Evaluasi kebergunaan menggunakan System Usability Scale (SUS) menghasilkan skor rata-rata 82,5 yang termasuk kategori “Excellent”, menunjukkan tingkat penerimaan pengguna yang tinggi. Kesimpulannya, CariYo! Track berkontribusi pada peningkatan akurasi informasi jalur, mendukung keselamatan pendaki melalui fitur monitoring dan pelaporan kondisi jalur, serta mendorong pemberdayaan ekonomi lokal melalui layanan penyewaan perlengkapan. Platform ini diharapkan menjadi referensi andal bagi komunitas pendaki dan pengelola kawasan dalam pengelolaan kapasitas, mitigasi risiko, serta pengembangan ekowisata berbasis teknologi digital. Kata kunci: informasi pendakian, integrasi cuaca real-time, keamanan basis data, pendaftaran daring, sistem informasi berbasis web Abstract Mountain climbing is a recreational and sporting activity that requires physical and mental readiness, as well as access to accurate trail information. Limitations in route data, terrain conditions, and supporting facilities often pose challenges for climbers, especially beginners. This study aims to design and implement CariYo! Track, a web-based information system that provides trail information, equipment recommendations, safety guidelines, online registration, real-time weather data integration, and an equipment rental marketplace. The development method employs the System Development Life Cycle (SDLC) with an incremental model, including needs analysis, system design (Entity Relationship Diagram, Logical Record Structure, Role-Based Access Control), stepwise prototype implementation using Laravel and MySQL, functional testing at each increment, and user evaluation for usability validation. The trial was conducted with 50 climber respondents in the Merbabu and Lawu mountain areas. Results show that the system can display GIS-based interactive trail maps, route descriptions with difficulty levels, equipment checklists, QR-based ticket verification, and real-time weather data integration from BMKG. Usability evaluation using the System Usability Scale (SUS) produced an average score of 82.5, categorized as “Excellent,” indicating high user acceptance. In conclusion, CariYo! Track contributes to improving the accuracy of trail information, supporting climber safety through monitoring and reporting of trail conditions, and promoting local economic empowerment through rental services. This platform is expected to serve as a reliable reference for climbing communities and area managers in capacity management, risk mitigation, and the development of technology-based ecotourism. Keywords: mountain climbing information, real-time weather integration, database security, online registration, web-based information system
Copyright (c) 2026 Oktavian Ramadhani, Aliya Safira Rais, Shalsa Fitri Rahmadani, Iksan Nurudin Effendi, Muhamad Rizky Nurrohman, Maria Atik Sunarti Ekowati https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
ANALISIS KUALITAS SISTEM HRIS DEVOSA PT. INVOSA SYSTEM MENGGUNAKAN WEBQUAL 4.0
Penelitian ini bertujuan mengevaluasi kualitas website Devosa, yaitu sistem informasi kepegawaian berbasis web di PT. Invosa System, dengan menggunakan kerangka WebQual 4.0. Tiga dimensi utama yang diuji meliputi usability, information quality, dan service interaction quality terhadap kepuasan pengguna. Metode penelitian yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif dengan teknik sensus, di mana seluruh karyawan dijadikan responden melalui penyebaran kuesioner. Data dianalisis menggunakan statistik deskriptif dan regresi berganda. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kualitas website Devosa dinilai sangat baik, dengan skor ketiga dimensi WebQual melebihi 80% serta berpengaruh signifikan terhadap kepuasan pengguna. Nilai koefisien determinasi (R²) sebesar 49,1% mengindikasikan bahwa hampir setengah variasi kepuasan pengguna dapat dijelaskan oleh ketiga dimensi tersebut. Temuan ini menegaskan pentingnya peningkatan aspek kegunaan, kualitas informasi, dan interaksi layanan guna mendukung kepuasan pengguna. This study aims to evaluate the quality of the Devosa website, a web-based human resource information system at PT. Invosa System, using the WebQual 4.0 framework. The research examines three key dimensions—usability, information quality, and service interaction quality—in relation to user satisfaction. A quantitative approach was applied with a census method, involving all employees as respondents through a distributed questionnaire. Data were analyzed using descriptive statistics and multiple regression. The results indicate that the Devosa website is perceived to have very good quality, with all three WebQual dimensions scoring above 80% and significantly influencing user satisfaction. The coefficient of determination (R²) of 49.1% shows that nearly half of the variance in user satisfaction is explained by these dimensions. These findings highlight the importance of improving usability, information quality, and service interaction to further enhance user satisfaction with the Devosa website.
WebQual 4.0, HRIS, User Satidfaction, System Quality
Copyright (c) 2025 Ananda Satria, Rosi Kusuma Serli https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
PENERAPAN JSON API UNTUK VERIFIKASI MINIMUM BASELINE SECURITY STANDARD (MBSS) PADA PERANGKAT CISCO NEXUS
Verifikasi Minimum Baseline Security Standard (MBSS) merupakan prosedur penting untuk memastikan bahwa konfigurasi keamanan pada perangkat jaringan telah sesuai sebelum dioperasikan dalam jaringan produksi. Dalam lingkungan Cisco Nexus ACI yang berskala besar dan kompleks, proses verifikasi memerlukan pendekatan yang efisien, akurat, dan terdokumentasi. Namun, pendekatan tradisional yang digunakan selama ini sering kali kurang praktis karena data konfigurasi tersebar, tidak terstruktur, dan membutuhkan banyak langkah untuk diakses. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode GET API dalam menampilkan data verifikasi MBSS perangkat Cisco Nexus ACI secara langsung dan ringkas dalam format JavaScript Object Notation (JSON). Penelitian dilakukan dengan studi literatur dan eksplorasi API menggunakan client Postman terhadap beberapa endpoint konfigurasi pada Cisco ACI. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa metode GET API mampu menyajikan data konfigurasi MBSS secara spesifik dalam satu langkah aksi per poin dan per perangkat. Dengan format JSON yang terstruktur, proses verifikasi menjadi lebih mudah didokumentasikan dan mencapai tingkat keberhasilan & relevansi penarikan data konfigurasi mencapai 100% pada seluruh 6 parameter MBSS yang diuji. Pendekatan ini dapat menjadi alternatif yang relevan untuk meningkatkan efisiensi verifikasi keamanan jaringan di infrastruktur skala besar. Minimum Baseline Security Standard (MBSS) verification is a critical procedure to ensure that network device security configurations meet predefined requirements before integration into the production environment. In large-scale and complex Cisco Nexus ACI environments, the verification process demands an efficient, accurate, and well-documented approach. However, traditional methods commonly used are often impractical due to scattered configuration data, lack of structure, and multi-step retrieval processes. This research aims to explore the use of the GET API method to display MBSS verification data of Cisco Nexus ACI devices directly and concisely in JavaScript Object Notation (JSON) format. The study involves literature review and API exploration using the Postman client across several configuration endpoints available in Cisco ACI. The results show that the GET API method can present MBSS configuration data specifically in a single action per point and per device. With a structured JSON format, the verification process becomes easier to document and have a 100% success rate for retrieving configuration data across all 6 tested MBSS parameters. This approach presents a relevant alternative to enhance the effeciency of security verification in large-scale network infrastructures.
Copyright (c) 2026 Dadang Iskandar Mulyana, Arief Sofyan https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
OPTIMASI RUTE DISTRIBUSI LOGISTIK MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA BERBASIS GOOGLE MAPS API UNTUK EFISIENSI BIAYA OPERASIONAL
Distribusi merupakan aktivitas logistik yang memakan biaya operasional terbesar dalam rantai pasok. Permasalahan yang sering dihadapi oleh perusahaan distribusi adalah penentuan rute pengiriman yang masih dilakukan secara manual berdasarkan intuisi pengemudi, sehingga mengakibatkan jarak tempuh yang tidak optimal, pemborosan bahan bakar, dan pembengkakan biaya operasional. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model optimasi rute distribusi menggunakan pendekatan Vehicle Routing Problem (VRP) yang diselesaikan dengan Algoritma Genetika. Kebaruan dalam penelitian ini terletak pada integrasi Google Maps API untuk mendapatkan data jarak dan waktu tempuh yang akurat (real-time) sebagai basis perhitungan fitness function, bukan sekadar jarak Euclidean (garis lurus). Metode penelitian meliputi pengembangan sistem, simulasi rute, dan analisis komparatif biaya. Hasil pengujian menunjukkan bahwa rute yang dihasilkan oleh sistem mampu memperpendek total jarak tempuh sebesar 38,3% (setara dengan 26,3 km per rute) dibandingkan rute eksisting. Dari sisi manajerial, optimasi ini berkontribusi pada efisiensi biaya operasional sebesar Rp 1.195.975 per truk per bulan. Penelitian ini merekomendasikan penerapan sistem otomatisasi rute sebagai strategi manajemen untuk meningkatkan efisiensi logistik dan daya saing perusahaan. Distribution is a logistics activity that accounts for the largest operational costs in the supply chain. A common problem faced by distribution companies is route determination which is still done manually based on driver intuition, resulting in suboptimal travel distances, fuel wastage, and inflated operational costs. This study aims to build a distribution route optimization model using the Vehicle Routing Problem (VRP) approach solved by Genetic Algorithms. The novelty of this research lies in the integration of Google Maps API to obtain accurate (real-time) distance and travel time data as the basis for fitness function calculations, rather than just Euclidean (straight line) distances. The research method includes system development, route simulation, and comparative cost analysis. The test results show that the route generated by the system is able to shorten the total travel distance by 38.3% (equivalent to 26.3 km per route) compared to the existing route. From a managerial perspective, this optimization contributes to operational cost efficiency of Rp. 1,195,975 per truck per month. This study recommends the implementation of route automation systems as a management strategy to improve logistics efficiency and company competitiveness.
Copyright (c) 2026 Taufik Baidawi, Heri Kuswara, Endang Wahyudi, Haryanto Haryanto https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
PENGEMBANGAN WEBSITE KULINER TEGAL SEBAGAI MEDIA INFORMASI DAN PROMOSI UMKM MENGGUNAKAN METODE WATERFALL
Perkembangan bisnis kuliner di Indonesia menunjukkan peningkatan signifikan, ditandai dengan semakin banyaknya restoran, kafe, dan tempat makan yang bersaing memperebutkan pelanggan. Pola konsumsi masyarakat juga mengalami perubahan, di mana konsumen cenderung memilih layanan pemesanan makanan secara daring dengan mempertimbangkan rating, ulasan, serta rekomendasi digital. Untuk menjawab kebutuhan tersebut, “Kuliner Tegal” dikembangkan sebagai sistem informasi berbasis website yang menyediakan rekomendasi makanan dan tempat makan dengan rating terbaik sesuai preferensi pengguna. Sistem ini tidak hanya memudahkan masyarakat dalam menemukan kuliner yang tepat tanpa harus datang langsung atau mengantri, tetapi juga berfungsi sebagai media promosi digital bagi pelaku UMKM kuliner di Kota Tegal. Pengembangan website Kuliner Tegal menggunakan metode System Development Life Cycle (SDLC) model Waterfall, meliputi tahapan analisis, desain, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Website ini menawarkan beberapa kelebihan, antara lain kemampuan menampilkan rekomendasi berdasarkan rating dan harga, serta kemudahan akses bagi seluruh pengguna. Namun demikian, sistem ini masih memiliki keterbatasan, yaitu belum menyediakan fitur pencarian berdasarkan jarak terdekat maupun informasi promo yang sedang berlangsung pada masing-masing tempat makan. Temuan ini menjadi dasar bagi pengembangan fitur lanjutan agar sistem dapat memberikan rekomendasi yang lebih personal dan relevan.
Copyright (c) 2025 Rousyati, Azzah Rifqi Hakim, Fandhilah Fandhilah, Sopian Aji, Dzulchan Abror https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
ANALISIS SENTIMEN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR PADA REVIEW APLIKASI SHOPEE
E-commerce merupakan media yang memfasilitasi transaksi komersial antara individu dengan individu maupun antara individu dan organisasi melalui sistem daring. Salah satu bentuk implementasi e-commerce adalah aplikasi Shopee. Shopee dikembangkan sebagai aplikasi berbasis perangkat mobile yang memungkinkan pengguna melakukan aktivitas belanja secara online dengan mudah, sehingga transaksi dapat dilaksanakan dimanapun dan kapanpun. Aplikasi tersebut tentunya mempunyai kekurangan dan kelebihan yang dirasa oleh masyarakat. Dari adanya kekurangan dan kelebihan aplikasi shopee tidak sedikit masyarakat yang memberikan ulasan negatif maupun positif terhadap aplikasi tersebut. Pemanfaatan data dalam jumlah besar dapat dilakukan melalui penerapan teknik Data Mining. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis berbagai masalah yang dituju terhadap pengguna terhadap aplikasi Shopee di Google Play Store serta mengukur tingkat akurasi analisis sentimen yang dihasilkan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbors (KNN). Menghasilkan bahwa dengan algoritma KNN diperoleh nilai akurasi Pred.Negatif nilainya sebesar 69,59%. Hasil dari Pred.Positif nilainya sebesar 71,70%. Sedangkan nila accuracy 70,51% dan nilai AUC sebesar 0.804 +/- 0.053 (mikro: 0.804) (positive class: Positif). E-commerce is a means of commercial transactions between individuals and organizations or a buying and selling transaction conducted online. One example of e-commerce implementation is the Shopee application. Shopee is available in the form of a mobile phone application that makes it easier for users to shop online, allowing access anytime and anywhere. Of course, this application has advantages and disadvantages perceived by the public. Due to the application’s strengths and weaknesses, many users provide both positive and negative reviews of the app. Techniques for utilizing large amounts of data can be applied through Data Mining. The purpose of this research is to analyze issues related to several reviews of the Shopee application on Google Play Store and to determine the accuracy results of sentiment analysis generated using the KNN (K-Nearest Neighbors) algorithm. The result showed that with KNN algorithm obtained the value of Pred. Negative accuracy value of 69.59%. Results from Pred. Positive value of 71.70%. While accuracy value 70.51% and AUC value of 0804 +/-0053 (Micro: 0804) (positive class: positives).
Copyright (c) 2025 Fanny Fatma Wati, Nadiyah Hidayati, Mawadatul Maulidah, Andrian Eko Widodo, Rachmawati Darma Astuti https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
ANALISIS SENTIMEN ULASAN PENGGUNA APLIKASI DEEPSEEK MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST DAN NAIVE BAYES
Perkembangan teknologi aplikasi yang mengandalkan kecerdasan buatan mengalami pertumbuhan yang pesat, salah satunya adalah Deepseek, sebuah mesin pencari berbasis pemrosesan bahasa alami. Seiring dengan bertambahnya jumlah pengguna, ulasan yang beragam menjadi sumber data penting untuk mengevaluasi kualitas layanan aplikasi tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen dari ulasan pengguna aplikasi Deepseek guna memahami persepsi publik terhadap performa aplikasi. Metode yang digunakan mencakup algoritma klasifikasi Random Forest dan Naïve Bayes. Data ulasan diperoleh dari platform distribusi aplikasi, diproses melalui tahapan pembersihan, tokenisasi, penghapusan kata tidak penting, dan stemming, serta ekstraksi fitur menggunakan TF-IDF. Dataset yang digunakan terdiri dari ulasan berbahasa Indonesia yang telah diberi label positif dan negatif secara manual. Evaluasi dilakukan menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Random Forest menghasilkan akurasi tertinggi sebesar 96,38%, sedangkan Naïve Bayes menunjukkan akurasi yang lebih rendah. Hal ini menunjukkan bahwa Random Forest memiliki kinerja lebih baik dalam memahami pola kata dan struktur kalimat yang kompleks. Kesimpulan dari penelitian ini menegaskan bahwa analisis sentimen berbasis machine learning efektif digunakan untuk mengevaluasi opini pengguna dan dapat menjadi acuan dalam pengambilan keputusan pengembangan aplikasi. Temuan ini juga mendukung efisiensi dalam menangani ulasan dalam jumlah besar serta membangun layanan yang lebih responsif terhadap kebutuhan pengguna.
Copyright (c) 2025 Fanny Fatma Wati, Suleman Suleman, Andrian Eko Widodo https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
PENGEMBANGAN WEBSITE POINT OF SALES UNTUK GALERI MUTIARA BATIK SOLO
Galeri Mutiara Batik Solo merupakan salah satu pelaku usaha mikro yang bergerak di bidang penjualan batik dan kerajinan khas Solo, namun masih menggunakan proses manual dalam pencatatan transaksi, pengelolaan stok, dan pelaporan keuangan. Kondisi ini menyebabkan ketidakefisienan operasional dan keterbatasan dalam pengambilan keputusan berbasis data. Penelitian ini mengusulkan pengembangan sistem Point of Sales (POS) berbasis web dengan pendekatan user-centered design yang didukung framework Laravel. Metode pengembangan menggunakan model waterfall dengan pendekatan pengembangan paralel antar pengembang. Penelitian ini mencakup analisis kode lama, modifikasi dan penambahan fitur-fitur baru seperti manajemen hak akses berbasis peran, sistem pelaporan PDF, keamanan akun, barcode generator, dan penyederhanaan antarmuka. Hasil pengujian menunjukkan sistem POS yang dikembangkan mampu meningkatkan efisiensi kerja, keamanan data, serta kualitas pelayanan pelanggan. Sistem ini juga memiliki potensi untuk dikembangkan lebih lanjut dalam mendukung penjualan omnichannel dan integrasi teknologi mobile maupun cloud untuk UMKM.
Copyright (c) 2025 Fadila Ainun Zaqi Irmadhani, Naufal Hilmi Fathul Ihsan, Mukhlas Fajar Putra, Feddy Setio Pribadi, Mahendra Adiastoro Mahen, Febry Putra Rochim , Muhammad Hanif Al Ghifaari, Moh Nafi Adhi Rajasa, Ning Imas Ati Zuhrotal Afifah, Tedwin Arif Muhammad https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
IMPLEMENTASI STACKING ENSEMBLE UNTUK PREDIKSI PRODUKTIVITAS TENAGA KERJA PADA INDUSTRI GARMEN
Produktivitas tenaga kerja merupakan indikator penting dalam menentukan efisiensi dan keberlanjutan operasional di industri garmen. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model klasifikasi produktivitas pekerja dengan pendekatan Stacking Ensemble, yang menggabungkan tiga algoritma pembelajaran mesin unggulan seperti XGBoost, Random Forest, dan LightGBM. Dataset yang digunakan diperoleh dari Kaggle dengan 1.197 data observasi, yang mencakup berbagai atribut seperti departemen, waktu kerja, lembur, insentif, dan produktivitas aktual. Proses prapemrosesan mencakup encoding data kategorikal, rekayasa fitur, dan penanganan ketidakseimbangan kelas menggunakan teknik SMOTE. Model Stacking Ensemble dilatih menggunakan teknik validasi silang dan dievaluasi menggunakan metrik klasifikasi seperti akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model yang diusulkan mampu mencapai akurasi 99,58%, presisi 100%, dan recall 99,29%, yang secara signifikan lebih tinggi dibandingkan penelitian sebelumnya, seperti Random Forest (94,36%) dan Classification C50 (79,10%). penelitian ini menegaskan keunggulan metode ensemble dalam meningkatkan performa klasifikasi, serta potensinya sebagai alat bantu dalam pengambilan keputusan manajerial terkait peningkatan produktivitas tenaga kerja di sektor tekstil dan garmen berbasis data.
Copyright (c) 2025 Hiya Nalatissifa https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
PREDIKSI STOK PRODUK SUSU PADA PT GREENFIELDS DAIRY INDONESIA MENGGUNAKAN METODE REGRESI LINIER
Target produksi merupakan salah satu hal penting yang harus diperhitungkan untuk memenuhi jumlah pemesanan dan penjualan suatu produk. Tentu hal ini yang mendorong PT. Greenfields Dairy Indonesia yang merupakan salah satu perusahaan yang memproduksi susu berkualitas tinggi terutama susu FullCream. Tidak adanya pengolahan data stok barang pada setiap bulannya mengakibatkan terjadinya ketidak stabilan produk stok pada gudang. Padahal pendataan stok barang yang tersedia di gudang merupakan salah satu strategi dalam berbisnis. Dalam menentukan target produksi tersebut diperlukan perhitungan yang akurat dan pengumpulan data sample yang benar-benar akurat. Untuk itu dilakukan perhitungan mencari prediksi target produksi menggunakan data mining dengan metode regresi linier menggunakan aplikasi Rapid Miner, agar lebih mempermudah pihak pengguna dalam mencari jumlah target produksi yang harus dicapai. Data mining adalah sistem pengolahan data yang dapat membantu seseorang mengambil kesimpulan dari beberapa permasalahan. Pada proses perancangan terlebih dahulu harus menentukan variabel Y, X1 dan X2 berdasarkan permasalahan yang ditimbulkan lalu mengambil data akurat mengenai prediksi target produksi. Salah satu metode yang dapat digunakan adalah Regresi Linier yang dapat membantu menentukan target produksi yang akan dicapai pada bulan berikutnya. Adanya sistem ini diharapkan dapat mempermudah PT. Greenfields Dairy Indonesia sebagai pengguna dalam menentukan variabel yang digunakan untuk menentukan target produksi. Hasil dari keputusan pada program ini diperoleh dari hasil variabel Y, X1 dan X2 sehingga dengan mudah dapat menentukan target produksi yang harus dicapai untuk bulan berikutnya pada PT. Greenfields Dairy Indonesia. Proses pengerjaannya menjadi lebih efektif dan efisien, yang akan memungkinkan terhindarnya dari permasalahan.
Copyright (c) 2025 Rosi Kusuma Serli, Amar Rasuli, Kartika Indah Panca Ningtyas, Salsabilla Yozha Putri Kinanti https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
SEGMENTASI PELANGGAN DAN OPTIMALISASI PENJUALAN PADA DATA RETAIL ONLINE BERBASIS MODEL RFM
Penelitian ini dilatarbelakangi oleh pentingnya segmentasi pelanggan dalam meningkatkan efektivitas strategi pemasaran dan optimalisasi penjualan pada bisnis retail online yang semakin kompetitif. Segmentasi pelanggan memungkinkan perusahaan untuk mengelompokkan konsumen berdasarkan perilaku pembelian sehingga dapat merancang pendekatan pemasaran yang lebih tepat sasaran. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah model RFM (Recency, Frequency, Monetary) yang mengukur nilai pelanggan berdasarkan waktu transaksi terakhir, frekuensi pembelian, dan nilai pembelian total. Data yang digunakan berasal dari dataset Online Retail.csv yang kemudian diproses dan dianalisis menggunakan algoritma K-means clustering untuk mengelompokkan pelanggan ke dalam segmen-segmen yang homogen. Hasil penelitian menunjukkan bahwa jumlah cluster optimal yang diperoleh adalah dua, dengan karakteristik pelanggan pada Cluster 0 memiliki nilai Recency rendah dan Frequency tinggi, serta nilai Monetary yang lebih besar, sedangkan Cluster 1 terdiri dari pelanggan dengan Recency tinggi dan Frequency rendah. Segmentasi ini memberikan gambaran yang jelas mengenai perilaku pelanggan yang berbeda dan memungkinkan perusahaan untuk mengarahkan strategi pemasaran yang lebih efektif. Penerapan model RFM yang dikombinasikan dengan K-means clustering terbukti efektif dalam segmentasi pelanggan retail online, sehingga dapat mendukung optimalisasi penjualan dan peningkatan loyalitas pelanggan. Temuan ini memiliki implikasi penting bagi pengembangan strategi pemasaran berbasis data yang lebih terarah dan efisien di industri retail online.
Copyright (c) 2025 Gunawan Budi Sulistyo, Noor Hasan, Sri Kiswati, Fransisca, Elly Muningsih https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
DESAIN DAN IMPLEMENTASI TOPOLOGI JARINGAN KOMPUTER UNTUK MEMAKSIMALKAN UTILITAS BANDWITH INTERNET
Akademi Komunitas Negeri Pacitan adalah perguruan tinggi vokasi. Kecepatan internet saat ini di Akademi Komunitas Negeri Pacitan tidak mampu mengalirkan traffict lebih dari 100Mbps. Sedangkan disaat jam sibuk kerja atau kuliah, terdapat banyak perangkat yang memerlukan akses internet dalam satu waktu yang bersamaan. Hal ini akan sangat berdampak pada proses perkuliahan mahasiswa jika terjadi kendala terkait kecepatan akses internet yang lambat. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui kondisi terkini terkait jaringan internet yang sudah terinstal di Akademi Komunitas Negeri Pacitan, sekaligus dilakukannya perbaikan dan pergantian alat-alat yang dirasa sudah tidak mampu lagi memenuhi kebutuhan kinerja kampus. Dengan metodelogi Network Development Life Cycle (NDLC)) penelitian ini mencakup tahapan Analisa kebutuhan pengguna, desain topologi dan implementasi dari desain topologi jaringan. Dalam Pembangunan desain jaringan komputer Akademi Komunitas Negeri Pacitan ini menggunakan aplikasi draw.io untuk diimplementasikan pada kebutuhan jaringan komputer Akademi Komunitas Negeri Pacitan dengan penggantian alat seperti kabel fiber optik, Mikrotik Cloud Core Router, Cisco Switch Manageable, Switch PoE, Mikrotik Cloud Router Switch, Cisco Cloud Switch dan Access Point Ruiji. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa desain jaringan yang telah dibuat oleh penulis berhasil diimplementasikan dan mampu mengalirkan jaringan internet dengan bandwith yang maksimal. Warga Akademi Komunitas Negeri Pacitan dapat menikmati manfaat akses internet yang lebih luas dan lancar.
Copyright (c) 2025 Anwar Fu'adi, Berlian Juliartha Martin Putra, Agus Prianggono https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
PENERAPAN PROTOKOL ROUTING OSPF PADA ROUTER MIKROTIK DAN ANALISA KINERJA MENGGUNAKAN TRAFFIC GENERATOR TOOL (STUDI KASUS : MUNZIR KITCHEN JAKARTA)
Infrastruktur jaringan komputer telah menjadi kebutuhan penting dalam mendukung berbagai sektor bisnis, termasuk usaha kecil dan menengah (UKM) di era digital yang terus berkembang . Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kinerja protokol routing OSPF pada jaringan di Munzir Kitchen, khususnya dalam memisahkan jaringan antara ruang produksi dan manajemen. Penggunaan router MikroTik yang ditempatkan di lantai 2 berfungsi sebagai access point, namun mengalami keterbatasan jangkauan ke lantai 1. Masalah ini diperburuk oleh adanya keterbatasan kapasitas router dan modem dalam menangani banyak koneksi secara bersamaan, yang dapat menyebabkan penurunan kualitas layanan. Oleh karena itu, penerapan metode routing dinamis OSPF dilakukan untuk membagi jaringan menjadi beberapa segmen, dengan tujuan meningkatkan keamanan data dan menjaga stabilitas kinerja jaringan di setiap segmen. Pengujian kinerja dilakukan menggunakan Traffic Generator Tool dengan berbagai ukuran paket data dan kecepatan transfer. Hasil pengujian menunjukkan bahwa konfigurasi OSPF bekerja optimal, dengan transmisi dan penerimaan data yang hampir sama pada kecepatan transfer hingga 100 Mbps. Dengan demikian, penerapan routing OSPF dinilai efektif dan baik dalam meningkatkan kinerja jaringan di Munzir Kitchen dan dapat diimplementasikan pada skala jaringan yang lebih luas.
Copyright (c) 2024 Andry Maulana https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
ANALISIS UI DAN UX TERHADAP WEBSITE PT. BROTHERSINDO SAUDARA SEJATI DENGAN METODE HEURISTIC EVALUATION
All kinds of community activities are inseparable from the help of technology. The development of the business world in Indonesia is experiencing tough competition. Consumer satisfaction is the degree of conformity between the desired product and/or service and the reality received. The level of suitability is the result of an assessment carried out by the customer based on his knowledge and experience. Information system applications technically can be defined as a set of components that are interconnected to support decision making and drive the company. As the operation goes on, it is certainly possible for money problems to arise including the user interface and user experience. To measure user satisfaction and comfort with the Brothersindo Website, you can do usability testing using the heuristic evaluation method. The heuristic evaluation method is a method used to find errors in interface design based on 10 heuristic evaluation principles. Keywords: heuristic evaluation, sales website, user interface dan user experience
Copyright (c) 2025 Sherli Noviani, Rosi Kusuma Serli, Nicodias Palasara https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
ANALISIS PERBANDINGAN ALGORITMA NAIVE BAYES DAN KNN UNTUK ANALISIS SENTIMEN ULASAN PENGGUNA APLIKASI VIDIO DI GOOGLE PLAY STORE
Penelitian ini mengkaji efektivitas algoritma Naive Bayes (NB) dan K-Nearest Neighbors (KNN) dalam analisis sentimen ulasan pengguna aplikasi Vidio di Google Play Store. Evaluasi kinerja kedua model dilakukan menggunakan berbagai metrik, termasuk akurasi, precision, recall, dan Area Under Curve (AUC). Hasil penelitian menunjukkan bahwa KNN mengungguli Naive Bayes dalam beberapa aspek penting. KNN mencapai akurasi 74.92% dibandingkan dengan Naive Bayes sebesar 71.32%. Dalam hal precision, KNN juga menunjukkan performa yang lebih baik dengan nilai 76.52%, sementara Naive Bayes mencapai 71.61%. Meskipun demikian, kedua model menunjukkan kinerja yang sebanding dalam hal recall, dengan KNN mencapai 72.54% dan Naive Bayes 71.46%. Yang menarik, kedua model memiliki nilai AUC yang sangat tinggi dan hampir setara, yaitu 90.10% untuk KNN dan 90.00% untuk Naive Bayes, menunjukkan kemampuan yang sangat baik dalam membedakan sentimen positif dan negatif. Berdasarkan hasil evaluasi secara keseluruhan, algoritma KNN lebih direkomendasikan untuk implementasi analisis sentimen pada ulasan pengguna aplikasi Vidio.
Copyright (c) 2025 Dany Pratmanto, Aprih Widayanto, Yustina Meisella Kristania, Ubaidillah Ubaidillah , Ragil Wijianto https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
IMPLEMENTASI AGILE PADA PENGEMBANGAN SISTEM INFORMASI E-OSSA DI PENGADILAN NEGERI TASIKMALAYA
E-OSSA merupakan website yang internal yang mana website ini hanya dipergunakan di sekitar wilayah kantor pengadilan negeri tasikmalaya. Website ini adalah website yang digunakan untuk memesan barang barang ATK yang akan digunakan di berbagai bidang yang ada di kantor pengadilan negeri tasikmalaya. Setelah melakukan wawancara pada beberapa bidang terkait yang ada di pengadilan negeri tasikmalaya , salah satu aspek yang paling relevan yang menjadi keluhan utama adalah kesulitan dalam pengoperasian sistem yang dihadapi oleh pengguna. Dalam hal ini, banyak bidang terkait mengungkapkan bahwa mereka menghadapi kendala dalam memahami dan menguasai cara menggunakan sistem tersebut karena tampilan antarmukanya yang membingungkan. tujuan dari tugas akhir ini penulis akan mengembangkan Sistem Informasi E-OSSA yang dapat membantu pengadilan dalam melakukan pemesanan dan pengelolaan persediaan ATK secara terintegrasi dan efektif menggunakan metode agile yang dalam setiap iterasinya, akan melakukan perencanaan, analisis, desain, implementasi, dan pengujian terhadap fitur-fitur yang akan dikembangkan. manfaat dan hasil dari perancangan pengembangan sistem Eossa di pengadilan ini dapat meningkatkan efisiensi dan produktivitas dalam proses pemesanan dan pengelolaan persediaan ATK, sehingga dapat meningkatkan kualitas pelayanan.
Copyright (c) 2025 Recha Abriana Anggraini, Dini Silvi Purnia, Amar Padilah, Yanti Apriyani https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
OPTIMASI SUPPORT VECTOR MACHINE DAN K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK KLASIFIKASI STUNTING
Stunting masih menjadi permasalahan bagi sebagian besar masyarakat di Indonesia. Menurut Kementerian Kesehatan, prevalensi stunting di Indonesia masih cukup tinggi. Sebagai isu yang saat ini menjadi fokus pemerintah Indonesia, stunting menjadi topik penelitian yang sangat penting. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan metode klasifikasi Support Vector System (SVM) dan k-Nearest Neighbor (k-NN) dengan algoritma Particle Swarm Optimization (PSO) untuk mendapatkan model algoritma terbaik dalam klasifikasi stunting pada balita. Dataset penelitian diperoleh dari data posyandu di wilayah pedesaan. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini berbeda dengan penelitian sebelumnya, yaitu menggunakan 11 variabel yaitu jenis kelamin, urutan kelahiran, usia, berat badan lahir, tinggi badan lahir, berat badan, tinggi badan, lingkar lengan atas, lingkar kepala, pemberian ASI eksklusif, dan status gizi. Hasil pengujian menggunakan algoritma k-NN, SVM, k-NN dengan PSO, dan SVM dengan PSO, menunjukkan hasil ak dan durasi tertinggi pada model k-NN sebesar 92,45% dan Kappa sebesar 0,736. Hasil pengujian menggunakan optimasi PSO tidak berubah secara signifikan
Copyright (c) 2025 Nani Purwati, Sri Kiswati, Sri Suharti, Fransisca Natalia https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
EVALUASI PERFORMA ROUTER SKALA BEBAN TINGGI MENGGUNAKAN TRAFFIC GENERATOR SEBAGAI ALAT SIMULASI
Performa router merupakan faktor kunci dalam menjaga keandalan dan efisiensi jaringan, terutama dalam menghadapi beban lalu lintas yang tinggi. Penelitian ini dilakukan untuk mengevaluasi kinerja router ketika dihadapkan pada skala beban yang tinggi, dengan menggunakan Traffic Generator sebagai alat simulasi. Topik ini dipilih karena banyaknya jaringan yang mengalami penurunan kinerja saat dihadapkan pada peningkatan volume data, yang dapat berdampak signifikan pada layanan jaringan. Metode yang digunakan dalam penelitian ini melibatkan simulasi beban lalu lintas pada jaringan skala kecil, dengan skenario lalu lintas yang bervariasi untuk menguji throughput, latency, packet loss, dan kemampuan routing. Data yang diperoleh dari simulasi ini dianalisis untuk menentukan batas maksimal performa router dan mengidentifikasi potensi bottleneck.Hasil penelitian menunjukkan bahwa router yang diuji memiliki batas performa tertentu yang dapat mempengaruhi stabilitas dan kecepatan jaringan saat beban lalu lintas mendekati kapasitas maksimal. Temuan ini menyoroti pentingnya pemilihan dan konfigurasi router yang tepat dalam lingkungan jaringan dengan beban lalu lintas yang fluktuatif. Kesimpulan dari penelitian ini adalah bahwa penggunaan Traffic Generator merupakan metode efektif untuk mengevaluasi dan mengoptimalkan kinerja router, terutama dalam perencanaan jaringan yang harus siap menghadapi lonjakan lalu lintas. Hasil penelitian ini dapat menjadi acuan bagi pengelola jaringan dalam meningkatkan keandalan infrastruktur jaringan mereka. Router performance is a key factor in maintaining network reliability and efficiency, especially when facing high traffic loads. This study was conducted to evaluate the performance of a router under high load conditions using a Traffic Generator as a simulation tool. This topic was chosen due to the frequent occurrence of network performance degradation when faced with increased data volume, which can significantly impact network services. The research method involved simulating traffic loads in a small-scale network, with varying traffic scenarios to test throughput, latency, packet loss, and routing capabilities. The data obtained from this simulation were analyzed to determine the router's maximum performance limits and identify potential bottlenecks.The results of the study show that the tested router has specific performance limits that can affect network stability and speed as traffic loads approach maximum capacity. These findings highlight the importance of proper router selection and configuration in network environments with fluctuating traffic loads. The conclusion of this study is that using a Traffic Generator is an effective method for evaluating and optimizing router performance, particularly in network planning that must be prepared to handle traffic surges. The results of this research are expected to serve as a reference for network administrators in improving the reliability of their network infrastructure.
Copyright (c) 2025 Verra Sofica, Ahmad Fauzi , Minda Septiani https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
PREDIKSI KESEHATAN TIDUR DAN GAYA HIDUP MENGGUNAKAN MACHINE LEARNING
Kualitas tidur merupakan faktor penting bagi kesejahteraan manusia yang sering terabaikan dan dipengaruhi oleh berbagai aspek gaya hidup seperti aktivitas fisik, tingkat stres, dan rutinitas sehari-hari. Penelitian ini memanfaatkan algoritma machine learning untuk menganalisis data terkait kesehatan tidur dan gaya hidup guna memprediksi gangguan tidur. Dataset yang digunakan "Sleep Health and Lifestyle" dari Kaggle berisi informasi tentang kebiasaan tidur, aktivitas fisik, stres, BMI, dan faktor lainnya dari 359 responden. Beberapa algoritma machine learning, termasuk Random Forest, Support Vector Machine (SVM), Logistic Regression, K-Nearest Neighbors (KNN), Gradient Boosting, dan Decision Tree, diterapkan untuk membangun model prediksi. Hasil menunjukkan bahwa Gradient Boosting memberikan akurasi tertinggi sebesar 91%, diikuti oleh Random Forest dan SVM dengan akurasi masing-masing 88%. Analisis mengungkapkan bahwa durasi tidur dan kualitas tidur sangat dipengaruhi oleh tingkat aktivitas fisik dan stres, sedangkan kategori BMI juga memainkan peran signifikan dalam gangguan tidur. Penelitian ini menggarisbawahi pentingnya manajemen stres dan aktivitas fisik dalam meningkatkan kualitas tidur, serta potensi penggunaan teknologi untuk memantau dan meningkatkan kesehatan tidur. Rekomendasi untuk penelitian selanjutnya termasuk penggunaan dataset yang lebih luas dan penambahan fitur tambahan untuk meningkatkan akurasi model.
Copyright (c) 2024 Mawadatul Maulidah, Nadiyah Hidayati https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
AUDIT SISTEM INFORMASI INPUT DATA KENDARAAN BERMOTOR DI UNIT PELAYANAN TEKNIS DAERAH SAMSAT KOTA SERANG MENGGUNAKAN FRAMEWORK COBIT 5
This study aims to evaluate the effectiveness and efficiency of the motor vehicle data input information system at UPTD SAMSAT Serang City using the COBIT 5 framework. The methodology used includes observation, interviews, and secondary and primary data collection. The assessment was carried out using the EDM02 (Ensure Continuous Monitoring and Evaluation) and APO12 (Assessing Risk) processes from COBIT 5. The results showed that the current vehicle data input system still faces several challenges, especially in terms of data validation and data duplication prevention. Based on these findings, recommendations are given to improve the data input process to make it more effective and efficient. Implementation of the improvements is expected to improve the quality of data generated and support SAMSAT's overall operations. This research provides practical contributions in the form of specific and measurable recommendations to improve the performance of information systems at UPTD SAMSAT Serang City and provides insight into the application of COBIT 5 in information systems audits.
Copyright (c) 2024 Welni Desrinayanti Bate’e, Sigit Auliana, Basuki Rakhim Setya Permana, Gagah Dwiki Putra Aryono, Umar Masyuri https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
PERANCANGAN JARINGAN VLAN SEKOLAH MENENGAH ATAS FATAHILLAH
Teknologi VLAN adalah kumpulan dari beberapa perangkat yang terletak pada satu atau lebih jaringan LAN dan dikonfigurasi oleh perangkat lunak sehingga mereka dapat berkomunikasi satu sama lain sekaligus terletak di saluran yang sama. Jaringan yang digunakan indihome 100Mbps. Di SMA Fatahillah ini telah mempunyai beberapa fasilitas yang sangat bagus dimana pada sekolah tersebut masih memiliki beberapa kekurangan yaitu pada segi jaringan komputernya seperti sistem manajemen jaringan yang tidak dikonfigurasi dengan baik, konfigurasi keamanan yang kurang baik. Tujuan dilakukannya penelitian ini adalah merancang jaringan komputer dan access control list sebagai keamanan di SMA Fatahillah. Metode yang digunakan pada penelitian ini yaitu metode PPDIOO (Prepare, Plan, Design, Implementation, Operate, Optimize). Hasil dari penelitian ini berupa analisis dan desain perancangan arsitektur jaringan komputer dengan menerapkan topologi VLAN yang kemudian akan disimulasikan menggunakan aplikasi Cisco Packet Tracer, berdasarkan simulasi yang telah dijalankan, rancangan desain arsitektur jaringan komputer pada SMA Fatahillah telah berhasil dijalankan dan saling terhubung berdasarkan pembagian/konfigurasi jalurnya masing-masing untuk memaksimalkan port port pada switch dengan Penerapan teknologi VLAN mempermudah pengawasan jika terjadi perubahan dalan jaringan. Simulasi ini akan memberikan gambaran kepada SMA Fatahillah jika ingin melakukan perubahan jaringan LAN ke VLAN.
Copyright (c) 2024 Khoiru Iqbal Ramadhan, Agus Junaidi https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
IDENTIFIKASI PENYAKIT DAUN KENTANG MENGGUNAKAN FITUR GLCM DAN ALGORITMA MULTI-SVM
Deteksi dini dengan cara pengklisifikasian daun pada tanaman kentang menjadi salah satu langkah yang menjanjikan menuju ketahanan pangan yang berkelanjutan pada bidang pertanian. Penyakit-penyakit yang menyebabkan kehilangan hasil yang substansial dalam kentang adalah Phytophthora infestans (late blight) dan Alternaria solani (early blight). Penyakit tersebut dapat mempengaruhi hasil pada tanaman kentang sehingga mengakibatkan gagal panen. Penyakit ini harus diklasifikasikan berdasarkan jenisnya agar bisa mendapatkan penanganan yang tepat. Penyakit ini dapat dikenali secara visual karena memiliki ciri warna dan tekstur yang unik. Tetapi pengamatan secara langsung memiliki beberapa kekurangan seperti subjektifitas serta kurang akurat. Melalui sebuah citra dapat dipelajari informasi mengenai penyakit tanaman tersebut seperti tekstur dan warna. Pengolahan citra adalah salah satu teknik yang paling banyak digunakan untuk mendeteksi dan mengklasifikasi penyakit daun pada tanaman. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem deteksi dini terhadap penyakit tanaman pada daun kentang yang lebih efektif dan bebas dari kesalahan. Dalam peneliatian ini, diusulkan metode identifikasi penyakit pada daun tanaman kentang berdasarkan fitur tekstur Gray Level Co-occurrence Matrix. Ekstraksi fitur tekstur dengan menggunakan metode Gray Level Co-occurrence Matrix. Algoritma Multi-SVM dilakukan untuk memproses kalsifikasi dari 3 kategori daun. Dari penelitian yang telah dilakukan menunjukkan bahwa identifikasi penyakit daun pada tanaman kentang dapat dilakukan menggunakan pengolahan citra digital. Hasil akurasi rata-rata yang diperoleh mencapai 86,67 % dari tiga kategori daun.
Copyright (c) 2024 Hasan Muhamad https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
OPTIMALISASI ALGORITHMA K-MEANS MENGGUNAKAN METODE PSO PADA PENYAKIT STUNTING
Stunting is a linear growth disorder in newborn babies which is caused by several factors, including LBW factors, low birth weight, mother's education, household income, and so on. So clustering is needed in this case to identify stunting with mild, severe or moderate clusters. In this study, researchers used the k-means algorithm to carry out clustering. So the results obtained were 41 heavy clusters, 109 medium clusters, while 50 light clusters. In order to find out the level of accuracy in the k-means algorithm optimized with PSO, from the results of trials conducted by researchers to optimize PSO k-means, PSO was proven to be able to increase the accuracy value of standard k-means with an accuracy value of 78.88%
Copyright (c) 2024 ULUM UDDIN, Rousyati Rousyati https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
PERANCANGAN SISTEM INFORMASI PENJUALAN FASHION MUSLIMAH BERBASIS WEBSITE DENGAN METODE WATERFALL
Dalam era digital yang terus berkembang, teknologi informasi memainkan peran krusial dalam sektor bisnis, termasuk industri fashion muslimah yang semakin berkembang di pasar global. Untuk menghadapi permintaan yang terus meningkat, pelaku industri perlu mengadopsi solusi teknologi yang dapat meningkatkan efisiensi dan efektivitas operasional. Sistem informasi penjualan berbasis website merupakan salah satu solusi yang efektif, karena dapat mempermudah proses transaksi, memperbaiki interaksi dengan konsumen, serta memungkinkan analisis data penjualan secara real-time. Metode Waterfall, yang melibatkan tahapan sistematis seperti analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan, telah terbukti efektif dalam pengembangan perangkat lunak. Metode ini diharapkan dapat membantu dalam perancangan sistem informasi yang terstruktur dan efisien untuk industri fashion muslimah. Penelitian sebelumnya menunjukkan bahwa penerapan sistem informasi berbasis web dapat meningkatkan efisiensi operasional dan kepuasan pelanggan. Artikel ini bertujuan untuk membahas perancangan sistem informasi penjualan fashion muslimah berbasis website dengan pendekatan metode Waterfall. Dengan membahas secara mendalam proses pengembangan sistem informasi, artikel ini bertujuan untuk memberikan pemahaman yang komprehensif mengenai implementasi sistem yang efektif dan sesuai dengan kebutuhan industri fashion muslimah. Kata Kunci : Perancangan Sistem, Penjual Fashion, Metode Waterfall
Copyright (c) 2024 Rousyati Rousyati, Arvano Salma Fatimatus Zahra https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
MENGGUNAKAN BINARY CLASSIFICATION UNTUK MENDETEKSI SPAM PADA SMS DENGAN METODE LOGISTIC REGRESSION
Spam biasanya digunakan baik oleh perusahaan maupun perseorangan kepada pelanggannya baik pelanggan lama maupun calon pelanggan untuk memberikan berbagai macam informasi secara terus-menerus. Umumnya informasi yang diberikan adalah promosi produk atau penawaran produk baru. Namun informasi yang diberikan tersebut adalah informasi yang bisa jadi tidak penting sehingga dapat mengganggu orang yang menerima informasi tersebut. Masalah spam ini bisa diantisipasi dengan menciptakan sebuah Machine Learning yang mampu mendeteksi apakah informasi yang masuk itu adalah spam atau bukan dengan melakukan klasifikasi terhadap isi pesan SMS. Karena label yang terdapat pada penelitian ini hanya ada dua variabel, maka penelitian ini menggunakan tipe Binary Classification dengan menerapkan metode Logistic Regression untuk melakukan klasifikasi pesan SMS. Tujuan dalam penelitian ini adalah selain untuk menciptakan sebuah tools pendeteksi spam, penelitian ini juga akan mengdapatkan hasil uji terhadap metode Logistic Regression berdasarkan akurasi pendeteksian yang dapat dicapai. Hasil dari penelitian ini adalah untuk mendapatkan teknik klasifikasi SPAM SMS dengan tingkat akurasi yang tinggi.
Copyright (c) 2024 Hendra, B. T. Sutrisno. SP., Andy Arief Setyawan https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
INVESTIGASI STEGO FILE MENGGUNAKAN FRAMEWORK NATIONAL INSTITUTE OF JUSTICE
Steganografi merupakan salah satu teknik anti-forensik yang memungkinkan pelaku kejahatan untuk menyembunyikan informasi ke dalam pesan lain, sehingga investigator akan menghadapi kesulitan dalam mendapatkan bukti informasi asli pada kejahatan tersebut. Oleh karena itu, seorang investigator dituntut untuk memiliki kemampuan menemukan serta melakukan ekstraksi dengan menggunakan alat yang tepat saat membuka pesan yang telah disisipi teknik steganografi. Penelitian ini menganalisis bukti digital menggunakan metode static forensics dengan menerapkan lima tahapan pada framework National Institute of Justice (NIJ) serta melakukan ekstraksi steganografi pada file yang telah disusupi berdasarkan skenario kasus yang melibatkan kejahatan digital. Alat yang digunakan meliputi FTK Imager, Autopsy, WinHex, Hiderman, dan StegSpy. Hasil ekstraksi menunjukkan bahwa dari 10 file yang diskenariokan telah disusupi steganografi, 9 file berhasil diekstraksi dengan tingkat keberhasilan 90%, sedangkan 10% lainnya tidak ditemukan file steganografi. Dapat disimpulkan bahwa file hasil ekstraksi dari pesan steganografi dapat dijadikan bukti digital yang sah menurut hukum.
Copyright (c) 2024 Hajar, Hermansa, Ilcham https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
PENERAPAN METODE DESIGN THINGKING PADA PERANCANGAN UI/UX APLIKASI LOKALEZAT
Setiap daerah memiliki khasanah kuliner lokalnya masing-masing, mulai dari resep, bahan, hingga teknik memasaknya yang unik. Namun, kurangnya pemahaman dan paparan terhadap kuliner lokal seringkali menjadi kendala dalam memperkenalkan keindahan dan keragaman kuliner tradisional kepada masyarakat luas. Dalam era globalisasi yang sedang berlangsung, minat untuk menjelajahi berbagai budaya dan menikmati beragam cita rasa kuliner khas semakin meningkat. Wisata kuliner telah menjadi salah satu aspek yang penting dalam perjalanan wisatawan modern. Saat bepergian, wisatawan seringkali mencari pengalaman makan yang autentik dan unik yang mencerminkan karakter dan kekayaan kuliner suatu daerah. Hal ini mengharuskan mereka untuk mencari tahu tentang restoran, warung makan, dan makanan jalanan lokal yang mungkin belum pernah mereka kenal sebelumnya. Aplikasi Lokalezat adalah sebuah situs web dan aplikasi yang akan menghadirkan solusi lengkap untuk wisatawan yang ingin menjelajahi kuliner lokal. Tujuan dari penelitian ini adalah membuat design UI/UX yang menarik, interakif, informati dan userfriendly, metode yang digunakan adalah metode Design Thingking. Melalui metode ini pada pengujian test system usability scale yaitu didapat nilai akhirnya 70,5 menuju kategori baik. Sehingga perancangan UI/UX Lokalezat menghasilkan rancangan UI/UX yang baik dan bisa diterima oleh pengguna.
Kuliner Lokal, Aplikasi Lokalezat, User Interface, User Experience, Design Thingking
Copyright (c) 2024 Fandhilah, Angga Ardiansyah, Khasnah Maesaroh, Ivana Amanda Putri https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
PERANCANGAN E-LEARNING BERBASIS WEBSITE MENGGUNAKAN METODE GAMIFICATION DIKELAS DIGITAL MTSN 4 BANDA ACEH
Di era global saat ini, keterlibatan dengan teknologi, terutama teknologi informasi, menjadi suatu keperluan yang tidak bisa dielakkan. Teknologi memainkan peran penting dalam pendidikan, contohnya adalah metode penyampaian materi menggunakan proyektor. Namun, seiring meningkatnya kebutuhan dalam bidang pendidikan, terjadi perubahan signifikan dalam metode pembelajaran. Saat ini, teknologi informasi seperti internet sering digunakan sebagai media pembelajaran karena kecepatan dan kemudahan penyampaian informasi. Salah satu implementasi teknologi dalam pendidikan adalah melalui e-learning. Dengan menerapkan e-learning yang dipadukan dengan gamification akan berguna untuk meningkatkan rasa ketertarikan dan kepuasan belajar siswa, sehingga dapat meningkatkan kinerja dan produktivitas para penggunanya dalam menyelesaikan suatu tugas. Disekolah MTsN 4 Banda Aceh rasa ketertarikan dan kepuasan belajar siswa cenderung menurun dikarenakan terjadinya pandemi yang berkepanjangan, maka dari itu diperlukan cara agar dapat meningkatkan kembali rasa ketertarikan dan kepuasan belajar siswa. Metode penelitian menggunakan kuantitatif dengan pendekatan deskriptif. Sedangkan pelaksanaan penelitian ini dijalankan dengan menerapkan proses Siklus Hidup Pengembangan Perangkat Lunak (SDLC) menggunakan model waterfall dengan pengujian menggunakan metode skala SUS dan Blackbox testing. Hasil penelitian menggunakan skala SUS mendapatkan nilai 82 yang menunjukkan bahwa website e-learning dapat meningkatkan rasa ketertarikan dan kepuasan belajar siswa sedangkan pengujian menggunakan blackbox testing secara fungsional website e-learning telah memenuhi segi fungsionality.
Copyright (c) 2024 Nayya Ainayya, Aulia Syarif Aziz https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
IMPLEMENTASI THINGSPEAK SEBAGAI DATABASE PADA ALAT DETEKSI BANJIR MENGGUNAKAN ESP32
Abstract — Thingspeak is a website that is capable of storing readings from sensors sent by devices such as microcontrollers and is able to become a database for storing the results of the sensors sent. This tool is a series of simple tools that uses an ESP32 microcontroller and real-time monitoring media via smartphone. This flood detection tool using the HC-SR04 sensor consists of a tool frame made of iron, the HC-SR04 sensor and a panel box. The 12 V 5 Ah battery comes from a 50Wp solar panel and is the main source of power for this tool. The various electronic components in this tool include LCD, HC-SR04 sensor, relay and stampdown module. The HC-SR04 sensor plays a role in measuring water height in real time when placed on the river bank. When the sensor has detected a predetermined water level, it will send data to the microcontroller. The microcontroller will process the data and send it to a virtual application, which will display it virtually on the cellphone. Data will also be displayed on the LCD.
Copyright (c) 2024 Muhammad Fauzan, Nurdin Nurdin https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0