Jurnal Khatulistiwa Informatika (JKI) adalah jurnal ilmiah nasional yang menyajikan hasil penelitian dan pemikiran di bidang Ilmu Komputer, Sistem Informasi, dan Teknologi Informasi. Jurnal ini menerima artikel penelitian dalam berbagai bidang seperti Kecerdasan Buatan, Machine Learning, Data Mining, Keamanan Siber, IoT, Cloud Computing, Blockchain, Computer Vision, NLP, Robotika, dan bidang terkait lainnya. Jurnal ini terbit 2 kali setahun (Juni dan Desember) dengan sistem akses terbuka (open access) yang memungkinkan artikel diunduh secara gratis. Kami berkomitmen menerbitkan artikel berkualitas tinggi dan original sebagai referensi bagi akademisi serta pengabdian kepada masyarakat.
PREDIKSI STATUS STUNTING PADA BALITA MENGGUNAKAN ALGORITMA DECISION TREE C4.5
Stunting adalah kondisi di mana anak balita mengalami gagal tumbuh akibat kekurangan gizi kronis, yang membuat tinggi badan anak lebih pendek dari standar usianya. Penelitian ini betujuan untuk bagaimana memprediksi status stunting pada anak menggunakan metode decision tree C4.5, Bagaimana mengukur tingkat akurasi pada model decision tree C4.5 dalam prediksi stunting pada balita. Data mining adalah istilah yang dipakai untuk mengilustrasikan tahapan pencarian informasi di dalam basis data. Salah satu metode yang digunakan dalam analisis prediktif adalah algoritma decision tree C4.5. Algoritma ini merupakan salah satu algoritma yang digunakan untuk melakukan prediksi. Dasar algoritma decision tree C4.5 adalah pembentukan pohon keputusan (decision tree). Hasil dari pengujian metode decision tree C4.5 serta tahapan model dievaluasi untuk mengetahui pengaruh setiap tahapan terhadap kemampuan model dalam melakukan prediksi. Metrik evaluasi yang digunakan berupa hasil dari confusion matrix. Terdapat hasil terbaik yaitu pada percobaan pertama dengan menangani data imbalance dengan teknik SMOTE dan dengan pembagian data sebanyak 80% untuk data latih (train) dan 20% untuk data uji (testing) akurasi pada data latih 84% dan data uji 94%. Confusion matrix pada presisi kelas 0=48, kelas 1=99, recall kelas 0=73, kelas 1=96, F1 Score kelas 0=58, pada kelas 1=97.
Balita, Stunting, Decision tree C4.5, Data Mining, Prediksi
Copyright (c) 2025 Aulia Riris Amanda, Syarifah Putri Agustini Alkadri, Sucipto Sucipto https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
DETEKSI KANKER PARU-PARU MENGGUNAKAN TEKNIK ENSEMBLE LEARNING : STUDI KOMPARATIF KINERJA ADABOOST
Penyakit kanker paru-paru merupakan penyebab kematian di berbagai negara yang memerlukan deteksi dini untuk meningkatkan peluang keberhasilan medis, namun pengembangan model prediksinya sering terkendala oleh ketidakseimbangan dataset. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis komparatif sistematis terhadap empat algoritma ensemble learning, yaitu XGBoost, LightGBM, Bagging, dan AdaBoost, guna mengidentifikasi model terbaik dalam memprediksi risiko kanker paru-paru. Metode penelitian meliputi pra-pemrosesan data menggunakan Lung Cancer Survey Dataset, penerapan teknik Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE) untuk menangani ketidakseimbangan kelas, serta evaluasi kinerja melalui 10-fold cross-validation. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma AdaBoost memberikan performa paling superior dengan perolehan akurasi pengujian sebesar 90,32% dan nilai AUC mencapai 0,9340. Model AdaBoost juga menunjukkan stabilitas tinggi dengan nilai presisi dan recall yang seimbang pada angka 0,9444. Implementasi SMOTE terbukti krusial dalam menyeimbangkan distribusi kelas dari semula 31:216 menjadi 216:216, sehingga seluruh model mampu menghasilkan nilai AUC di atas 0,92. Penelitian ini menyimpulkan bahwa kombinasi penyeimbangan data dan algoritma berbasis boosting merupakan solusi handal yang dapat diintegrasikan ke dalam sistem pendukung keputusan klinis untuk mempercepat diagnosis kanker paru-paru.
adaboost, ensemble learning, kanker paru-paru, smote
Copyright (c) 2025 F.Lia Dwi Cahyanti, Elly Firasari, Nurul Khasanah https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
IMPLEMENTASI SISTEM INFORMASI LAYANAN LEMBAGA SERTIFIKASI PROFESI (LSP) IIB DARMAJAYA BERBASIS DIGITAL INNOVATION
Perkembangan teknologi digital mendorong Lembaga Sertifikasi Profesi (LSP) untuk meningkatkan kualitas layanan sertifikasi yang efisien, transparan, dan akuntabel. Namun, proses layanan sertifikasi di LSP IIB Darmajaya masih menghadapi kendala dalam pengelolaan data, akses informasi, dan kecepatan layanan. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan Sistem Informasi Layanan Sertifikasi LSP IIB Darmajaya berbasis Digital Innovation guna meningkatkan efektivitas pengelolaan proses sertifikasi. Metode penelitian yang digunakan adalah System Development Life Cycle (SDLC) yang meliputi tahap analisis kebutuhan, perancangan sistem menggunakan Unified Modeling Language (Use Case Diagram, Activity Diagram, Sequence Diagram, dan Class Diagram), implementasi sistem, serta pengujian fungsionalitas menggunakan metode Blackbox Testing. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan mampu mempercepat proses pengelolaan data sertifikasi, meningkatkan keakuratan administrasi, serta memudahkan peserta sertifikasi dalam melakukan pendaftaran, memantau status verifikasi dan asesmen, serta memperoleh hasil sertifikasi secara real time. Selain itu, sistem ini juga membantu pengelola LSP dalam memantau dan mengelola data secara terintegrasi. Dengan demikian, penerapan sistem informasi layanan sertifikasi berbasis digital ini mampu meningkatkan mutu layanan dan profesionalisme LSP IIB Darmajaya dalam pelaksanaan sertifikasi berbasis kompetensi.
Copyright (c) 2025 Ade Asep Kurnia, Sutedi Sutedi https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
PENGEMBANGAN PROSES BISNIS DISTRIBUSI BEBAN AJAR DENGAN PENDEKATAN LEAN SIX SIGMA DAN RAPID APPLICATION DEVELOPMENT
Distribusi beban ajar merupakan agenda yang dilakukan 4 Program Studi Jurusan Administrasi Bisnis setiap semesternya. Koordinator Program Studi diharuskan mempertimbangkan faktor kecukupan rasio jumlah dosen kualifikasi S3 terhadap jumlah dosen tetap yang mengajar Program Studi dalam 1 (satu) tahun akademik penuh. Faktor kecukupan tersebut menjadi hal yang penting karena merupakan salah satu komponen penilaian pemeringkatan atau akreditasi Program Studi. Hingga saat ini, Koordinator Program Studi sudah menggunakan aplikasi Excel untuk menyusun pendistribusian beban ajar. Namun, perbedaan kemahiran penggunaan Excel berdampak pada perhitungan kecukupan rasio yang dilakukan secara manual, berulang, dan berpotensi miskalkulasi. Hal ini pula pada akhirnya menjadikan durasi waktu penyelesaian pendistribusian beban ajar menjadi beragam dan kurang efisien. Kekurangefisienan proses bisnis distribusi beban ajar semakin bertambah dengan adanya proses perekapan distribusi beban ajar seluruh Program Studi oleh Sekretaris Jurusan. Perbedaan tampilan dan struktur data hasil distribusi beban ajar tiap Koordinator Program Studi menyebabkan Sekretaris Jurusan harus melakukan penyamaan struktur data setiap kali melakukan perekapan. Sebagai upaya penyelesaian permasalahan distribusi beban ajar yang kurang efisien dari segi waktu dan berpotensi miskalkulasi pada salah satu komponen penilaian akreditasi, penelitian ini bertujuan mengembangkan proses bisnis distribusi beban ajar yang lebih efisien dengan pendekatan Lean Six Sigma (LSS) sebagai metode utama penelitian, dan pendekatan Rapid Application Development (RAD) untuk solusi aplikatif berupa purwarupa. Pengembangan proses bisnis distribusi beban ajar dengan pendekatan LSS tersebut, berhasil dilakukan. Kesediaan penggunaan purwarupa sebagai pemicu keberlanjutan pengembangan atau perbaikan proses bisnis distribusi beban ajar, ditunjukkan pula melalui nilai SEQ yang mencapai angka 6 atau sangat mudah digunakan.
Copyright (c) 2025 Rudy Tandra, Zulkifli, Muhammad Habibie https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
PERBANDINGAN KINERJA MODEL MACHINE LEARNING UNTUK SENTIMEN ANALISIS ISU KESEHATAN MENTAL DI FORUM KESEHATAN ONLINE
Kesehatan mental merupakan aspek penting dalam kehidupan manusia, namun sering kali kurang mendapat perhatian karena adanya stigma sosial dan keterbatasan akses layanan profesional. Di era digital, banyak individu akhirnya menjadikan forum daring seperti Quora dan Reddit sebagai ruang aman untuk mengekspresikan emosi, berbagi pengalaman, serta mencari dukungan. Penelitian ini hadir untuk memahami lebih dalam suara-suara tersebut melalui analisis sentimen, dengan tujuan menggambarkan kondisi emosional masyarakat sekaligus mengembangkan model machine learning yang mampu mengidentifikasi pola sentimen secara akurat. Menggunakan kerangka kerja CRISP-DM, penelitian ini mengumpulkan 2.000 ulasan terkait isu kesehatan mental, kemudian melakukan preprocessing, pelabelan sentimen berbasis leksikon InSet, dan pemodelan menggunakan lima algoritma: Bernoulli Naive Bayes, Decision Tree, Logistic Regression, XGBoost, dan IndoBERT. Hasil analisis menunjukkan bahwa percakapan daring didominasi oleh sentimen negatif seperti depresi, kecemasan, dan pikiran bunuh diri, yang menggambarkan adanya kebutuhan emosional yang besar dalam komunitas digital ini. Dari hasil evaluasi model, Logistic Regression menunjukkan akurasi tertinggi sebesar 72%, sementara XGBoost memberikan stabilitas terbaik melalui weighted F1-score tertinggi. IndoBERT unggul dalam mendeteksi sentimen positif berkat pemahaman konteks bahasa alami yang lebih mendalam. Temuan ini menegaskan bahwa analisis sentimen tidak hanya menjadi proses komputasional, tetapi juga sarana untuk memahami manusia emosi, beban, dan harapan mereka. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi langkah awal menuju sistem pemantauan kesehatan mental yang lebih empatik dan responsif.
Copyright (c) 2025 Lady Agustin Fitriana, Deni Risdiansyah https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
PERANCANGAN SISTEM INFORMASI JASA TUKANG ONLINE (TUKANGIN)
Dalam era digital saat ini, kebutuhan masyarakat akan layanan jasa pertukangan yang efisien dan transparan semakin meningkat. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengembangan platform "Tukangin" sebagai solusi inovatif dalam memenuhi kebutuhan layanan jasa pertukangan secara online. Metode penelitian yang digunakan meliputi analisis kebutuhan, desain sistem, dan implementasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa "Tukangin" mampu meningkatkan aksesibilitas dan efisiensi layanan, memungkinkan konsumen untuk mencari, membandingkan, dan memesan jasa pertukangan dengan mudah. Selain itu, platform ini memberikan kesempatan bagi para tukang untuk mempromosikan keahlian mereka secara lebih efektif. Penelitian ini juga mengidentifikasi tantangan dalam implementasi layanan digital di sektor pertukangan dan memberikan rekomendasi untuk pengembangan lebih lanjut. Dengan demikian, "Tukangin" diharapkan dapat berkontribusi signifikan terhadap transformasi layanan jasa pertukangan di Indonesia, sejalan dengan tren digitalisasi yang terus berkembang.
Copyright (c) 2025 Alexander Rikky, Deni Risdiansyah https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
ANALISIS PENGUKURAN USABILITY APLIKASI BYOND PT BANK SYARIAH INDONESIA MENGGUNAKAN METODE USABILITY TESTING, WEBQUAL 4.0 DAN EUCS
Aplikasi Byond adalah aplikasi Mobile Banking terbaru dari PT Bank Syariah Indonesia. Berguna sebagai layanan perbankan dalam hal transaksi Electronic-Channel atau transaksi online. Penelitian ini dilakukan untuk mengukur nilai tingkat kebergunaan, penerimaan, dan tingkat kualitas aplikasi Byond, dengan menggunakan metode Usability Testing, Webqual 4.0, dan EUCS (End User Computing Satisfaction. Dengan total 180 responden dari internal karyawan PT Bank Syariah Indonesia Area Bandung Raya dengan jabatan marketing konsumer dan eksternal yang merupakan karyawan RSIA Djoko Pramono Karawang. Dari ketiga metode didapatkan hasil analisis penggunaan aplikasi Byond sebagai mobile banking memiliki hasil kesimpulan yang sama, yaitu aplikasi Byond efektif dan sesuai untuk digunakan sebagai media bertransaksi dan informasi perbankan dengan beberapa perbedaan nilai detail angka yaitu Usability Testing 88,05%, Webqual 89,22% dan EUCS 88,41%,, dari segi kriteria penilaian antara ketiga metode yang digunakan menghasilan kriteria yang sama yaitu ”Sangat Baik”
Copyright (c) 2025 Arfhan Prasetyo, Robi Apriyadi https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
KLASIFIKASI PENYAKIT PREEKSLAMSIA PADA IBU HAMIL MENGGUNAKAN PERBANDINGAN ALGORITMA MACHINE LEARNING
Preeklampsia merupakan salah satu komplikasi kehamilan yang berpotensi mengancam keselamatan ibu dan janin apabila tidak terdeteksi secara dini. Kondisi ini memerlukan pendekatan analisis yang cepat dan tepat, terutama pada fasilitas kesehatan dengan keterbatasan sumber daya. Penelitian ini memanfaatkan pendekatan machine learning untuk membangun model klasifikasi risiko preeklampsia melalui analisis data kesehatan maternal. Data diperoleh dari dataset publik Kaggle dan diolah melalui beberapa tahapan, meliputi pra-proses data, pembagian data menjadi 80% untuk pelatihan dan 20% untuk pengujian, serta penerapan beberapa algoritma klasifikasi. Model yang dibandingkan dalam penelitian ini meliputi Logistic Regression, K-Nearest Neighbor, Decision Tree, Random Forest, dan Support Vector Machine. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa algoritma Decision Tree dan Random Forest memiliki performa paling baik dengan akurasi di atas 87%, sedangkan Logistic Regression menjadi model dengan akurasi terendah. Temuan ini menunjukkan bahwa metode berbasis pohon keputusan lebih sesuai untuk memetakan pola risiko preeklampsia berdasarkan variabel klinis. Penelitian ini diharapkan dapat mendukung pengembangan dalam mendeteksi risiko preeklampsia secara lebih efektif.
Preeklampsia, Klasifikasi, Decision Tree, KNN, Machine Learning
Copyright (c) 2025 Novita Ranti Muntiari, Kharis Hudaiby Hanif, Syamsiah Syamsiah, Rokaya Rokaya https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN STUNTING MENGGUNAKAN METODE TOPSIS DAN VISUALISASI DENGAN WEBGIS
Stunting pada balita disebabkan oleh kekurangan gizi dan infeksi berulang, menjadi masalah serius terutama pada 1.000 hari pertama kehidupan (HPK). Kabupaten Kubu Raya di Kalimantan Barat memiliki prevalensi stunting yang tinggi dari 40,3% pada tahun 2021, menurun menjadi 27,6% pada tahun 2022, dan 25,4% pada tahun 2023. Pemerintah Indonesia menargetkan penurunan stunting hingga 14% pada tahun 2024, sesuai dengan tujuan pembangunan berkelanjutan (SDG) ke-2 yaitu mengakhiri kelaparan dan tujuan pembangunan berkelanjutan. Untuk mendukung target tersebut, dikembangkan sistem pendukung keputusan (SPK), menggunakan metode TOPSIS dengan visualisasi webgis untuk menentukan status stunting balita di Kubu Raya. Metode TOPSIS dipilih karena kemampuannya dalam menentukan solusi optimal berdasarkan kedekatan dengan solusi ideal. SPK ini dirancang untuk membantu analisis data dan penentuan prioritas berdasarkan kriteria yang relevan, sedangkan webgis memberikan visualisasi sebaran geografis stunting. Hasil aplikasi menunjukkan bahwa balita dengan nilai preferensi <0,60 dikategorikan sebagai stunting sedangkan >0,60 dikategorikan sebagai normal. Aplikasi ini diharapkan dapat membantu para pemangku kepentingan dalam mengambil keputusan yang lebih efektif untuk mengurangi stunting di Kubu Raya.
1.000 hpk, sistem pendukung keputusan, stunting, topsis, webgis
Copyright (c) 2025 Erni Diah Susanti, Syarifah Putri Agustini Alkadri, Rachmat Wahid Saleh Insani https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
PENGEMBANGAN E – RAPORT BERBASIS WEB UNTUK GURU SMK LKIA PONTIANAK
Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi: (1) proses pengembangan e-raport berbasis web untuk guru SMK LKIA Pontianak, (2) kelayakan e-raport berbasis web untuk guru SMK LKIA Pontianak (3) respon guru terhadap raport berbasis web untuk guru SMK LKIA Pontianak. Penelitian menggunakan pendekatan Research and Development (R&D) dengan model ADDIE. Subjek penelitian terdiri dari guru mata pelajaran, ahli media, ahli materi, serta 3 guru dalam uji coba skala kecil dan 20 guru pada uji coba skala besar. Hasil validasi oleh ahli media memperoleh 90% dan ahli sistem memperoleh skor 93% yang termasuk dalam kategori “Sangat Layak”. Uji coba skala kecil menghasilkan skor 95% dan uji coba skala besar 84%, keduanya juga berada dalam kategori “Sangat Layak”.
Copyright (c) 2025 Ferry Marlianto, Rezi Kuarta Putra, Witdya Lestari, Vindo Feladi https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
KLASIFIKASI PERSEPSI TERHADAP TEKNOLOGI DALAM HUBUNGAN ANTARPERSONAL BERDASARKAN INTERAKSI DIGITAL
Revolusi teknologi digital telah mengubah cara manusia menjalin hubungan interpersonal, namun persepsi masyarakat terhadap peran teknologi dalam komunikasi sangat bervariasi. Sebagian memandang teknologi sebagai alat yang memperkuat konektivitas sosial, sementara lainnya menganggapnya sebagai ancaman terhadap keintiman hubungan. Penelitian ini bertujuan mengklasifikasikan persepsi individu terhadap pengaruh teknologi dalam hubungan antarpersonal berdasarkan pola interaksi digital menggunakan pendekatan machine learning. Data dikumpulkan melalui survei online terhadap 387 responden usia produktif yang aktif menggunakan media sosial, mencakup 18 variabel yang mengukur karakteristik demografi dan pola interaksi digital. Metode ensemble learning yang mengombinasikan Random Forest, XGBoost, Support Vector Machine, dan Logistic Regression melalui teknik soft voting digunakan untuk mengklasifikasikan persepsi menjadi dua kategori: positif dan non-positif. Data melalui tahap pra-pemrosesan meliputi encoding variabel kategorikal, imputasi missing value dengan median, dan normalisasi menggunakan StandardScaler. Evaluasi model menggunakan stratified 5-fold cross-validation menghasilkan performa yang sangat baik dengan akurasi 82,18%, precision 81,65%, recall 79,13%, F1-score 80,26%, dan ROC-AUC 90,26%. Analisis feature importance mengidentifikasi kepuasan terhadap interaksi digital sebagai prediktor terkuat, diikuti waktu penggunaan media sosial dan perasaan cemas tanpa akses digital. Temuan ini memberikan wawasan objektif tentang faktor-faktor pembentuk persepsi masyarakat dan berkontribusi pada pengembangan program literasi digital yang lebih efektif serta desain platform komunikasi yang mendukung kesejahteraan pengguna
Copyright (c) 2025 Panny Agustia Rahayuningsih, Riski Annisa, Anna Anna https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
OPTIMALISASI PELAPORAN KERUSAKAN INFRASTRUKTUR DENGAN SISTEM APPROVAL MULTI-ROLE UNTUK MENINGKATKAN EFEKTIVITAS PERBAIKAN
Dalam lingkungan pendidikan, kurangnya kesadaran dan keterlibatan dalam pemeliharaan fasilitas sarana dan prasarana dapat menghambat pemanfaatan fasilitas secara optimal. Hal ini disebabkan oleh kurangnya sistem pemantauan yang efektif dalam perawatan infrastruktur, sehingga masih mengandalkan sistem konvensional yang lambat dan kurang efisien. Selain itu, keterbatasan informasi mengenai alur pengajuan dan pelaporan kerusakan menjadi kendala utama yang menghambat proses tindak lanjut perbaikan. Untuk meningkatkan efisiensi dan transparansi, diperlukan sistem yang mampu mendokumentasikan setiap tahap pelaporan, termasuk tanggal, waktu, status, dan berkas lampiran secara sistematis. Penelitian ini mengembangkan SIRANDU, sistem pelaporan kerusakan infrastruktur berbasis web dengan mekanisme persetujuan (approval) multi-role guna mempercepat proses verifikasi, memastikan kelengkapan data, serta meningkatkan akurasi pelaporan. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi kendala dalam sistem konvensional, merancang solusi yang lebih efisien, serta mengimplementasikan sistem pelaporan terintegrasi guna mempercepat tindak lanjut perbaikan infrastruktur. Metode penelitian meliputi observasi, wawancara dengan pihak terkait, serta analisis sistem menggunakan pendekatan Unified Modeling Language (UML). Evaluasi efektivitas sistem melalui pengujian User Acceptance Testing (UAT) menunjukkan indeks efektivitas rata-rata sebesar 83,2%, dengan skor tertinggi pada aspek waktu dan kemudahan (84,43%). Hasil penelitian membuktikan bahwa fitur approval multi-role mempercepat proses administrasi, memangkas alur pelaporan, serta memastikan verifikasi data lebih akurat. Sistem juga dilengkapi monitoring dashboard dan fitur umpan balik langsung yang meningkatkan akuntabilitas serta kemudahan dalam pengambilan keputusan manajemen. Dengan sistem ini, pemeliharaan infrastruktur menjadi lebih responsif dan terstruktur, menciptakan lingkungan yang lebih aman dan nyaman serta mengurangi risiko kerusakan lebih lanjut.
Copyright (c) 2025 Luthfi Cakrayuda, Jihan Savira, Rochedi Idul Adha, Bagus Hendra Saputra https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
PENGEMBANGAN SISTEM INFORMASI KALIBRASI SPHYGMOMANOMETER BERSTANDAR ISO/IEC 17025:2017 BERBASIS WEB
Kalibrasi adalah kegiatan yang menghubungkan nilai yang ditunjukkan oleh alat ukur atau nilai yang diwakili oleh bahan ukur dengan nilai acuan yang diketahui tingkat kebenarannya. Kegiatan pendataan kalibrasi yang dilakukan PT. Sinergi Kalibrasi Nusantara ini masih sederhana yaitu menggunakan program Microsoft Excel untuk pengolahan data dan perhitungannya. Hal ini memliki kelemahan yaitu tingkat kapasitas penyimpanan data, keamanan, rumus-rumus yang mudah terhapus dan tidak menggunakan manajemen data terpadu sehingga menyulitkan dalam proses pencarian informasi data hasil uji. Artinya Untuk mendukung penyajian data laporan kalibrasi yang lebih efisien dan menghindari kesalahan data akibat penggunaan sistem manual, dikembangkan sebuah aplikasi berbasis web menggunakan bahasa pemrograman PHP dan basis data MySQL. Metode penelitian yang digunakan adalah metode waterfall dengan tahapan analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, dan pengujian. Hasil pengujian menunjukkan bahwa aplikasi mampu menyajikan data kalibrasi dengan tepat dan akurat, ditunjukkan dengan tidak adanya perbedaan hasil antara metode manual dan digital. Hasil kalibrasi ditinjau berdasarkan parameter pengukuran tekanan dengan ambang batas toleransi ±3 mmHg, dan diperoleh nilai deviasi sebesar 1 mmHg. Berdasarkan acuan OIML R 16-1, alat dinyatakan laik pakai. Dengan demikian, sistem ini dapat diandalkan dalam mendukung proses kalibrasi alat ukur secara sistematis dan terdokumentasi dengan baik
Copyright (c) 2025 Annah Juliana https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
PENGEMBANGAN SISTEM E-VOTING UNTUK PEMILIHAN KETUA OSIS SMA WISUDA PONTIANAK
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui : (1) Pengembangan sistem E-Voting untuk pemilihan ketua osis SMA Wisuda Pontianak., (2) Kelayakan sistem E-Voting untuk pemilihan ketua osis SMA Wisuda Pontianak., (3) Respon siswa terhadap pengembangan sistem E-Voting untuk pemilihan ketua osis SMA Wisuda Pontianak. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode penelitian dan pengembangan dengan rancangan Model ADDIE. Dalam penelitian ini subjek pengembangan adalah para ahli sistem dan media untuk mengukur kelayakan program dari sisi tampilan, desain dan fungsi program. Subjek uji coba produk dalam penelitian ini dimana untuk subjek uji cobanya adalah siswa SMA Wisuda Pontianak. Prosedur pengembangan sistem informasi sekolah berbasis website terdiri dari 4 (empat) tahap, yaitu analysis, design, development, implementation, evaluation. Teknik pengumpulan data yang digunakan adalah teknik komunikasi langsung dan tak langsung. Kesimpulan dari penelitian ini adalah, (1) Perancangan Sistem e-voting untuk pemilihan ketua osis di SMA Wisuda Pontianak dapat dirancang dengan berbagai komponen hardware dan dukungan software sehingga dapat tersusun menjadi suatu sistem sesuai dengan apa yang dituju. (2) Kelayakan Sistem e-voting untuk pemilihan ketua osis di SMA Wisuda Pontianak termasuk kriteria interprestasi interval sangat baik dengan kategori “Layak digunakan (3) Respon pengguna setelah diimplementasikan Sistem e-voting untuk pemilihan ketua osis di SMA Wisuda Pontianak termasuk kriteria interprestasi interval sangat baik dengan kategori “Layak digunakan ”.
Copyright (c) 2025 Vindo Feladi, Ferry Marlianto https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
PENENTUAN PRIORITAS PENANGANAN JALAN DI KABUPATEN LANDAK MENGGUNAKAN METODE AHP DAN SAW
Jalan merupakan infrastruktur vital yang berperan sebagai tulang punggung pembangunan ekonomi dan sosial daerah. Keterbatasan anggaran menyebabkan banyak ruas jalan berpermukaan kerikil dan tanah, sehingga menurunkan produktivitas dan menghambat pertumbuhan ekonomi. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan metode Analytic Hierarchy Process (AHP) dan Simple Additive Weighting (SAW) ke dalam sistem pendukung keputusan berbasis web yang berfungsi sebagai alat bantu dalam menentukan prioritas penanganan jalan di Kabupaten Landak . Metode AHP dan SAW digunakan untuk menghitung peringkat alternatif berdasarkan kriteria bobot yaitu jenis permukaan, kondisi jalan, dan fungsi jalan beserta 16 subkriteria turunannya. Hasil penelitian menunjukkan sistem yang dikembangkan mampu mengidentifikasi 5 ruas jalan prioritas tertinggi dari 94 alternatif yaitu Tubang Raeng – Sekais (0,576), Engkanyar – Tenguwe (0,408), Kuala Behe ​​– Engkanyar (0,350), Meranti – Parek (0,272), dan Ngabang (Amboyo Inti) – Nahaya (0,266). Selain itu, pengukuran akurasi menunjukkan perhitungan sistem 100% valid dengan kesesuaian penuh terhadap perhitungan manual, sedangkan perbedaan nilai hanya akibat pembulatan matematis. Pengujian blackbox membuktikan seluruh fitur sistem berjalan sesuai spesifikasi dan kebutuhan pengguna.
Copyright (c) 2025 Ya' Muhammad Nazar, Syarifah Putri Agustini Alkadri, Menur Wahyu Pangestika https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
PENERAPAN METODE WEBQUAL 4.0 PADA ANALISIS KUALITAS WEBSITE FCIS PADA PT. FAMED CALIBRATION
PT. Famed Calibration, laboratorium kalibrasi alat kesehatan terakreditasi, menggunakan sistem berbasis web Famed Calibration Information System (FCIS) sejak 2021 untuk mendukung operasional. Meski membantu pengelolaan data, FCIS masih menghadapi kendala pada usability, information quality, service interaction quality, dan interface quality yang memengaruhi kepuasan pengguna. Penelitian ini menganalisis persepsi dan harapan pengguna terhadap kualitas layanan FCIS menggunakan metode WebQual 4.0 melalui kuesioner skala Likert kepada pengguna internal, hasil menunjukkan seluruh dimensi WebQual berpengaruh signifikan terhadap kepuasan (F = 60,741; sig. 0,000; Cronbach’s Alpha = 0,865). Semua dimensi memiliki nilai gap negatif, dengan information quality paling kecil (-0,35) dan interface quality terbesar (-0,62). Disimpulkan bahwa WebQual 4.0 efektif mengukur kualitas FCIS, dan peningkatan aspek antarmuka serta efisiensi akses sistem disarankan untuk meningkatkan kepuasan pengguna.
Copyright (c) 2025 Indah Risnawati, Devani Aditya, Alviyan Aditya Wicaksono, Adjat Sudradjat https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
SISTEM PENDETEKSI SKALA KERUSAKAN HUTAN MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING DAN CERTAINTY FACTOR
Hutan merupakan suatu ekosistem yang kaya akan keanekaragaman hayati dan menjadi habitat bagi banyak mahluk hidup. Namun, kerusakan hutan akibat aktivitas manusia seperti kebakaran, penambangan, dan jenis – jenis aktivitas lainya yang membuat kondisi hutan rusak menjadi perhatian serius. Hutan di Desa Sungai Besar, Kecamatan Matan Hilir Selatan, Kabupaten Ketapang, mengalami penurunan luasan yang signifikan akibat aktivitas manusia terhitung dari tahun 2021 hingga 2023. penelitian ini mengembangkan Sistem Pakar Pendeteksi Skala Kerusakan Hutan menggunakan metode Forward Chaining dan Certainty factor untuk membantu Lembaga Pengelola Hutan Desa Sungai Besar dalam menampilkan informasi kerusakan hutan berdasarkan gejala – gejala yang ditemukan. Metode Forward Chaining digunakan untuk pencarian data kerusakan, sementara Certainty factor digunakan untuk mencapai kepastian dalam diagnosis kerusakan terjadi pada hutan. Sistem ini memproses gejala kerusakan hutan dan menghasilkan diagnosis yang akurat dengan tingkat kepercayaan tertentu, sehingga hasil uji klinis menunjukan akurasi sebesar 85,71%. Meskipun efisien dan cepat, sistem ini memerlukan basis data yang lengkap serta adaptasi terhadap perubahan kondisi lingkungan hutan.
Sistem Pakar, Forward Chaining, Certainty factor, Kerusakan Hutan,Pendeteksi, Hasil
Copyright (c) 2025 Aji Riandi Kurniawan, Syarifah Putri Agustini Alkadri, Istikoma Istikoma https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
ANALYSIS IMPLEMENTASI PERANCANGAN SISTEM INFORMASI LAPORAN (DKM) AL HUSNA PERUMAHAN GRIYA SUTERA BALARAJA BASE ON APPLICATION WEBSITE DIGITALIZATION
Masji Al Husna yang ber-alamat di Perumahan GSB Blok C RT.005 RW.003 Ds. Talagasari Kec. Balaraja Kab. Tangerang Banten-15610 yang dibangun sejak tahun 2020, selanjutnya Tahun 2021 dibetuklah kepengurusan Dewan Kemakmuran Masjid (DKM). Dalam penyampaian proses informasi kegiatan yang telah dilakukan dan yang akan dilakukan serta untuk mengontrol status pencapaian dan penyimpanan histori data di DKM masih manual mengggunakan hard copy, untuk penyampaian informasi dan penyimpanan data histori serta penyampaian informasi tersebut masih menggunakan alat-alat tulis kantor (ATK). Dari beberapa alat tersebut pasti menghasilkan sampah kertas/plastik yang berfotensi pemborosan lingkungan dan pemborosan biaya. Teknologi yang berkembang di era digitalisasi industri 4.0 membutuhkan sistem pendukung yang menunjang agar terlaksananya kegiatan organisasi DKM Al Husna saat ini, terutama pada proses penyampaian informasi dan penyimpanan data. Artinya organisasi tersebut sangat membutuhkan otomatisasi informasi digitalisai, untuk mengimplementasikan peningkatan kemampuan masyarakat (SDM) yang produktif. Dari beberapa problem tersebut maka dibutuhkannya improvement sistem untuk penyampaian informasi kepada warga GSB dan penyimpanan data histori kegiatan yang digital menggunakan website Masjid-alhusna.or.id dengan memanfaatkan bahasa pemograman PHP Output dan didukung dengan perangkat lunak lainnya yaitu; My.SQL server management, Vb.Net serta sistem operasi widows 10. Dalam perancangan tersebut dapat memudahkan masyarakat dalam menerima informasi (Up to Date),serta mengurangi pemborosan lingkungan.
Copyright (c) 2025 Amin Widodo, Ade Sumaedi https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
KLASIFIKASI OBESITAS DENGAN ALGORITMA C5.0 BERDASARKAN POLA MAKAN DAN KONDISI FISIK
Obesitas merupakan salah satu masalah kesehatan global yang terus meningkat, dipengaruhi oleh berbagai faktor seperti gaya hidup yang tidak sehat, pola makan tinggi kalori, dan kurangnya aktivitas fisik. kondisi ini dapat menyebabkan berbagai komplikasi serius seperti penyakit jantung, diabetes tipe 2, tekanan darah tinggi, dan berbagai kondisi kesehatan lainnya yang mengurangi kualitas hidup dan meningkatkan angka kematian. dalam penelitian ini, kami mengembangkan sistem klasifikasi tingkat obesitas menggunakan algoritma c5.0, yang dikenal karena kemampuannya dalam menangani data yang kompleks dan multikategori. algoritma ini juga efektif dalam menghasilkan model pohon keputusan yang mudah diinterpretasi oleh tenaga kesehatan. dataset yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari 2.111 sampel dengan 17 variabel, termasuk jenis kelamin, usia, tinggi badan, berat badan, kebiasaan makan, riwayat keluarga, dan aktivitas fisik. model c5.0 yang dibangun menunjukkan hasil yang sangat baik dengan akurasi mencapai 94,78% pada data uji. evaluasi model dilakukan menggunakan matriks kebingungan yang menunjukkan performa tinggi dengan nilai akurasi, presisi, recall, dan f1-score yang konsisten di hampir semua kategori obesitas. secara khusus, model ini mencapai nilai sempurna dalam mendeteksi kategori obesity type iii, yang menunjukkan kemampuannya yang kuat dalam mengidentifikasi tingkat obesitas yang paling parah. hasil ini menunjukkan bahwa algoritma c5.0 dapat menjadi alat yang efektif untuk mendukung sistem pendukung keputusan dalam mendeteksi risiko obesitas, yang pada akhirnya dapat membantu dalam pengembangan strategi pencegahan dan intervensi yang lebih efektif untuk meningkatkan kesehatan masyarakat.
Algoritma C5.0 , Akurasi, Confusio Matrix, Obesitas, Klasifikasi.
Copyright (c) 2025 Muhammad Nasim, Alda Cendekia Siregar, Rachmat Wahid Saleh Insani https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
NEXT WORD PREDICTION PADA REKAM MEDIS ELEKTRONIK MENGGUNAKAN GATED RECURRENT UNIT
Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk membuat model Gated Recurrent Unit (GRU) yang dirancang khusus untuk meramalkan kata berikutnya dalam rekam medis elektronik (RME). Pembangunan model ini melibatkan serangkaian proses, termasuk membangun struktur dan parameter serta melakukan pelatihan menggunakan dataset dengan 169.544 token. Data pelatihan dibagi dengan rasio 80% untuk pelatihan dan 20% untuk pengujian. Evaluasi kinerja dilakukan selama 90 iterasi, menghasilkan penurunan loss function dari 2,2836 menjadi 0,800 dan peningkatan akurasi dari 60,26% menjadi 80,59%. Model GRU mencapai akurasi prediksi 87,04% pada dataset pengujian. Penelitian ini mengimplikasikan pemanfaatan teknologi deep learning untuk mengoptimalkan proses administratif di fasilitas kesehatan dan memberikan kontribusi dalam pengembangan sistem prediktif untuk aplikasi medis lainnya.
Gated Recurrent Unit, Next Word Prediction, Rekam Medik Elektronik, Natural Language Processing
Copyright (c) 2025 Dian Prawira, llhamsyah llhamsyah https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
RANCANG BANGUN APLIKASI BANK SAMPAH MENGGUNAKAN PEMOGRAMAN JAVA
Penelitian ini bertujuan untuk membuat aplikasi bank sampah dengan mengimplementasikan bahasa pemrograman java dan Netbeans sebagai IDE. Metode pengembangan perangkat lunak yang digunakan dalam penelitian ini adalah SDLC model waterfall. Model ini terdiri dari lima fase analisis kebutuhan, desain sistem, penulisan kode program, pengujian sistem dan implementasi. Pengujian sistem yang digunakan yaitu dengan menggunakan pengujian Black box. Kesimpulan dari sistem yang dirancang dengan semua komponen yang ada telah berjalan sesuai dengan fungsinya. Hasil penelitian berupa aplikasi bank sampah. Konsep bank sampah menawarkan solusi yang menarik untuk pengelolaan sampah. Dengan sistem yang mirip dengan perbankan konvensional, masyarakat dapat mendepositkan sampah yang mereka kumpulkan dan kemudian menukarkannya dengan uang atau barang lainnya. Selain memberikan insentif ekonomi, bank sampah juga berperan penting dalam mengurangi volume sampah yang berakhir di tempat pembuangan akhir, serta mendorong masyarakat untuk lebih peduli terhadap lingkungan.
Aplikasi, pemrograman java, netbeans, SDLC, waterfall
Copyright (c) 2025 Nur Annisa, Supriadi Supriadi https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
KLASIFIKASI LAYANAN PENGADUAN DI SMK NU 2 KEDUNGPRING LAMONGAN MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA K-NN
Sebuah sistem manajemen pengaduan yang terintegrasi seperti aplikasi web yang membantu dalam menyelesaikan masalah pendidikan, akhirnya membantu mempercepat pembelajaran dan pengelolaan sebuah sekolah. Namun, keluhan semacam ini sangat tidak terstruktur, terutama di lingkungan sekolah, hal tersebut menyebabkan respons yang tidak memadai terhadap cara keluhan tersebut ditangani. Untuk mengatasi masalah ini, sebuah sistem klasifikasi pengaduan yang dilengkapi salah satu teknik machine learning dirancang secara khusus mengelola dan menyelesaikan keluhan-keluhan tersebut yang berkisar dari kurikulum, fasilitas, hingga masalah keamanan. Akurasi algoritma K-Nearest Neighbors (K-NN) mencapai tingkat keberhasilan yang luar biasa sebesar 86%. Dengan cara yang terstruktur, sistem ini mampu mengurangi keluhan yang tidak terpecahkan sekitar 86%, menunjukkan kepada kita bahwa kemungkinan kapasitas manajemen keluhan meningkat. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan algoritma K-NN mampu meningkatkan efisiensi dan efektivitas sistem pengelolaan pengaduan di SMK NU 2 Kedungpring. Sistem yang terstruktur ini diharapkan dapat meningkatkan kualitas layanan dan kepuasan di lingkungan pendidikan.
Aplikasi Web, K-Nearest Neighbors, Klasifikasi Pengaduan, Manajemen Pengaduan, SMK NU 2 Kedungpring
Copyright (c) 2025 Achmad Dwi Feriawan, Musta’in Musta’in, Munif Munif, Danang Bagus Reknadi https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
OPTIMASI MODEL KLASIFIKASI CITRA SAMPAH DAUR ULANG DENGAN ALGORITMA YOLO11
Masalah pengelolaan limbah, terutama sampah anorganik seperti plastik, kaca, kardus, dan logam, menjadi tantangan signifikan dalam mewujudkan keberlanjutan lingkungan. Penelitian ini bertujuan meningkatkan akurasi klasifikasi sampah daur ulang berbasis citra dengan memanfaatkan algoritma YOLO11 yang telah dioptimalkan. Dataset penelitian terdiri dari 400 gambar sampah yang dikumpulkan melalui observasi lapangan, menggunakan latar belakang putih untuk mempertegas kontras objek. Proses penelitian mencakup tahap preprocessing data (meliputi resizing dan pembagian data), pelatihan model dengan rasio data 80:20, serta evaluasi kinerja menggunakan metrik akurasi, precision, recall, dan F1-score. Model dilatih selama lima epoch menggunakan bobot awal pada algoritma YOLO11. Hasil penelitian menunjukkan model mampu mencapai akurasi keseluruhan sebesar 98,7%, dengan precision 98,8%, recall 98,7%, dan F1-score 98,7%. Pengujian pada data eksternal juga membuktikan kemampuan model dalam menggeneralisasi, meskipun terdapat beberapa kendala pada pencahayaan dan sudut pandang tertentu. Temuan ini menggarisbawahi potensi besar algoritma YOLO11 untuk mendukung otomatisasi pengelolaan sampah daur ulang, seperti dalam pemisahan material di fasilitas daur ulang atau aplikasi berbasis edukasi mobile. Untuk pengembangan lebih lanjut, disarankan memperluas variasi dataset dan mengeksplorasi algoritma lain guna mendukung pengelolaan sampah yang lebih optimal dan berkelanjutan.
klasifikasi, sampah daur ulang, pengolahan citra, deep learning, algoritma yolo
Copyright (c) 2025 Anggita Aprilla, Willy Prihartono, Cep Lukman Rohmat https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
PERSEPSI PUBLIK TERHADAP KENAIKAN PPN 12%: PENDEKATAN SENTIMEN PADA KOMENTAR YOUTUBE
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen publik terhadap kebijakan kenaikan Pajak Pertambahan Nilai (PPN) 12% yang diumumkan oleh Menteri Koordinator Bidang Perekonomian, Airlangga Hartarto, dan Menteri Keuangan Sri Mulyani Indrawati, melalui komentar-komentar pada video YouTube channel KOMPASTV. Sentimen komentar dianalisis menggunakan pendekatan analisis teks dengan model pembelajaran mesin, seperti BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). Selain itu, penelitian ini juga mengidentifikasi komentar-komentar yang menggunakan kiasan, sindiran, atau pernyataan literal untuk menilai cara publik mengungkapkan ketidaksetujuan atau dukungan terhadap kebijakan tersebut. Hasil penelitian menunjukkan bahwa mayoritas komentar memiliki sentimen negatif, dengan dominasi komentar yang sangat negatif terhadap kebijakan kenaikan PPN. Hanya sebagian kecil komentar yang mengungkapkan sentimen positif atau netral, mengindikasikan adanya ketidakpuasan masyarakat terhadap kebijakan tersebut. Penelitian ini juga menyoroti pentingnya memahami dinamika sentimen publik melalui platform digital seperti YouTube untuk menilai persepsi masyarakat terhadap kebijakan ekonomi. Temuan ini diharapkan dapat memberikan wawasan kepada pembuat kebijakan dalam merumuskan strategi komunikasi yang lebih efektif dan responsif terhadap kritik publik.
Pendekatan;Sentimen Kenaikan PPN;Komentar Youtube
Copyright (c) 2025 Windi Irmayani https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
PEMILIHAN PEMBAYARAN DIGITAL PADA E-MARKETPLACE DENGAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS
Untuk melakukan transaksi pada e-marketplace dapat menggunakan e wallet atau metode pembayaran digital sebagai sarana dalam melakukan pembayaran. Banyaknya jenis pembayaran digital dengan berbagai fasilitas dan tawaran menarik membuat masyarakat kesulitan dalam menentukan atau memilih metode pembayaran yang akan digunakan dan pemilihannya masih bersifat subjektif. Maka dari itu, konsep dari sistem pendukung keputusan dapat digunakan sebagai media dalam menentukan pembayaran digital yang paling ideal. Subjek penelitian ini adalah masyarakat Kota Pontianak dengan populasi sebesar 672.727 dan sampelnya didapat dari kalkulasi Slovin yang berjumlah 400 responden. Metode pendukung keputusan yang digunakan adalah Analytical Hierarchy Process (AHP) dengan menggunakan lima kriteria, yaitu kemudahan penggunaan, keamanan aplikasi, jaringan merchant, manfaat akun premium dan promosi atau bonus. Alternatif yang menjadi pilihan adalah GoPay, OVO, ShoppePay, DANA dan LinkAja. Penelitian ini juga menghasilkan aplikasi sistem pendukung keputusan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan basis data MySQL. Hasil akhir dari penelitian ini memberikan dukungan keputusan bahwa GoPay merupakan aplikasi atau metode pembayaran digital (e-wallet) yang paling banyak diminati oleh masyarakat Kota Pontianak dengan nilai 0,2524, diikuti OVO 0,2151, ShoppePay 0,2101, DANA 0,1884 dan LinkAja 0,1340.
Copyright (c) 2025 Susy Rosyida https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
SISTEM INFORMASI AGENDA PIMPINAN DAN STAF (SIAP STAF) PADA BADAN PENDAPATAN DAERAH KOTA TASIKMALAYA
Seiring kemajuan teknologi informasi yang pesat, diperlukan cara-cara baru dalam melakukan sesuatu. Salah satu sektor pemerintahan yang merasakan manfaat dari kemajuan teknologi informasi yaitu lembaga pemerintah yang menangani perpajakan daerah. Badan Pendapatan Daerah Kota Tasikmalaya memiliki banyak kegiatan. Jadwal agenda kegiatan diatur oleh sekretaris sesuai dengan waktu kedatangan undangan surat masuk dan skala prioritas kerja yang akan dilaksanakan. Namun, sistem informasi agenda yang berjalan saat ini masih manual menggunakan spreadsheet dan media kertas. Adapun permasalahan yang dihadapi yaitu sekretaris kesulitan meyampaikan informasi mengenai agenda apabila pegawai sedang tidak dapat ditemui, disposisi yang masih menggunakan kertas sehingga menambah biaya pengeluaran untuk membeli kertas, dokumen tersebut menumpuk dan suatu saat bisa hilang atau rusak. Selain itu membutuhkan banyak tempat untuk penyimpanannya. Serta kesulitan mencari data/dokumen apabila dibutuhkan. Untuk mempermudah melihat jadwal agenda diperlukan sistem informasi agenda kegiatan yang cepat dan tepat. Tujuan dari penelitian ini untuk membangun sistem informasi agenda yang efektif dan efisien pada Badan Pendapatan Daerah Kota Tasikmalaya. Penelitian ini menggunakan metode prototype yang terdiri dari tahap analisa terhadap kebutuhan pengguna, tahap pembuatan desain, tahap pengujian sampai dengan tahap mengevaluasi prototype. Hasil penelitian ini dapat memudahkan dan mempercepat semua proses penjadwalan dan penerimaan informasi agenda kegiatan.
Sistem Informasi, Teknologi, Perancangan, Agenda
Copyright (c) 2025 Ratnigsih Ratnigsih, Herlan Sutisna, Hanata Karrena Salsabila Hermans, Ai Ilah Warnilah https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
ANALISIS SPASIAL PENGGUNAAN LAHAN DI KAMPUNG BUMI RAYA KABUPATEN NABIRE MENGGUNAKAN DATA PENGINDERAAN JAUH
Studi ini menginvestigasi penggunaan metode klasifikasi citra satelit terbimbing untuk memetakan dan menganalisis perubahan tutupan lahan di Kampung Bumi Raya, Kabupaten Nabire, selama periode delapan tahun terakhir. Data citra satelit Google Earth Pro dengan resolusi spasial tinggi, penelitian ini berhasil menciptakan peta tutupan lahan yang detail dan akurat untuk tahun 2013 dan 2022. Analisis perubahan luas lahan untuk kategori-kategori utama seperti hutan, pemukiman, perkebunan, persawahan, air, dan lahan terbuka menunjukkan penurunan signifikan dalam luas lahan perkebunan dan persawahan, sementara luas lahan pemukiman mengalami peningkatan. Hasil dari studi ini memberikan kontribusi penting dalam mendukung perencanaan dan pengelolaan sumber daya alam di wilayah tersebut, serta dapat digunakan sebagai basis untuk kebijakan yang lebih efektif dalam pengembangan wilayah di masa depan. Penelitian ini menyoroti efektivitas metode klasifikasi citra satelit terbimbing dalam konteks pemetaan tutupan lahan, menghadirkan data yang relevan dan komprehensif untuk analisis spatial dan temporal. Dengan menggunakan pendekatan ini, penelitian mempertegas bahwa citra satelit dapat menjadi alat yang kuat untuk memantau dinamika perubahan lingkungan, yang mendukung upaya-upaya pengelolaan berkelanjutan serta pemantauan dampak aktivitas manusia terhadap ekosistem lokal. Informasi yang dihasilkan dari studi ini bukan hanya bermanfaat bagi pemangku kepentingan lokal di Kampung Bumi Raya, tetapi juga memberikan kontribusi lebih luas dalam konteks penggunaan teknologi geospasial untuk analisis lingkungan dan perencanaan tata ruang di daerah-daerah serupa
Peta; Tutupan Lahan; Kampung Bumi Raya; Kabupaten Nabire; Arcmap
Copyright (c) 2025 Kristia Yuliawan, Donny Irwanto https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
KLASIFIKASI JENIS FAUNA DENGAN MENGGUNAKAN TRANSFER LEARNING GOOGLENET
Kemajuan teknologi yang pesat kini menjadi bagian tak terpisahkan dari kehidupan, termasuk dalam sektor pendidikan. Di era Revolusi 4.0, pendidikan Indonesia memerlukan adopsi teknologi informasi dan komunikasi (TIK) untuk mempercepat peningkatan kualitas pendidikan. Internet telah banyak digunakan dalam pembelajaran mulai dari usia dini hingga dewasa. Namun, banyak sekolah masih belum memanfaatkannya sepenuhnya, terutama dalam mengajar anak usia dini tentang hal-hal seperti pengenalan jenis fauna. Pengembangan model pengenalan jenis fauna untuk pembelajaran anak usia dini adalah salah satu solusinya. Terdapat beberapa metode dalam pengembangan model machine learning, dan pada penelitian ini digunakan metode SEMMA yang merupakan singkatan dari Sample, Explore, Modify, Model dan Asess, sedangkan algoritma yang akan digunakan adalah salah satu artitektur Convolutional Neural Network (CNN) yaitu transfer learning GoogleNet. Dataset yang digunakan berasal dari pencarian gambar di Google Photo dan Kaggel yang terdiri dari 5500 dataset dan terbagi menjadi lima puluh kelas. Sebelum dimodelkan dataset dilakukan modifikasi untuk memastikan dataset ada pada kondisi yang baik. Hasil pemodelan dievaluasi dengan mengukur keakurasian dan tingkat loss (kerugian). Dari hasil evaluasi didapatkan nilai keakurasian model pada data training mencapai 98,36% sedangkan nilai kerugian (loss) adalah 0.06%. Dan nilai keakurasian model dari data validasi adalah 89,83% dan nilai kerugian (loss) adalah 38,84%. Untuk memudahkan penggunaan, hasil pemodelan ini diimplementasikan pada aplikasi berbasis web, sehingga mudah digunakan oleh berbagai pihak termasuk guru anak usia dini dalam proses pengajaran kepada siswa.
Convolutional Neural Network, Deteksi Objek, Fauna, Googlenet, Transfer Learning
Copyright (c) 2025 Asriyanik Asriyanik, Dennis Saputra Ariansyah https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
PENERAPAN DESIGN UI/UX PADA APLIKASI LAUNDRY MENGGUNAKAN METODE USER CENTERED DESIGN (UCD)
Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi penerapan prinsip Design Antarmuka Pengguna (UI/UX) pada aplikasi laundry dengan fokus pada kebutuhan dan dinamika industri laundry. Menghadapi transformasi teknologi dan meningkatnya permintaan akan layanan laundry yang efisien, penelitian ini merinci permasalahan sulitnya akses masyarakat terhadap layanan jasa laundry yang efisien dan terjangkau. Dalam konteks ini, penelitian berfokus pada pengembangan prototipe aplikasi mobile laundry sebagai solusi untuk meningkatkan aksesibilitas, kenyamanan, dan kualitas layanan jasa laundry. Latar belakang permasalahan penelitian ini adalah kondisi industri laundry dengan menyoroti tantangan dalam menemukan penyedia jasa yang terpercaya, terdekat, dan dengan harga yang sesuai. Pengembangan aplikasi ini diarahkan untuk memberikan kemudahan kepada pengguna dalam menemukan penyedia jasa laundry terdekat dan terpercaya serta mendorong pertumbuhan usaha laundry rumahan. Dari beberapa penilitian terdahulu maka metode User-Centered Design (UCD) dipilih sebagai pendekatan utama, menekankan pemahaman mendalam terhadap kebutuhan, preferensi, dan pengalaman pengguna. Dengan menggunakan teknologi aplikasi mobile, penelitian ini diharapkan dapat mempertemukan pengguna jasa laundry dengan pelaku usaha laundry rumahan, menciptakan sinergi yang saling menguntungkan. Manfaat dari penelitian ini mencakup output dan outcome seperti pengembangan prototipe aplikasi yang fungsional, user-friendly, dan praktis diimplementasikan. Dampak sosial dan ekonomi melibatkan kemudahan bagi masyarakat, pertumbuhan usaha laundry rumahan, dan peningkatan pertumbuhan ekonomi melalui peningkatan lapangan kerja dan pendapatan pelaku usaha. Selain itu, penelitian ini diharapkan dapat memperluas pengetahuan dan keterampilan dalam pengembangan aplikasi mobile di bidang teknologi informasi.
Copyright (c) 2025 JKI - Jurnal Khatulistiwa Informatika https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
PENERIMAAN PESERTA DIDIK BARU DENGAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP)
Setiap tahun, kegiatan penerimaan peserta didik baru dilakukan sebagai bagian dari proses administrasi sekolah. Kegiatan ini merupakan titik awal dalam mencari sumber daya yang berkualitas sesuai dengan kriteria sekolah. Namun, proses seleksi yang dilakukan secara konvensional memiliki banyak resiko yang akan diterima pihak sekolah, oleh karena itu diperlukannya sistem yang dapat menyelesaikan permasalahan tersebut. Dalam penelitian ini, merancang sebuah sistem yang terkomputerisasi untuk kegiatan penerimaan peserta didik baru pada SMP IT Al Fadl Cibinong yang dapat memberikan kemudahan mulai dari segala aspek dan telah terkoneksi ke dalam database. Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) digunakan dalam penelitian ini sebagai dasar dalam melakukan pengambilan keputusan dari hasil perhitungan yang didapatkan secara akurat. Penelitian ini berhasil merancang sistem Aplikasi Penerimaan Peserta Didik Baru dengan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) yang akan diimplementasikan pada SMP IT Al Fadl Cibinong. Sistem aplikasi dirancang menggunakan bahasa pemograman Java Netbeans dan MySQL sebagai tempat penyimpanan atau database. Dengan aplikasi ini dapat memberikan kemudahan bagi panitia penyelenggara PPDB dalam mengelola berbagai aspek, mulai dari pengolahan data calon peserta didik, penginputan nilai seleksi, perhitungan menggunakan metode AHP yang terkomputerisasi, penilaian hasil tes seleksi yang digunakan untuk membuat keputusan penerimaan calon peserta didik, hingga mencetak laporan secara otomatis. Every year, admission activities are conducted as part of the school administration process. This activity is the starting point in finding qualified resources in accordance with school criteria. However, the selection process carried out conventionally has many risks that will be accepted by the school, therefore a system is needed that can solve these problems. In this research, designing a computerized system for new student admission activities at IT Al Fadl Cibinong Junior High School that can provide convenience from all aspects and has been connected to the database. The Analytical Hierarchy Process (AHP) method is used in this research as a basis for making decisions from the calculation results obtained accurately. This study successfully designed a New Learner Admission Application system with the Analytical Hierarchy Process (AHP) Method which will be implemented at IT Al Fadl Cibinong Junior High School. The application system is designed using Java Netbeans programming language and MySQL as a storage or database. This application can provide convenience for the PPDB organizing committee in managing various aspects, starting from processing data on prospective students, inputting selection scores, calculating using the computerized AHP method, assessing the results of selection tests used to make decisions on admission of prospective students, to printing reports automatically.