The first Infortech journal was published in 2019, with ISSN: 2715-8160. Jurnal Infortech (Information Technology) is an open access, periodical, and peer-reviewed journal published by LPPM Universitas Bina Sarana Informatika. Infortech Journal is published electronically twice a year in June and December. The editors accept manuscripts in the form of scientific articles and research in the fields of Computer Networks, Software Computing, Information Systems and Technology, Human-Computer Interaction, Knowledge Engineering, Decision Support Systems, Fuzzy Systems, Big Data, Information Security, etc. Infortech does not serve requests for fast track methods. Only articles of high quality and originality will be processed. Please click here to view the history of the Infortech journal. ----------------------------------------------------------------------------------- Indexed: Crossref, Google Scholar, PKP Index, Garuda, etc.
LPPM Universitas Bina Sarana Informatika
Analisis Tingkat Kepuasan Pengguna Aplikasi Alpukat Betawi Menggunakan Metode End User Computing Satisfaction (EUCS)
Layanan administrasi dan informasi berbasis daring kini menjadi kebutuhan esensial bagi masyarakat perkotaan, termasuk penduduk DKI Jakarta. Perkembangan teknologi menghadirkan peluang besar dalam menyediakan akses layanan administrasi publik yang lebih cepat, praktis, dan efisien. Salah satu bentuk layanan tersebut adalah aplikasi Alpukat Betawi, yang memberikan kemudahan bagi warga DKI Jakarta untuk mengajukan layanan administrasi kependudukan secara langsung. Namun, dalam pelaksanaannya, masih ditemukan sejumlah kendala dan permasalahan. Oleh karena itu, diperlukan analisis lebih mendalam guna mengevaluasi sejauh mana aplikasi Alpukat Betawi mampu memenuhi kebutuhan penggunanya. Penelitian ini dilakukan dengan pendekatan secara kuantitatif untuk menghimpun dan menganalisis data secara objektif, serta untuk mengukur tingkat kepuasan pengguna aplikasi Alpukat Betawi. Pengukuran dilakukan menggunakan metode End User Computing Satisfaction (EUCS), yang menunjukkan nilai signifikansi uji F sebesar 0,000. Karena nilai tersebut lebih kecil dari ambang batas 0,05, maka hipotesis nol (Ho) ditolak. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa variabel Content (X1), Accuracy (X2), Format (X3), Ease of Use (X4), dan Timeliness (X5) secara simultan berpengaruh terhadap kepuasan pengguna aplikasi Alpukat Betawi (Y).
Copyright (c) 2025 Sayid Ghiazzuddin Ahmad, Tika Adilah M https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Klasifikasi Diagnosis Penyakit Diabetes Menggunakan Algoritma C4.5
Kesehatan memiliki peranan yang sangat penting untuk menunjang kehidupan manusia, dengan memiliki kesehatan yang baik, manusia dapat melakukan aktifitas dengan produktif dalam sosialisasi atau ekonomi untuk mecapai tujuan hidup. Salah satu penyakit yang dapat mengakibatkan komplikasi bahkan kematian adalah penyakit diabetes. Angka kematian yang tinggi yang diakibatkan oleh penyakit diabetes sangat mengkhawatirkan, diagnosis dini begitu penting dilakukan untuk menekan angka kematian. Selain itu diagnosis dini juga merupakan titik awal penderita untuk mencegah terjadinya diabetes lebih parah dengan melakukan pola hidup sehat agar tidak mengalami komplikasi. Diagnosa penyakit diabetes pada manusia salah satunya dapat dilakukan dengan menerapkan algoritma Machine Learning yaitu C4.5. Penelitian ini bertujuan melakukan diagnosa penyakit diabetes untuk menghindari keterlambatan diagnosis yang dapat mengakibatkan komplikasi pada pasien pengidap penyakit diabetes dengan menggunakan Algoritma C4.5 dalam mendiagnosa dan membuat model prediksi yang menghasilkan sebuah pohon keputusan serta pengujian terhadap hasil diagnosa penyakit diabetes. Dalam penelitian ini terdapat beberapa atribut klasifikasi yaitu gender, age, urea, creatinine, HbA1c, cholesterol, trigeliserida, HDL, LDL, VLDL, dan BMI. Hasil dari penelitian ini dijadikan sebagai acuan untuk dapat melihat apakah seseorang terkena diabetes atau tidak. Hasil akhir dari penelitian ini yaitu menghasilkan nilai akurasi sebesar 99.47%, dimana nilai ini menandakan bahwa algoritma C4.5 mampu melakukan diagnosis penyakit diabetes dengan baik.
Copyright (c) 2025 Indah Sagita Cahyani, Karlena Indriani, Monikka Nur Winnarto https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Implementasi Metode Naïve Bayes Pada Ulasan Pengguna Aplikasi Dana Di Google Play Store
Studi ini bertujuan untuk mengalisis sentimen dengan mengimplementasikan metode naive bayes pada ulasan pengguna aplikasi DANA yang terdapat di Google Play Store. Implementasi merupakan proses atau tindakan dalam menerapkan suatu ide, teori, atau rencana ke dalam bentuk yang dapat dijalankan atau digunakan secara nyata. Pendapat pada ulasan aplikasi DANA berjumlah sangat besar. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melakukan analisis sentimen terhadap aplikasi Dana yang ada di Google Play Store menggunakan metode Naive Bayes Classifier. Metode Naïve Bayes adalah salah satu metode klasifikasi yang populer dalam analisis sentimen karena kemampuannya yang tinggi dalam mengklasifikasikan teks berdasarkan probabilitas dari kata-kata yang terdapat di dalamnya. Pengambilan data ulasan dilakukan menggunakan teknik scraping yang dilakukan dengan Google Collab lalu data diolah hingga menhasilkan 500 data. Dari hasil Confusion Matrix menghasilkan akurasi sebesar 80.80%. Hasil penelitian ini membuktikan bahwa algoritma Naive Bayes Classifier memiliki performa yang tinggi dalam menganalisis sentimen ulasan pengguna aplikasi DANA.
Copyright (c) 2025 Raenaldi Ferryan Chandra, Dwi Andini Putri https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Implementasi Sistem Monitoring Jaringan Real-Time Berbasis Open Source Dengan Integrasi Zabbix Dan Telegram
<span style="font-size: 10.0pt; line-height: 107%; font-family: 'Calibri',sans-serif; mso-ascii-theme-font: minor-latin; mso-fareast-font-family: Calibri; mso-fareast-theme-font: minor-latin; mso-hansi-theme-font: minor-latin; mso-bidi-font-family: 'Times New Roman'; mso-bidi-theme-font: minor-bidi; mso-font-kerning: 0pt; mso-ligatures: none; mso-ansi-language: EN-ID; mso-fareast-language: EN-US; mso-bidi-language: AR-SA;">Pemantauan jaringan secara real-time merupakan kebutuhan penting dalam menjaga kinerja dan keandalan infrastruktur Teknologi Informasi (TI) pada perusahaan modern. Ketika terjadi gangguan pada sistem jaringan atau server, keterlambatan dalam mendeteksi dan menindaklanjuti masalah tersebut dapat berdampak pada penurunan produktivitas, bahkan gangguan layanan bisnis. PT Indo Mutu Makmur menghadapi tantangan serupa, di mana belum tersedianya sistem monitoring otomatis menyebabkan keterbatasan dalam mengelola infrastruktur TI secara efisien. Penelitian ini mengusulkan integrasi antara Zabbix sebagai sistem monitoring jaringan berbasis open source dan Telegram sebagai media pengiriman notifikasi real-time kepada administrator. Sistem ini dirancang untuk memantau parameter penting seperti penggunaan CPU, memori, kapasitas disk, dan lalu lintas jaringan. Apabila terdeteksi adanya anomali seperti layanan SNMP yang tidak aktif, sistem secara otomatis akan mengirimkan peringatan melalui bot Telegram. Metode yang digunakan adalah metode model Network Development Life Cycle. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mendeteksi gangguan dengan akurat dan mengirimkan notifikasi dalam waktu kurang dari lima detik, memungkinkan respons cepat dari tim teknis. Dengan demikian, implementasi sistem ini memberikan solusi monitoring yang efisien, terjangkau, dan mudah diadopsi oleh perusahaan berskala kecil hingga menengah. Sistem ini juga meningkatkan visibilitas infrastruktur TI dan mempercepat pengambilan keputusan dalam penanganan insiden.
Copyright (c) 2025 Anton, Hendra Supendar https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Analisis Klasifikasi Dan Prediksi Pola Publikasi Berita Pemprov DKI Jakarta Menggunakan Machine Learning
Dalam era digital, akses informasi melalui berbagai platform online semakin meningkat, termasuk melalui situs web resmi pemerintah. Pemerintah Provinsi DKI Jakarta secara rutin menyampaikan kebijakan, program, dan berita melalui situs webnya. Namun, volume data yang besar dan keragaman topik berita menghadirkan tantangan dalam pengelolaan dan analisis informasi secara efisien. Penelitian ini mengembangkan model klasifikasi dan prediksi pola publikasi berita menggunakan tiga algoritma machine learning yaitu: Support Vector Machine (SVM), Naïve Bayes, dan Random Forest. Dataset yang digunakan berupa berita yang dipublikasikan oleh Pemprov DKI Jakarta selama tahun 2023. Pra-pemrosesan data meliputi pembersihan teks, case folding, tokenizing, normalisasi, penghapusan stopword, dan stemming. Model SVM dan Naïve Bayes diterapkan untuk klasifikasi berita, sedangkan Random Forest digunakan untuk memprediksi pola publikasi berita harian. Proses tuning hyperparameter dilakukan menggunakan GridSearchCV guna meningkatkan kinerja model. Penilaian terhadap klasifikasi dilakukan dengan diukur dari beberapa parameter yaitu akurasi, precision, recall, dan F1-score, sedangkan evaluasi prediksi menggunakan MAE, MSE, dan R². Temuan dari penelitian ini mengindikasikan bahwa SVM menunjukkan performa yang baik dengan akurasi 95%, sedangkan Random Forest berhasil memprediksi pola publikasi berita dengan R² sebesar 0,82. Penelitian ini diharapkan dapat mendukung pengelolaan informasi publik secara lebih efisien dan menyediakan wawasan mengenai pola publikasi berita oleh Pemprov DKI Jakarta.
Copyright (c) 2025 Rifky Permana, Febby Ariyanti Herdiana https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Pieces Framework Untuk Analisis Kepuasan Pengguna Website SMA
Website merupakan salah satu dari perkembangan di bidang teknologi informasi yang dapat menyediakan informasi secara cepat untuk para pengguna website, Website juga terhubung dengan jaringan internet sehingga mudah di akses dari manapun. SMA KORPRI Bekasi merupakan sekolah menengah atas swasta yang telah menggunakan website sebagi sarana untuk menyebarkan informasi kepada penguna website dan membantu proses belajar para siswa-siswi. Untuk melihat seberapa efektif penggunaan website SMA KORPRI Bekasi akan dilakukan analisis tentang kepuasan pengguna dalam menggunakan website. Ada beberapa Teknik analisis yang dapat digunakan dalam melakukan analisis salah satunya adalah dengan metode Pieces Framework. Pieces Framework merupakan metode yang memiliki 6 variabel yaitu : performance, Information and Data, Economy, Control and Securty,Eficiency dan service untuk menganalisis kelemahan. Tujuan penelitian ini untuk melihat tingkat kepuasan pengguna website SMA KORPRI Bekasi. Hasil dari analisis menunjukan bahwa rata-rata siswa-siswi merasa puas. Dengan nilai rata dari setiap variable performace (3,40), information (3,77), economic (3,63), control (3,84), effeciency (3,82), dan service (3,78). Pengguna situs web SMA Korpri rata-rata puas dengan situs web sekolah tersebut.
Copyright (c) 2025 Apri Adiyantoro, Sri Muryani https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Analisis dan Evaluasi Usability Website Bank Woori Saudara Indonesia Menggunakan Metode Usability Testing
Website Bank Woori Saudara (BWS) yang mulai aktif sejak 2014 hingga penelitian ini dilakukan masih dalam tahap pengembangan dan belum pernah dievaluasi dengan menyeluruh. Sebagai platform digital yang mendukung aktivitas perbankan, website BWS menyediakan berbagai informasi dan layanan. Salah satu aspek terpenting yang menentukan kualitas sebuah website adalah usability atau kegunaan. Evaluasi terhadap kegunaan dan efektivitas website menjadi penting untuk meningkatkan kemudahan serta loyalitas pengguna. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi masalah pada website BWS dengan menerapkan metode Usability Testing berdasarkan lima aspek, yaitu aspek Learnability (kegunaan), Memorability (kemudahan dalam mengingat), Efficiency (efisiensi), Error (pencegahan kesalahan) dan Satisfaction (kepuasan pengguna). Metode pengumpulan data dilakukan melalui pengamatan langsung, wawancara, dan angket secara daring. Penentuan jumlah sampel menggunakan teknik Simple Random Sampling dengan jumlah responden sebanyak 100 user, sementara analisis data dilakukan dengan statistik deskriptif dan uji Independent Sample T-Test menggunakan SPSS. Hasil evaluasi usability pada website BWS mengindikasikan bahwa variabel Learnability, Efficiency, dan Errors memiliki pengaruh signifikan terhadap tingkat kepuasan pengguna. Sebaliknya, Memorability tidak menunjukkan pengaruh signifikan dan perlu ditingkatkan. Untuk meningkatkan usability secara keseluruhan, disarankan agar website BWS memperbarui informasi, memperbaiki fitur yang ada, menambahkan fitur “Daftar” dan “Search Engine”, serta meningkatkan aspek Efficiency dan mengurangi kesalahan (Errors), sambil tetap menjaga aspek Memorability. Evaluasi juga perlu dilakukan secara berkala dengan melibatkan pengguna secara langsung. Dapat disimpulkan penelitian ini menekankan bahwa peningkatan aspek usability seperti pembaruan informasi, efisiensi navigasi, dan minimisasi kesalahan dapat meningkatkan kepuasan pengguna, sehingga website BWS dapat memenuhi standar usability yang baik dan memberikan kontribusi positif terhadap kualitas layanan perbankan secara keseluruhan.
Copyright (c) 2025 Mutiara Putri Anjani, Ika Kurniawati, Fachri Amsury, Heriyanto https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Sistem Informasi Geografis Desa Kaputihan: Implementasi dan Pengelolaan Wilayah dengan Metode Waterfall
Pemerintah desa seringkali menghadapi tantangan dalam memetakan batas wilayah dan menentukan titik lokasi bangunan fasilitas umum. Ketidakakuratan dan keterlambatan dalam pemetaan tersebut tidak hanya mengganggu proses administrasi, tetapi juga menyulitkan pengunjung dari luar desa dalam menemukan lokasi tujuan. Dampak ini berpotensi menghambat berbagai aspek pengembangan desa, mulai dari perencanaan infrastruktur hingga penyediaan layanan publik yang efektif. Saat ini, aplikasi peta daring seperti Google Maps telah banyak digunakan untuk kebutuhan navigasi. Namun, aplikasi tersebut memiliki keterbatasan, seperti waktu yang diperlukan untuk meng-update titik lokasi baru dan kesulitan dalam menampilkan lokasi yang kurang populer atau dinamis. Akibatnya, data yang disajikan tidak selalu mencerminkan kondisi lapangan secara real-time atau spesifik terhadap kebutuhan warga desa. Oleh karena itu, diperlukan sebuah sistem informasi geografis (SIG) yang dirancang khusus untuk kebutuhan desa. Tujuan dibuatnya Aplikasi SIG ini diharapkan mampu memetakan batas wilayah secara akurat, menandai titik lokasi fasilitas umum, serta menyediakan informasi detail mengenai jaringan jalan dan lokasi pemukiman. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu metode waterfall.Dengan solusi ini, diharapkan akses informasi bagi pengunjung dan perencanaan administratif oleh pemerintah desa dapat berjalan lebih efisien dan responsif terhadap perubahan kondisi di lapangan.
Copyright (c) 2025 Yani Sri Mulyani https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Peringkat Kepuasan Pelanggan WLAN Lintas jaringan Nusantara menggunakan metode Survei Pengalaman Pengguna
Untuk mengetahui Kepuasan Pelanggan penggunan Wifi Lintas Jaringan Nusantara dilakukan penelitian agar diketahui variabel-variabel yang mempengaruhi kepuasan klien terhadap layanan wifi PT Lintas Jaringan Nusantara. Penyebaran kuesioner menggunakan metode User Experience Questionnaire (kuesioner yang digunakan untuk mengukur pengalaman pengguna terhadap sebuah produk atau sistem), dengan memeriksa kualitas layanan dan loyalitas pelanggan sebagai variabel berpengaruh untuk kepuasan pelanggan. Identifikasi dengan pengalaman pelanggan. Analisis perilaku partisipan melibatkan beberapa langkah, seperti yang dijelaskan dalam metodologi investigasi. Sebagai informasi digunakan data kuantitatif nominal atau numerik, diproses, dan digunakan untuk menghasilkan kesimpulan penelitian. Informasi ini dianggap mendasar karena berasal dari ringkasan awal atau asli. Pemeriksaan validitas dan reliabilitas digunakan untuk menganalisis data untuk penyebaran kuesioner. Masing-masing kategori berikut memiliki skor rata-rata di atas rata-rata: kebaruan 1,18, akurasi 1,29, kejelasan 1,19, efisiensi 1,43), daya tarik 1,44, dan stimulasi 1,29. Diharapkan bahwa temuan studi ini akan memberikan informasi yang berguna bagi PT Lintas Jaringan Nusantara dalam meningkatkan kualitas layanan dan loyalitas pelanggan mereka.
Copyright (c) 2025 TB Didi Aswadi, Yuli Komalasari, Chalimatusadiah, Diah Wijayanti, Indria Widyastuti https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Analisis Design UI/UX Pada Aplikasi Let it Flo Menggunakan Metode Design Thinking
PT.Jasamarga Tollroad Operator telah melakukan pengembangan pada sistem transaksi jalan tol yang disebut Single Lane Free Flow atau pembayaran nir sentuh pada gerbang tol. Untuk mendukung sistem pembayaran nir sentuh PT.Jasamarga Tollroad Operator meluncurkan Aplikasi “Let It Flo” yang dapat di install pada Android dan juga IOS. Aplikasi Let It Flo ini pada rating Playstore dan Appstore dinilai masih terdapat beberapa kendala tampilan yang kurang menarik, pengalaman pengguna yang buruk dapat menyebabkan berkurangnya pengguna atau kegagalan produk, pewarnaan pada aplikasi Let It Flo yang kurang menarik perhatian pengguna, tata letak button yang membingungkan pengguna. Dengan penerapan Design Thingking untuk meningkatkan usability dilakukan design ulang Prototype dan System Usability Scale untuk pengujian Prototype mendapatkan pengalaman positif dengan nilai 74% dan disimpulkan acceptable, grade scale B dan adjective good, serta acceptable pada Prototype Aplikasi Let It Flo.
Copyright (c) 2025 Dimas Primadani, Siti Nurlela https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Implementasi Algoritma C4.5 Untuk Klasifikasi Tingkat Kenaikan Jabatan Pada PT Siprama Cakrawala Depok
Dalam era modern, kenaikan jabatan menjadi tantangan bagi perusahaan karena proses promosi yang sering kali dianggap subjektif. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model klasifikasi kenaikan jabatan menggunakan Algoritma C4.5 guna meningkatkan objektivitas keputusan promosi karyawan. Data dikumpulkan dari database karyawan PT Siprama Cakrawala serta melalui kuesioner kepada manajer, supervisor, dan karyawan. Variabel yang digunakan mencakup kinerja, pengalaman kerja, tingkat pendidikan, sikap kerja, dan keterlibatan dalam proyek. Data dianalisis menggunakan RapidMiner dengan teknik Decision Tree, kemudian divalidasi menggunakan metode Cross Validation untuk mengukur akurasi model. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model yang dihasilkan memiliki tingkat akurasi sebesar 88.91%, dengan classification error sebesar 11.09%. Variabel pengalaman kerja memiliki pengaruh paling dominan dengan nilai information gain tertinggi dan menjadi root node dalam pohon keputusan. Precision model menunjukkan bahwa algoritma C4.5 cukup andal dalam mengklasifikasikan karyawan yang layak dan belum layak mendapatkan promosi jabatan, dengan nilai precision kelayakan sebesar 91.11% dan precision belum layak sebesar 87.50%. Dengan hasil ini, model yang dikembangkan dapat digunakan sebagai alat bantu dalam proses pengambilan keputusan promosi karyawan.
Copyright (c) 2025 Rahayu Ningsih, Muhammad Devan Basunanda, Wati Erawati https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Penerapan Algoritma Naive Bayes Pada Penerimaan Santri Baru Pendidikan Pondok Pesantren
Penerimaan santri baru merupakan tahapan penting dalam sistem pendidikan di sekolah formal maupun di pondok pesantren. Di beberapa pondok pesantren proses penerimaan santri baru sering kali dilakukan secara manual, sehingga rentan terhadap kesalahan data dan penilaian subjektif, yang menyebabkan hasil dari tes seleksi tidak akurat. Seperti yang terjadi di pesantren Shalahuddin Al-Ayyubi Kabupaten Bekasi. Penelitian ini bertujuan untuk membantu pengelola pesantren menetapkan kelulusan tes seleksi santri baru dengan menerapkan algoritma naïve bayes dalam proses penerimaan santri baru, supaya hasil dari tes seleksi bisa lebih akurat dan terkomputerisasi. Penelitian menggunakan pendakatan kuantitatif dengan memanfaatkan data awal sebanyak 47 record, yang dibagi menjadi data testing, 80% untuk data pelatihan dan 20% untuk data pengujian. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma naïve bayes mampu memberikan akurasi sebesar 88.89%, dengan precision sebesar 66,67%, recall sebesar 100% dan nilai AUC sebesar 1,000. Dari hasil prediksi, 7 santri dinyatakan diterima dan 2 santri tidak diterima. Terbukti bahwa algoritma Naïve Bayes memiliki tingkat akurasi yang tinggi serta mampu memberikan hasil prediksi yang valid dan terukur.
Copyright (c) 2025 Yopi Handrianto, Muadz Zidan AlWafi https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Audit Tata Kelola Teknologi Informasi Sistem ITMS dengan COBIT 5 di Kantor Pertanahan Jakarta Selatan
Kantor Pertanahan Kota Administrasi Jakarta Selatan merupakan unit pelaksana teknis dari Kementerian Agraria dan Tata Ruang/BPN yang memanfaatkan Sistem Manajemen Talenta ASN (ITMS) untuk mendukung pengelolaan data kepegawaian dan pengembangan kompetensi aparatur. Namun, efektivitas tata kelola teknologi informasi pada sistem ini belum pernah dievaluasi secara formal. Penelitian ini bertujuan untuk menilai tingkat kapabilitas proses tata kelola TI pada sistem ITMS menggunakan kerangka kerja COBIT 5, khususnya pada domain DSS (Deliver, Service and Support) dan MEA (Monitor, Evaluate and Assess). Hasil audit menunjukkan bahwa MEA01 memperoleh tingkat kapabilitas tertinggi sebesar 5,52, menandakan sistem telah menyediakan informasi yang akurat dan transparan. Secara umum, rata-rata kapabilitas berada pada level 3,78, mendekati level 4 (Predictable Process). Proses DSS01, DSS03, DSS06, dan MEA01 telah mencapai atau melampaui target, sedangkan DSS02, DSS04, DSS05, dan MEA02 masih menunjukkan gap, dengan celah terbesar pada DSS04 sebesar -1,56. Rekomendasi perbaikan mencakup penguatan sistem pelaporan insiden, peningkatan kesiapan layanan melalui pelatihan berkala, serta penguatan kebijakan keamanan informasi. Evaluasi ini diharapkan dapat menjadi dasar pengambilan keputusan dalam peningkatan tata kelola TI yang lebih efektif dan berkelanjutan.
Copyright (c) 2025 Nurmawati, Rani Irma Handayani, Normah, Bakhtiar Rifai https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Inovasi Artificial Intelligence dalam Mengidentifikasi Pneumonia Anak untuk Meningkatkan Efisiensi Diagnostik Menggunakan Model CNN
Pneumonia adalah salah satu jenis infeksi yang paling sering ditemui dan berisiko tinggi di seluruh dunia, yang mengakibatkan angka penyakit dan kematian yang tinggi, khususnya di kalangan populasi yang rentan seperti anak-anak. Dengan demikian, penelitian ini bertujuan untuk menciptakan sistem pintar yang mampu mengidentifikasi pneumonia secara otomatis melalui gambar thorax dengan memanfaatkan arsitektur Convolutional Neural Networks (CNN). Dalam penelitian ini, beberapa arsitektur CNN, yaitu MobileNet V2, ResNet, dan EfficientNet diuji untuk mencari model terbaik, dengan mempertimbangkan risiko overfitting dan penggunaan optimizer yang tepat. Metode yang digunakan mencakup pengumpulan data, preprocessing, pembagian dataset menjadi data train, test dan validasi, serta penerapan teknik transfer learning. Evaluasi dilakukan berdasarkan parameter kinerja seperti akurasi, sensitivitas dan presisi untuk menilai performa model. Hasil penelitian menunjukkan bahwa arsitektur MobileNet V2 memberikan kinerja terbaik dengan akurasi mencapai 93%. Model ini kemudian diimplementasikan dalam sistem cerdas yang dapat mempercepat dan mempermudah proses diagnosis pneumonia sehingga memberikan manfaat signifikan bagi sektor kesehatan dan masyarakat luas. Penelitian ini juga menekankan pentingnya teknik optimasi yang tepat dalam memastikan model dapat bekerja secara optimal di aplikasi dunia nyata.
Copyright (c) 2025 Kresna Ramanda, Monikka Nur Winnarto, Sucitra Sahara https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Algoritma Random Forest Sebagai Uplift Modeling pada Prediksi Retensi Pelanggan Layanan Telekomunikasi
Persaingan penyedia layanan telekomunikasi mengakibatkan potensi pelanggan berpindah layanan ke penyedia lain atau disebut dengan customer churn. Hal ini dapat mengancam keberlangsungan hidup provider tersebut. Oleh karena itu perlu dilakukan upaya prediksi pelanggan yang mungkin akan melakukan churn agar perusahaan dapat mempersiapkan strategi untuk membuat pelanggan dapat kembali berlangganan pada provider tersebut atau disebut dengan customer retention. Oleh karena itu pada penelitian ini akan digunakan algoritma random forest sebagai uplift modeling untuk prediksi retensi pelanggan layanan telekomunikasi. Uplift modeling akan berfokus pada mereformulasi target variabel dari pelanggan yang akan melakukan churn menjadi pelanggan yang mungkin akan melakukan retensi. Sementara algoritma random forest dipilih karena mampu membagi kriteria pemecahan kedalam ruang/segmen yang sesuai dirancang untuk uplift modeling. Metode penelitian yang digunakan pada penelitian ini adalah CRISP-DM yang merupakan kerangka penelitian data mining untuk penelitian lintas industri. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa algoritma yang diusulkan menghasilkan akurasi sebesar 91,87%.
Copyright (c) 2025 Rizki Tri Prasetio, Yudi Ramdhani, Vito Hafizh Cahaya Putra, Pratiwi https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Penerapan Naïve Bayes Berbasis SMOTE Dan Decision Tree Untuk Analisis Sentimen Timnas Indonesia
Penelitian ini bertujuan menganalisis persepsi publik terhadap kinerja Tim Nasional Indonesia pada masa kepelatihan Patrick Kluivert melalui analisis sentimen komentar penggemar di Instagram. Media sosial dipilih karena menjadi wadah utama bagi penggemar untuk menyampaikan opini dan dukungan secara langsung. Sebanyak 300 komentar dikumpulkan dari akun resmi Timnas Indonesia menggunakan teknik data scraping. Data tersebut kemudian melalui proses pembersihan dan pelabelan sebelum dianalisis. Untuk menyeimbangkan distribusi data, digunakan metode Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE). Klasifikasi sentimen dilakukan dengan membandingkan dua algoritma machine learning, yaitu Naïve Bayes dan Decision Tree, guna menilai kinerja masing-masing dalam mengenali sentimen positif maupun negatif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Decision Tree memiliki performa lebih baik, khususnya dengan nilai recall tinggi pada kelas positif, yang menunjukkan kemampuannya dalam mendeteksi sentimen positif secara akurat. Meskipun demikian, model ini masih lemah dalam mengidentifikasi sentimen negatif. Secara keseluruhan, temuan ini menggambarkan antusiasme dan kecintaan besar penggemar terhadap Timnas Indonesia, terlepas dari hasil pertandingan yang diperoleh.
Copyright (c) 2025 Ghudzamir 'Ammar Ibrahim Pasaribu, Ghofar Taufik, Giatika Chrisnawati, Indarti, Dewi Laraswati, Dinda Ayu Muthia https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Aplikasi Diagnosis Penyakit Tuberkulosis Menggunakan Naïve Bayes di Dinas Kesehatan Kota Bandung
Tuberkulosis atau TBC merupakan penyakit yang menular diakibatkan oleh infeksi bakteri patogen Mycobacterium Tuberculosis serta menjadi salah satu faktor penyebab kematian paling tinggi di dunia. Indonesia termasuk negara dengan kasus Tuberculosis yang tinggi, terutama di wilayah padat penduduk dengan sanitasi yang kurang baik. Kota Bandung menghadapi tantangan serius terkait TBC dengan angka kasus yang cukup tinggi. Tercatat 4.800 kasus pada tahun 2024, dan 18.314 kasus pada tahun 2023. Upaya pengendalian telah dilakukan oleh Dinas Kesehatan Kota Bandung melalui agenda Directly Observed Treatment, Short-Course (DOTS) serta kampanye Temukan, Obati, Sampai Sembuh (TOSS). Namun, target pengobatan belum tercapai sepenuhnya akibat keterbatasan akses layanan kesehatan serta minim edukasi deteksi dini. Kajian penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi diagnosis penyakit Tuberkulosis berbasis Android menggunakan metode Naïve Bayes. Pemilihan metode ini dikarenakan memiliki tingkat akurasi tinggi dalam proses diagnosis penyakit berdasarkan gejala-gejalanya. Pengembangan aplikasi dilakukan melalui tahapan model Expert System Development Life-Cycle (ESDLC) yang menerapkan pemrograman mobile pada platform Android dan basis data MySQL. Hasil penelitian sistem pakar ini menunjukkan bahwa aplikasi yang dikembangkan mampu membantu masyarakat dalam mengenali gejala awal TBC serta mendukung petugas TOSS TBC melakukan diagnosis secara cepat dan akurat. Aplikasi diagnosis ini diharapkan mampu berkontribusi dalam peningkatan efektivitas program pencegahan dan pengendalian penyakit TBC di Kota Bandung melalui pemanfaatan teknologi mobile berbasis Android.
Copyright (c) 2025 Phitsa Mauliana, S.T., M.Kom., M.M., Wildan Wiguna, S.Kom., M.Kom., M.M., Dewi Anisa, S.Kom https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Pengembangan Aplikasi Check Font Dengan Algoritma Distribusi Font Pada Dokumen PDF Menggunakan Python
Penggunaan font yang konsisten pada dokumen akademik, seperti skripsi, tesis, dan laporan penelitian, merupakan salah satu persyaratan penting dalam standar penulisan ilmiah. Namun, proses pengecekan font secara manual masih memerlukan waktu yang lama dan berpotensi menimbulkan kesalahan. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan algoritma analisis distribusi font pada pembuatan aplikasi deteksi font otomatis berbasis Python dan Streamlit. Metode yang digunakan mencakup ekstraksi teks dan informasi font dari dokumen PDF, normalisasi nama font untuk menyatukan variasi tipografi tertentu seperti Times New Roman regular, bold, italic), perhitungan distribusi font menggunakan analisis frekuensi, serta visualisasi hasil dalam bentuk grafik batang. Aplikasi ini juga dilengkapi dengan fitur anotasi otomatis berupa highlight pada teks yang tidak sesuai dengan font standar yang ditentukan. Implementasi dilakukan dengan memanfaatkan pustaka PyMuPDF (fitz) untuk pemrosesan PDF, Matplotlib untuk visualisasi, serta Streamlit sebagai antarmuka berbasis web. Hasil pengujian menunjukkan bahwa aplikasi dapat mendeteksi font dengan akurasi tinggi, menyajikan ringkasan distribusi font dalam bentuk persentase, serta memberikan anotasi pada teks yang tidak sesuai secara otomatis. Dengan demikian, aplikasi ini dapat membantu mempercepat proses validasi dokumen akademik dan mengurangi risiko kesalahan format penulisan.
Copyright (c) 2025 Mugi Raharjo, Firmansyah, Rian Septian Anwar, Tommi Alfian Armawan Sandi https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Sistem Keamanan Rumah Berbasis IoT dengan Pengenalan Wajah Manusia dan Hewan Peliharaan Secara Real-Time
Sistem keamanan rumah konvensional memiliki keterbatasan dari segi efisiensi dan keamanan karena masih bergantung pada metode autentikasi manual seperti kunci dan kartu akses, yang rentan terhadap penyalahgunaan serta duplikasi tanpa izin. Untuk mengatasi keterbatasan tersebut, penelitian ini mengusulkan sistem keamanan rumah berbasis biometrik yang mengintegrasikan Machine Learning (ML) dan Internet of Things (IoT) untuk pengenalan wajah dan klasifikasi hewan peliharaan secara real-time. Sistem yang diusulkan menerapkan arsitektur client–server ini, dimana proses pengenalan yang membutuhkan komputasi tinggi dijalankan pada server Ubuntu menggunakan Python, OpenCV, dan TensorFlow. Metode Haar Cascade digunakan untuk mendeteksi wajah manusia, sedangkan Convolutional Neural Network (CNN) diterapkan untuk mengklasifikasikan hewan peliharaan, sehingga sistem mampu membedakan pengguna yang berwenang, individu yang tidak berwenang, serta hewan peliharaan di dalam rumah. Hasil autentikasi dikirimkan melalui protokol HTTP pada jaringan WiFi lokal ke mikrokontroler ESP32, yang selanjutnya mengendalikan mekanisme kunci pintu elektronik. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mencapai akurasi pengenalan wajah sebesar 90% dan akurasi klasifikasi hewan peliharaan sebesar 98%, dengan waktu respons rata-rata berkisar antara 1,5 hingga 1,8 detik pada kondisi jaringan yang stabil. Hasil ini membuktikan bahwa sistem yang diusulkan bersifat andal, responsif, tanpa kontak, serta sesuai untuk diterapkan pada aplikasi keamanan smart home.
Copyright (c) 2025 Fahrizal, Dewi Yumi Novita, Taransa Agasya Tutupoly https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Pendekatan Algoritma Naive Bayes Dalam Memprediksi Penyakit Diabetes
Diabetes melitus merupakan penyakit metabolik yang bersifat kronis dan multifaktorial. Penyakit ini menunjukkan gejala peningkatan kadar gula darah (hiperglikemia) akibat proses metabolisme karbohidrat yang tidak normal, lemak, dan protein yang tidak normal. Hingga saat ini, terdapat lebih dari 150 juta orang yang tercatat di seluruh dunia mengidap penyakit ini dan perkembangan penyakit yang terus meningkat dapat menyebabkan komplikasi yang fatal. Faktanya, sebagian besar masyarakat mengabaikan tanda-tanda awal ini: rasa lapar yang berlebihan, rasa lelah yang tidak wajar, dan luka yang lambat sembuh. Penelitian ini dilakukan untuk analisis algoritma Naïve Bayes pada klasifikasi penyakit diabetes untuk mendapatkan hasil optimal dengan akurasi yang ditawarkan dengan cara ini. Dataset diambil dari website Kaggle yang berjumlah 10.000 data dengan jumlah 2 kelas yaitu Diabetes dan Non Diabetes, kelas Diabetes mencakup sebanyak 8.500 data, sementara kelas Non-Diabetes mencakup 91.500 data. Metode yang digunakan yaitu Algoritma Naïve Bayes. Hasil pengujian menunjukkan bahwa Naïve Bayes mencapai tingkat akurasi sebesar 90,66% yang artinya Algoritma Naive Bayes adalah metode yang baik dan tepat untuk mengklasifikasikan penyakit diabetes.
Copyright (c) 2025 Qudsiah Azizah, Diah Puspitasari, Sulaeman Hadi Sukmana, Erma Delima Sikumbang, Kresna Ramanda https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Implementasi Ethernet Over Internet Protocol Sebagai Alternatif Metro Ethernet pada PT. Infotama Lintas Global
Perkembangan teknologi internet yang semakin pesat membuatnya menjadi faktor yang sangat penting bagi banyak perusahaan. Didalam sebuah perusahaan tidak hanya membutuhkan jaringan lokal atau Local Area Network (LAN) juga membutuhkan jaringan Metropolitan Area Network (MAN) bahkan Internet. PT Infotama Lintas Global yang bergerak sebagai Internet Service Provider memerlukan pengembangan perluasan jaringan agar bisa mencakup banyak area, lebih efisien dan hemat biaya. Penelitian ini menganalisis dan merancang jaringan Virtual Private Network (VPN) berbasis Ethernet Over Internet Protocol (EoIP) sebagai alternatif pengganti Metro Ethernet (Metro-E). Metro-E lazim digunakan untuk interkoneksi L2 antarsitus, namun biayanya relatif tinggi bagi institusi atau UKM. Penelitian ini mengevaluasi Ethernet over IP (EoIP) pada RouterOS sebagai alternatif Metro-E, dengan desain pengujian yang terukur dan dapat direplikasi.Hasil pengujian menunjukkan bahwa EoIP mampu memberikan konektivitas yang stabil dengan latency rata-rata ±3 ms dan throughput hingga 10 Mbps. Dengan demikian, EoIP terbukti dapat menjadi solusi yang efektif dan efisien untuk perluasan jaringan pada ISP skala menengah.
Copyright (c) 2025 Abdul Arif, Anton https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Analisis Segmentasi Wilayah Penjualan menggunakan Algoritma K-Means Clustering
Persaingan bisnis pada era saat ini merupakan tantangan besar pada suatu perusahaan dalam meningkatkan jumlah penjualan suatu produk, sehingga perusahaan dituntut merancang strategi penjualan yang efektif dan tepat sasaran. Salah satu tantangan yang dihadapi oleh PT Masada Abadi, Tangerang, adalah bagaimana menentukan wilayah penjualan kabel listrik yang optimal guna meningkatkan daya saing dan volume penjualan di Tengah persaingan yang cukup kompetetif pada saat ini. Permasalahan yang dihadapi PT Masada Abadi, Tangerang, terdapat pada analisa pola pembelian pelanggan berdasarkan wilayah yang tidak optimal sehingga menghambat efektivitas strategi pemasaran dan distribusi produk. Mengatasi permalasahan tersebut, penelitian ini menerapkan algoritma K-Means clustering sebagai solusi dalam mengoptimalkan wilayah penjualan kabel listrik berdasarkan data. Pemilihan algoritma K-Means clustering bertujuan agar pola penjualan di kelompokkan berdasarkan jumlah penjualan dan total penjualan pada setiap jenis kabel di semua wilayah penjualan sehingga menghasilkan visualisasi klaster yang dapat diinterpretasikan. Hasil pengujian dari penerapan algoritma K-Means clustering diperoleh 3 cluster wilayah penjualan dengan wilayah penjualan paling rendah terdapat 3 wilayah yaitu Tanggerang, Surabaya dan Jakarta Selatan, wilayah penjualan sedang terdapat 4 wilayah yaitu Jakarta pusat, Bandung, Jakarta Timur dan Jogjakarta, dan wilayah penjualan paling tinggi terdapat 3 wilayah yaitu Kalimantan, Jakarta Barat dan Bekasi.
Copyright (c) 2025 Erdin Gari, Retno Sari https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Pembuatan Model Rekomendasi Gerakan Olahraga Berbasis Content-Based Filtering Dengan Integrasi Clustering dan Klasifikasi
Sistem rekomendasi gerakan olahraga menjadi esensial dalam mempromosikan gaya hidup sehat dengan memberikan saran aktivitas yang personal. Latar belakang ini mendorong pengembangan sistem rekomendasi yang mampu memahami karakteristik pengguna dan menyediakan rekomendasi aktivitas yang relevan. Tujuan penelitian ini adalah merancang dan mengimplementasikan model rekomendasi terintegrasi melalui tiga metode utama: clustering, klasifikasi, dan content-based filtering. Tahap pertama, clustering, menggunakan algoritma K-Means untuk mengelompokkan 3.000 partisipan ke dalam klaster 'Aktif' dan 'Pasif' berdasarkan profil kebugaran, yang kemudian menjadi fitur penting dalam tahap klasifikasi. Selanjutnya, berbagai model machine learning dievaluasi untuk memprediksi jenis aktivitas olahraga utama yang sesuai dengan profil pengguna. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model K-Nearest Neighbors (KNN) adalah yang terbaik dengan akurasi 0.4875, mengungguli Decision Tree, Random Forest, dan Deep Learning. Model KNN yang terlatih disimpan untuk deployment. Tahap terakhir adalah content-based filtering yang merekomendasikan tiga aktivitas serupa dengan aktivitas utama hasil prediksi, berdasarkan fitur konten seperti intensitas, tingkat kebugaran, kalori, dan langkah harian menggunakan Cosine Similarity. Sistem berhasil memprediksi aktivitas utama (misalnya cycling) dan memberikan rekomendasi relevan (seperti running, basketball, dan tennis) berdasarkan input profil pengguna.
Copyright (c) 2025 Andi Wibowo, Wati Erawati https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Aplikasi Pemesanan Menu Menggunakan Quick Response Code dan Payment Gateway di Kafe Kopi Insight
Efisiensi layanan menjadi tolak ukur vital dalam keberlangsungan bisnis food and beverage. Di Bekasi, Kafe Kopi Insight menghadapi tantangan operasional serius terkait manajemen antrean dan akurasi data pesanan yang selama ini dikelola secara manual. Sebagai langkah solutif, penelitian ini merancang sebuah platform digital berbasis laman web yang mengombinasikan teknologi pindai kode QR (Quick Response Code) dengan gerbang pembayaran otomatis (payment gateway) dari Midtrans. Mekanisme ini memberikan fleksibilitas bagi pengunjung untuk melakukan pemesanan mandiri (self-service) langsung dari meja serta menyelesaikan transaksi pembayaran secara nirkontak (cashless). Konstruksi perangkat lunak dibangun menggunakan pendekatan alur Waterfall dan kerangka kerja CodeIgniter, mencakup modul vital seperti otentikasi admin, kontrol inventaris stok, input order, hingga rekapitulasi transaksi. Validasi performa sistem dilakukan melalui uji fungsionalitas (Black Box Testing), yang menghasilkan simpulan bahwa seluruh fitur beroperasi valid sesuai rancangan. Penerapan sistem ini terbukti mampu memangkas durasi pemesanan, mengurai kepadatan di area kasir, serta menekan risiko kesalahan input manusia, yang berkontribusi signifikan pada peningkatan produktivitas operasional kafe.
Copyright (c) 2025 Ade Kusna Eka Syahputra, Rizal Ruba’i, Alpito Gilang Ramadhan, Ade Suryadi https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Pemanfaatan Algoritma Support Vector Machine dalam Analisis Sentimen Ulasan Pengguna Aplikasi POLRI Presisi
Kepolisian Negara Republik Indonesia (Polri) merupakan institusi penting dalam pelayanan publik, termasuk pengurusan administrasi SIM dan SKCK. Untuk mendukung transformasi digital, Polri merilis aplikasi POLRI Presisi. Penelitian ini menganalisis sentimen ulasan pengguna terhadap fitur layanan SIM dan SKCK pada aplikasi tersebut. Sebanyak 4000 ulasan dikumpulkan melalui web scraping dari Google Play Store dan diberi label menggunakan pendekatan lexicon-based ke dalam tiga kelas: positif, negatif, dan netral. Ulasan diproses melalui cleaning, case folding, normalisasi, tokenisasi, negation handling, stopword removal, dan stemming. Fitur teks dikonversi menggunakan TF-IDF dan digabungkan dengan fitur leksikal. Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) diterapkan untuk menyeimbangkan data latih. Model klasifikasi dibangun menggunakan Support Vector Machine (SVM) dan dioptimalkan melalui GridSearchCV. Hasil penelitian menunjukkan distribusi sentimen sebesar 76,36% negatif, 12,23% netral, dan 11,41% positif. Model SVM mampu mengklasifikasikan sentimen dengan akurasi 91,50%, f1-score makro 0,82, dan ROC-AUC makro 0,9693. Temuan ini membuktikan efektivitas SVM dalam menganalisis sentimen ulasan pengguna aplikasi POLRI Presisi secara akurat.
Copyright (c) 2025 Yopi Handrianto, Omar Pahlevi, Mateus Hantoro Winarsa https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Kombinasi Metode ROC-SAW Untuk Analisis Efisiensi Bahan Bakar Kendaraan LSUV
The SAW (Simple Additive Weighting) method, also known as the Scoring Method or Weighted Sum Method, is a simple yet effective multi-criteria decision-making technique. SAW works by calculating the total sum of weighted scores for each alternative. However, this method is sensitive to weights, so subjective weight selection can affect the final results. The purpose of this study is to determine the effectiveness of combining two decision support methods to be implemented in comparing fuel-efficient LSUV (Low Sport Utility Vehicle) vehicles. The methods used are ROC (Rank Order Centroid) for weighting criteria and SAW (Simple Additive Weighting) applied to multi-criteria decisions in determining the performance ranking of each vehicle. After in-depth analysis, this study shows that the combination of the ROC and SAW methods can provide a clear picture of the advantages of each vehicle and is effective for assessing the fuel efficiency of LSUVs in Indonesia based on the established criteria. The conclusion of this study provides recommendations on the use of a combination of these two methods for more accurate and effective analysis in supporting decision making.
Copyright (c) 2025 Santoso Setiawan, Suryanto https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0