Jurnal Infortech
type: channel
description: 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.
publisher: LPPM Universitas Bina Sarana Informatika
language: en
publication name: Jurnal Infortech
issn: 2715-8160
items: Analisis Tingkat Kepuasan Pengguna Aplikasi Alpukat Betawi Menggunakan Metode End User Computing Satisfaction (EUCS)
items: Klasifikasi Diagnosis Penyakit Diabetes Menggunakan Algoritma C4.5
items: Implementasi Metode Naïve Bayes Pada Ulasan Pengguna Aplikasi Dana Di Google Play Store
items: Implementasi Sistem Monitoring Jaringan Real-Time Berbasis Open Source Dengan Integrasi Zabbix Dan Telegram
items: Analisis Klasifikasi Dan Prediksi Pola Publikasi Berita Pemprov DKI Jakarta Menggunakan Machine Learning
items: Pieces Framework Untuk Analisis Kepuasan Pengguna Website SMA
items: Analisis dan Evaluasi Usability Website Bank Woori Saudara Indonesia Menggunakan Metode Usability Testing
items: Sistem Informasi Geografis Desa Kaputihan: Implementasi dan Pengelolaan Wilayah dengan Metode Waterfall
items: Peringkat Kepuasan Pelanggan WLAN Lintas jaringan Nusantara menggunakan metode Survei Pengalaman Pengguna
items: Analisis Design UI/UX Pada Aplikasi Let it Flo Menggunakan Metode Design Thinking
items: Implementasi Algoritma C4.5 Untuk Klasifikasi Tingkat Kenaikan Jabatan Pada PT Siprama Cakrawala Depok
items: Penerapan Algoritma Naive Bayes Pada Penerimaan Santri Baru Pendidikan Pondok Pesantren
items: Audit Tata Kelola Teknologi Informasi Sistem ITMS dengan COBIT 5 di Kantor Pertanahan Jakarta Selatan
items: Inovasi Artificial Intelligence dalam Mengidentifikasi Pneumonia Anak untuk Meningkatkan Efisiensi Diagnostik Menggunakan Model CNN
items: Algoritma Random Forest Sebagai Uplift Modeling pada Prediksi Retensi Pelanggan Layanan Telekomunikasi
items: Penerapan Naïve Bayes Berbasis SMOTE Dan Decision Tree Untuk Analisis Sentimen Timnas Indonesia
items: Aplikasi Diagnosis Penyakit Tuberkulosis Menggunakan Naïve Bayes di Dinas Kesehatan Kota Bandung
items: Pengembangan Aplikasi Check Font Dengan Algoritma Distribusi Font Pada Dokumen PDF Menggunakan Python
items: Sistem Keamanan Rumah Berbasis IoT dengan Pengenalan Wajah Manusia dan Hewan Peliharaan Secara Real-Time
items: Pendekatan Algoritma Naive Bayes Dalam Memprediksi Penyakit Diabetes
items: Implementasi Ethernet Over Internet Protocol Sebagai Alternatif Metro Ethernet pada PT. Infotama Lintas Global
items: Analisis Segmentasi Wilayah Penjualan menggunakan Algoritma K-Means Clustering
items: Pembuatan Model Rekomendasi Gerakan Olahraga Berbasis Content-Based Filtering Dengan Integrasi Clustering dan Klasifikasi
items: Aplikasi Pemesanan Menu Menggunakan Quick Response Code dan Payment Gateway di Kafe Kopi Insight
items: Pemanfaatan Algoritma Support Vector Machine dalam Analisis Sentimen Ulasan Pengguna Aplikasi POLRI Presisi
items: Kombinasi Metode ROC-SAW Untuk Analisis Efisiensi Bahan Bakar Kendaraan LSUV

Analisis Tingkat Kepuasan Pengguna Aplikasi Alpukat Betawi Menggunakan Metode End User Computing Satisfaction (EUCS)
type: item
description: 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).
subject: Articles
  topic: section
subject: End User Computing Satisfication
  topic: keywords
subject: Kepuasan Pengguna
  topic: keywords
subject: Alpukat Betawi
  topic: keywords
creator: Sayid Ghiazzuddin Ahmad
creator: Tika Adilah M
rights: Copyright (c) 2025 Sayid Ghiazzuddin Ahmad, Tika Adilah M https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
date: 2025-06-16
publication date: 2025-06-16
starting page: 76
ending page: 83
doi: 10.31294/infortech.v7i1.12368

Klasifikasi Diagnosis Penyakit Diabetes Menggunakan Algoritma C4.5
type: item
description: 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.
subject: Articles
  topic: section
subject: Diabetes
  topic: keywords
subject: Data Mining
  topic: keywords
subject: Algoritma C4.5
  topic: keywords
creator: Indah Sagita Cahyani
creator: Karlena Indriani
creator: Monikka Nur Winnarto
rights: Copyright (c) 2025 Indah Sagita Cahyani, Karlena Indriani, Monikka Nur Winnarto https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
date: 2025-06-16
publication date: 2025-06-16
starting page: 70
ending page: 75
doi: 10.31294/infortech.v7i1.12367

Implementasi Metode Naïve Bayes Pada Ulasan Pengguna Aplikasi Dana Di Google Play Store
type: item
description: 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.
subject: Articles
  topic: section
subject: Implementasi
  topic: keywords
subject: DANA
  topic: keywords
subject: metode Naive Bayes
  topic: keywords
subject: scraping
  topic: keywords
subject: google play
  topic: keywords
creator: Raenaldi Ferryan Chandra
creator: Dwi Andini Putri
rights: Copyright (c) 2025 Raenaldi Ferryan Chandra, Dwi Andini Putri https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
date: 2025-06-16
publication date: 2025-06-16
starting page: 64
ending page: 69
doi: 10.31294/infortech.v7i1.12366

Implementasi Sistem Monitoring Jaringan Real-Time Berbasis Open Source Dengan Integrasi Zabbix Dan Telegram
type: item
description: <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.
subject: Articles
  topic: section
subject: Zabbix
  topic: keywords
subject: Network Monitoring
  topic: keywords
subject: Telegram
  topic: keywords
creator: Anton Anton
creator: Hendra Supendar
rights: Copyright (c) 2025 Anton, Hendra Supendar https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
date: 2025-06-16
publication date: 2025-06-16
starting page: 56
ending page: 63
doi: 10.31294/infortech.v7i1.12365

Analisis Klasifikasi Dan Prediksi Pola Publikasi Berita Pemprov DKI Jakarta Menggunakan Machine Learning
type: item
description: 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.
subject: Articles
  topic: section
subject: Klasifikasi Berita
  topic: keywords
subject: Prediksi Pola Publikasi
  topic: keywords
subject: Machine Learning
  topic: keywords
creator: Rifky Permana
creator: Febby Ariyanti Herdiana
rights: Copyright (c) 2025 Rifky Permana, Febby Ariyanti Herdiana https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
date: 2025-06-16
publication date: 2025-06-16
starting page: 50
ending page: 55
doi: 10.31294/infortech.v7i1.12364

Pieces Framework Untuk Analisis Kepuasan Pengguna Website SMA
type: item
description: 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.
subject: Articles
  topic: section
subject: Pieces Framework
  topic: keywords
subject: Analisis Kepuasan Pengguna
  topic: keywords
subject: Website SMA
  topic: keywords
creator: Apri Adiyantoro
creator: Sri Muryani
rights: Copyright (c) 2025 Apri Adiyantoro, Sri Muryani https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
date: 2025-06-16
publication date: 2025-06-16
starting page: 43
ending page: 49
doi: 10.31294/infortech.v7i1.12363

Analisis dan Evaluasi Usability Website Bank Woori Saudara Indonesia Menggunakan Metode Usability Testing
type: item
description: 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 m…
subject: Articles
  topic: section
subject: Analisis
  topic: keywords
subject: evaluasi
  topic: keywords
subject: usability testing
  topic: keywords
subject: website
  topic: keywords
creator: Mutiara Putri Anjani
creator: Ika Kurniawati
creator: Fachri Amsury
creator: Heriyanto Heriyanto
rights: Copyright (c) 2025 Mutiara Putri Anjani, Ika Kurniawati, Fachri Amsury, Heriyanto https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
date: 2025-06-16
publication date: 2025-06-16
starting page: 34
ending page: 42
doi: 10.31294/infortech.v7i1.12362

Sistem Informasi Geografis Desa Kaputihan: Implementasi dan Pengelolaan Wilayah dengan Metode Waterfall
type: item
description: 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.
subject: Articles
  topic: section
subject: SIG
  topic: keywords
subject: Google Maps
  topic: keywords
subject: Metode Waterfall
  topic: keywords
creator: Yani Sri Mulyani
rights: Copyright (c) 2025 Yani Sri Mulyani https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
date: 2025-06-16
publication date: 2025-06-16
starting page: 26
ending page: 33
doi: 10.31294/infortech.v7i1.12361

Peringkat Kepuasan Pelanggan WLAN Lintas jaringan Nusantara menggunakan metode Survei Pengalaman Pengguna
type: item
description: 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.
subject: Articles
  topic: section
subject: Kepuasan Pelanggan
  topic: keywords
subject: Wifi
  topic: keywords
subject: UEQ
  topic: keywords
creator: TB Didi Aswadi
creator: Yuli Komalasari
creator: Chalimatusadiah Chalimatusadiah
creator: Diah Wijayanti
creator: Indria Widyastuti
rights: Copyright (c) 2025 TB Didi Aswadi, Yuli Komalasari, Chalimatusadiah, Diah Wijayanti, Indria Widyastuti https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
date: 2025-06-16
publication date: 2025-06-16
starting page: 20
ending page: 25
doi: 10.31294/infortech.v7i1.12360

Analisis Design UI/UX Pada Aplikasi Let it Flo Menggunakan Metode Design Thinking
type: item
description: 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.
subject: Articles
  topic: section
subject: UI/UX/ Design
  topic: keywords
subject: Design Thingking
  topic: keywords
subject: System Usability Scale
  topic: keywords
creator: Dimas Primadani
creator: Siti Nurlela
rights: Copyright (c) 2025 Dimas Primadani, Siti Nurlela https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
date: 2025-06-16
publication date: 2025-06-16
starting page: 14
ending page: 19
doi: 10.31294/infortech.v7i1.12359

Implementasi Algoritma C4.5 Untuk Klasifikasi Tingkat Kenaikan Jabatan Pada PT Siprama Cakrawala Depok
type: item
description: 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.
subject: Articles
  topic: section
subject: Algoritma C4.5
  topic: keywords
subject: Data Mining
  topic: keywords
subject: Klasifikasi Karyawan
  topic: keywords
creator: Rahayu Ningsih
creator: Muhammad Devan Basunanda
creator: Wati Erawati
rights: Copyright (c) 2025 Rahayu Ningsih, Muhammad Devan Basunanda, Wati Erawati https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
date: 2025-06-16
publication date: 2025-06-16
starting page: 6
ending page: 13
doi: 10.31294/infortech.v7i1.12358

Penerapan Algoritma Naive Bayes Pada Penerimaan Santri Baru Pendidikan Pondok Pesantren
type: item
description: 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.
subject: Articles
  topic: section
subject: Penerimaan Santri Baru
  topic: keywords
subject: Pesantren
  topic: keywords
subject: Algoritma Naïve Bayes
  topic: keywords
creator: Yopi Handrianto
creator: Muadz Zidan AlWafi
rights: Copyright (c) 2025 Yopi Handrianto, Muadz Zidan AlWafi https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
date: 2025-06-16
publication date: 2025-06-16
starting page: 1
ending page: 5
doi: 10.31294/infortech.v7i1.12357

Audit Tata Kelola Teknologi Informasi Sistem ITMS dengan COBIT 5 di Kantor Pertanahan Jakarta Selatan
type: item
description: 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.
subject: Articles
  topic: section
subject: Audit TI
  topic: keywords
subject: COBIT 5
  topic: keywords
subject: ITMS
  topic: keywords
subject: Kantor Pertanahan
  topic: keywords
creator: Rani Irma Handayani
creator: Normah Normah
creator: Bakhtiar Rifai
creator: Nurmawati Nurmawati
rights: Copyright (c) 2025 Nurmawati, Rani Irma Handayani, Normah, Bakhtiar Rifai https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
date: 2025-12-24
publication date: 2025-12-24
starting page: 95
ending page: 103
doi: 10.31294/infortech.v7i2.11636

Inovasi Artificial Intelligence dalam Mengidentifikasi Pneumonia Anak untuk Meningkatkan Efisiensi Diagnostik Menggunakan Model CNN
type: item
description: 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.
subject: Articles
  topic: section
subject: Pneumonia
  topic: keywords
subject: Arsitekture CNN
  topic: keywords
subject: MobileNet V2
  topic: keywords
creator: Kresna Ramanda
creator: Monikka Nur Winnarto
creator: Sucitra Sahara
rights: Copyright (c) 2025 Kresna Ramanda, Monikka Nur Winnarto, Sucitra Sahara https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
date: 2025-12-24
publication date: 2025-12-24
starting page: 124
ending page: 129
doi: 10.31294/infortech.v7i2.11383

Algoritma Random Forest Sebagai Uplift Modeling pada Prediksi Retensi Pelanggan Layanan Telekomunikasi
type: item
description: 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%.
subject: Articles
  topic: section
subject: customer churn
  topic: keywords
subject: customer retention
  topic: keywords
subject: uplift modeling
  topic: keywords
subject: random forest
  topic: keywords
creator: Rizki Tri Prasetio
creator: Yudi Ramdhani
creator: Vito Hafizh Cahaya Putra
creator: Pratiwi Pratiwi
rights: Copyright (c) 2025 Rizki Tri Prasetio, Yudi Ramdhani, Vito Hafizh Cahaya Putra, Pratiwi https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
date: 2025-12-24
publication date: 2025-12-24
starting page: 84
ending page: 88
doi: 10.31294/infortech.v7i2.11577

Penerapan Naïve Bayes Berbasis SMOTE Dan Decision Tree Untuk Analisis Sentimen Timnas Indonesia
type: item
description: 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.
subject: Articles
  topic: section
subject: Analisis Sentimen
  topic: keywords
subject: Naive Bayes
  topic: keywords
subject: Decision Tree
  topic: keywords
subject: SMOTE
  topic: keywords
creator: Ghudzamir 'Ammar Ibrahim Pasaribu
creator: Ghofar Taufik
creator: Giatika Chrisnawati
creator: Indarti
creator: Dewi Laraswati
creator: Dinda Ayu Muthia
rights: 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
date: 2025-12-24
publication date: 2025-12-24
starting page: 152
ending page: 160
doi: 10.31294/infortech.v7i2.11570

Aplikasi Diagnosis Penyakit Tuberkulosis Menggunakan Naïve Bayes di Dinas Kesehatan Kota Bandung
type: item
description: 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.
subject: Articles
  topic: section
subject: Sistem Pakar
  topic: keywords
subject: Diagnosis Tuberkulosis
  topic: keywords
subject: Metode Naïve Bayes
  topic: keywords
subject: Aplikasi Android
  topic: keywords
subject: Model ESDLC
  topic: keywords
creator: Phitsa Mauliana
creator: Wildan Wiguna
creator: Dewi Anisa
rights: 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
date: 2025-12-24
publication date: 2025-12-24
starting page: 161
ending page: 170
doi: 10.31294/infortech.v7i2.11507

Pengembangan Aplikasi Check Font Dengan Algoritma Distribusi Font Pada Dokumen PDF Menggunakan Python
type: item
description: 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.
subject: Articles
  topic: section
subject: Analisis Distribusi Font
  topic: keywords
subject: Deteksi Font Otomatis
  topic: keywords
subject: Dokumen PDF
  topic: keywords
subject: Python
  topic: keywords
subject: Streamlit
  topic: keywords
creator: Mugi Raharjo
creator: Firmansyah
creator: Rian Septian Anwar
creator: Tommi Alfian Armawan Sandi
rights: Copyright (c) 2025 Mugi Raharjo, Firmansyah, Rian Septian Anwar, Tommi Alfian Armawan Sandi https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
date: 2025-12-24
publication date: 2025-12-24
starting page: 112
ending page: 117
doi: 10.31294/infortech.v7i2.11413

Sistem Keamanan Rumah Berbasis IoT dengan Pengenalan Wajah Manusia dan Hewan Peliharaan Secara Real-Time
type: item
description: 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.
subject: Articles
  topic: section
subject: Pengenalan Biometrik
  topic: keywords
subject: Visi Komputer
  topic: keywords
subject: ESP32
  topic: keywords
subject: Internet of Things (IoT)
  topic: keywords
subject: Machine Learning
  topic: keywords
creator: Fahrizal Fahrizal
creator: Dewi Yumi Novita
creator: Taransa Agasya Tutupoly
rights: Copyright (c) 2025 Fahrizal, Dewi Yumi Novita, Taransa Agasya Tutupoly https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
date: 2025-12-24
publication date: 2025-12-24
starting page: 178
ending page: 182
doi: 10.31294/infortech.v7i2.11409

Pendekatan Algoritma Naive Bayes Dalam Memprediksi Penyakit Diabetes
type: item
description: 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.
subject: Articles
  topic: section
subject: Naive Bayes
  topic: keywords
subject: Diabetes
  topic: keywords
subject: Machine Learning
  topic: keywords
subject: Klasifikasi
  topic: keywords
creator: Qudsiah Azizah
creator: Diah Puspitasari
creator: Sulaeman Hadi Sukmana
creator: Erma Delima Sikumbang
creator: Kresna Ramanda
rights: Copyright (c) 2025 Qudsiah Azizah, Diah Puspitasari, Sulaeman Hadi Sukmana, Erma Delima Sikumbang, Kresna Ramanda https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
date: 2025-12-24
publication date: 2025-12-24
starting page: 89
ending page: 94
doi: 10.31294/infortech.v7i2.11397

Implementasi Ethernet Over Internet Protocol Sebagai Alternatif Metro Ethernet pada PT. Infotama Lintas Global
type: item
description: 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.
subject: Articles
  topic: section
subject: VPN
  topic: keywords
subject: EoIP
  topic: keywords
subject: MikrotikOS
  topic: keywords
creator: Abdul Arif
creator: Anton Anton
rights: Copyright (c) 2025 Abdul Arif, Anton https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
date: 2025-12-24
publication date: 2025-12-24
starting page: 171
ending page: 177
doi: 10.31294/infortech.v7i2.11395

Analisis Segmentasi Wilayah Penjualan menggunakan Algoritma K-Means Clustering
type: item
description: 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.
subject: Articles
  topic: section
subject: K-Means
  topic: keywords
subject: Clustering
  topic: keywords
subject: Penjualan Kabel Listik
  topic: keywords
creator: Erdin Gari
creator: Retno Sari
rights: Copyright (c) 2025 Erdin Gari, Retno Sari https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
date: 2025-12-24
publication date: 2025-12-24
starting page: 145
ending page: 151
doi: 10.31294/infortech.v7i2.11385

Pembuatan Model Rekomendasi Gerakan Olahraga Berbasis Content-Based Filtering Dengan Integrasi Clustering dan Klasifikasi
type: item
description: 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.
subject: Articles
  topic: section
creator: Andi Wibowo
creator: Wati Erawati
rights: Copyright (c) 2025 Andi Wibowo, Wati Erawati https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
date: 2025-12-24
publication date: 2025-12-24
starting page: 130
ending page: 136
doi: 10.31294/infortech.v7i2.11384

Aplikasi Pemesanan Menu Menggunakan Quick Response Code dan Payment Gateway di Kafe Kopi Insight
type: item
description: 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.
subject: Articles
  topic: section
subject: Reservasi Digital
  topic: keywords
subject: Transaksi Nontunai
  topic: keywords
subject: Optimalisasi Layanan
  topic: keywords
subject: CodeIgniter
  topic: keywords
subject: Kode QR
  topic: keywords
creator: Ade Kusna Eka Syahputra
creator: Rizal Ruba’i
creator: Alpito Gilang Ramadhan
creator: Ade Suryadi
rights: Copyright (c) 2025 Ade Kusna Eka Syahputra, Rizal Ruba’i, Alpito Gilang Ramadhan, Ade Suryadi https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
date: 2025-12-24
publication date: 2025-12-24
starting page: 104
ending page: 111
doi: 10.31294/infortech.v7i2.11382

Pemanfaatan Algoritma Support Vector Machine dalam Analisis Sentimen Ulasan Pengguna Aplikasi POLRI Presisi
type: item
description: 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.
subject: Articles
  topic: section
subject: Sentimen Ulasan
  topic: keywords
subject: SVM
  topic: keywords
subject: POLRI Presisi
  topic: keywords
creator: Yopi Handrianto
creator: Omar Pahlevi
creator: Mateus Hantoro Winarsa
rights: Copyright (c) 2025 Yopi Handrianto, Omar Pahlevi, Mateus Hantoro Winarsa https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
date: 2025-12-24
publication date: 2025-12-24
starting page: 118
ending page: 123
doi: 10.31294/infortech.v7i2.11378

Kombinasi Metode ROC-SAW Untuk Analisis Efisiensi Bahan Bakar Kendaraan LSUV
type: item
description: 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.
subject: Articles
  topic: section
subject: Rank Order Centroid
  topic: keywords
subject: Simple Additive Weighting
  topic: keywords
subject: Low Sport Utility Vehicle
  topic: keywords
subject: Keputusan Multi-Kriteria
  topic: keywords
subject: Bahan Bakar
  topic: keywords
creator: Santoso Setiawan
creator: Suryanto
rights: Copyright (c) 2025 Santoso Setiawan, Suryanto https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
date: 2025-12-24
publication date: 2025-12-24
starting page: 137
ending page: 144
doi: 10.31294/infortech.v7i2.11372