Informatics and Computer Engineering Journal
Informatics and Computer Engineering Journal adalah jurnal yang diterbitkan oleh Program Studi Teknologi Komputer Universitas Bina Sarana Informatika Kampus Banyumas. Informatics and Computer Engineering Journal terbit 2 kali setahun (Februari dan Agustus) dalam bentuk elektronik dengan E-ISSN 2798-6845. Jurnal ini berisi naskah artikel ilmiah dan penelitian yang mencakup bidang: Infomation System, Networking, Aplication Mobile, Software Engineering, Web Programming, Mobile Computing, dan Aplikasi Sains.
Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LPPM) Universitas Bina Sarana Informatika
Sistem Informasi Deteksi Deepfake Video Promosi Affiliate Menggunakan Arsitektur Inception-ResNet v2
Maraknya pemanfaatan video pendek dalam platform affiliate marketing saat ini menghadapi ancaman siber baru berupa teknologi deepfake. Manipulasi wajah tokoh publik atau influencer oleh pihak tidak bertanggung jawab untuk mengejar komisi afiliasi berpotensi merusak integritas sistem, merugikan konsumen, dan menurunkan reputasi platform e-commerce. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sebuah subsistem tata kelola konten (Content Governance IS) otomatis guna mendeteksi dan memitigasi penyebaran video deepfake promosi produk. Metode yang diusulkan mengintegrasikan algoritma Multi-task Cascaded Convolutional Networks (MTCNN) pada tahap preprocessing untuk mengekstrak Region of Interest (ROI) wajah secara dinamis ke dalam matriks 160 X 160 piksel melalui lingkungan Google Colab. Selanjutnya, klasifikasi biner dilakukan memanfaatkan teknik Transfer Learning berbasis arsitektur Deep Learning Inception-ResNet v2 yang dikombinasikan dengan Global Average Pooling serta lapisan dropout (rate=0.5) untuk mencegah overfitting. Pengambilan keputusan pada sistem informasi ini menerapkan Three-Tier Decision Framework dengan pembagian zona otomatis (Approved, Pending untuk Audit, dan Rejected). Sesuai hipotesis, implementasi model ini mampu menghasilkan deteksi dengan tingkat akurasi yang tinggi serta efisiensi waktu pemrosesan komputasi yang sangat cepat (waktu inferensi < 1 detik per video). Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi signifikan berupa model arsitektur sistem informasi keamanan konten yang tangguh, adaptif, dan siap diintegrasikan sebagai API pada sistem manajemen konten skala besar.
Deepfake, Affiliate Marketing, Inception-ResNet v2
Copyright (c) 2026 Joko Dwi Mulyanto, Supriatiningsih, Ubaidillah https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Analisis Keamanan Data Pribadi Pada Pengguna E-Commerce Tiktok Shop Terhadap Ancaman Data Pribadi
Kemunculan TikTok Shop membawa perubahan besar dalam cara masyarakat Indonesia dalam berbelanja. Tidak sedikit pengguna yang tanpa sadar menyerahkan begitu banyak informasi pribadi supaya bisa menikmati kemudahan berbelanja. Tapi, sejauh mana data mereka benar-benar aman? Penelitian ini ada untuk menjawab pertanyaan tersebut dengan melihat bagaimana pengguna TikTok Shop memandang keamanan data pribadi, sekaligus menggali apakah lama tidaknya pengguna dalam menggunakan aplikasi ini bisa meningkatkan kesadaran mereka terhadap keamanan data pribadi. Sebanyak 42 responden dari kalangan mahasiswa Universitas Bina Sarana Informatika dan karyawan PT Pelangi Elasindo dilibatkan dalam penelitian ini melalui kuesioner daring, dengan data yang kemudian diolah secara deskriptif. Dari hasil yang diperoleh, pengguna berusia 23 hingga 26 tahun mendominasi dengan proporsi 45,24%. Lebih dari separuh responden sudah mengenal fitur keamanan seperti Autentikasi Dua Faktor, namun masih ada 35,71% yang sama sekali belum mengetahuinya. Hal yang menarik ditemukan pada persepsi ancaman, yaitu tepat 50% responden mengaku pernah merasa data mereka terancam selama berbelanja. Sementara itu, pengguna yang baru mengenal TikTok Shop justru memiliki kepercayaan paling tinggi dengan rata-rata skor 3,67, lebih tinggi dibanding pengguna 1–2 tahun (3,18) maupun pengguna jangka panjang (3,20). Temuan ini memberi sinyal bahwa semakin lama seseorang menggunakan aplikasi, belum tentu rasa percayanya ikut bertumbuh. TikTok Shop perlu lebih serius dalam memperkuat perlindungan data dan mematuhi Undang-Undang Perlindungan Data Pribadi Nomor 27 Tahun 2022.
Copyright (c) 2026 Nawaf Milfi Mubarok, Nur Rohaeni, Herjuno Bramantyo Al Ayyubi, Tama Maulana Rekha, Hernawati https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
MONITORING SERVER DEEBIAN TERDISTRIBUSI MENGGUNAKAN ALGORITMA ROUND ROBIN DAN METODE SNMP
- Pengelolaan infrastruktur server terdistribusi dalam skala menengah hingga luas menghadapi tantangan besar dalam menjaga ketersediaan layanan (availability) dan stabilitas performa sistem. Pemantauan (monitoring) yang dilakukan secara simultan terhadap banyak node target sering kali memicu lonjakan beban kerja (overhead) baik pada sisi server manajer maupun pada lalu lintas jaringan. Penelitian ini mengimplementasikan sistem pemantauan server terdistribusi berbasis sistem operasi Debian menggunakan protokol Simple Network Management Protocol (SNMP) yang diintegrasikan dengan algoritma penjadwalan Round Robin. Metode penelitian dilakukan dengan mengonfigurasi SNMP Agent pada beberapa node target (10.28.126.220, 10.28.126.221, dan 10.28.126.222) serta membangun skrip otomatisasi berbasis Bash Shell pada server manajer untuk mengeksekusi penarikan data secara sekuensial. Algoritma Round Robin diterapkan sebagai basis antrean untuk menjamin asas keadilan (fairness) dan keteraturan waktu pemindaian (polling interval) antar-node. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem berhasil mengumpulkan data performa CPU Idle secara real-time melalui Object Identifier (OID) .1.3.6.1.4.1.2021.11.11.0. Namun, pengujian awal menemui kendala teknis berupa kegagalan pemuatan data akibat pembatasan akses MIB View bawaan (systemonly) pada berkas snmpd.conf server target. Solusi diaplikasikan dengan melakukan rekonfigurasi hak akses komunitas SNMP menjadi cakupan penuh (view all included). Penelitian ini menyimpulkan bahwa kombinasi metode SNMP dan algoritma Round Robin mampu mereduksi potensi kongesti jaringan pada sistem monitoring terdistribusi dan memberikan visibilitas performa yang akurat.
Copyright (c) 2026 Lotar Mateus Sinaga, Marta Rahmawati Purba, Gabriel Dwi Artha Butarbutar, Ronald Hutasoit https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Prediksi Harga Saham IDX30 Menggunakan Long Short-Term Memory (LSTM) dengan Variabel Makroekonomi
Penelitian ini bertujuan memprediksi harga saham indeks IDX30 menggunakan model Long Short-Term Memory (LSTM) dengan mengevaluasi pengaruh integrasi variabel makroekonomi berupa tingkat inflasi dan suku bunga. Data harga saham harian IDX30 diselaraskan dengan data makroekonomi bulanan melalui proses left join dan forward fill sehingga menghasilkan dataset harian yang konsisten. Selanjutnya, data dibagi menjadi data latih dan data uji dengan rasio 80:20 serta dinormalisasi menggunakan Min-Max Scaling. Model dikembangkan dalam dua skenario dengan arsitektur yang sama, yaitu satu lapisan LSTM berisi 8 unit, batch size 32, learning rate 0,001, tanpa dropout, dan menggunakan Adam optimizer. Skenario pertama menerapkan pendekatan univariat yang hanya memanfaatkan data historis harga IDX30, sedangkan skenario kedua menggunakan pendekatan multivariat dengan menambahkan variabel inflasi dan suku bunga. Hasil penelitian menunjukkan bahwa integrasi variabel makroekonomi mampu meningkatkan kinerja model secara signifikan. Model multivariat menghasilkan nilai RMSE sebesar 7,7442 dan MAE sebesar 6,1353, lebih rendah dibandingkan model univariat yang memperoleh RMSE 8,8129 dan MAE 6,7300. Selain itu, nilai koefisien determinasi (R²) meningkat dari 0,8636 menjadi 0,8947 pada data pengujian. Temuan ini menunjukkan bahwa informasi makroekonomi memberikan kontribusi penting dalam meningkatkan kemampuan model LSTM untuk menangkap pola pergerakan harga saham, sehingga menghasilkan prediksi yang lebih akurat dan robust dibandingkan penggunaan data historis harga saham saja
Copyright (c) 2026 M. Rizky Ardiansyah Putra, Pradita Eko Prasetyo Utomo, Akhiyar Waladi https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Implementasi Liveness Face Recognition dan Fake GPS Detection pada Sistem Presensi Pegawai Berbasis Web
Pengelolaan kehadiran pegawai kontrak di Bandar Udara Sultan Thaha Jambi masih bergantung pada mesin fingerprint terpusat dan rekapitulasi manual, yang menimbulkan ketidakefisienan waktu, risiko kesalahan manusia, serta minimnya transparansi. Meskipun sistem presensi berbasis web mulai diadopsi di beberapa instansi, celah keamanan seperti serangan foto statis (photo replay) dan pemalsuan lokasi (GPS spoofing) masih rentan terjadi. Penelitian ini mengusulkan pengembangan sistem informasi manajemen penjadwalan dan kehadiran berbasis web yang mengimplementasikan mekanisme validasi berlapis, yaitu Liveness Face Recognition dan Fake GPS Detection. Metode pengembangan yang digunakan adalah Prototype untuk memastikan kesesuaian sistem melalui umpan balik iteratif. Validasi wajah dilakukan menggunakan mekanisme challenge-response dan perhitungan Euclidean Distance berbasis face-api.js. Sementara itu, deteksi Fake GPS dianalisis menggunakan konsep Sliding Window Buffer (lima titik koordinat) dan Rumus Haversine untuk memvalidasi radius geofencing. Hasil pengujian sistem menunjukkan bahwa seluruh skenario fungsional berjalan sesuai kebutuhan. Pada pengujian non-fungsional, sistem berhasil mengamankan data, menjaga integritas data, dan kompatibel di berbagai perangkat. Kendala awal pada waktu muat halaman berhasil dioptimalkan menjadi ≤ 5 detik melalui penerapan teknik Lazy Loading dan Service Worker Caching. Sistem ini terbukti efektif meningkatkan akurasi, transparansi, dan keamanan presensi pegawai.
Copyright (c) 2026 Naufal Septrio Akbar, Edi Saputra, Willy Bima Alfajri https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
ANALISIS PERUBAHAN TUTUPAN LAHAN KOTA JAMBI BERBASIS KLASIFIKASI NDVI DAN EKSTRAKSI POLA SPEKTRAL MENGGUNAKAN DECISION TREE PADA CITRA LANDSAT 8
-Kota Jambi sebagai wilayah dengan pertumbuhan penduduk dan pembangunan yang pesat mengalami tekanan terhadap tutupan lahan. Penelitian ini menganalisis perubahan tutupan lahan di Kota Jambi selama periode 2016–2025 menggunakan citra satelit Landsat 8 OLI/TIRS, indeks vegetasi Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), dan algoritma Decision Tree. Data citra diperoleh melalui platform Google Earth Engine (GEE) dengan tahapan pra-pemrosesan meliputi cloud masking menggunakan band QA_PIXEL, koreksi reflektansi, dan penyusunan komposit tahunan menggunakan metode median composite. Nilai NDVI dihitung di QGIS menggunakan formula (Band 5 − Band 4) / (Band 5 + Band 4), kemudian diklasifikasikan berdasarkan threshold NDVI menjadi enam kelas tutupan lahan, yaitu badan air, lahan terbuka, rumput, pertanian/taman, semak belukar, dan hutan lebat. Hasil klasifikasi NDVI tersebut digunakan sebagai label target untuk melatih model Decision Tree, sedangkan tujuh band spektral Landsat 8 digunakan sebagai fitur input dengan pembagian data temporal split 70:30. Model Decision Tree selanjutnya digunakan untuk mengekstraksi feature importance dan decision rules sebagai representasi karakteristik spektral setiap kelas tutupan lahan. Hasil evaluasi menunjukkan Overall Accuracy sebesar 89,61%, Kappa Coefficient sebesar 0,85457, dan weighted F1-Score sebesar 0,89. Hasil ekstraksi feature importance menunjukkan bahwa Band 4 (Red) dan Band 5 (Near Infrared), sebagai band penyusun NDVI, merupakan fitur spektral yang paling relevan dalam membedakan kelas tutupan lahan. Analisis perubahan menunjukkan bahwa luas hutan lebat menurun sebesar 1.393,92 ha (−16,1%), sedangkan pertanian/taman meningkat sebesar 721,53 ha (+19,2%). Hasil penelitian mengindikasikan adanya tekanan terhadap vegetasi Kota Jambi akibat perkembangan wilayah
Land Cover, Landsat 8, NDVI, Decision Tree
Copyright (c) 2026 Ayu Friska Purba, Daniel Arsa, Nindy Raisa Hanum https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Analisis Perbandingan Algoritma Semi-Supervised Learning dalam Klasifikasi Adiksi Smartphone dengan Keterbatasan Data Terlabel
Penelitian ini menganalisis perbandingan kinerja algoritma Semi-Supervised Learning (SSL), Support Vector Machine (SVM), dan Neural Network dalam klasifikasi adiksi smartphone pada kondisi keterbata- san data terlabel. Dataset yang digunakan berjumlah 7.500 sampel dengan 15 variabel perilaku digital dan gaya hidup. Skenario eksperimen disusun secara realistis dengan hanya menggunakan 2% data latih berlabel dan 98% data tidak berlabel untuk merepresentasikan fenomena label scarcity. Hasil pengujian menunjukkan bahwa SSL mencapai performa terbaik dengan akurasi sebesar 88,09%, melampaui SVM (86,13%) dan Neural Network (85,96%). Analisis confusion matrix mengonfirmasi bahwa SSL mem- berikan prediksi yang lebih seimbang antarkelas serta mampu menurunkan kesalahan prediksi kritis dibanding model supervised murni. Meskipun demikian, terdapat trade-off di mana SSL membutuhkan biaya komputasi yang jauh lebih tinggi, dengan waktu pelatihan mencapai 21,76 detik berbanding SVM yang hanya 0,006 detik. Temuan ini menegaskan bahwa pemanfaatan data tidak berlabel melalui mekanisme pseudo-labeling merupakan strategi efektif untuk meningkatkan kualitas deteksi dini adiksi smartphone ketika proses pelabelan data oleh ahli bersifat mahal dan terbatas.
Adiksi Smartphone, Semi-Supervised Learning, Label Scarcity.
Copyright (c) 2026 Triadi Widianto; Nani Purwati; Hidayat Muhammad Nur, Ahmad Syukron, Sardiarinto, Eko Saputro https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Forensik Digital E-Learning Menggunakan Footprinting-Open Source Intelligence (OSINT)
Keunggulan Ilmu Pengetahuan dan Teknologi memiliki ancaman keamanan sistem yang dapat munculkan kejahatan siber (cybercrime) menggunakan jaringan komputer. Penyalahgunaan kejahatan komputer mencakup, SQL Injection, Cross Site Scripting dan peretasan situs. Untuk itulah memetakan jaringan komunikasi pada sistem informasi berbasis web perlu dilakukan simulasi atau mitigasi pada sebuah sistem atau forensik digital. Proses forensik digital ini mengumpulkan informasi dari situs web (footprinting) dan jaringan komputer menggunakan metode dan sistem operasi Open-Source, adapun pengumpulan datanya menggunakan metode NIJ. Metode ini untuk mendapatkan barang bukti digital yang divisualisasikan ke bentuk network mapping. Hasil dari penelitian ini adalah rekomendasi untuk membantu administrator jaringan dalam mengambil keputusan berikut strategi keamanan sistem dan jaringan komputer melalui penguraian suatu kasus kejahatan siber yang berhasil terdeteksi.
Copyright (c) 2026 saifudin, Muhammad Hidayat Nur, Nuzul Imam Fadlilah, Sunanto https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Evaluasi Tata Kelola Layanan TI Berbasis COBIT 5 untuk Resiliensi Operasional: Pembelajaran Sektor Publik Menuju Pengembangan Infrastruktur Digital (Studi Kasus: BPBD DKI Jakarta)
Efektivitas penanggulangan bencana di wilayah megapolitan seperti DKI Jakarta sangat bergantung pada keandalan operasional dan dukungan layanan teknologi informasi. Namun, ketidakselarasan antara Standar Operasional Prosedur (SOP) dengan kerangka kerja tata kelola TI global seringkali menghambat respons insiden yang cepat. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi tingkat kapabilitas tata kelola TI pada Badan Penanggulangan Bencana Daerah (BPBD) DKI Jakarta, dengan fokus pada domain Deliver, Service, and Support (DSS) dalam kerangka kerja COBIT 5. Menggunakan pendekatan metode campuran (mixed-method), data dikumpulkan melalui observasi lapangan, dokumentasi SOP, dan kuesioner kepada 12 responden kunci. Hasil analisis menunjukkan tingkat kematangan rata-rata berada pada level 4 (Predictable Process), namun ditemukan kesenjangan signifikan pada sub-domain DSS02.02 terkait klasifikasi insiden yang hanya mencapai level 2.6. Temuan ini mengindikasikan bahwa meskipun infrastruktur fisik dan fasilitas telah dikelola dengan baik, mekanisme pencatatan dan prioritas insiden layanan masih bersifat ad-hoc. Penelitian ini berkontribusi memberikan peta jalan perbaikan SOP berbasis risiko untuk meningkatkan resiliensi organisasi publik dalam situasi darurat. Penelitian ini berkontribusi memberikan peta jalan perbaikan SOP berbasis risiko untuk meningkatkan resiliensi organisasi publik dalam situasi darurat. Lebih jauh, temuan mengenai urgensi sistem manajemen insiden terintegrasi dalam riset ini menjadi fondasi (best practice) bagi tim peneliti dalam merancang tata kelola operasional layanan TI pada pengembangan perangkat lunak terapan di sektor strategis lainnya pada penelitian mendatang
Copyright (c) 2026 yustina Mei Sella, Supriatiningsih, Saghifa Fitriana https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Perbandingan Metode K-Means dan Hierarchical Clustering pada Rekomendasi Musik Berbasis Audio Spotify Features Sistem
Penelitian ini membandingkan metode K-Means dan Hierarchical Clustering dalam sistem rekomendasi musik berbasis audio features Spotify. Dataset yang digunakan berasal dari Spotify Tracks Dataset yang terdiri dari sekitar 114.000 lagu, kemudian melalui tahap pra-pemrosesan diperoleh sekitar 81.000 lagu valid. Untuk efisiensi komputasi, digunakan 5.000 lagu sebagai data eksperimen. Clustering dilakukan menggunakan 6 cluster dengan sembilan atribut audio. Evaluasi menggunakan Silhouette Score dan Davies–Bouldin Index menunjukkan bahwa K-Means memperoleh nilai Silhouette Score 0,1900 dan Davies–Bouldin Index 1,4445, sedangkan Hierarchical Clustering memperoleh nilai Silhouette Score 0,1782 dan Davies–Bouldin Index 1,4522. Hasil ini menunjukkan bahwa K-Means menghasilkan cluster yang lebih kompak. Sistem rekomendasi yang dibangun mampu memberikan rekomendasi lagu yang relevan berdasarkan kemiripan karakteristik audio.
Copyright (c) 2026 Samuel Mahesa Sinulingga, Farrel Reyhan Putra, Andhika Dwi Rachmawanto, Michael Jeconiah Yonathan, Valentino Wijaya, Vitri Tundjungsari https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Pemodelan Tren Pendapatan Game Gacha Menggunakan Regresi Linier
The rapid growth of the digital gaming industry, particularly games with gacha monetization systems, has resulted in highly fluctuating revenue patterns over time. Game revenue does not always follow a linear trend, as it is influenced by various factors such as in-game events, content updates, and player behavior. This study aims to analyze the effect of time variables (months) on the revenue of three popular gacha games, namely Genshin Impact, Honkai: Star Rail, and Zenless Zone Zero. This research employs a quantitative approach using simple linear regression analysis. The data used in this study are secondary data in the form of monthly revenue collected from AppMagic, covering the period from January to December 2025. The results indicate that all three games have negative regression coefficients, suggesting a declining revenue trend over time. However, the coefficient of determination values are relatively low, indicating that the time variable has a very limited ability to explain revenue variation. These findings suggest that gacha game revenue is not significantly influenced by time alone but is driven by other non-linear factors. Therefore, simple linear regression can only provide a general trend and is insufficient to fully describe the dynamics of gacha game revenue.
Copyright (c) 2026 Yosua Tambunan, Yudi Yohannes, Sardo Sipayung https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Analisis Pengelompokan kabupatan/kota di Provinsi Sumatera Utara berdasarkan Penyakit Menular Menggunakan Algoritma K-Means
Infectious diseases remain a major public health problem in North Sumatra Province. The uneven distribution of infectious diseases across districts and cities has resulted in suboptimal disease control efforts that are often not well targeted. Several infectious diseases that still require special attention include tuberculosis, leprosy, malaria, and dengue fever. Variations in disease incidence among regions indicate the need for an analytical method capable of describing disease distribution patterns in a structured manner to support regional-based health policy prioritization. This study applies a data mining approach using clustering methods with the K-Means algorithm to group districts and cities in North Sumatra Province based on infectious disease characteristics. The data used include indicators of tuberculosis case detection, tuberculosis treatment success rates, the number of leprosy cases, malaria morbidity rates, and dengue fever morbidity rates. The study area covers Tapanuli Tengah, Toba Samosir, Labuhanbatu, Simalungun, Dairi, Karo, Deli Serdang, Langkat, Nias Selatan, Pakpak Bharat, Serdang Bedagai, Batu Bara, Padang Lawas, and Labuhanbatu Utara. The research stages consist of data preprocessing, determining the number of clusters, distance calculation using Euclidean Distance, and iterative processes until stable clustering results are obtained. The results show that districts and cities in North Sumatra Province can be grouped into three clusters, namely regions with high, medium, and low levels of infectious diseases. This clustering is expected to support decision-making in determining priority areas for infectious disease control by local governments
infectious diseases, data mining, clustering, K-Means, North Sumatra
Copyright (c) 2026 suriaty suriaty padang, Setiani Hulu, Sardo Parningotan Sipayung https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Implementasi Prediksi Stok Barang Menggunakan Algoritma Support Vector Regression (SVR) pada Marketplace UMKM Berbasis Microservices
Penelitian ini menangani tantangan kritis manajemen inventaris pada Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) dengan mengimplementasikan modul prediksi stok menggunakan algoritma Support Vector Regression (SVR) dalam arsitektur Microservices. Menggunakan kerangka kerja CRISP-DM, penelitian ini memproses data historis penjualan melalui rekayasa fitur sliding window dan transformasi logaritma untuk menangani pola permintaan non-linear. Sistem dirancang dengan memisahkan fungsi operasional berbasis Node.js dan mesin komputasi AI berbasis Python. Pemisahan ini bertujuan untuk meningkatkan skalabilitas dan performa aplikasi. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model SVR dengan kernel Radial Basis Function (RBF) mencapai Root Mean Square Error (RMSE) sebesar 3.57 dan koefisien determinasi ($R^2$) sebesar 0.64, membuktikan kemampuannya dalam memberikan rekomendasi stok yang akurat dan berbasis data. Solusi yang diusulkan mampu memitigasi risiko overstock dan stockout serta mendorong perubahan manajemen inventaris dari proses manual yang bersifat reaktif menuju sistem otomatis yang lebih proaktif., serta meningkatkan efisiensi operasional dan keberlanjutan finansial bagi UMKM.
Copyright (c) 2026 Gregorius Christian Sunaryo, Rafi Nazhmi Nugraha, Muhammad Shandy Winata, Muhammad Rafi Zamzami, Maryam Silva Rahayu, Rahma Dina Ariyanti, Nidda Adzkya Nurfitria https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Analisis Kepuasan Pengguna Aplikasi Spotify Menggunakan Metode Pengukuran Kinerja End-User Computing Satisfaction (Eucs)
Penelitian ini bertujuan menganalisis tingkat kepuasan pengguna Aplikasi Spotify menggunakan kerangka End-User Computing Satisfaction (EUCS). Metode survei kuantitatif diterapkan dengan melibatkan pengguna Spotify umum. Model EUCS diuji melalui lima dimensi: Content, Accuracy, Format, Ease of Use, dan Timeliness. Hasil analisis struktural (PLS-SEM) menunjukkan bahwa seluruh dimensi tersebut secara simultan berpengaruh positif dan signifikan terhadap Kepuasan Pengguna, dengan Koefisien Determinasi (R²) sangat kuat sebesar 0.955. Secara parsial, semua dimensi juga terbukti signifikan. Temuan utama menunjukkan bahwa Timeliness merupakan prediktor paling dominan, menekankan pentingnya kecepatan loading, respon sistem, dan minimnya buffering dalam pengalaman streaming. Implikasi penelitian merekomendasikan pengembang Spotify untuk memprioritaskan peningkatan infrastruktur demi layanan real-time yang cepat, serta tetap menjaga akurasi rekomendasi dan kemudahan navigasi.
Spotify, Kepuasan Pengguna, End-User Computing Satisfaction
Copyright (c) 2026 Citra Fratiwi Mooduto, Muhammad Zulfikar Pratama Hasan, Raya Rizali Mutawakkil Mantau, La Ode Ferdi, Muhammad Rifai Katili https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Komparasi Naïve Bayes dan Random Forest untuk Prediksi Tingkat Stres Berdasarkan Pola Penggunaan Medsos
Tingkat stres yang terkait dengan penggunaan media sosial (Medsos) menjadi perhatian utama dalam kesehatan mental digital. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja dua algoritma machine learning yang populer, yaitu Naïve Bayes dan Random Forest, dalam memprediksi tingkat stres pengguna media sosial (medsos). Data yang digunakan terdiri dari 500 sampel dengan variabel seperti usia, jenis kelamin, durasi penggunaan ponsel, kualitas tidur, dan platform media sosial yang digunakan. Kedua model dievaluasi menggunakan metrik Akurasi, Presisi, Recall, dan F1-Score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Naïve Bayes secara konsisten mengungguli Random Forest pada semua metrik evaluasi, dengan akurasi mencapai 92%, dibandingkan dengan akurasi 88% untuk Random Forest.
Machine Learning, Prediksi Stres, Media Sosial
Copyright (c) 2026 Saifudin, sunanto, Nuzul Imam Fadlillah https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Prediksi Risiko Kesehatan Bayi Berbasis Parameter Tumbuh Kembang dengan Menggunakan Gradient Boosting
Kesehatan bayi merupakan indikator penting kualitas generasi masa depan, namun deteksi dini risiko kesehatan sering terkendala keterbatasan tenaga medis dan sistem pemantauan efektif. Penelitian ini mengembangkan sistem prediksi risiko kesehatan bayi berusia 0-30 hari menggunakan algoritma Gradient Boosting berdasarkan parameter tumbuh kembang. Metode pengembangan sistem menggunakan Agile Scrum dengan dataset "Infant Wellness and Risk Evaluation" yang melalui tahap pra-pemrosesan data dan feature engineering. Hasil evaluasi menunjukkan model mencapai akurasi 94%, recall 84% untuk kelas berisiko, dan precision 71%. Analisis feature importance mengidentifikasi age_days, oxygen_saturation, dan heart_rate_zscore sebagai fitur paling berpengaruh. Sistem prediksi berbasis web yang dihasilkan ini nantinya diharapkan dapat menjadi alat bantu yang efektif bagi tenaga medis. Infant health is an important indicator of future generation quality, but early detection of health risks is often constrained by limitations of medical personnel and effective monitoring systems. This research develops a health risk prediction system for infants aged 0-30 days using Gradient Boosting algorithm based on growth and development parameters. The system development method uses Agile Scrum with "Infant Wellness and Risk Evaluation" dataset through data preprocessing and feature engineering stages. Evaluation results show the model achieves 94% accuracy, 84% recall for at-risk class, and 71% precision. Feature importance analysis identifies age_days, oxygen_saturation, and heart_rate_zscore as the most influential features. The resulting web-based system has potential as an effective assistance tool for medical personnel.
Copyright (c) 2026 Astatia Hulu, Juan Sebastian Aimar, Firyal Aufa Nabilah, Syifa Nur Rakhmah, Findi Ayu Sariasih, Imam Sutoyo https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Pengaruh Kualitas Layanan Aplikasi MyMRTJ Terhadap Kepuasan Pengguna Menggunakan Metode Servqual
PT MRT Jakarta merupakan BUMD yang berdiri pada 17 Juni 2008 dan mulai mengoperasikan layanan MRT sejak 2019 sebagai solusi transportasi massal di Jakarta. Untuk mendukung transformasi digital, PT MRT Jakarta meluncurkan aplikasi MyMRTJ pada April 2019 yang menyediakan layanan informasi jadwal, pembelian tiket digital, dan fitur hiburan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh kualitas layanan aplikasi MyMRTJ terhadap kepuasan pengguna dengan metode SERVQUAL, yang mencakup lima dimensi: Tangibles, Reliability, Responsiveness, Assurance, dan Empathy. Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif melalui penyebaran kuesioner kepada 100 responden pengguna aktif aplikasi. Data dianalisis menggunakan uji validitas, reliabilitas, regresi linear berganda, serta uji T dan F dengan bantuan SPSS. Hasil penelitian menunjukkan bahwa secara simultan kelima dimensi SERVQUAL berpengaruh signifikan terhadap kepuasan pengguna (uji F signifikan). Secara parsial, dimensi Responsiveness dan Assurance berpengaruh signifikan, sedangkan dimensi lainnya tidak berpengaruh signifikan. Hipotesis alternatif (H₁) diterima dan hipotesis nol (H₀) ditolak, yang berarti terdapat pengaruh signifikan antara kualitas layanan MyMRTJ dan kepuasan pengguna.
Copyright (c) 2026 Yopi Handrianto, Tanzil Zirohim https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
SISTEM PRESENSI DETEKSI WAJAH MENGGUNAKAN METODE USER CENTERED DESIGN (UCD)
Caffe merupakan tempat yang menyediakan minuman dan banyak ragam cemilan, untuk berkumpul dan bercengkrama. Kedisiplinan merupakan landasan untuk membangun sebuah usaha, Banyumas Coffe memiliki karyawan yang cukup banyak sekitar 25 orang, sistem kebutuhan untuk keamanan dan kedisiplinan seperti presensi yang diperlukan, untuk meningkatkan kualitas dan pelayan juga terhadap pelanggan. Banyumas Caffe masih memiliki sistem absensi yang rawan disalah gunakan seperti titip absen, datang terlambat dan sebagainya. Hal tersebut dimanfaatkan oleh beberapa karyawan yang kurang disiplin, selain itu karyawan memerlukan aplikasi traffic absen agar mengetahui kinerja karyawan secara mandiri, hal tersebut untuk meningkatkan dan memberikan kinerja yang baik terhadap perusahaan. Dari permasalahan tersebut maka dibuatlah Perancangan Sistem Aplikasi Presensi Deteksi Wajah Café Banyumas Coffe Purwokerto Menggunakan Metode Prototyping. Perancangan bantuan sistem ini menggunakan metode prototype dengan tools Unified Modeling Language (UML) untuk menggambarkan diagram alur sistem seperti usecase, Activity, Entity Relationship Diagram (ERD), Logical Record Structure (LRS), class dan sequence diagram yang secara berurutan menjadi kesatuan sistem. Pembuatan prototype atau desain rancangan website menggunakan Figma, dan pengelolaan database menggunakan Phpmyadmin. Dengan menggunakan perancangan website yang terkomputerisasi, dapat memberikan gambaran mengenai sistem presensi deteksi wajah. Kata Kunci : Presensi, Sistem Informasi, User Centered Design
Copyright (c) 2025 yustina meisella kristania kristania, Saghifa Fitriana https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Analisis Sentimen Masyarakat Mengenai Revisi UU TNI di X Menggunakan Metode Naive Bayes
Perkembangan media sosial yang pesat sudah menjadikan platform seperti X (sebelumnya Twitter) sebagai sumber utama data tentang opini publik. Masyarakat aktif membagikan pandangan mereka terhadap banyak isu soisal maupun politik melalui cuitan yang bersifat terbuka dan real-time. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentiment masyarakat terhadap Revisi Undang -Undang TNI yang mendapatkan berbagai tanggapan publik, terutama di media sosial. Revisi ini dianggap kontroversial karena dinilai dapat memperluas peran TNI di ranah sipil tanpa mekanisme akuntabilitas yang jelas. Data diperoleh dari platform X menggunakan kata kunci “Tolak Revisi UU TNI” dalam rentang waktu 15-20 maret 2025, dengan total 1.003 cuitan. Proses analisis melibatkan tahapan preprocessing data, pelabelan sentiment, implementasi klasifikasi menggunakan algoritma Naïve Bayes, serta evaluasi hasil klasifikasi. Naïve Bayes dipilih karena kompetensinya yang efisien dalam menangani data teks dan akurat dalam klasifikasi sentiment. Hasil akhir dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan gambaran umum terhadap pandangan masyarakat, apakah cenderung mendukung (pro) atau menolak (kontra) terhadap Revisi UU TNI, serta menghasilkan kontribusi bagi pengambilan keputusan dari kajian kebijakan publik berbasis data.
Copyright (c) 2025 serliana barutu, Rasit Junaedi Silalahi, Yosua Tambunan, Putri Angel Lipipian, Yudi Yohannes https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Implementasi Sistem Tata Kelola UMKM Menggunakan Metode Prototyping Base on Cloud Computing Berdasarkan Analisis PEST
Cloud computing adalah model penyampaian layanan teknologi informasi yang memungkinkan pengguna untuk mengakses dan menggunakan sumber daya komputasi melalui internet. Dengan cloud computing, UMKM dapat mengurangi biaya investasi awal dalam infrastruktur IT, serta mendapatkan akses kepada teknologi dan aplikasi yang sebelumnya mungkin tidak terjangkau. Di samping itu, cloud computing juga menawarkan skalabilitas, yang memungkinkan UMKM untuk menyesuaikan kapasitas sumber daya sesuai dengan kebutuhan usaha mereka. Data dikumpulkan melalui survei dan wawancara dengan pemilik UMKM serta melalui analisis dokumen terkait UMKM. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem tata kelola UMKM yang efektif dengan memanfaatkan metode Prototyping berbasis cloud computing, serta menganalisis faktor-faktor eksternal yang mempengaruhi implementasi sistem tersebut melalui analisis PEST. Selain itu, pemetaan ini juga mengidentifikasi peluang dan tantangan yang dihadapi oleh UMKM dalam mengembangkan bisnis mereka. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan baru mengenai penerapan teknologi informasi dalam pengelolaan UMKM. Hasil penelitian ini dapat digunakan sebagai dasar untuk pengembangan strategi bisnis yang lebih efektif dan berkelanjutan bagi UMKM. Selain itu, pemetaan ini juga dapat membantu pemerintah dan stakeholder terkait dalam merancang kebijakan dan program yang mendukung pertumbuhan dan perkembangan UMKM.
metode prototyping, pemetaan umkm, Analisis PEST
Copyright (c) 2025 Dr Ir Taufik Baidawi M.Kom, Aswar Hanif S.Kom, M.M.S.I, Harna Adianto S.Si, M.T, Endang Wahyudi S.Kom M.Kom, Lilik Martanto S.Kom M.Kom, Dr Heri Kuswara S.Kom M.Kom https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Evaluasi Penggunaan Website E-Pusklaster pada UPTD Puskesmas Cimuning Menggunakan Metode PIECES
Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi sistem informasi berbasis web E-Pusklaster yang digunakan di UPTD Puskesmas Cimuning dalam mendukung layanan kesehatan masyarakat. Evaluasi dilakukan menggunakan metode PIECES yang mencakup enam aspek: Performance, Information, Economy, Control, Efficiency, dan Service. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif deskriptif dengan penyebaran kuesioner kepada 37 responden yang merupakan pengguna aktif sistem. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa semua aspek PIECES memiliki nilai rata-rata di atas 3,5 dengan aspek Economy memperoleh nilai tertinggi (4,24), dan aspek Efficiency serta Control menjadi aspek dengan nilai terendah (masing-masing 3,78 dan 3,79). Rata-rata keseluruhan sebesar 3,92 menunjukkan bahwa sistem E-Pusklaster berada dalam kategori baik. Temuan ini menyarankan perlunya penyempurnaan pada aspek efisiensi input data dan kestabilan sistem untuk mengoptimalkan pelayanan digital di puskesmas.
Evaluasi Sistem Informasi, E-Pusklaster, PIECES, Website Puskesmas, Sistem Kesehatan Digital
Copyright (c) 2026 Satria Bima Dewantara, Mely Mailasari https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Evaluasi Usability Website E-Pusklaster Menggunakan System Usability Scale (SUS) pada UPTD Puskesmas Cimuning
Penelitian ini dilakukan untuk menilai tingkat kemudahan penggunaan (usability) dari sistem website E-Pusklaster yang dimanfaatkan oleh petugas internal di UPTD Puskesmas Cimuning. Data dikumpulkan melalui penyebaran kuesioner System Usability Scale (SUS) yang terdiri dari 10 item pernyataan menggunakan skala Likert 1 hingga 5. Berdasarkan hasil pengolahan data, skor rata-rata usability yang diperoleh adalah 50,69 yang tergolong dalam kategori “Not Acceptable”. Evaluasi lanjutan terhadap lima komponen usability menunjukkan bahwa aspek learnability dan efficiency mendapat nilai lebih tinggi dibandingkan errors, memorability, dan satisfaction. Temuan ini selaras dengan permasalahan utama yang dialami pengguna, seperti teks yang sulit terbaca karena menyatu dengan latar belakang, sistem yang sering lambat saat jam sibuk, serta gangguan server pada jam operasional. Oleh karena itu, perbaikan menyeluruh dibutuhkan agar sistem dapat digunakan lebih optimal dan nyaman oleh petugas puskesmas.
Copyright (c) 2026 Ayudiah Ravalini, Muhamad Abdul Ghani https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Penerapan Algoritma Decision Tree Dengan Optimasi Parameter Dalam Memprediksi Reaksi Autoimun Akibat Obat
In the latest developments in medical technology, machine learning, especially the application of the Decision Tree algorithm, is becoming an increasingly popular approach for large-scale health data analysis. Decision Tree is known for its ability to identify hidden patterns in clinical data with interpretation that is easy for medical professionals to understand. Through the process of parameter optimization, the accuracy of the model can be significantly improved, allowing for more precise predictions of possible autoimmune reactions due to the use of certain drugs. The use of Decision Tree-based predictive models with optimized parameters not only strengthens clinical decision-making, but also paves the way for more personalized and precise treatment practices. Parameter optimization is used for the execution of all parameter variations that are set through its subprocesses. The final result recorded an optimal predictive performance of 77.50% with 98.28% more precision for the "true=0" class compared to the "true=1" class.
algoritma decision tree, optimasi parameter, autoimun
Copyright (c) 2025 saifudin, Nuzul Imam Fadlilah, Ahmad Nouvel, Sunanto Sunanto https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Komparasi K-Nearest Neighbors (KNN) dan Naive Bayes pada Klasifikasi Sentimen Ulasan Aplikasi Tokopedia di Google Play Store
Ulasan pengguna aplikasi e-commerce di platform seperti Google Play Store merupakan sumber umpan balik vital bagi pengembang, namun volumenya yang masif menyulitkan analisis manual. Penelitian ini bertujuan untuk mengatasi tantangan tersebut dengan melakukan analisis sentimen otomatis pada ulasan aplikasi Tokopedia. Fokus utama adalah mengklasifikasikan sentimen ulasan ke dalam kategori positif dan negatif serta membandingkan secara empiris kinerja dua algoritma klasifikasi populer, yaitu Naive Bayes (NB) dan K-Nearest Neighbors (KNN). Metodologi penelitian mencakup tahapan pengumpulan data ulasan dari Google Play Store, pra-pemrosesan teks ekstensif (termasuk case folding, cleaning, tokenizing, stopword removal, stemming), ekstraksi fitur numerik dari teks, implementasi model NB dan KNN, serta evaluasi komparatif menggunakan metrik Akurasi, F1-Score, dan Area Under the Curve (AUC). Hasil evaluasi pada data uji menunjukkan bahwa algoritma KNN menunjukkan kinerja yang secara signifikan lebih unggul dibandingkan Naive Bayes. KNN berhasil mencapai akurasi sebesar 80.00% dengan nilai AUC 0.865, sementara Naive Bayes hanya mencapai akurasi 71.50% dengan nilai AUC 0.576 yang mengindikasikan kemampuan diskriminatif rendah. Penelitian ini menyimpulkan bahwa KNN merupakan metode yang lebih efektif dan reliabel dibandingkan NB untuk tugas klasifikasi sentimen pada dataset ulasan aplikasi Tokopedia ini, dan menawarkan potensi aplikasi praktis untuk memonitor opini pengguna secara otomatis.
Sentiment Analysis, Tokopedia, App Reviews, Google Play Store, K-Nearest Neighbors (KNN), Naive Bayes Classifier, Text Classification, Text Mining, Feature Extraction.
Copyright (c) 2025 Ragil Wijianto, Dany Pratmanto, Aprih Widayanto, Ubaidilah https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Implementasi Sistem Pengingat KB Berbasis Pesan Whatsapp pada Klinik Peratama 24 Jam Firdaus
Program Keluarga Berencana (KB) bertujuan untuk mengatur jumlah penduduk melalui promosi penggunaan alat kontrasepsi. Salah satu tantangan yang sering dihadapi adalah rendahnya tingkat kepatuhan peserta dalam mengikuti jadwal penggunaan alat kontrasepsi, terutama pada metode suntik. Penelitian ini mengembangkan sistem berbasis WhatsApp untuk mengingatkan peserta KB mengenai jadwal suntik mereka dengan tujuan meningkatkan kepatuhan. Sistem ini dibangun dengan pendekatan Waterfall yang mencakup langkah-langkah seperti analisis kebutuhan, desain, pengembangan, dan pengujian. Pada tahap analisis, kebutuhan fungsional dan non-fungsional sistem dianalisis secara mendalam. Desain sistem termasuk pembuatan diagram use case untuk menggambarkan interaksi antara pengguna dan sistem. Proses implementasi mencakup pembangunan aplikasi berbasis web yang terhubung dengan WhatsApp Gateway untuk mengirimkan pengingat otomatis kepada peserta. Pengujian yang dilakukan menunjukkan bahwa sistem bekerja dengan efektif dalam mengirimkan pengingat secara tepat waktu dan memberikan kemudahan bagi pengguna untuk mengakses informasi. Diharapkan, sistem ini dapat berkontribusi pada peningkatan kepatuhan terhadap program KB di Indonesia dan membantu menurunkan jumlah kehamilan yang tidak direncanakan
Copyright (c) 2025 Sadr Lufti Mufreni, Yunan Al-husaini Djaibakal https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Pemodelan Aplikasi Pengelolaan Data Wajib Pajak Menggunakan Pendekatan SDLC
Efficient and accurate taxpayer data management is very important in supporting tax administration. However, the data management system used in Tuntungan 1 Village currently still relies on traditional methods that are less integrated, thus limiting the efficiency and accuracy in managing taxpayer data. This study aims to design a taxpayer data management information system model using the Software Development Life Cycle (SDLC) approach and prototype method. The SDLC stages include planning, user needs analysis, and model design with UML diagrams that map the process flow and interactions between system components clearly and systematically. The results of the study are in the form of a comprehensive information system model, which is expected to increase efficiency and accuracy in managing taxpayer data. Based on the evaluation, this system model shows a feasibility value of 87%, which indicates good potential to be applied in supporting more structured and integrated taxpayer data management.
Sistem Informasi, Pengelolaan Data Wajib Pajak, Prototipe, SDLC
Copyright (c) 2024 Kalfida Eka Wati Siregar, Ulfi Muzayyanah Fadil, Armansyah Armansyah https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Perancangan Sistem Informasi Monitoring Lingkungan Laboratorium Sains Dasar dan Kelautan Berbasis IoT
Pengelolaan lingkungan laboratorium yang optimal sangat penting untuk menjaga kualitas penelitian dan aktivitas akademik, khususnya di laboratorium Kelautan dan Sains Dasar. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan alat monitoring suhu dan kelembaban udara berbasis Internet of Things (IoT) yang terintegrasi dengan platform web. Alat ini menggunakan sensor DHT22 untuk pengukuran suhu dan kelembaban, yang hasilnya ditampilkan secara real-time melalui website https://maritech.id/SmartLabMonitor/. Sistem ini dirancang dengan fitur pemantauan jarak jauh yang didukung oleh database khusus untuk menyimpan data historis. Pengujian menunjukkan bahwa akurasi sensor DHT22 dibandingkan dengan higrometer mencapai lebih dari 95%, membuktikan keandalan alat ini dalam memantau kondisi lingkungan laboratorium. Dengan keberhasilan rancang bangun ini, alat yang dikembangkan diharapkan dapat mendukung efisiensi manajemen lingkungan laboratorium sekaligus memberikan kontribusi nyata dalam penerapan teknologi IoT di bidang pendidikan dan penelitian.
Copyright (c) 2024 Hendi Santoso, Robin Saputra, Elpe Bibas, Fitriyan Kurnia, Irma Ramadhani Febriaty, Naniek Tri Utami, Sofi Siti Shofiyah https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Perancangan dan Implementasi Dashboard Berbasis Web untuk Meningkatkan Transparansi dan Pengawasan Kinerja Menggunakan Metode Waterfall
Pengelolaan data yang efisien serta transparansi dalam pengawasan kinerja menjadi tantangan besar di banyak perusahaan, terutama dalam pengambilan keputusan strategis. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan dashboard berbasis web untuk meningkatkan transparansi dan pengawasan kinerja perangkat yang dikelola perusahaan. Menggunakan metode Waterfall, sistem ini dibangun dengan framework Laravel sebagai backend, Leaflet.js untuk visualisasi peta interaktif, dan PostgreSQL sebagai basis data utama. Hasil implementasi menunjukkan bahwa dashboard ini mampu mempercepat proses pengambilan keputusan, meningkatkan efisiensi operasional, serta menyediakan informasi yang jelas dan akurat terkait kinerja perangkat. Evaluasi sistem mengonfirmasi bahwa metode Waterfall berhasil menghasilkan sistem yang terstruktur, responsif, dan sesuai dengan kebutuhan pengguna. Dashboard ini diharapkan dapat menjadi solusi yang efektif untuk mengatasi tantangan dalam pengelolaan data dan pengawasan kinerja di perusahaan.
Copyright (c) 2024 Miftahur Rizqy, Esi Putri Silmina https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Sistem Informasi Medical Check Up Berbasis Web Pada Laboratorium Klinik Patra Medica Cilacap
Sistem informasi berbasis website saat ini dibutuhkan oleh berbagai bidang usaha salah satunya yang bergerak dibidang kesehatan seperti laboratorium klinik.Sistem informasi ini bermanfaat untuk menyebarkan informasi dan menarik minat masyarakat yang ingin melakukan cek kesehatan.Laboratorium Klinik Patra Medica Cilacap adalah suatu badan usaha dibidang kesehatan yang menyediakan pelayanan medical check up bagi masyarakat.Laboratorium Klinik Patra Medica Cilacap membutuhkan adanya suatu web yang dapat memberikan kemudahan bagi masyarakat yang ingin mengetahui informasi tentang Laboratorium Klinik Patra Medica Cilacap tanpa harus datang langsung ketempat. Dalam penelitian ini, menganalisis tentang bagaimana cara membangun sistem informasi medical check up berbasis web pada Laboratorium Klinik Patra Medica Cilacap dengan menggunakan metode waterfall. Website ini dibuat menggunakan PHP dan basis data MySQL. Tahapan yang dilakukan dalam pembuatan website ini dengan mengumpulkan data, menganalisis kebutuhan, membuat rancangan antar muka, basis data dirancang dengan ERD dan LRS, file spesifikasi dan implementasi, kemudian diuji dengan pengujian blackbox. Website yang telah dihosting, selanjutnya dapat diakses oleh masyarakat luas supaya lebih mengenal dan mengetahui informasi lengkap dari Laboratorium Klinik Patra Medica Cilacap
Copyright (c) 2024 saifudin, Sunanto Sunanto, Nuzul Imam Fadlilah, Novita Dhian Pratiwi https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Sistem Tarif Integrasi Menggunakan Fitur Pay As You Go (PAYG) Pada Aplikasi JakLingko
PT Jakarta Lingko Indonesia atau biasa disebut sebagai JakLingko merupakan perusahaan penyedia sistem tarif integrasi yang menggabungkan antar moda transportasi umum di Jakarta seperti Bus Transjakarta, Angkutan Kota, Mass Rapid Transit Jakarta (MRTJ), Light Rail Transit Jakarta (LRTJ), dan Kereta Rel Listrik (KRL). Tujuan dalam tarif integrasi menggunakan fitur Pay As You Go (PAYG) supaya pengguna yang menggunakan transportasi umum menjadi mudah, nyaman, dan lebih efisien dalam biaya. Metode dalam pengumpulan data pada laporan skripsi ini menggunakan metode observasi, wawancara, dan Studi Pustaka. Tarif integrasi berlaku ketika pengguna menggunakan 2 (dua) atau lebih moda transportasi, dengan biaya per Kilo Meter Rp250 ditambah dengan biaya Boarding Fee sebesar Rp2.500. Jika pengguna melakukan perjalanan Halte Dukuh Atas 2 menuju Stasiun LRTJ Pegangsaan Dua yang berjarak 15 KM, pengguna hanya perlu mengeluarkan biaya atau tarif sebesar Rp6.250, jika pengguna tidak menggunakan tarif integrasi, maka pengguna mengeluarkan biaya sebesar Rp8.500. Dengan pemanfaatan tarif integrasi pada kasus moda transportasi perjalanan ini, pengguna menghemat Rp2.250.
Copyright (c) 2024 Dzaky Fallah Muflih, Yopi Handrianto https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0