Jurnal INSAN Journal of Information System Management Innovation
Jurnal INSAN (Journal of Information System Management Innovation) merupakan jurnal yang diterbitkan oleh Program Studi Sistem Informasi Universitas Bina Sarana Informatika. Jurnal INSAN terbit 2 kali setahun (Juni dan Desember) dalam bentuk elektronik. Jurnal INSAN (Journal of Information System Management Innovation) pertama publikasi tahun 2021 dengan ISSN (Elektronik) No 2777-1385 dari Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia. Redaksi menerima naskah berupa artikel ilmiah dan penelitian pada bidang: 1. Sistem Terintegrasi (Integration System) 2. Sistem Penunjang Keputusan (Decision Support System) 3. Sistem Pakar (Artificial Intelegence) 4. Data Science dan Big Data 5. Keamanan Sistem Informasi 6. Usability dan Aksesibilitas Sistem Informasi 7. Software Tester/Quality Assurance 8. Technopreneur (E-Business)
LPPM Universitas Bina Sarana Informatika
Penerapan Model Waterfall pada Sistem Informasi Billing Pembayaran Jasa Internet PT.Integra Kreasitama Solusindo
Sistem informasi Billing pembayaran merupakan elemen penting dalam mengelola transaksi dan tagihan pada perusahaan penyedia jasa internet. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem informasi Billing pembayaran untuk PT. Integra Kreasitama Solusindo menggunakan metode Waterfall. Metode Waterfall dipilih karena memungkinkan proses pengembangan yang terstruktur dan terukur, dimulai dari analisis kebutuhan, desain sistem, implementasi, pengujian, hingga pemeliharaan. Penelitian dilakukan di PT. Integra Kreasitama Solusindo, sebuah perusahaan yang bergerak di bidang penyediaan jasa internet. Sistem yang dirancang berbasis web untuk memudahkan akses dan pengelolaan data secara real-time. Dengan adanya sistem informasi Billing pembayaran ini, diharapkan perusahaan dapat meningkatkan efisiensi dalam pengelolaan transaksi dan meminimalisir kesalahan dalam proses penagihan.
Copyright (c) 2026 Rinto Wijayanto, Maruloh (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Analisis Keamanan Data Pada Sistem Informasi Menggunakan AES-128 Berbasis Transformasi Kunci ASCII Ke Heksadesimal
Perkembangan sistem informasi yang pesat meningkatkan kebutuhan terhadap mekanisme pengamanan data yang efektif. Data yang dikirimkan melalui jaringan tanpa perlindungan kriptografi berpotensi mengalami penyadapan, manipulasi, dan kebocoran informasi. Algoritma Advanced Encryption Standard (AES) merupakan salah satu metode kriptografi modern yang banyak digunakan karena tingkat keamanan dan efisiensinya. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis keamanan data pada sistem informasi menggunakan algoritma AES-128 berbasis transformasi kunci ASCII ke heksadesimal. Transformasi kunci dilakukan untuk memastikan kesesuaian representasi kunci terhadap panjang bit yang dibutuhkan dalam proses enkripsi AES-128. Metode penelitian meliputi implementasi proses enkripsi dan dekripsi serta analisis perubahan ciphertext akibat variasi kunci. Hasil pengujian menunjukkan bahwa perubahan kecil pada kunci menghasilkan perbedaan ciphertext yang signifikan, sehingga menunjukkan sensitivitas dan ketahanan algoritma terhadap serangan cryptanalysis. Dengan demikian, penerapan AES-128 berbasis transformasi kunci ASCII ke heksadesimal dapat meningkatkan keamanan data pada sistem informasi
AES-128, Kriptografi, Keamanan Data, Transformasi Kunci, Sistem Informasi
Copyright (c) 2026 Sri Mulyan Farhatan Nurazizah, Ai Ilah Warnilah AIW, Izma Milien, Deddy Supriadi, Ratningsih (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Optimasi Naïve Bayes Untuk Analisa Sentimen Pengguna Transportasi Online Menggunakan TF-IDF
Perkembangan layanan transportasi online mendorong meningkatnya jumlah ulasan pengguna pada media sosial yang dapat dimanfaatkan untuk mengetahui tingkat kepuasan pelanggan. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan algoritma Naïve Bayes pada analisis sentimen pengguna transportasi online menggunakan teknik seleksi fitur Term Frequency–Inverse Document Frequency (TF-IDF). Dataset penelitian diperoleh dari Facebook, Twitter, dan Instagram dengan total 2.019 ulasan pengguna. Tahapan penelitian meliputi data harvesting, preprocessing teks berupa data cleaning, case folding, tokenization, stopword removal, stemming, serta pembobotan kata menggunakan TF-IDF. Selanjutnya, proses klasifikasi dilakukan menggunakan algoritma Naïve Bayes untuk mengelompokkan sentimen ke dalam kategori positif, netral, dan negatif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sentimen negatif mendominasi sebesar 84,77%, sedangkan sentimen positif dan netral masing-masing sebesar 9,28% dan 5,78%. Penerapan TF-IDF mampu meningkatkan kualitas fitur teks sehingga proses klasifikasi menjadi lebih optimal pada data tidak terstruktur. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi dalam pengembangan metode analisis sentimen serta menjadi bahan evaluasi bagi transportasi online dalam meningkatkan kualitas layanan kepada pengguna
Copyright (c) 2026 Herlambang Brawijaya, Samudi, Slamet Widodo (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Sistem Reservasi Paket Wisata Berbasis Web Menggunakan Metode First Come First Served (FCFS )
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem reservasi wisata dan transportasi berbasis web pada LZGO Holiday guna mengatasi permasalahan proses pemesanan yang belum terintegrasi dan kurang efisien. Metode penelitian yang diterapkan menggunakan pendekatan pengembangan sistem melalui beberapa tahapan, meliputi analisis kebutuhan dan perancangan sistem dengan Unified Modeling Language (UML), implementasi sistem, serta pengujian menggunakan metode blackbox. Sistem yang dikembangkan menyediakan fitur utama seperti registrasi dan login pengguna, pengelolaan paket wisata dan armada bus, proses reservasi, pembayaran online melalui payment gateway, pencetakan e-tiket, serta laporan keuangan. Selain itu, sistem menerapkan metode First Come First Served (FCFS) dalam proses pengelolaan antrean reservasi untuk memastikan pemesanan diproses berdasarkan urutan waktu kedatangan secara adil dan terstruktur. Temuan penelitian ini memperlihatkan bahwa sistem yang dirancang mampu mendukung pengguna dalam melakukan reservasi paket wisata dan layanan transportasi secara daring dengan lebih mudah, mempercepat proses pengelolaan data reservasi, serta mengurangi risiko kesalahan dalam pencatatan transaksi. Berdasarkan hasil pengujian, seluruh 16 skenario uji dinyatakan berhasil dengan persentase keberhasilan sebesar 100%. Hal ini membuktikan bahwa sistem telah berjalan sesuai dengan kebutuhan fungsional yang telah ditetapkan. Oleh karena itu, sistem ini mampu meningkatkan efisiensi layanan, mempermudah akses pengguna, serta mendukung pengelolaan data dan transaksi secara terintegrasi.
Copyright (c) 2026 Muh Abdul Aziz Nasuha, MOH. MUHTAROM, SE, S.Kom, M.Kom, Bondan Wahyu Pamekas, S.Kom, M.Kom (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Transformasi Data Mutu Dengan Visual Analytics FMEA Sebagai Strategi Reduksi Cacat Pada UMKM Aksesoris
Urgensi penelitian data cacat pada UMKM Kerajinan Aksesoris didasarkan pada tingginya tingkat kegagalan produk, seperti lonjakan angka cacat yang mencapai 4,25% pada awal 2025, yang memicu pembengkakan biaya operasional dan melemahnya daya saing di tengah persaingan global di era Society 5.0. Penelitian ini sangat penting untuk memutus siklus manajemen "pemadam kebakaran" yang reaktif dan intuitif, dan menggantinya dengan manajemen mutu berbasis data (Kualitas 4.0) yang mampu mendeteksi pola kegagalan secara akurat melalui kerangka kerja Visual Analytics. Dengan mengubah data mentah menjadi wawasan visual melalui model 4-Dimensional Bubble Risk Matrix, penelitian ini bertujuan untuk menjembatani keterbatasan literasi digital UMKM melalui penyediaan sistem pendukung keputusan yang interaktif dan mudah ditafsirkan dibandingkan dengan format tabel statis konvensional. Hasil yang diinginkan menurut hipotesis adalah kemampuan untuk mengidentifikasi secara akurat risiko prioritas tertinggi seperti "Instabilitas Tegangan Ikatan" (RPN 448), sehingga strategi mitigasi berupa SOP Visual, pelatihan rutin, dan uji tarik manual dapat diimplementasikan secara efektif untuk mengurangi jumlah cacat sekaligus membangun budaya kualitas digital yang berkelanjutan.
Copyright (c) 2026 Fathul Mubaricky, Sigit Adi Pratama, Miwan Kurniawan Hidayat, Eni Irfiani, Siti Nur Hamidah (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Analisa Pola Asosiasi Produk Pada Transaksi Penjualan Retail Online Menggunakan Algoritma Apriori
Pertumbuhan e-commerce telah menciptakan peluang signifikan bagi sektor ritel online untuk lebih memahami perilaku konsumen. Namun, banyak bisnis masih menghadapi tantangan dalam mengidentifikasi hubungan antar produk yang sering dibeli bersamaan. Studi ini bertujuan untuk mengungkap pola asosiasi produk dalam transaksi penjualan menggunakan algoritma Apriori. Dataset yang digunakan adalah dataset Fashion Retail Sales yang diperoleh dari Kaggle, terdiri dari 3.400 transaksi, dengan 166 transaksi yang digunakan setelah pra-pemrosesan. Metode yang diterapkan adalah penambangan data dengan teknik analisis keranjang belanja menggunakan RapidMiner. Parameter yang digunakan adalah dukungan minimum 0,07% dan kepercayaan minimum 0,5%. Hasil menunjukkan asosiasi signifikan antara Tanktop dan Celana Pendek, serta antara Celana Pendek dan Dompet. Pola-pola ini dapat berfungsi sebagai dasar untuk mengembangkan strategi rekomendasi produk, penggabungan produk, dan penempatan produk yang lebih efektif. Temuan ini penting karena dapat membantu bisnis dalam meningkatkan strategi pemasaran dan meningkatkan pengalaman belanja konsumen di platform ritel online.
Copyright (c) 2026 Ana Nazmi Aulia, elly mufida, Luci Kanti Rahayu, Eva Rachmawati, Hylenarti Hertyana, Doni Andriansyah (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Prediksi Risiko Anemia Berdasarkan Gender Menggunakan Algoritma C4.5
Anemia merupakan salah satu masalah kesehatan yang terjadi di berbagai negara dan telah dikenal luas oleh masyarakat. Kondisi ini dapat memberikan dampak yang signifikan terhadap kesehatan individu. Oleh karena itu, diperlukan suatu model prediksi yang mampu mendeteksi risiko anemia secara dini sehingga tindakan pencegahan dapat dilakukan lebih cepat dan tepat. Penelitian ini bertujuan untuk memanfaatkan tools RapidMiner dalam memprediksi risiko anemia menggunakan metode Decision Tree. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data publik yang diperoleh dari Kaggle. Proses preprocessing data, pemodelan, dan evaluasi dilakukan menggunakan RapidMiner. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Decision Tree yang dibangun mampu memprediksi risiko anemia dengan tingkat akurasi sebesar 81,66%. Faktor-faktor yang paling berpengaruh dalam prediksi risiko anemia meliputi usia, jenis kelamin, dan status gizi. Di antara faktor-faktor tersebut, jenis kelamin (gender) menunjukkan pengaruh yang cukup signifikan terhadap hasil prediksi. Model yang dihasilkan dapat digunakan sebagai alat bantu untuk mengidentifikasi individu yang memiliki risiko tinggi mengalami anemia sehingga dapat dilakukan tindakan pencegahan dan penanganan yang lebih tepat guna mengurangi dampak serta prevalensi anemia.
Copyright (c) 2026 Widiarina, Asilsani Silvana, Bambang Junadi (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Klasterisasi Donatur Lembaga Sosial Menggunakan Algoritma K-Means Berbasis RFM Dengan Evaluasi Silhouette dan Davies–Bouldin
Donatur memiliki peran penting dalam mendukung keberlangsungan lembaga sosial, namun banyak organisasi belum memiliki sistem analisis yang efektif untuk memahami perilaku donasi. Penelitian ini bertujuan mengelompokkan donatur Pais Foundation menggunakan algoritma K-Means yang dipadukan dengan model RFM (Recency, Frequency, Monetary). Data primer diperoleh dari website resmi Pais Foundation periode 5 Januari–31 Desember 2024. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan, pembersihan, transformasi data ke format RFM, normalisasi dengan metode Z-Score, serta klasterisasi menggunakan perangkat lunak RapidMiner. Jumlah klaster optimal ditentukan dengan metode Davies-Bouldin Index (DBI) dan menghasilkan lima kelompok donatur: Pasif, Sekali, Loyal, Rutin, dan Aktif. Kebaruan penelitian ini terletak pada integrasi RFM dengan algoritma K-Means yang dioptimalkan melalui DBI dalam konteks lembaga sosial di Indonesia. Pendekatan ini jarang diterapkan pada organisasi nirlaba lokal sehingga memberikan kontribusi praktis berupa model segmentasi donatur yang lebih akurat. Hasil penelitian menunjukkan perbedaan karakteristik tiap kelompok dalam hal frekuensi, waktu terakhir donasi, dan jumlah kontribusi. Temuan ini dapat digunakan Pais Foundation untuk merancang strategi penggalangan dana yang lebih efektif dan personal.
Copyright (c) 2025 Syaiful Anwar, Fernando B. Siahaan, Felix Wuryo Handono (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Analisa Komparasi Kinerja Model Logistic Regression dan Random Forest dalam Memprediksi Risiko Turnover Karyawan
Turnover karyawan merupakan salah satu nilai tolak ukur bagi keberhasilan suatu perusahaan dalam menjalankan kegiatan bisnisnya. Memprediksi turnover karyawan merupakan kegiatan signifikan yang penting bagi setiap perusahaan yang berkelanjutan, dimana informasi dini tentang status turnover karyawan memungkinkan organisasi untuk mengambil langkah-langkah pencegahan. Pada penelitian ini peneliti akan mengaplikasikan dan membandingkan dua buah model algoritma supervised learning, diantaranya model algoritma Logistic Regression dan Random Forest untuk memprediksi risiko turnover karyawan, kemudian membandingkan mana dari dua model algoritma tersebut yang paling akurat. Berdasarkan hasil pengukuran kinerja kedua model dengan menggunakan metode Confusion Matrix. Berdasarkan hasil penelitian, diketahui bahwa model Logistic Regression memiliki tingkat akurasi sebesar 84,64% serta F1-Score yang baik dengan nilai sebesar 0,89, nilai presisi sebesar 0,82, dan nilai recall sebesar 0,96. Performa model Random Forest memiliki tingkat akurasi sebesar 80,12%, F1-Score sebesar 0,85 menunjukkan keseimbangan antara presisi sebesar 0,80 dan recall dengan nilai 0,92. Hal ini membuktikan bahwa model algoritma Logistic Regression adalah yang paling baik untuk untuk prediksi risiko turnover karyawan.
Turnover Karyawan, Logistic Regression, Random Forest, Confusion Matrix
Copyright (c) 2025 Omar Pahlevi, Yuni Fitriani, Dewi Ayu Nur Wulandari, Handini Widyastuti, Sri Utami, Astriana Mulyani (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Prototipe Chatbot Terapi Kognitif Perilaku (CBT): TemanBatin Berbasis UX untuk Mendukung Kesehatan Mental Gen Z
Penelitian ini berfokus pada perancangan dan pengembangan TemanBatin, sebuah prototipe chatbot yang dirancang khusus untuk intervensi kesehatan mental Generasi Z (Gen Z) melalui penerapan Cognitive Behavioral Therapy (CBT). Gen Z menghadapi tantangan kesehatan mental yang signifikan, namun seringkali terhambat oleh stigma, biaya, dan aksesibilitas layanan terapi tradisional. Tujuan utama dari penelitian ini adalah menciptakan solusi digital yang mudah dijangkau dan efektif, dengan menekankan pada kualitas pengalaman pengguna (User Experience atau UX). Pendekatan yang diadopsi adalah Research and Development (R&D) dalam kerangka rekayasa perangkat lunak. Tahapan penelitian meliputi studi literatur ekstensif tentang efektivitas CBT digital, analisis kebutuhan spesifik Gen Z, serta perancangan prototipe yang mengintegrasikan alur percakapan yang empatik dan personalisasi konten terapi. Untuk memvalidasi kualitas interaksi dan desain, evaluasi usability prototipe dilakukan secara ketat menggunakan metode System Usability Scale (SUS). SUS digunakan untuk mengukur tingkat ketergunaan dan penerimaan sistem oleh calon pengguna, dengan ekspektasi hasil skor yang berada dalam kategori "Good" hingga "Excellent" (di atas 75). Selain itu, prototipe dirancang untuk dapat diuji efektivitas klinisnya di masa mendatang menggunakan instrumen baku seperti PHQ-9 dan GAD-7. Diharapkan TemanBatin dapat menjadi dasar bagi pengembangan aplikasi mobile yang berkontribusi pada pencegahan dan penanganan dini isu kesehatan mental di Indonesia, dengan menjaga aspek etika dan privasi data pengguna.
Copyright (c) 2025 Ricki Sastra, Sri Watmah, Destiana Putri, Krisna Aditama, Nur Ristiyanto (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Analisis Pemilihan Sneakers Lokal Terbaik Dengan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)
Rendahnya minat beli masyarakat terhadap sepatu brand lokal. Hal ini dipengaruhi oleh beberapa faktor seperti, persepsi konsumen terhadap kualitas produk lokal yang buruk, faktor gengsi konsumen, serta dominasi produk impor di pasar Indonesia. Dengan menggunakan pendekatan sistematis, seperti metode Analytical Hierarchy Process (AHP), penelitian ini bertujuan untuk menganalisis brand sepatu sneakers lokal terbaik. Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) pada penelitian ini digunakan untuk menilai tiga brand sepatu sneaker lokal yang sudah ditentukan, seperti NAH Project, Compass, dan Geoff Max Footwear berdasarkan kriteria harga, desain, dan bahan. Penelitian ini menggunakan 100 data dari responden di wilayah JABODETABEK. Data tersebut dikumpulkan melalui kuesioner yang dibagikan kepada konsumen yang berada di wilayah JABODETABEK yang disebarkan secara online melalui media sosial. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kriteria harga merupakan faktor utama konsumen dalam dalam pengambilan keputusan dalam membeli sepasang sepatu sneakers brand lokal. Hal ini bisa dilihat dari bobot kriteria harga sebesar (0,42), diikuti oleh kriteria bahan (0,32) dan desain (0,26). Dari ketiga alternatif yang diuji, alternatif NAH Project mendapatkan nilai prioritas sebesar (0,37). Nilai ini menempatkan NAH Project di peringkat pertama sebagai brand sepatu sneakers lokal terbaik. Diharapkan bahwa penelitian ini akan memberikan referensi bagi konsumen dalam memilih sepatu sneaker brand lokal yang terbaik sesuai preferensinya, serta untuk produsen dalam meningkatkan daya saing produknya melalui inovasi, efesiensi, dan kualitas produk.
Copyright (c) 2025 Eni Irfiani, Dio Prihartanto, Ferry Putra Wardana, Ilham Yofrie Hadiansyah, Dini Nurlaela, Miwan Kurniawan Hidayat (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Prediksi Kualitas Udara Daerah Tangerang Selatan Melalui Parameter ISPU dengan Metode LSTM
Indeks Standar Pencemar Udara (ISPU) adalah angka yang tidak mempunyai satuan yang menggambarkan kondisi mutu udara ambien di suatu lokasi, berdasarkan dampaknya terhadap kesehatan manusia, estetika, serta makhluk hidup lainnya. Tanggerang Selatan adalah salah satu kota di Provinsi Banten, Indonesia, yang merupakan bagian dari wilayah Jabodetabek. Tangerang Selatan berkembang pesat sebagai kota urban dan satelit Jakarta, dan menjadi area industri ringan dan komersial. Penelitian ini menggunakan model Long Short-Term Memory (LSTM) untuk memprediksi angka ISPU pada kota Tanggerang Selatan. Berdasarkan hasil penelitian, model LSTM mampu memprediksi kualitas udara di Tangerang Selatan dengan akurasi yang cukup tinggi. Model berhasil mengikuti pola data historis selama 30 hari dengan baik dan menghasilkan prakiraan 7 hari ke depan yang cukup mendekati nilai aktual. Hal ini ditunjukkan oleh nilai evaluasi yang memuaskan, yaitu MSE sebesar 15,15, RMSE sebesar 3,89, dan MAE sebesar 2,86, mengindikasikan rata-rata kesalahan prediksi yang relatif kecil. Perbedaan antara nilai prediksi dan aktual kualitas udara harian berada dalam rentang yang dapat diterima.
Copyright (c) 2025 Doni Andriansyah, Elly Mufida, Hylenarti Hertyana (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Penerapan Metode Algoritma XGBoost untuk Prediksi Risiko Penyakit Jantung
Abstrak - Penyakit jantung masih menjadi salah satu penyebab utama kematian di dunia, termasuk di Indonesia, sehingga deteksi dini terhadap faktor risikonya menjadi sangat penting untuk menekan angka kematian dan meningkatkan kualitas hidup pasien. Penelitian ini menerapkan algoritma XGBoost untuk membangun model prediksi risiko penyakit jantung menggunakan dataset cardio_train.csv dari Kaggle, yang berisi data kesehatan pasien meliputi usia, jenis kelamin, tekanan darah, kolesterol, serta variabel lain yang relevan. Tahapan penelitian meliputi pra-pemrosesan data, pelatihan model, evaluasi performa menggunakan metrik akurasi dan AUC, serta analisis feature importance. Hasil menunjukkan bahwa model XGBoost mampu mencapai precision sebesar 0,72, recall sebesar 0,77, F1-score sebesar 0,74, akurasi sebesar 73%, serta nilai AUC sebesar 0,795, yang menandakan kemampuan klasifikasi yang cukup baik. Fitur-fitur seperti tekanan darah sistolik (ap_hi), usia (age), dan kolesterol merupakan faktor dominan dalam proses prediksi. Dengan hasil ini, XGBoost dapat direkomendasikan sebagai metode dalam pengembangan sistem pendukung keputusan untuk deteksi dini penyakit jantung secara otomatis.
Copyright (c) 2025 Fadia Izni Adani, Hilda Amalia (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Analisis Sistem Informasi Aplikasi Shopee Menggunakan Metode Pieces
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kinerja sistem informasi aplikasi Shopee dengan pendekatan metode PIECES (Performance, Information, Economy, Control, Efficiency, dan Service). Shopee dipilih karena merupakan salah satu platform e-commerce terbesar di Indonesia yang sangat bergantung pada kualitas sistem informasi untuk mendukung layanan pengguna. Data penelitian dikumpulkan melalui kuesioner berbasis skala Likert yang disebarkan kepada 100 responden pengguna aktif aplikasi Shopee. Analisis dilakukan menggunakan perangkat lunak SPSS melalui uji validitas, reliabilitas, uji t, uji F, serta regresi linier berganda. Hasil penelitian menunjukkan bahwa secara simultan, seluruh dimensi PIECES berpengaruh signifikan terhadap kinerja sistem, dengan nilai F-hitung 68,609 > F-tabel 2,311 dan signifikansi < 0,001. Secara parsial, variabel Economy (X2), Control (X3), dan Service (X5) berpengaruh signifikan, sedangkan Information (X1) dan Efficiency (X4) tidak signifikan. Penelitian ini menegaskan pentingnya aspek biaya, keamanan, dan pelayanan dalam meningkatkan kinerja aplikasi Shopee.
Copyright (c) 2025 Ega Santika, Eka Puspita Sari (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Pengembangan Sistem Informasi Keuangan Sekolah Berbasis Web dengan Model Rapid Application Development
Pengelolaan keuangan sekolah yang efektif penting untuk menjaga transparansi dan akuntabilitas penggunaan dana. Banyak sekolah, khususnya tingkat SMP, masih menggunakan pencatatan manual sehingga rentan terhadap kesalahan, keterlambatan laporan, dan sulit memantau arus kas secara real-time. Penelitian ini bertujuan merancang Sistem Informasi Pengelolaan Keuangan Berbasis Web guna membantu pencatatan pemasukan, pengeluaran, dan pembuatan laporan secara cepat dan akurat. Metode pengembangan yang digunakan adalah Rapid Application Development (RAD) melalui tahapan requirements planning, user design, constructuon, dan cutover. Hasil pengujian menunjukkan sistem mampu mengelola data keuangan dengan baik dan menghasilkan laporan otomatis, serta memudahkan akses informasi bagi bendahara dan kepala sekolah. Kesimpulannya, metode RAD dapat mempercepat pengembangan dan menghasilkan aplikasi yang sesuai kebutuhan pengguna.
Copyright (c) 2025 Herlambang Brawijaya, Eva Rahmawati (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Analisis Kepuasan Pengguna Terhadap Tokopedia Menggunakan Metode Service Quality (Servqual)
The development of information and communication technology has transformed business practices in Indonesia, with e-commerce platforms like Tokopedia playing a crucial role in the digital ecosystem. However, Tokopedia users face challenges such as delayed responses and product description mismatches that impact user satisfaction. This study aims to analyze Tokopedia user satisfaction using the SERVQUAL method encompassing five dimensions: Tangibles, Reliability, Responsiveness, Assurance, and Empathy. The problem is addressed by identifying gaps between user expectations and perceptions of Tokopedia's service quality through SERVQUAL GAP analysis, then providing improvement recommendations based on priority dimensions with the highest negative GAP values. The research employed a descriptive quantitative approach with 100 Tokopedia users selected using the Lemeshow formula. Data was collected through online questionnaires distributed via Discord platform and analyzed using SERVQUAL GAP analysis method. Validity test results showed all question items were valid (r calculated > 0.195) and reliable (Cronbach's Alpha > 0.7). The findings revealed an average GAP value of -0.3, indicating overall user dissatisfaction with Tokopedia's services. The Tangibles dimension showed positive satisfaction (GAP 0.18), while four other dimensions indicated dissatisfaction: Empathy (-0.7), Responsiveness (-0.57), Assurance (-0.29), and Reliability (-0.12). This study provides priority improvement recommendations for Empathy and Responsiveness dimensions to enhance Tokopedia user satisfaction.
Copyright (c) 2025 Muhammad Rakha Adrian Rukmantara, Hylenarti Hertyana, Hernawati (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Model Natural Language Processing untuk Analisis Review Disney+ Hotstar: Perbandingan Naive Bayes dan Decision Tree dengan Adaboost
Perkembangan teknologi digital yang pesat telah mendorong peningkatan konsumsi layanan hiburan berbasis streaming seperti Disney+ Hotstar. Seiring bertambahnya pengguna, volume review yang diberikan juga meningkat dan menjadi sumber penting bagi perusahaan untuk mengevaluasi kualitas layanan. Namun, analisis manual terhadap review dalam jumlah besar menjadi tidak efisien dan rentan terhadap subjektivitas. Penelitian ini membangun dan membandingkan model analisis sentimen menggunakan Natural Language Processing (NLP) dengan algoritma Naive Bayes dan Decision Tree yang diperkuat dengan teknik Adaboost. Metode yang digunakan meliputi pengumpulan data review, preprocessing teks, penerapan model, serta evaluasi menggunakan akurasi dan AUC. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan Adaboost memberikan kontribusi signifikan dalam meningkatkan performa model klasifikasi. Naive Bayes mengalami peningkatan akurasi dan AUC, namun peningkatan yang lebih signifikan terjadi pada Decision Tree. Hal ini menunjukkan bahwa struktur Decision Tree yang fleksibel lebih kompatibel dengan pendekatan boosting. Sebaliknya, Naive Bayes yang berbasis pada asumsi distribusi probabilistik yang sederhana kurang optimal saat dikombinasikan dengan boosting. Dengan demikian, Decision Tree dengan Adaboost menjadi pilihan yang lebih unggul dalam meningkatkan akurasi dan efektivitas analisis sentimen review Disney+ Hotstar.
Copyright (c) 2025 Lila Dini Utami, Lisda Widiastuti, Dini Nurlaela (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Penerapan Algoritma Long Short Term Memory Untuk Memprediksi Pola Kenaikan Suhu Di Kota Jakarta Pusat
Pemanasan global yang mengacu pada eskalasi suhu rata-rata permukaan bumi di darat, laut, dan udara yang menyebabkan perubahan kondisi lingkungan termasuk naiknya permukaan air laut dan fenomena cuaca ekstrem. Menurut BMKG, beberapa wilayah di Indonesia telah mengalami heat waves di akhir-akhir ini. Diperkirakan terjadi dari bulan Juni hingga Agustus. Kondisi ini meningkatkan suhu udara di beberapa tempat. Namun, di daerah DKI Jakarta suhu tertinggi diperkirakan mencapai 35 derajat celcius. Tujuan penelitian ini adalah untuk memprediksi pola kenaikan suhu selama satu tahun ke masa depan di Wilayah Jakarta Pusat berdasarkan data historis iklim harian dari website resmi BMKG dengan memanfaatkan algoritma LSTM. Penelitian ini menggunakan data iklim dari tanggal 1 Januari 2013 hingga 02 Februari 2024 yang terdiri dari 4049 data. Model LSTM pada penelitian ini dibuat dengan menggunakan 90% data pelatihan, learning rate 0,0098, 96 unit LSTM, ukuran batch 32, dan 75 epoch dengan da terendah sebesar 0,0080, model ini memberikan skor MAPE sebesar 1.98% dan skor RMSE sebesar 0.8765. Hasil prediksi menunjukkan adanya pola kenaikkan suhu dengan anomali sebesar 1.02 derajat celcius yang akan berdampak buruk bagi masyarakat. Hasil penelitian diharapkan memberikan kontribusi terhadap kajian perubahan iklim di Jakarta Pusat.
Copyright (c) 2025 Alvian Ibnu Farhan, Ahmad Haitami Hatta, Dzulfiqar Ramazan, Fernando Siahaan, Syaiful Anwar, Felix Wuryo Handono (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Klasifikasi Tingkat Kepuasan Pengguna dengan Menggunakan Metode SAW Pada Layanan PTSP
One Stop Integrated Service (PTSP) is one of the public service innovations that is expected to improve the quality of service to the community. However, various complaints are still found regarding the service. This study aims to classify the level of user satisfaction with PTSP services using the Simple Additive Weighting (SAW) method as a decision support system. Data were collected through a Google Form-based questionnaire distributed to 100 (one hundred) respondents in the DKI Jakarta area. The research stages include determining criteria, data normalization, weighting, calculating the final score, and classifying the level of satisfaction. The results of data processing that are included in the high satisfaction category are 37 (thirty-seven) or 59.68% of respondents, the average satisfaction category is 36 (thirty-six) respondents or 58.06%, and in the low satisfaction category are 27 (twenty-seven) respondents or 43.55%. This study also produces a web-based information system that is able to display graphs and criteria indexes to assist in periodic service evaluation. The developments in this study are expected to be the basis for continuous improvement in the PTSP service system.
Copyright (c) 2025 Wina Yusnaeni, Indarti Indarti, Yoseph Tajul Arifin (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Usability Testing Aplikasi Informasi Desa Wisata Menggunakan Metode Cognitive Walkthrough dan System Usability Scale (SUS)
Penelitian ini membahas pengujian usability pada aplikasi Sidewi Mobile guna mengevaluasi tingkat keterpakaian dan kepuasan pengguna. Metode yang digunakan adalah System Usability Scale (SUS) dan Cognitive Walkthrough untuk mengidentifikasi masalah serta memberikan rekomendasi perbaikan berdasarkan pengalaman pengguna. Hasil pengujian menunjukkan bahwa aplikasi memiliki tingkat keberhasilan penyelesaian tugas sebesar 89,2% dan efisiensi penggunaan dengan rata-rata waktu penyelesaian sebesar 0,01 goals/seconds. Nilai SUS yang diperoleh sebesar 52,1, menunjukkan bahwa aplikasi masih berada dalam kategori marginal low dan belum sepenuhnya dapat diterima oleh pengguna. Oleh karena itu, rekomendasi perbaikan mencakup peningkatan antarmuka pengguna serta penambahan fitur pencarian untuk meningkatkan pengalaman pengguna dalam mengakses informasi desa wisata.
Copyright (c) 2025 Wahyutama Fitri Hidayat, M.Kom, Ahmad Setiadi, M.Kom, Yesni Malau, M.Kom, Rachmat Adi Purnama (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Audit Sistem Informasi Absensi Pada Pt Infracom Telesarana Menggunakan Framework Cobit 5
PT Infracom Telesarana bergerak pada bidang provider jaringan telekomunikasi, internet service provider, sistem integrator, dan subkontraktor bidang jaringan dan telekomunikasi dengan karyawan berjumlah 30-40 orang, PT Infracom Telesarana menggunakan sistem informasi absensi perangkat sidik jari atau yang lebih dikenal dengan fingerprint guna kenyamanan karyawan, mencegah penipuan atau pemalsuan catatan kehadiran karyawan dan untuk merekam sistem absensi karyawan. Penelitian ini akan melakukan audit sistem informasi, dimana bertujuan untuk membuktikan bahwa di perusahaan telah dilaksanakan prosedur-prosedur dengan baik dan berjalan sebagaimana mestinya. Metode pengumpulan data dalam penyusunan skripsi ini adalah Observasi, Wawancara dan studi pustaka. Hasil perhitungan tingkat kematangan (maturity level) dari audit absensi karyawan PT Infracom Telesarana menggunakan domain MEA (Monitoring, Evaluate, and Assess) adalah 3 yakni Established Process. Sedangkan level yang ingin dituju adalah 4 yakni Predictable Process. Dari hasil tersebut perlu adanya evaluasi secara berkala terhadap sistem absensi, perlu adanya peninjauan nilai atau manfaat terhadap absensi untuk mengetahui seberapa besar manfaat absensi di PT Infracom Telesarana, baik itu harian, mingguan ataupun secara sebulan sekali dan pada sistem pengelolaan IT kegiatan-kegiatan pengelolaan IT belum menyatu dengan sistem penerapan perusahaan
Copyright (c) 2025 Muhammad Ilham, Pram Anafi Karan, Hilda Amalia, Ari Puspita (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Penerapan Metode Pieces Framework Dalam Analisis Dan Evaluasi Aplikasi KFCku
Aplikasi KFCku merupakan aplikasi dari PT. Fast Food Indonesia Tbk mengoperasikan layanan restoran cepat saji KFC, yang mempunyai aplikasi bernama KFCku. Aplikasi ini memiliki fungsi sebagai sistem pemesanan makanan secara online maupun Online Food Delivery System (OFDS), dan telah aktif sejak tahun 2017. maka dari itu diperlukan sebuah analisis dan evaluasi guna mengetahui kekurangan, kelebihan serta tingkat kepuasan pengguna pada penggunaan aplikasi ini. Metode kuantitatif diterapkan dalam penelitian ini, sementara dalam metode analisis sistem menggunakan metode Pieces Framework yang terdapat enam indikator yakni (Kinerja, Infomasi & Data, Ekonomi, Kontrol & Keamanan, Efisiensi dan Layanan). Dalam penelitian ini pengumpulan data menggunakan data yang bersumber dari Google PlayStore sebanyak 1.000.000 pengguna yang telah download dan penyebaran kuesioner terhadap pengguna Aplikasi KFCku dengan batas usia 15-60 tahun yang akan digunakan dalam menentukan tingkat kepuasan pengguna dalam masing-masing indikator Pieces Framework. Adapun hasil perhitungan dari setiap indikator yakni 4.26 (Puas) untuk indikator Kinerja, 4.48 (Puas) bagi indikator Informasi & Data, 4.02 (Puas) bagi indikator Ekonomi, 4.02 (Puas) bagi indikator Kontrol dan Keamanan, 4.15 (Puas) bagi indikator Efisiensi, 4.22 (Puas) bagi indikator Layanan 4.12 (Puas). Dari total keseluruhan setiap indikator maka diperoleh nilai rata-rata sejumlah 4.14 (Puas).
Copyright (c) 2025 Laurentius Dandi Andhika, Tirta Herawati, Muhammad Khoiruddinsyah, Marlina (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Aplikasi Ruang Padi Untuk Diagnosa Hama Tanaman Padi
Pertanian, khususnya tanaman padi, merupakan salah satu sektor utama dalam perekonomian daerah Bojonegoro. Namun, keberadaan hama tanaman padi sering kali menjadi hambatan signifikan yang mengurangi produktivitas pertanian. Untuk membantu petani dalam mendiagnosis hama tanaman padi secara cepat dan akurat, telah dikembangkan sebuah sistem pakar berbasis website yang dinamakan “RUANG PADI”. Sistem ini dirancang untuk mengidentifikasi berbagai jenis hama yang menyerang tanaman padi serta memberikan konsultasi mengenai pengendalian yang tepat. Dalam penelitian ini, sistem pakar dibangun menggunakan metode forward chaining, yang memungkinkan pengelolaan data gejala yang diinput oleh pengguna. Basis pengetahuan sistem ini diperoleh dari para ahli pertanian di Bojonegoro, sehingga informasi yang diberikan dapat diandalkan. Uji coba sistem telah dilakukan oleh beberapa petani di Bojonegoro, dan hasilnya menunjukkan tingkat akurasi sebesar 90% dalam mendiagnosis jenis hama serta memberikan solusi yang sesuai. Dengan adanya “RUANG PADI”, diharapkan dapat meningkatkan produktivitas pertanian padi di daerah tersebut dan memberikan manfaat yang signifikan bagi para petani.
Copyright (c) 2024 Dwi Nur‘Aini, Rudianto Rudianto https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Analisa Tingkat Kepuasan Pada Aplikasi Bebunge Di Diskominfosantik Kabupaten Bekasi Menggunakan Metode Eucs
Peningkatan kualitas pelayanan publik kini menjadi prioritas utama dalam upaya pemenuhan kebutuhan masyarakat secara efektif dan efisien. Pemanfaatan aplikasi BeBunge yang dikembangkan Diskominfosantik merupakan pendekatan strategis untuk memaksimalkan interaksi antara pemerintah daerah dan masyarakat di Kabupaten Bekasi. Penelitian ini mengadopsi Metode EUCS (End User Computing Satisfaction) untuk mengevaluasi tingkat kepuasan masyarakat terhadap pelayanan publik yang diperoleh melalui aplikasi BeBunge. Metode ini memberikan pendekatan komprehensif dalam mengukur persepsi pengguna terhadap kualitas layanan berbasis teknologi informasi. Data yang diperoleh dari survei yang dilakukan terhadap pengguna aplikasi BeBunge digunakan untuk menganalisis aspek-aspek kunci seperti keandalan sistem, kemudahan penggunaan, responsivitas layanan, kualitas informasi, dan kepuasan keseluruhan. Hasil analisis ini diharapkan dapat memberikan masukan yang berharga bagi Diskominfosantik dalam meningkatkan efektivitas dan efisiensi pelayanan publik melalui aplikasi BEBUNGE. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan informasi yang berharga bagi Diskominfosantik dalam pengoptimalan aplikasi BEBUNGE untuk memenuhi harapan dan kebutuhan masyarakat secara lebih baik, dan meningkatkan hubungan yang baik antar pemerintah daerah dan masyarakat.
Copyright (c) 2024 Imannuel Januar Cessar, Eka Puspita Sari https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Perancangan Sistem Kontroling Dan Monitoring Kepadatan Debu Pada Sistem Pendingin Dan Tata Udara Untuk Skala Maintenance (Perawatan) Berbasis Internet Of Things (IoT)
Pada saat ini, penggunaan mesin pendingin khususnya Air Conditioner (AC) menjadi kebutuhan yang sangat penting bagi setiap orang. Terlebih di Indonesia sendiri memiliki cuaca yang cukup panas sehingga penggunaan Air Conditioner (AC) sangatlah dibutuhkan, untuk mendinginkan serta menyejukkan udara dalam ruangan. Penelitian ini bertujuan untuk merancangan sistem kontroling serta monitoring kepadatan debu untuk skala maintenance (perawatan) pada unit Air Conditioner berbasis Internet of Things (IoT) secara real-time. Sistem ini dibuat agar mempermudah user (pengguna) mengetahui kepadatan debu pada filter indoor unit Air Conditioner (AC), sehingga tidak perlu lagi mengingat kapan terakhir kali unit Air Conditioner (AC) di service atau dilakukan pencucian. Dalam sistem ini terdapat sensor untuk pembacaan debu yaitu sensor Sharp GP2Y1010AU0F sebagai sensor pembacaan debu dan juga mikrokontroler NodeMCU ESP8266 sebagai mikrokontroler berbasis Internet of Things (IoT). Perangkat ini terintegrasi dengan smartphone Android melalui jaringan internet, memungkinkan pemantauan kondisi debu dari jarak jauh secara real-time. Dari hasil pengujian, ketika kadar debu melebihi 1.0 mg³ maka sistem secara otomatis mengirimkan notifikasi, menampilkan informasi pada LCD, dan mengaktifkan alarm sebagai peringatan untuk segera melakukan perawatan. Hal ini memastikan filter AC tetap berfungsi optimal dan meningkatkan efisiensi operasional AC
Copyright (c) 2024 Suryanto Suryanto, Fahri Muhammad Rizky https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Analisa Penjualan Rokok Dengan Metode Klasifikasi Menggunakan Formula Algoritma C4.5 Pada CV Jaya Berkah Mas
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan mengklasifikasikan data penjualan rokok menggunakan algoritma C4.5 pada CV Jaya Berkah Mas. Penelitian dilakukan dengan mengumpulkan data melalui observasi dan wawancara, serta melakukan pembersihan data untuk mengatasi inkonsistensi dan duplikasi. Algoritma C4.5 digunakan untuk menghasilkan pohon keputusan yang dapat memprediksi penjualan rokok terlaris. Hasil dari analisis menunjukkan bahwa metode C4.5 dapat digunakan untuk memberikan wawasan yang bermanfaat dalam menentukan strategi penjualan yang optimal. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam bidang data mining dengan menerapkan algoritma C4.5 pada kasus nyata di industri rokok. Hasil nilai akurasi tertinggi perhitungan Algoritma C4.5 dengan data sebanyak 212 entry menunjukkan tingkat Akurasi 96.73%, Presisi 98.00%, dan Recall 85.17%.
Copyright (c) 2024 Sebastianus Aditya Narendra Narendra, Pradita Aldi Setiawan, Syaiful Anwar, M. Haddiel Fuad https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Sistem Absensi Karyawan Pada Perusahaan KU Creatives Unlimited Menggunakan Teachable Machine
Dalam era digital, pencatatan kehadiran secara manual memiliki banyak kekurangan seperti rentan terhadap kesalahan dan manipulasi data. Oleh karena itu, diperlukan sistem yang lebih efisien dan akurat. Teknologi pengenalan wajah menggunakan algoritma Convolutional Neural Networks (CNN) diintegrasikan dengan Teachable Machine yang dikembangkan oleh Google untuk melatih model pengenalan wajah karyawan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem absensi karyawan berbasis pengenalan wajah menggunakan Teachable Machine di Perusahaan KCU. Sistem ini diuji dalam berbagai kondisi dan menunjukkan tingkat akurasi yang tinggi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem ini tidak hanya meningkatkan efisiensi dan akurasi pencatatan kehadiran, tetapi juga mengurangi risiko kesalahan dan manipulasi data. Implementasi teknologi ini sejalan dengan perkembangan industri 4.0 yang menekankan otomatisasi dan digitalisasi proses bisnis
Copyright (c) 2024 Marselino Raja Putra Tambunan, Ibnu Alfarobi https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Penentuan Harga Diskon Optimal Di Empat Provinsi Dengan K-Means Di Yayasan Achmad Zaky Foundation
Penelitian ini menyelidiki pengoptimalan strategi diskon di e-commerce menggunakan algoritma pengelompokan K-Means. Berfokus pada data transaksi dari empat provinsi, penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan pemahaman tentang proses sains data, visualisasi data, dan pembelajaran mesin. Metode K-Means, yang diterapkan secara manual dan secara komputasi menggunakan Python, menghasilkan dua klaster: tingkat pembakaran yang tinggi dan rendah. Penelitian ini menyarankan untuk menyesuaikan diskon berdasarkan nilai transaksi, yang mengarah pada pemanfaatan anggaran yang lebih baik dan peningkatan pendapatan.
Copyright (c) 2025 Arvano Salma Fatimatus Zahra, Syaiful Anwar, M. Haddiel Fuad (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Perancangan Sistem Pakar Dalam Mendiagnosa Kerusakan Pada Laptop Berbasis Web Menggunakan Metode Certainty Factor
Laptop adalah sebuah perangkat elektronik yang populer di kalangan pengguna saat ini dan digunakan secara luas sebagai alat untuk berkomunikasi, bekerja, menyimpan data, dan lain sebagainya. Meskipun laptop telah menjadi perangkat penting dalam kehidupan sehari-hari, banyak pengguna laptop cenderung mengabaikan pentingnya merawatnya dengan baik. Inilah yang menyebabkan laptop rentan mengalami berbagai jenis kerusakan. Ketika kerusakan terjadi, para pengguna sering kali kesulitan untuk mengetahui atau mendiagnosis masalah yang sebenarnya. Akibatnya, banyak pengguna hanya menyadari adanya masalah ketika kerusakan sudah cukup parah, yang memerlukan perbaikan lebih mahal atau bahkan penggantian perangkat. Oleh sebab itu, dibutuhkanlah sistem pakar berbasis web dalam mendiagnosis kerusakan laptop menggunakan Certainty Factor (CF) sering digunakan untuk menangani ketidakpastian dan memberikan tingkat keyakinan pada hasil diagnosa atau kesimpulan yang diambil. Sistem ini dirancang agar dapat membantu pengguna, terutama yang tidak memiliki keahlian teknis, dalam menganalisis dan menentukan jenis kerusakan pada laptop mereka dengan cepat dan akurat. Dalam membantu pengembangan sistem pakar yang dibuat ini menggunakan metode waterfall dipilih karena pendekatannya yang terstruktur dan sistematis. Hasil penelitian ialah bahwa sistem pakar yang dibangun dapat memberikan diagnosa yang akurat dan dapat diandalkan, sehingga memudahkan pengguna dalam mengidentifikasi masalah pada laptop mereka.
Copyright (c) 2024 Muhammad Alvha Ridho Kurnia, Ali Haidir https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Penerapan Algoritma Naïve Bayes Untuk Prediksi Tren Pertumbuhan UMKM Berdasarkan Jenis Usaha Di Kota Depok
Peran UMKM sangat penting dalam perekonomian negara. UMKM menjadi pusat yang berkontribusi pada pertumbuhan ekonomi, penciptaan lapangan kerja, serta pemerataan pendapatan. Namun, semakin meningkatnya pertumbuhan UMKM semakin banyak pula permasalahan dan tantangan yang di hadapi para UMKM. Penelitian digunakan untuk memahami tren pertumbuhan UMKM serta tantangan yang dihadapi oleh pemilik usaha di berbagai sektor, selain itu juga agar dapat mengetahui jenis usaha yang mengalami peningkatan (berkembang cepat) dan mengalami penurunan (berkembang lambat). Penelitian ini memberikan informasi untuk pengambilan keputusan yang mendukung kebijakan pertumbuhan UMKM. Dalam penelitian ini dilakukkan pengolahan data UMKM untuk prediksi tren pertumbuhan UMKM berdasarkan jenis usaha di Kota Depok dengan menggunakan metode Naïve Bayes. Berdasarkan hasil pengujian yang diperoleh metode Naïve Bayes bekerja cukup baik dengan nilai akurasi sebesar 72.78%, dari hasil klasifikasi tren pertumbuhan UMKM jenis usaha yang berkembang cepat yaitu makanan dan yang berkembang lambat yaitu kesehatan. Dengan adanya prediksi tren pertumbuhan UMKM dapat membantu para UMKM menghadapi tantangan serta mampu bersaing dan berkembang dimasa yang akan datang, selain itu pemangku kepentingan, termasuk pemerintah, lembaga keuangan dan pelaku bisnis dapat mengambil langkah-langkah proaktif untuk mendukung pengembangan UMKM secara berkelanjutan di Kota Depok.
Copyright (c) 2024 Riana Rahmadanti, Shafa Salsabila Febriani, Muhammad Iqbal Syaputra, Dewi Laraswati https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0