Smart Comp :Jurnalnya Orang Pintar Komputer
Journal Title Initials Frequency Print ISSN Online ISSN Editor in Chief Managing Editor Publisher Citation Analysis Template Article Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer Smart Comp 4 issues per year (January, April, July, and October ) 2089-676X 2549-0796 Safar Dwi Kurniawan Lukmanul Khakim Pusat Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Politeknik Harapan Bersama Google Scholar | Sinta 4 Download Template Smartcomp Â Â Smart Comp Indexed by :
Authors who publish with this journal agree to the following terms: Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal. Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal. Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access). This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Implementation of the Unified Modeling Language (UML) Method in the Development of Employee Payroll Information Systems
The development of an employee payroll information system is important in improving the efficiency and accuracy of payroll data management, especially in companies with a large number of employees. The selection of this topic is driven by the need to reduce payroll errors that often occur in manual systems. The Unified Modeling Language (UML) method was chosen as the main approach because of its ability to model and visualize the system in a structured manner. This research uses an object-oriented approach with UML, which includes the creation of use case diagrams, class diagrams, activity diagrams, and sequence diagrams. These diagrams are used to describe the functional requirements and business processes that support the development of payroll information systems. The results show that the application of UML helps simplify system design, facilitate communication between developers and stakeholders, and increase accuracy in system implementation. Based on the results of the tests that have been carried out, the successful performance of the information system runs effectively and accurately. In conclusion, this method is effective in designing an efficient and reliable payroll information system to minimize errors and increase productivity.
Copyright (c) 2026 Smart Comp :Jurnalnya Orang Pintar Komputer http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Analisa Kalibrasi Flow Distillate Transmitter Menggunakan PACTware Pada Desal B PT. Indonesia Power Semarang PGU
Abstrak: Perkembangan teknologi semakin meningkat pesat. Teknologi yang semakin canggih membantu industri dalam menangani suatu pekerjaan, terutama pada industri pembangkit listrik tenaga uap. Industri ini menggunakan media air sebagai prosesnya. Dalam suatu proses yaitu Distillate water atau proses distilasi pada Desalination plant. Pada prosesnya menggunakan alat yaitu Transmitter type Differential pressure, yang kemudian dikalibrasi menggunakan software PACTware dan alat bantu pengukuran Handpress. Tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui deviasi atau perbedaan aliran air (mmH2O) sebelum dikalibrasi dan sesudah dikalibrasi. Penelitian ini menggunakan metode menentukan nilai LRV (Lower Range Value) dan URV (Upper Range Value). Data yang dihasilkan yaitu nilai dari penurunan mmH2O sebelum dikalibrasi. Nilai dari setiap rasio dari sebelum dan sesudah dibandingkan dengan rumus deviasi. Maka didapatkan hasil terbesar dari rasio 20% yaitu 36.6%. Setiap rasio menunjukan penurunan setelah kalibrasi. Kata Kunci – Kalibrasi, Deviasi, Transmitter Differential Pressure, LRV (Lower Range Value), URV (Upper Range Value)
Analisis Sentimen Ulasan Pengguna Aplikasi Bank Jago Pada Google Play Store Dengan Metode Naïve Bayes
kemajuan teknologi digital telah mendorong peningkatan pengguna layanan perbankan berbasis aplikasi, termasuk Bank Jago sebagai salah satu innovator di sektor perbankan digital Indonesia. Ulasan pengguna di Google play Store menjadi sumber data yang kaya untuk memahami persepsi, kepuasan, serta keluhan pengguna terhadap aplikasi tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji sentimen dari ulasan-ulasan tersebut dengan menerapkan metode Naïve Bayes, salah satu algoritma klasifikasi dalam pembelajaran mesin yang dikenal sederhana namun efektif. Data dikumpulkan dari Google Play Store dan diproses melalui tahap pra-pemrosesan yang mencakup pembersihan teks, tokenisasi, penghapusan stopword, serta stemming. Sentiment kemudian dikategorikan ke dalam tiga kelas: positif, negative dan netral. Hasil analisis menunjukkan dominasi sentimen Â positif, namun juga ditemukan kritik terhadap aspek teknis dan fitur layanan. Model Naïve Bayes berhasil mengklasifikasikan data dengan tingkat akurasi yang baik, menjadikannya alat yang potensial untuk menganalisis opini public secara otomatis. Penelitian ini dapat menjadi masukan bagi pengembang untuk meningkatkan kualitas aplikasi berdasarkan umpan balik pengguna.
Analisa Simulasi Photovoltaic 250 kW Terhubung Jaringan 25 kV Dengan Konverter Dua Tingkat Menggunakan MATLAB
Sektor energi global mengalami perubahan signifikan dalam beberapa tahun terakhir, dengan peralihan utama dari energi tak terbarukan ke energi terbarukan. Energi Terbarukan, seperti tenaga surya, kini menjadi pilihan utama untuk mendukung kebutuhan energi berkelanjutan dan mengatasi perubahan iklim. Salah satu teknologi yang banyak digunakan dalam sistem energi terbarukan adalah sistem Photovoltaic (PV), yang mengubah energi matahari menjadi listrik arus searah (DC). Sistem ini membutuhkan konverter dua tingkat untuk meningkatkan efisiensi konversi dan menjaga stabilitas daya, serta untuk mengurangi harmonisa dan meningkatkan kualitas daya yang dihasilkan.Penelitian ini menganalisis sistem PV 250 kW yang terhubung dengan jaringan 25 kV, menggunakan konverter dua tingkat yang terdiri dari konverter DC-DC dan inverter DC-AC. Sistem ini dirancang untuk menjaga efisiensi konversi daya, stabilitas tegangan, dan distribusi daya yang optimal. Simulasi dilakukan dengan perangkat lunak MATLAB untuk mengevaluasi kinerja sistem secara komprehensif. Hasil perhitungan menunjukkan bahwa sistem ini menghasilkan total daya 248,6 kW, yang sangat mendekati target. Pengujian sistem dilakukan dengan memvariasikan kondisi radiasi matahari, suhu panel, dan beban untuk mengevaluasi respons dan kestabilan daya yang dihasilkan.
Perancangan Sistem Informasi Pemesanan Porter Gunung Kerinci Berbasis Website
Layanan porter merupakan suatu peranan yang penting karena dapat memberikan rasa nyaman dan aman selama melakukan pendakian. Namun, proses pemesanan porter Gunung Kerinci masih manual yaitu pendaki dengan datang langsung ataupun melalui media whatshap. Proses pemesanan secara manual dianggap kurang efisien karena sering menyebabkan kesalahan, seperti kesalahan dalam pencatatan jadwal mendaki sehingga menyebkan penundaan jadwal pendakian. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sebuah sistem informasi untuk pemesanan porter Gunung Kerinci berbasis website, yang nantinya dapat membantu para pendaki untuk memesan porter secara online. Sistem ini dirancang menggunakan PHP dan MySQL dan juga menggunakan metode pengembangan waterfall. Setelah sistem telah selesai dibuat dilakukan pengujian dengan metode blackbox dengan Teknik equivalen partitioning untuk mengevaluasi kinerja sistem secara fungsional, penulis juga melakukan pengujian user accept testing (UAT) dengan skala likert. Pada pengujian pertama didperoleh hasil yang sesuai dengan harapan penulis dan pada pengujian kedua yang dibantu oleh 7 orang responden , dengan menghasilkan persentase kelayakan total sebesar 95,2 % yang menunjukan bahwa sistem ini layak untuk digunakan.
Implementasi Augmented Reality dalam Pengembangan Media Pembelajaran Biologi di Tingkat Sekolah Menengah Pertama
Kemajuan tekonologi digital mendorong perluasan inovasi dalam proses pembelajaran, terutama untuk konsep-konsep abstrak seperti pembelajaran fotosintesis. Siswa mengalami kesulitan dalam memahami materi ini karenamelibatkan proses kimia yang cukup rumit dan tidak dapat dilihat secara langsung. Upaya alternatif dalam menangani permasalahan tersebut adalahmelalui proses perancangan dan pengembangan media pembelajaran berbasis Augmented Reality(AR) yang memvisualisasikan proses fotosintesis dalam bentuk 3D yang interaktif dan mudah dipahami. Penelitian ini menggunakan pendekatan deskriptif dengan model pengembangan Multimedia Development Live Cycle (MDLC) yang terdiri dari lima tahapan: Consept (Pengonsepan), Design (Perancangan), Material Collecting (Pengumpulan Materi), Assembly (Pembuatan), dan Testing (Pengujian). Aplikasi AR dikembangkan menggunakan Unity dan Vuforia, kemudian diuji coba kepada murid kelas VIII di SMP Negeri 2 Ngemplak. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa aplikasi AR yang dikembangkan mudah digunakan, tampilan visual menarik, dan membantu meningkatkan pemahaman siswa terhadap materi fotosintesis, khususnya reaksi terang dan reaksi gelap. Selain itu, aplikasi ini juga menerima umpan balik yang baik dari pengguna terkait fitur dan desain antarmuka. Dengan demikian, penelitian ini mengindikasikan bahwa AR dapat berfungsi sebagai alat edukasi biologi yang interaktif , inovatif dan menyenangkan.
Perancangan Sistem Informasi Puskesmas Desa Lubuk Resam Berbasis Website
Sistem informasi Puskesmas adalah suatu sistem yang dirancang untuk mengelola data dan informasi yang berkaitan dengan pelayanan Kesehatan pada. Saat ini pengolahan data di Puskesmas Puskesmas Desa Lubuk Resam masih menggunakan pencatatan manual sehingga menyebabkan beberapa kendala seperti kesulitan dalam pencatatan data dan kehilangan data yang dibutuhkan. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan sistem informasi puskesmas yang membantu pekerjaan dalam proses pengelolaan data secara online dan efisien. Penelitian ini menggunakan metode waterfall. Sistem dirancang menggunakan PHP native dan MySQL dengan pemodelan UML. Pengujian sistem menggunakan blackbox testing menunjukan hasil bahwa fitur dan fungsionalitas sistem berjalan baik. Hasil uji kelayakan menggunakan UAT dengan metode skala likert memperoleh hasil 86% yang termasuk dalam kategori sangat layak, ini menunjukan bahwa sistem yang dirancang sudah memenuhi kebutuhan pengguna.
Analisis Kepuasan Pengguna E-Learning Uniska Dalam Proses Pembelajaran Online Berbasis Structural Equation Modeling Partial Least Squares (SEM-PLS) Menggunakan Model Kano
Penelitian ini mengkaji kepuasan pengguna terhadap platform e-learning UNISKA dalam konteks pembelajaran daring. Topik ini penting karena meningkatnya ketergantungan pada platform digital dalam pendidikan tinggi, terutama pasca pandemi COVID-19. Penelitian ini menggunakan metode Structural Equation Modeling - Partial Least Squares (SEM-PLS) untuk mengukur pengaruh kualitas sistem, kualitas informasi, kualitas layanan, dan fitur interaktif terhadap kepuasan pengguna. Selain itu, Model Kano digunakan untuk mengklasifikasikan persepsi pengguna terhadap fitur e-learning ke dalam lima kategori: Must-Be, One-Dimensional, Attractive, Indifferent, dan Reverse. Data dikumpulkan melalui penyebaran kuesioner kepada 353 mahasiswa dari Fakultas Teknologi Informasi. Hasil analisis SEM-PLS menunjukkan bahwa semua variabel berpengaruh signifikan terhadap kepuasan pengguna, dengan kualitas informasi (0,31) dan kualitas sistem (0,28) memberikan kontribusi terbesar. Analisis Kano mengidentifikasi bahwa akses cepat dan stabil merupakan fitur Must-Be, sedangkan forum diskusi aktif dan notifikasi otomatis tergolong fitur One-Dimensional dan Attractive. Integrasi model SEM-PLS dan Kano memberikan wawasan strategis dalam pengembangan layanan e-learning. Temuan ini memberikan arahan penting untuk peningkatan kualitas dan relevansi sistem pembelajaran daring di pendidikan tinggi
Rancang Bangun Platform Kuis Interaktif Berbasis AI Generatif dan Gamifikasi untuk Personalisasi Pembelajaran Siswa
Pembelajaran digital menuntut inovasi agar siswa tetap termotivasi dan terlibat aktif. Salah satu pendekatan adalah penggunaan platform kuis interaktif yang diperkaya kecerdasan buatan generatif dan elemen gamifikasi. Penelitian ini bertujuan merancang sebuah platform kuis berbasis web yang mampu menghasilkan soal adaptif secara otomatis menggunakan AI generatif dan menerapkan gamifikasi untuk personalisasi pengalaman belajar siswa. Metodologi penelitian yang digunakan adalah Research and Development (R&D) dengan model prototipe, melibatkan analisis kebutuhan pengguna, perancangan arsitektur sistem, desain antarmuka, serta implementasi dan evaluasi awal prototipe. Hasil perancangan mencakup arsitektur sistem web dengan frontend HTML–Tailwind CSS–Alpine.js yang responsif, backend Python (FastAPI) dan database MySQL, serta integrasi API OpenAI GPT untuk menghasilkan soal. Fitur gamifikasi seperti poin, lencana, dan papan peringkat turut dirancang untuk meningkatkan motivasi. Platform ini diharapkan dapat menyesuaikan tingkat kesulitan dan materi soal dengan kemampuan masing-masing siswa secara dinamis, sehingga menciptakan pembelajaran yang lebih personal. Implikasinya, platform kuis cerdas ini berpotensi meningkatkan keterlibatan siswa, memberikan umpan balik cepat, dan membantu guru dalam menyediakan evaluasi yang sesuai secara efisien.
Penerapan Data Mining untuk Klasifikasi Tingkat Kepuasan Pelanggan Café Menggunakan Metode Decision Tree C4.5
Kepuasan pelanggan adalah faktor utama dalam meningkatkan reputasi bisnis, loyalitas pelanggan, dan efisiensi operasional. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem yang memberikan informasi akurat tentang tingkat kepuasan dan ketidakpuasan pelanggan di sebuah café. Harapannya, temuan dari penelitian ini dapat memberikan dampak baik kepada café guna untuk meningkatkan kualitas pelayanan dengan mengetahui apa saja indikatot-indikator yang mempengaruhi tingkat kepuasan pelanggan café. Metode yang digunakan adalah Decision Tree C4.5, yang membangun pohon keputusan untuk klasifikasi. Proses meliputi penanganan missing value, pengecekan duplicate data, label encoding, penanganan data imbalance dengan SMOTE, pemodelan Decision Tree C4.5, pengecekan akurasi, dan visualisasi aturan keputusan. Evaluasi model dilakukan menggunakan metrik confusion matrix. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model klasifikasi memiliki performa sangat baik, dengan accuracy 98% pada data latih dan 93% pada data uji. Nilai recall, precision, dan F1-score masing-masing adalah 94%, 97%, dan 95%.
Sales Performance Analysis untuk Peningkatan Kualitas Produk Menggunakan K-Means dan Hierarchical Clustering
Industri fashion, khususnya toko distro, menghadapi persaingan yang semakin ketat sehingga kualitas dan inovasi produk menjadi faktor utama dalam mempertahankan daya saing. Salah satu tantangan yang sering muncul adalah minimnya pemanfaatan data transaksi penjualan sebagai sumber informasi strategis dalam menilai performa produk. Penelitian ini membahas pengelompokan produk berdasarkan performa penjualan menggunakan teknik data mining serta membandingkan efektivitas dua metode clustering, yaitu K-Means dan Hierarchical Agglomerative Clustering. Data yang digunakan berasal dari transaksi penjualan Toko Distro Sextors, dengan tahapan meliputi praproses data, penerapan algoritma clustering, dan evaluasi hasil menggunakan metrik silhouette score. Tujuan penelitian adalah mengidentifikasi kelompok produk dengan performa tinggi, margin keuntungan optimal, serta tingkat penerimaan pasar yang baik, sekaligus menentukan metode clustering yang paling sesuai. Hasil analisis menunjukkan bahwa algoritma K-Means menghasilkan 4 klaster, sedangkan Hierarchical Agglomerative Clustering menghasilkan 3 klaster. Perbedaan jumlah dan karakteristik klaster dari kedua algoritma memberikan gambaran mengenai variasi pola penjualan produk. Temuan ini diharapkan dapat memberikan rekomendasi praktis bagi pelaku UMKM untuk mengambil keputusan berbasis data, sehingga strategi bisnis dapat lebih tepat sasaran dan meningkatkan daya saing produk di pasar.
Perbandingan Manual Testing dan Automation Testing pada UI Testing Aplikasi Warehouse PT X
Penelitian ini mengukur metode pengujian manual dan pengujian otomatisasi pada aplikasi Warehouse berbasis website dengan menggunakan empat parameter, yaitu waktu eksekusi, akurasi, cakupan pengujian, dan jumlah tahapan. Pengujian dilakukan pada seluruh fitur aplikasi untuk mengetahui efektivitas, kelebihan, dan keterbatasan masing-masing metode. Pengujian manual dilakukan secara langsung oleh penguji, sedangkan pengujian otomatisasi menggunakan skrip dan tools Katalon Studio. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengukuran otomatis lebih efisien dari segi waktu dibandingkan manual. Pada parameter akurasi dan permulaan pengujian, kedua metode menghasilkan hasil yang sama, yaitu seluruh kasus pengujian berhasil dijalankan sesuai hasil yang diharapkan dan mencapai cakupan pengujian 100%. Pada jumlah tahapan, metode manual lebih sederhana pada fase perancangan, sedangkan otomatisasi lebih efisien pada fase eksekusi. Temuan ini menunjukkan bahwa pengukuran otomatis lebih sesuai untuk pengujian berulang. Penelitian ini diharapkan dapat membantu perusahaan dalam memilih metode pengujian yang paling efektif untuk meningkatkan kualitas proses pengujian perangkat lunak.
Pengembangan Prototipe Smart Street Lighting Berbasis Solar Cell dengan Monitoring Jarak Jauh melalui Platform IoT
Penelitian ini mengembangkan sistem lampu jalan otomatis berbasis Internet of Things (IoT) dengan memanfaatkan sensor Light Dependent Resistor (LDR) dan solar cell sebagai sumber energi utama. Pengujian dilakukan untuk memverifikasi kinerja sistem, termasuk kemampuan sensor dalam mendeteksi perubahan intensitas cahaya serta fungsi otomatisasi lampu. Simulasi kondisi terang dilakukan dengan penyinaran menggunakan lampu senter, sedangkan kondisi gelap direpresentasikan dengan menutup sensor. Pengujian deteksi kondisi lampu dilakukan melalui pemutusan dan penyambungan kabel lampu pada relay untuk mensimulasikan keadaan lampu rusak maupun berfungsi normal. Hasil pengujian di Titik 1 Jalan Harapan Bersama menunjukkan bahwa sistem beroperasi sesuai rancangan. Lampu tetap mati pada simulasi kondisi terang dan menyala pada kondisi gelap. Sistem juga mampu mengidentifikasi kondisi lampu yang tidak berfungsi melalui pembacaan sensor. Secara keseluruhan, sistem yang dikembangkan menunjukkan performa yang baik dalam mengimplementasikan fungsi otomatisasi serta pemantauan kondisi lampu, sehingga berpotensi diterapkan sebagai solusi penerangan jalan yang efisien dan mandiri.
Pengembangan Sistem Cerdas Untuk Rekomendasi Pemupukkan Tanaman Salak Menggunakan Teorema Bayes dan Cohen’s Kappa
Salak merupakan komoditas hortikultura unggulan di Indonesia, khususnya di Kecamatan Turi, Sleman, Yogyakarta. Tantangan utama dalam budidaya salak adalah praktik pemupukan yang kurang tepat akibat minimnya pemahaman petani terhadap kebutuhan nutrisi tanaman. Pemupukan yang salah dapat menurunkan kualitas dan kuantitas buah serta berdampak negatif pada kesehatan tanah. Penelitian ini dilakukan untuk mengembangkan sistem cerdas berbasis web yang mampu memberikan rekomendasi jenis pupuk secara tepat berdasarkan kondisi pertumbuhan dan gejala yang diamati pada tanaman salak. Teorema Bayes digunakan untuk melakukan inferensi probabilistik terhadap 8 jenis pupuk dan 12 gejala sebagai dasar pengambilan keputusan. Pengujian sistem dilakukan menggunakan metode Cohen’s Kappa dengan 17 data uji untuk membandingkan kesesuaian hasil rekomendasi sistem dengan pakar. Dari pengujian tersebut diperoleh 15 hasil sesuai dan 2 tidak sesuai, menghasilkan nilai Po sebesar 0,88235 dan Pe sebesar 0,14533. Nilai Cohen’s Kappa yang diperoleh sebesar 0,8623 menunjukkan tingkat kesesuaian yang sangat baik antara sistem dan pakar. Hasil ini menunjukkan bahwa sistem cerdas yang dikembangkan memiliki akurasi tinggi dan layak digunakan sebagai alat bantu rekomendasi pemupukan tanaman salak. Kata Kunci – Pemupukan ; Teorema Bayes ; Cohen’s Kappa
Implementasi Metode SMART Untuk Menentukan Kinerja Pegawai Terbaik Pada CV Swastika Permata Kontruksi
: Evaluasi kinerja pegawai adalah elemen penting dalam pengelolaan sumber daya manusia yang berfungsi untuk menilai seberapa efektif, produktif, dan berkontribusinya individu terhadap sasaran organisasi. CV Swastika Permata Konstruksi, sebagai perusahaan yang bergerak di industri konstruksi, membutuhkan sistem penilaian yang adil, transparan, dan terukur untuk mengidentifikasi pegawai terbaik. Dalam studi ini, metode Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART) digunakan sebagai pendekatan penilaian yang berdasarkan pada kriteria. Pemilihan metode SMART dilakukan karena kemampuannya untuk menggabungkan bobot dan nilai guna dari tiap kriteria penilaian, seperti tanggung jawab, skill, presentasi, kerja tim, dan loyalitas. Dengan melalui proses perhitungan yang terstruktur, didapatkan skor akhir yang mempertimbangkan kinerja total setiap pegawai. Temuan penelitian mengindikasikan bahwa pegawai dengan skor tertinggi menunjukkan performa terbaik berdasarkan bobot yang telah ditetapkan. Implementasi metode SMART terbukti meningkatkan objektivitas, efisiensi, dan membantu manajemen dalam pengambilan keputusan
Large Language Model (LLM) untuk Rekomendasi Parfum
Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem rekomendasi parfum berbasis deskripsi teks menggunakan pendekatan Large Language Model (LLM). Sistem ini memanfaatkan model Sentence Transformer (all-MiniLM-L6-v2) untuk menghasilkan representasi semantik dari deskripsi parfum, dan menghitung kemiripan antarparfum menggunakan cosine similarity. Untuk mengevaluasi keefektifan pendekatan ini, dilakukan perbandingan dengan dua metode representasi teks lainnya, yaitu TF-IDF dan Word2Vec. Evaluasi dilakukan melalui pendekatan kuantitatif menggunakan skor cosine similarity, serta pendekatan kualitatif berdasarkan persepsi pengguna terhadap hasil rekomendasi. Hasil menunjukkan TF-IDF memiliki nilai cosine similarity rata-rata sebesar 0.3%, skor cosine similarity rata-rata Word2Vec sebesar 95% dan LLM sebesar 0,60%. Meskipun Word2Vec rata-rata memperoleh nilai kemiripan tertinggi secara numerik, rekomendasi dari model LLM dinilai paling relevan secara semantik oleh pengguna. Pendekatan LLM memberikan keunggulan dalam memahami konteks deskriptif aroma dan memberikan rekomendasi yang lebih personal dan cocok. Penelitian ini menunjukkan bahwa LLM berpotensi tinggi dalam mengatasi tantangan rekomendasi berbasis teks deskriptif seperti pada domain parfum.
Analisis Kinerja Algoritma Winnowing dan Machine Learning dalam Sistem Penilaian Esai Otomatis Berbasis Texs
Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi penerapan teknik ekstraksi fitur Winnowing yang dipadukan dengan model pembelajaran mesin K-Nearest Neighbors (KNN) dan Support Vector Machine (SVM) dalam sistem penilaian esai otomatis berbasis teks. Topik ini penting karena penilaian otomatis dapat mempercepat proses evaluasi esai dan mengurangi potensi bias manusia. Dalam penelitian ini, esai diklasifikasikan menggunakan teknik K-gram dan fingerprinting Winnowing untuk meningkatkan akurasi dan representasi fitur dari teks.Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model Winnowing + SVM menghasilkan performa yang paling unggul dengan akurasi sebesar 0.876 dan F1-score sebesar 0.868430. Meskipun membutuhkan waktu komputasi yang lebih tinggi (5.181894 detik), SVM secara konsisten mengklasifikasikan esai dengan presisi dan stabilitas yang lebih baik. Sebaliknya, model Winnowing + KNN menunjukkan performa yang lebih rendah dengan akurasi sebesar 0.707 dan F1-score sebesar 0.686699, namun memiliki keunggulan dalam waktu komputasi yang jauh lebih cepat (0.077723 detik). Penggunaan Winnowing terbukti efektif dalam meningkatkan kinerja kedua model, dengan dampak yang lebih signifikan terhadap SVM. Kesimpulannya, SVM lebih direkomendasikan untuk sistem penilaian esai otomatis yang mengutamakan akurasi, sementara KNN lebih cocok untuk aplikasi yang memprioritaskan efisiensi waktu.
Analisis Pengelolaan Obat Di Klinik Aizar: Untuk Pengendalian Pengeluaran Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM)
Klinik Aizar menghadapi tantangan dalam pengelolaan stok obat yang berdampak pada pemborosan dan ketidakefisienan anggaran. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi kebutuhan stok obat secara akurat menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) agar pengeluaran dapat dikendalikan. Data historis pengeluaran obat selama tahun 2024 digunakan dan diproses melalui tahap seleksi, preprocessing, transformasi, pelatihan, dan evaluasi model menggunakan RapidMiner. Hasil menunjukkan akurasi model sebesar 99,63%, dengan presisi 100% untuk kategori "Rendah" dan recall 100% untuk kategori "Tinggi". Beberapa obat seperti Omeprazole, Denicam 20Mg, dan Amoxicillin 500mg direkomendasikan sebagai prioritas pengadaan. Model SVM terbukti efektif untuk mendukung pengambilan keputusan dalam pengelolaan stok obat secara efisien.
Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Klasifikasi Menentukan Penerima Bantuan Langsung Tunai (BLT) (Studi Kasus: Desa Sawojajar)
Distribusi Bantuan Langsung Tunai (BLT) yang bersumber dari Dana Desa kerap menghadapi permasalahan ketidaktepatan sasaran akibat masih digunakannya proses seleksi manual dan data yang kurang diperbarui. Penelitian ini bertujuan untuk merancang model klasifikasi penerima BLT yang lebih adil dan berbasis data menggunakan algoritma Decision Tree C4.5, dengan objek studi di Desa Sawojajar, Kabupaten Brebes. Data primer sebanyak 232 entri dari calon penerima BLT tahun 2024 digunakan dalam analisis, dan pengolahan data dilakukan dengan bantuan perangkat lunak RapidMiner. Variabel yang dianalisis mencakup usia, jenis pekerjaan, jumlah tanggungan keluarga, serta kondisi sosial ekonomi. Proses pengklasifikasian dilakukan melalui tahapan data mining, mulai dari seleksi data hingga evaluasi model. Hasil analisis menunjukkan bahwa variabel kondisi sosial ekonomi memiliki nilai Gain tertinggi dan dijadikan sebagai node akar dalam struktur decision tree. Model yang dihasilkan mampu mencapai tingkat akurasi sebesar 100% melalui pengujian terhadap data uji dan validasi silang, yang menandakan bahwa algoritma C4.5 sangat potensial untuk digunakan dalam penentuan kelayakan penerima BLT secara sistematis dan berbasis data. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam penerapan teknologi informasi pada sistem pendukung keputusan untuk penyaluran bantuan sosial yang lebih transparan di tingkat desa.
Pemanfaatan Sig Dan Metode Weighted Overlay Dalam Identifikasi Daerah Rawan Banjir di Aliran Sungai Pemali Brebes
Banjir merupakan salah satu bencana yang kerap terjadi di Kabupaten Brebes, khususnya di wilayah yang dilalui oleh Sungai Pemali. Kerusakan hutan di daerah hulu, curah hujan tinggi, buruknya sistem drainase, serta perubahan penggunaan lahan menjadi faktor yang memperparah kejadian banjir. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi dan memetakan daerah rawan banjir di wilayah aliran Sungai Pemali dengan pendekatan Sistem Informasi Geografis (SIG) menggunakan metode weighted overlay. Metode ini memungkinkan integrasi berbagai parameter spasial seperti kemiringan lereng, jenis tanah, curah hujan, penggunaan lahan, dan jarak terhadap sungai dengan pembobotan berdasarkan tingkat pengaruh terhadap risiko banjir. Hasil penelitian berupa peta zonasi kerawanan banjir yang diklasifikasikan dalam empat kategori: sangat rawan, rawan, sedang, dan tidak rawan. Peta ini diharapkan dapat menjadi dasar dalam perencanaan mitigasi bencana dan pengambilan kebijakan oleh pemerintah daerah. Penerapan metode weighted overlay terbukti efektif dalam menghasilkan informasi spasial yang akurat dan komprehensif untuk mendukung penanggulangan risiko banjir secara berkelanjutan
Sistem Optimasi Rute Pengiriman Barang Berbasis Web Mengunakan Algoritma Genetika (Studi Kasus PT. XYZ)
Proses pengiriman barang yang efisien menjadi salah satu faktor penting dalam meningkatkan kinerja perusahaan distribusi. Salah satu tantangan yang dihadapi adalah penentuan rute pengiriman yang optimal. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem optimasi rute pengiriman berbasis web menggunakan Algoritma Genetika sebagai solusi dari permasalahan Travelling Salesman Problem (TSP). Metode pengembangan yang digunakan adalah Rapid Application Development (RAD) karena memungkinkan iterasi cepat dan keterlibatan pengguna secara langsung. Sistem ini dilengkapi dengan fitur pengelolaan data, penugasan pengiriman, pembaruan status, serta visualisasi rute interaktif menggunakan Leaflet.js. Hasil pengujian menggunakan Black Box Testing menunjukkan bahwa semua fitur berjalan sesuai dengan fungsinya. Sistem ini diharapkan dapat membantu perusahaan dalam menghemat biaya, mempercepat pengiriman, serta meningkatkan kepuasan pelanggan
Sistem Informasi Manajemen Persediaan Barang Berbasis Website Studi Kasus : Divisi Marketing PT XYZ
Sistem informasi manajemen persediaan barang dibutuhkan untuk meningkatkan efisiensi operasional, khususnya dalam pencatatan dan pelaporan stok secara real-time. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem informasi berbasis website yang terintegrasi dengan e-commerce untuk mendukung proses manajemen persediaan pada Divisi Marketing PT XYZ. Metode pengembangan sistem menggunakan pendekatan System Development Life Cycle (SDLC), mencakup tahapan identifikasi kebutuhan, perancangan, pengembangan, pengujian, dan evaluasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu mengelola transaksi stok barang, menghasilkan laporan otomatis, dan mendukung akses multiuser. Integrasi dengan WooCommerce berhasil dilakukan untuk menyinkronkan stok secara otomatis. Namun, integrasi dengan Tokopedia dan Shopee belum terealisasi karena keterbatasan akses API dan waktu pengembangan. Evaluasi sistem menunjukkan peningkatan efisiensi kerja dan penurunan potensi kesalahan input dibandingkan sistem sebelumnya yang masih menggunakan Excel. Sistem ini diharapkan menjadi solusi efektif dalam pengelolaan persediaan barang dan dapat dikembangkan lebih lanjut untuk mendukung integrasi e-commerce secara menyeluruh
Evaluasi Terhadap Layanan LLM Dalam Pembuatan Soal Berbasis HOTS
Evaluasi ini memiliki tujuan untuk menguji kemampuan layanan LLM (Large Language Model) seperti ChatGPT, Gemini, dan Deepseek dalam menghasilkan soal bertipe HOTS (High Order Thinking Skills). Soal tipe HOTS ini memiliki peran dan dampak yang penting dalam meningkatkan kemampuan berpikir kritis. Kemampuan LLM dalam menghasilkan soal HOTS sesuai dengan prompt dan teks masukan perlu diteliti untuk mengetahui efektivitas dan kualitas dari layanan tersebut dilakukan dalam beberapa tahap termasuk penentuan LLM, pembuatan soal, dan penilaian soal. Hasil evaluasi yang telah dilakukan menunjukkan temuan yang signifikan. Secara keseluruhan, ketiga layanan LLM yang menjadi subjek penelitian, yaitu ChatGPT, Google Gemini, dan Deepseek AI, terbukti dapat menghasilkan soal yang sesuai dengan karakteristik tipe soal HOTS serta telah memenuhi syarat-syarat yang ditetapkan dalam kerangka Taksonomi Bloom. Namun ditemukan bahwa salah satu diantara layanan tersebut mampu menghasilkan soal namun dengan kualitas yang tidak sebaik lawannya. Temuan ini mengindikasikan bahwa LLM memiliki potensi besar untuk menjadi alat bantu yang efisien bagi para pendidik dalam mengembangkan instrumen penilaian yang berkualitas.
Pendeteksi Penyakit Dan Hama Pada Kelapa Sawit Menggunakan Metode Yolo Untuk Memantau Pertumbuhan Tanaman
Penyakit dan hama pada tanaman kelapa sawit merupakan tantangan utama dalam menjaga produktivitas dan keberlanjutan industri perkebunan. Ketidakefisienan dalam mendeteksi gejala sejak dini dapat mengakibatkan penurunan hasil panen secara signifikan. Penelitian ini mengembangkan sistem deteksi dini penyakit dan hama pada kelapa sawit menggunakan algoritma deep learning YOLOv11. Sistem ini bertujuan meningkatkan efisiensi pemantauan perkebunan dan mengurangi kerugian akibat serangan hama dan penyakit. Model YOLOv11 dilatih dengan dataset 2.544 citra yang telah di-anotasi ke dalam tujuh kelas utama, meliputi berbagai kondisi tanaman. Pelatihan dilakukan di platform komputasi awan dengan dukungan GPU. Model dievaluasi menggunakan presisi, recall, dan mean Average Precision (mAP). Hasil menunjukkan akurasi tinggi dan keseimbangan klasifikasi yang baik antar kelas, memungkinkan deteksi real-time. Sistem ini berpotensi diaplikasikan untuk pemantauan perkebunan kelapa sawit yang lebih efisien dan akurat
Klasifikasi Spektogram Berbasis Sistem Cerdas Untuk Pengenalan Suara Hewan Sekitar Hunian Manusia
Pengenalan suara hewan di sekitar lingkungan hunian memainkan peran penting dalam memahami interaksi antara manusia dan hewan, serta memberikan informasi yang berguna seperti keberadaan spesies tertentu atau peringatan terhadap potensi bahaya. Namun, proses identifikasi suara secara manual seringkali mengalami kesulitan akibat kemiripan dan keragaman suara antar spesies. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi pemanfaatan sistem cerdas berbasis YOLOv8n (You Only Look Once) dalam mengklasifikasikan spektrogram suara hewan. YOLOv8n, yang umumnya digunakan untuk deteksi objek visual, diadaptasi dalam konteks ini untuk mengenali pola visual pada spektrogram suara. Metode yang digunakan bersifat kuantitatif, dengan langkah utama berupa konversi suara hewan menjadi spektrogram, yang kemudian dianalisis menggunakan model YOLOv8n. Penelitian difokuskan pada suara burung, kucing, dan anjing sebagai jenis hewan yang umum dijumpai di lingkungan tempat tinggal. Pengujian dilakukan untuk mengukur tingkat akurasi dan konsistensi sistem dalam mengidentifikasi suara hewan pada berbagai data uji. Selain itu, penelitian ini memverifikasi kemampuan YOLOv8n dalam membedakan karakteristik tiap jenis suara hewan dengan menghasilkan perbedaan visual pada spektrogram sesuai karakteristik spesies. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa sistem mencapai akurasi sebesar 96,66%, dengan presisi 96,52%, recall 95,62%, dan F1-score 96,06%, yang menunjukkan bahwa model mampu mengenali jenis suara hewan dengan performa tinggi, melampaui target awal sebesar 80%, serta dengan waktu pemrosesan yang efisien dan konsisten.
Penerapan Algoritma Apriori Dalam Mendukung Pengambilan Keputusan Produksi Seragam pada UMKM Konveksi Hassa
UMKM Konveksi Hassa merupakan unit usaha produktif yang bergerak dalam pembuatan seragam sekolah dan kantor dengan volume transaksi yang terus berkembang. Seiring dengan peningkatan pesanan, diperlukan sebuah pendekatan sistematis untuk mengolah data transaksi yang ada menjadi informasi strategis guna mendukung perencanaan produksi yang lebih efisien. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan pemanfaatan data historis pemesanan menggunakan algoritma Apriori melalui kerangka kerja CRISP-DM. Melalui tahapan pra-pemrosesan data hingga pengujian sensitivitas parameter, penelitian ini berhasil merumuskan pola keterkaitan antar produk secara akurat. Hasil pengujian menunjukkan bahwa parameter minimum support 0,05 dan minimum confidence 0,57 merupakan konfigurasi paling optimal yang menghasilkan 10 aturan asosiasi. Temuan utama mengidentifikasi hubungan kuat antara pesanan seragam jenjang SD, SMP, dan SMA dengan nilai lift sebesar 3,771, serta keterkaitan erat antara produk Blouse dan Kemeja dengan confidence 89,5%. Uji sensitivitas membuktikan bahwa parameter tersebut mampu menjaga keseimbangan antara kuantitas aturan dan validitas statistik. Implementasi temuan ini memberikan nilai tambah bagi manajemen dalam pengambilan keputusan terkait produksi dan pengelolaan stok berbasis data, sehingga mendukung pertumbuhan berkelanjutan UMKM Konveksi Hassa.