Semnas Ristek (Seminar Nasional Riset dan Inovasi Teknologi)
Prosiding ini berisi artikel-artikel yang telah didesiminasikan dalam acara Seminar Nasional Riset dan Inovasi Teknologi yang diselenggarakan oleh Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Indraprasta PGRI. CALL FOR PAPERS OF SEMNAS RISTEK 2026 Penerimaan makalah untuk diterbitkan dalam Prosiding Semnas Ristek 2026 pada bulan Januari 2026. Semua makalah yang diterima wajib didesiminasikan dalam Semnas Ristek (Seminar Nasional Riset dan Inovasi Teknologi) yang diselenggarakan pada bulan Januari 2026. Pemakalah mengirimkan hasil penelitian berupa makalah lengkap (full paper) untuk direview apakah layak dan sesuai dengan tema Semnas Ristek 2026 di atas. Makalah ditulis dalam Bahasa Indonesia, 6 halaman, diketik dengan menggunakan format doc. Format makalah dapat diakses di Template Semnas Ristek. Makalah yang dikirimkan harus sesuai dengan format makalah Semnas Ristek 2026, jika tidak maka makalah akan dikembalikan dan tidak direview. Topik yang diangkat dalam SEMNAS RISTEK 2026 meliputi berbagai hal yang terkait dengan "Blockchain : Inovasi dan Potensi Teknologi di Masa Depan" yang ditinjau dari beragam perspektif. Makalah terbaik akan ditawarkan terbit pada Jurnal terakreditasi Sinta 4 (Syarat dan ketentuan berlaku). Link Alternatif Submit Artikel Lihat di Link Alternatif Submit Artikel Prosiding SEMNAS RISTEK 2026
Sistem Pendukung Keputusan Kenaikan Jabatan Karyawan Menggunakan Metode AHP
Dalam sebuah perusahaan, karyawan merupakan aset penting yang sangat memengaruhi kinerja dan daya saing organisasi. Salah satu cara untuk menjaga semangat kerja dan loyalitas mereka yaitu dengan memberikan kesempatan promosi jabatan secara adil dan terukur. Namun, pada praktiknya, proses kenaikan jabatan kerap menghadapi kendala, seperti penilaian yang subjektif, kurangnya transparansi, hingga pengambilan keputusan yang hanya berdasarkan kedekatan personal. Hal tersebut dapat memicu konflik internal dan menurunkan motivasi kerja karyawan. Melihat tantangan tersebut, pemanfaatan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) menjadi sangat relevan. Terlebih, jika menggunakan metode yang mampu menggabungkan penilaian kualitatif dan kuantitatif seperti Analytical Hierarchy Process (AHP). Metode ini memungkinkan proses seleksi yang lebih objektif, logis, dan akuntabel secara matematis. Dengan penerapan sistem SPK berbasis AHP, perusahaan diharapkan mampu menciptakan proses promosi yang lebih efisien, adil, dan berbasis data, sekaligus meningkatkan profesionalisme serta kepercayaan karyawan terhadap sistem yang digunakan.
Copyright (c) 2026 Semnas Ristek (Seminar Nasional Riset dan Inovasi Teknologi)
Pendeteksi Kebakaran Menggunakan Arduino Dengan Sensor MQ135 Pada Shop B Oil & Gas Equipment
Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem pendeteksi kebakaran otomatis berbasis mikrokontroler Arduino yang mengintegrasikan sensor gas MQ-135, sensor suhu dan kelembapan DHT11, serta sensor api. Permasalahan yang diangkat adalah tingginya risiko kebakaran pada area konstruksi baja akibat aktivitas seperti pengelasan, dengan sistem deteksi konvensional yang belum mampu memberikan peringatan dini secara efektif dan real-time. Sistem ini menggunakan metode regresi linear sederhana untuk menganalisis perubahan kadar gas berbahaya secara real-time. Arduino berperan sebagai pusat kontrol, modul WiFi ESP8266 menghubungkan sistem ke platform IoT Blynk, serta LCD dan buzzer digunakan sebagai media informasi dan peringatan. Selain itu, sistem dilengkapi fitur notifikasi email untuk memberikan peringatan cepat kepada pengguna. Data dari ketiga sensor diolah secara menyeluruh untuk mendeteksi potensi kebakaran. Hasil pengujian menunjukkan sistem mampu memonitor kondisi lingkungan dengan akurat dan memberikan peringatan dini melalui buzzer, notifikasi aplikasi, serta email jika parameter melewati ambang batas. Sistem ini terbukti efektif dan efisien dalam meningkatkan keamanan area konstruksi dengan biaya terjangkau.
Model Klasifikasi Intensi untuk Chatbot Layanan Pelanggan Menggunakan Long Short-Term Memory
ABSTRAK Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model klasifikasi intensi dalam bentuk chatbot layanan pelanggan Bahasa Indonesia menggunakan algoritma Long Short-Term Memory (LSTM). Permasalahan utama yang diangkat dalam penelitian ini adalah belum adanya teknologi yang dapat menanggapi pertanyaan pelanggan secara otomatis dan realtime di PT Sampul Kreatif Teknologi. Dataset yang digunakan realcase yang diperoleh dari komentar atau pertanyaan pengguna media sosial yang dikategorikan ke dalam berbagai label/tag intensi, seperti layanan-web, keamanan-aplikasi, harga, kontak, dan tag lainnya. Proses pelatihan model melibatkan beberapa tahapan preprocessing seperti lowercasing, punctual removal, tokenization, slang normalization menggunakan combined_slang_words.txt, word indexing, padding sequences, serta penggunaan word embedding id.vec untuk vektorisasi 300 dimensi. Setelah proses vektorisasi, model dilatih menggunakan jaringan LSTM dengan fungsi aktivasi softmax, optimizer adam, menggunakan learning rate 0.001 dan batch size 16 selama 100 epoch. Hasil pelatihan menunjukkan bahwa model memiliki kemampuan klasifikasi yang cukup baik, dengan akurasi evaluasi akhir sebesar 57,53% terhadap data uji. Meskipun masih perlu banyak peningkatan pada pemahaman konteks, namun akurasi tersebut sudah cukup baik karena menggunakan dataset realcase media sosial yang pada umumnya tidak berpola.
Copyright (c) 2025 Semnas Ristek (Seminar Nasional Riset dan Inovasi Teknologi)
Penghitungan Otomatis Tiket Permainan Berbasis Yolo pada Family Entertainment Center
Penelitian ini membahas penerapan algoritma YOLO (You Only Look Once) untuk deteksi dan perhitungan tiket secara otomatis. Proses pelatihan model dilakukan dengan menggunakan dataset citra tiket yang telah dilabeli, kemudian dievaluasi melalui metrik mean Average Precision (mAP). Hasil validasi menunjukkan performa model yang sangat baik dengan nilai mAP50 sebesar 0,995 dan mAP50–95 sebesar 0,847, yang menandakan tingkat akurasi tinggi pada berbagai ambang batas IoU. Kurva pelatihan dan validasi memperlihatkan penurunan nilai loss serta peningkatan metrik evaluasi secara konsisten, sehingga membuktikan kemampuan model dalam melakukan generalisasi. Model yang telah dilatih kemudian diimplementasikan untuk mendeteksi dan menghitung tiket secara langsung menggunakan webcam. Hasil uji coba membuktikan bahwa sistem mampu mendeteksi serta menghitung tiket secara otomatis dengan akurat dan efisien, sehingga dapat menjadi solusi praktis untuk menggantikan perhitungan manual yang membutuhkan waktu lama dan rentan kesalahan.
Sistem Pakar Diagnosis Penyakit pada Ayam di Wr Farm Menggunakan Metode Certainty Factor
Permasalahan dalam peternakan ayam, khususnya terkait keterlambatan diagnosis penyakit, menjadi tantangan serius yang dapat menyebabkan penyebaran penyakit secara masif dan kerugian ekonomi. WR Farm Palembang sebagai objek penelitian memiliki keterbatasan dalam mendiagnosis penyakit ayam secara cepat dan akurat karena ketergantungan pada tenaga medis terbatas. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem pakar berbasis website yang mampu mendiagnosis penyakit ayam menggunakan metode Certainty Factor (CF). Metode CF digunakan karena mampu menangani ketidakpastian data gejala dan menghasilkan nilai tingkat kepastian terhadap hasil diagnosis. Data diperoleh melalui studi literatur, observasi langsung, dan wawancara dengan dokter hewan. Sistem dibangun dengan basis pengetahuan berupa aturan IF-THEN yang dikombinasikan dengan nilai CF untuk setiap relasi antara gejala dan penyakit. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem mampu memberikan diagnosis awal secara cepat dan responsif berdasarkan gejala yang diinput oleh pengguna. Sistem ini diharapkan dapat membantu peternak dalam melakukan deteksi dini terhadap penyakit, meminimalisir angka kematian ayam, dan meningkatkan efisiensi pengambilan keputusan dalam penanganan penyakit unggas.
Penerapan Metode Topsis dalam Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Bantuan Sosial di Kelurahan Tapos Depok
Proses seleksi penerima bantuan sosial di Kelurahan Tapos Depok masih dilakukan secara manual, sehingga memakan waktu lama dan rentan subjektivitas. Hal ini menimbulkan masalah efektivitas dan ketepatan sasaran penerima bantuan. Berdasarkan hal tersebut, rumusan masalah penelitian ini adalah bagaimana merancang sistem pendukung keputusan yang objektif, cepat, dan sistematis menggunakan metode TOPSIS. Penelitian ini bertujuan menerapkan metode TOPSIS dalam sistem seleksi penerima bantuan sosial dengan kriteria penghasilan, jarak, jumlah anggota keluarga, usia, dan kelompok rentan. Sistem dibangun menggunakan Java dan MySQL dengan pendekatan kuantitatif melalui tahapan normalisasi, pembobotan, penentuan solusi ideal, perhitungan jarak, dan perangkingan. Hasil penelitian menunjukkan kriteria dengan bobot terbesar adalah penghasilan (0,30), diikuti jarak (0,25), jumlah anggota keluarga (0,20), usia (0,15), dan kelompok rentan (0,15). Sistem mampu menghasilkan peringkat penerima bantuan secara objektif dengan nilai preferensi tertinggi 0,175 serta meningkatkan kecepatan, akurasi, dan mengurangi subjektivitas dalam proses seleksi.
Penerapan Metode K-Means untuk Pengelompokan Data Penjualan Produk pada Toko Uber Moro 2
Penelitian ini dilakukan untuk membantu Toko Uber Moro 2 dalam mengelola data penjualan produk yang semakin kompleks menjadi lebih sistematis dan efisien melalui penerapan metode K-Means. Tujuan dari penelitian ini adalah membangun sistem analisis yang mampu mengelompokkan produk berdasarkan performa penjualannya. Metode K-Means dipilih karena kemampuannya dalam mengelompokkan data berdasarkan kemiripan nilai dari jumlah produk terjual dan total transaksi produk selama 3 bulan terakhir. Proses iteratif K-Means menghasilkan klaster dengan karakteristik serupa, sehingga memudahkan identifikasi pola penjualan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu membagi ke dalam tiga kategori penjualan: tinggi, sedang, dan rendah. Secara rinci, terdapat 14 produk dengan penjualan tinggi, 10 produk dengan penjualan sedang, dan 16 produk dengan penjualan rendah. Sistem ini mempermudah pemilik toko dalam melaksanakan operasional toko seperti pengelolaan stok maupun promosi produk secara lebih efektif.
K-Means Clustering untuk Menentukan Penambahan Buku di Perpustakaan Depan SMKN 8 Jakarta
Peningkatan kualitas layanan perpustakaan menuntut strategi yang tepat dalam pengelolaan koleksi buku, khususnya dalam memenuhi kebutuhan dan preferensi pemustaka. Salah satu permasalahan umum yang dihadapi adalah ketidaksesuaian antara koleksi yang tersedia dengan minat baca pengguna. Pemanfaatan teknologi data mining dalam pengelolaan perpustakaan menjadi penting untuk mendukung pengambilan keputusan berbasis data. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan data peminjaman buku menggunakan metode K-Means Clustering guna menentukan kebutuhan penambahan buku di Perpustakaan Depan SMK Negeri 8 Jakarta. Tahapan penelitian meliputi seleksi data, penentuan jumlah cluster dan centroid awal, serta proses iteratif hingga mencapai konvergensi. Hasil clustering menunjukkan dua kelompok utama, yaitu buku yang sering dipinjam dan buku yang jarang dipinjam. Buku dengan tingkat peminjaman tertinggi berdasarkan kategorinya direkomendasikan untuk ditambah dalam koleksi guna memenuhi kebutuhan pengguna. Proses clustering menghasilkan pemisahan cluster yang stabil dan mampu merepresentasikan pola peminjaman secara akurat, dengan nilai Silhouette Coefficient sebesar 0,63. Hal ini menunjukkan bahwa metode clustering yang diterapkan berjalan secara efektif dan menghasilkan kualitas pengelompokan yang baik. Implementasi metode ini terbukti mendukung perumusan strategi penambahan buku secara objektif dan efisien.
RANCANG BANGUN ALAT PEMBERI PAKAN IKAN OTOMATIS DENGAN KONTROL JARAK JAUH BERBASIS IOT MENGGUNAKAN NODEMCU
Penelitian ini merancang dan membangun alat pemberi pakan ikan otomatis berbasis Internet of Things (IoT) menggunakan NodeMCU yang dapat dikendalikan jarak jauh melalui aplikasi Blynk. Sistem ini dilengkapi dengan dengn motor servo sebagai penggerak toples tempat pakan dan buzzer sebagai indikator proses pemberian pakan. Alat dapat bekerja dalam dua mode, yaitu manual melalui tombol pada aplikasi dan otomatis berdasarkan jadwal yang telah ditentukan. Hasil pengujian menunjukan bahwa alat berfungsi sesuai dengan rancangan dengan waktu respon yang rata-rata 1-2 detik akibat jeda koneksi Wifi, namun tidak memengaruhi kinerja utama system. Alat ini membantu pengguna dalam memberi pakan ikan secara lebih teratur, efisien, dan dapat dikontrol dari jarak jauh.
Implementasi Metode SAW dalam Pengambilan Keputusan untuk Pembelian Mobil di Showroom Ridwan Mobilindo
Showroom Ridwan Mobilindo menghadapi tantangan dalam memberikan rekomendasi mobil yang sesuai dengan kebutuhan pelanggan, karena banyaknya pilihan mobil dengan berbagai kriteria yang tidak jauh berbeda dan harus dipertimbangkan. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, penelitian ini menerapkan sistem pendukung keputusan dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW). Dengan diterapkannya metode Simple Additive Weighting (SAW), proses pemilihan mobil menjadi lebih efisien, objektif, dan tepat sasaran. Metode SAW dipilih karena mampu melakukan perhitungan berbasis bobot pada setiap kriteria, sehingga menghasilkan peringkat alternatif yang lebih objektif. Hasil dari penelitian menunjukkan bahwa metode SAW mampu menghasilkan peringkat mobil yang membantu pemilik showroom dalam memberikan rekomendasi terbaik kepada pelanggan secara cepat dan akurat. Selain itu, sistem ini juga mempermudah pengambilan keputusan yang berbasis data, sehingga meningkatkan kepercayaan pelanggan dan kualitas layanan showroom secara keseluruhan.
Penerapan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dalam Peminatan Customer untuk Jenis Paket Laundry Kukusan di Beji Depok
Sebuah sistem pendukung keputusan dikembangkan guna memfasilitasi pemilik Bunda Laundry Kukusan dalam mengidentifikasi peminatan pelanggan secara lebih terstruktur dan efisien. Proses pengembangan sistem dilakukan dengan menganalisis permasalahan dan mengidentifikasi kriteria yang relevan, seperti jenis layanan, kecepatan layanan, harga, dan kualitas layanan. Metode Analytics Hierarchy Process (AHP) digunakan untuk menghitung bobot dan menetapkan prioritas pada setiap kriteria. Hasil implementasi menunjukkan sistem mampu mendukung pengambilan keputusan yang lebih akurat, mengurangi kesalahan, dan meningkatkan kualitas layanan.
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Siswa Berprestasi Berbasis Java Menggunakan Metode Topsis
Pemilihan siswa berprestasi di SMPIT Insan Teladan Mandiri Bekasi masih bersifat manual sehingga rawan subjektivitas dan kurang efisien. Penelitian ini mengembangkan sistem pendukung keputusan berbasis Java dengan metode TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution). Hasil pengujian menunjukkan sistem menghasilkan peringkat yang sama dengan perhitungan manual, di mana Amiruddin menempati posisi pertama dengan nilai preferensi (0,5802), diikuti Firmansya (0,4967). Sistem ini mampu mempercepat proses seleksi hingga 70% dan memberikan keputusan yang lebih objektif, transparan, serta efisien.
Implementasi Algoritma K-Nearest Neighboars untuk Merekomendasikan Perawatan Komputer di Indomaret Cabang Bogor 2
Industri ritel modern, seperti Indomaret, sangat bergantung pada kecepatan dan efisiensi operasional yang didukung oleh sistem Point of Sale (POS) dan manajemen inventaris berbasis komputer. Di Indomaret Cabang Bogor 2, ribuan unit komputer aktif digunakan setiap hari untuk memproses transaksi dan mengelola persediaan. Namun, pemanfaatan data pemantauan perangkat—seperti suhu CPU, kecepatan jaringan, waktu booting, dan penggunaan CPU—belum optimal. Pemeliharaan masih bersifat reaktif, sehingga teknisi sering melakukan kunjungan berulang tanpa prioritas berbasis data, yang menyebabkan downtime, gangguan penjualan, dan peningkatan biaya perbaikan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem otomatis untuk rekomendasi perawatan komputer dengan menerapkan algoritma K-Nearest Neighbors. Data historis kinerja perangkat dipra-proses dan dilabeli sesuai kebutuhan perawatan, kemudian digunakan sebagai basis klasifikasi kondisi komputer baru. Sistem ini dibangun dalam bentuk aplikasi web menggunakan framework Flask, yang memungkinkan teknisi mengakses rekomendasi melalui browser. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model KNN memiliki performa tinggi dengan akurasi 97%, precision 100%, recall 67%, dan f1-score 80%. Sistem ini menyajikan daftar prioritas toko yang membutuhkan kunjungan berdasarkan kondisi perangkat, sehingga membantu teknisi melakukan perawatan secara lebih terencana dan efisien. Dengan demikian, penelitian ini membuktikan bahwa algoritma KNN efektif dalam mendukung pemeliharaan preventif perangkat komputer di lingkungan ritel modern.
Sistem Pendukung Keputusan Prioritas Pengadaan Stok Celana Bahan Pria Menggunakan Metode Moora
Pengelolaan stok yang tepat menjadi salah satu faktor penting dalam menjaga kelancaran operasional perusahaan. CV Seven Douche sebagai perusahaan di bidang fashion pria membutuhkan sistem yang mampu membantu proses pengambilan keputusan dalam menentukan prioritas pengadaan stok celana bahan pria. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan Sistem Pendukung Keputusan (Decision Support System) berbasis web menggunakan metode Multi-Objective Optimization by Ratio Analysis (MOORA). Sistem ini mengevaluasi alternatif pengadaan berdasarkan empat kriteria, yaitu harga, kualitas, ketersediaan ukuran, dan permintaan pasar. Proses perhitungan dilakukan secara sistematis melalui tahapan normalisasi, pembobotan, dan perhitungan nilai Optimasi untuk menghasilkan rekomendasi yang objektif. Sistem dibangun menggunakan bahasa pemrograman PHP native, dengan HTML, CSS, dan jQuery untuk antarmuka, serta MySQL sebagai basis data. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem ini dapat meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam pengambilan keputusan serta membantu meminimalkan risiko overstock dan kekurangan barang. Penerapan metode MOORA terbukti efektif dalam mendukung pengadaan stok berbasis data dan kriteria terukur.
Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Santri Berprestasi pada Pondok Pesantren Al Hayah Menggungakan Simple Additive Weighting (SAW)
Penentuan santri berprestasi di pondok pesantren sering kali dilakukan secara manual dan subjektif, sehingga menimbulkan kendala terkait objektivitas, transparansi, dan efisiensi. Penelitian ini bertujuan merancang Sistem Pendukung Keputusan (SPK) untuk menentukan santri berprestasi di Pondok Pesantren Al Hayah dengan metode Simple Additive Weighting (SAW). Sistem ini dirancang untuk mengelola kriteria penilaian yang kompleks, mencakup aspek akademik, non-akademik, dan pengembangan diri secara sistematis. Metode SAW dipilih karena kemudahan implementasi, transparansi perhitungan, serta kemampuannya menghasilkan keputusan yang adil dan terukur. Penelitian ini menggunakan data kinerja santri yang diperoleh dari dokumentasi resmi pondok pesantren, kemudian diolah dengan pembobotan berdasarkan tingkat kepentingan kriteria yang telah disepakati. Hasil penelitian menunjukkan bahwa SPK berbasis metode SAW mampu memberikan rekomendasi penentuan santri berprestasi secara objektif, mengurangi subjektivitas penilaian, serta meningkatkan transparansi dan akuntabilitas proses evaluasi. Implementasi sistem ini diharapkan dapat menciptakan iklim kompetisi yang sehat, memotivasi santri untuk meningkatkan prestasi, serta menjadi model penerapan teknologi informasi dalam manajemen pendidikan di lingkungan pesantren.
Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Karyawan Terbaik pada PT. Cimanggis Cibitung Tollways dengan Metode Weighted Product
Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem pendukung keputusan (SPK) dalam penentuan karyawan terbaik di PT. Cimanggis Cibitung Tollways menggunakan metode Weighted Product (WP). Masalah utama yang dihadapi perusahaan adalah penilaian karyawan yang masih dilakukan secara manual, yang menyebabkan proses pengambilan keputusan menjadi kurang efektif dan rawan kesalahan. Metode WP dipilih karena dapat mengolah banyak kriteria dalam menentukan ranking karyawan terbaik. Kriteria yang digunakan dalam penelitian ini adalah kinerja, kedisiplinan, absensi, inisiatif kerja, dan loyalitas. Penelitian ini menggunakan bahasa pemrograman Java dengan NetBeans sebagai IDE dan MySQL sebagai basis data. Hasil akhir dari sistem ini mampu memberikan peringkat karyawan terbaik secara cepat dan akurat. Sistem ini diharapkan dapat membantu HRD dalam memberikan keputusan yang objektif terkait pemberian penghargaan kepada karyawan
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik pada CV Mandiri Las Rawa Bacang dengan Metode Analytical Hierarchy Process
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pendukung keputusan berbasis Java yang dilengkapi dengan fitur perhitungan kinerja karyawan menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP). Latar belakang penelitian ini adalah adanya ketidakpuasan karyawan terhadap sistem penilaian kinerja yang dianggap tidak adil karena kurangnya transparansi dan bukti yang kredibel dalam pemberian reward atau bonus. Permasalahan ini menuntut adanya sistem evaluasi yang objektif, terukur, dan dapat dipertanggungjawabkan. Metode AHP dipilih karena mampu menyederhanakan permasalahan kompleks melalui pembobotan kriteria dan subkriteria secara sistematis. Data yang digunakan adalah data karyawan bulan Mei 2025. Tahapan penelitian meliputi identifikasi masalah, pengumpulan data melalui observasi dan wawancara, analisis dan perancangan sistem, implementasi, serta pengujian sistem. Hasil akhir dari penelitian ini adalah sistem pendukung keputusan yang mampu menghitung kinerja secara terkomputerisasi, menyajikan laporan penilaian yang valid, serta menghasilkan analisis kinerja berbasis AHP. Kriteria yang digunakan yaitu sikap, kehadiran, kualitas, dan kecepatan. Dengan Subkriteria A (Sangat Penting), B (Penting), C (Cukup Penting), dan D (Biasa). Perhitungan mendapatkan hasil penilaian karyawan dengan Deden (0.56), Subur (0.43), Deni (0.80), Rafa (0.79) dan Wahyu (0.51). Dengan nilai tertinggi, Deni (0.80) menjadi karyawan terbaik pada bulan Mei 2025 dan berhak mendapatkan bonus gaji dan hadiah lainnya.
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Jurusan di Man 6 Jakarta Menggunakan Metode Smart
Pemilihan jurusan di MAN 6 Jakarta masih dilakukan secara manual dan cenderung dipengaruhi oleh faktor eksternal seperti mengikuti teman, tanpa mempertimbangkan kemampuan akademik siswa secara objektif. Penelitian ini menghasilkan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis desktop yang dirancang menggunakan metode Simple Multi-Attribute Rating Technique (SMART) dengan lima kriteria utama: Nilai Akademik, Prestasi Akademik, Kemudahan Jurusan, Persaingan Jurusan, dan Peluang Karir. Sistem ini membantu guru dan wali kelas dalam memberikan rekomendasi jurusan yang tepat berdasarkan perhitungan bobot dan nilai utilitas. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem mampu menyajikan rekomendasi jurusan yang akurat dan terstruktur, serta meningkatkan efisiensi dan akuntabilitas dalam proses penjurusan siswa. SPK ini diharapkan dapat menjadi solusi alternatif yang mendukung pengambilan keputusan berbasis data di lingkungan pendidikan menengah.
Sistem Pakar Diagnosis Kerusakan Hardware Laptop pada Toko Blessing Komputer Menggunakan Metode Forward Chaining
Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem pakar berbasis Java dan MySQL untuk membantu teknisi dan pengguna dalam mengidentifikasi kerusakan hardware laptop di Toko Komputer Blessing Komputer. Sistem ini menerapkan metode Forward Chaining untuk mendiagnosis kerusakan berdasarkan gejala yang dipilih pengguna, lalu memberikan rekomendasi solusi perbaikan yang tepat. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu mempercepat proses identifikasi kerusakan, menyederhanakan pencarian solusi, dan meningkatkan efisiensi kerja teknisi. Dengan diagnosis yang lebih cepat dan akurat, sistem ini berkontribusi pada peningkatan kualitas layanan teknis serta kepuasan pelanggan di toko tersebut, sekaligus mendukung pengambilan keputusan yang lebih tepat dan sistematis dalam proses perbaikan.
Sistem Pakar untuk Mendiagnosis Penyakit Vertigo menggunakan Metode Backward Chaining di Pukesmas Tajur
Vertigo adalah gejala yang membuat penderitanya merasa seolah-olah dirinya atau dunia di sekitarnya berputar. Vertigo dapat disertai dengan rasa pusing, mual, dan muntah. Kondisi ini juga dapat terjadi secara tiba-tiba pada seseorang juga dapat menghambat aktivitas sehari-hari. Awalnya penderita vertigo tidak mengetahui gejala yang di deritanya sebagai vertigo karena minimnya pengetahuan yang mereka ketahui, padahal akses informasi kesehatan sudah ikut andil dalam kemajuan teknologi sehingga dapat memudahkan khalayak masyarakat untuk mendapatkan informasi kesehatan yang cepat, akurat, dan ekonomis. Tetapi ketidakpahaman masyarakat tentang kesehatan yang sudah dapat diakses secara digital inilah yang melatarbelakangi penelitian ini dilakukan, yakni untuk membantu diagnosa awal seorang ahli medis kepada pasien yang diduga mengalami gejala vertigo, diagnosa yang lebih efisien dan sistematis melalui metode backward chaining yang melakukan penalaran mundur atau goal-driven. Peningkatan penderita vertigo setiap bulannya di Puskesmas Tajur memunculkan ke khawatiran masyarakat, karena dari sekitar 3000 pasien di bulan januari–maret 2024 yang melakukan pemeriksaan dan pengobatan di dapati 12% nya mengalami vertigo, selain itu peningkatan terus menerus sampai 21% penderita menjadikan vertigo ini bukan lagi masalah sepele, karena di takutkan keterlambatan penanganan yang menyebabkan peningkatan kasus penderita vertigo ini.
Komparasi Algoritma SAW dan Topsis dalam Menentukan Reseller Terbaik di Green Centermart
Penelitian ini bertujuan untuk mengatasi permasalahan dalam proses penilaian reseller di Green CentreMart, yang hingga kini masih dilakukan secara sederhana dan hanya berfokus pada total penjualan. Metode manual tersebut rentan menimbulkan subjektivitas dan mengabaikan faktor-faktor penting seperti frekuensi order, keaktifan reseller, retur produk, serta komplain pelanggan, sehingga menghasilkan penilaian yang kurang objektif. Untuk meningkatkan akurasi dan keadilan dalam menentukan reseller terbaik, penelitian ini membandingkan dua algoritma Sistem Pendukung Keputusan, yaitu Simple Additive Weighting (SAW) dan Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS), dalam menentukan reseller terbaik di Green CentreMart. Penilaian dilakukan berdasarkan lima kriteria, yaitu jumlah order, frekuensi order, keaktifan reseller, retur produk, dan komplain pelanggan dengan lima data sampel preferensi (reseller). Hasil menunjukkan bahwa TOPSIS lebih direkomendasikan dengan nilai Euclidean Distance 0.2542, dibandingkan SAW yang bernilai 0.5579. Temuan ini dapat membantu perusahaan dalam meningkatkan objektivitas dan efisiensi penilaian reseller.
Sistem Pendukung Keputusan Sewa Lahan pada PT. Dayamitra Telekomunikasi dengan Metode SAW
Sistem pengambilan sewa lahan masih dilakukan secara manual dan belum menggunakan teknologi. sehingga penilaian yang dilakukan terkadang masih belum sesuai sehingga penilaian tersebut kurang objektif. Tujuan penelitian ini adalah merancang dan mengimplementasikan sistem pengambilan keputusan untuk menetukan sewa lahan di PT Dayamatra Telekomunikasi dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) merupakan salah satu metode yang digunakan dalam proses pengambilan suatu keputusan. Konsep dasar metode Simple Additive Weighting (SAW) adalah mencari penjumlahan tersub kriteria dari rating luas sewa lahan pada setiap alternatif pada semua atribut, sehingga metode tersebut tepat untuk pengambilan sebuah keputusan. Sistem yang digunakan dapat membantu dalam pengambilan Keputusan sewa lahan dan membuat keputusan yang objektif. Dengan penerapan metode pada sistem tersebut dapat disimpulkan perhitungan pada metode SAW dapat melakukan penilaian yang tepat dan efektif sebagai pengganti sistem sebelumnya. Dengan adanya apkikasi ini, dapat membantu pimpinan area perusahaan menilai dalam melakukan tugas nya. Hal tersebut bisa memangkas waktu dalam pekerjaan dan menghasilkan keputusan yang tepat, sehingga mengurangi terjadi nya sebuah kesalahan.
Penerapan Metode Simple Additive Weighting (SAW) untuk Pemilihan Karyawan Terbaik di Toko Fasha Muslim Cibinong
Kualitas sumber daya manusia yang baik adalah salah satu faktor penentu keberhasilan bisnis pada perusahaan, dengan melakukan pemilihan karyawan terbaik merupakan salah satu upaya strategis dalam meningkatkan kualitas sumber daya manusia serta kinerja perusahaan. Toko Fasha Muslim Cibinong selama ini melakukan proses pemilihan karyawan terbaik secara manual, sehingga berpotensi menimbulkan subjektivitas dan kurang efisien. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pendukung keputusan (SPK) pemilihan karyawan terbaik dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW). Dengan menggunakan metode SAW, memberikan hasil perhitungan yang sistematis melalui proses pembobotan dan penjumlahan nilai kriteria. Kriteria yang digunakan dalam metode SAW meliputi kehadiran, kedisiplinan, pendidikan, dan keahlian. Data karyawan pada Toko Fasha Muslim Cibinong menggunakan metode SAW diolah melalui tahap normalisasi dan perhitungan nilai preferensi untuk memperoleh peringkat akhir setiap karyawan. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem ini dapat membantu manajemen dalam menentukan karyawan terbaik secara objektif, cepat, dan transparan. Dengan demikian, penggunaan metode SAW dalam SPK ini dapat meningkatkan efektivitas dan akurasi proses pengambilan keputusan di Toko Fasha Muslim Cibinong.
Pengembangan Aplikasi Eduexplore Learning Etnosains Berbasis Android dengan metode Desain and Development Research di SDN Sukatani VII
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi EduExplore Learning Etnosains berbasis Android sebagai media pembelajaran interaktif yang mengintegrasikan nilai-nilai kearifan lokal dalam materi IPAS (Ilmu Pengetahuan Alam dan Sosial) sesuai Kurikulum Merdeka. Aplikasi ini dirancang untuk siswa kelas III hingga V SDN Sukatani VII agar mampu belajar secara menyenangkan, kontekstual, dan dekat dengan lingkungan budaya mereka. Metode yang digunakan adalah Design and Development Research (DDR) yang terdiri dari tahapan desain dan pengembangan. Model pengembangan yang diterapkan yaitu Rapid Application Development (RAD) karena mendukung proses iteratif dan kolaboratif dengan pengguna. Aplikasi juga menerapkan algoritma Random Number Generator (RNG) jenis Linear Congruential Generator (LCG) untuk mengacak soal dan pilihan jawaban secara dinamis dalam fitur kuis dan permainan. Uji coba dilakukan terhadap 45 siswa (masing-masing 15 siswa dari kelas III, IV, dan V), 5 guru, dan 5 orang tua. Hasil evaluasi menunjukkan skor rata-rata sebesar 88,2%, yang tergolong kategori “Sangat Baik” berdasarkan klasifikasi rentang 87,6%–100%. Evaluasi dilakukan melalui data kuantitatif dan wawancara, mencakup tampilan, navigasi, isi, interaksi, dan kesesuaian materi etnosains. Aplikasi ini memungkinkan belajar fleksibel serta melibatkan guru dan orang tua. Hasilnya menunjukkan bahwa EduExplore merupakan media pembelajaran digital yang efektif, relevan, dan menarik bagi siswa sekolah dasar di era digital.
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kegiatan Ekstrakulikuler di SMA Tunas Bangsa dengan Metode Simple Multi Attributte Rating Technique (SMART)
Pemilihan kegiatan ekstrakurikuler yang tepat sangat penting untuk mengembangkan minat dan bakat siswa di SMK Tunas Bangsa. Namun, terdapat beberapa tantangan yang menghalangi proses ini, seperti jumlah kegiatan ekstrakurikuler yang tersedia dan keterbatasan jumlah informasi yang dimiliki siswa. Untuk menyelesaikan masalah ini, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pendukung keputusan (SPK) dengan menggunakan metode Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART). Metode SMART dipilih karena memiliki kemampuan untuk menangani keputusan multi-kriteria yang kompleks dan memberikan hasil yang lebih objektif untuk proses pengambilan keputusan. Sistem ini dibuat untuk membantu siswa menemukan kegiatan ekstrakurikuler yang sesuai dengan minat, bakat, prestasi, pengalaman dan ketersediaan waktu adalah beberapa faktor yang dipertimbangkan saat membuat sistem ini. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem pendukung keputusan dapat memberikan rekomendasi yang relevan dan sesuai dengan preferensi siswa. Diharapkan dengan adanya sistem ini, proses pemilihan kegiatan ekstrakurikuler di SMK Tunas Bangsa akan menjadi lebih efisien dan efektif, dan partisipasi siswa akan meningkat.
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Sepatu Olahraga Menggunakan Metode Weighted Product pada Toko Emporio Armani 7
Dalam industri ritel, terutama di toko sepatu olahraga, pelanggan sering kesulitan memilihprodukyang sesuai karena banyaknya pilihan dengan spesifikasi yang beragam. Di Toko Emporio Armani 7, hal ini menyebabkan ketergantungan pada penilaian subjektif staf, yang tidakselalumencerminkan kebutuhan pelanggan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan SistemPendukung Keputusan (SPK) yang membantu pelanggan memilih sepatu olahraga yangsesuai dengan kebutuhan dan preferensinya menggunakan metode Weighted Product. Denganmenggunakan sistem ini, pemilihan sepatu dapat dilakukan secara objektif dan efisien, meningkatkan kualitas pelayanan dan kepuasan pelanggan. Temuan utama dari penelitianini adalah bahwa penerapan metode Weighted Product pada sistem pendukung keputusandapat memberikan rekomendasi produk sepatu olahraga yang lebih tepat dan objektif. Sistemini mampumempertimbangkan berbagai kriteria seperti jenis olahraga, Gender, warna, kelenturan, ketebalansol, dan harga secara bersamaan, sehingga menghasilkan peringkat produk yang lebihsesuai dengan preferensi pelanggan. Implikasi dari temuan ini menunjukkan bahwa penggunaanSPKdapat mengurangi ketergantungan pada penilaian subjektif staf toko, mempercepat prosespemilihan sepatu, serta meningkatkan kepuasan pelanggan melalui pelayanan yang lebih efisien. Sistem Pendukung Keputusan berbasis metode Weighted Product efektif membantu pelangganmemilih sepatu olahraga yang sesuai dengan preferensi dan kebutuhan mereka. Sistemini meningkatkan efisiensi pemilihan produk, mengurangi ketergantungan pada penilaian subjektif staf, dan meningkatkan kepuasan pelanggan serta kualitas pelayanan toko. Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Pemilihan Sepatu Olahraga, Weighted Product.
Aplikasi Kuis Hewan di PAUD Nurul Ilmi dengan Metode Fisher Yates Shuffle
Kemajuan teknologi digital telah mendorong perlunya inovasi dalam pembelajaran anak usia dini. Anak-anak kini tumbuh di lingkungan yang akrab dengan perangkat digital, sehingga pendekatan konvensional seperti buku gambar dinilai kurang efektif. Penelitian ini bertujuan mengembangkan aplikasi kuis interaktif pengenalan hewan berbasis Android menggunakan teknologi Augmented Reality (AR) dan algoritma Fisher Yates Shuffle. AR digunakan untuk menampilkan objek 3D hewan dan sebagai media interaksi dalam menjawab soal, sementara Fisher Yates Shuffle bertugas mengacak urutan soal agar lebih bervariasi dan adil bagi setiap anak. Penelitian dilakukan di PAUD Nurul Ilmi Bekasi, yang masih menggunakan metode belajar konvensional. Hasil pengujian menunjukkan bahwa aplikasi ini meningkatkan antusiasme dan partisipasi anak dalam proses belajar. Visual 3D dan audio membuat pembelajaran lebih menarik, sedangkan Fisher Yates Shuffle terbukti menghasilkan susunan soal yang unik tanpa pengulangan. Dengan pendekatan ini, pembelajaran menjadi lebih menyenangkan dan evaluasi lebih objektif. Aplikasi ini diharapkan dapat menjadi media pembelajaran adaptif yang sesuai dengan karakteristik generasi digital masa kini.
Sistem Pendukung Keputusan Balita Teridentifikasi Stunting di Posyandu Mawar Pulau Seribu menggunakan Metode SAW
Stunting merupakan salah satu permasalahan utama kesehatan anak di Indonesia, ditandai dengan gagal tumbuh akibat kekurangan gizi kronis yang berpengaruh pada perkembangan fisik, kognitif, serta prestasi akademik anak di masa depan. Berdasarkan data Kementerian Kesehatan, prevalensi stunting di Indonesia mencapai 27,67% pada tahun 2021, dan Indonesia termasuk dalam sepuluh negara dengan tingkat stunting tertinggi di dunia menurut UNICEF. Pulau Seribu sebagai wilayah kepulauan menghadapi tantangan tersendiri dalam penanganan stunting, seperti keterbatasan akses makanan bergizi, layanan kesehatan, dan pengetahuan masyarakat tentang gizi seimbang. Keterbatasan sumber daya di posyandu juga menghambat proses pemantauan dan intervensi balita stunting. Untuk mengatasi hal tersebut, penelitian ini bertujuan mengembangkan Sistem Pendukung Keputusan berbasis metode Simple Additive Weighting (SAW) di Posyandu Mawar, yang mampu menganalisis berbagai kriteria status gizi balita secara objektif dan memberikan rekomendasi intervensi yang tepat. Sistem ini diharapkan dapat membantu kader posyandu dan orang tua balita dalam memantau tumbuh kembang anak, mengidentifikasi risiko stunting secara lebih efektif dan efisien, serta menjadi referensi bagi penelitian selanjutnya dalam pengembangan teknologi pendukung keputusan di bidang kesehatan anak.
Sistem Rekomendasi Menu pada Restoran Takomari dengan Metode Algoritma Item-Based Collaborative Filtering
Penelitian ini dilatarbelakangi oleh penurunan jumlah pelanggan di Restoran Takomari yang disebabkan oleh operasional yang kurang efisien, yang mengakibatkan antrean panjang dan kesalahan pencatatan. Tujuan penelitian adalah merancang sistem pemesanan berbasis website yang mampu meningkatkan efisiensi serta mengimplementasikan algoritma rekomendasi untuk meningkatkan kepuasan pelanggan. Metode yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif dengan menerapkan algoritma Item-Based Collaborative Filtering. Algoritma ini bekerja dengan menganalisis data riwayat rating pesanan pelanggan untuk menghitung kemiripan antar menu menggunakan Cosine Similarity dan kemudian memprediksi preferensi pengguna melalui formula weighted sum. Hasil penelitian ini adalah sebuah sistem fungsional yang berhasil mengotomatisasi proses pemesanan secara menyeluruh. Temuan utamanya adalah validasi implementasi algoritma yang mampu menghasilkan daftar rekomendasi menu yang relevan dan dipersonalisasi secara akurat berdasarkan pola pemesanan sebelumnya. Sistem ini memberikan dampak signifikan terhadap peningkatan efisiensi operasional dan akurasi data bagi restoran, serta meningkatkan pengalaman pelanggan melalui layanan yang lebih cepat dan personal, yang berpotensi mendorong loyalitas dan mengatasi penurunan jumlah pengunjung
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process di PT Aerowisata (Aero Globe Indonesia)
Penentuan karyawan terbaik merupakan salah satu strategi penting dalam pengelolaan sumber daya manusia guna mendorong produktivitas dan meningkatkan kualitas kerja. Namun, proses seleksi yang dilakukan secara manual cenderung subjektif dan tidak terstruktur. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan sistem pendukung keputusan (SPK) yang mampu membantu proses pemilihan karyawan terbaik secara objektif dengan menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP). AHP dipilih karena kemampuannya dalam menguraikan permasalahan kompleks menjadi struktur hirarki serta memungkinkan evaluasi berdasarkan perbandingan berpasangan antar kriteria. Sistem ini dibangun menggnakan bahasa pemrograman java dan platform NetBeans, serta diuji pada studi kasus di PT Aerowisata (Aero Globe Indonesia). Kriteria penilaian meliputi kinerja, sikap, kepuasan, dan pendidikan terakhir. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan mampu memberikan rekomendasi yang akurat dan konsisten, dengan tingkat konsistensi CR ≤ 0,1. Berdasarkan hasil simulasi, karyawan bernama Fauzan terpilih sebagai kandidat dengan skor tertinggi. Sistem ini diharapkan dapat mendukung pengambilan keputusan yang lebih efisien, transparan, dan terukur dalam manajemen SDM perusahaan.
Penerapan Metode SAW Dalam Sistem Penunjang Keputusan Pemberian Bonus Pegawai di PT.Securindo Packatama Indonesia
Pemberian bonus pegawai merupakan salah satu bentuk apresiasi yang diberikan perusahaan terhadap kinerja karyawan yang berkontribusi pada pencapaian target dan peningkatan produktivitas. Namun, dalam praktiknya, proses penentuan bonus sering kali menghadapi kendala seperti subjektivitas penilaian dan kurangnya metode yang terukur dalam pengambilan keputusan. Hal ini berpotensi memicu ketidakpuasan karyawan dan mengganggu motivasi kerja. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem pendukung keputusan pemberian bonus pegawai di PT. Securindo Packatama Indonesia dengan menerapkan metode Simple Additive Weighting (SAW). Metode SAW dipilih karena mampu memberikan penilaian yang objektif melalui proses pembobotan dan perangkingan berdasarkan kriteria yang telah ditentukan, seperti kehadiran, masa kerja, hasil kerja, pelanggaran, dan sikap. Tahapan penelitian meliputi analisis kebutuhan, perancangan sistem menggunakan UML, implementasi menggunakan Java NetBeans dan MySQL, serta pengujian hasil perhitungan terhadap data aktual perusahaan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan metode SAW dapat membantu manajemen dalam menentukan pegawai yang berhak menerima bonus secara objektif, transparan, dan tepat sasaran, sekaligus mengurangi bias penilaian dan mempercepat proses pengambilan keputusan.
Sistem Pakar Diagnosa Gangguan Tidur Pada Siswa SMK Paskita Global dengan Metode Forward Chaining Berbasis Desktop
Permasalahan gangguan tidur pada remaja semakin meningkat, termasuk di lingkungan pendidikan seperti SMK Paskita Global. Berdasarkan observasi, banyak siswa mengalami penurunan konsentrasi, kelelahan, serta prestasi akademik yang menurun akibat pola tidur yang tidak teratur. Penanganan yang dilakukan selama ini masih bersifat manual dan memerlukan waktu yang cukup lama, serta belum mampu memberikan hasil yang akurat dan efisien. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pakar berbasis desktop dengan metode Forward chaining guna mendiagnosa gangguan tidur pada siswa. Penelitian dilakukan di SMK Paskita Global dengan metode pengumpulan data berupa wawancara, observasi, dan studi pustaka. Selain itu, sebanyak 125 responden siswa turut dilibatkan dalam proses pengujian sistem untuk memastikan validitas hasil diagnosa dan efektivitas sistem. Sistem ini dirancang untuk mengidentifikasi jenis gangguan tidur berdasarkan gejala yang dialami siswa,gangguan tidur seperti insomnia, sleep apnea, sleep deprivation, delayed sleep phase syndrome, restless legs syndrome, bruxism, parasomnia, atau gangguan hypersomnia, serta memberikan hasil diagnosa yang terstruktur dan jelas. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem ini membantu guru bimbingan dan konseling dalam mendeteksi gangguan tidur secara lebih cepat dan efektif dibandingkan metode tradisional. Kesimpulannya, sistem pakar ini menjadi alat bantu alternatif yang berguna untuk deteksi dini dan penanganan gangguan tidur.
Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Tingkat Kepuasan Pasien Di Klinik Indosehat Dengan Metode SAW
Kepuasan pasien merupakan indikator penting dalam menilai kualitas layanan suatu klinik kesehatan. Namun, proses evaluasi tingkat kepuasan pasien di Klinik Indosehat selama ini masih bersifat subjektif dan belum terstruktur dengan baik, sehingga berpotensi menghasilkan keputusan yang kurang akurat. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pendukung keputusan guna menentukan tingkat kepuasan pasien di Klinik Indosehat secara lebih sistematis dan obyektif. Metode yang digunakan adalah Simple Additive Weighting (SAW), yaitu salah satu metode penjumlahan terbobot yang efektif untuk mengevaluasi beberapa kriteria sekaligus, seperti kualitas pelayanan, fasilitas, kecepatan tindakan, dan keramahan tenaga medis. Data dikumpulkan melalui kuesioner yang diisi oleh pasien, kemudian diolah dengan metode SAW untuk menghasilkan peringkat tingkat kepuasan pasien. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem yang dibangun mampu memberikan rekomendasi keputusan secara cepat, akurat, dan transparan, serta membantu pihak manajemen klinik dalam mengidentifikasi aspek-aspek pelayanan yang perlu ditingkatkan. Dengan adanya sistem pendukung keputusan berbasis SAW ini, diharapkan proses evaluasi dan peningkatan mutu layanan di Klinik Indosehat dapat dilakukan secara lebih terukur dan berkelanjutan.
Penerapan Sistem Pendukung Keputusan untuk Evaluasi Kinerja Karyawan dengan Metode SAW
PT Indotrans Data menghadapi persoalan dalam pencatatan presensi dan evaluasi kinerja karyawan, seperti ketidakakuratan data, manipulasi kehadiran, serta bias subjektivitas pada proses penilaian. Untuk mengatasi hal tersebut, penelitian ini mengembangkan sistem pendukung keputusan dengan memanfaatkan metode Simple Additive Weighting (SAW). Metode ini digunakan untuk menghitung dan membandingkan nilai karyawan berdasarkan sejumlah kriteria yang ditentukan sehingga menghasilkan peringkat yang lebih objektif. Sistem dibangun berbasis desktop menggunakan bahasa pemrograman Java dengan MySQL sebagai basis data. Fitur utama yang dirancang meliputi pencatatan presensi terkomputerisasi, penyimpanan data kinerja, serta modul perankingan otomatis. Dengan pendekatan ini, proses evaluasi karyawan menjadi lebih cepat, terukur, dan transparan dibandingkan cara manual. Hasil rancangan diharapkan dapat mendukung manajemen dalam mengambil keputusan berbasis data, sekaligus meminimalkan potensi bias maupun kesalahan teknis pada pengelolaan presensi dan kinerja.
Sistem Pakar Penentuan Jenis Pelatihan Kerja yang Sesuai dengan Profile Pencari Kerja Menggunakan Metode Forward Chaining pada Kementerian Ketenagakerjaan RI
Permasalahan utama dalam dunia ketenagakerjaan Indonesia salah satunya adalah ketidaksesuaian antara jenis pelatihan yang diikuti oleh pencari kerja dengan latar belakang dan minat mereka, sehingga pelatihan tidak efektif meningkatkan kompetensi. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem pakar berbasis web yang dapat merekomendasikan jenis pelatihan kerja sesuai dengan profile pencari kerja menggunakan metode forward chaining. Metode ini melakukan penalaran berdasarkan fakta-fakta awal seperti usia, jenis kelamin, pendidikan, dan minat pencari kerja yang diinput ke dalam sistem, kemudian dicocokkan dengan aturan dalam knowledge base untuk menghasilkan rekomendasi pelatihan yang sesuai. Penelitian ini menggunakan pendekatan Research and Development (R&D), Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu memberikan rekomendasi secara otomatis, serta mendukung proses digitalisasi layanan pelatihan di Kementerian Ketenagakerjaan RI. Dengan penerapan teknologi ini, diharapkan dapat meningkatkan efektivitas pelatihan kerja dan meminimalisir kesenjangan kompetensi dengan kebutuhan industri.
Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerimaan Karyawan di CV. Frame Nusantara Travelindo Menggunakan Metode Profile Matching
CV. Frame Nusantara Travelindo merupakan perusahaan yang bergerak di bidang pariwisata dan memerlukan sistem yang efektif untuk membantu proses seleksi karyawan baru. Proses seleksi yang dilakukan secara manual sering kali menimbulkan kendala seperti subjektivitas penilaian, waktu yang lama, dan kesulitan membandingkan pelamar berdasarkan kriteria yang ditetapkan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis metode Profile Matching guna membantu menentukan calon karyawan terbaik secara objektif dan efisien. Penelitian menggunakan pendekatan deskriptif kuantitatif dan metode rekayasa perangkat lunak waterfall. Data diperoleh melalui wawancara, observasi, dan studi pustaka. Sistem dibangun dengan bahasa pemrograman Java, menggunakan NetBeans IDE, serta basis data MySQL. Metode Profile Matching membandingkan profil pelamar dengan kriteria ideal perusahaan melalui perhitungan gap, pembobotan, dan perangkingan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem dapat menghasilkan rekomendasi peringkat kandidat secara tepat dan objektif sesuai dengan kebutuhan perusahaan. Dengan demikian, sistem ini dapat mempercepat proses seleksi dan meningkatkan akurasi keputusan penerimaan karyawan.
Penerapan Analisis RFM dan K-Medoids untuk Klasterisasi Produk Skincare Jglow Store Bogor
Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan produk skincare berdasarkan pola penjualan dengan menggunakan metode Recency, Frequency, Monetary (RFM) dan algoritma K-Medoids. Pendekatan RFM digunakan untuk menilai performa produk berdasarkan seberapa baru transaksi terjadi, seberapa sering produk terjual, dan nilai total penjualannya (Kumar, 2018). Data transaksi diambil dari JGlow Store Bogor, kemudian diolah untuk memperoleh nilai RFM setiap produk. Selanjutnya, data dinormalisasi dan diklaster menggunakan algoritma K-Medoids yang dipilih karena kemampuannya dalam menangani data yang mengandung outlier (Sammut, 2017). Hasil klasterisasi menghasilkan dua kelompok utama yaitu produk dengan penjualan tinggi (laris) dan produk dengan penjualan rendah (kurang laris). Evaluasi menggunakan Silhouette Score menghasilkan nilai 0.34 yang menunjukkan kualitas klaster yang cukup baik (Lee, 2025). Sistem ini kemudian divisualisasikan melalui aplikasi desktop yang menampilkan hasil klaster secara informatif. Hasil penelitian ini diharapkan dapat membantu manajemen JGlow Store dalam pengambilan keputusan terkait strategi promosi dan pengelolaan stok.
Sinergi Kebijakan Hybrid Learning dan Artificial Intelligence dalam Membangun Ekosistem Literasi Digital
Penelitian ini bertujuan menganalisis sinergi kebijakan Hybrid Learning dan Artificial Intelligence (AI) dalam membangun ekosistem literasi digital di lingkungan Universitas Indraprasta PGRI. Metode penelitian menggunakan pendekatan USG (Urgency, Seriousness, Growth) untuk mengidentifikasi isu prioritas yang dihadapi kampus, serta model analisis kebijakan Dunn untuk merumuskan solusi dan rekomendasi. Dari 75 responden mahasiswa, ditemukan dua masalah utama yaitu keterbatasan infrastruktur digital dan kurangnya kompetensi dosen dalam penggunaan teknologi pembelajaran. Analisis Dunn menunjukkan bahwa penguatan infrastruktur digital dan peningkatan kapasitas dosen merupakan langkah strategis untuk mendukung transformasi digital kampus. Hasil penelitian menegaskan pentingnya sinergi antara kebijakan teknologi dan kesiapan sumber daya manusia dalam menciptakan lingkungan belajar yang adaptif, kolaboratif, dan berorientasi masa depan. Implikasi penelitian ini diharapkan dapat menjadi acuan bagi perguruan tinggi dalam mengembangkan kebijakan literasi digital berbasis AI secara berkelanjutan.
Tren, Tantangan, dan Prospek Penerapan Computational Thinking dalam Pembelajaran Fisika: Sebuah Kajian Literatur Sistematis
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tren, tantangan, dan prospek penerapan Computational Thinking dalam pembelajaran fisika serta menguji dampaknya terhadap pengembangan keterampilan problem-solving siswa. Metode yang digunakan adalah Kajian Literatur Sistematis (SLR) dengan mengacu pada kerangka PRISMA. Pencarian dilakukan di database Scopus (2015-2025) menggunakan kombinasi keyword Computational Thinking dan pendidikan fisika, menghasilkan 16 artikel final yang dianalisis secara visualisasi bibliometrik VOSviewer. Hasil tinjauan menunjukkan bahwa tren implementasi Computational Thinking telah berevolusi dari penggunaan software simulasi umum menuju integrasi pemrograman spesifik (Python) sebagai medium utama untuk pemodelan dan analisis data laboratorium. Penerapan Computational Thinking memiliki dampak positif signifikan dalam meningkatkan keterampilan problem-solving dan pemodelan siswa melalui penguatan kemampuan abstraksi dan dekomposisi masalah. Namun, implementasi ini menghadapi tantangan besar pada aspek pedagogis, yaitu kurangnya kompetensi guru dalam mengintegrasikan Computational Thinking secara efektif. Oleh karena itu, prospek penelitian merekomendasikan standardisasi kurikulum berbasis Python dan pengembangan profesional guru untuk optimalisasi integrasi Computational Thinking dalam fisika.
Perancangan Mekanik Dialog pada Prototipe Game Edukasi Pengenalan Sejarah Peristiwa Puputan Margarana
Perkembangan teknologi informasi membuka peluang pemanfaatan game edukasi untuk mendukung pembelajaran sejarah secara lebih menarik dan kontekstual. Agar narasi sejarah dapat tersampaikan dengan menarik dan imersif, dibutuhkan mekanik dialog yang dirancang secara fungsional dan bebas dari gangguan teknis. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan mekanik dialog pada prototipe game edukasi pengenalan sejarah peristiwa Puputan Margarana dengan fokus pada interaksi antara pemain dan karakter non pemain. Pengembangan dilakukan menggunakan alur Agile yang terdiri dari tiga tahapan, yaitu perancangan, implementasi, dan pengujian. Pada tahap perancangan disusun cerita, mekanik dialog, class diagram sistem dialog, dan alur dialog. Prototipe diimplementasikan menggunakan game engine Unity dan bahasa pemrograman C#. Pengujian fungsional dilakukan dengan metode Blackbox melalui beberapa skenario input keyboard dan mouse untuk memvalidasi pemicu dialog, kemunculan panel dialog, animasi pengetikan teks, fitur skip animation, transisi antar kalimat, serta opsi jawaban pemain yang dapat mengaktifkan mode misi tertentu. Hasil pengujian menunjukkan seluruh skenario berada pada status valid, sehingga mekanik dialog dinyatakan berjalan sesuai kebutuhan dan siap dikembangkan lebih lanjut.
Pendekatan Bidirectional LSTM untuk Klasifikasi Fungsional dan Non-Fungsional Requirements Berbasis Natural Language Processing
Proses klasifikasi Functional Requirement (FR) dan Non-Functional Requirement (NFR) merupakan tahap penting dalam Software Engineering untuk memastikan sistem yang dibangun memenuhi aspek fungsional maupun kualitas. Tantangannya terletak pada proses manual, sehingga menyita waktu dan rentan terhadap human error. Penelitian ini bertujuan untuk mengotomatisasi proses klasifikasi dengan menggunakan pendekatan Natural Language Processing (NLP) berbasis model Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM). Metode ini dipilih karena mampu memahami konteks kalimat dari dua arah, sehingga meningkatkan akurasi dalam pengenalan teks requirement. Dataset yang digunakan diambil dari repositori Mendeley Data dengan jumlah 6.117 entri, kemudian melalui tahap pre-processing menjadi 6.086 data valid dengan 3.964 FR dan 2.122 NFR. Data diproses dengan tahapan tokenisasi, padding, encoding label, serta pembagian data latih dan uji. Model BiLSTM dilatih menggunakan TensorFlow atau Keras dan dibandingkan dengan pendekatan TF-IDF + Logistic Regression sebagai baseline. Hasil uji menunjukkan model BiLSTM mencapai akurasi 84,31%, dengan performa yang konsisten dalam mengenali kelas requirement. Penelitian ini menunjukan efektivitas pendekatan deep learning efektif untuk membantu proses requirement engineering untuk meningkatkan efisiensi sekaligus meminimalkan human error.
Penerapan K-Medoids untuk Mengelompokkan Produk pada Toko Online Aldaf Store Depok
Penelitian ini bertujuan mengelompokkan produk di Aldaf Store berdasarkan harga, jumlah penjualan dan kategori menggunakan algoritma K-Medoids. Algoritma ini dipilih karena efektif dan tahan terhadap outlier. Data dinormalisasi agar skala seimbang sebelum proses clustering. Tahapan dimulai dari penentuan jumlah cluster optimal, perhitungan jarak Euclidean, hingga pengelompokan produk berdasarkan kedekatan ke medoid. Hasil clustering mengidentifikasi beberapa pola, seperti produk dengan penjualan tinggi dan harga sedang, serta produk dengan penjualan rendah dan harga tinggi. Evaluasi dengan Silhouette Score menghasilkan rata-rata 0.683, menunjukkan kualitas cluster yang cukup baik. Untuk memudahkan analisis, hasil ditampilkan melalui sistem web interaktif dalam bentuk grafik dan tabel. Penelitian ini diharapkan dapat mendukung manajemen Aldaf Store dalam pengambilan keputusan strategis, terutama terkait promosi, pengelolaan stok dan penentuan produk unggulan.
Implementasi Neuro Linguistic Programming pada Aplikasi Pembelajaran Huruf Hijaiyah Berbasis Android pada Sekolah Dasar Negeri Batu Ampar 13 Pagi
Penelitian ini dilatarbelakangi oleh urgensi pengenalan huruf hijaiyah sejak dini sebagai fondasi membaca Al-Qur'an, yang kontras dengan rendahnya minat belajar siswa kelas awal di SDN Batu Ampar 13 Pagi. Permasalahan utama yang diidentifikasi adalah penggunaan media pembelajaran konvensional yang kurang interaktif, sehingga menyulitkan siswa dalam membedakan bentuk dan pelafalan huruf. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan mengembangkan aplikasi pembelajaran interaktif berbasis Android dengan pendekatan Neuro Linguistic Programming (NLP) untuk menstimulus aspek visual dan auditori siswa. Metode pengembangan sistem dilakukan melalui tahapan rekayasa perangkat lunak yang meliputi analisis kebutuhan, perancangan sistem, hingga implementasi, serta divalidasi menggunakan pengujian Black Box Testing. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi berhasil dikembangkan tanpa kesalahan fungsional yang kritis dan mampu berjalan 100% sesuai rancangan. Implementasi elemen NLP melalui audio pelafalan yang jelas dan visualisasi menarik terbukti dapat menjadi media alternatif yang efektif untuk meningkatkan pemahaman siswa terhadap materi hijaiyah secara mandiri.
Analisis Kualitas dan Estimasi Sumber Daya Batu Gamping Daerah Lohjejer – Jember
Lokasi penelitian berada pada area IUP seluas 142,23 Ha milik PT. Gunung Kelabat Citra Abadi yang terletak di Desa Lohjejer, Kecamatan Wuluhan, Kabupaten Jember. Area IUP yang dijadikan lokasi penelitian memiliki potensi Batugamping berdasarkan litologi yang menyusun wilayah tersebut dan kegiatan eksplorasi yang sedang berlangsung, namun pada kegiatan eksplorasi yang sedang berlangsung belum dilakukan kegiatan estimasi sumberdaya batugamping. Berdasarkan latar belakang tersebut tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui kondisi geologi dan karakteristik batuan di area IUP, arah persebaran sumberdaya Batugamping, dan estimasi sumberdaya Batugamping. Analisis kondisi geologi dan arah persebaran batugamping didasarkan pada kegiatan pemetaan geologi yang dipadukan dengan data geologi bawah permukaan, karakteristik batugamping didasarkan pada hasil pengujian laboratorium sifat fisik dan mekanika batuan, sedangkan estimasi sumberdaya dilakukan dengan metode block model. Hasil analisis diperoleh kondisi geologi di area IUP tergolong sederhana yang dicerminkan dari struktur geologi berupa kekar-kekar minor, dan variasi litologi yang terbagi menjadi breksi batugamping dan batugamping terumbu, dengan karakteristik batugamping yang memiliki nilai kuat tekan antara 428,690 kg/cm2 – 483,447 kg/cm2, dan nilai sudut geser dalam 14o – 25,03o, serta estimasi sumberdaya terukur sejumlah 181.032.021 ton yang terdiri dari volume breksi batugamping sejumlah 70.969.553 ton dan volume batugamping terumbu sejumlah 110.062.467 ton dikurangi volume soil sejumlah 2.241.105 ton.
Potensi Penerapan Teknologi Blockchain untuk Monitoring Dan Keamanan Instalasi Listrik Masjid
Masjid modern saat ini semakin bergantung pada sistem kelistrikan untuk mendukung berbagai aktivitas, seperti pencahayaan, sistem suara, pendingin ruangan, serta perangkat elektronik lainnya. Namun, banyak masjid menghadapi tantangan dalam monitoring konsumsi energi, transparansi penggunaan listrik, serta keamanan data instalasi listrik. Teknologi blockchain menawarkan solusi inovatif melalui mekanisme pencatatan data terdesentralisasi, transparan, dan tidak dapat diubah (immutable). Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi potensi penerapan blockchain dalam monitoring instalasi listrik, peningkatan transparansi penggunaan energi, serta peningkatan keamanan data di lingkungan masjid modern. Dengan mengintegrasikan sensor IoT, smart meter, dan smart contract pada jaringan blockchain, sistem dapat mencatat konsumsi energi secara real-time, menjaga keaslian data, serta menyediakan laporan transparan bagi pengurus maupun jamaah. Hasil analisis menunjukkan bahwa penerapan blockchain mampu meningkatkan efisiensi energi, mengurangi risiko manipulasi data, serta memperkuat akuntabilitas pengelolaan listrik masjid. Teknologi ini juga dapat menjadi fondasi perkembangan konsep Smart Mosque di masa depan. Penelitian ini dilakukan pada Masjid Citra Garden Gowa (MASRADEN)
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Siswa Terbaik Di SMK Salafiyah Syafi’iyyah Depok Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Penelitian ini dilaksanakan untuk mengatasi permasalahan seleksi siswa terbaik yang masih dilakukan secara manual dan rentan terhadap subjektivitas pada SMK Salafiyah Syafi’iyyah Depok. Sebagai solusi, dikembangkan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis website dengan menerapkan metode Simple Additive Weighting (SAW). Sistem dirancang menggunakan PHP, HTML, JavaScript dan CSS, serta memanfaatkan database MySQL melalui platform XAMPP. Metode SAW digunakan untuk melakukan pembobotan dan perangkingan secara otomatis berdasarkan lima kriteria penilaian, yaitu rata-rata nilai akademik, kedisiplinan absensi, peringkat kelas, partisipasi ekstrakurikuler dan prestasi lainnya. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu meningkatkan kecepatan proses seleksi serta meminimalkan kesalahan manual, sekaligus menghasilkan penilaian yang lebih objektif, terstruktur, dan transparan. Secara keseluruhan, SPK berbasis SAW ini memberikan solusi praktis bagi sekolah dalam menentukan siswa terbaik secara efisien.
Implementasi Augmented Reality Sebagai Media Inovatif Dalam Pemasaran Properti Rumah
Perkembangan teknologi digital telah membawa perubahan besar dalam dunia pemasaran, termasuk di sektor properti. Persaingan yang semakin ketat antar pengembang serta perubahan preferensi konsumen membuat metode pemasaran konvensional, seperti brosur cetak atau kunjungan lokasi, dianggap kurang efektif. Salah satu perusahaan properti yaitu PT Pandawa Sejahtera Bersama Propertindo (SBP) memiliki kendala utama adalah kesulitan menjelaskan konsep desain rumah secara menyeluruh kepada calon pembeli, terutama dalam kondisi di mana properti masih dalam tahap pembangunan atau belum dibangun sama sekali. Salah satu inovasi yang mulai diterapkan adalah teknologi Augmented Reality (AR) dengan metode Marker based Tracking, Meskipun memiliki potensi besar untuk meningkatkan pengalaman pengguna, implementasi AR dalam pemasaran properti di Indonesia masih tergolong terbatas. Penelitian ini bertujuan untuk implementasi AR sebagai strategi pemasaran inovatif pada PT Pandawa SBP. Dalam pengembangan aplikasinya menggunakan metode Multimedia Development Life Cycle (MDLC). Data diperoleh melalui wawancara mendalam, observasi, dan dokumentasi dari PT Pandawa SBP pada Proyek Kavling Nova Viera. Penelitian ini berfokus pada aspek pengembangan teknis perangkat lunak secara mendalam serta uji Fungsionalitas pada aplikasinya, dan berdasarkan Hasil penelitian menunjukan bahwa aplikasi mendapatkan Kriteria Layak digunakan dengan Nilai 4,2.
Pemanfaatan Augmented Reality Sebagai Media Interaktif untuk Meningkatkan Minat Belajar Siswa SDIT Al-Fatih
Sekolah Dasar Islam Terpadu (SDIT) Al-Fatih yang berlokasi di Kampung Rawageni, Kota Depok, menghadapi tantangan dalam meningkatkan minat belajar siswa kelas 6A pada materi Tata Surya. Materi ini diajarkan dalam mata pelajaran Ilmu Pengetahuan Alam dan Sosial (IPAS), namun sebagian besar siswa lebih tertarik mempelajari topik tentang tumbuhan, hewan, atau lingkungan sekitar dibandingkan sistem Tata Surya. Rendahnya minat belajar tersebut menuntut adanya inovasi metode pembelajaran yang mampu menghadirkan pengalaman baru dan menarik. Seiring perkembangan teknologi, Augmented Reality (AR) menjadi salah satu alternatif yang potensial. AR merupakan teknologi yang menggabungkan dunia nyata dengan objek virtual sehingga memungkinkan interaksi langsung dan memberikan pengalaman belajar yang lebih imersif. Penelitian ini bertujuan mengembangkan aplikasi AR berbasis marker-based tracking sebagai media pembelajaran IPAS, khususnya pengenalan Tata Surya. Aplikasi yang diberi nama BimaSakti menggunakan kartu media sebagai marker untuk menampilkan objek virtual berupa matahari dan planet-planet dalam galaksi Bima Sakti. Metode penelitian meliputi perancangan aplikasi, implementasi teknologi AR, serta pengujian efektivitasnya terhadap siswa kelas 6A. Hasil pengujian menunjukkan bahwa aplikasi BimaSakti mampu membaca marker dengan baik pada berbagai jarak kamera dan memperoleh nilai tinggi dalam aspek teknis. Selain itu, penerapan aplikasi ini terbukti efektif meningkatkan minat belajar siswa terhadap materi Tata Surya di SDIT Al-Fatih.
Integrasi Sistem Pengukuran Kinerja Perusahaan (Studi Kasus pada Perusahaan Studio Shooting)
Saat ini dunia bisnis memasuki era Industri 5.0, di mana kolaborasi yang cerdas antara manusia dan teknologi menjadi kunci keberhasilan perusahaan. Hanya perusahaan dengan kinerja yang baik yang mampu bertahan di era ini. Kinerja perusahaan mencerminkan sejauh mana perusahaan berhasil melaksanakan aktivitasnya untuk mencapai tujuan yang telah ditetapkan. Penilaian kinerja perusahaan dapat dilakukan dari berbagai perspektif dan menggunakan beragam metode. Pemilihan model pengukuran kinerja tidak hanya berfokus pada aspek finansial, tetapi juga memperhatikan faktor non-finansial. Pada praktiknya, banyak perusahaan, khususnya di sektor jasa kreatif, masih menerapkan sistem pengukuran kinerja yang parsial dan belum terintegrasi, sehingga belum mampu merepresentasikan kinerja secara menyeluruh. Kondisi ini menyulitkan perusahaan dalam menerjemahkan kebutuhan stakeholder ke dalam strategi, indikator kinerja strategis, dan pengukuran operasional yang detail. Oleh karena itu, diperlukan integrasi model pengukuran kinerja yang komprehensif untuk mendukung peningkatan kinerja perusahaan secara berkelanjutan di era Industri 5.0. Model pengukuran kinerja perusahaan sebaiknya bersifat komprehensif, terintegrasi, dan mempertimbangkan faktor internal maupun eksternal. Terdapat tiga model pengukuran kinerja yang dapat menilai kinerja perusahaan secara menyeluruh dan terintegrasi, yaitu: Balanced Scorecard, Performance Prism, dan Sink’s Seven Performance Criteria Method. Penelitian ini menunjukan bahwa ketiga model ini dapat diintegrasikan untuk digunakan secara bersama-sama dalam pengukuran kinerja perusahaan
Analisis Sentimen Dalam Pemasaran Digital:Kajian Literatur
Pemasaran digital merupakan arah baru dalam pemasaran di seluruh dunia. Dengan memanfaatkan internet dan teknologi terbaru, pemasaran menjadi lebih kuat dan tepat sasaran. Untuk membantu bisnis digital mewujudkan pemasaran yang lebih efektif dan efisien, analisis sentimen hadir menjadi bagian dalam menganalisis opini konsumen yang dapat dimanfaatkan dalam realisasi personalisasi konsumen yang dapat membantu mewujudkan tujuan bisnis. Studi ini bertujuan untuk menjawab pertanyaan tentang bagaimana penggunaan analisis sentimen pada pemasaran digital dengan menggunakan kajian literatur. Dengan membandingkan penelitian-penelitian yang relevan, ditemukan bahwa analisis sentimen digunakan dalam sistem rekomendasi, deteksi polaritas konsumen, dan prediksi peringkat atau tren. Dengan menggunakan analisis sentimen, kegiatan pemasaran digital dapat berjalan lebih efektif, efisien, dan menyesuaikan preferensi konsumen.
Sistem Pakar Mendiagnosis Kerusakan Handphone Menggunakan Metode Forward Chaining di P3X Cell
Perkembangan teknologi yang sangat pesat telah menjadikan handphone sebagai perangkat yang sangat penting dalam kehidupan sehari-hari kita, tidak hanya sebagai alat komunikasi, tetapi juga sebagai alat kerja, hiburan, dan penyebaran informasi. Namun, kompleksitas fitur dan sistem yang semakin meningkat juga menyebabkan tingginya potensi kerusakan pada handphone, baik dari sisi perangkat keras maupun perangkat lunak. Banyak pengguna yang kesulitan dalam mendiagnosis kerusakan yang terjadi pada handphone mereka, sehingga pengguna langsung membawa handphone ke pusat layanan di P3X CELL tanpa mengetahui akar permasalahannya. Hal ini berdampak pada waktu tunggu yang lama serta biaya yang cukup tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pakar berbasis web yang mampu mendiagnosis kerusakan pada handphone secara otomatis menggunakan metode forward chaining. Metode ini bekerja dengan memanfaatkan data awal berupa gejala yang dilaporkan oleh pengguna, kemudian meneusuri aturan-aturan dalam basis pengetahuan untuk menarik kesimpulan diagnosis. Sistem ini diharapkan dapat memberikan solusi awal yang cepat dan akurat, baik bagi pengguna awam maupun teknisi, serta mengurangi ketergantungan terhadap diagnosis manual yang memakan waktu. Selain itu, sistem ini juga menjadi kontribusi dalam pengembangan penerapan metode forward chaining pada perangkat elektronik.
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Minuman Kopi Terbaik Toko Eselen Menggunakan METODE SAW
Pemilihan minuman kopi terbaik merupakan salah satu faktor penting dalam meningkatkan kualitas pelayanan serta kepuasan pelanggan, khususnya di Toko Es El En. Banyaknya varian minuman kopi yang tersedia sering kali menyulitkan pelanggan maupun pihak manajemen dalam menentukan pilihan yang tepat. Oleh karena itu, diperlukan suatu sistem yang dapat membantu proses pengambilan keputusan secara objektif dan terstruktur. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dalam menentukan minuman kopi terbaik di Toko Es El En dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW). Metode SAW dipilih karena mampu melakukan proses perankingan dengan menjumlahkan nilai dari semua kriteria yang telah diberi bobot, sehingga dapat memberikan hasil yang optimal dalam penentuan alternatif terbaik.
Sistem Rekomendasi Pemilihan Villa pada Daerah Puncak Kabupaten Bogor Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem rekomendasi pemilihan villa di kawasan Puncak dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW). Permasalahan yang sering dihadapi wisatawan adalah kesulitan dalam menentukan pilihan villa yang sesuai dengan kebutuhan dan preferensi mereka, karena banyaknya pilihan dengan berbagai kriteria seperti harga, fasilitas, lokasi, dan kapasitas. Sistem yang dikembangkan memungkinkan pengguna untuk memberikan bobot pada setiap kriteria sesuai prioritas masing-masing, lalu sistem akan menghitung skor total dari setiap alternatif villa berdasarkan metode SAW. Hasilnya ditampilkan dalam bentuk peringkat rekomendasi dari villa terbaik hingga terendah. Penelitian ini diharapkan dapat membantu pengguna dalam mengambil keputusan yang lebih cepat, objektif, dan sesuai kebutuhan.
Aplikasi Berbasis Web untuk Menentukan Kesegaran Daging Berdasarkan Gambar Menggunakan Algoritma Mobilenetv2
Proses identifikasi kesegaran daging di masyarakat sebagian besar masih mengandalkan metode manual yang subjektif, sehingga berpotensi menimbulkan kesalahan dan risiko kesehatan bagi konsumen. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi berbasis web yang mampu menentukan tingkat kesegaran daging secara objektif dan akurat berdasarkan gambar. Metode yang digunakan adalah Penelitian dan Pengembangan (Research and Development) dengan mengimplementasikan algoritma Convolutional Neural Network (CNN) melalui arsitektur MobileNetV2 dengan teknik Transfer Learning. Dataset gambar dibagi dengan rasio 80% untuk data latih, 10% data validasi, dan 10% data uji. Hasil evaluasi model menunjukkan performa yang sangat memuaskan dengan tingkat akurasi keseluruhan mencapai 99%. Secara rinci, model mencapai nilai precision, recall, dan F1-score sebesar 0.98, 1.00, dan 0.99 untuk kategori daging segar, serta 1.00, 0.98, dan 0.99 untuk kategori tidak segar. Hasil ini membuktikan bahwa aplikasi yang dikembangkan dapat menjadi solusi efektif untuk verifikasi kualitas daging secara cepat, akurat, dan mudah diakses.
Inovasi Aplikasi Hexamood untuk Pemantauan Tingkat Stres Harian Secara Mandiri
Kesehatan mental, khususnya stres, telah menjadi isu krusial di era digital, dengan Generasi Z menjadi kelompok yang sangat rentan. Keterbatasan akses dan ketiadaan alat pemantauan harian menjadi masalah utama bagi banyak individu. Penelitian ini bertujuan mengembangkan website HexaMood, sebuah inovasi aplikasi untuk membantu pengguna mengenali dan memantau tingkat stres harian secara mandiri. Penelitian ini menggunakan metode deep learning sebagai bagian dari machine learning, dengan mengintegrasikan model Artificial Neural Network (ANN) untuk memprediksi tingkat stres dari data kuesioner dan model IndoBERT untuk melakukan analisis sentimen pada catatan journaling pengguna. Hasil penelitian ini adalah sebuah platform HexaMood yang fungsional, dilengkapi dengan fitur utama seperti daily check-in, hasil prediksi yang dipersonalisasi, riwayat pemantauan, serta rekomendasi untuk manajemen stres. Aplikasi ini berhasil menyediakan solusi yang mudah diakses dan fleksibel, memungkinkan pengguna untuk mengambil tindakan proaktif dalam mengelola kesehatan mental mereka.
Penerapan Algoritma K-Means Clustering dalam Pengelompokan Kelas Berdasarkan Nilai Akademik
Mengorganisir data ke dalam satu atau lebih cluster, algoritma K-Means dapat digunakan dalam proses data clustering. Data dengan representasi yang serupa ditempatkan dalam satu kelompok, sedangkan data dengan representasi yang berbeda ditempatkan di kelompok lain. Pengelompokan data siswa, yang terdiri dari kelompok atau kelas siswa unggul, sedang, dan rendah dapat digunakan untuk membantu sekolah mendukung anak-anak berdasarkan kapasitas belajar dan partisipasi mereka yang beragam dalam pembelajaran. Perhitungan klaster K-Means digunakan untuk menyajikan laporan hasil belajar siswa berdasarkan data siswa dari penilaian terpusat. Karakteristik yang digunakan dalam proses perhitungan untuk mengidentifikasi siswa dalam kelas unggul, sedang, dan rendah diperoleh dari penilaian ini. Tujuan proyek ini adalah menggunakan bahasa pemrograman Python untuk pengujian algoritma K-Means dalam menangani data penilaian terpusat guna menyajikan laporan hasil belajar siswa dan mengklasifikasikan siswa ke dalam kelompok kelas. Hal ini memungkinkan penanganan dan pengelompokan data siswa secara efisien dan efektif.
Platform Web Biorez untuk Klasifikasi Sampah & Distribusi Barang Bekas Berbasis ML
Sampah masih menjadi persoalan serius di Indonesia akibat rendahnya kesadaran dalam pemilahan, sehingga berdampak pada meningkatnya volume di TPA dan berkurangnya potensi daur ulang. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem deteksi dan klasifikasi sampah berbasis web dengan memanfaatkan MobileNetV2 untuk klasifikasi organik dan anorganik serta YOLOv8 untuk deteksi objek secara real-time. Dataset publik digunakan melalui tahapan preprocessing, pelatihan, dan pengujian sebelum diimplementasikan ke aplikasi web BIOREZ. Hasil pengujian menunjukkan akurasi pelatihan sebesar 98,72% dan akurasi validasi 99,34% dengan nilai loss rendah, serta sistem mampu menampilkan kategori, skor kepercayaan, dan rekomendasi pemanfaatan. Implementasi ini berkontribusi dalam menghadirkan solusi cerdas yang mempermudah pemilahan sampah sekaligus mendukung peningkatan kesadaran masyarakat terhadap pengelolaan lingkungan berkelanjutan.
Pengembangan Metode Deteksi Pad PCB Otomatis Menggunakan Kamera pada Mesin Pengebor PCB Berbasis Computer Vision
Proses manufaktur papan sirkuit cetak (PCB) di industri elektronik masih menghadapi tantangan besar dalam efisiensi dan presisi pengeboran. Perusahaan manufaktur PCB masih mengandalkan mesin CNC konvensional yang memerlukan kalibrasi manual dan file bor dalam format Gerber, menyebabkan waktu produksi lama dan potensi kesalahan posisi pengeboran. Penelitian ini mengusulkan metode pengeboran otomatis berbasis Computer Vision menggunakan OpenCV, YOLOv7, dan Python untuk mendeteksi pad PCB secara waktu nyata dan mengendalikan mesin bor otomatis melalui modul GRBL. Model YOLOv7 dilatih pada dataset citra PCB dan diuji dengan parameter akurasi, recall, mean average precision (mAP), dan waktu proses pengeboran. Hasil menunjukkan akurasi 95%, recall 85%, mAP 0,9, dan waktu pengeboran rata-rata 7,25 menit untuk PCB berukuran 10×10 cm, lebih efisien dibandingkan sistem CNC konvensional. Solusi ini menawarkan sistem pengeboran yang presisi, cepat, dan ekonomis, dengan potensi besar untuk diterapkan oleh industri kecil menengah. Penelitian ini mendukung Sustainable Development Goals (SDG) 9 Industri, Inovasi, dan Infrastruktur dengan berkontribusi pada peningkatan efisiensi dan kemandirian teknologi nasional.
Implementation of The Spirit Learning Model in 3D Animation Learning
Pembelajaran animasi 3D di perguruan tinggi memiliki tingkat kompleksitas tinggi karena menuntut penguasaan konsep, keterampilan teknis, dan pengalaman praktik yang terstruktur. Namun, keterbatasan waktu tatap muka serta perbedaan kesiapan belajar mahasiswa sering menjadi kendala dalam pelaksanaan pembelajaran berbasis praktik. Penelitian ini bertujuan untuk mendeskripsikan implementasi model pembelajaran SPIRIT dalam pembelajaran animasi 3D di perguruan tinggi. Penelitian menggunakan pendekatan deskriptif kualitatif dengan subjek dosen dan mahasiswa pada mata kuliah Animasi 3D. Pengumpulan data dilakukan melalui observasi pembelajaran, dokumentasi pembelajaran, dan catatan refleksi dosen. Analisis data dilakukan secara deskriptif kualitatif melalui tahapan reduksi data, penyajian data, dan penarikan kesimpulan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa implementasi model SPIRIT yang terdiri atas tahapan Self-Study Preparation, Pre-Class Quiz, Interactive Group Work, Real-World Application, In-Class Supervision, dan Test and Feedback dapat membentuk alur pembelajaran yang sistematis dan terarah. Model ini membantu dosen dalam mengelola pembelajaran animasi 3D secara lebih terstruktur serta memberikan pengalaman belajar yang kontekstual bagi mahasiswa. Temuan penelitian ini memberikan gambaran praktis mengenai penerapan model pembelajaran SPIRIT dalam pembelajaran animasi 3D berbasis praktik.
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik PT Bosowa Asuransi Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Penilaian karyawan terbaik di PT Bosowa Asuransi masih dilakukan secara manual, sehingga menimbulkan masalah subjektivitas, keterlambatan evaluasi, serta potensi kesalahan dalam pengolahan data. Kondisi ini menghambat proses pengambilan keputusan manajerial yang membutuhkan hasil penilaian yang akurat dan transparan. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, penelitian ini merancang Sistem Pendukung Keputusan (SPK) menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW). Metode SAW dipilih karena mampu mengolah data multikriteria secara terstruktur melalui proses pembobotan dan normalisasi nilai karyawan. Sistem dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL dengan lima kriteria utama, yaitu kedisiplinan, produktivitas, kerja sama, tanggung jawab, dan inisiatif. Tujuan penelitian ini adalah menghasilkan sistem yang mempercepat proses evaluasi, meningkatkan objektivitas, serta menyediakan hasil penilaian yang jelas dan dapat dipertanggungjawabkan. Berdasarkan hasil pengujian, sistem berhasil meningkatkan efisiensi penilaian, mengurangi subjektivitas, serta mendukung transparansi dalam menentukan karyawan terbaik.
Sistem Pengambil Keputusan Pemilihan Ekstrakurikuler di SMA Taruna Harapan Bangsa Menggunakan Metode SMART
Pemilihan kegiatan ekstrakurikuler di SMA Taruna Harapan Bangsa seringkali menghadapi kendala karena siswa kesulitan menentukan pilihan yang sesuai dengan minat dan bakat mereka. Untuk membantu proses pengambilan keputusan tersebut, penelitian ini mensimulasikan pengembangan sistem pendukung keputusan (SPK) menggunakan metode Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART). Metode SMART dipilih karena memiliki proses penilaian yang sederhana dan transparan dalam menentukan alternatif terbaik berdasarkan beberapa kriteria. Kriteria yang digunakan antara lain minat siswa, bakat, pengalaman, dan waktu luang. Proses pengambilan keputusan dilakukan dengan memberi bobot pada setiap kriteria dan menghitung nilai akhir tiap alternatif. Hasil simulasi menunjukkan bahwa sistem ini dapat merekomendasikan ekstrakurikuler yang paling sesuai dengan profil siswa secara objektif. Sistem ini diharapkan dapat membantu guru pembimbing dan siswa dalam mengambil keputusan yang lebih terarah dan efektif.
Penanganan Ketidakseimbangan Data pada Pemodelan Risiko Diabetes Tipe 2 Menggunakan SMOTE-MARS
Diabetes Melitus Tipe 2 (DMT2) merupakan tantangan kesehatan kritis di Indonesia, namun pemodelan faktor risikonya sering terhambat oleh ketidakseimbangan kelas di mana individu sehat melebihi jumlah kasus positif. Penelitian ini memodelkan risiko DMT2 menggunakan pendekatan hybrid yang menggabungkan Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE) dan Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS). Penelitian ini menggunakan data medis dengan ketidakseimbangan awal 62% sehat dan 38% kasus DMT2. SMOTE diterapkan untuk menyeimbangkan distribusi training, diikuti dengan pemodelan MARS untuk menangkap interaksi non-linear. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model SMOTE-MARS secara signifikan mengungguli MARS standar, mencapai Akurasi 0,70 dan AUC 0,73, dibandingkan dengan AUC model standar yang hanya 0,458. Model optimal mengidentifikasi Berat Badan, Tinggi Badan, dan Konsumsi Gula sebagai prediktor utama. Secara spesifik, berat badan di bawah 48 kg teridentifikasi sebagai faktor protektif yang kuat (OR 0,22), sedangkan tinggi badan kurang dari 165 cm (OR 1,22) dan interaksi berat badan berlebih (>62 kg) dengan konsumsi gula (OR 1,12) merupakan faktor risiko signifikan. Tingginya nilai sensitivitas mengindikasikan bahwa model SMOTE-MARS sangat potensial digunakan sebagai instrumen deteksi dini untuk mengidentifikasi pasien yang berisiko tinggi terkena diabetes.
Klasifikasi Jenis Kendaraan Berbasis Citra Menggunakan Deep Learning
Perkembangan sistem transportasi cerdas menuntut kemampuan identifikasi kendaraan yang akurat dan efisien. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan jenis kendaraan berbasis citra menggunakan pendekatan deep learning dengan teknik transfer learning. Model yang digunakan adalah VGG16 pralatih ImageNet yang dimodifikasi dengan Global Average Pooling dan lapisan fully connected untuk mengklasifikasikan sepuluh kelas kendaraan, yaitu SUV, bus, family sedan, fire engine, heavy truck, jeep, minibus, racing car, taxi, dan truck. Dataset terdiri dari 1.400 citra data latih dan 200 citra data validasi dengan variasi sudut pandang dan kondisi pencahayaan. Proses pelatihan dilakukan dalam dua tahap, yaitu pelatihan awal dengan lapisan konvolusi dibekukan dan tahap fine-tuning dengan membuka sebagian lapisan akhir VGG16. Hasil pengujian menunjukkan model mencapai akurasi validasi terbaik sebesar 89% dengan nilai loss sebesar 0,32. Hasil ini menunjukkan bahwa pendekatan transfer learning efektif untuk klasifikasi kendaraan berbasis citra dan berpotensi diterapkan pada sistem transportasi cerdas.
Implementasi Algoritma Fisher-Yates Shuffle Pada Aplikasi Bear's Character English Learning Adventure Berbasis Android Di SDN Sukatani I
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi pembelajaran Bahasa Inggris berbasis Android bernama Bear’s Character English Learning Adventure, yang ditujukan bagi siswa kelas I dan II di SDN Sukatani I. Aplikasi ini dirancang untuk meningkatkan minat belajar, keberanian berbicara, serta penguasaan kosakata dasar Bahasa Inggris melalui pendekatan yang interaktif dan menyenangkan. Pengembangan aplikasi ini menggunakan algoritma Fisher-Yates Shuffle, yaitu algoritma pengacakan yang digunakan untuk mengatur urutan soal secara acak dengan distribusi merata. Algoritma ini diterapkan pada fitur permainan edukatif dalam aplikasi untuk mencegah pengulangan soal dan menciptakan pengalaman belajar yang variatif setiap kali digunakan. Proses perancangan aplikasi juga melibatkan tahapan identifikasi kebutuhan pengguna, desain antarmuka ramah anak, serta pengujian fungsionalitas dan tampilan visual. Hasil uji coba menunjukkan bahwa penerapan algoritma Fisher-Yates Shuffle dalam aplikasi memberikan pengalaman belajar yang lebih dinamis dan tidak monoton. Siswa menunjukkan peningkatan antusiasme belajar dan mampu memahami materi dengan lebih baik. Aplikasi ini juga dinilai menarik secara visual dan mudah digunakan oleh siswa. Dengan demikian, aplikasi ini dapat menjadi solusi inovatif dalam mendukung pembelajaran Bahasa Inggris di tingkat sekolah dasar.
Klasifikasi Penyakit Daun Tanaman Berbasis Citra Menggunakan Convolutional Neural Network Data Augmentation
Penelitian ini membahas penerapan Convolutional Neural Network (CNN) yang dikombinasikan dengan teknik augmentasi data untuk klasifikasi penyakit daun tanaman berbasis citra. Permasalahan utama penelitian ini adalah keterbatasan jumlah data latih yang dapat memengaruhi kinerja model klasifikasi. Tujuan penelitian adalah mengevaluasi efektivitas augmentasi data dalam meningkatkan performa model CNN pada dataset berskala terbatas. Dataset yang digunakan adalah Plant Disease Recognition Dataset yang terdiri dari 1.523 citra dengan tiga kelas, yaitu Healthy, Powdery Mildew, dan Rust. Penelitian ini menggunakan metode eksperimen dengan tahapan praproses data, augmentasi data, pelatihan model, serta evaluasi performa yang seluruhnya dilakukan menggunakan Google Colab. Teknik augmentasi yang diterapkan meliputi rotasi, zoom, dan horizontal flip. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model CNN mampu mencapai akurasi validasi yang baik, meskipun performa klasifikasi antar kelas masih bervariasi, khususnya pada kelas Rust yang memiliki karakteristik visual kompleks, sebagaimana ditunjukkan melalui confusion matrix dan classification report. Selain itu, penelitian ini mengimplementasikan skema prediksi real-time sebagai proof-of-concept. Secara keseluruhan, hasil penelitian menunjukkan bahwa kombinasi CNN dan augmentasi data efektif untuk klasifikasi penyakit tanaman pada kondisi keterbatasan data dan sumber daya komputasi.
Implementasi Lightweight Neural Network Berbasis YOLOv8n untuk Klasifikasi Sampah Real-Time
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem klasifikasi sampah real-time yang efisien pada perangkat edge dengan memanfaatkan arsitektur Deep Learning ringan berbasis YOLOv8. Klasifikasi sampah otomatis merupakan solusi krusial dalam Smart Waste Management, namun model jaringan saraf tiruan yang kompleks sering terkendala oleh keterbatasan sumber daya komputasi pada perangkat IoT. Penelitian ini menerapkan model YOLOv8n (nano) menggunakan teknik Transfer Learning untuk menyeimbangkan akurasi deteksi dan efisiensi komputasi. Dataset yang digunakan bersumber dari repositori publik Roboflow sebanyak 1.123 citra yang telah melalui proses augmentasi. Hasil pelatihan selama 50 epoch menunjukkan performa impresif dengan nilai mean Average Precision (mAP@50) mencapai 0.995, Presisi 0.998, dan Recall 1.0. Selain itu, model memiliki ukuran file yang sangat ringkas (±6 MB) dengan kecepatan inferensi yang memadai untuk operasi real-time. Hasil penelitian ini membuktikan bahwa algoritma lightweight neural network mampu diimplementasikan secara efektif untuk mendukung sistem pemilahan sampah cerdas berbasis Computer Vision.
Analisis Kinerja Model Yolov8 Berbasis Roboflow pada Deteksi Sampah Plastik Non-Plastik Otomatis
Meningkatnya jumlah sampah plastik menuntut adanya sistem pemilahan yang lebih efisien dan akurat. Pemilahan sampah secara manual masih memiliki keterbatasan dari segi waktu dan ketelitian. Oleh karena itu, diperlukan sistem deteksi otomatis berbasis computer vision menggunakan model YOLOv8 dan Roboflow untuk membedakan sampah plastik dan non-plastik secara efektif. Penelitian ini berfokus pada evaluasi kinerjamodel YOLOv8 untuk mengotomasi deteksi sampah Plastik dan Non-Plastik, sebuah langkah krusial dalam pengelolaan limbah modern. Menggunakan dataset yang disediakan Roboflow, model dikembangkan dan diuji coba seluruhnya di lingkungan Google Colab. Model YOLOv8 menunjukkan hasil yang sangat memuaskan, dengan capaian mean Average Precision (mAP) mencapai 95,2% dan akurasi 94,5%. Kinerja tinggi ini didukung oleh nilai presisi dan recall yang kuat, menandakan kemampuan klasifikasi yang handal. Studi ini menyimpulkan bahwa YOLOv8 adalah pilihan yang efektif dan efisien untuk penerapan dalam teknologi pemilahan sampah otomatis, yang berpotensi meningkatkan produktivitas dan keberlanjutan pengelolaan sampah di berbagai skala.
Analisis Tren Popularitas Musik Spotify Menggunakan Chi-Square, Regresi Linear & Anova
Musik adalah fenomena budaya yang dinamis, dengan platform streaming seperti Spotify merevolusi konsumsi. Penelitian ini bertujuan menganalisis tren karakteristik akustik dan popularitas musik menggunakan Dataset Spotify dari tahun 2018 hingga 2022, periode krusial dominasi digital. Pentingnya topik ini terletak pada identifikasi pergeseran selera digital dan faktor-faktor yang mendorong keberhasilan musikal kontemporer. Penelitian ini menggunakan metode analisis statistik deskriptif dan pemodelan deret waktu pada metrik popularitas serta karakteristik akustik seperti danceability, energy, dan valence.Genre R&B dan Indie mencatat pertumbuhan popularitas yang paling signifikan. Disimpulkan bahwa dalam era streaming, danceability telah menjadi prediktor kuat popularitas, menandakan preferensi pendengar terhadap musik yang lebih berirama, sebuah temuan penting bagi produser musik dan pemasar
Analisis Klaster Tingkat Stres Generasi Z Berdasarkan Pola Tidur dan Aktivitas Media Sosial Menggunakan Metode K-Means Clustering
Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi pola kecenderungan stres pada Generasi Z melalui analisis klaster berbasis perilaku tidur dan penggunaan media sosial. Data yang digunakan berasal dari dataset kesehatan mental publik tahun 2025 yang terdiri dari 5.000 data responden, dengan dua variabel utama yaitu durasi tidur harian dan lama penggunaan media sosial. Pendekatan kuantitatif eksploratori diterapkan menggunakan metode unsupervised learning, tanpa melibatkan label kelas. Proses analisis dilakukan melalui tahap pembersihan data, normalisasi, dan klasterisasi menggunakan algoritma K-Means yang diimplementasikan pada aplikasi Orange Data Mining. Penentuan jumlah klaster optimal dilakukan dengan evaluasi Silhouette Score, yang menunjukkan bahwa konfigurasi enam klaster memberikan kualitas pemisahan terbaik dibandingkan variasi klaster lainnya. Hasil klasterisasi memperlihatkan perbedaan karakteristik yang jelas antar kelompok, mulai dari individu dengan durasi tidur rendah dan penggunaan media sosial tinggi hingga kelompok dengan pola tidur lebih seimbang dan aktivitas digital lebih terkendali. Temuan ini menunjukkan bahwa kombinasi pola tidur dan intensitas penggunaan media sosial dapat digunakan sebagai indikator awal dalam memetakan potensi stres pada Generasi Z, serta menjadi dasar bagi penelitian lanjutan terkait kesehatan mental berbasis perilaku digital.
Perbandingan Kinerja Algoritma SVM dan KNN untuk Klasifikasi Dataset Iris
Tugas klasifikasi merupakan inti dari disiplin ilmu machine learning (ML) dan pattern recognition. Penelitian ini berfokus pada perbandingan kinerja dua algoritma klasifikasi: Support Vector Machine (SVM) dan K-Nearest Neighbors (KNN).Dataset yang digunakan adalah Dataset Iris dengan 150 sampel, menggunakan pembagian data 80% data latih dan 20% data uji. Model diimplementasikan menggunakan Python dan library Scikit-learn dengan metrik evaluasi Akurasi dan Presisi. Dibandingkan dengan penelitian sebelumnya yang menggunakan metode lain seperti Naïve Bayes, model SVM dan KNN dalam studi ini menunjukkan keunggulan signifikan. Hasil penelitian menunjukkan kinerja sempurna dari kedua model, yaitu Akurasi 100% dan Presisi 100% pada data uji. Analisis mengkonfirmasi bahwa hasil ini disebabkan oleh karakteristik Dataset Iris yang dapat dipisahkan secara linear.
Implementasi Algoritma K-Means Clustering Untuk Mengelompokkan Produk Kemeja Merek Warler
Penelitian ini mengimplementasikan algoritma K-Means Clustering untuk menganalisis dan mengelompokkan produk kemeja merek Warler berdasarkan karakteristik penjualannya. Dengan menggunakan data penjualan seperti jumlah stok, harga jual, dan tingkat penjualan, algoritma ini berhasil membagi produk ke dalam beberapa kluster yang membantu perusahaan dalam mengidentifikasi pola penjualan dan mengoptimalkan strategi inventori. Hasil pengelompokan ini memberikan wawasan berharga bagi manajemen untuk pengambilan keputusan terkait manajemen stok dan strategi pemasaran yang lebih efektif
Pemanfaatan Google Form sebagai Media Latihan Menulis Paragraf dalam Pembelajaran Bahasa Indonesia Jarak Jauh
Pembelajaran jarak jauh menuntut pemanfaatan teknologi digital sebagai media pembelajaran yang efektif. Salah satu keterampilan berbahasa yang memerlukan latihan berkelanjutan adalah keterampilan menulis paragraf. Penelitian ini bertujuan untuk mendeskripsikan pemanfaatan Google Form sebagai media latihan menulis paragraf dalam pembelajaran Bahasa Indonesia jarak jauh. Penelitian menggunakan pendekatan deskriptif kualitatif. Data diperoleh melalui observasi pembelajaran, analisis dokumen hasil latihan menulis mahasiswa, dan refleksi pembelajaran. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Google Form dimanfaatkan sebagai media latihan menulis paragraf berbasis kerangka, yaitu dengan menyediakan ide pokok dan poin-poin pendukung yang harus dikembangkan mahasiswa menjadi paragraf utuh. Pemanfaatan Google Form memudahkan mahasiswa memahami struktur paragraf serta memudahkan dosen dalam mengelola dan mendokumentasikan hasil latihan menulis. Kebaruan penelitian ini terletak pada penggunaan Google Form sebagai media latihan menulis berbasis proses, bukan sebagai alat evaluasi semata.
Pengembangan Perangkat Air Care Multifungsi dengan Pendekatan Ergonomi pada Lingkungan Hunian
Peningkatan kebutuhan masyarakat akan lingkungan hunian yang sehat, nyaman, dan efisien mendorong pengembangan perangkat rumah tangga yang multifungsi dan ergonomis. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sebuah alat yang mengintegrasikan prinsip ergonomi, usabilitas, dan kondisi lingkungan kerja fisik. Rancangan produk yang diusulkan adalah Smart Air Care, sebuah perangkat terpadu yang menggabungkan fungsi lampu pintar, air purifier, dan dehumidifier dalam satu unit untuk meningkatkan kualitas udara dan pencahayaan ruang hunian. Pendekatan penelitian melibatkan evaluasi lingkungan kerja fisik menggunakan environment meter untuk mengukur tingkat pencahayaan, suhu, dan kelembapan ruangan, serta pengujian usabilitas melalui System Usability Scale (SUS). Hasil pengujian menunjukkan bahwa perangkat mampu menjaga kelembapan dan suhu dalam rentang ideal serta meningkatkan intensitas cahaya sesuai standar kebutuhan aktivitas harian. Uji usabilitas menghasilkan skor SUS 80–100 yang termasuk kategori acceptable, dengan performa penggunaan yang lebih baik dibandingkan aplikasi pembanding, yaitu XYZ Smart Home. Integrasi fitur dalam satu perangkat terbukti meningkatkan efisiensi, kemudahan penggunaan, dan kenyamanan pengguna. Hasil ini mengindikasikan bahwa pendekatan ergonomis dalam desain perangkat rumah pintar berpotensi memberikan solusi yang lebih efektif untuk meningkatkan kualitas lingkungan dalam ruangan serta mendukung gaya hidup modern yang praktis dan berkelanjutan.
Prediksi Kadar Gula Pereduksi Berdasarkan Nilai Brix Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan
Kadar gula pereduksi merupakan indikator penting dalam penilaian mutu madu sebagaimana tercantum pada Standar Nasional Indonesia (SNI) 8664:2018. Namun, pengujian laboratorium membutuhkan biaya, waktu, dan peralatan khusus sehingga kurang sesuai untuk produsen skala kecil. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem pakar berbasis web untuk memprediksi kadar gula pereduksi madu menggunakan nilai Brix sebagai input. Model dibangun dengan Jaringan Syaraf Tiruan (JST) tipe Perceptron Lapis Tunggal dan diimplementasikan melalui Streamlit, kemudian dihosting di Hugging Face Spaces agar mudah diakses secara daring. Dataset penelitian terdiri dari 15 data nilai Brix dan 5 data gula pereduksi, yang dilengkapi menjadi 20 pasangan data melalui interpolasi linier. Data dinormalisasi menggunakan metode Min-Max sebelum dilakukan pelatihan dengan validasi silang 5-Fold Cross Validation dan evaluasi menggunakan Mean Squared Error (MSE). Hasil terbaik dicapai pada epoch ke-300 dengan MSE sebesar 0,0676, sedangkan pelatihan hingga 800 epoch menghasilkan MSE akhir 0,1330. Sistem memungkinkan pengguna melakukan pelatihan dan prediksi secara langsung serta menampilkan hasil berupa visualisasi, nilai bobot dan bias, serta validasi terhadap standar SNI. Penelitian ini menunjukkan potensi penggunaan nilai Brix dan JST untuk prediksi mutu madu, meskipun masih terbatas oleh ukuran dataset dan penggunaan interpolasi.
Implementasi Metode MOORA Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik PT. Usaha Pribumi
Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan sistem pendukung keputusan berbasis metode Multi Objective Optimization by Ratio Analysis (MOORA) guna membantu PT. Usaha Pribumi dalam menentukan karyawan terbaik secara objektif, terukur, dan efisien. Permasalahan utama perusahaan selama ini adalah proses seleksi karyawan yang dilakukan secara manual, kurang terstruktur, dan rawan subjektivitas. Penelitian dilakukan melalui tahapan identifikasi masalah, studi literatur, pengumpulan data, analisis dengan metode MOORA, hingga implementasi sistem berbasis web menggunakan PHP framework dan MySQL. Sistem yang dibangun berhasil mengolah data karyawan berdasarkan kriteria khusus, menghasilkan peringkat secara cepat dan akurat, serta meminimalkan bias dalam pengambilan keputusan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode MOORA efektif diterapkan sebagai solusi sistem pendukung keputusan multi-kriteria untuk pemilihan karyawan terbaik di lingkungan perusahaan. Temuan ini membuka peluang bagi perusahaan untuk meningkatkan kualitas keputusan manajerial secara transparan dan konsisten.