Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi
Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi (JIKSI) diterbitkan oleh Fakultas Teknologi Informasi Universitas Tarumanagara (FTI Untar) Jakarta sebagai media publikasi karya ilmiah mahasiswa program studi Teknik Informatika dan Sistem Informasi FTI Untar. Karya-karya ilmiah yang dihasilkan berupa hasil penelitian kualitatif dan kuantitatif, perancangan sistem informasi, analisis dan perancangan progam aplikasi. Jurnal ini terbit dua kali dalam setahun yaitu pada bulan Januari dan Agustus. DRAGONX6767 Update otomatis (universal mode) DRAGONX6767
Fakultas Teknologi Informasi Universitas Tarumanagara
This work is licensed under a Jurnal Komunikasi Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
ANALISIS PENYAKIT JANTUNG DENGAN PCA UNTUK IDENTIFIKASI KESEHATAN KARDIOVASKULAR
Tujuan dari penelitian ini membahas analisis data klinis untuk mengidentifikasi risiko penyakit jantung menggunakan metode unsupervised learning. Metode yang digunakan adalah Principal Component Analysis (PCA) untuk reduksi dimensi data numerik, dan K-Medoids Clustering untuk mengelompokkan pasien berdasarkan kemiripan atribut klinis. Dataset heart.csv yang digunakan mencakup variabel numerik dan kategorikal, seperti tekanan darah, kolesterol, jenis kelamin, dan hasil EKG. Outlier dideteksi menggunakan Mahalanobis Distance, kemudian dilakukan clustering pada variabel kontinu dengan PCA dan jarak Euclidean, serta pada variabel diskrit dengan jarak Hamming dan visualisasi t-SNE. Hasil clustering menunjukkan adanya kelompok pasien dengan karakteristik klinis serupa yang mencerminkan tingkat risiko penyakit jantung yang berbeda. Kombinasi PCA dan K-Medoids terbukti efektif untuk mengungkap pola risiko secara visual dan sistematis, sehingga berpotensi mendukung pengambilan keputusan klinis
Copyright (c) 2025 Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
PERBANDINGAN FUZZY C-MEANS DAN K-MEANS PADA KLASTERISASI KETELA POHON
Ketela pohon merupakan salah satu komoditas strategis dalam sektor pertanian Indonesia yang tersebar di berbagai wilayah dengan tingkat produktivitas yang bervariasi. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan performa dua algoritma klasterisasi, yaitu K-Means dan Fuzzy C-Means (FCM), dalam mengelompokkan wilayah produksi ketela pohon berdasarkan tiga variabel utama: luas panen, total produksi, dan produktivitas per hektar. Data yang digunakan merupakan data sekunder dari Badan Pusat Statistik (BPS) dan Kementerian Pertanian RI untuk periode 2010 hingga 2022. Sebelum dilakukan proses klasterisasi, data melalui tahap pra-pemrosesan seperti pembersihan data, normalisasi menggunakan metode min-max scaling, serta reduksi dimensi dengan Principal Component Analysis (PCA). Proses klasterisasi dilakukan dengan menetapkan jumlah klaster sebanyak tiga, menggunakan kedua algoritma tersebut. Evaluasi performa klaster dilakukan menggunakan metrik Silhouette Score, Davies-Bouldin Index, dan waktu komputasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma K-Means memiliki nilai Silhouette tertinggi sebesar 0,9341 dan Davies-Bouldin Index terendah sebesar 0,3224, serta waktu komputasi tercepat 0,0066 detik. Di sisi lain, FCM menunjukkan nilai Silhouette terbaik 0,9315 dan Davies-Bouldin Index 0,4896 dengan waktu komputasi minimum 0,0413 detik. Meskipun FCM menawarkan fleksibilitas dalam penanganan data yang bersifat ambigu, K-Means terbukti lebih unggul dalam hal efisiensi dan kualitas pemisahan klaster. Visualisasi hasil klasterisasi dalam bentuk diagram batang dan peta sebar wilayah memperkuat temuan tersebut. Dengan demikian, penelitian ini merekomendasikan penggunaan algoritma K-Means untuk pengelompokan wilayah produksi ketela pohon secara optimal dan efisien.
DETEKSI KELELAHAN MATA BERDASARKAN CITRA WAJAH MRL EYE DATASET DENGAN MENGGUNAKAN GLCM, PCA, DAN SVM
Penelitian ini membahas implementasi metode GLCM, PCA, dan SVM untuk membangun sistem deteksi kelelahan mata berbasis pengolahan citra digital. Meningkatnya penggunaan perangkat elektronik menjadikan kelelahan mata sebagai isu kesehatan yang semakin serius, terutama bagi individu yang bekerja dalam bidang yang memerlukan konsentrasi visual tinggi dalam jangka waktu lama. Untuk menjawab kebutuhan tersebut, penelitian ini menggunakan pendekatan pembelajaran mesin klasik yang dikenal efisien dan ringan dari segi kebutuhan sumber daya, dengan memanfaatkan MRL Eye Dataset berbasis citra inframerah sebagai data utama. Tahapan pemrosesan citra dimulai dengan ekstraksi fitur tekstur menggunakan metode GLCM, yang kemudian direduksi dimensinya menggunakan teknik PCA, dan akhirnya dilakukan klasifikasi oleh algoritma SVM. Sistem ini diuji dalam dua skenario, yaitu dengan dan tanpa keberadaan data outlier. Penyesuaian parameter optimal dilakukan melalui metode Grid Search dan validasi silang menggunakan KFold dengan K = 3. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mendeteksi kondisi mata “Awake” dan “Sleepy” dengan akurasi tertinggi mencapai 92.38%, serta nilai precision, recall, dan F1-score yang masing-masing mampu memperoleh hasil di atas 92%. Selain itu, waktu eksekusi untuk ekstraksi fitur, pelatihan model, dan prediksi tergolong cepat, sehingga menunjukkan bahwa sistem ini berpotensi untuk diterapkan secara real-time, bahkan pada perangkat dengan spesifikasi perangkat keras yang terbatas.
PERBANDINGAN FUZZY C-MEANS DAN K-MEANS PADA KLASTERISASI BAWANG MERAH
Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan performa algoritma Fuzzy C-Means (FCM) dan K-Means dalam klasterisasi data produksi bawang merah di Indonesia. Pendekatan yang digunakan adalah machine learning berbasis unsupervised clustering, dengan evaluasi kinerja berdasarkan tiga metrik utama: Silhouette Score, Davies-Bouldin Index, dan waktu komputasi. Data produksi dianalisis secara spasial menggunakan koordinat geografis kabupaten/kota dan divisualisasikan dalam bentuk peta klaster dan grafik performa. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa FCM memberikan hasil klasterisasi yang lebih akurat dan stabil, terutama pada wilayah dengan karakteristik produksi yang tumpang tindih, sedangkan K-Means lebih unggul dari segi efisiensi waktu komputasi. Visualisasi spasial mengungkapkan pola distribusi produksi yang timpang, dengan Pulau Jawa mendominasi klaster produksi tinggi. Temuan ini menunjukkan bahwa metode klasterisasi cerdas dapat menjadi solusi potensial dalam pengembangan sistem informasi geografis pertanian yang adaptif dan berbasis data.
PERBANDINGAN FCM DAN HIERARCHICAL CLUSTERING PADA DATA UBI JALAR INDONESIA
Penelitian ini membandingkan performa dua algoritma klasterisasi, yaitu Fuzzy C-Means (FCM) dan Hierarchical Clustering, dalam mengelompokkan data produksi ubi jalar di Indonesia berdasarkan luas panen, produksi, dan produktivitas. Data diperoleh dari situs resmi Kementerian Pertanian Indonesia dan mencakup rentang tahun 2010–2024. Setelah melalui tahap pra-pemrosesan, kedua algoritma diterapkan dan dievaluasi menggunakan metrik Silhouette Score, Davies-Bouldin Index, serta waktu komputasi. Hasil menunjukkan bahwa Hierarchical Clustering dengan metode linkage Ward, Complete, dan Average menghasilkan performa terbaik pada konfigurasi dua klaster dengan nilai Silhouette sebesar 0.9385 dan DBI sebesar 0.3878. Sementara itu, FCM memberikan hasil optimal pada dua klaster dengan Silhouette sebesar 0.9074, DBI 0.6446, dan waktu komputasi tercepat sebesar 0.032 detik. Namun, performa FCM menurun signifikan saat jumlah klaster bertambah. Penelitian ini menunjukkan bahwa Hierarchical Clustering lebih unggul dalam kestabilan dan struktur klaster, sedangkan FCM lebih efisien dalam waktu proses pada jumlah klaster kecil.
KLASIFIKASI DAUN TEBU MENGGUNAKAN PENDEKATAN BERBASIS GRAYSCALE, PCA DAN SVM
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan mengevaluasi sistem klasifikasi otomatis terhadap empat kategori kondisi daun tebu yaitu healthy, rust, redrot, dan yellow menggunakan dataset sebanyak 800 citra. Metodologi dimulai dengan pra-pemrosesan berupa resizing dan konversi grayscale. Untuk mengatasi dimensi fitur yang tinggi, digunakan Principal Component Analysis (PCA) untuk mereduksi dimensi dengan mempertahankan 98% variansi. Data hasil reduksi kemudian diklasifikasikan menggunakan Support Vector Machine (SVM) kernel linear. Hasil eksperimen menunjukkan akurasi tertinggi diperoleh saat pelatihan menggunakan 80% data dengan nilai akurasi 81,76%. Namun demikian, kategori tertentu seperti healthy dan yellow mengalami penurunan akurasi yang signifikan. Kelemahan utama dari model ini adalah hilangnya informasi warna akibat konversi grayscale. Oleh karena itu, meskipun model menunjukkan performa baik dalam kasus tertentu, pendekatan ini memiliki keterbatasan dalam membedakan gejala penyakit berbasis warna.
PERBANDINGAN BISECTING K-MEANS DAN HIERARCHICAL CLUSTERING PADA DATA CABAI RAWIT
Pengelompokan data merupakan salah satu pendekatan penting dalam analisis data baik di bidang pertanian maupun lainnya, untuk menemukan sebuah pola tertentu yang bermanfaat dalam menentukan keputusan. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja dari dua model klasterisasi yaitu Bisecting K-Means dan Hierarchical Clustering menggunakan data cabai rawit. Selain itu, data yang digunakan dibedakan menjadi 3 kelompok yaitu data luas panen, produksi, dan produktivitas dari komoditas cabe rawit Indonesia berdasarkan data yang didapatkan dari situs Basis Data Statistik Pertanian (BDSP) tahun 2010–2024 dengan total 515 sampel data dari berbagai provinsi di Indonesia. Metode yang digunakan untuk menganalisis data pada penelitian ini adalah Klasterisasi atau Clustering yang merupakan salah satu bagian dari Unsupervised Learning. Untuk evaluasinya, dilakukan dengan menguji jumlah klaster mulai dari 2 hingga 10 menggunakan tiga nilai metrik yaitu Silhouette Score, Davies-Bouldin Index, dan waktu komputasi. Hasil dari penelitian ini, menunjukkan model Bisecting K-Means menghasilkan Silhouette Score tertinggi sebesar 0,9258 dan Davies-Bouldin Index sebesar 0,9698 pada klaster ke-2, namun membutuhkan waktu komputasi 1,6022 detik. Sedangkan model Hierarchical Clustering, menghasilkan Silhouette score terbaik sebesar 0,9100 dan Davies-Bouldin Index sebesar 0,8714 pada klaster ke-3 dengan waktu komputasi yang lebih cepat (0,0265 detik) dibandingkan model Bisecting K-Means. Dengan demikian, model Hierarchical Clustering memiliki keunggulan dari sisi waktu komputasi yang sangat cepat, sementara model Bisecting K-Means cenderung menghasilkan klaster yang lebih terpisah secara struktur dengan nilai evaluasi yang tinggi. Berdasarkan hasil tersebut, walaupun model Bisecting K-Means memiliki nilai evaluasi yang tinggi, namun model Hierarchical Clustering menunjukkan lebih sesuai digunakan dalam konteks analisis spasial dan pertanian berbasis data yang memerlukan hasil cepat dan akurat.
KLASIFIKASI TINGKAT KEMATANGAN PISANG DENGAN METODE HSV, GLCM, PCA, SVM
Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasi tingkat kematangan pisang secara otomatis menggunakan kombinasi metode HSV, GLCM, PCA dan SVM. Proses dimulai dengan pengambilan citra pisang dari kaggle yang dibagi menjadi 4 jenis kematangan, yaitu sangat matang, matang, busuk dan mentah. Fitur warna diekstrak menggunakan metode HSV, sedangkan fitur tekstur diambil melalui metode GLCM. Fitur-fitur ini selanjutnya direduksi dimensinya menggunakan PCA untuk meningkatkan efisiensi dalam klasifikasi. Langkah terakhir adalah melakukan klasifikasi dengan algoritma SVM. Penelitian ini membuat beberapa perbandingan pada hasil eksperimen yaitu proporsi 60% data pelatihan dan 40% data pengujian, proporsi 70% data pelatihan dan 30% data pengujian, dan proporsi 80% data pelatihan dan 20% data pengujian. Hasil eksperimen pada proporsi 80% data pelatihan dan 20% data pengujian menunjukkan hasil performa tertinggi dan paling optimal. Temuan ini memiliki potensi untuk diterapkan dalam sektor pertanian guna mendukung proses penyebaran buah secara otomatis dan efisien.
PERBANDINGAN EFEKTIVITAS ALGORITMA K-MEANS DAN FUZZY C-MEANS UNTUK CLUSTERING DATA PRODUKSI ALPUKAT DI INDONESIA
Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan performa algoritma K-Means dan Fuzzy C-Means (FCM) dalam proses klasterisasi data produksi alpukat di Indonesia. Metode yang digunakan adalah pendekatan machine learning berbasis unsupervised clustering, di mana data produksi nasional—mencakup volume produksi, luas panen, dan produktivitas—dianalisis untuk mengidentifikasi pola kewilayahan. Kinerja kedua algoritma diuji dan divalidasi menggunakan metrik evaluasi Silhouette Score, Davies-Bouldin Index, dan waktu komputasi. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa kedua algoritma secara konvergen menemukan 2 sebagai jumlah klaster yang paling optimal dengan skor evaluasi yang superior. Namun, perbandingan lebih lanjut menunjukkan bahwa algoritma K-Means memiliki keunggulan signifikan dalam hal efisiensi waktu komputasi dan robustisitas model yang lebih baik , sedangkan Fuzzy C-Means membutuhkan waktu proses yang lebih lama. Analisis spasial juga berhasil memetakan wilayah produksi dan mengonfirmasi konsentrasi klaster produksi tinggi di Pulau Jawa. Temuan ini merekomendasikan K-Means sebagai metode yang lebih pragmatis untuk klasterisasi data produksi alpukat skala besar.
PEMANFAATAN METODE GLCM, PCA, DAN SVM UNTUK KLASIFIKASI MUTU WORTEL
Kualitas wortel merupakan faktor krusial dalam industri pertanian, namun metode penilaian manual yang umum digunakan bersifat subjektif dan tidak konsisten. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem klasifikasi mutu wortel otomatis berbasis citra digital untuk mengatasi masalah tersebut. Metode yang digunakan mengintegrasikan Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) untuk ekstraksi fitur tekstur, Principal Component Analysis (PCA) untuk reduksi dimensi, dan Support Vector Machine (SVM) dengan kernel RBF untuk klasifikasi. Sistem diuji menggunakan dataset 409 citra yang terbagi dalam tiga kelas: segar, kurang segar, dan busuk. Hasil pengujian menunjukkan sistem mencapai akurasi keseluruhan sebesar 90,54%. Model menunjukkan performa sangat baik pada kelas segar (akurasi 96,6%) dan busuk (akurasi 93,5%), namun performanya lebih rendah pada kelas kurang segar (akurasi 71,4%) yang bersifat transisi. Kombinasi metode yang diusulkan terbukti efektif dan memiliki potensi untuk diterapkan dalam sistem sortir otomatis di industri pertanian.
PENGELOMPOKAN NEGARA BERDASARKAN INDIKATOR PEMBANGUNAN GLOBAL MENGGUNAKAN METODE PCA DAN CLUSTERING K-MEANS TAHUN 2000-2020
Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan negara-negara di dunia berdasarkan indikator pembangunan global dengan menggunakan metode Principal Component Analysis (PCA) dan K-Means Clustering. Data yang digunakan bersumber dari Global Development Indicators tahun 2000–2020 yang mencakup dimensi ekonomi, sosial, dan digital. Tahapan analisis diawali dengan pra-pemrosesan data, termasuk interpolasi dan imputasi nilai hilang, standarisasi menggunakan Z-score, serta transformasi arah untuk variabel berdampak negatif. PCA diterapkan untuk mereduksi kompleksitas data, menghasilkan dua komponen utama (PC1 dan PC2) yang menjelaskan lebih dari 80% variansi data. Selanjutnya, K-Means digunakan untuk melakukan clustering, dengan evaluasi melalui silhouette coefficient yang menunjukkan nilai optimal sebesar 0,71 pada empat klaster. Hasil analisis menunjukkan bahwa kombinasi PCA dan K-Means efektif dalam mengidentifikasi pola pembangunan global dan mengelompokkan negara berdasarkan karakteristik pembangunan yang serupa. Temuan ini dapat digunakan sebagai dasar dalam penyusunan kebijakan pembangunan dan strategi kerja sama internasional yang lebih terarah.
PERANCANGAN WEBSITE KATERING SEHAT UNTUK MENINGKATKAN POLA MAKAN MASYARAKAT
Di era digital yang terus berkembang, akses masyarakat terhadap internet semakin luas dan mudah. Efisiensi teknologi menciptakan pola hidup yang kurang sehat, di mana masyarakat cenderung malas berolahraga dan mengonsumsi makanan tidak sehat. Kondisi ini menimbulkan isu kesehatan yang signifikan. Sebagai solusi, dikembangkan website katering makanan sehat yang memudahkan masyarakat dalam mengakses, memesan, dan membayar makanan sehat. Karyawan juga dimudahkan dalam pengelolaan menu dan pesanan serta dapat meminimalkan kesalahan kerja. Sistem ini dikembangkan menggunakan pendekatan Agile Software Development dengan metode Scrum, yang mendukung proses pengembangan perangkat lunak secara iteratif dan kolaboratif. Website dibangun dengan HTML, CSS, JavaScript, Node.js, serta menggunakan framework Bootstrap dan React JS. PostgreSQL digunakan sebagai basis data, dan pengujian dilakukan dengan metode blackbox testing. Deployment dilakukan melalui platform DigitalOcean. Hasil dari pengembangan ini adalah sebuah website yang berfungsi dengan baik dan diharapkan dapat menjadi solusi bagi permasalahan pola hidup tidak sehat di masyarakat.
KLASIFIKASI SPESIES KUPU-KUPU MENGGUNAKAN CNN DENGAN REDUKSI DIMENSI PCA
Kupu-kupu memiliki peran dalam menjaga keseimbangan ekosistem sekaligus menjadi indikator kualitas lingkungan hidup. Penurunan populasi kupu-kupu di wilayah perkotaan menjadi latar belakang pengembangan sistem klasifikasi spesies berbasis citra digital guna mendukung edukasi dan konservasi. Penelitian ini mengusulkan metode klasifikasi spesies kupu-kupu menggunakan kombinasi Convolutional Neural Network (CNN) dan Principal Component Analysis (PCA). Dataset yang digunakan diambil dari Kaggle dengan total 80 spesies, namun difokuskan pada 5 spesies untuk eksperimen, yaitu Monarch, Painted Lady, Peacock, Question Mark, dan Red Admiral. Proses pra-pemrosesan dilakukan dengan Sobel Edge Detection untuk menonjolkan kontur morfologi, sedangkan fitur tekstur diekstraksi menggunakan Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM). Reduksi dimensi dengan PCA diterapkan sebelum proses klasifikasi menggunakan Support Vector Machine (SVM). Hasil pengujian menunjukkan bahwa metode CNN dengan input gambar hasil Sobel mencapai akurasi tertinggi sebesar 75,21%. Sementara itu, kombinasi metode SOBEL + PCA + SVM menghasilkan akurasi 58,76%, dan kombinasi GLCM + PCA + SVM menghasilkan akurasi 40,07%. Metode hybrid Sobel + GLCM + PCA + SVM memberikan akurasi terendah di antara pendekatan non-deep learning yaitu 23,07%. Temuan ini menunjukkan bahwa pendekatan CNN memberikan akurasi terbaik, sedangkan kombinasi GLCM, Sobel, PCA, dan SVM menawarkan solusi klasifikasi yang lebih efisien tetapi mengurangi berbagai fitur utama dalam klasifikasi.
PERBANDINGAN ALGORITMA ANN, KNN DAN DECISION TREE UNTUK KLASIFIKASI DELAY AIRLINES
Semakin berkembangnya zaman maka akan semakin canggih pula transportasi yang ada. Salah satu transportasi yang sering digunakan oleh manusia dalam bepergian jarak jauh adalah dengan menaiki pesawat. Namun terkadang ada beberapa kendala yang dialami salah satunya adalah keterlambatan maskapai penerbangan. Keterlambatan maskapai penerbangan tidak hanya menghambat aktivitas penumpang akan tetapi juga merugikan bagi pihak maskapai karena menambah biaya operasional. Oleh karena itu dibutuhkan cara untuk memprediksi apakah suatu penerbangan akan terlambat atau tidak. Pada penelitian ini akan mencoba untuk memprediksi keterlambatan dengan menggunakan 3 algoritma yaitu ANN, Decision Tree, KNN. Data yang digunakan pada penelitian ini berjumlah sebanyak 539383. Hasil yang didapatkan dari penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma yang paling cocok untuk dataset ini adalah algoritma Decision Tree dengan rata-rata akurasi sebesar 62.5%.
PREDIKSI HARGA PANGAN JAYAPURA MENGGUNAKAN ELM, LSTM, LIGHTGBM, DAN GB
Ketahanan pangan di wilayah Indonesia Timur menghadapi tantangan dari aspek geografis, fluktuasi harga, dan keterbatasan pasokan. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan empat algoritma pembelajaran mesin, yaitu Extreme Learning Machine (ELM), Long Short-Term Memory (LSTM), LightGBM, dan Gradient Boosting dalam memprediksi harga komoditas pangan strategis di Jayapura. Dataset yang digunakan berupa data deret waktu harga harian enam komoditas pangan yang dikumpulkan dari Januari 2018 hingga April 2025. Tahapan penelitian meliputi pra-pemrosesan data, analisis eksploratif (EDA), pelatihan model, dan evaluasi performa menggunakan metrik MAE, MAPE, RMSE, R², dan waktu pelatihan. Hasil percobaan menunjukkan bahwa ELM merupakan model dengan performa terbaik secara keseluruhan dengan nilai MAE 0.21, MAPE 0.76%, RMSE 0.36, R² 0.87, serta waktu pelatihan rata-rata 4.65 detik. Model LSTM menunjukkan akurasi yang baik namun memiliki waktu pelatihan yang jauh lebih tinggi. LightGBM dan Gradient Boosting memiliki performa keseluruhan yang kurang optimal. Dengan demikian, ELM direkomendasikan sebagai model utama untuk sistem prediksi harga komoditas pangan di Jayapura yang membutuhkan kombinasi antara akurasi dan efisiensi.
Perancangan Sistem Inventaris Berbasis Web Pada Toko Sentosa Elektronik
Toko Sentosa Elektronik merupakan sebuah toko yang berada di Jakarta Pusat, yang sudah berdiri sejak tahun 1990-an. Dari awal berdiri sampai dengan sekarang, Toko Sentosa Elektronik masih mengandalkan sistem inventaris periodic yang dimana pencatatan stok barang akan dihitung di akhir bulan. Sistem pencatatan stok barang rentan terhadap kesalahan dan kehilangan data dikarenakan sistem pencatatan masih dilakukan secara manual menggunakan buku. Sistem yang sudah berjalan selama bertahun-tahun ini, kerap menimbulkan kerugian dikarenakan sering terjadinya kendala seperti kekurangan atau kelebihan stok dikarenakan kesalahan pencatatan. Tujuan dari pembuatan skripsi ini adalah menghasilkan sebuah aplikasi inventaris berbasis web yang dapat digunakan oleh Toko Sentosa Elektronik untuk memudahkan dalam pencatatan barang, menyediakan informasi stok barang dengan real-time, mendigitalisasi data inventaris Toko Nusantara. Sedangkan manfaat yang diperoleh adalah meningkatkan efektivitas dan efisiensi pengelolaan inventaris pada Toko Nusantara, mengurangi resiko kehilangan data yang dapat terjadi apabila bergantung pada media penyimpanan secara fisik seperti buku, mempermudah proses pencatatan dan pengawasan stok barang, dan Membantu pengambilan keputusan bisnis. Perancangan dan pembuatan aplikasi berbasis web ini dilakukan menggunakan metodologi agile modeling. Bahasa pemrograman yang digunakan yaitu HTML, CSS, JavaScript, dan dengan menggunakan framework PHP. Basis data yang digunakan untuk menyimpan data inventaris adalah MySQL.
PERANCANGAN SISTEM PENJUALAN DAN MANAJEMEN PEMESANAN PADA TOKO TIO BAGS
Perkembangan teknologi informasi yang pesat di era digital saat ini memberikan dampak signifikan terhadap berbagai sektor bisnis, termasuk industri penjualan tas. Usaha kecil dan menengah (UKM) dituntut untuk berinovasi dan memanfaatkan teknologi guna meningkatkan efisiensi operasional serta memperluas jangkauan pasar. Toko Tio Bags merupakan usaha yang bergerak di bidang penjualan berbagai jenis tas, yang masih menghadapi berbagai kendala akibat penggunaan sistem pencatatan manual, seperti kesalahan dalam transaksi, keterlambatan pemrosesan pesanan, serta kesulitan dalam manajemen stok dan pembuatan laporan penjualan. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan sistem penjualan dan manajemen pemesanan berbasis web. Sistem ini dirancang untuk meningkatkan efisiensi pencatatan penjualan, membantu mengurangi risiko kesalahan pencatatan transaksi dan mempermudah pengolahan data pemesanan serta stok barang. Metode yang digunakan dalam pengembangan sistem ini adalah metode Scrum, yang mengutamakan fleksibilitas dan evaluasi yang berkelanjutan dalam proses pengembangan. Sistem ini dibangun menggunakan bahasa pemograman HTML, CSS, JavaScript, dan PHP, dengan bantuan framework Bootstrap untuk antarmuka pengguna yang responsif dan menarik. Selain itu, sistem ini menggunakan database MySQL untuk menyimpan dan mengelola data secara efisien. Sistem penjualan dan manajemen pemesanan dirancang dengan dua peran, yaitu Owner dan Admin.
Perancangan Dashboard Analitik Untuk Pemantauan Segmentasi Pelanggan Dengan K-Means Clustering
Pelanggan merupakan aspek penting yang menentukan keberlanjutan bisnis perusahaan. Dengan memahami perilaku dan nilai pelanggan, perusahaan dapat mengembangkan strategi pemasaran dan mempertahankan retensi pelanggan, serta menciptakan keunggulan dalam pasar. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis segmentasi pelanggan dan menyajikan hasil tersebut ke dalam bentuk dashboard. Analisis segmentasi pelanggan dilakukan menggunakan K-means clustering dengan fitur LRFM model dan nilai CLV. Berdasarkan hasil elbow method dan silhouette score, jumlah klaster optimal yang dipilih adalah k=6, sehingga terbentuk enam segmen pelanggan yang memiliki karakteristik unik. Hasil clustering kemudian digunakan untuk merancang dashboard yang berisi ringkasan karakteristik setiap segmen pelanggan, serta menyajikan informasi mengenai pola perilaku dan nilai CLV yang dihasilkan oleh pelanggan. Penelitian ini berhasil mengintegrasikan analisis clustering dalam segmentasi pelanggan serta merancang dashboard interaktif yang menyajikan informasi relevan sesuai dengan kebutuhan bisnis perusahaan XYZ, yaitu membantu tim marketing dalam memahami perilaku dan potensi nilai pelanggannya secara lebih dalam.
PERBANDINGAN KINERJA KNN, SVM, DAN ANN UNTUK MEMPREDIKSI LEVEL OBESITAS
This study aims to compare the performance of K-Nearest Neighbors (KNN), Artificial Neural Network (ANN), and Support Vector Machines (SVM), classification methods to find the best suited method to train a machine to classify someone to their group of obesity levels according to their eating habits and physical condition. This experiment uses the “Estimation of Obesity Levels based on Eating Habits and Physical Condition” dataset. The primary focus is on achieving high accuracy score and complex decision boundaries handling without minding the long training times, considering misclassification in the medical field might cause fatal consequences. This experiment’s result shows that the SVM classification method with linear kernel provides the best overall performance for classifying obesity level, with the average accuracy of 0.944, precision of 0.944, recall of 0.942, and f1-score of 0.942. Notably, with the help of C kernel parameter of 200, the model teaches near-perfect performance evaluation scores that has the result of 0.99 score in accuracy, precision, recall, and f1-score.
PENERAPAN TF-IDF DAN COSINE SIMILARITY PADA QUESTION AND ANSWERING SYSTEM TERKAIT INFORMASI KONSOL DAN GAME PLAYSTATION
Dengan pertumbuhan pesat informasi digital, menjadi sulit bagi pengguna untuk menemukan jawaban yang tepat dan relevan. Untuk mengatasi masalah ini, sistem Question Answering (QA) berbasis web disarankan untuk memberikan respons langsung terhadap pertanyaan pengguna yang khusus terkait dengan konsol dan permainan PlayStation. Sistem ini menemukan jawaban yang paling relevan terhadap pertanyaan yang dimasukkan melalui analisis term frekuensi-invers dokumen TF-IDF yang dikombinasikan dengan Cosine Similarity. Pengujian menggunakan dataset 50 pertanyaan dan jawabannya. Pengujian yang dilakukan merupakan pengujian pertanyaan sama persis dengan dataset dan pengujian dengan 50% kemiripan dengan pertanyaan didataset yang menggunakan nilai batasan diatas 0 dan 0,6 . pengujian pertanyaan sama persis dengan dataset menghasilkan nilai akurasi, presisi, recall, dan nilai F1 dimana semua nilai memiliki nilai 1. Percobaan dengan nilai batasan diatas 0 menghasil nilai akurasi 0,86 , nilai presisi 0,85 , nilai recall 0,93 , dan nilai F1 0,89. Sedangkan, pengujian dengan nilai batasan 0,6 menghasilkan menghasil nilai akurasi 0,94 , nilai presisi 0,98 , nilai recall 0,95 , dan nilai F1 0,96. Pengujian dengan nilai batasan 0,6 dibuktikan lebih baik daripada pengujian dengan nilai batasan diatas 0 dan pertanyaan yang sama persis dengan dataset akan pasti mendapat jawaban yang tepat.
ANALISIS KLASTER PADA TINGKAT AKSES LISTRIK DI NEGARA-NEGARA DUNIA MELALUI PENDEKATAN K-MEANS DAN HIERARCHICAL CLUSTERING
Penelitian ini menganalisis tingkat akses listrik di berbagai negara menggunakan pendekatan analisis klaster K-Means dan Hierarchical Clustering. Dengan memanfaatkan data tingkat akses listrik yang bersumber dari lembaga terpercaya seperti Bank Dunia dan IEA, penelitian ini mengelompokkan negara-negara berdasarkan kesamaan karakteristik akses listrik, termasuk variabel seperti persentase populasi dengan akses listrik, Indeks Pembangunan Manusia (HDI), dan Produk Domestik Bruto (PDB) per kapita. Hasil analisis menunjukkan bahwa metode K-Means unggul dalam efisiensi dan pemisahan klaster, sementara Hierarchical Clustering memberikan wawasan hierarkis yang lebih mendalam. Dengan metrik evaluasi seperti Silhouette Score dan Davies-Bouldin Index, klasterisasi memberikan pemahaman yang signifikan terkait pola distribusi listrik global, mendukung kebijakan untuk meningkatkan akses listrik terutama di negara-negara berkembang.
PREDIKSI KEBANGKRUTAN PERUSAHAAN MENGGUNAKAN DECISION TREE, RANDOM FOREST DAN LOGISTIC REGRESSION: ANALISIS RASIO KEUANGAN SEBAGAI INDIKATOR RASIO
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menggunakan tiga algoritma klasifikasi: Decision Tree, Random Forest, dan Logistic Regression untuk memprediksi kebangkrutan perusahaan. Sebagai indikator utama untuk mengukur risiko kebangkrutan perusahaan, penelitian ini menggunakan data rasio keuangan yang terdiri dari berbagai rasio keuangan, termasuk return on assets (ROA), margin laba operasi, dan total turnover aset. Penelitian menilai model yang dibangun menggunakan metrik performa seperti akurasi, ketepatan, recall, dan skor F1. Hasilnya menunjukkan bahwa model Logistic Regression memiliki tingkat akurasi tertinggi sebesar 96%. Penelitian ini memberikan wawasan tentang efektivitas rasio keuangan dalam memprediksi kebangkrutan dan relevansi penggunaan berbagai algoritma klasifikasi keuangan.
Pengajaran CSS untuk Meningkatkan Estetika Website Siswa Kelas XII SMA Damai
Pengajaran teknologi informasi di tingkat Sekolah Menengah Atas (SMA) menjadi penting untuk mempersiapkan siswa menghadapi tantangan era digital. Pengajaran ini bertujuan untuk menjelaskan pelaksanaan pengajaran Cascading Style Sheets (CSS) pada siswa kelas XII SMA Damai serta mengevaluasi pemahaman mereka terhadap materi tersebut. Metode yang digunakan adalah pengajaran berbasis teori dan praktik, diawali dengan pemberian materi Hypertext Markup Language (HTML) dan CSS, dilanjutkan dengan praktik langsung, serta diakhiri dengan games evaluasi menggunakan Blooket. Hasil kegiatan menunjukkan bahwa siswa mampu mempraktikkan penggunaan CSS dengan cukup baik, terbukti dari kreativitas mereka dalam mempercantik tampilan website serta antusiasme saat mengikuti games evaluasi. Kegiatan ini diharapkan dapat meningkatkan minat siswa terhadap dunia pemrograman dan memperkuat kerja sama antara pihak sekolah dengan perguruan tinggi.
Eksplorasi Minat dan Bakat Siswa SMA Damai Dalam Dunia Esport Melalui Game Valorant
Kemajuan teknologi informasi dan komunikasi (TIK) memberikan peluang besar bagi siswa untuk mengembangkan minat dan bakat di luar bidang akademik, salah satunya melalui Electronic Sports (Esport) yang kini telah berkembang sebagai olahraga prestasi dan semakin diminati, termasuk di tingkat Sekolah Menengah Atas (SMA). Kegiatan ini merupakan bagian dari program Merdeka Belajar Kuliah Merdeka (MBKM) Mengajar sekaligus kegiatan Pengabdian Kepada Masyarakat (PKM) yang bertujuan untuk menggali minat dan bakat siswa SMA Damai dalam dunia Esport melalui game Valorant. Metode pengajaran yang dilakukan yang digunakan berbasis experiential learning, yakni pembelajaran berdasarkan pengalaman langsung siswa. Kegiatan ini dilaksanakan pada ekstrakurikuler dalam tiga pertemuan dengan tahapan analisis kebutuhan, penyusunan materi, praktik pertandingan, dan evaluasi secara luring. Hasil menunjukkan peningkatan signifikan pada pemahaman strategi permainan, kerja sama tim, serta sportivitas siswa. Tim yang dibentuk melalui pengamatan awal melakukan pertandingan dengan format best of three, dan hasil statistik menunjukkan peningkatan performa bahkan pada siswa yang belum pernah bermain sebelumnya. Kegiatan ini membuktikan bahwa Esport dapat menjadi alternatif pengembangan potensi siswa secara edukatif dan layak dipertimbangkan menjadi kegiatan ekstrakurikuler resmi.
Analisis Perancangan Aplikasi E-commerce Khusus TCG
Permainan kartu dagang (TCG), juga dikenal sebagai permainan kartu dagang, sangat populer di kalangan berbagai usia, dari anak-anak hingga dewasa. Dengan berkembang pesatnya berbagai macam permainan seperti Yu-Gi-Oh!, Magic: The Gathering, dan Pokemon TCG, para penggemar kini memiliki komunitas yang besar dan aktif di seluruh dunia. Selain pengalaman bermain yang seru, koleksi kartu menjadi daya tarik utama bagi banyak pemain. Namun, pasar jual beli kartu masih menghadapi sejumlah masalah meskipun pasar kartu TCG mulai berkembang secara pesat. Ini termasuk kesulitan menemukan pasar yang terpercaya, masalah penentuan harga yang adil, masalah keamanan bertransaksi, dan kurangnya platform online yang terintegrasi dan mudah diakses, yang membuat pengalaman berbelanja pengguna kurang memuaskan. Oleh karena itu, perancangan aplikasi E-commerce khusus TCG menjadi hal yang relevan, perancangan ini dijadikan solusi dalam memberikan kemudahan dan kenyamanan dalam transaksi aktivitas jual beli kartu TCG lebih efisien
PERANCANGAN APLIKASI E-COMMERCE DAN PENGELOLAAN DATA INVENTORI BERBASIS WEB PADA DAYA RAGA TEKNINDO
Daya Raga Teknindo is a company engaged in the production of stainless steel wire clothes hangers, seeking to increase sales and maintain consistent production data. Currently, recording of production activities is still done manually using paper and Microsoft Excel, which risks resulting in inconsistencies and loss of data. To overcome these challenges, the company plans to develop a web-based application that includes several key features. The company profile feature is designed as a marketing tool so that people can get to know the company better, while the e-commerce feature aims to make it easier for customers to buy products online. Apart from that, this application will provide an admin dashboard as a means of consistently managing inventory data and production activities. With this application, it is hoped that Daya Raga Teknindo can increase sales, manage data better and make more effective business decisions.
ANALYSIS OF THE DESIGN AND DEVELOPMENT OF A WEB-BASED CLOTHING SALES APPLICATION FOR LILYS GALLERY
Lilys Gallery is an online shop that specializes in fashion goods, but currently doesn't have a dedicated website. This limitation affects its market reach and branding efforts. To boost sales and enhance branding for the customers in Jayapura Papua, creating a website is essential. This research focuses on analyzing the design of “developing a web-based clothing sales application for Lilys Gallery”. Using the SDLC waterfall methodology, which includes phases of requirement analysis, system design, implementation, testing, deployment, and maintenance. The website is built using HTML, JavaScript, and PHP, and its structure is designed using UML diagrams, including such as use case diagrams, class diagrams and entity relationship diagrams with the logical database design. The research dives into the process and design of the website, emphasizing usability, user experience, and functionality. The results indicate that a well-crafted website can significantly increase sales, broaden market reach, and strengthen the brand presence of Lilys Gallery in the competitive online fashion market. Furthermore, the study underscores the importance of an integrated online platform for managing inventory, processing sales, and engaging with customers effectively, ensuring a seamless shopping experience and higher customer satisfaction.
PERANCANGAN WEBSITE COMMERCE TOKO PESONA BANGUNAN
Proyek ini merancang dan mengembangkan website e-commerce untuk Toko Pesona Bangunan, yang fokus pada bahan dan barang keperluan property. Pesona Bangunan menghadapi tantangan dalam menjangkau konsumen di pasar yang didominasi oleh Sandimas dan Roman. Website ini bertujuan untuk memperluas jangkauan pasar, meningkatkan penjualan, dan memperkuat identitas toko. Desain website yang menarik dan ramah pengguna diharapkan menciptakan pengalaman berbelanja yang personal dan nyaman bagi konsumen. Pengembangan website menggunakan model SDLC Waterfall, yang meliputi tahap analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Fitur utama yang disediakan antara lain tampilan koleksi produk, sistem pemesanan, wishlist, serta halaman admin untuk pengelolaan produk dan pesanan. Pengujian dilakukan dengan metode user acceptance testing (UAT) untuk memastikan fungsionalitas sesuai kebutuhan. Hasil pengembangan menunjukkan bahwa website e-commerce ini berhasil meningkatkan efisiensi dalam transaksi dan pengelolaan produk. Website ini diharapkan dapat membantu Pesona Bangunan bersaing lebih baik di pasar dan memperkuat hubungan dengan pelanggan melalui pengalaman belanja yang eksklusif dan menarik.
Aplikasi E Commerce Spare Parts Mesin Diesel Berbasis Website Pada Toko Lancar Diesel
In today's digital era, the use of technology in business operations is very important to increase efficiency and market reach. Toko Lancar Diesel, which sells diesel engine spare parts, has not yet switched to digitalization, which has resulted in a lack of efficiency in managing its business. To overcome this, a website-based sales information system is needed that can increase the efficiency and effectiveness of store operations. This research designs a website-based sales application using Html, CSS, PHP and MySQL database, which will help manage stock, transactions and financial reports in real-time. The use of the Scrum methodology in developing this website ensures that the process runs more structured and will be using scrum as methodology. This website consists of one main part: a public website that facilitates online sales of spare parts.
ANALISIS SENTIMEN TERHADAP WACANA KEBIJAKAN SUBSIDI KRL BERBASIS NIK MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES
Kereta Rel Listrik (KRL) is a public transportation that uses rail-based electric power. Although KRL is the main choice of many people because of its efficiency, it has various challenges to face, especially regarding the discourse on the NIK-based KRL subsidy policy. This can be seen from various comments from KRL users on social media that contain comments on the policy discourse. Based on the Financial Memorandum Book document of the Draft State Budget (APBN) 2025, the general KRL fee subsidy will be changed based on the population's Family Identification Number (NIK). As a result, the KRL fee will change from Rp3,000 for the first 25km to approximately Rp25,000 for the first 25km. Complaints and grievances of people today tend to prefer to share posts (uploads) in the form of stories of their daily life through social media. One of the social media that is often used to argue is X (Twitter). One topic that is often discussed is public transportation, usually shared through social media posts or quotes as a form of service user satisfaction. To improve the quality of KRL services, it is necessary to know the level of satisfaction of KRL public transportation users in Indonesia. Sentiment analysis is used in this research to determine the sentiment of KRL service user comments in Indonesia. The Software Development Life Cycle (SDLC) method used is the Agile method. Public sentiment is collected using X social media, and sentiment analysis stages will be carried out such as crawling, labeling, preprocessing, naive bayes classification, accuracy testing, and visualization using Power BI software. The accuracy test results obtained using confusion matrix with 80% training data division and 20% test data obtained 76% accuracy results.