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.
PERBANDINGAN NAIVE BAYES, RANDOM FOREST, XGBOOST UNTUK KLASIFIKASI MUTU AIR
Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja algoritma Naive Bayes, Random Forest, dan XGBoost dalam mengklasifikasikan kualitas air budidaya perikanan. Kualitas air merupakan faktor penting dalam menjaga kesehatan organisme akuatik serta mengoptimalkan produktivitas akuakultur. Penelitian ini menggunakan dataset yang mencakup beberapa parameter, seperti pH, suhu, oksigen terlarut, salinitas, dan kekeruhan, yang digunakan sebagai fitur masukan untuk memprediksi kelas kualitas air secara keseluruhan. Data dibagi menjadi dua bagian, yaitu data pelatihan dan data pengujian. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa algoritma Random Forest mencapai akurasi klasifikasi tertinggi sekaligus waktu pemrosesan tercepat dibandingkan dengan XGBoost dan Naive Bayes. Algoritma XGBoost menghasilkan performa yang kompetitif dengan sensitivitas yang sedikit lebih tinggi terhadap variasi data, sedangkan Naive Bayes menunjukkan efisiensi komputasi yang tinggi namun dengan akurasi yang lebih rendah. Secara keseluruhan, Random Forest memberikan kinerja yang paling konsisten dan akurat dalam mengklasifikasikan kualitas air budidaya, sehingga dinilai paling cocok untuk diterapkan pada sistem pemantauan kualitas air secara real-time.
Copyright (c) 2026 https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
PENGELOMPOKAN WILAYAH KABUPATEN/KOTA DI INDONESIA BERDASARKAN KETAHANAN PANGAN
Penelitian ini bertujuan untuk melakukan pengelompokan terhadap kabupaten/kota di Indonesia berdasarkan empat indikator utama ketahanan pangan, yaitu Indeks Ketahanan Pangan (IKP), Skor Pola Pangan Harapan (PPH), Rasio Angka Kecukupan Energi (AKE), dan Rasio Angka Kecukupan Protein (AKP) pada peridoe 2021-2023. Keempat indikator tersebut digunakan untuk menggambarkan kondisi ketersediaan, keragaman, dan kecukupan pangan di setiap wilayah Indonesia. Hasil pengujian menunjukkan bahwa algoritma Spectral Bridges memberikan performa terbaik pada jumlah cluster dua, dengan nilai silhouette sebesar 0,62 dan Davies-bouldin Index (DBI) sebesar 0,53. Nilai tersebut mengindikasikan bahwa metode ini mampu mengelompokkan wilayah dengan karakteristik ketahanan pangan yang akurat, terpisah dengan baik antar clusternya, serta memberikan hasil yang stabil dan dapat menjadi representatif wilayah ketahanan pangan Indonesia.
PERANCANGAN WEBSITE UNTUK BOOKING, PEMBAYARAN, DAN NOTIFIKASI OTOMATIS PADA PELANGGAN
Pada jaman sekarang, tengah tingginya kebutuhan masyarakat terhadap layanan perawatan dan penataan rambut. Dengan kemajuan teknologi, pelanggan salon mengharapkan proses pelayanan yang lebih cepat, praktis, nyaman, aman, dan terintegrasi secara digital. Alui Salon merupakan mitra salon yang berdiri sejak 1993, salon ini menggunakan sistem manual untuk proses layanan mereka seperti booking jadwal, penyampaian informasi kepada pelanggan Alui Salon, dan lain-lain. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk membuat website yang dapat memudahkan pelanggan dalam mendapatkan informasi Alui Salon, booking jadwal, pembayaran dan serta meningkatkan kualitas layanan Alui Salon. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu menggunakan metode SDLC dengan jenis model Waterfall. Bahasa pemrograman HTML, CSS, JavaScript, & Firebase digunakan dalam pembuatan website ini. Hasil akhir yang ingin dicapai yaitu untuk dapat memfasilitasi proses layanan pelanggan secara efisien dan dapat mengatasi permasalahan yang ada di Alui Salon. Dengan demikian, efisiensi waktu, alur proses yang tersistem, kualitas layanan, dan kepuasan pelanggan di Alui Salon dapat meningkat secara signifikan.
RANCANGAN SISTEM REKOMENDASI PARIWISATA DI BOGOR BERBASIS WEB
Pariwisata adalah salah satu industri yang berkontribusi pada kemajuan ekonomi Indonesia. Wisatawan yang berwisata seringkali menghadapi rintangan untuk menyusun perjalanan wisata atau itinerary yang efisien. Rancangan aplikasi bernama Wistinerary ini bertujuan untuk membuat sebuah aplikasi berbasis web yang dapat memberikan rencana perjalanan wisata. Aplikasi ini menggunakan metode pengembangan Software Development Life Cycle dengan model pendekatan Waterfall. Dalam rancangan aplikasi ini menggunakan basis data yang bersumber dari penelitian sebelumnya dan diperluas untuk memenuhi kebutuhan. Aplikasi dikembangkan menggunakan beberapa tools yaitu MySQL, Python, Django dan Tailwind. Berdasarkan hasil pengujian, aplikasi telah berhasil diimplementasikan dengan baik sesuai dengan rancangan yang telah direncanakan.
DIGITALISASI PROSES PENGELOLAAN KEGIATAN RT MELALUI PENGEMBANGAN APLIKASI WEB
RT 010 RW 04 Kelurahan Jelambar, Jakarta Barat, sebagai unit pemerintahan terkecil, memiliki peran penting dalam menjaga ketertiban sosial dan mendukung kehidupan warga. Namun, pengelolaan kegiatan, administrasi surat menyurat, dan pencatatan kas RT masih dilakukan secara manual, yang menyebabkan lambatnya koordinasi dan ketidakteraturan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi web guna mengoptimalkan pengelolaan kegiatan, administrasi surat, dan pelaporan keuangan di RT 010 RW 04. Metode yang digunakan dalam pengembangan sistem ini adalah dengan pendekatan Waterfall, yang mencakup analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, pengujian menggunakan User Acceptance Test (UAT) dan System Usability Scale (SUS), penerapan sistem, serta pemeliharaan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi ini berhasil meningkatkan pengelolaan kegiatan dan layanan, dengan antarmuka yang mudah digunakan, serta sistem yang memadai untuk pengelolaan data dan layanan warga. Pengujian SUS menunjukkan tingkat kepuasan pengguna yang baik, menandakan keberhasilan implementasi aplikasi ini dalam mendukung kegiatan RT dan memberikan kemudahan bagi warga dalam mengakses layanan.
DESAIN PERANCANGAN APLIKASI MANAJEMEN KOS BERBASIS WEB PADA KOS 2A
Sebagai salah satu rumah kos yang telah beroperasi hampir 15 tahun, Kos 2A di Jakarta Barat masih mengelola data penyewa, pembayaran, serta penanganan keluhan secara manual. Kondisi ini menimbulkan beberapa tantangan, seperti rendahnya efisiensi, kesulitan dalam pengelolaan data, keterlambatan penanganan keluhan, serta pemantauan pembayaran yang kurang optimal.Untuk mengatasi permasalahan tersebut, penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan aplikasi manajemen rumah kos berbasis web yang mampu mengintegrasikan pengelolaan data penyewa, proses pembayaran, dan penanganan keluhan dalam satu platform terpusat. Integrasi ini diharapkan dapat meningkatkan efisiensi operasional, transparansi, serta kenyamanan bagi pemilik kos maupun para penyewa. Penelitian ini menggunakan metodologi hybrid yang menggabungkan pendekatan Waterfall dan Agile. Tahap perencanaan dan analisis dilakukan secara sistematis mengikuti model Waterfall, sedangkan tahap pengembangan dan pengujian dilakukan secara iteratif berdasarkan prinsip Agile. Melalui pendekatan tersebut, aplikasi yang dihasilkan diharapkan lebih adaptif, terstruktur, dan sesuai dengan kebutuhan operasional Kos 2A.
PERANCANGAN APLIKASI POINT OF SALES BERBASIS WEB PADA TOKO NIAGA
Usaha dagang memiliki berbagai jenis kegiatan, mulai dari grosir hingga eceran, yang membutuhkan sistem pengelolaan transaksi dan pencatatan stok yang efisien. Pada era digital saat ini, metode pencatatan manual dinilai kurang efektif karena berisiko menimbulkan kesalahan, kehilangan data, dan keterlambatan dalam pembuatan laporan keuangan. Penelitian ini bertujuan merancang aplikasi Point of Sales (POS) berbasis web untuk membantu usaha dagang dalam mengelola transaksi, data produk, serta laporan penjualan secara terintegrasi. Metode pengembangan sistem menggunakan Agile Scrum, yang memungkinkan pembangunan dilakukan secara fleksibel melalui tahapan analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, hingga pengujian. Perancangan sistem meliputi use case diagram, class diagram, sequence diagram, serta model basis data dengan notasi Crow’s Foot. Implementasi aplikasi menggunakan bahasa pemrograman HTML dan PHP, basis data MySQL, serta framework Bootstrap untuk antarmuka.
PREDIKSI HARGA CABAI RAWIT MENGGUNAKAN LGBM, RANDOM FOREST, DAN XGBOOST
Harga cabai rawit merah di Kota Tasikmalaya sering mengalami fluktuasi yang tajam dari waktu ke waktu. Ketidakstabilan harga ini menimbulkan ketidakpastian bagi petani, pedagang, dan konsumen, sehingga diperlukan model prediksi yang andal untuk mendukung pengambilan keputusan. Penelitian ini bertujuan membandingkan kinerja tiga algoritma machine learning berbasis ensemble, yaitu Light Gradient Boosting Machine (LGBM), Random Forest, dan Extreme Gradient Boosting (XGBoost), dalam memprediksi harga harian cabai rawit merah. Data yang digunakan berupa deret waktu univariat dari Pusat Informasi Harga Pangan Nasional (PIHPS) periode 1 Januari 2020 hingga 30 September 2025. Metode sliding window dengan jendela 30 hari digunakan untuk memprediksi harga pada hari berikutnya, dengan tuning hyperparameter menggunakan GridSearchCV dan validasi silang TimeSeriesSplit. Evaluasi dilakukan menggunakan MAE, RMSE, MAPE, dan R² pada tiga skenario pembagian data (60:40, 70:30, dan 80:20). Hasil penelitian menunjukkan bahwa ketiga model memiliki nilai R² di atas 0.97. LGBM unggul pada metrik MAPE (sekitar 2.6%) dan memiliki waktu pelatihan GridSearchCV tercepat, yaitu rata-rata 149.09 detik, dibandingkan XGBoost sebesar 766.16 detik dan Random Forest sebesar 1085.83 detik. Dengan mempertimbangkan akurasi dan efisiensi, LGBM dinilai sebagai model paling optimal untuk studi kasus ini.
PERBANDINGAN SENTIMEN PENGGUNA SHOPEE DAN TOKOPEDIA MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES
Pertumbuhan pesat ekosistem e-commerce di Indonesia menjadikan ulasan pengguna pada Google Play Store salah satu sumber data penting untuk membaca persepsi dan pengalaman pengguna secara langsung. Penelitian ini bertujuan menganalisis serta membandingkan sentimen ulasan pengguna terhadap aplikasi Shopee dan Tokopedia dengan menggunakan pendekatan klasifikasi Naïve Bayes. Data ulasan dikumpulkan dari halaman Google Play kedua aplikasi, kemudian diproses melalui tahapan prapemrosesan teks, meliputi pembersihan karakter, case folding, penghapusan stopword, dan stemming. Fitur teks direpresentasikan menggunakan Term Frequency Inverse Document Frequency (TF-IDF) dan diklasifikasikan ke dalam label sentimen positif, negatif, dan netral. Kinerja model dinilai menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score, sedangkan perbedaan pola sentimen antara Shopee dan Tokopedia dianalisis berdasarkan distribusi kelas dan hasil klasifikasi yang dihasilkan. Temuan penelitian ini memberikan gambaran kuantitatif mengenai kecenderungan penilaian pengguna terhadap kedua platform dan dapat menjadi masukan bagi pengelola e-commerce dalam merumuskan strategi peningkatan kualitas layanan berbasis opini pengguna.
PERANCANGAN SISTEM INFORMASI PENCATATAN PENJADWALAN DAN PEMBAYARAN LES BERBASIS WEB
Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan aplikasi berbasis web yang digunakan untuk mengelola penjadwalan dan pembayaran les di Jia Jia Education, sebuah lembaga pendidikan nonformal yang menawarkan kursus bahasa Mandarin dan pelatihan musik. Proses administrasi yang masih dilakukan secara manual sering menimbulkan permasalahan, seperti benturan jadwal, keterlambatan pengelolaan data, dan kesulitan dalam pemantauan transaksi. Aplikasi ini dikembangkan guna meningkatkan efisiensi, ketepatan, serta transparansi dalam pengelolaan administrasi. Metode pengembangan yang digunakan adalah Waterfall, yang mencakup tahap analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Sistem dibangun menggunakan bahasa pemograman PHP, basis data MySQL, dan framework Bootsrap untuk menghasilkan antarmuka yang responsif dan mudah dioperasikan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi ini mampu mengotomatisasi pengaturan jadwal, pencatatan kehadiran, serta penagihan dan pelacakan pembayaran secara terintegrasi. Dengan adanya sistem ini, proses operasional di Jia Jia Education menjadi lebih efisien, akurat dan mendukung peningkatan kualitas layanan bagi guru, siswa dan orang tua.
MODEL SISTEM PAJAK DAERAH DIGITAL DENGAN PROTEKSI DATA
Penelitian ini bertujuan merancang model sistem pajak daerah digital dengan fokus pada peningkatan proteksi data. Sistem pajak yang digunakan saat ini masih memiliki potensi celah keamanan, seperti autentikasi yang kurang kuat, pembatasan akses yang belum optimal, serta minimnya validasi input sehingga rentan terhadap serangan seperti SQL Injection. Melalui pendekatan Software Development Life Cycle (SDLC) model Waterfall, penelitian ini memetakan kebutuhan fungsional dan merancang alur proses sistem menggunakan Unified Modeling Language (UML). Rancangan proteksi data difokuskan pada autentikasi berbasis hash, role-based access control (RBAC), validasi input berlapis, middleware keamanan, serta pencatatan aktivitas untuk keperluan audit. Hasil penelitian berupa model arsitektur keamanan dan struktur basis data yang dapat dijadikan acuan dalam pengembangan sistem pajak daerah berbasis web yang aman, terstruktur, dan mudah dikelola.
HYBRID CLUSTERING-CLASSIFICATION UNTUK PERSONALISASI REKOMENDASI UNIT KEGIATAN MAHASISWA BARU
Penelitian ini bertujuan membantu mahasiswa baru memilih Unit Kegiatan Mahasiswa (UKM) yang sesuai minat secara lebih akurat melalui pendekatan hybrid clustering-classification. Data diperoleh dari kuesioner PKKMB 2024, distandarisasi, dan selanjutnya dikelompokkan menggunakan algoritma K-Means untuk mengidentifikasi pola minat mahasiswa. Label klaster hasil pengelompokan ini ditambahkan sebagai fitur tambahan pada model klasifikasi Multinomial Logistic Regression (MLR) dan Random Forest (RF). Evaluasi kinerja model dilakukan dengan stratified k-fold cross-validation, mengukur akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Selain itu, uji Chi-Square dan Cramer’s V digunakan untuk menganalisis kekuatan asosiasi antar variabel kategorikal. Hasil eksperimen menunjukkan model hybrid (MLR dan RF) meningkatkan akurasi rekomendasi dibandingkan model baseline tanpa informasi klaster. Klaster minat memberikan konteks tambahan yang memperbaiki interpretabilitas rekomendasi. Sistem prototipe telah siap diintegrasikan ke dashboard layanan kemahasiswaan.
PERANCANGAN APLIKASI PARIWISATA DI KABUPATEN BOGOR BERBASIS WEBSITE
Penelitian ini dilakukan untuk membuat perancangan dan mengimplementasi aplikasi pariwisata di Kabupaten Bogor berbasis website bernama Rutein. Aplikasi ini dirancang agar pengguna dapat memasukkan preferensi perjalanan, seperti titik awal, jam mulai dan jam selesai aktivitas setiap hari, jumlah hari perjalanan, dan destinasi yang ingin dikunjungi. Sistem kemudian menampilkan rekomendasi rencana rute perjalanan pariwisata dalam bentuk peta digital dan detail rencana rute perjalanan yang menampilkan urutan kunjungan antar destinasi, jarak tempuh antar destinasi, estimasi waktu tempuh perjalanan, dan rekomendasi waktu kunjung di destinasi. Metodologi yang digunakan untuk mengembangkan sistem aplikasi website Rutein menggunakan Software Development Life Cycle (SDLC) model Waterfall. Implementasi aplikasi dilakukan menggunakan Django, HTML, TailwindCSS, dan MySQL. Pengujian fungsi website dilakukan menggunakan Black Box Testing pada sisi pengguna dan admin. Hasil pengujian menunjukkan pengguna dapat melihat rekomendasi rencana rute perjalanan pariwisata yang terstruktur, sedangkan admin dapat mengelola data dengan benar.
PERANCANGAN APLIKASI PENGELOMPOKAN KOMPONEN INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA DI INDONESIA
Disparitas pembangunan antarwilayah di Indonesia, yang tercermin dari perbedaan nilai Indeks Pembangunan Manusia (IPM), Angka Harapan Hidup (AHH), dan Pengeluaran per Kapita, menjadi tantangan dalam pencapaian Tujuan Pembangunan Berkelanjutan (SDGs). Diperlukan analisis yang mendalam untuk memetakan karakteristik wilayah guna mendukung perumusan kebijakan yang tepat sasaran. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sebuah aplikasi sistematis yang mampu melakukan pengelompokan (clustering) wilayah berdasarkan indikator pembangunan tersebut. Algoritma K-Means tradisional memiliki kelemahan dalam penentuan jumlah klaster dan sensitivitas terhadap inisialisasi centroid. Oleh karena itu, aplikasi ini dirancang untuk mengimplementasikan algoritma Intelligent K-Means (IK-Means) yang mampu menentukan jumlah klaster optimal secara otomatis, dan DBSCAN yang unggul dalam mendeteksi klaster berbasis kepadatan serta menangani pencilan (outlier). Proses perancangan aplikasi ini menggunakan metodologi Software Development Life Cycle (SDLC) model Waterfall untuk memastikan pengembangan yang terstruktur dan runut. Sistem ini dibangun sebagai aplikasi web interaktif menggunakan Python dengan framework Streamlit. Aplikasi yang dihasilkan mampu memfasilitasi pengguna untuk mengunggah data (file .xlsx), melakukan proses clustering, dan memvisualisasikan hasilnya secara interaktif, termasuk melalui peta geografis menggunakan library Folium. Aplikasi ini diharapkan dapat menjadi alat bantu yang efektif bagi pemangku kepentingan dalam menganalisis dan mengurangi kesenjangan pembangunan di Indonesia.
PERBANDINGAN ALGORITMA BOOSTING UNTUK KLASIFIKASI LINGKUNGAN TEKTONIK GEOKIMIA VULKANIK
Penelitian ini bertujuan untuk menentukan model machine learning paling efektif untuk klasifikasi lingkungan tektonik (tectonic setting) berdasarkan komposisi geokimia. Menggunakan dataset dari database GEOROC, tiga algoritma gradient boosting XGBoost, LightGBM, dan CatBoost diuji melalui beberapa skenario, termasuk pembagian data 70:30 dan 80:20. Model dengan kinerja terbaik kemudian dioptimalkan menggunakan Grid Search Cross-Validation (GridSearchCV). Hasil menunjukkan bahwa model LightGBM, setelah melalui proses hyperparameter tuning pada skenario 80:20, mencapai performa tertinggi dengan akurasi 80,87%. Analisis kepentingan fitur (feature importance) lebih lanjut mengidentifikasi bahwa Al₂O₃ (Aluminium Oksida), Na₂O (Natrium Oksida), dan FeOT (Besi Oksida Total) merupakan tiga prediktor paling signifikan. Studi ini membuktikan bahwa LightGBM adalah pendekatan yang superior dan andal untuk tugas klasifikasi geokimia otomatis.
RANCANG BANGUN SISTEM PENGELOLAAN TRANSAKSI WEB USAHA BAKMI AYAM JAMUR
Perkembangan teknologi informasi telah menyederhanakan proses pengelolaan bisnis, khususnya dalam pencatatan transaksi. Bakmi Ayam Jamur Han sebelumnya menggunakan metode pencatatan manual melalui buku catatan untuk transaksi dari platform seperti ShopeeFood, GoFood, dan GrabFood, serta untuk mencatat pengeluaran bahan baku dan kebutuhan operasional lainnya. Proses perhitungan laba rugi bulanan dilakukan menggunakan kalkulator, yang lama-kelamaan menjadi tidak efisien, rentan terjadi kesalahan, serta menyulitkan proses pencarian data. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem manajemen transaksi berbasis web yang mempermudah proses pencatatan penjualan, pengeluaran, serta penyajian data laporan laba rugi. Sistem ini dirancang dengan konsep role-based access control, di mana pencatatan transaksi hanya dapat dilakukan oleh pengguna dengan peran kasir, sementara pencatatan pengeluaran hanya dapat diakses oleh pengguna dengan peran admin. Kedua fungsi tersebut diintegrasikan dalam sebuah sistem kasir yang mudah digunakan. Metode pengembangan yang digunakan adalah SCRUM dengan pendekatan berorientasi objek. Pemodelan sistem dilakukan menggunakan Unified Modeling Language (UML), meliputi use case diagram, class diagram, activity diagram, dan sequence diagram. Implementasi aplikasi menggunakan Next.js sebagai framework, CSS sebagai tampilan antarmuka, dan PhpMyAdmin sebagai media penyimpanan data.
Pembuatan Trading Card Game bertema Cerita Rakyat Indonesia sebagai Media Alternatif dari Storytelling
Trading Card Game atau Game Kartu Koleksi adalah jenis permainan kartu yang menggunakan kartu fisik dan membutuhkan strategi serta perhitungan untuk dimainkan. Permainan ini disukai oleh banyak orang, mulai dari anak-anak hingga orang dewasa, karena faktor koleksi atau mekanik permainannya yang menarik. Tujuan dari perancangan game kartu koleksi ini adalah mengangkat tema storytelling agar pemain bisa lebih mengenal berbagai cerita dari berbagai belahan dunia. Hipotesa dalam membuat media alternatif berupa kartu game koleksi sebagai media storytelling adalah karena media yang ada saat ini terasa kurang interaktif dan membuat sesi membaca terasa membosankan. Hasil dari perancangan kartu game koleksi ini adalah pembaca akan lebih terlibat dalam cerita melalui desain karakter dan rancangan permainan yang disajikan.
PERANCANGAN APLIKASI KASIR DAN INVENTORI PADA TOKO BANGUNAN SUMBER REJEKI
UMKM (Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah) memiliki peran penting dalam perekonomian Indonesia dengan kontribusi sebesar 60,5% terhadap PDB dan menyerap 97% tenaga kerja. Di era digital, penerapan teknologi informasi menjadi kunci dalam meningkatkan daya saing UMKM melalui efisiensi pengelolaan bisnis dan perluasan jangkauan pasar. Salah satu inovasi yang mendukung hal tersebut adalah penggunaan aplikasi Point of Sales (POS) untuk mempercepat proses transaksi dan pengelolaan inventori. Toko Bangunan Sumber Rejeki, yang berdiri sejak 2017, masih menggunakan metode manual dalam pencatatan transaksi dan pengelolaan stok, sehingga menimbulkan kendala seperti ketidaktahuan stok barang, inefisiensi pencatatan, dan risiko kehilangan data. Penelitian ini bertujuan untuk merancang aplikasi kasir dan inventori berbasis web yang dapat mengatasi permasalahan tersebut. Aplikasi ini diharapkan mampu mempermudah proses transaksi, meningkatkan akurasi pencatatan stok, serta membantu pemilik toko dalam perhitungan pajak dan pengambilan keputusan secara lebih efektif.
ANALISIS POLUTAN UDARA HARIAN JAKARTA MENGGUNAKAN MANN–WHITNEY DAN KORELASI SPEARMAN
Penelitian ini bertujuan menganalisis hubungan antara faktor meteorologis dan tingkat kesesuaian harian polutan udara di Jakarta terhadap standar WHO 2021. Pendekatan penelitian yang digunakan adalah kuantitatif eksplanatif dengan metode statistik non-parametrik, yaitu uji Mann–Whitney U dan Korelasi Spearman. Data yang digunakan berupa pengamatan harian selama periode 2014–2024 yang diperoleh dari BMKG dan Dinas Lingkungan Hidup DKI Jakarta. Tahapan penelitian meliputi pra-pemrosesan data, klasifikasi tingkat kesesuaian polutan, uji perbedaan distribusi, dan analisis hubungan antar variabel cuaca dan polutan. Hasil uji Mann–Whitney U menunjukkan perbedaan signifikan pada sebagian besar variabel cuaca antara hari yang sesuai dan tidak sesuai terhadap standar WHO. Analisis Korelasi Spearman menunjukkan hubungan positif antara suhu dengan ozon (O₃) dan karbon monoksida (CO), serta hubungan negatif antara kelembaban dan polutan primer seperti PM₁₀, SO₂, dan NO₂. Hasil penelitian ini menegaskan bahwa kondisi panas dan kering memperburuk kualitas udara, sedangkan kondisi lembab dan hujan membantu memperbaikinya.
KOMPARASI ALGORITMA CLUSTERING UNTUK ANALISIS DATA KUESIONER PERGURUAN TINGGI X
Pengelolaan keselarasan visi dan misi perguruan tinggi telah menjadi salah satu aspek penting dalam penjaminan mutu institusi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis penerapan metode K-Means Clustering, Spectral Clustering (SC), dan Agglomerative Clustering (AC) dalam mengukur tingkat pemahaman serta implementasi visi dan misi di kalangan pemangku kepentingan akademik. Penelitian ini juga berkontribusi pada proses pengumpulan data serta penerapan teknik data mining dalam menilai kesesuaian institusional berdasarkan data kuesioner yang dikumpulkan pada periode 2020 hingga 2024. Hasil analisis menunjukkan bahwa metode Agglomerative Clustering memiliki kinerja yang sebanding dengan K-Means Clustering dalam mengelompokkan responden dengan karakteristik yang serupa, sementara Spectral Clustering memberikan wawasan tambahan terhadap pola hubungan kompleks antar pemangku kepentingan. Pada akhirnya, penelitian ini menyajikan hasil pengukuran tingkat keselarasan visi dan misi serta memberikan rekomendasi perbaikan bagi perguruan tinggi yang bersangkutan.
KLASIFIKASI SENTIMEN ULASAN FILM IMDB MENGGUNAKAN METODE N-GRAM DAN LOGISTIC REGRESSION
Analisis sentimen merupakan salah satu penerapan Natural Language Processing (NLP) yang digunakan untuk mengidentifikasi opini atau emosi seseorang terhadap suatu objek, produk, atau layanan. Dalam penelitian ini, dilakukan analisis sentimen terhadap ulasan film pada dataset IMDb dengan tujuan untuk mengklasifikasikan ulasan menjadi sentimen positif atau negatif. Metode yang digunakan adalah N-Gram sebagai teknik ekstraksi fitur teks dan Logistic Regression sebagai algoritma klasifikasi. Proses diawali dengan pra-pemrosesan teks yang mencakup case folding, penghapusan stopwords, dan lemmatization menggunakan WordNetLemmatizer. Selanjutnya, data direpresentasikan menggunakan TF-IDF (Term Frequency–Inverse Document Frequency) dengan kombinasi N-Gram (1–3) untuk menangkap konteks kata berurutan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model yang dihasilkan memiliki tingkat akurasi sebesar 83%, dengan performa yang baik dalam mendeteksi sentimen positif maupun negatif. Meskipun demikian, model masih memiliki keterbatasan dalam memahami konteks kalimat negasi seperti “not bad” atau “no good”.
PERANCANGAN ANTARMUKA APLIKASI PREDIKSI PM2.5
Polusi udara merupakan krisis kesehatan global, dengan PM2.5 sebagai polutan paling berbahaya yang berkontribusi pada 8,1 juta kematian pada tahun 2021. Di Indonesia, yang merupakan salah satu negara dengan polusi PM2.5 tertinggi, masih terdapat kesenjangan antara ketersediaan data kualitas udara dan manfaatnya bagi masyarakat. Alat pemantau yang ada seringkali hanya menyajikan data saat itu, bukan prediksi yang dibutuhkan untuk tindakan preventif. Penelitian ini bertujuan untuk merancang antarmuka aplikasi prediksi PM2.5 yang dapat diterima dan mudah digunakan oleh masyarakat umum. Metode perancangan yang digunakan adalah software development life cycle dengan model waterfall. Proses desain awal dilakukan menggunakan Figma, sedangkan implementasi antarmuka dikembangkan menggunakan framework Streamlit dengan bahasa pemrograman Python. Hasil realisasi mengubah desain awal yang terdiri dari empat halaman (dashboard, information, evaluation, about) menjadi tiga halaman fungsional: prediksi, validasi, dan tentang. Pengujian dilakukan menggunakan metode black box testing dan menghasilkan luaran sesuai ekspektasi yang diinginkan. Antarmuka yang dihasilkan ini dirancang untuk menyajikan data prediksi yang kompleks dalam format yang mudah dipahami, guna membantu meningkatkan kesadaran publik akan bahaya PM2.5.
Pengembangan Aplikasi Layanan Kecantikan untuk Peningkatan Branding UMKM Vbeauty_Studio
Perkembangan teknologi informasi yang telah dipengaruhi dari berbagai aspek kehidupan, termasuk dari sektor jasa kecantikan saat ini, berpotensi menjadi lebih kompetitif dari sebelumnya. Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) perlu beradaptasi dengan sistematisasi digital untuk meningkatkan efisiensi layanan sekaligus memperkuat citra merek mereka. Dengan itu, penelitian ini bermanfaat untuk pengembangan aplikasi layanan kecantikan berbasis website di UMKM VBeauty_Studio untuk menjadi solusi masalah operasional sistem dan strategi branding marketing. Agile Scrum digunakan sebagai metode pendukung, bersama dengan beberapa tahap, seperti backlog produk, perencanaan sprint, eksekusi sprint, dan tinjauan retrospektif untuk memastikan fleksibilitas dan akurasi dalam pengembangan. Implementasi sistem ini melalui implementasi bahasa pemrograman PHP dengan kerangka CodeIgniter 3 dan database MySQL. Berdasarkan hasil penelitian yang ditunjukkan, sistem bawaan dapat meningkatkan efisiensi proses reservasi, memfasilitasi manajemen pelanggan, dan memperkuat citra merek dalam digitalisasi bisnis berdasarkan tampilan antarmuka profesional dan interaktif. Dengan sistem ini, VBeauty_Studio dapat memperluas jangkauan pasarnya, meningkatkan loyalitas pelanggan, dan memperkuat daya tariknya dalam persaingan di industri layanan kecantikan.
KLASIFIKASI TUMOR OTAK MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK DENGAN ARSITEKTUR VGG-16
Pertumbuhan sel yang tidak normal pada jaringan otak dikenal sebagai tumor otak. Salah satu cara dokter mendeteksi tumor otak adalah melalui observasi langsung dengan diagnosis manual, yang memiliki risiko kesalahan. Perkembangan artificial intelligence pada bidang computer vision kini telah diterapkan dalam klasifikasi citra di sektor kesehatan. Studi ini mengklasifikasikan citra tumor otak menggunakan deep learning, khususnya metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur VGG-16 untuk membangun model terbaik yang diterapkan dalam bentuk sistem. Dataset yang digunakan terdiri dari 3.264 citra dengan kelas pituitary, meningioma, glioma, dan no (no tumor) yang diperoleh dari Kaggle. Pengujian dilakukan dengan beberapa skenario learning rate dan kombinasi jumlah neurons pada dense layer.
Rancangan Website Manajemen Konten Sebagai Sarana Pengelolaan Informasi PORTADIN
Perkembangan zaman yang pesat mendorong organisasi – organisasi untuk melakukan transformasi digital. Hal ini bertujuan agar organisasi dapat menyebarkan informasi lebih cepat dan dapat menjangkau masyarakat yang lebih luas. Perkumpulan Orang Tua Anak Disabilitas Indonesia (PORTADIN) merupakan organisasi sosial non-profit yang membutuhkan transformasi digital tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan sebuah website yang dapat digunakan PORTADIN sebagai sistem manajemen konten. Website PORTADIN terbagi menjadi dua halaman utama. Pertama, Halaman utama pengunjung menampilkan berbagai macam informasi seperti berita, kegiatan, umkm, profil organisasi. Pada halaman utama juga tersedia form saran masukan, pendaftaran untuk menjadi anggota PORTADIN dan kanal untuk melaporkan pelanggaran hak. Kedua, Halaman admin Website dapat membantu pengurus PORTADIN untuk mengatur konten yang akan ditampilkan pada Website serta berinteraksi dengan pengunjung. Perancangan Website dilakukan dengan menerapkan metode pengembangan Software Development Life Cycle (SDLC) model Waterfall. Model Waterfall terdiri atas beberapa tahap yang perlu dikerjakan secara berurutan seperti analisis, perancangan, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Website dikembangkan menggunakan Angular 19 sebagai framework frontend, Express.js sebagai framework backend, serta PostgreSQL sebagai database penyimpanan. Metode pengujian yang digunakan adalah Black Box Testing pada 3 macam role user yaitu Super Admin, Anggota, dan Pengunjung. Berdasarkan hasil pengujian, aplikasi berhasil diintegrasikan dengan baik dan sesuai dengan rancangan.
PERANCANGAN APLIKASI ADMINISTRASI KANTOR BERBASIS ANDROID PADA PT RONADAMAR SEJAHTERA
Kegiatan administrasi di sebuah kantor dituntut semakin efisien seiring perkembangan teknologi. PT Ronadamar Sejahtera yang merupakan distributor untuk produk Lem Fox telah memiliki sistem administrasi berbasis website yang menggunakan Framework Laravel, namun penggunaannya pada perangkat ponsel masih kurang optimal karena keterbatasan tampilan dan kenyamanan. Untuk mengatasi hal tersebut, penelitian ini bertujuan untuk merancang aplikasi administrasi kantor berbasis Android yang terintegrasi dengan sistem website yang sudah ada. Aplikasi dikembangkan menggunakan Framework Flutter sebagai front-end mobile dan Framework Laravel sebagai back-end, dengan metode System Development Life Cycle (SDLC) dengan pendekatan Waterfall. Tahap awal adalah tahap perancangan yang meliputi analisis kebutuhan, pemodelan sistem menggunakan Unified Modeling Language (UML), perancangan Database, dan perancangan Wireframe dari aplikasi. Dengan adanya aplikasi ini, diharapkan proses administrasi di PT Ronadamar Sejahtera dapat dilakukan dengan lebih mudah, fleksibel, dan efisien melalui perangkat Android.
Prediksi Kemampuan Squat Atlet Powerlifting Pria Menggunakan XGBoost dan LightGBM
Machine learning semakin penting di era modern karena kemampuannya menghasilkan prediksi hanya dengan mengolah data. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi kemampuan squat atlet powerlifting pria menggunakan dua algoritma pembelajaran mesin, yaitu XGBoost dan LightGBM. Kedua algoritma dipilih karena keduanya mampu menangani data berukuran besar dengan variabel prediktor yang kompleks. Data yang digunakan mencakup informasi fisik atlet, catatan performa squat, bench press, deadlift, serta variabel terkait kompetisi. Metode penelitian meliputi tahap pra-pemrosesan data, pembagian data ke dalam set pelatihan dan pengujian, penerapan algoritma XGBoost dan LightGBM, serta evaluasi performa model. Evaluasi dilakukan menggunakan metrik root mean square error (RMSE), koefisien determinasi (R²), dan mean absolute error (MAE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa kedua algoritma mampu memberikan performa prediksi yang baik, dengan XGBoost lebih unggul dalam tingkat kinerja prediksi yang lebih tinggi dibandingkan dengan LightGBM.
MENINGKATKAN PENGELOLAAN INSIDEN LAYANAN TI MELALUI KLASIFIKASI INSIDEN RANDOM FOREST
Penanganan insiden secara cepat dan tepat merupakan aspek krusial dalam menjaga kualitas layanan teknologi informasi, namun proses klasifikasi insiden yang dilakukan secara manual sering menyebabkan keterlambatan dan ketidakkonsistenan prioritisasi. Penelitian ini bertujuan meningkatkan efektivitas pengelolaan insiden dengan menerapkan algoritma Random Forest untuk mengklasifikasikan tingkat keparahan insiden berdasarkan data historis. Dataset insiden diproses melalui tahapan Extract, Transform, Load (ETL), kemudian dilakukan praproses dan pembagian data menjadi data latih dan data uji. Model Random Forest dibangun menggunakan parameter dasar dan dievaluasi menggunakan metrik akurasi, precision, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model mencapai akurasi sebesar 71%, dengan precision, recall, dan F1-score masing-masing sebesar 75%. Confusion matrix memperlihatkan model mampu mengenali pola insiden secara cukup konsisten meskipun masih terdapat beberapa kesalahan prediksi. Analisis feature importance juga menunjukkan bahwa Duration dan Priority menjadi fitur yang paling berpengaruh dalam proses klasifikasi. Temuan ini menunjukkan bahwa model Random Forest dapat digunakan sebagai alat bantu untuk meningkatkan konsistensi dan kecepatan dalam proses identifikasi dan prioritisasi insiden layanan TI.
PEMETAAN KARAKTERISTIK DOSEN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-PROTOTYPES PADA UNIVERSITAS X
Penelitian ini bertujuan memetakan karakteristik dosen di lingkungan universitas menggunakan algoritma K-Prototypes sebagai pendekatan analitik dalam pengambilan keputusan sumber daya manusia akademik. Dataset yang digunakan terdiri atas 662 entri dosen Universitas Tarumanagara dengan atribut numerik (usia, masa kerja) dan kategorikal (status kepegawaian, jenis kelamin, divisi, dan jenjang pendidikan). Proses pra-pemrosesan mencakup imputasi nilai hilang, normalisasi, serta encoding atribut kategorikal. Jumlah klaster optimal ditentukan menggunakan metode Elbow dan Silhouette Score, yang menghasilkan dua klaster dengan nilai Calinski–Harabasz sebesar 789,26. Klaster pertama merepresentasikan dosen senior berusia lanjut dengan masa kerja panjang, mayoritas berstatus tidak tetap, sedangkan klaster kedua menggambarkan dosen tetap berusia produktif dengan potensi tinggi dalam Tridharma. Hasil ini menunjukkan bahwa algoritma K-Prototypes efektif dalam mengelompokkan data campuran dan memberikan wawasan strategis terkait segmentasi dosen. Temuan ini dapat dimanfaatkan untuk mendukung kebijakan pengembangan SDM akademik, seperti perencanaan karier, pelatihan, serta distribusi beban kerja secara proporsional.
PERANCANGAN APLIKASI MONITORING KEUANGAN BERBASIS WEB UNTUK TOKO KELONTONG
Toko kelontong merupakan salah satu jenis usaha mikro yang memiliki peranan penting dalam memenuhi kebutuhan pokok masyarakat. Akan tetapi, sebagian besar pengelolaan keuangan pada usaha ini masih dilakukan secara manual melalui catatan sederhana, sehingga sering menimbulkan permasalahan seperti kesalahan pencatatan, hilangnya data, serta hambatan dalam penyusunan laporan keuangan. Berdasarkan kondisi tersebut, penelitian ini bertujuan merancang Sistem Informasi Monitoring Keuangan berbasis web. Sistem ini dikembangkan untuk mendukung pencatatan transaksi pemasukan dan pengeluaran, sekaligus memfasilitasi pemantauan kas agar lebih sistematis dan efisien. Metode penelitian yang digunakan adalah System Development Life Cycle (SDLC) dengan model Waterfall, yang terdiri dari tahap analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi atau pengkodean, pengujian, hingga pemeliharaan. Perancangan sistem dilakukan dengan pendekatan Unified Modeling Language (UML). Sementara itu, basis data dikelola menggunakan MySQL dengan bahasa pemrograman yang digunakan adalah PHP dengan dukungan framework Bootstrap untuk tampilan antarmuka yang responsif. Hasil penelitian menghasilkan aplikasi berbasis web yang memungkinkan admin untuk menginput transaksi dan mengelola data, sedangkan pemilik toko dapat memantau laporan keuangan secara real-time melalui dashboard yang tersedia.
PERBANDINGAN PROPHET, XGBOOST, MLP UNTUK PREDIKSI KURS USD KE IDR
Peramalan kurs USD/IDR yang akurat sangat krusial bagi stabilitas ekonomi Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi dan membandingkan kinerja tiga model machine learning, yaitu Prophet, XGBoost, dan Multi-Layer Perceptron (MLP) dalam memprediksi kurs tengah harian USD/IDR. Metode penelitian yang digunakan adalah analisis kuantitatif komparatif pada data historis JISDOR dari Oktober 2019 hingga Oktober 2025. Model Prophet diterapkan sebagai pendekatan time series murni, sedangkan XGBoost dan MLP diuji menggunakan transformasi supervised learning dengan rekayasa fitur (fitur lag, rolling statistics, dan kalender). Kinerja model dievaluasi menggunakan metrik MAE dan RMSE pada dua skema pembagian data (80:20 dan 70:30). Hasil penelitian menunjukkan bahwa XGBoost secara signifikan mengungguli model lainnya, terutama pada skema 80:20, dengan mencapai MAE terendah (Rp100,60), MAPE (0,62%), dan R² positif (0,8603). Sebaliknya, Prophet dan MLP dengan konfigurasi dasar gagal menangkap volatilitas data dan menghasilkan R² negatif. Temuan ini mengindikasikan bahwa pendekatan supervised learning dengan rekayasa fitur, khususnya menggunakan XGBoost, lebih efektif untuk memprediksi kurs USD/IDR jangka pendek.
RANCANGAN SISTEM WEBSITE DELAROSA UNTUK LAYANAN INFORMASI DAN DONASI
Penelitian ini membahas perancangan dan implementasi aplikasi website donasi dan layanan informasi Delarosa yang merupakan website dari Panti Asuhan Amin. Program ini dirancang untuk menghasilkan dua skema donasi yakni, donasi uang dengan integrasi payment gateway Midtrans dan donasi barang dengan pengajuan form. Selain itu, dibuatkan juga pengelolaan layanan informasi yang membantu memberikan layanan informasi yang cepat. Metode pengembangan ini akan menggunakan model SDLC Waterfall. Pada bagian implementasi akan menggunakan bahasa pemrograman Python dengan framework backend Django, database berupa MySQL, dan framework frontend dengan Javascript. Pengujian untuk aplikasi website ini akan dilakukan dengan Black Box Testing. Dari hasil rancangan dan implementasi, serta pengujian ini memberikan hasil yang sesuai dengan kebutuhan panti.
Perbandingan Prediksi Harga Closing Saham BCA Menggunakan ADABoost, XGBoost, CATBoost
Penelitian ini membandingkan kinerja tiga algoritma boosting, yaitu AdaBoost, XGBoost, dan CatBoost, dalam memprediksi harga penutupan saham Bank Central Asia (BBCA). Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menentukan algoritma mana yang memberikan model paling akurat dan efisien dalam hal akurasi prediksi, waktu komputasi, dan pemanfaatan sumber daya. Dataset yang digunakan terdiri dari data historis saham BCA, termasuk fitur seperti opening price, high, low, volume, dan previous closing prices. Metodologi penelitian meliputi data preprocessing, feature selection, pembagian data menjadi training set dan testing set, serta pelatihan model menggunakan masing-masing algoritma dengan hyperparameter tuning. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa AdaBoost mencapai kinerja keseluruhan terbaik, memberikan akurasi prediksi tertinggi dan hasil yang stabil dengan waktu komputasi yang relatif lebih rendah dibandingkan dengan XGBoost dan CatBoost.
PERBANDINGAN ALGORITMA REGRESI DALAM MEMPREDIKSI HARGA CRYPTOCURRENCY DOGE COIN
Dogecoin merupakan salah satu aset cryptocurrency yang awalnya dibuat sebagai parodi namun berkembang menjadi aset digital dengan kapitalisasi pasar yang besar. Transaksi dan investasi menggunakan Dogecoin memiliki tingkat volatilitas yang tinggi sehingga harga sering berubah secara signifikan dalam waktu singkat. Oleh karena itu, diperlukan prediksi harga yang akurat untuk membantu pengambilan keputusan investasi. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan tiga algoritma machine learning linear, yaitu Support Vector Regression (SVR) dengan Kernel Linear, Regresi Linear, dan AdaBoost dalam memprediksi harga Dogecoin untuk satu hari ke depan. Dataset yang digunakan merupakan data historis harga harian Dogecoin dari tahun 2019 hingga 2025 yang diperoleh dari Investing.com, meliputi harga Open, High, Low, dan Close. Proses prapemrosesan data dilakukan menggunakan Z-Score Normalization, sedangkan pembagian data dilakukan dalam dua skenario, yaitu 80% pelatihan 20% pengujian dan 60% pelatihan 40% pengujian. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model SVR Kernel Linear memiliki performa terbaik dengan MAE 0.00471 USD, RMSE 0.01355 USD, dan R² 0.98032, mengungguli Regresi Linear dan jauh lebih baik dibandingkan AdaBoost. Berdasarkan hasil evaluasi, SVR Kernel Linear terbukti sebagai model paling akurat dan stabil dalam memprediksi harga Dogecoin karena mampu menangkap pola hubungan linear antar variabel secara efektif.
PREDIKSI KECELAKAAN LALU LINTAS POLANDIA DENGAN XGBOOST, CATBOOST DAN RANDOM FOREST
Kecelakaan lalu lintas tetap menjadi perhatian publik yang menonjol, dipengaruhi oleh kondisi sosial-ekonomi maupun lingkungan seperti cuaca. Studi ini bertujuan untuk memprediksi jumlah kecelakaan lalu lintas di Polandia berdasarkan faktor cuaca seperti kelembapan, suhu, dan curah hujan, serta variabel sosial-ekonomi seperti kepadatan penduduk, jumlah mobil penumpang, dan kepadatan jalan beraspal. Tiga algoritma ensemble learning, yaitu XGBoost, CatBoost, dan Random Forest, digunakan untuk mengevaluasi kinerja prediksi masing-masing. Dataset dibagi menggunakan Time Series Cross Validation, dan akurasi model dievaluasi menggunakan Mean Squared Error (MSE), Root Mean Squared Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE), serta koefisien determinasi (R²). Hasil penelitian menunjukkan bahwa ketiga model memiliki performa yang baik, dengan Random Forest menghasilkan kinerja terbaik, diikuti oleh XGBoost dan CatBoost.
KLASIFIKASI SENTIMEN ULASAN E-COMMERCE MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES, LIGHTGBM, DAN GRU
Ulasan pelanggan pada platform e-commerce merupakan data krusial untuk wawasan bisnis, namun volumenya yang besar menuntut adanya analisis sentimen otomatis . Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sebuah prototipe aplikasi web yang fungsional untuk melakukan klasifikasi sentimen pada ulasan e-commerce secara otomatis. Sistem ini dirancang untuk mengimplementasikan dan membandingkan kinerja dari tiga model machine learning yang berbeda: metode probabilistik Naïve Bayes, ensemble learning LightGBM, dan deep learning sekuensial Gated Recurrent Unit (GRU). Data ulasan (20.100) dikumpulkan dari Google Play Store melalui web scraping dan melalui tahap pra-pemrosesan teks sebelum diimplementasikan pada ketiga model . Hasil pengujian kinerja menunjukkan adanya trade-off antara performa dan efisiensi. GRU mencapai F1-Score tertinggi (0.8082) namun dengan waktu komputasi terlama (877.72 detik). Naïve Bayes menunjukkan Akurasi tertinggi (0.8841) dan waktu pelatihan tercepat (0.027 detik), namun dengan nilai Recall terendah (0.7420) . Pengujian fungsionalitas (Black Box Testing) membuktikan semua fitur berjalan "valid" , dan pengujian System Usability Scale (SUS) terhadap 30 responden menghasilkan skor rata-rata 93.84 (kategori "Excellent").
PERANCANGAN SISTEM KASIR DAN PENJUALAN BERBASIS WEB PADA TOKO ADE
Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) berperan penting dalam perekonomian Indonesia dengan kontribusi lebih dari 60% terhadap Produk Domestik Bruto (PDB) nasional dan 97% penyerapan tenaga kerja. Di era digital, penerapan teknologi informasi menjadi faktor penting untuk meningkatkan kinerja dan daya saing UMKM . Namun, banyak pelaku UMKM yang masih mengandalkan pencatatan manual dalam aktivitas penjualan yang berpotensi menimbulkan kesalahan data serta memperlambat proses operasional. Salah satu inovasi untuk mendukung hal tersebut adalah penggunaan sistem kasir atau yang biasa disebut Point of Sale (POS) untuk mempercepat proses penjualan dan pengelolaan toko. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem informasi kasir dan penjualan online berbasis web pada UMKM Toko Ade guna meningkatkan efisiensi dalam pengelolaan toko. Pengembangan sistem dilakukan menggunakan pendekatan Scrum yang terdiri dari tahapan Product Backlog, Sprint Planning, Sprint, Sprint Review, dan Sprint Retrospective. Implementasi sistem ini diharapkan mampu mempermudah proses penjualan, pencatatan stok, dan membantu pemilik toko dalam mengambil keputusan secara lebih cepat dan akurat.
PERANCANGAN SISTEM INFORMASI SEKOLAH DASAR BERBASIS WEB
Perkembangan teknologi informasi telah memberikan dampak signifikan terhadap dunia pendidikan, terutama dalam pengelolaan data dan penyampaian informasi sekolah. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem informasi sekolah dasar berbasis web guna meningkatkan efisiensi publikasi informasi serta manajemen data sekolah. Metode pengembangan yang digunakan adalah System Development Life Cycle (SDLC) dengan tahapan analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, pengujian dan pemeliharaan. Data penelitian diperoleh melalui wawancara, observasi dan studi literatur terkait dengan sistem informasi pendidikan. Sistem dikembangkan menggunakan teknologi HTML, CSS, JavaScript, Node.js, React dan PostgreSQL. Hasil pengujian menunjukkan bahwa website sekolah yang dibangun telah berfungsi sesuai kebutuhan dengan fitur utama meliputi login, profil sekolah, berita dan pengumuman, jadwal pelajaran dan kalender kegiatan serta manajemen data siswa. Uji fungsionalitas dan uji pengguna menunjukkan peningkatan efektivitas dalam penyampaian informasi dan pengelolaan data sekolah. Dengan adanya sistem ini, kegiatan administrasi dan komunikasi antar warga sekolah menjadi lebih terstruktur, efisien dan aman serta memiliki potensi pengembangan lebih lanjut seperti integrasi e-learning dan dashboard analitik.
PERBANDINGAN ALGORITMA K-MEDOIDS DAN DBSCAN UNTUK CLUSTERING WILAYAH RAWAN BANJIR
Penelitian ini menganalisis tingkat kerawanan banjir di Provinsi DKI Jakarta pada tingkat kecamatan menggunakan algoritma K-Medoids dan DBSCAN. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan data kejadian bencana banjir yang disediakan oleh Badan Penanggulangan Bencana Daerah (BPBD) DKI Jakarta untuk melakukan pengelompokan seluruh kecamatan yang berada pada Provinsi DKI Jakarta berdasarkan kesamaan dampak banjir yang dialami. Penelitian ini mencakup pengumpulan data, pemrosesan data dan implementasi setiap algoritma. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma DBSCAN secara signifikan lebih unggul. Dengan parameter yang dioptimalkan yaitu ε = 0.20, MinPts = 7, DBSCAN mencapai Silhouette Score sebesar 0.539 dan berhasil mengidentifikasi tiga klaster kerawanan yang bermakna (Rendah, Sedang, Tinggi) serta mengisolasi data anomali (noise). Sebaliknya, konfigurasi terbaik K-Medoids (k=2) hanya menghasilkan Silhouette Score sebesar 0.412, yang mengindikasikan struktur klaster yang lemah. Kesimpulannya, kemampuan DBSCAN dalam mendeteksi klaster dengan bentuk arbitrer dan menangani outlier menjadikannya metode yang lebih andal dan sesuai untuk analisis data kebencanaan spasial yang kompleks dan non-linier. Peta kerawanan yang dihasilkan dari klasterisasi DBSCAN dapat menjadi dasar yang kuat bagi pemangku kepentingan untuk merancang kebijakan mitigasi banjir yang lebih efektif dan tepat sasaran.
Klasifikasi Kualitas Air Sungai menggunakan Random Forest, SVC Dan Logistic Regression
Studi ini bertujuan untuk mengklasifikasikan kualitas air sungai menggunakan tiga algoritma machine learning: Random Forest, Support Vector Classifier (SVC), dan Logistic Regression. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membandingkan kinerja ketiga algoritma tersebut berdasarkan accuracy, precision, recall, dan F1-score guna menentukan model yang paling sesuai untuk pemantauan kualitas air. Dataset yang digunakan diperoleh dari portal Satu Data Jakarta, yang berisi pengukuran kualitas air dari 23 sungai berdasarkan parameter fisik dan kimia seperti pH, dissolved oxygen (DO), biochemical oxygen demand (BOD), total dissolved solids (TDS), suhu, dan kekeruhan. Data tersebut melalui proses preprocessing melalui pembersihan, categorical encoding, dan feature scaling sebelum digunakan untuk pelatihan dan pengujian model. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Random Forest mencapai accuracy tertinggi (93,33%) dan F1-score sebesar 0,87, diikuti oleh SVC dan Logistic Regression. Logistic Regression menghasilkan precision tertinggi, sementara Random Forest memberikan keseimbangan terbaik antara precision dan recall. Temuan ini menunjukkan bahwa Random Forest merupakan algoritma yang paling efektif dan adaptif untuk klasifikasi kualitas air sungai, menawarkan kinerja yang andal untuk mendukung pemantauan lingkungan dan pengelolaan air yang berkelanjutan.
DETEKSI PRODUK RITEL PADA SISTEM SELF-CHECKOUT MENGGUNAKAN EFFICIENTDET
Sistem self-checkout menawarkan solusi inovatif untuk mengurangi antrean dan biaya operasional di sektor ritel. Dengan memanfaatkan deep learning, sistem ini memungkinkan identifikasi produk secara otomatis tanpa interaksi kasir, sehingga meningkatkan efisiensi dan kenyamanan pelanggan. Penelitian ini mengusulkan sistem self-checkout menggunakan model EfficientDet, yaitu metode deteksi objek yang dikenal memiliki keseimbangan antara akurasi dan efisiensi komputasi. Dataset yang terdiri atas 10 jenis produk makanan dan minuman dikumpulkan serta digunakan untuk pelatihan, validasi, dan pengujian. Model dilatih dengan variasi batch size dan epoch untuk menentukan konfigurasi terbaik. Hasil optimal diperoleh pada batch size 16 dan 800 epoch, dengan akurasi pelatihan sebesar 97% dan akurasi validasi sebesar 99,79%. Kinerja sistem kemudian dievaluasi melalui tiga skenario pengujian. Pada citra dengan satu produk, sistem mencapai akurasi deteksi 100% dan akurasi pengenalan 92%. Pada citra dengan tiga produk, akurasi deteksi dan pengenalan masing-masing mencapai 72%, sedangkan pada lima produk mencapai 42% dan 30%. Hasil ini menunjukkan bahwa EfficientDet layak digunakan dalam pengembangan sistem self-checkout yang efisien dan praktis, sekaligus menyoroti tantangan dalam deteksi multiobjek.
PREDIKSI PILIHAN PROGRAM STUDI MAHASISWA BARU MENGGUNAKAN RULES AS FEATURES
Penerimaan mahasiswa baru (PMB) merupakan proses strategis yang berperan penting dalam keberlanjutan institusi pendidikan tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan memprediksi pilihan program studi calon mahasiswa menggunakan pendekatan Rules-as-Features (RAF). Metode ini dipilih karena mampu mengubah hasil Association Rule Mining (ARM) menjadi fitur prediktif yang meningkatkan akurasi dan interpretabilitas model pembelajaran mesin. Algoritma Apriori digunakan untuk menemukan pola hubungan antar atribut seperti asal wilayah dan jenis sekolah, yang kemudian dikonversi menjadi fitur biner RULE_1 hingga RULE_27 dan digabungkan ke dataset utama. Model Random Forest dipilih karena kemampuannya mengelola data berdimensi tinggi serta menghasilkan estimasi yang stabil dibanding Logistic Regression. Hasil penelitian menunjukkan bahwa integrasi RAF meningkatkan akurasi dari 0,82 menjadi 0,89, F1-score (macro) dari 0,80 menjadi 0,87, dan AUC mikro dari 0,86 menjadi 0,92. Temuan ini menunjukkan bahwa kombinasi ARM–RAF efektif dalam menangkap hubungan nonlinier antar atribut, menghasilkan model yang akurat sekaligus dapat dijelaskan. Pendekatan ini dapat dimanfaatkan untuk mendukung strategi promosi, penentuan kuota, dan rekomendasi program studi berbasis data.