Journal of Informatics and Advanced Computing (JIAC)
Sistem Pendukung Keputusan Penentuan “Employee of The Month” di RSUP Rivai Abdullah Menggunakan Metode SAW dan WP
Penilaian kinerja pegawai secara objektif dan terstruktur merupakan hal penting dalam meningkatkan kualitas sumber daya manusia, terutama di lingkungan instansi pelayanan publik seperti RSUP Rivai Abdullah. Dalam proses pemilihan “Employee of the Month”, dibutuhkan sistem yang mampu mengakomodasi berbagai kriteria penilaian secara adil dan efisien. Penelitian ini mengembangkan sistem pendukung keputusan berbasis web dengan menerapkan metode Simple Additive Weighting (SAW) dan Weighted Product (WP). Sistem dirancang untuk mengevaluasi kinerja pegawai berdasarkan enam kriteria, yaitu absensi, jumlah pekerjaan yang diselesaikan, jumlah pelanggaran, kerjasama tim, tanggung jawab, dan masa kerja. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dibangun dapat menghasilkan peringkat pegawai secara tepat, transparan, dan membantu pihak manajemen dalam mengambil keputusan secara lebih efektif. Penggunaan metode SAW dan WP secara bersamaan memberikan akurasi yang lebih baik dalam proses penilaian.
Copyright (c) 2026 Journal of Informatics and Advanced Computing (JIAC)
Analisis Pola Pelayanan Logistik pada PT KAI (Balai Yasa Manggarai) Menggunakan Algoritma Apriori
Manajemen logistik memegang peran penting dalam industri dengan tanggung jawab memantau pergerakan barang dari pengadaan hingga penggantian yang dikelola pada fasilitas gudang. Pemilihan lokasi penempatan barang sangat penting untuk mendukung kelancaran distribusi dan aktivitas logistik, serta mengoptimalkan waktu pengiriman dan biaya transportasi. Kekurangan stok dapat menghambat proses produksi, sementara overstock dapat meningkatkan biaya penyimpanan. Untuk mengatasi ini, PT KAI, khusunya sektor Balai Yasa, menerapkan kebijakan persediaan untuk meningkatkan respons terhadap permintaan. Data transaksi tahun 2023 mencatat fluktuasi dalam permintaan layanan, mencerminkan keragaman yang mungkin dipengaruhi oleh berbagai faktor eksternal seperti perubahan ekonomi dan kebijakan industri. Melalui analisis data mining menggunakan algoritma Apriori dengan support minimum 5%, confidence 100%, dan lift ratio ≥ 1 menunjukkan bahwa kemunculan item secara bersama lebih sering daripada yang diharapkan dari aturan yang terbentuk. Dengan demikian, hasil analisis dapat dijadikan sebagai preferensi dalam distribusi penempatan barang sesuai dengan permintaan layanan dan kebutuhan pada perusahaan, sehingga meningkatkan efisiensi operasional dan kualitas pelayanan.
Copyright (c) 2025 Journal of Informatics and Advanced Computing (JIAC)
Analisis Efektivitas Sistem Monitoring Berbasis Telegram Terhadap Peningkatan Keandalan Operasi Control Rod Drive Mechanism (CRDM)
Analisis Efektivitas Sistem Monitoring Berbasis Telegram terhadap Peningkatan Keandalan Operasi Control Rod Drive Mechanism (CRDM). Keselamatan operasi reaktor nuklir sangat tergantung pada keandalan Control Rod Drive Mechanism (CRDM) dalam mengatur reaktivitas inti. Sistem pemantauan konvensional sering lambat dalam mendeteksi gangguan, sehingga meningkatkan risiko kerusakan dan memperpanjang waktu pemulihan. Penelitian ini menganalisis efektivitas sistem monitoring cerdas berbasis Internet of Things (IoT), menggunakan modul ESP8266 yang terintegrasi dengan Telegram Bot, untuk memberikan notifikasi kondisi operasi secara real-time kepada operator. Evaluasi dilakukan melalui simulasi skenario normal dan darurat (scram), dengan fokus pada kecepatan deteksi gangguan, respons sistem, dan efisiensi pemulihan operasi CRDM. Hasil analisis menunjukkan bahwa sistem monitoring berbasis Telegram mampu menurunkan Mean Time To Repair (MTTR) hingga 57% dan memastikan notifikasi diterima operator dalam hitungan detik. Temuan ini menegaskan bahwa penerapan IoT dan Telegram Bot meningkatkan efektivitas pemantauan, memperkuat keandalan operasi CRDM, dan menjadi langkah strategis dalam manajemen risiko di lingkungan berisiko tinggi seperti reaktor nuklir.
Kajian Keamanan CCTV Berbasis Internet of Things "Mengidentifikasi Masalah dan Solusi Perlindungan"
Perkembangan teknologi khususnya pada Internet of Things (IoT) yang menjadi awal adopsi perangkat seperti CCTV IoT dalam sistem keamanan rumah. Tetapi perangkat tersebut rentan terhadap ancaman siber seperti Man-in-the-Middle, Denial of Serivices, dan Brute force. Dari lemahnya autentikasi, enkripsi data yang kurang baik, serta penggunaan kredensial default. Penelitian bertujuan mengidentifikasi potensi kerentanan dan mengeksploitasi nya dengan metode serangan pada perangkat CCTV IoT dan memberikan solusi pendekatan ekperimental. Pengujian ini dilakukan pada dua perangkat CCTV IoT yang dipasang pada ruang lingkup rumah, dengan menggunakan beberapa tools open-sources seperti Nmap, Bettercap, dan Metasploit pada sistem operasi ubuntu linux. Hasil dari pengujian ini menunjukkan perangkat memiliki kerentanan keamanan pada konfigurasi jaringan dan autentikasi, serta rentan terkena serangan DoS dan Sniffing data. Solusi yang bisa diberikan, penggunaan firewall, sistem deteksi intrusi, dan pembaruan firmware, serta penguatan kredensial.
Computer Vision-based Marine Debris Detection Using Convolutional Neural Network
Marine debris has become a serious and growing threat to marine ecosystems, human health, and maritime activities and economies. Various manual monitoring efforts that has been carried out so far are often limited in terms of spatial coverage, efficiency, and resource effectiveness. With the rapid advancement of remote sensing technology and the integration of artificial intelligence, marine debris monitoring can now be automated through computer vision approaches. This study develops a computer vision-based system for marine debris detection using Sentinel-2 satellite imagery and Convolutional Neural Network (CNN) to adhere to the blue economy framework. The proposed approach applies semantic segmentation using the U-Net architecture. The primary dataset used in this study is provides multispectral imagery with a spatial resolution of 10 meters and annotations for four main classes: marine debris, organic material, seawater, and other objects. The imagery enhanced using spectral indices such as the Floating Debris Index (FDI) and the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) helps distinguish spectral characteristics between debris and non-debris classes more clearly. Model performance is evaluated using metrics including accuracy, precision, recall, Intersection-over-Union (IoU), and F1-Score. The best model achieved scores of 0.95, 0.81, 0.67, and 0.77 for each respective metric, demonstrating U-Net's effectiveness in detecting marine debris. The final system is deployed through an interactive Streamlit interface, allowing users to upload satellite imagery, view segmentation results, visualize spectral indices, and preview bounding boxes that highlight detected debris locations. This approach is expected to serve as an effective and adaptive tool to support sustainable marine environmental policies and decision-making.
Application of K-Means Clustering to Rice Productivity on Sumatra Island as a Strategy to Support Food Security
Rice production is a crucial aspect of national food security, particularly in the Sumatra region, which plays a strategic role as Indonesia's food barn. This study was conducted to identify rice production patterns based on the characteristics of harvested area and annual production yields in order to produce a more informative segmentation of productivity areas. The main objective of this study is to segment rice production data using a clustering method, and evaluate the clustering results using statistical metrics and data mining visualization. The methodology used follows the CRISP-DM approach, with stages of data exploration, visualization, modeling, and evaluation. The algorithm used is K-Means Clustering with a total of three clusters. Data were obtained from Kaggle and BMKG, covering 8 provinces in Sumatra Island between 1995 and 2020, with a total of 208 annual observation data entries. The results show that the clustering model built has very good quality with a Silhouette Score of 0.7147 and a Davies-Bouldin Index (DBI) of 0.3752. The scatterplot visualization shows clear segmentation between clusters based on harvested area and production. In conclusion, the clustering approach is effective in classifying regions based on rice production characteristics. The implications of this research support the optimization of data-driven agricultural land management policies. For industry stakeholders and decision-makers, the results can provide a basis for prioritizing interventions, channeling agricultural assistance, and planning for sustainable food security at the regional level.
Implementasi Metode Prototyping Sistem Pencarian Data Status Oder Pelanggan Kawal Provisioning (KPRO)
Di era transformasi digital, kebutuhan akan sistem informasi yang cepat, akurat, dan mudah digunakan menjadi sangat penting, terutama dalam layanan pelanggan. Penelitian ini mengimplementasikan metode prototyping dalam pengembangan sistem informasi pencarian data status order pelanggan pada Kawal Provisioning (KPRO) di PT. ABC Indonesia. Metode ini dipilih karena memungkinkan pembuatan prototipe antarmuka dan fungsi sistem secara bertahap berdasarkan umpan balik pengguna. Proses pengembangan dilakukan melalui tahapan identifikasi kebutuhan, perancangan model awal, evaluasi pengguna, dan penyempurnaan sistem. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem mampu memfasilitasi proses pencarian dan pelaporan status order secara efisien dan informatif. Sistem juga memberikan kemudahan akses informasi serta peningkatan kualitas pelayanan terhadap pelanggan.
Pengembangan Virtual Testing Station untuk Peningkatan Kompetensi Kognitif Pemrograman OUTSEAL PLC Kelas XI Program Keahlian Teknik Mekatronika SMKN 1 Bawang Banjarnegara
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan mengevaluasi efektivitas Virtual Testing Station dalam meningkatkan kompetensi kognitif pemrograman PLC (Programmable Logic Controller) pada siswa kelas XI Program Keahlian Teknik Mekatronika di SMKN 1 Bawang Banjarnegara. Metode penelitian yang digunakan adalah penelitian pengembangan (Research and Development) dengan model Waterfall menurut Pressman dan ADDIE menurut Branch. Hasil penelitian menunjukkan bahwa: (1) Virtual Testing Station yang dikembangkan mampu mereplikasi proses kerja perangkat keras testing station secara virtual, menyediakan simulasi interaktif untuk pemrograman PLC; (2) Berdasarkan evaluasi oleh ahli materi, ahli media, dan pengguna, perangkat lunak ini dinilai sangat layak sebagai media pembelajaran, dengan rata-rata nilai 79,86; (3) Implementasi media pembelajaran ini meningkatkan kompetensi kognitif siswa, terbukti dari peningkatan nilai tes kognitif dari pretest sebesar 53,7 menjadi posttest sebesar 62,79, dengan perbedaan yang signifikan pada taraf signifikansi 5%. Kesimpulannya, Virtual Testing Station efektif sebagai media pembelajaran dalam meningkatkan pemahaman siswa terhadap pemrograman PLC, serta dapat menjadi alternatif praktikum yang efisien dan hemat biaya di lingkungan pendidikan SMK.
IMPLEMENTATION OF INTERNET OF THINGS (IoT) WITH MQTT COMMUNICATION PROTOCOL IN ROOM LIGHTING CONTROL SYSTEM
The increasing need for automation of electronic devices encourages the use of Internet of Things (IoT) technology to improve energy efficiency, ease of control, and flexibility of access. This study designs and implements an IoT-based lighting control system using the Message Queuing Telemetry Transport (MQTT) protocol, which is efficient and lightweight in data communication. The system utilizes the NodeMCU ESP8266 microcontroller, the DS3231 Real Time Clock (RTC) module for automatic scheduling, and the Wi-Fi Manager for network configuration via a web interface without re-uploading code. Testing includes evaluating response time, bandwidth consumption, and connection stability when switching networks. The results show that the system has an average response time of 0.05–0.08 seconds and a minimum bandwidth consumption of 70 bytes per second. The system can also switch networks automatically without any disruption of function, making it a reliable and efficient solution for lighting control on a household, institutional, and commercial scale.
Perancangan Sistem Informasi Manajemen Perpustakaan Berbasis Web Untuk Meningkatkan Efesiensi Layanan Peminjaman Buku di SMP 03 Mandau
Perpustakaan memiliki peran penting sebagai pusat sumber belajar di sekolah. Namun, pengelolaan perpustakaan di SMP 03 Mandau masih dilakukan secara manual, terutama dalam proses peminjaman dan pengembalian buku, yang menyebabkan berbagai kendala seperti lambatnya pelayanan, risiko kehilangan data, serta kesulitan dalam pelacakan buku. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan sistem informasi manajemen perpustakaan berbasis web guna meningkatkan efisiensi layanan peminjaman buku. Metode yang digunakan adalah Research and Development (R&D) dengan model pengembangan sistem Waterfall yang mencakup tahapan analisis, perancangan, pengkodean, pengujian, dan pemeliharaan. Sistem dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman PHP, basis data MySQL, framework Laravel, serta server lokal XAMPP. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan mampu mengotomatisasi proses administrasi perpustakaan, mempercepat layanan, serta meningkatkan akurasi data. Evaluasi dari pengguna menunjukkan tingkat kepuasan yang tinggi terhadap sistem, baik dari aspek kemudahan penggunaan maupun kecepatan akses informasi. Dengan demikian, sistem informasi perpustakaan berbasis web ini dinilai efektif dalam mendukung pengelolaan perpustakaan yang lebih modern, efisien, dan responsif terhadap kebutuhan pengguna.
Pengujian Kondisi Struktur Kontrol pada Website (Studi Kasus: Erigo Official)
Pengujian adalah sebuah proses percobaan untuk mengetahui kualitas sesuatu. Pada web, pengujian dilakukan untuk mengetahui kualitas dan menemukan error yang terdapat pada web yang sedang diuji. Untuk pengujian pada web, dapat dilakukan dengan pengujian kondisi struktur kontrol pada web yang diuji. Pengujian kondisi merupakan salah satu bagian dari pengujian struktur kontrol. Pengujian kondisi adalah metode desain test case yang menguji kondisi logis pada web/perangkat lunak apakah terdapat kesalahan atau tidak. Pengujian kondisi pada web akan memeriksa kesalahan yang terdapat pada web seperti kesalahan pada operator boolean, operator relasional, dan sebagainya. Untuk melakukan pengujian kondisi dalam kasus ini, terdapat dua jenis kondisi yang digunakan, yaitu kondisi sederhana dan kondisi majemuk. Kesimpulan dari hasil penelitian ini adalah terdapat dua jenis kondisi yang digunakan pada web Erigo Official, yaitu kondisi sederhana pada form login dan kondisi majemuk pada modul transaksi, dimana dari kedua kondisi yang diuji tersebut tidak terdapat kesalahan kondisi (operator boolean) pada setiap modul yang diuji.
Copyright (c) 2022 Journal of Informatics and Advanced Computing (JIAC)
Road Election Decision Support System to Work in East Jakarta
The increase in the number of roads is increasingly related to the number of kendarana volumes that must be carried out. This condition results in roads, especially the East Jakarta area, causing a buildup at certain titk points. This study aims to determine the best road to travel in order to avoid severe congestion alternatives. The trick is to give the decision to choose the road to be traveled smoothly with a low level of busyness of the road at least jammed under normal conditions. To determine the best path based on many criteria considerations, where the criteria can be measured quantitatively with the Exponential method, method Simple Additive Weighting (SAW) and method Weighted Product (WP). 3 Methods are used to numerically assess the priority value of each selected path , because this method is able to prioritize optimal alternatives. Usingcalculations can make it easier for vehicle users, especially the East Jakarta area, to choose roads that have low density for various types of problems to be analyzed. This test was conducted on 3 road datasets in 2014. With this system will help the path to make decisions more subjectively
Simple Additive Weighting (SAW) and Weighted Product (WP)
Perbandingan Sistem Pendukung Keputusan Dalam Penentuan Top 3 Best Product Kategori Baby Travel Gear (Studi Kasus : Babykhahouse)
ABSTRAK Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk membuat perusahaan babykhahouse mendapatkan keputusan mengenai Top 3 best product dalam kategori Baby Travel Gear pada bulan Oktober 2022. Sistem Pendukung Keputusan (SPK) adalah suatu penerapan sistem perangkat lunak yang dikembangkan secara khusus untuk membantu proses pengambilan keputusan berdasarkan kriteria yang sudah ditentukan. Dalam penelitian ini terdapat 3 metode sistem pendukung keputusan yang akan digunakan yaitu Simple Additive Weighting (SAW), Weighted Product (WP) dan Metode Perbandingan Eksponensial (MPE). Kualitas dan harga produk menjadi nilai penting dalam pemilihan produk untuk bayi. Simple Additive Weighting (SAW), Weighted Product (WP) dan Eksponensial merupakan metode dalam Sistem Pendukung Keputusan (SPK) yang akan digunakan untuk membantu “Babykhahouse” dalam menentukan 3 produk bayi kategori travelling terbaik, dimana ketiga metode tersebut akan dibandingkan untuk mengetahui metode terbaik dalam mengatasi permasalahan tersebut. Kata Kunci: Simple Additive Weighting (SAW), Weighted Product (WP), Metode Perbandingan Eksponensial (MPE). ABSTRACT The purpose of this research is to make the babykhahouse company get a decision regarding the Top 3 best products in the Baby Travel Gear category in October 2022. Decision Support System (SPK) is an implementation of a software system developed specifically to assist the decision-making process based on predetermined criteria. In this study there are 3 methods of decision support systems that will be used namely Simple Additive Weighting (SAW), Weighted Product (WP) dan Exponential Comparison Method. Product quality and price are important values ​​in product selection for babies.Simple Additive Weighting (SAW), Weighted Product (WP) and Exponential is a method in the Decision Support System (SPK) that will be used to help "Babykhahouse" in determining the 3 best travelling category baby products, where the three methods will be compared to find out the best method for solving these problems. Keywords: Simple Additive Weighting (SAW), Weighted Product (WP), Exponential Comparison Method.
Sistem Pendukung Keputusan Untuk Penentuan Transfer Pemain Sepak Bola Yang Tepat Bagi Sebuah Klub
Abstrak–Sepak bola merupakan salah satu olahraga yang paling populer di dunia. Sepak bola saat ini bukan hanya tentang permainan saja, melainkan terdapat bisnis yang berjalan di dalamnya terutama dalam transfer pemain. Transfer pemain dilakukan setiap pelatih klub sepak bola untuk meningkatkan kualitas dan performa tim. Namun, proses penentuan transfer pemain membutuhkan proses yang cukup lama, karena dalam penentuan transfer pemain harus sesuai dengan kebutuhan, dan jika salah dalam melakukan transfer pemain akan menyebabkan kerugian. Untuk memudahkan menentukan transfer pemain, dapat dilakukan dengan Sistem Pendukung Keputusan. Penentuan transfer pemain dengan Sistem Pendukung Keputusan dapat dilakukan dengan 3 metode, yaitu Metode Simple Additive Weighting, Metode Eksponensial dan Metode Weight Product. Dari hasil penelitian menggunakan 3 metode tersebut dapat disimpulkan bahwa alternatif P8 merupakan alternatif terbaik yang menjadi pemain yang akan ditransfer oleh klub yaitu Kvaratskhelia.
Prediksi Sifat Kepribadian Secara Tidak Langsung: Sebuah Studi Pustaka
Prediksi sifat kepribadian secara langsung mempunyai kelemahan karena dianggap membebani serta menyita waktu pengguna. Oleh karena itu, digunakan cara lain yaitu prediksi sifat kepribadian secara tidak langsung. Dua metoda prediksi sifat kepribadian secara tidak langsung adalah: (1) berdasarkan tulisan, (2) berdasarkan data demografi. Sebelum bisa memprediksi sifat kepribadian berdasarkan tulisan, harus dibuat terlebih dulu model yang menghubungkan antara sifat kepribadian dengan linguistic cues. Model ini dibuat dari corpus yang berisi tulisan dan sifat kepribadian. Sifat kepribadian bisa diprediksi dengan cara membandingkan linguistic cues seseorang yang diambil dari tulisannya di media sosial dengan model yang sudah dibuat. Seperti halnya pada prediksi sifat kepribadian berdasarkan tulisan, pada prediksi sifat kepribadian berdasarkan data demografi, model juga dibuat berdasarkan corpus. Bedanya, corpus disini berisi data demografi dan sifat kepribadian. Data ini kemudian dimodelkan untuk mendapatkan hubungan antara data demografi dan sifat kepribadian. Dari model ini, sifat kepribadian bisa diprediksi dengan cara membandingkan data demografi seseorang (misal umur dan jenis kelamin) dengan model yang sudah dibuat.
Prediksi sifat kepribadian secara langsung
Prediksi sifat kepribadian berdasarkan tulisan
Prediksi sifat kepribadian berdasarkan data demografi
Sistem Informasi Penjualan Berbasis Web Pada Jambrong Ricebowl
Dalam bisnis jual beli, sistem informasi memegang peranan yang penting. Dengan adanya sistem informasi, aktivitas jual beli dapat dengan mudah dilakukan oleh pemilik bisnis dalam menjual produk-produknya. Jambrong Ricebowl yang bergerak di bidang kuliner membutuhkan sistem informasi untuk meningkatkan penghasilan dan kemudahan penjualan. Di era informasi global, informasi dapat dicapai dengan menggunakan internet ataupun melalui situs website yang kita dapatkan untuk suatu informasi. Pelaku bisnis di era milenial saat ini dapat berkembang lebih mudah dengan memanfaatkan sarana internet seperti website dan email. Metode penelitian yang digunakan yaitu Metode Waterfall. Metode tersebut digunakan sebab dapat memudahkan dalam melakukan pengembangan website karena melalui urutan tahapan yang harus dilakukan. Dengan dibuatnya sistem informasi penjualan memudahkan penjual dan pembeli dalam melakukan transaksi.
Data Mining Implementasi Algoritma K-Means Menggunakan Aplikasi Orange dalam Clustering Pencemaran Udara di DKI Jakarta Tahun 2021
Udara yang bersih merupakan kebutuhan yang tidak hanya perlu dipenuhi manusia, tetapi juga hewan dan tumbuhan. Kualitas udara menjadi penting untuk kehidupan kita agar bisa terhindar dari berbagai penyakit kesehatan. Maka dari itu, diterapkanlah ilmu dari data mining dengan metode k-means clustering dengan perangkat lunak Orange untuk bisa mengelompokkan kategori dari kualitas udara yang berada di DKI Jakarta yang meliputi kualitas udara baik, sedang, dan tidak sehat. Dengan menggunakan data yang diperoleh dari Indeks Standar Pencemaran Udara (ISPU) dari Dinas Lingkungan Hidup Provinsi DKI Jakarta tahun 2021, didapat hasil bahwa cluster 0 atau kategori kualitas udara sedang sebanyak 153 item dan cluster 1 atau udara tidak sehat sebanyak 212 item. Tingkat akurasi dari implementasi Cluster K-Means untuk menentukan kualitas udara di DKI Jakarta adalah 0,9622 atau 96,22%. Dengan hasil berikut maka diharapkan pula kepada masyarakat untuk bisa mengurangi pemakaian kendaraan bermotor yang dapat menyebabkan pencemaran udara di DKI Jakarta.
Clustering Daftar Harga Rumah di Jakarta Dengan Algoritma K-Means
Abstrak—Harga rumah di setiap daerah berbeda-beda sesuai dengan daerah dan kategorinya masing-masing. Khususnya harga rumah yang berada di kota misalnya Jakarta. Di Jakarta sendiri memiliki harga rumah yang berbeda sesuai dengan kategorinya. Banyak masyarakat yang tidak mengetahui apakah harga rumah tersebut termasuk murah atau mahal. Maka diberikan solusi untuk mengkategorikan harga rumah yang ada di Jakarta dengan clustering menggunakan algoritma K-Means. Algoritma KMeans dapat membantu untuk mengkategorikan harga rumah di Jakarta dengan 8 atribut yang digunakan terdapat nomor data, nama rumah, harga dari rumah, jumlah luas bangunan, jumlah luas tanah, jumlah kamar tidur, jumlah kamar mandi, dan jumlah kapasitas mobil dalam garasi. Dengan dilakukan penelitian menggunakan algoritma K-Means pada k = 5 didapatkan class data harga termurah pada class 0 sampai yang termahal pada class 4. Dan hasil validitas dari silhoutte score yaitu 0,626.
Aplikasi Pelatihan Tidur untuk Membantu Orang Tua Melatih Batita Agar Dapat Tidur Secara Mandiri Menggunakan Metode Ferber Berbasis IOS
Abstrak—Bayi memiliki waktu tidur yang tidak teratur dan cenderung tidur dengan durasi yang lebih lama dibanding dengan tidur orang dewasa, bahkan beberapa dari bayi tidak dapat tertidur dimalam hari sehing`ga menyulitkan orang tua untuk beristirahat, maka karena itu Richard Ferber mencetuskan pelatihan tidur dalam rangka agar orang tua dapat melatih anaknya tidur mandiri sehingga sang anak dapat tertidur selayaknya. Tujuan dilakukannya penelitian ini untuk membangun aplikasi yang dapat membantu para orang tua sehingga dapat melatih anak mereka agar dapat tidur secara mandiri di usia batita. Dengan menggunakan metode ferber yang dibuat pada sebuah aplikasi iOS menggunakan bahasa pemrograman swift dan basis data memanfaatkan framework coredata. Hasil dari aplikasi ini didapatkan bahwa kurang efektif membantu orang tua melatih anaknya tidur mandiri khususnya untuk yang tinggal i Indonesia, karena di Indonesia kebanyakan orang tua dan anaknya masih tidur bersama.
Perbandingan Metode Simple Additive Weighting (SAW), Weighted Product (WP) dan Exponential Comparison Method (MPE) Dalam Menentukan Zona Risiko COVID-19 Kota DKI Jakarta
Penyebaran COVID-19 semakin melonjak di seluruh belahan dunia, tak terkecuali di Indonesia. Kebijakan pemerintah terkait hal ini diharapkan dengan sangat sesuai proporsional dengan pelaksanannya yang tanpa penundaan. Salah satu dasar kebijakan pemerintah adalah penyuluhan informasi terkait penyebarluasan COVID-19 di berbagai daerah. Lalu, merujuk pada penentuan zona risiko, diketahui terdapat 14 kriteria indikator kesehatan masyarakat, yang tentunya tidak mudah dalam penentuan zona tersebut. Oleh karena itu, sangatlah diperlukan suatu sistem pendukung keputusan yang dipercaya memudahkan penentuan zona risiko COVID-19. Tujuan utama mengapa penentuan zona risiko terbentuk dengan sistem yang akan dibahas pada jurnal, yakni “Perbandingan Metode Simple Additive Weighting (SAW), Weighted Product (WP) dan Exponential Comparison Method (MPE)” diharapkan mampu membantu efisiensi pemerintah dalam hal pencegahan penyebaran virus COVID-19. Menggunakan metode kualitatif, berikut data dari masing-masing daerah yang digunakan dalam pengembilan keputusan menggunakan Metode Simple Additive Weighting; Hasil keputusan diperoleh dari 6 wilayah Kota/Kabupaten di Provinsi DKI Jakarta yang merupakan zona resiko sedang (orange) dengan nilai rata-rata 58,3. Dimana peringkat 1 diduduki oleh Kota Jakarta Timur dengan nilai 94, peringkat 2 Jakarta Selatan dengan nilai 87, peringkat 3 Jakarta Barat dengan nilai 68, peringkat 4 Jakarta Utara dengan nilai 45,6 dan Jakarta Pusat dengan nilai 35 sementara peringkat 6 dengan zona aman penularan covid-19 diduduki oleh Kota Kepulauan Seribu dengan nilai 20. Beralih pada metode yang kedua yakni Weighted Product, metode yang didasarkan menggunakan perhitungan dari beberapa kota dan diperoleh hasil tertinggi yaitu terletak di wilayah bagian Jakarta Selatan (R3) dengan nilai sebesar 0.2319 namun hasil rata-rata nilai V nya yaitu sebesar 0.167. Selanjutnya, pembahasan pada metode terakhir yakni metode Perbandingan Eksponensial adalah metode yang didasarkan dengan kriteria yang divariasikan dan diterapkan dibeberapa daerah. Hasil dari pengamatan dan data yang diperoleh didapatkan bahwa zona yang paling aman yaitu kota Jakarta Pusat dikarenakan memiliki zona berwarna hijau, sedangkan zona yang paling berbahaya yaitu kota Jakarta Timur hal itu dikarenakan daerah tersebut memiliki zona yang berwarna merah.
Copyright (c) 2023 Journal of Informatics and Advanced Computing (JIAC)
Parallel Processing Pada Pemodelan Machine Learning Menggunakan Random Forest
Algoritma Random Forest dalam melakukan pengklasifikasian dengan membuat beberapa decision tree pada setiap sampel yang dipilih kemudian membuat hasil prediksi dari setiap decision tree dan memilih hasil prediksi akhir berdasarkan vote terbanyak. Penelitian ini akan membandingkan execution time yang diproses menggunakan teknik serial processing dengan parallel processing pada saat melakukan training data dengan menggunakan dataset flight delay dengan jumlah baris data sebanyak 563.737 baris. Hasilnya menunjukkan bahwa secara rata rata parallel processing mampu memproses training data lebih cepat berdasarkan tiap jumlah n buah decision tree yang telah ditentukan. Namun, jika membandingkan core pada parallel processing itu sendiri, seperti percobaan dengan jumlah 10 dan 20 buah decision tree, execution time dihasilkan lebih cepat dengan menggunakan 6 dan 7 core daripada menggunakan 8 core. Hasil akurasi terbesar didapatkan dengan penentuan jumlah buah decision tree sebanyak 40 dan 50 buah dengan akurasi yang sama sebesar 78.14%.
Penggunaan Algoritma K-Means Pada Metode Clustering Untuk Menganalisa Tindak Kriminal
Kriminalitas adalah bentuk tindakan yang merugikan secara ekonomis maupun psikologis dan melanggar hukum yang berlaku di suatu negara. Dapat diartikan juga, tindakan kriminalitas adalah segala sesuatu yang melanggar norma-norma sosial, sehingga terdapat pertentangan dari masyarakat. Studi ini bertujuan untuk mengetahui tingkat kriminalitas pada suatu daerah menggunakan metode K-Means clustering dengan menggunakan perangkat lunak Orange Data Mining Tool. Dengan dibuatnya sistem ini, diharapkan dapat membantu aparat keamanan setempat dalam menentukan daerah rawan kriminal dan meningkatkan keamanan pada daerah rawan tersebut agar dapat mencegah dan mengurangi dampak serta akibat tindakan kriminal. Dan dari hasil studi yang dilakukan, akan menghasilkan pengelompokan daerah rawan kriminal.
Perbandingan Metode Decision Tree, Naive Bayes, dan Induction Rule untuk Klasifikasi Penyakit Diabetes
Teknik klasifikasi digunakan untuk memprediksi suatu nilai dari target variabel kategori. Metode klasifikasi menggunakan algoritma Decision Tree, Naive Bayes, dan Induction Rule. Decision Tree merupakan model prediksi menggunakan struktur pohon keputusan yang mengubah data dari proses pengambilan keputusan yang kompleks menjadi lebih sederhana sehingga memudahkan interpretasi informasi, pengambilan solusi, menemukan hubungan, dan identifikasi pola antara faktor-faktor yang mempengaruhi. Naive Bayes digunakan untuk mencari probabilitas dalam suatu class. Induction Rule bertujuan untuk mencari pola yang sering muncul diantara banyak transaksi dan akan menginduksi aturan yang kompleks. Metode-metode ini dapat digunakan sebagai acuan untuk mendiagnosa suatu jenis penyakit. Metode yang terbaik didapatkan dari penggunaan beberapa metode teknik klasifikasi. Penelitian ini mengimplementasikan konsep dan ilmu data mining tersebut dalam bidang kesehatan. Menggunakan dataset diagnosa penyakit diabetes yang diperoleh dari situs kaggle. Metode pemodelan dilakukan menggunakan Decision Tree, Naïve Bayes, dan Induction Rule melalui aplikasi Orange. Pemodelan diuji menggunakan Confusion Matrix dan Cross Validation untuk menunjukkan perbandingan dari ketiga metode klasifikasi yang diterapkan. Proses pengujian mengevaluasi kinerja pemodelan yang digunakan untuk memperoleh model dengan hasil akurasi yang maksimal. Penelitian ini membahas perbandingan akurasi dari penggunaan ketiga metode tersebut dan menghasilkan sepuluh aturan yang diketahui paling mempengaruhi hasil outcome diagnosa penyakit diabetes dari metode yang didapat paling baik dan efektif dalam proses klasifikasi.
Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Karyawan Terbaik Menggunakan Metode Multi Attribute Utility Theory
Penilaian karyawan terbaik merupakan salah satu cara perusahaan dalam memberikan apresiasi terhadap kinerja karyawan. Sehingga dengan adanya penilaian menjadi salah satu motivasi dan semangat bagi karyawan dalam bekerja. Untuk dapat memberikan penilaian karyawan terbaik, diperlukan sistem yang sesuai dengan kebutuhan dan dapat memberikan hasil penilaian yang objektif dan transparan. Proses dalam pengembangan sistem akan menggunakan Iterasi. Sedangkan pada tahap analisis menggunakan PIECES dan Usecase Diagram. Tahap perancangan menggunakan ERD dan DFD dan dalam pengembangan sistem menggunakan Visual Studio Code dan MySQL. Dalam penelitian ini menggunakan metode Multi Attribute Utility Theory. Penelitian didasarkan pada beberapa kriteria yang telah diimplementasikan pada perusahaan. Terdapat 3 kriteria yang meliputi kehadiran (bobot 1), kerapian (bobot 2), ketepatan waktu (bobot 3). Hasil dari perhitungan maka akan diperoleh nama karyawan dengan nilai tertinggi dari beberapa pilihan yang tersedia.
Implementasi Volatility dalam Mengalanalisa Malware pada Memory Dump
Malware infections on computer systems have become a significant threat to information security. In response to these challenges, memory analysis has proven to be an effective method for detecting and investigating malware activities. In this research, we utilize Volatility, a popular memory forensics tool, to analyze memory dumps from malware-infected systems. Our primary objective is to identify and uncover artifacts associated with malware infections within the memory dump. We leverage various widely-used Volatility plugins to extract critical information such as malicious processes, modified kernel modules, suspicious network traces, and other malicious entities. Through a series of analysis steps, we successfully detect the presence of malware infections with a high level of accuracy. We also determine the types and variants of malware involved in the attack. Furthermore, we perform behavioral analysis of the malware, enabling us to understand the objectives, propagation methods, and impact of the infection. The results of this research provide valuable insights for prevention and mitigation of malware attacks. By utilizing Volatility as a memory forensics analysis tool, researchers and security professionals can effectively identify and combat malware threats. We also outline recommendations for steps to strengthen system security and protect valuable data from future malware attacks.
Sistem Informasi Monitoring Proyek dan Aktivitas Harian Pada PT. Visio Indonesia
Project Monitoring Information System of PT. Visio Informatika built to support project execution both external and internal project in PT. Visio Informatika. System constructed using the programming language PHP (Hypertext Prepocessor) version 5 and Laravel Framework and MySQL database.This web-based informatin system can help the Project Manager monitor the progress of the project and be an effective communication for all member of project. So that project implementation can monitored and give the best result.
Sistem Informasi Penjualan Dan Montoring Kegiatan Sangrai Biji Kopi Pada Rach Coffee
Rach Coffee Tambun merupakan UMKM (Usaha Mikro, Kecil, Menengah) industri rumahan yang bergerak pada penjualan minuman kopi botolan, kopi bubuk dan biji kopi yang berlokasi di daerah Bekasi dan telah memiliki cukup banyak pelanggan. Pada saat ini Rach Coffee Tambun masih melakukan proses penjualan menggunakan cara manual, mencatat transaksi, pengelolaan data stok barang. Absensi karyawan yang belum ada, laporan penjualan masih dilakukan secara manual dan monitoring proses sangrai biji kopi belum ada. Dengan hal semacam itu dibutuhkan teknologi sistem informasi penjualan serta monitoring mesin simulasi sangrai biji kopi berbasis aplikasi website. Metode yang digunakan adalah System Developemnt Life Cycle (SDLC). Metode SDLC adalah proses pembuatan dan pengubahan sistem serta model dan metodologi yang digunakan untuk mengembangkan sistem-sistem tersebut. Konsep ini umumnya merujuk pada sistem komputer atau informasi [3]. Dengan menggabungkan sistem informasi penjualan dan monitoring mesin simulasi sangrai biji kopi diharapkan dapat menyelesaikan masalah atau kebutuhan yang terdapat pada bisnis usaha penjualan Rach Coffee Tambun. Dengan adanya aplikasi ini karyawan dapat melakukan pemesanan, penjualan dan pembayaran secara mudah dan efisien tanpa harus mencatat secara manual, pengelolaan stok barang jauh lebih mudah dan efisien tidak perlu menggunakan cara manual. Absensi karyawan jauh lebih mudah, laporan penjualan menjadi lebih rapih, dapat diakses dimanapun dan kapanpun secara realtime dan akurat, mengelola sangrai biji kopi jauh lebih mudah dan bisa memonitoring proses kegiatan sangrai biji kopi menggunakan mesin simulasi sangrai biji kopi.
Sistem Informasi Donor Darah Palang Merah Indonesia (PMI) Kota Depok Berbasis Web
Palang Merah Indonesia (PMI) Kota Depok adalah sebuah organisasi perhimpunan nasional di Indonesia yang bergerak dalam bidang sosial kemanusiaan. Salah satu tugas pokok PMI adalah memberikan pelayanan donor darah kepada masyarakat. Namun pada pelayanan donor darah tersebut masih terdapat masalah dalam penyampaian informasi mengenai donor darah seperti jadwal kegiatan donor darah dan jumlah stok darah yang tersedia. Hal ini dikarenakan oleh permintaan darah dan permintaan kegiatan donor darah masih dilakukan secara manual sehingga petugas kesulitan untuk mendata jumlah stok darah dan jadwal kegiatan donor darah. Selain itu untuk mendonor darah riwayat donor darah yang telah dilakukan masih ditulis secara langsung pada sebuah kartu. Maka dari itu perlu ditemukan cara memecahkan permasalahan yang ada dengan menyediakan sebuah sistem informasi donor darah yang dapat di akses oleh masyarakat dan petugas. Sehingga penyaluran informasi berajalan lancar serta membantu PMI Kota Depok menjalankan tugasnya. Sistem Informasi Donor Darah berbasis Web merupakan sebuah cara untuk menampilkan halaman web Sistem informasi donor darah secara online sehingga diharapkan masyarakat yang membutuhkan informasi donor darah dapat mengakses informasi yang di buat. Selain itu dapat membantu petugas dalam menyampaikan informasi serta mengelola segala kegiatan donor darah.
Sistem Informasi Penilaian Kinerja Guru Dalam meningkatkan Profesionalisme Guru di SDN Batu Ampar 13 Pagi Berbasis Web
Pelaksanaan penilaian kinerja guru dilaksanakan untuk mewujudkan guru yang profesional. SDN Batu Ampar 13 Pagi belum mempunyai sistem yang mendukung untuk melakukan proses penilaian kinerja guru. Pencatatan data masih secara manual sehingga dalam menentukan hasil penilaian cukup memakan waktu yang lama dan hasil perhitungan rentan terjadi kesalahan. Maka dari itu dibutuhkannya sebuah aplikasi penilaian kinerja guru yang dapat memudahkan proses pemberian penilaian, meminimalisir kesalahan perhitungan, dan terjaganya setiap data yang ada. Dalam pemodelan aplikasi ini menggunakan pemodelan Unified Modelling Language (UML) dikarenakan agar dapat menggambarkan pemodelan sistem yang akan dibuat. Aplikasi ini berbasis web dengan menggunakan Bahasa pemrograman Php dan database MySQL. Sedangkan pengembangan sistem penelitian menerapkan metode Software Development Life Cycle (SDLC) model Waterfall. Oleh karena itu, dengan adanya aplikasi penilaian kinerja guru dapat memudahkan dalam memberi dan mengelola penilaian serta dalam penyajian laporan hasil penilaian kinerja guru yang dibutuhkan dapat diperoleh secara tepat, cepat, dan real time. Berdasarkan hasil perhitungan dengan melakukan pengumpulan data menggunakan kuesioner dan analisis menggunakan Blackbox. Kepuasaan pengguna yang sebelumnya sudah dibuat dan diisi sebanyak 19 responden. Diperoleh nilai tertinggi sebesar 78,95% untuk tingkat User Experience dan pada fungsionalitas aplikasi dengan kategori “Sangat Setuju” menyatakan menu pada aplikasi ini mudah dipahami dan dapat menampilkan hasil penilaian dengan mudah.
Prediksi Pembatalan Reservasi Hotel Menggunakan Algoritma Naive Bayes
Pembatalan reservasi hotel dapat mempengaruhi manajemen industri dalam mengambil keputusan manajerialnya. Untuk mengatasi permasalahan dalam hal pembatalan reservasi hotel dapat diatasi dengan menerapkan prediksi dengan menggunakan metode machine learning dengan mempelajari data yang sudah dimiliki. Salah satu algoritma machine learning yang dapat digunakan dalam mengklasifikasikan data yaitu Naive bayes. Melalui hasil perhitungan pada 36.275 data yang memiliki 19 atribut dapat diketahui bahwa dalam menggunakan algoritma naive bayes untuk memprediksi pembatalan reservasi hotel mendapatkan hasil yang nilai ketepatan hanya mencapai 41% yang tidak memenuhi standar untuk pengambilan keputusan prediksi pembatalan reservasi hotel.