Jurnal Pengembangan Rekayasa dan Teknologi
Jurnal Pengembangan Rekayasa dan Teknologi dengan p-ISSN: 1410-9840 | e-ISSN: 2580-8850 | DOI : 10.26623/jprt.v15i2.1644, jurnal yang dikelola oleh Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat ( LPPM ) Universitas Semarang ( USM ). Jurnal ini terakreditasi SINTA 3 (SK Direktur Jenderal Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Nomor 10/C/C3/DT.05.00/2025 tanggal 7 April 2026, tentang Pemberitahuan Hasil Akreditasi Jurnal Ilmiah Periode 2 Tahun 2025), dimulai dari Volume 7 Nomor 1 Tahun 2023 sampai Volume 11 Nomor 2 Tahun 2027. Redaksi Menerima artikel/karya ilmiah hasil penelitian, telaah maupun studi kasus, dan ide atau gagasan yang belum pernah di terbitkan oleh jurnal yang lainnya, meliputi : Rekayasa Teknologi Sains Rekayasa Perangkat Lunak Rekayasa Elektronik Teknik Dan Teknologi Konstruksi Teknologi Hasil Pangan Ilmu Komputer Terbit dua kali setahun pada bulan MEI dan NOVEMBER Jurnal Pengembangan Rekayasa dan Teknologi, terindexing : <a href="https://doaj.org/toc/1410-9840?source=%7B%22query%22%3A%7B%22filtered%22%3A%7B%22filter%22%3A%7B%22bool%22%3A%7B%22must%22%3A%5B%7B%22term%22%3A%7B%22index.issn.exact%22%3A%221410-9840%22%7D%7D%2C%7B%22term%22%3A%7B%22_type%22%3A%22article%22%7D%7D%2C%7B%22terms%22%3A%7B%22index.issn.exact%22%3A%5B%221410-9840%22%5D%7D%7D%5D%7D%7D%2C%22query%22%3A%7B%22match_all%22%3A%7B%7D%7D%7D%7D%2C%22size%22%3A100%2C%22_source%22%3A%7B%7D%7D"> OAI address: Journals Jurnal Pengembangan Rekayasa dan Teknologi
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Pengembangan Model CNN-LSTM Berbasis MobileNetV2 untuk Pengenalan Kosakata Bahasa Isyarat Indonesia (BISINDO) Tingkat Kata pada Sistem AIGLASS
Komunikasi antara penyandang tunarungu dan masyarakat umum masih menghadapi hambatan akibat rendahnya pemahaman terhadap Bahasa Isyarat Indonesia (BISINDO). Penelitian ini bertujuan mengembangkan model pengenalan kosakata BISINDO tingkat kata menggunakan arsitektur CNN-LSTM berbasis MobileNetV2 sebagai fondasi kecerdasan buatan pada sistem AIGLASS. Penelitian menggunakan metode CRISP-DM yang meliputi Business Understanding, Data Understanding, Data Preparation, Modeling, dan Evaluation. Dataset yang digunakan adalah Word-Level Bahasa Isyarat Indonesia (WL-BISINDO) yang terdiri atas 1.600 video dengan 32 kosakata. Hasil penelitian menunjukkan model memperoleh training accuracy sebesar 99,22%, validation accuracy terbaik sebesar 96,48%, serta accuracy, precision, recall, dan F1-score pada data pengujian masing-masing sebesar 94,69%, 95,25%, 94,69%, dan 94,66%. Hasil tersebut menunjukkan bahwa model mampu mengenali kosakata BISINDO tingkat kata secara efektif dan berpotensi menjadi fondasi sistem AIGLASS untuk mendukung penerjemahan bahasa isyarat menjadi audio secara real-time.
Hak Cipta (c) 2026 Ahmad Riki Andreas, Dewi Purnamasari, Kurniawati, Ahmad Bais
Penerapan Algoritma Decision Tree Untuk Mengklasifikasi Tingkat Ketergantungan Terhadap ChatGPT Berdasarkan Demografi Pengguna
Penggunaan ChatGPT yang semakin tinggi, khususnya dalam bidang pendidikan, menimbulkan potensi ketergantungan pengguna terhadap teknologi Artificial Intelligence (AI). Penelitian ini bertujuan mengklasifikasikan tingkat ketergantungan pengguna terhadap ChatGPT berdasarkan faktor demografi dan pola penggunaan menggunakan algoritma Decision Tree. Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan 200 data sekunder yang telah melalui tahap preprocessing. Proses pemodelan dilakukan menggunakan algoritma Decision Tree dan dievaluasi menggunakan operator Performance Classification. Hasil penelitian menunjukkan bahwa atribut ChatGPT sessions menjadi faktor paling dominan dalam menentukan tingkat ketergantungan pengguna, diikuti oleh ChatGPT weekly usages, active weeks, dan employment. Model yang dihasilkan memperoleh nilai accuracy sebesar 97%, yang menunjukkan bahwa algoritma Decision Tree memiliki performa yang sangat baik dalam mengklasifikasikan tingkat ketergantungan pengguna terhadap ChatGPT. Hasil penelitian juga menunjukkan bahwa pola penggunaan lebih berpengaruh dibandingkan faktor demografi dalam menentukan tingkat ketergantungan pengguna terhadap teknologi AI.
Hak Cipta (c) 2026 Wijayanti Kusuma Sari, Handini Arga Damar Rani Handini, Kurniawati, Dewi Purnamasari
Evaluasi Komparatif Model Embedding untuk Pencarian Semantik Dokumen Institusional Indonesia
Penelitian ini menyajikan evaluasi komparatif terhadap berbagai model embedding dalam konteks pencarian semantik pada dokumen institusional berbahasa Indonesia. Permasalahan yang dikaji berkaitan dengan keterbatasan sistem pencarian tradisional berbasis kata kunci yang sering gagal mengambil dokumen relevan karena ketidaksesuaian kosakata antara kueri pengguna dan redaksi dokumen. Penelitian ini membandingkan Sentence-BERT, Multilingual E5, dan M3-Embedding pada skenario pengambilan dokumen Indonesia. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa M3-Embedding (All) mengungguli model lain pada nDCG@10 dan Recall@100, sehingga pemilihan model perlu didasarkan pada evaluasi kontekstual dan spesifik domain
Hak Cipta (c) 2026 kasmawaru kasma, Nurhaedar, Rachmat, Muh. Rafli R
Analisis Pengaruh Teknik Preprocessing terhadap Performa CNN pada Klasifikasi Citra Dataset CIFAR-10
Penelitian ini menganalisis pengaruh teknik preprocessing citra terhadap performa Convolutional Neural Network (CNN) pada dataset CIFAR-10. Teknik yang dievaluasi meliputi normalisasi piksel, augmentasi data, dan filter median yang disusun dalam empat kondisi eksperimen: kontrol, normalisasi, normalisasi+augmentasi, serta normalisasi+augmentasi+median. Setiap kondisi dijalankan sebanyak lima kali menggunakan seed berbeda untuk memperoleh rerata dan standar deviasi. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa kondisi kontrol memperoleh akurasi uji tertinggi sebesar 86,42% ± 0,37%, sedangkan normalisasi menghasilkan akurasi yang hampir setara sebesar 86,36% ± 0,28%. Penambahan augmentasi menurunkan akurasi uji menjadi 79,48% ± 2,80%, dan kombinasi normalisasi, augmentasi, serta median filter menghasilkan akurasi terendah sebesar 76,20% ± 2,88%. Temuan ini menunjukkan bahwa preprocessing tambahan yang diuji belum mampu meningkatkan akurasi CNN pada konfigurasi eksperimen ini. Penurunan terutama terjadi pada kelas hewan seperti bird, cat, dog, dan deer, yang mengindikasikan bahwa augmentasi dan median filter dapat mengurangi informasi visual penting pada citra beresolusi rendah.
Hak Cipta (c) 2026 Dannu Purwanto, Alwan Fadlurohman
Analisis Peramalan Suhu Permukaan Bumi di Kota Semarang Menggunakan Regresi Nonparametrik dengan Estimator Deret Fourier Berdasarkan Penalized Least Square (PLS)
Perubahan iklim global yang ditandai oleh peningkatan suhu permukaan menjadi isu penting, terutama di wilayah perkotaan dengan tingkat urbanisasi tinggi seperti Kota Semarang. Peningkatan suhu dapat memengaruhi kualitas lingkungan dan kenyamanan masyarakat, sehingga diperlukan pemodelan dan peramalan yang akurat untuk memahami pola perubahannya. Penelitian ini bertujuan membentuk model regresi nonparametrik menggunakan estimator deret Fourier dengan optimasi Penalized Least Square (PLS) serta meramalkan suhu permukaan di Kota Semarang. Parameter optimal ditentukan berdasarkan nilai Generalized Cross Validation (GCV) minimum. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model terbaik diperoleh pada koefisien Fourier dengan lambda optimal 0,00027 dan GCV minimum 0,81182. Model menghasilkan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 1,203717% dengan akurasi 98,7963%, yang termasuk kategori sangat baik. Hasil ini menunjukkan bahwa pendekatan deret Fourier berbasis PLS efektif dalam memodelkan dan meramalkan suhu permukaan di Kota Semarang.
Hak Cipta (c) 2026 Ihsan Fathoni Amri, Tiani Wahyu Utami, Dannu Purwanto, Alwan Fadlurohman, Ariska Fitriyana Ningrum, Saeful Amri
Hybrid Intelligent System Berbasis Decision Tree, Fuzzy Logic, dan PSO untuk UMKM
Penelitian ini membandingkan model baseline Decision Tree dengan Hybrid Intelligent System (HIS) yang mengintegrasikan Decision Tree, Fuzzy Inference System (FIS), dan Particle Swarm Optimization (PSO) untuk prediksi numerik berbasis dataset simulasi UMKM. Dataset dibagi menjadi 70% data training dan 30% data testing. Decision Tree digunakan untuk mempelajari hubungan fitur UMKM, yaitu omset, biaya, jumlah pegawai, dan lama usaha, dengan target numerik. Pada HIS, aturan awal diperoleh dari struktur Decision Tree, kemudian dimodelkan dalam FIS dan dioptimasi menggunakan PSO. Hasil pengujian menunjukkan bahwa HIS menurunkan MAE sebesar 18,81% dan RMSE sebesar 29,30%, serta meningkatkan R² dari -0,47 menjadi 0,27. Temuan ini menunjukkan bahwa HIS lebih adaptif dalam menangani variasi dan ketidakpastian data UMKM sehingga dapat mendukung pengambilan keputusan berbasis data.
Hak Cipta (c) 2026 sukirno kasau, Amiruddin A, Nur Islamuddin
Karakterisasi Peluruhan Energi Akustik (Reverberation Time) pada Beton Ringan Berbasis Material Biokomposit
Permasalahan kebisingan di lingkungan perkotaan menuntut pengembangan material konstruksi yang tidak hanya kuat secara struktural tetapi juga memiliki kinerja akustik yang baik. Penelitian ini bertujuan menganalisis karakteristik waktu dengung (reverberation time) pada beton akustik berbasis sabut kelapa dan styrofoam sebagai material ramah lingkungan. Metode yang digunakan adalah eksperimen melalui pengujian langsung pada ruang nyata dengan parameter T20, T30, dan early decay time (EDT) pada rentang frekuensi 100–3150 Hz. Hasil menunjukkan bahwa nilai T20 berkisar antara 1,09–1,87 detik dan T30 antara 1,15–1,82 detik, dengan kecenderungan menurun pada frekuensi tinggi hingga 0,97–1,24 detik. Nilai waktu dengung yang diperoleh berada di bawah 2 detik, menunjukkan kemampuan material dalam menyerap energi bunyi secara efektif. Dengan demikian, beton berbasis sabut kelapa dan styrofoam berpotensi sebagai solusi material akustik berkelanjutan untuk meningkatkan kualitas kenyamanan ruang.
Hak Cipta (c) 2026 Fahrudin Ahmad, Purwanto
Aplikasi bidancare.com sebagai Sistem Pendukung Keputusan untuk Prediksi Risiko Kehamilan Berbasis Data Kesehatan Ibu
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan Aplikasi BidanCare.com sebagai Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dalam memprediksi risiko kehamilan berbasis data kesehatan ibu. Metode penelitian yang digunakan meliputi pengumpulan data kesehatan ibu hamil, analisis kebutuhan sistem, perancangan dan implementasi aplikasi berbasis web, serta penerapan teknik data mining untuk proses prediksi risiko kehamilan. Pengujian sistem dilakukan menggunakan metode pengujian fungsional (black box testing) dan evaluasi akurasi hasil prediksi berdasarkan data uji. Hasil pengujian menunjukkan bahwa seluruh fungsi sistem berjalan sesuai dengan kebutuhan pengguna dan aplikasi mampu memberikan klasifikasi risiko kehamilan dengan tingkat akurasi yang baik. Aplikasi BidanCare.com diharapkan dapat membantu bidan dalam pengambilan keputusan secara cepat dan tepat serta mendukung deteksi dini risiko kehamilan.
Hak Cipta (c) 2025 Handini Arga Damar Rani Handini, Mohammad Burhan Hanif
AnalisisTroubleshooting Jaringan LAN Menggunakan ICMP pada Cisco Packet Tracer
Protokol Internet Control Message Protocol (ICMP) merupakan protokol pendukung pada lapisan jaringan yang berfungsi menyediakan informasi kendali serta pelaporan kesalahan dalam proses pengiriman paket IP. Pada jaringan Local Area Network (LAN), ICMP banyak digunakan sebagai alat troubleshooting dasar untuk menguji konektivitas, mendeteksi jalur paket, dan menganalisis kegagalan komunikasi antarperangkat. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis efektivitas ICMP dalam menangani permasalahan konektivitas jaringan melalui simulasi LAN menggunakan Cisco Packet Tracer. Metode penelitian dilakukan dengan merancang topologi jaringan sederhana, melakukan konfigurasi IP dan routing, serta mensimulasikan berbagai skenario gangguan seperti kesalahan konfigurasi IP, gateway tidak tersedia, dan pemutusan link jaringan. Pengujian dilakukan menggunakan perintah ping dan traceroute untuk mengamati respon pesan ICMP. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ICMP mampu memberikan informasi diagnostik yang jelas melalui pesan echo reply, destination unreachable, dan request timed out, sehingga memudahkan identifikasi sumber permasalahan jaringan. Penelitian ini menegaskan bahwa ICMP merupakan alat fundamental dalam troubleshooting jaringan berbasis TCP/IP, khususnya untuk pembelajaran dan simulasi jaringan.
Hak Cipta (c) 2025 Michael, Johannes Hamonangan Siregar
Transformasi Fast Fashion di Era Digital: Analisis Strategis SWOT–PEST dalam Meningkatkan Daya Saing Global H&M
Fast fashion mengalami transformasi signifikan akibat digitalisasi dan perubahan perilaku konsumen global. Penelitian ini bertujuan menganalisis daya saing H&M melalui pendekatan SWOT–PEST untuk memahami posisi strategis perusahaan dalam industri yang semakin kompetitif dan terdigitalisasi. Analisis SWOT mengidentifikasi kekuatan H&M seperti jangkauan global dan komitmen keberlanjutan, sementara kelemahan meliputi respons produksi yang kurang cepat dibanding pesaing ultra-fast fashion. Dari sisi PEST, faktor teknologi dan sosial menjadi penggerak utama perubahan, terutama pertumbuhan e-commerce dan tuntutan konsumen terhadap transparansi rantai pasok. Hasil studi menunjukkan bahwa integrasi strategi digital, optimasi supply chain, dan penguatan keberlanjutan merupakan peluang utama untuk peningkatan daya saing global. Temuan ini memberikan dasar bagi perusahaan fast fashion dalam merumuskan strategi adaptif di era digital.
Hak Cipta (c) 2025 Felix Chrisyanto, Trevin Yoris Kenjiro, Soetam Rizky Wicaksono
Rancang Bangun Sistem Pengelolaan Properti Berbasis Web pada Nilaya Resort dan Residences
Nilaya Resort dan Residences mengalami masalah dalam efisiensi operasional karena banyak proses bisnis, seperti pengelolaan penyewaan vila, penjualan properti, dan transaksi pembayaran, masih dikerjakan secara manual. Keadaan ini menyebabkan adanya batasan dalam cara pembayaran serta pengelolaan data yang belum terintegrasi. Studi ini bertujuan untuk menciptakan desain sistem informasi berbasis web dengan menggunakan framework Laravel yang dapat menjadi solusi bagi masalah tersebut. Metode yang diterapkan dalam penelitian ini adalah Siklus Hidup Pengembangan Perangkat Lunak (SDLC), yang meliputi fase pengumpulan informasi melalui wawancara dan penelitian literatur, analisis kebutuhan, perancangan sistem (Usecase, ERD, Sitemap), sampai desain antarmuka. Temuan dari studi ini adalah suatu desain sistem yang lengkap, mencakup proses bisnis yang diusulkan untuk pembelian dan penyewaan properti, serta desain antarmuka pengguna (UI) yang mudah dipahami untuk berbagai pihak seperti admin, staf, pelanggan, dan petugas bank.
Hak Cipta (c) 2025 Antoni Roozaq Pratomo, Soetam Rizky Wicaksono
Perancangan Kursi Antopometri Sebagai Peralatan Praktikum Ergonomi Dan Pengukuran Kerja Di Laboratorium Teknik Industri Universitas Bojonegoro
Dalam keilmuan Teknik Industri terdapat beberapa bidang keahlian antara lain bidang Ergonomi yang mempelajari tentang metode atau cara manusia dalam bekerja. Untuk mempelajari bidang Ergonomi ini diperlukan pengukuran dimensi tubuh manusia atau pengukuran Antopometri. Pengukuran dimensi tubuh ini dapat dilakukan secara manual ataupun menggunakan Kursi Antopometri. Penelitian ini memiliki tujuan supaya peneliti dan mahasiswa dapat menerapkan bidang keahlian Perancangan Produk serta Proses Manufaktur, dengan cara membuat Kursi Antopometri yang dapat digunakan untuk praktikum di Laboratourium Teknik Industri Unigoro. Proses pembuatan ini dilakukan mulai dari pengambilan data sampel untuk ukuran kursi, selanjutnya membuat rancangan produk secara visual serta perancangan material dan urutan manufaktur (assembly) material sampai produk jadi. Setelah produk Kursi Antopometri jadi, maka dilakukan Quality Control dan uji coba kepada praktikan sehingga produk siap dipakai untuk pealaksanaan praktikum. Dengan demikian tujuan penerapan ilmu Teknik Industri serta pengoptimalan proses praktikum Ergonomi dapat berjalan beriringan Keywords: Ergonomi, Kursi Antopometri, Perancangan Produk, Assembly, Quality Control.
Hak Cipta (c) 2025 Ardana Putri Farahdiansari, Ahmad Maulana
Perancangan Ulang UI/UX Website Perpustakaan Universitas Gunadarma Menggunakan Metode User Centered Design
Website perpustakaan berperan sebagai sarana penyedia informasi, pencarian koleksi, dan akses berbagai layanan literasi untuk mendukung kebutuhan sivitas akademika mahasiswa. Website perpustakaan Universitas Gunadarma masih memiliki banyak kekurangan seperti, tata letak yang rumit, navigasi, desain yang sudah lama, dan kurangnya bantuan atau informasi yang dapat diketahui oleh para pengguna. Dalam membaca situasi tersebut, penelitian ini memilih metode User Centered Design (UCD) untuk menyelesaikan proses penulisan. Tujuan utama perancangan kembali pada website perpustakaan ini adalah meningkatkan pengalaman pengguna, perubahan signifikan berdasarkan design guideliness, serta menambahkan fitur live chat untuk membantu pengguna dalam bertanya. Desain website dimodernisasi untuk tampilan yang lebih layak dan estetis, meningkatkan keterbacaan dan kenyamanan visual dalam menggunakannya. Hasil pengujian yang digunakan memiliki 3 tahap metode berdasarkan pengalaman pengguna, UEQ untuk penilaian pada perancangan lama yang mendapatkan hasil “bad” atau belum layak, SUS untuk perancangan baru mendapatkan usability 80,15 atau grade A, dan UAT dengan persentase sebesar 89,92% yang menghasilkan kelayakan atau perancangan yang direkomendasi berdasarkan pengalaman responden.
Hak Cipta (c) 2025 Exsi Ninik Ismayanti, Kemal Ade Sekarwati
Analisis Kelayakan Penggunaan Sistem Payroll Absenku melalui Usability Testing
Sistem payroll merupakan komponen penting dalam operasional perusahaan, yang berfungsi untuk mengelola data karyawan dan proses penggajian. Namun, sistem ini sering menghadapi masalah usability yang dapat mengurangi efektivitas dan efisiensinya. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi kelayakan sistem payroll Absenku melalui usability testing dengan pendekatan self-testing. Metode ini melibatkan simulasi skenario pengguna untuk mengukur efektivitas, efisiensi, dan pengalaman pengguna dalam menyelesaikan tugas-tugas utama, seperti pengelolaan data karyawan dan pengaturan payroll. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem memiliki beberapa kekurangan, termasuk kurangnya validasi pada fitur-fitur kritis, yang dapat memengaruhi integritas data. Meskipun demikian, sistem dinilai efisien dalam proses operasionalnya. Berdasarkan temuan ini, disarankan perbaikan desain antarmuka dan penambahan mekanisme validasi data. Kesimpulannya, sistem payroll Absenku memerlukan pengembangan lebih lanjut agar dapat diterapkan secara optimal dalam operasional perusahaan.
Hak Cipta (c) 2025 Jeffrey Andika Putra, Yohanes Pebvikho Tandianus, Soetam Rizky Wicaksono
Penerapan Model Dromey dalam Pengukuran Kualitas Sistem Manajemen Bisnis Jubelio.com
Penelitian ini menganalisis kualitas perangkat lunak Jubelio.com menggunakan model Dromey, dengan fokus pada atribut fungsional dan non-fungsional seperti efisiensi, maintainability, dan correctness. Hasil analisis menunjukkan bahwa Jubelio efektif dalam mengelola operasional bisnis, terutama dalam sinkronisasi stok otomatis antar toko dan gudang, yang secara signifikan mengurangi redundansi input data. Arsitektur berbasis cloud memungkinkan pembaruan sistem otomatis tanpa mengganggu operasional pengguna, meningkatkan maintainability. Integrasi API WhatsApp sebagai contoh external correctness menunjukkan kemampuan sistem dalam berinteraksi dengan layanan eksternal untuk meningkatkan pengalaman pengguna. Meskipun demikian, terdapat area yang perlu diperbaiki, khususnya terkait keandalan sistem. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam pemahaman pengukuran kualitas perangkat lunak dan penerapan model Dromey pada platform manajemen bisnis terpadu.
Hak Cipta (c) 2025 Kevin Christian Dwi Putra Astawa, Aprizal Ferdinand Saragi, Soetam Rizky Wicaksono
Implementasi Notion sebagai Solusi Manajemen Dokumen Digital dan Kolaborasi: Studi Kasus PT. XYZ.
Seiring dengan perkembangan teknologi, pengelolaan data dalam organisasi semakin penting untuk mendukung efektivitas kerja tim. Notion, sebagai aplikasi manajemen data berbasis cloud, menawarkan solusi fleksibel untuk pengelolaan tugas, proyek, dan data dalam satu platform. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi Notion dalam konteks organisasi kecil dan dinamis. Metode yang digunakan adalah studi kasus dengan analisis fitur Notion yang relevan dengan manajemen data serta pengumpulan data melalui wawancara dan survei pengguna. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Notion menawarkan fungsionalitas yang luas, kemudahan penggunaan, dan kemampuan kolaborasi yang efektif. Namun, terdapat keterbatasan terkait pengolahan dokumen berat, kontrol akses, dan ketergantungan pada koneksi internet yang stabil. Kesimpulannya, Notion merupakan solusi manajemen data yang efektif untuk organisasi kecil hingga menengah, meskipun ada beberapa faktor yang perlu dipertimbangkan untuk penggunaan di skala lebih besar.
Hak Cipta (c) 2025 Regina Sheren Putri Vintreswari, Ketangkasen Ekklesia Martina Tarigan, Soetam Rizky Wicaksono
Analisis Barang Outbound Di Warehouse Dengan Metode Association Rules Market Basket Analysis Di Pt Indosat Ooredoo Hutchison Gombel
PT Indosat Ooredoo Hutchison Gombel merupakan salah satu perusahaan penyedia jasa telekomunikasi dan jaringan di Indonesia. Perusahaan ini berada di Jl. Bukit Raya, Kelurahan Ngesrep, Kecamatan Banyumanik Kota Semarang. PT Indosat Ooredoo Hutchison Gombel ini memiliki barang gudang yang digunakan untuk disewakan. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan metode Association Rules Market Basket Analysis dalam menentukan barang keluar secara bersamaan tiap bulannya berdasarkan Rules yang terbentuk dengan menggunakan metode MBA di gudang PT. Indosat Ooredoo Hutchison Gombel dengan menggunakan Google Collab. dan menganalisis barang yang keluar untuk diusulkan pada PT. Indosat Ooredoo Hutchison Gombel. Market Basket Analysis (MBA) merupakan suatu metode analisis atas perilaku konsumen secara spesifik dari suatu golongan/kelompok tertentu. Hal ini berpengaruh bagi pihak PT. Indosat Ooredoo Hutchison Gombel untuk merencanakan pengadaan barang baru di masa depan agar dapat menyesuaikan dengan minat ataupun selera dari pelanggan mereka. Untuk Memenuhi Kebutuhan Tersebut, dilakukanlah pengembangan gudang data dilanjutkan proses analisis memanfaatkan algoritma apriori dalam bahasa pemrograman, Hasil dari penelitian, microwave dan connector memiliki support 50% sebagai barang yang sering keluar secara bersamaan dan network interface and module dan network devices (LAN/WAN) memiliki support 18% sebagai barang yang jarang keluar secara bersamaan .dari hasil ini dapat membantu pihak PT. Indosat Ooredoo Hutchison Gombel Untuk lebih efisien dalam melakukan pengadaan barang untuk inventori Gudang.
Penerapan Metode TOPSIS dengan Jarak Euclidean Terbobot Dalam Menentukan Kesesuaian Pekerjaan Untuk Lulusan Sarjana
Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) lulusan Diploma IV, S1, S2, dan S3 di Indonesia masih cukup tinggi, yaitu sebesar 5,52% pada Februari 2023. Kondisi ini menunjukkan perlunya solusi untuk membantu lulusan, khususnya sarjana sains komputer, mendapatkan pekerjaan yang sesuai. Penelitian ini bertujuan memberikan referensi pekerjaan di bidang teknologi yang sedang banyak dicari dengan menggunakan pendekatan Multi-Criteria Decision-Making (MCDM). Metode yang digunakan adalah TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) dan modifikasinya, Weighted Euclidean Distance TOPSIS (WED-TOPSIS), untuk merangking pekerjaan berdasarkan lima kriteria: keseimbangan kerja dan luar kerja, kompensasi dan keuntungan, peluang karir, penghasilan, serta tingkat kesulitan.
Pemanfaatan Deep Learning Dalam Pembuatan Sistem Kecerdasan Buatan Pendeteksi Kantuk Menggunakan Streamlit (Utilization Of Deep Learning In Manufacturing Artificial Intelligence System For Detecting Drowsiness Using Streamlit)
Faktor kelalaian pengemudi merupakan salah satu faktor yang paling sering menyebabkan terjadinya kecelakaan lalu lintas. Faktor ini disebabkan oleh seorang pengemudi yang mengalami rasa lelah saat berkendara. Kondisi lelah saat berkendara dapat menimbulkan berkurangnya tingkat kewaspadaan terhadap hal yang terjadi di jalan sehingga kelelahan dapat menyumbang lebih dari 25% penyebab dari faktor kecelakaan. Pada saat kondisi lelah ini juga terkadang pengemudi tanpa sadar sudah terlelap sepersekian detik atau sering disebut juga microsleep. Berkembanganya berbagai penelitian tentang kecerdasan buatan salah satunya object detecion, dapat membantu untuk mengklasifikasi dan mempelajari pola visual dari gambar mata pengemudi guna memprediksi apakah pengemudi dalam kondisi kantuk atau tidak. Dalam penelitian ini, Deep Learning telah diterapkan dengan sukses dalam pembuatan sistem deteksi kelelahan atau kantuk. Dalam pembuatan sistem ini menggunakan arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) untuk mengklasifikasi mata pengemudi terbuka atau tertutup secara otomatis. Penulis menggunakan dataset sebanyak 96.000 gambar dengan 2 kelas objek yaitu mata terbuka dan mata tertutup. Hasil penelitian menunjukkan sistem deteksi objek menggunakan metode CNN dapat mengenali objek secara konsisten dengan akurasi 90% pada sebuah video real time yang dipasang pada dashboard mobil dengan jarak 30, 40 dan 50 Cm. Kata Kunci : Artificial Intelligence, Sistem Pendeteksi Kantuk, CNN.
Sistem Layanan Pengaduan Masyarakat Berbasis Websiste Di Kecamatan Batangan
Pengaduan masyarakat merupakan salah satu faktor penting dalam sebuah instansi daerah untuk meningkatkan pelayanan kepada masyarakat. Dalam penelitian ini, mengambil studi kasus di Kabupaten Batangan, masyarakat masih merasa kesulitan untuk menyampaikan keluhan yang ada di lingkungannya kepada pemerintah daerah. Selain itu, terkadang meskipun sudah menyampaikan pengaduan, mereka tidak mendapatkan respon dan realisasi yang baik dari pemerintah karena pengaduan harus disampaikan kepada perangkat desa terlebih dahulu, terkadang tidak disampaikan ke kecamatan. Sehingga orang menyampaikan keluhan mereka di tempat yang salah. Oleh karena itu, perlu adanya sistem layanan pengaduan publik berbasis website sebagai ruang aspirasi yang dapat diakses dengan mudah. Desain website menggunakan bahasa pemrograman PHP dengan MySql sebagai database dengan pemodelan yang diterapkan adalah metode waterfall. Dengan sistem berbasis website ini, dapat memudahkan masyarakat untuk menyampaikan pengaduan dan mendapatkan tanggapan dari camat dan petugas beserta bukti penyelesaian pengaduan dari petugas. Sistem pelayanan pengaduan masyarakat berbasis website di Kabupaten Batangan yang telah dibuat dapat berjalan dengan baik secara fungsional sebagaimana dibuktikan melalui kuesioner, hasil yang diperoleh adalah 70% sangat setuju, 20% setuju dan 5% cukup. Kata Kunci: Layanan Pengaduan, Situs Web, PHP, Kerangka Kerja Codeigner
Pembuatan Website Inventaris Toko Berkah Lestari Menggunakan React JS Dan Firebase
pencatatan stok barang yang tidak terstruktur, yang menyebabkan ketidakefisienan dan potensi kesalahan dalam pengelolaan produk. Untuk mengatasi masalah ini, penelitian ini bertujuan mengembangkan sebuah website inventaris yang dapat meningkatkan efisiensi dan ketepatan manajemen persediaan. Metode pengembangan yang digunakan adalah Software Development Life Cycle (SDLC) dengan model prototype, menggunakan React JS untuk front-end, Express.js untuk back-end, dan Firebase sebagai database. Proses pengembangan meliputi tahapan perencanaan, analisis, perancangan, implementasi, dan uji coba. Setelah website inventaris Toko Berkah Lestari berhasil dibuat, dilakukan uji coba blackbox testing dan validasi input. Hasilnya menunjukkan bahwa website berjalan dengan baik dan telah dihosting, sehingga dapat diakses melalui tautan https://berkah-lestari-4c4d4dc7163e.herokuapp.com. Dengan adanya website inventaris, Toko Berkah Lestari dapat memenuhi kebutuhan pengelolaan inventarisnya secara lebih efektif
Prediksi Kepuasan Pelanggan Aplikasi Tiktok dengan Metode Naive Bayes Classifier
Kegiatan berbelanja secara online telah merajalela dikalangan masyarakat Indonesia. Salah satu platform yang menyediakan layanan belanja online atau e-commerce adalah aplikasi TikTok. TikTok merupakan media sosial untuk menciptakan video dengan tempo pendek yang dilengkapi dengan spesial efek yang mudah digunakan. TikTok menjadi populer dikalangan masyarakat Indonesia setelah terciptanya fitur e-commerce. Namun, kini kompetisi aplikasi penyedia e-commerce makin ketat. Salah satu faktor penting bagi keberlangsungan hidup suatu perusahaan adalah kepuasan pelanggan. Dengan terciptanya kepuasan pelanggan yang baik akan menjadi suatu keuntungan bagi perusahaan tersebut. Maka perlu diadakan penilaian tingkat kepuasan pelanggan pada pengguna fitur e-commerce aplikasi TikTok. Tujuan penelitian ini adalah mengetahui tingkat kepuasan pelanggan dalam berbelanja menggunakan aplikasi TikTok dengan menerapkan data mining pada metode naïve bayes. Naïve bayes merupakan algoritma data mining yang dapat menghasilkan tingkat akurasi yang baik, Indikator yang digunakan pada penelitian ini adalah biaya, kemudahan akses, kualitas produk dan harga. Data yang digunakan pada penelitian ini berasal dari penyebaran kuesioner terhadap 100 responden yang pernah melakukan transaksi menggunakan aplikasi TikTok. Pengolahan data dilakukan secara urut berdasarkan metode knowledge discovery database dan menggunakan alat bantu RapidMiner. Tingkat akurasi yang dihasilkan dari pengolahan data tersebut adalah 85% dengan perbandingan data training dan data testing sebesar 80:20. Keywords : Kepuasan Pelanggan; Naïve Bayes; TikTok
Analisis Prediksi Kemenangan Tim Pada Game Mobile Legends Bang Bang Mengunakan Metode Naïve Bayes Classifier
Game online Mobile Legend: Bang Bang (MLBB) kini termasuk dalam game yang dipertandingkan di SEA Games cabang eSport. Menang atau kalah dalam sebuah permainan merupakan hal yang wajar, namun probabilitas kekalahan para player baru maupun lama akan lebih besar jika tidak memahami permainan tersebut. Penelitian ini dilakukan agar para pemain game MLBB dapat meningkatkan peluang kemenangan melalui presentase dari hasil analisis susunan tim mereka. Prediksi kemenangan pada game MLBB dianalisis menggunakan faktor faktor kemenangan dengan metode Naïve Bayes. Variabel yang digunakanpun merupakan faktor dasar, seperti ability effect, durability, offense, dan difficulty. Dari penelitian yang dilakukan, didapatkan hasil akurasi, presisi, dan recall menggunakan Excel sebesar 80%, 91%, dan 77% dengan 16 prediksi benar dari 20 pertandingan. Penggunaan Naïve Bayes menggunakan Excel mencapai hasil yang yang cukup memuaskan, karena akurasi yang dihitung merupakan akurasi setiap tim. Kata kunci: Game online, Mobile Legends: Bang-Bang, metode Naïve Bayes, Excel
Certainty Factor pada Sistem Pendukung Intervensi Stunting Balita
Kondisi stunting pada balita, disebabkan oleh kurangnya asupan gizi dan infeksi kronis, merupakan masalah serius di negara-negara berpenghasilan rendah. Penelitian ini bertujuan menerapkan Metode Certainty Factor dalam sistem pendukung keputusan untuk intervensi stunting. Pendekatan ini memanfaatkan logika fuzzy untuk menghitung dan mengevaluasi faktor-faktor ketidakpastian dalam intervensi stunting pada balita. Metode ini berhasil memberikan tingkat akurasi yang signifikan, mencapai 83% berdasarkan enam data diagnosis preferensi stunting yang diuji. Studi ini menunjukkan potensi aplikasi Metode Certainty Factor dalam sistem pendukung keputusan untuk meningkatkan efektivitas intervensi stunting pada balita.
Pengembangan Sistem IoT Pengukur CO pada Kendaraan: Analisis Varian Emisi
Penelitian ini mengembangkan alat pengukur konsentrasi gas karbon monoksida (CO) berbasis Internet of Things (IoT) dengan sensor MQ-7 dan mikrokontroler NodeMCU ESP8266. Alat ini menyimpan data secara real-time pada database Firebase, dapat diakses melalui aplikasi mobile. Rekayasa metodologi meliputi desain konsep, detail desain, prototipe, dan instrumen pengujian. Hasil alat menunjukkan memberikan informasi konsentrasi CO secara real-time dan dapat mengidentifikasi kombinasi sistem pembakaran dan bahan bakar dengan konsentrasi terendah dan tertinggi. Klasifikasi menggunakan model Decision Tree Classifier dengan akurasi 60%. Penelitian ini kontributif dalam pengembangan pemantauan emisi gas kendaraan bermotor melalui pendekatan IoT yang efektif.
Implementasi Metode Profile Matching dalam Proses Seleksi Bantuan UMKM di Indonesia
Pemerintah Indonesia memberikan bantuan Usaha Mikro, Kecil dan Menengah (UMKM) berupa dana dan pelatihan UMKM kepada pelaku UMKM di Indonesia. Dalam proses penerimaan bantuan UMKM tersebut masih banyak kendala yang dihadapi oleh petugas UMKM seperti proses seleksi masih membutuhkan waktu lama sehingga sering terjadi keterlambatan penerimaan bantuan UMKM. Selain itu, terdapat juga masalah dalam melakukan seleksi penerima bantuan UMKM, petugas bantuan UMKM masih melakukanya secara konvensional dan belum adanya standar untuk menghitung dalam melakukan proses seleksi dan harus menilai berdasarkan kriteria yang telah ada. Penelitian ini mengajukan solusi seleksi Penerima Bantuan UMKM menggunakan algoritma Profile Matching. Dalam penerapan algoritma Profile Matching bekerja berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan dengan memberikan hasil berupa perangkingan terhadap data pemohon bantuan UMKM. Adapun kriteria yang digunakan dalam penerimaan bantuan UMKM penerima bantuan aspek usaha UMKM yaitu: Jumlah Tenaga Kerja, Modal Awal, Lama Usaha, Omset, dan aspek prinsip 5C yaitu Character, Capity, Capital, Collateral, Conditions.
Penerapan Metode WP Dalam Menentukan Barang Paling Diminati Di Toko Aksesoris
Toko Lovabel merupakan perusahaan yang bergerak di bidang aksesoris. Jenis penelitian ini adalah penelitian kuantitatif dan analisis yang digunakan adalah analisis deskriptif. Dalam menghadapi permasalahan persaingan bisnis, terdapat beberapa permasalahan yang sering terjadi salah satunya yaitu belum memiliki prosedur dalam menentukan barang yang paling diminati oleh pelanggan. Penentuan yang dilakukan saat ini belum terstruktur dan dapat bervariasi dari waktu ke waktu. Hal ini dapat menjadi tantangan yang signifikan dalam upaya memenangkan persaingan dan membangun pangsa pasar yang kuat. Kinerja dari metode WP mampu melakukan perkalian terbobot pada setiap kriteria setelah di pangkatkan dan hasil keputusan berupa perankingan. Kriteria yang digunakan terdiri dari harga, kualitas produk, jumlah barang yang terjual, diskon barang, lama pengiriman, dan sistem pembayaran. Sehingga pemilihan penentuan barang terhadap pelanggan perlu dilakukan dengan menggunakan metode yang tepat sesuai dengan standar perusahaan yaitu WP (Weight Product) dengan tujuan untuk mengoptimalkan keputusan bisnis serta membantu perusahaan dalam menilai maupun membandingkan barang-barang yang berbeda berdasarkan kriteria yang relevan.
Pengukuran Kualitas Perangkat Lunak Manager.io pada Model FUPRS
Pengukuran ini bertujuan untuk mengukur kualitas perangkat lunak sistem informasi akuntansi Manager.io menggunakan metode FUPRS (Functionality, Usability, Performance, Reliability, dan Supportability). Fokus utama terletak pada tiga dimensi: functionality, usability, dan performance. Evaluasi functionality dilakukan melalui identifikasi dan pemetaan fitur utama serta pengujian untuk memastikan setiap fungsi bekerja sesuai dengan spesifikasi. Usability dievaluasi berdasarkan umpan balik pengguna, efisiensi penggunaan, dan konsistensi antarmuka. Performance diukur melalui pengujian kinerja di bawah berbagai kondisi beban kerja, termasuk respon waktu dan efisiensi pemrosesan data. Hasil menunjukkan bahwa Manager.io memiliki fitur akuntansi yang lengkap dan fleksibel, kemudahan penggunaan yang tinggi, serta kinerja yang responsif. Namun, perangkat lunak ini memiliki keterbatasan dalam interoperabilitas dan aspek keamanan yang perlu ditingkatkan. Metode FUPRS terbukti efektif dalam memberikan evaluasi yang komprehensif dan fleksibel sesuai kebutuhan spesifik, memastikan perangkat lunak ini dapat memenuhi kebutuhan saat ini dan masa depan.
Penentuan Reseller Terbaik Dengan Metode SAW (Simple Additive Weighting)
Peran yang dimainkan oleh reseller memiliki signifikansi besar dalam suatu proses penjualan. Kehadiran reseller yang memiliki keterampilan dan kompetensi tinggi sangat diperlukan untuk meningkatkan nilai penjualan secara efektif. Menurunnya angka penjualan produk Roticoklatku, salah satunya adalah disebabkan oleh pasifnya aktivitas jual beli dari reseller. Untuk mengatasi masalah ini, memberikan penghargaan kepada reseller yang mencapai kinerja terbaik dapat menjadi faktor motivasi yang kuat, mendorong mereka untuk bersaing secara sehat dan secara tidak langsung dapat menaikkan angka penjualan produk Roticoklatku. Penentuan reseller terbaik sendiri dilakukan dengan menerapkan sistem pendukung keputusan dengan metode Simple Additive Weighted (SAW) Data yang dikumpulkan berasal dari wawancara, observasi, dan studi pustaka. Hasil penelitian ini menghasilkan kategori peringkat terbaik dengan nilai akhir sebesar 0,94. Oleh karena itu, sistem pendukung keputusan metode Simple Additive Weighted (SAW) ini dianggap layak digunakan oleh pengguna karena dapat membantu proses penentuan reseller terbaik dengan baik dan cepat.
Penerapan Sistem Pendukung Keputusan pada pemilihan handphone gaming 2023 menggunakan metode Simple Additive weighting (SAW)
Mencari rekomendasi pemilihan ponsel dengan sistem pendukung keputusan menggunakan metode SAW (Simple Additive Weighting) dengan aplikasi ini, diharapkan pengguna/konsumen mendapatkan peringkat merek ponsel dan skor akhir untuk alternatif perbandingan ponsel yang berbeda. BAGUS. Hasil penelitian ini memberikan saran pada ponsel yang mempunyai nilai perhitungan Simple Additive Weight (SAW) tertinggi dan perhitungan menggunakan metode SAW yang mempunyai nilai akurasi 100%, berdasarkan perbandingan perhitungan manual dan perhitungan sistem. mendukung keputusan seleksi.