..:: Journal Identity ::.. Title Jurnal Sains Informatika Terapan (JSIT) e-ISSN 2828-1659 Issue Frequency Februari, Juni, Oktober DOI Prefiks https://doi.org/10.62357/jsit Main Indexing Google Scholar, Copernicus, SINTA, Garuda, One Search Publisher and Address Riset Sinergi Indonesia (RISINDO) Website Publisher rcf-indonesia.org Editor in Chief Radiyan Rahim, S.Kom., M.Kom License Creative Commons Attribution 4.0 International license (Attribution 4.0 International (CC BY 4.0). ================================================================================================== PENGUMUMAN PENTING: WASPADA PENIPUAN PUBLIKASI ================================================================================================== Sehubungan dengan maraknya aksi penipuan yang mengatasnamakan Jurnal Sains Informatika Terapan (JSIT), kami mengimbau seluruh penulis untuk berhati-hati: 1. Pengelola JSIT TIDAK PERNAH mengeluarkan Letter of Acceptance (LoA) atau meminta transfer biaya publikasi via WhatsApp dari nomor yang tidak dikenal. 2. LoA yang sah HANYA diterbitkan setelah artikel melalui proses review dan berstatus "Accepted" di dalam sistem OJS ini. 3. Segala bentuk informasi, verifikasi LoA, serta konfirmasi pembayaran HANYA diakui jika melalui jalur resmi berikut: • WhatsApp / Telp Official : 0823-6436-6820 • Email Resmi : jsit@rcf-indonesia.org (atau jsit.risindo@gmail.com) 4. PENGECUALIAN TANGGUNG JAWAB (DISCLAIMER): Segala bentuk tagihan atau instruksi transfer di luar kontak resmi di atas adalah MURNI PENIPUAN. Pengelola JSIT TIDAK BERTANGGUNG JAWAB atas segala bentuk kerugian material maupun non-material yang timbul akibat kelalaian penulis dalam melakukan transaksi ke pihak lain. Mohon abaikan dan segera laporkan kepada kami jika Anda menerima pesan mencurigakan. ===================================================================================================== Kami mengundang Anda untuk mempertimbangkan Jurnal Sains Informatika Terapan (JSIT) sebagai tempat untuk berbagi penelitian, model, dan praktik terbaik baru yang memajukan berbagai bidang Seperti: Sistem Penunjang Keputusan Kecerdasan Buatan Sistem Komputer Sistem Informasi Informatika Data Mining Computer Vision Robotik Jaringan Komputer Teknologi Desain Interaktif dan Visualisasi Digital Teknologi Informasi untuk Manajemen dan Bisnis Teknologi Informatika dalam Pendidikan Digital. Silakan hubungi kami untuk pertanyaan apa pun di jsit.risindo@gmail.com Atau klik menu kontak tuk respons yang lebih cepat. Klik di sini untuk pengiriman online, dan templat artikel. Semua naskah yang dikirimkan harus sesuai dengan kebijakan JSIT sebagaimana dijelaskan dalam Pernyataan Etika Publikasi dan Malpraktik berdasarkan Pedoman Praktik Terbaik COPE, Direktori Jurnal Akses Terbuka (DOAJ), dan Asosiasi Penerbitan Ilmiah Akses Terbuka (OASPA) untuk prinsip transparansi dan praktik terbaik untuk publikasi ilmiah. Sebelum penyerahan, Anda harus memastikan bahwa makalah Anda disiapkan menggunakan Templat makalah JSIT, telah diperiksa dan dipoles dengan cermat, dan sesuai dengan pedoman penulis. Pengajuan Online Sudah memiliki nama pengguna/kata sandi untuk JSIT? LANJUT KE LOGIN. Perlu Username/ Password ? MASUK KE REGISTER Registrasi dan login diperlukan untuk mengirimkan barang secara daring dan untuk memeriksa status pengiriman terkini.
Analisis Sentimen Multi-Bahasa Pada Media Sosial Menggunakan Hybrid Transformers Dan Contextual Embeddings
Analisis sentimen di media sosial telah menjadi aspek penting dalam memahami persepsi publik terhadap merek, topik, atau peristiwa tertentu. Namun, tantangan signifikan muncul ketika menganalisis konten multibahasa yang mencerminkan keragaman pengguna global. Penelitian ini mengusulkan pendekatan hibrida yang mengintegrasikan Transformer dan Contextual Embeddings untuk meningkatkan akurasi analisis sentimen lintas bahasa. Metode ini menggabungkan kekuatan Transformer dalam menangkap konteks semantik yang mendalam dengan Contextual Embeddings yang mampu merepresentasikan nuansa linguistik spesifik untuk setiap bahasa. Dataset penelitian mencakup komentar dari berbagai platform media sosial dalam lima bahasa: Indonesia, Inggris, Mandarin, Spanyol, dan Arab. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa pendekatan hibrida ini mencapai akurasi 94,2% dan skor F1 sebesar 0,932, melampaui model BERT mandiri sebagai dasar, yang hanya mencapai 89,5%. Temuan ini menegaskan efektivitas pengintegrasian beberapa embedding dalam mengatasi keunikan setiap bahasa. Penelitian ini berkontribusi pada pengembangan sistem analisis sentimen yang lebih kuat dan adaptif terhadap keragaman linguistik dalam ekosistem media sosial global.
Copyright (c) 2026 Jurnal Sains Informatika Terapan https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Sistem Informasi Geografis Untuk Pemetaan Infrastruktur Pelayanan Publik Di Kota Bandung
Perkembangan kota membutuhkan adanya layanan publik yang merata dan mudah dijangkau oleh masyarakat. Kota Bandung sebagai salah satu kota besar di Indonesia memiliki berbagai jenis infrastruktur pelayanan publik yang tersebar di berbagai wilayah, seperti fasilitas pemerintahan, kesehatan, keamanan, keagamaan, dan perbankan. Namun, informasi mengenai penyebaran serta tingkat keseragaman fasilitas tersebut belum sepenuhnya terpadu dalam satu sistem yang mudah digunakan. Penelitian ini bertujuan untuk menyusun dan mengembangkan Sistem Informasi Geografis berbasis web (WebGIS) yang digunakan untuk memetakan infrastruktur pelayanan publik di Kota Bandung serta melakukan analisis mengenai sebaran persebarannya secara spasial. Metode penelitian yang digunakan mencakup pengumpulan data berupa data spasial dan data non-spasial, pengolahan data dengan menggunakan perangkat lunak SIG, serta pembuatan WebGIS sebagai sarana visualisasi dan analisis. Penelitian ini menunjukkan bahwa WebGIS memiliki kemampuan untuk menampilkan informasi tentang distribusi fasilitas layanan publik secara interaktif, serta membantu dalam mengenali daerah yang masih mengalami keterbatasan akses terhadap layanan tertentu. Sistem ini diharapkan dapat menjadi alat bantu dalam proses pengambilan keputusan oleh pemerintah daerah, sehingga dapat mendukung upaya pembagian pelayanan publik secara merata di Kota Bandung.
Evaluasi Penggunaan Sistem Informasi Keluarga BKKBN Pada Lingkungan Kerja Kabupaten Padang Pariaman Menggunakan Metode PIECES
Sistem Informasi Keluarga (SIGA) merupakan aplikasi yang dibangun oleh BKKBN sebagai sarana pengelolaan pusat data keluarga dan pelaporan pelaksanaan kegiatan banggakencana diseluruh lingkungan kerja BKKBN yang pada implementasinya di lingkungan kerja Kabupaten Padang Pariaman oleh PKB dan PLKB Non ASN masih ditemukan kendala sehingga diperlukan evaluasi sistem menyeluruh. Penelitian ini mengidentifikasi permasalahan penggunaan SIGA dengan membangun sistem evaluasi yang mampu menghitung efektifitas penggunaan berdasarkan kepuasan pengguna dengan pengukuran skala likert menggunakan enam variabel metode PIECES yaitu Performance, Information and Data, Economics, Control, Effiency, Service. Sistem evaluasi dikembangkan dengan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL untuk penyebaran kuesioner, pengolahan data, dan pelaporan hasil. Dataset penelitian berupa data primer hasil kuesioner skala Likert dari 53 responden yang diolah menjadi skor rata-rata per variabel dan keseluruhan. Hasil evaluasi menunjukkan rata-rata skor 4,12 kategori puas, variabel tertinggi diperoleh Economics dengan skor 4,44 kategori sangat puas dan terendah diperoleh Performance dengan skor 3,78 kategori puas, sehingga aspek performance kinerja menjadi prioritas peningkatan. Hasil penelitian ini menunjukkan adanya hubungan positif antara skor evaluasi dan penggunaan SIGA di lapangan oleh pengguna, serta memberikan laporan hasil evaluasi yang di lengkapi dengan rekomendasi strategis bagi BKKBN pusat dalam penyempurnaan aplikasi SIGA dengan menyediakan mekanisme evaluasi berkala, terstruktur, dan terdokumentasi.
Sistem Informasi Keuangan Pada Koperasi Pegawai Republik Indonesia Balaikota Payakumbuh Menggunakan Metode Single Moving Average
The objective of this research is to design a web-based revenue prediction system for Koperasi Pegawai Republik Indonesia Balaikota Payakumbuh in order to facilitate better revenue planning. The planned system's goal is to help management board make more accurate, efficient, and methodical forecasts of future income using the historical data that is currently accessible. Monthly total income from the cooperative over a year are included in the data set utilized in this study, forming the foundation for the prediction method. The Single Moving Average (SMA) is the approach used by the system. It predicts revenue for the upcoming period by averaging the revenue from the previous few periods. Additionally, the Mean Absolute Percentage Error (MAPE) is used to assess the accuracy of the prediction outcomes in order to ascertain the degree of forecasting error. The testing data indicate that the constructed system achieves a MAPE value of 6.63%, which is considered to be highly accurate. These results show that the suggested system can aid management board in making more informed judgments about revenue planning for future periods.
Rancang Bangun Customer Relationship Management (CRM) Sebagai Strategi Marketing Pada CV. Duta Desa Baru Tour & Travel Berbasis Web
Perkembangan teknologi informasi yang pesat mendorong perusahaan jasa untuk memanfaatkan sistem informasi guna meningkatkan kualitas pelayanan dan efektivitas strategi pemasaran. CV. Duta Desa Baru Tour & Travel masih menghadapi beberapa permasalahan, seperti proses pemesanan tiket yang masih dilakukan secara manual, pengelolaan data pelanggan yang belum terintegrasi dengan baik, serta hubungan perusahaan dengan pelanggan yang belum dikelola secara optimal. Kondisi tersebut menyebabkan pelayanan menjadi kurang efisien, potensi kesalahan pencatatan data meningkat, serta menyulitkan perusahaan dalam melakukan evaluasi dan pengambilan keputusan pemasaran. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem Customer Relationship Management (CRM) berbasis web sebagai strategi marketing untuk meningkatkan kualitas pelayanan dan memperkuat hubungan dengan pelanggan. Metode yang digunakan meliputi analisis sistem yang sedang berjalan, perancangan sistem menggunakan Unified Modeling Language (UML), serta implementasi sistem berbasis web dengan database terintegrasi. Sistem CRM yang dibangun mampu mengelola data pelanggan, pemesanan tiket, interaksi pelanggan, serta menghasilkan laporan secara otomatis dan akurat. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem CRM berbasis web dapat meningkatkan efisiensi operasional, mempercepat proses pelayanan, meningkatkan akurasi pengelolaan data, serta membantu perusahaan dalam memahami kebutuhan pelanggan sehingga strategi pemasaran dapat dilakukan dengan lebih tepat sasaran.
Penerapan Metode Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA) dalam Penentuan Menu Terfavorit di Sero Caffe
This study discusses the application of the Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA) method in a mobile-based Decision Support System to determine the most favorite menu at Sero Caffe. The problem faced is that the process of determining the best menu is still subjective and has not been supported by structured data analysis. This study aims to design a system that can assist management in making objective decisions based on several evaluation criteria, namely taste, price, popularity, and health. The data were obtained from customer evaluations of the available menus and then processed using the MOORA method stages, including the construction of the decision matrix, normalization, weighting, and ranking of alternatives. The results show that the developed decision support system is able to provide accurate and systematic recommendations for the most favorite menu, thereby improving the effectiveness of decision making and supporting business strategy development at Sero Caffe.
Perancangan Dan Implementasi Sistem Informasi Terintegrasi Desa Madukoro Baru Berbasis Website
This study focuses on the development of an Integrated Village Information System for Madukoro Baru Village, Kotabumi District, North Lampung Regency, aimed at enhancing public service efficiency and information dissemination. Despite the village's significant human and natural resources, current communication relies heavily on face-to-face meetings, leading to information gaps. To address these issues, a web-based system was designed using React, Express, Tailwind CSS, and MariaDB. The system was developed and tested using a comprehensive dataset comprising over 500 population records, 10+ village asset entries, and 12 months of historical administrative logs. It integrates six core modules: population administration, village asset management, news, event agendas, statistics, and complaints. Data collection utilized primary sources (interviews and observations) and secondary sources (official village documents). The development adopted a hybrid methodology combining Rapid Application Development (RAD) and Waterfall approaches. Black-box testing validated that all modules function correctly according to planned scenarios. Implementation results demonstrate that this system, capable of processing real-time data for over 1,000 residents, facilitates transparent access to information and streamlines administrative processes. This study presents a scalable digital platform that bridges the gap between manual processes and modern e-governance.
Penerapan Teknik Google Dorking Untuk Identifikasi Kerentanan Sensitive Data Exposure Menggunakan Google Hacking Database (GHDB) Dengan Metode Focused Crawling: Studi Kasus Situs NASA
Di era digital saat ini, kebocoran data sensitif (Sensitive Data Exposure) menjadi ancaman serius bagi integritas organisasi, sering kali disebabkan oleh kesalahan konfigurasi izin akses misalnya studi kasus ini yaitu pada layanan penyimpanan awan seperti Google Drive dan Spreadsheet. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem audit keamanan otomatis bernama DorkWatch untuk mengidentifikasi potensi kebocoran data pada domain nasa.gov. Penelitian ini memanfaatkan sumber data primer berupa aset digital yang terindeks pada domain nasa.gov dan subdomain terkait, yang dikumpulkan secara real-time melalui pemanfaatan 5 kueri dork spesifik dari Google Hacking Database (GHDB) yang menargetkan ekosistem Google Workspace. Dalam proses pengujian yang dilakukan, dengan limit 25 hasil pencarian sistem berhasil mengekstraksi dataset yang mencakup tautan layanan penyimpanan awan publik (Google Drive dan Docs) dari konten HTML serta metadata file PDF menggunakan Regular Expression (Regex) dengan metode Focused Crawling. Dataset yang dihasilkan kemudian diklasifikasikan secara otomatis ke dalam 2 kategori utama, yaitu Docs Exposure dan Drive Exposure. Sistem ini dibangun menggunakan bahasa pemrograman Python dengan kerangka kerja Flask, dan menerapkan teknik Google Dorking berbasis Google Hacking Database (GHDB) untuk pencarian dokumen publik dan metode Focused Crawling untuk penelusuran aset digital secara lebih terarah, serta melakukan analisis risiko otomatis berdasarkan validasi status HTTP dan deteksi kata kunci sensitif. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem DorkWatch efektif dalam menemukan dan mengklasifikasikan aset NASA yang terekspos ke publik, termasuk tautan file Google Docs serta folder dan file Google Drive yang tidak muncul pada hasil pencarian standar, sehingga membuktikan bahwa integrasi metode ini efisien dalam memitigasi risiko kebocoran informasi.
Implementasi Client- Server Pada Sistem Informasi Manajemen Gereja Di Gereja Katolik Paroki Santa Maria Ratu Damai, Tomohon Selatan
The development of information technology opens opportunities for religious institutions to improve the quality of administration and pastoral care. At the Santa Maria Ratu Damai Catholic Church in South Tomohon, congregational data, finances, activities, and documents are still managed using standalone applications. This situation creates various obstacles, such as data inconsistency, limited access, and reporting delays. This study aims to design and develop a church management information system based on a client-server architecture as a solution to these problems. The system was developed using the Rapid Application Development (RAD) method, with Python Flask on the server side, MySQL as the database, and PyQt as a desktop application on the client side. The results of the study indicate that the resulting system is able to centrally integrate congregational data, finances, activities, announcements, documents, and organizational structures. Blackbox testing demonstrated that all features functioned as intended. Furthermore, validity and reliability tests on the effectiveness of the system produced valid and reliable values, so the system is considered suitable for use. The implementation of this system has been proven to increase efficiency, accuracy of data recording, digital document storage, and improve the quality of church administrative services.
Aset Visual Dalam Mendesain Situs Website Umkm Holymoly Parfum Menggunakan Metode Design Thinking
This study aims to explain the process of collecting and organizing visual design assets in website design using Holymoly Parfum as a case study. The purpose of this research is to show how structured asset preparation can support the creation of a consistent and user-friendly website interface. The benefit of this study is to provide guidance for designers, especially in MSME website development, in preparing visual components before the design stage begins. The dataset used in this research consists of visual assets collected during the design process, including product photos, typography, color palettes, icons, layout grids, spacing systems, and interface components created in the design system. This research use design thinking method and qualitative descriptive method with a case study approach. Data were collected through observation of the design workflow, documentation of design assets, and analysis of user interface requirements. The results show that organizing visual assets into a structured system improves visual consistency, speeds up the layout design process, and makes future design modifications easier.
Perancangan Sistem Informasi Antrian Dan Pendaftaran Pasien Berbasis Web Di Puskesmas Sijunjung Untuk Efisiensi Pelayanan
Puskesmas sebagai fasilitas pelayanan kesehatan tingkat pertama dituntut untuk memberikan pelayanan yang cepat, tepat, dan efisien kepada masyarakat. Namun, proses pendaftaran dan pengelolaan antrian pasien di Puskesmas Sijunjung masih dilakukan secara manual melalui penggunaan formulir dan pencatatan arsip, sehingga menyebabkan antrean panjang, meningkatnya waktu tunggu pasien, serta berpotensi menimbulkan kesalahan dalam pengelolaan data. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem informasi antrian dan pendaftaran pasien berbasis web untuk meningkatkan efisiensi pelayanan di Puskesmas Sijunjung. Metode penelitian yang digunakan meliputi observasi, wawancara, dan studi pustaka untuk memperoleh kebutuhan sistem. Pengembangan sistem dilakukan menggunakan System Development Life Cycle (SDLC) dengan model Waterfall yang meliputi tahapan analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Perancangan sistem dimodelkan menggunakan Unified Modeling Language (UML), sedangkan implementasi dilakukan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu menyediakan fitur registrasi pasien, pendaftaran antrian secara online, pengelolaan antrian oleh admin, serta penyajian laporan secara terkomputerisasi. Implementasi sistem ini membuat proses pendaftaran lebih sederhana, pengelolaan antrian lebih sistematis, serta mempermudah petugas dalam mengelola data pasien sehingga mampu meningkatkan efisiensi dan efektivitas pelayanan di Puskesmas Sijunjung.
Perancangan Sistem Informasi Penjualan Tiket Bus Menggunakan Customer Relationship Management Berbasis Web Pada PT Anas Nasional Sejahtera
Perkembangan teknologi informasi mendorong perusahaan transportasi untuk mengoptimalkan sistem pelayanan berbasis digital guna meningkatkan efisiensi operasional dan kualitas layanan kepada pelanggan. PT Anas Nasional Sejahtera sebagai perusahaan transportasi bus masih menerapkan proses penjualan tiket secara manual, sehingga menimbulkan berbagai permasalahan seperti kesalahan pencatatan data, keterlambatan pelayanan, kesulitan dalam pembuatan laporan, keterbatasan akses informasi jadwal, serta belum terintegrasinya pengelolaan data pelanggan secara sistematis. Penelitian ini bertujuan merancang dan membangun sistem informasi penjualan tiket bus berbasis web dengan menerapkan konsep Customer Relationship Management (CRM). Metode penelitian meliputi analisis kebutuhan sistem, perancangan menggunakan pemodelan sistem, implementasi menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL, serta pengujian sistem untuk memastikan setiap fitur berjalan sesuai kebutuhan pengguna. Sistem yang dikembangkan menyediakan fitur registrasi pengguna, pengelolaan jadwal keberangkatan, pemesanan tiket, konfirmasi pembayaran, pengelolaan testimoni pelanggan, serta penyajian laporan penjualan dan laporan transaksi secara real time. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dibangun mampu mempercepat proses transaksi, meminimalkan kesalahan pencatatan, serta meningkatkan efektivitas pengelolaan hubungan pelanggan. Dengan demikian, sistem ini dapat meningkatkan efisiensi operasional serta kualitas pelayanan pada PT Anas Nasional Sejahtera.
Sistem Informasi Berbasis Website Untuk Memesan Jasa Tukang Perbaikan Rumah Berdasarkan Lokasi Terdekat
Transformasi digital menjadi hal yang penting dalam meningkatkan kualitas layanan publik, termasuk layanan perbaikan rumah. Di Kecamatan Ulakan Tapakis, proses mencari dan memesan jasa tukang masih dilakukan secara manual melalui rekomendasi dari orang lain atau pencarian langsung di sekitar lingkungan. Kondisi ini menyebabkan keterbatasan informasi layanan, ketidakefisienan waktu, serta pengelolaan data pemesanan yang belum terstruktur. Selain itu, para tukang lokal juga mengalami kesulitan dalam mempromosikan jasa mereka dan mengelola pesanan secara sistematis. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan sistem informasi pemesanan jasa tukang berbasis web yang memanfaatkan lokasi terdekat. Sistem dikembangkan menggunakan metode Waterfall yang meliputi tahap analisis kebutuhan, perancangan sistem menggunakan Unified Modeling Language (UML), implementasi, serta pengujian sistem. Sistem yang dikembangkan mengintegrasikan teknologi web, manajemen basis data, dan layanan geolokasi untuk mendukung proses pencarian dan pemesanan jasa. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dibangun dapat mempermudah pengguna dalam mencari dan memesan jasa tukang, membantu tukang dalam mengelola data layanan dan pesanan, mendukung pengelolaan data oleh admin, serta meningkatkan efisiensi dibandingkan dengan proses manual.
Analisa Kualitas Website Layanan Pengaduan Disdukcapil Kabupaten Sijunjung Terhadap Kepuasan Pengguna Menggunakan Metode ServQual
Disdukcapil Kabupaten Sijunjung merupakan organisasi perangkat daerah yang menjalankan fungsi pelayanan masyarakat. Website layanan pengaduan digunakan sebagai sarana masyarakat dalam menyampaikan keluhan terkait pelayanan administrasi kependudukan. Namun, dalam pelaksanaannya masih terdapat permasalahan terkait kualitas layanan dan kecepatan respon. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kualitas website layanan pengaduan terhadap kepuasan pengguna menggunakan metode Service Quality (ServQual). Analisis dilakukan dengan membandingkan persepsi dan harapan pengguna berdasarkan lima dimensi servqual, yaitu tangibles, reliability, responsiveness, assurance, dan empathy. Sistem Analisis dikembangkan dengan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL untuk penyebaran kuesioner, pengolahan data, dan pelaporan hasil. Dataset penelitian berupa data primer hasil kuesioner skala Likert dari 80 responden yang diolah menjadi skor rata-rata yang dihitung untuk masing-masing dimensi, baik untuk nilai harapan (E) maupun nilai presepsi (P) pengguna. Hasil penelitian menunjukkan bahwa seluruh dimensi memiliki nilai kesenjangan (gap) negatif, yang menandakan kualitas layanan website belum memenuhi harapan pengguna. Dimensi reliability dengan gap (-0,34) dan responsiveness dengan gap (-0,30) menjadi prioritas utama untuk dilakukan perbaikan guna meningkatkan kualitas layanan pengaduan.
Perancangan Sistem Inventori Stok Barang Berbasis Web Untuk Optimalisasi Persediaan Dengan Metode EOQ Dan ROP Pada Toko Bakedbykath
Perkembangan teknologi informasi memberikan dampak signifikan terhadap efektivitas pengelolaan data dalam kegiatan operasional bisnis, termasuk pada pengelolaan persediaan barang. Toko BakedByKath sebagai usaha di bidang makanan masih melakukan pengelolaan stok bahan baku secara manual, sehingga sering menimbulkan ketidaksesuaian data stok, keterlambatan pemesanan ulang, serta kesulitan dalam penyusunan laporan pembelian dan pengeluaran barang. Permasalahan tersebut berpotensi menyebabkan kekurangan stok maupun penumpukan persediaan yang berdampak pada efisiensi biaya operasional.Penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan sistem inventori stok barang berbasis web dengan menerapkan metode Economic Order Quantity (EOQ) dan Reorder Point (ROP) untuk membantu pengendalian persediaan secara optimal. Sistem dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan basis data MySQL, serta dirancang dengan pendekatan Unified Modeling Language (UML). Metode EOQ digunakan untuk menentukan jumlah pemesanan bahan baku yang optimal, sedangkan ROP digunakan untuk menentukan titik pemesanan ulang agar ketersediaan stok tetap terjaga.Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dibangun mampu mengelola data persediaan, pembelian, dan pengeluaran barang secara terintegrasi serta menghasilkan laporan stok dan analisis EOQ dan ROP secara akurat. Sistem ini membantu meningkatkan efisiensi pengelolaan persediaan, meminimalkan kesalahan pencatatan, dan mendukung pengambilan keputusan manajemen.
Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Ekstrakurikuler Menggunakan Metode Analytic Hierarchy Process (AHP) Di MTSN 6 Agam
Pemilihan kegiatan ekstrakurikuler merupakan salah satu faktor penting dalam mendukung pengembangan potensi siswa, baik dari aspek akademik maupun non- akademik. Namun, proses pemilihan ekstrakurikuler di MTsN 6 Agam masih dilakukan secara manual sehingga cenderung bersifat subjektif dan kurang efektif. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan sistem pendukung keputusan berbasis web menggunakan metode Analytic Hierarchy Process (AHP) guna membantu siswa dalam menentukan ekstrakurikuler yang sesuai dengan minat dan bakat mereka. Metode penelitian yang digunakan adalah Research and Development (R&D) dengan model pengembangan Agile Development yang meliputi tahapan analisis kebutuhan, perancangan sistem, pengembangan, pengujian, dan implementasi. Metode AHP digunakan untuk melakukan pembobotan dan perankingan alternatif berdasarkan kriteria minat, bakat, fasilitas, dan manfaat. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan memiliki tingkat validitas sebesar 0,865 (valid), praktikalitas sebesar 0,89 (sangat praktis), dan efektivitas sebesar 0,93 (kategori tinggi). Dengan demikian, sistem yang dihasilkan mampu membantu proses pengambilan keputusan secara objektif, sistematis, dan berbasis data.
Rancang Bangun Sistem Inventaris Aset Berbasis RFID Pada Cafe
Pengelolaan inventaris aset pada café memiliki peranan penting dalam menunjang kelancaran operasional, karena berbagai aset seperti peralatan dapur, furnitur, perangkat elektronik, dan perlengkapan pelayanan digunakan setiap hari. Namun, proses pencatatan inventaris yang masih dilakukan secara manual berpotensi menimbulkan kesalahan input, kehilangan data, serta menyulitkan pemantauan kondisi dan keberadaan aset. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem inventaris aset berbasis Radio Frequency Identification (RFID) pada café agar proses pendataan menjadi efektif dan terstruktur. Metode penelitian yang digunakan meliputi tahap identifikasi kebutuhan, perancangan sistem perangkat keras dan perangkat lunak, implementasi, serta pengujian sistem. Perangkat utama yang digunakan terdiri dari RFID reader RC522, RFID tag, NodeMCU ESP8266, server lokal, database MySQL, dan antarmuka berbasis web menggunakan PHP. Sistem bekerja dengan membaca UID dari RFID tag, kemudian data diproses oleh NodeMCU ESP8266 dan dikirim ke server melalui jaringan WiFi untuk disimpan ke dalam database. Hasil penelitian ini membuktikan bahwa sistem bisa membaca RFID tag, mengirim data ke server, serta menampilkan informasi inventaris pada halaman web secara baik. Data yang ditampilkan meliputi UID, nama barang, lokasi, kondisi, dan status aset. Dengan demikian, sistem yang dikembangkan dapat membantu pengelolaan inventaris aset pada café menjadi lebih efisien, akurat, dan mudah dipantau dibandingkan metode manual. Sehingga sistem yang dikembangkan mampu meningkatkan kualitas pengelolaan inventaris aset berbasis RFID pada café.
Evaluasi User Experience (UX) Pada Tampilan Website LMS Di UMBS Menggunakan Metode User Experience Questionnaire (UEQ)
User experience (UX) refers to the overall experience felt by users before, during, and after interacting with a system or service, encompassing aspects of attractiveness, perspicuity, efficiency, dependability, stimulation, and novelty. One standardized instrument widely used to measure UX is the User Experience Questionnaire (UEQ). This study aims to evaluate the UX of the Learning Management System (LMS) website display at Universitas Muhammadiyah Brebes (UMBS) using the UEQ method. The dataset consists of 80 active students of UMBS as respondents. The results showed that all 26 questionnaire items were valid and reliable with Cronbach's Alpha values ranging from 0.857 to 0.898. The UEQ analysis results indicate that the dimensions of perspicuity, efficiency, and dependability fall into the Good category, while attractiveness, stimulation, and novelty fall into the Above Average category, suggesting that the UMBS LMS display already has a fairly good level of user experience, although improvements are still needed particularly in the novelty and attractiveness dimensions.
Analisis Sentimen Komentar TikTok Dampak Konflik Iran-Israel terhadap Pasar Keuangan Global menggunakan Naïve Bayes
Konflik antara Iran dan Israel adalah isu geopolitik internasional yang berdampak pada pasar keuangan global dan memicu reaksi dari masyarakat melalui media sosial, terutama TikTok. Penelitian ini bertujuan menganalisis perasaan pengguna TikTok tentang dampak konflik antara Iran dan Israel terhadap pasar keuangan dunia dengan menggunakan metode Multinomial Naive Bayes. Dataset yang dikumpulkan melalui teknik web scraping dari beberapa akun TikTok bertema ekonomi, investasi, dan geopolitik berisi komentar yang mencakup keluhan subjektif seperti mata terasa merah, gatal, perih, dan panas. Tahapan penelitian mencakup proses mempersiapkan data yang meliputi mengubah semua kata menjadi huruf kecil, membersihkan data, memecah teks menjadi kata-kata individu, menghilangkan kata-kata umum, dan mengubah kata-kata menjadi bentuk dasarnya. Selanjutnya dilakukan penglabelan data secara otomatis dengan menggunakan model RoBERTa Indonesia, ekstraksi fitur dilakukan dengan metode TF-IDF, dan penyeimbangan data dilakukan dengan metode SMOTE. Penelitian menunjukkan bahwa menggunakan metode SMOTE dan TF-IDF dapat memperbaiki hasil klasifikasi sentimen. Model Multinomial Naive Bayes mencapai akurasi sebesar 84% dan skor rata-rata makro F1 sebesar 0,84. Keluhan subjektif yang dialami oleh responden berupa rasa gatal, terbakar, perih, dan panas pada mata, dengan intensitas yang dominan berupa sentimen negatif sebesar 46,3%, diikuti oleh sentimen positif sebesar 12,5%, dan sentimen netral sebesar 41,2%. Hasil tersebut menunjukkan bahwa sebagian besar masyarakat memberikan jawaban yang informatif, tetapi masih ada kekhawatiran mengenai dampak konflik terhadap kondisi ekonomi dan pasar keuangan global. Penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma Naive Bayes sangat berguna dalam menganalisis sentimen di media sosial dan dapat memberikan pemahaman tentang bagaimana masyarakat umum memandang isu geopolitik secara global.
Sistem Kontrol Intensitas Cahaya Berbasis ESP32 Menggunakan AC Light Dimmer Dan Telegram
Perkembangan teknologi Internet of Things (IoT) telang mendorong inovasi dalam sistem kontrol pencahayaan, khususnya dalam pengaturan intensitas cahaya lampu secara fleksibel dan jarak jauh. Sistem pencahayaan konvensional umumnya masih terbatas pada fungsi hidup dan mati tanpa pengaturan tingkat kecerahan yang optimal. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplemenstasikan sistem kontrol intensitas cahaya berbasis ESP32 menggunakan modul AC Light Dimmer serta telegram sebagai media kendali jarak jauh. Manfaat dari penelitian ini adalah memberikan solusi sistem pencahayaan yang lebih efisien, fleksibel, dan mudah dikendalikan secara real-time melalui jaringan internet. Dataset yang digunakan berupa data hasil pengujian sistem yang meliputi uji konektivitas, uji komunikasi, uji fungsi dimmer, serta waktu respon sistem terhadap perintah pengguna. Metode yang digunakan adalah metode perancangan dan implementasi sistem IoT yang terdiri dari tahap desain sistem, perakitan perangkat keras, pengembangan perangkat lunak, integrasi Telegram Bot, serta pengujian dan analisis sistem. Hasil penelitian menunjukan bahwa sistem mampu mengontrol intensitas cahaya pada tingkat 25%, 50% dan 100% dengan respon yang cepat, stabil, dan akurat. Sistem juga berhasil memberikan umpan balik secara real-time melalui Telegram, sehingga dapat meningkatkan efisiensi penggunakaan enerig dan kemudahan dalam pengendalian pencahayaan.
Analisis Perbandingan Kinerja Routing Static dan OSPF pada Jaringan Kampus Menggunakan Statistik Deskriptif.
Efisiensi komunikasi data dalam jaringan komputer kampus sangat bergantung pada pemilihan protokol routing yang tepat. Seiring dengan menigkatnya jumlah pengguna dan kompleksitas infrastruktur, administrator jaringan dihadapkan pada pilihan antara pengguna routing statis yang sederhana atau protokol dinamis seperti Open Shortest path first (OSPF) yang lebih adaptif. Penelitian ini dilakukan melalui simulasi menggunakan perangkat lunak Cisco Packet Tracer. Desain topologi jaringan dirancang merepsentasikan infrastruktur kampus yang menghubungkan berbagai gedung melalui router, server, dan switch. Kinerja kedua protokol diukur berdasarkan parameter Quality of Service (QoS), yang meliputi throughput, delay (latensi), packet loss dan jitter. Data yang diperoleh dari hasil simulasi kemudian diolah menggunakan teknik statistik deskriptif untuk memberikan gambaran yang jelas mengenai perbedaan performa rata rata dari kedua protokol tersebut dalam berbagai skenario beban trafik. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi protokol mana yang memberikan efisiensi transmisi data terbaik dalam lingkungan kampus. Hasil analisis ini diharapkan dapat menjadi rujukan bagi teknisi dalam melakukan optimasi infrastruktur jaringan agar distribusi informasi antar gedung dapat berjalan lebih optimal dan stabil.
SLR Analisis Sentimen E-Commerce Indonesia Menggunakan LSTM Dan Penanganan Imbalanced Data
Online marketplaces in Indonesia generate massive unstructured consumer reviews laden with slang and informal language, posing challenges for standard sentiment analysis systems. This Systematic Literature Review (SLR), following PRISMA 2020 guidelines, synthesizes 32 primary studies from Google Scholar, Scopus, and IEEE Xplore (2014–2025) to address four analytical research questions on slang normalization effectiveness, LSTM performance relative to dataset characteristics, trade-offs of imbalanced data handling methods, and contexts where F1-Score outperforms accuracy. Results show dictionary-based normalization achieves 87.3% accuracy versus 59% for automated methods. LSTM consistently outperforms traditional models on large, long-text datasets but remains sensitive to preprocessing quality. SMOTE is the most adopted technique yet underperforms at imbalance ratios exceeding 10:1. F1-Score is confirmed as the most representative metric for skewed datasets. This study proposes an integrated conceptual framework and identifies future research gaps including sarcasm detection, code-mixing, and Transformer-based approaches.
Implementasi Computer Vision AI Pada Smart Trash Classification Menggunakan Railway Cloud Deployment
Waste sorting remains a significant challenge in environmental management, mainly because it is still performed manually, which may lead to misclassification of waste types. To address this issue, this study develops a waste classification system based on deep learning by utilizing Computer vision technology. The system is designed to classify five types of waste, namely plastic, glass, metal, paper, and organic waste, based on images uploaded by users. The proposed method includes dataset collection from Kaggle and Google Images, data Preprocessing, model design using the EfficientNet-B0 architecture with a transfer learning approach, and model training until the final model is saved in the .keras format. The system is then implemented into a web-based application using the Flask framework and deployed through Railway cloud computing services to enable online accessibility. The experimental results show that the system is able to classify waste images automatically with good performance and can be accessed flexibly across different devices. This system is expected to improve the efficiency and effectiveness of waste sorting in real-world applications.
Rancang Bangun Sistem Pemberian Pakan Ikan Otomatis Dan Monitoring Berbasis ESP32-C3 Dan Platform BLYNK
Perkembangan teknologi Internet of Things (IoT) mendorong penerapan sistem otomatis di berbagai bidang, termasuk sistem pemberian pakan ikan otomatis. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem pemberi pakan ikan otomatis berbasis ESP32-C3 dan platform Blynk dengan fokus pengujian pada akurasi jumlah pakan yang dikeluarkan sistem. Metode penelitian yang digunakan adalah metode prototype yang meliputi tahap analisis kebutuhan komponen, perancangan perangkat keras dan perangkat lunak, implementasi sistem serta pengujian fungsional. Sistem dikembangkan menggunakan mikrokontroler ESP32-C3 sebagai pusat kendali, motor servo SG90 sebagai mekanisme pembukaan dispenser pakan, sensor ultrasonik HC-SR04 untuk memantau ketersediaan pakan, layar OLED sebagai media informasi lokal, serta aplikasi Blynk sebagai media kontrol dan monitoring berbasis IoT. Sistem memiliki dua mode operasi, yaitu mode otomatis berdasarkan jadwal pemberian pakan dan mode manual melalui aplikasi smartphone. Pengujian dilakukan dengan target keluaran pakan sebesar 2 gram pada setiap pemberian pakan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu menghasilkan keluaran pakan antara 1,91 gram hingga 2,09 gram dengan rata-rata error sebesar 3,50%. Selain itu, sistem juga mampu menjalankan komunikasi IoT secara stabil dengan waktu respon sekitar 1-3 detik. Berdasarkan hasil tersebut, sistem pemberian pakan ikan otomatis berbasis ESP32-C3 dan Blynk dapat berfungsi dengan baik serta memiliki tingkat akurasi yang cukup baik untuk diterapkan pada akuarium skala kecil.
Penampil Kualitas Udara Ruangan Berbasis ESP8266 Menggunakan Sensor MQ135 dan DHT11
Kondisi udara pada ruang tertutup sering kali mengalami penurunan kualitas akibat minimnya pertukaran udara, sehingga dapat berdampak terhadap kesehatan pengguna di dalam ruangan. Berdasarkan permasalahan tersebut, diperlukan suatu sistem pemantauan kualitas udara yang sederhana, murah, dan mudah digunakan. Studi ini mengembangkan sebuah sistem yang dirancang dan diimplementasikan untukpenampil kualitas udara ruangan berbasis NodeMCU ESP8266 dengan memanfaatkan sensor MQ135 dan DHT11 sebagai perangkat utama.Dalam sistem yang dibangun, sensor MQ135 digunakan untuk mendeteksi keberadaan gas atau polutan udara di dalam ruangan, sedangkan sensor DHT11 digunakan untuk membaca kondisi lingkungan berupa suhu dan kelembaban. Hasil pengukuran dari kedua sensor tersebut diproses oleh NodeMCU ESP8266, kemudian ditampilkan secara langsung melalui layar OLED serta dikirimkan ke platform Internet of Things(IoT) untuk keperluan pemantauan secara real-time.Penelitian ini menggunakan metode eksperimen dengan pengujian langsung di dalam ruangan (indoor) untuk mengevaluasi kinerja sistem dalam merespons perubahan kualitas udara. Pengamatan dilakukan terhadap hasil pembacaan sensor serta kestabilan transmisi data selama sistem beroperasi.Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem dapat bekerja dengan baik dalam memantau kualitas udara, suhu, dan kelembaban secara real-time.Sistem juga mampu menampilkan data secara stabil pada perangkat lokal maupun platform IoT.Dengan demikian, sistem ini dapat digunakan sebagai alternatif penampil kualitas udara ruangan berbasis IoT yang sederhana, ekonomis, dan efektif untuk dalam ruangan.
Sistem Pakar Rekomendasi Jurusan Kuliah Berdasarkan Minat Dan Nilai Akademik Siswa
Pemilihan jurusan kuliah merupakan keputusan penting bagi siswa tingkat akhir sekolah menengah atas karena berpengaruh terhadap masa depan pendidikan dan karier. Namun, banyak siswa mengalami kesulitan dalam menentukan jurusan yang sesuai akibat kurangnya pemahaman potensi diri, keterbatasan informasi jurusan, serta minimnya layanan bimbingan karier berbasis data. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem pakar rekomendasi jurusan kuliah berdasarkan minat dan kemampuan akademik siswa menggunakan metode forward chaining. Penelitian dilakukan pada siswa tingkat akhir SMAN 2 Koto XI Tarusan dengan jumlah responden sebanyak 100 siswa. Data yang digunakan meliputi minat siswa yang diperoleh melalui kuesioner serta nilai akademik pada mata pelajaran Matematika, Bahasa Indonesia, dan Bahasa Inggris. Sistem pakar dikembangkan berbasis web menggunakan bahasa pemrograman PHP dan basis data MySQL. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dibangun mampu memberikan rekomendasi jurusan kuliah secara objektif, terarah, dan berbasis data, sehingga dapat membantu siswa dalam pengambilan keputusan yang lebih tepat serta mengurangi risiko kesalahan dalam memilih jurusan kuliah.
Rancang Bangun Alat Display Suhu Ruangan Menggunakan Sensor LM35 Dan Platform BLYNK Berbasis Internet Of Things
Penelitian ini mengembangkan protype alat monitoring suhu berbasis internet of things (IoT) yang menggunakan sensor LM35 untuk pengukuran suhu lingkungan serta platform Blynk untuk visualisasi data secarae real-time dalam bentuk grafik pada perangkat Android. Sistem ini dirancang untuk memantau suhu secara jarak jauh, menampilkan data historis, dan memberikan notifikasi jika suhu melebihi ambang batas yang ditentukan. Sistem terdiri dari mikrokontroler NodeMCU ESP8266 sebagai pemroses utama, sensor suhu LM35 untuk akuisisi data, dan koneksi Wi-Fi untuk mengirim data ke server Blynk. Data suhu ditampilkan dalam bentuk grafik digital pada aplikasi Blynk yang dapat diakses melalui smarthphone. Pengujian sistem dilakukan dengan membandingkan hasil pembacaan sensor LM35 terhadap thermometer standar pada berbagai kondisi suhu. Sistem ini memanfaatkan sensor LM35 sebagai pendeteksi suhu karena memiliki tingkat akurasi yang baik serta respons yang linear terhadap perubahan suhu. Sebagai pusat pemroresan data dan modul komunikasi Wi-Fi, sistem ini menggunakan mikrokontroler NodeMCU ESP8266. Sistem mampu memantau suhu real-time dengan akurat dan efektif untuk monitoring jarak jauh.
Analisis Performa Metode Jacobi Dan Gauss-Seidel Pada Sistem Persamaan Linear Berdimensi Besar
Sistem persamaan linear berdimensi besar merupakan salah satu permasalahan yang sering dijumpai dalam berbagai bidang komputasi numerik, seperti simulasi ilmiah, machine learning, analisis jaringan, dan rekayasa perangkat lunak. Penyelesaian sistem berukuran besar menggunakan metode langsung memerlukan sumber daya komputasi yang tinggi sehingga metode iteratif menjadi alternatif yang lebih efisien. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan performa metode Jacobi dan Gauss-Seidel dalam menyelesaikan sistem persamaan linear berdimensi besar. Dataset yang digunakan berupa matriks diagonal dominan yang dibangkitkan secara prosedural dengan ukuran 50×50, 100×100, dan 500×500. Implementasi kedua metode dilakukan menggunakan bahasa pemrograman Python dengan kriteria konvergensi berdasarkan toleransi galat sebesar 10⁻⁶. Parameter yang dianalisis meliputi jumlah iterasi, waktu komputasi, dan tingkat akurasi solusi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa metode Gauss-Seidel secara konsisten membutuhkan jumlah iterasi yang lebih sedikit dan waktu komputasi yang lebih cepat dibandingkan metode Jacobi pada seluruh ukuran matriks yang diuji. Pada matriks berukuran 500×500, metode Gauss-Seidel mampu mengurangi jumlah iterasi lebih dari 48% dibandingkan metode Jacobi dengan tingkat akurasi yang tetap baik. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode Gauss-Seidel lebih sesuai digunakan untuk penyelesaian sistem persamaan linear berdimensi besar pada lingkungan komputasi sekuensial, sedangkan metode Jacobi tetap memiliki potensi untuk diterapkan pada lingkungan komputasi paralel.
Pengembangan Sistem Klasifikasi Citra Daging Sapi Dan Daging Babi Berbasis Web Menggunakan DENSENET-121
The circulation of beef and pork products that are difficult to distinguish visually can create challenges for consumers, making an automated meat identification system necessary. This study aims to develop an image classification model for beef and pork using the Convolutional Neural Network (CNN) method with the DenseNet-121 architecture and to implement it in a Streamlit-based web application. The dataset used in this study consists of 6,000 images, comprising 3,000 beef images and 3,000 pork images collected from two different dataset sources. The dataset underwent several preprocessing stages, including resizing, contrast enhancement, normalization, and data augmentation, and was subsequently divided into training, validation, and testing sets with a ratio of 70:15:15. The results show that the DenseNet-121 model is capable of classifying beef and pork images with excellent performance. Based on the evaluation using a confusion matrix and classification report, the model achieved an accuracy of 97.89%, with high precision, recall, and F1-score values for both classes. The trained model was then deployed in a web application that allows users to perform classification through image uploads or direct image capture using a camera. Based on these findings, it can be concluded that the DenseNet-121 architecture is capable of classifying beef and pork images with high accuracy and has the potential to be utilized as a practical tool for meat type identification.
Website-Based Ergonomic Sitting Posture Detection Using YOLOV8 Pose Estimation
This study aims to develop a web-based ergonomic sitting posture detection system to reduce postural fatigue caused by prolonged computer use. The proposed system uses a deep learning-based pose estimation method to detect body keypoints and calculate the user's posture angles. The dataset used consists of hundreds of images that have been enhanced in quality and quantity through a data augmentation process. The system then classifies sitting postures into ergonomic and non-ergonomic categories. Test results show that the system is able to achieve a high level of accuracy, with the model achieving 98% Precision, 99% Recall, 99% mAP50, and 82% mAP50-95 in detecting and classifying sitting postures. Furthermore, the web-based implementation allows for real-time monitoring. The results of this study indicate that computer vision technology has the potential to be an effective solution to increase awareness of correct sitting posture and help prevent postural fatigue, especially in academic environments.
Analisis Faktor Dominan Prediksi Dropout Mahasiswa Menggunakan Random Forest, XGBoost dan XAI
Masalah mahasiswa yang putus kuliah (dropout) menjadi tantangan signifikan bagi perguruan tinggi karena memengaruhi reputasi institusi dan efisiensi pemanfaatan sumber daya kampus. Untuk mengatasi fenomena tersebut, diperlukan sistem prediksi dini guna mengidentifikasi mahasiswa yang berisiko sejak awal perkuliahan. Penelitian ini bertujuan membandingkan kinerja dua algoritma machine learning, yaitu Random Forest dan XGBoost, sekaligus memetakan faktor utama penyebab dropout menggunakan pendekatan Explainable AI (XAI) melalui metode SHAP (SHapley Additive exPlanations). Studi ini menggunakan dataset sekunder dengan total 4.424 record data mahasiswa yang mencakup variabel demografi, sosial-ekonomi, makroekonomi, dan akademik. Proses eksperimen dan pemodelan dilakukan menggunakan lingkungan Google Colab. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model Random Forest menghasilkan tingkat akurasi optimal yang lebih tinggi yaitu sebesar 77,40%, dibandingkan model XGBoost yang menghasilkan akurasi sebesar 76,05%. Melalui analisis interpretasi SHAP, penelitian ini menemukan bahwa jumlah mata kuliah yang lulus di semester dua (Curricular units 2nd sem (approved)) dan status kelancaran pembayaran biaya kuliah (Tuition fees up to date) merupakan faktor paling dominan yang memengaruhi keputusan prediksi. Hasil penelitian ini memberikan dasar empiris bagi pengelola perguruan tinggi untuk memprioritaskan kebijakan intervensi pada aspek akademik tahun kedua serta stabilitas finansial mahasiswa sebagai strategi menekan angka putus kuliah.
Analisis Performa Model Embedding BGE Small Dan Minilm-L6 Terhadap Kualitas Retrieval Menggunakan Metrik Ragas
The application of Large Language Models in the medical domain is often hampered by issues of hallucination and limited up-to-date knowledge. Retrieval-Augmented Generation offers a solution for connecting LLM with factual data, but the quality of RAG output is highly dependent on the accuracy of the information retrieval process. This study aims to analyze the effect of chunk size and embedding model variations on retrieval quality in a medical chatbot system at the Nusa Putra Farmedika General Clinic. The method used is a comparative experiment by testing three chunk size variations (256, 512, and 1024 tokens) and comparing the performance of two embedding models, BGE Small and MiniLM-L6. The evaluation was conducted automatically using the RAGAS framework, focusing on the Context Recall and Context Precision metrics. These findings were implemented into a medical chatbot prototype as a form of functional validation. The results showed an inverse relationship between chunk size and retrieval quality, with a chunk size of 512 tokens producing the best level of information granularity. The BGE Small model proved to be slightly superior to MiniLM-L6 in capturing the semantics of clinical text. The most optimal configuration was achieved by combining the BGE Small model with a chunk size of 512, which produced the highest average score of 0.59, Context Recall of 0.45, and Context Precision of 0.74. This study recommends this configuration as a technical standard for the development of medical chatbot as a foundational step to improve context relevance and mitigate the potential for hallucinations.
Analisis Perbandingan Kinerja Tools Manajemen Proyek (Trello Vs Jira) Menggunakan Metode Pieces
Effective project management highly depends on selecting the appropriate tools to support team productivity. This study focuses on comparing the performance of two popular project management platforms, Trello and Jira, which are widely used by software development teams. The issue addressed in this research concerns the differences in features and levels of flexibility that often make it difficult for organizations to determine the most efficient tool according to their needs. Therefore, this study aims to objectively evaluate the effectiveness of both platforms and provide recommendations for selecting project management tools that best suit organizational requirements. The benefit of this research is to provide information and references for project managers and software development teams in determining the most suitable project management platform. The method used is a comparative analysis based on the PIECES framework (Performance, Information, Economics, Control, Efficiency, and Service) with a quantitative approach through observation and questionnaire distribution to 30 respondents. The collected data were analyzed based on the six PIECES dimensions to measure the performance level of each platform. The results indicate that Trello achieved higher scores in the Performance (4.8), Economics (4.7), and Efficiency (4.6) dimensions, while Jira outperformed Trello in Information (4.9), Control (4.8), and Service (4.6). Overall, Jira obtained a higher average score of 4.35 compared to Trello's 4.16. In conclusion, Jira is more suitable for managing complex projects that require better control and information management, whereas Trello is more appropriate for small- to medium-scale projects that prioritize ease of use and operational efficiency.
Implementasi Algoritma Winnoming Untuk Penilaian Otomatis Jawaban Esai Pada Universitas Alifa Padang Berbasis Web
The development of information technology has driven a transformation in the learning evaluation system, particularly through the implementation of web-based online exams. However, the assessment of essay answers remains a challenge because it is generally done manually, which is time-consuming and potentially subjectivist. This study aims to implement the Winnowing Algorithm in a web-based automated essay answer assessment system at Alifa University, Padang. The Winnowing Algorithm is used to measure the level of text similarity between student answers and answer keys using document fingerprinting techniques. The research method used is an experiment with preprocessing stages, n-gram formation, hash calculation using rolling hash, window formation, and fingerprint selection. The data used are student essay answers and answer keys determined by the lecturer. The results show that the system is able to calculate the level of similarity automatically with similarity values ​​ranging from 50% to 90%. Examples of manual calculations produce hash values ​​of 3192 and 3262 for the two sets of texts tested. Thus, the Winnowing Algorithm can be an effective solution in the development of a web-based automated essay answer assessment system.
Digitalisasi Monitoring dan Penugasan Operasional Lapangan Menggunakan Metode Waterfall: Studi Kasus PT Lintas Data Prima
PT Lintas Data Prima is a company providing internet and information technology services, where the efficiency of operational monitoring and team assignment is the main key to maintaining service quality. However, monitoring and task distribution processes that are still manual or conventional often trigger coordination challenges, delays in handling disruptions, and difficulties in tracking field team performance in real-time. This study aims to design and build a website-based digitalized monitoring and assignment system for field operations to optimize work efficiency and management control. The method used in this system development is the Waterfall method, which is applied systematically starting from requirements analysis, system design, coding, testing, to implementation. The result of this research is a digital information system application that successfully accelerates the task distribution process, presents transparent visualization of assignment status, and facilitates the management in performance monitoring of field technicians at PT Lintas Data Prima.
Implementasi Model Bisnis Dan Strategi Pengembangan Smart Hiking Menggunakan Business Model Canvas Dan SWOT
Meningkatnya aktivitas pendakian gunung di Indonesia mendorong kebutuhan terhadap layanan digital yang mampu mendukung persiapan pendakian secara lebih aman dan terstruktur. Namun, inovasi teknologi tidak hanya membutuhkan pengembangan fitur, tetapi juga model bisnis yang mampu menjelaskan bagaimana nilai diciptakan, disampaikan, dan menghasilkan keberlanjutan bisnis. Penelitian ini bertujuan untuk merancang model bisnis dan strategi pengembangan Smart Hiking sebagai aplikasi pendukung aktivitas pendakian berbasis kecerdasan buatan menggunakan pendekatan Business Model Canvas (BMC) dan analisis SWOT. Penelitian ini menggunakan metode kualitatif deskriptif melalui wawancara dengan pengembang aplikasi, observasi terhadap konsep layanan, serta dokumentasi pendukung. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Smart Hiking memiliki proposisi nilai melalui integrasi rekomendasi perlengkapan berbasis kecerdasan buatan, informasi cuaca secara real-time, data jalur pendakian, dan dukungan mitigasi risiko dalam satu platform. Penelitian ini menunjukkan bahwa kombinasi Business Model Canvas dan SWOT dapat menjadi pendekatan strategis dalam merancang model bisnis digital pada tahap awal pengembangan.
Implementasi Metode Fuzzy Logic Mamdani Untuk Rekomendasi Takaran Kombinasi Buah Penderita Diabetes
Diabetes mellitus is a chronic metabolic condition that requires proper dietary management to keep blood glucose levels stable. Fruit is recommended for people with diabetes as it contains important nutrients; however, differences in carbohydrate and fibre content mean that careful consideration must be given to the choice of fruit combinations and portion sizes. This study aims to apply the Mamdani fuzzy logic inference method to generate recommendations for fruit combination portions based on carbohydrate and fibre content. Secondary data were obtained from the Indonesian Food Composition Table (TKPI), which comprises 10 types of fruit. Data processing involved fuzzification, the formulation of a rule base, Mamdani inference using the Min-Max operator, and defuzzification using the centroid method. The defuzzification results yield a compatibility value which is used to determine the recommendation category and the appropriate fruit combination portion. This method has been implemented in a web-based application to provide automatic recommendations to users. The research findings indicate that the Mamdani fuzzy logic inference method can effectively process carbohydrate and fibre content into measurable and easily understandable recommendations regarding fruit combination portions. The proposed system can assist people with diabetes in selecting suitable fruit combinations and appropriate portion sizes, thereby supporting healthier dietary planning and facilitating daily decision-making regarding fruit consumption.
Pengembangan Model Kesiapan Transformasi Digital Rumah Sakit Berbasis Artificial Intelligence Menggunakan Human–Technology–Organization Framework
Kemajuan pesat Kecerdasan Buatan (AI) telah mendorong organisasi layanan kesehatan untuk mempercepat inisiatif transformasi digital guna meningkatkan kualitas layanan, efisiensi operasional, dan daya saing organisasi. Namun, banyak rumah sakit masih menghadapi tantangan dalam mengimplementasikan transformasi digital berbasis AI karena tingkat kesiapan yang bervariasi di berbagai dimensi manusia, teknologi, dan organisasi. Studi ini bertujuan untuk mengembangkan model komprehensif kesiapan transformasi digital di rumah sakit dengan mengintegrasikan kerangka kerja Manusia-Teknologi-Organisasi (HTO) dengan kemampuan Kecerdasan Buatan. Model yang diusulkan meneliti pengaruh kompetensi digital, literasi AI, infrastruktur teknologi, kesiapan data, dukungan organisasi, dan budaya digital terhadap kesiapan transformasi digital. Pendekatan penelitian kuantitatif akan digunakan dengan menggunakan data survei yang dikumpulkan dari para profesional kesehatan, administrator rumah sakit, dan personel teknologi informasi. Pemodelan Persamaan Struktural (SEM) akan digunakan untuk mengevaluasi hubungan antar variabel dan memvalidasi model yang diusulkan. Temuan yang diharapkan diharapkan dapat mengidentifikasi penentu utama keberhasilan transformasi digital berbasis AI di rumah sakit dan menyediakan kerangka kerja komprehensif untuk menilai kesiapan organisasi. Studi ini berkontribusi pada pengembangan teori transformasi digital di bidang kesehatan dan menawarkan panduan praktis bagi manajemen rumah sakit dalam merencanakan dan mengimplementasikan strategi transformasi berbasis AI untuk meningkatkan kinerja layanan kesehatan dan keberlanjutan organisasi.
Pengembangan Model Kepercayaan Dan Penerimaan Artificial Intelligence dalam Pengambilan Keputusan Klinis Menggunakan Integrasi Tam dan Explainable AI Framework
Penerapan Kecerdasan Buatan (AI) dalam pengambilan keputusan klinis telah meningkat secara signifikan karena kemampuannya untuk mendukung diagnosis, perencanaan pengobatan, dan manajemen perawatan kesehatan. Namun, efektivitas implementasi AI sebagian besar bergantung pada kepercayaan dan penerimaan rekomendasi yang dihasilkan AI oleh para profesional kesehatan. Studi ini bertujuan untuk mengembangkan model komprehensif tentang penerimaan dan kepercayaan AI dalam pengambilan keputusan klinis dengan mengintegrasikan Model Penerimaan Teknologi (TAM) dengan kerangka kerja Kecerdasan Buatan yang Dapat Dijelaskan (XAI). Model yang diusulkan menyelidiki pengaruh kegunaan yang dirasakan, kemudahan penggunaan yang dirasakan, kemampuan menjelaskan, kepercayaan pada AI, niat perilaku, dan kualitas keputusan klinis. Desain penelitian kuantitatif akan digunakan dengan mengumpulkan data dari dokter, perawat, dan praktisi kesehatan yang berinteraksi dengan sistem perawatan kesehatan berbasis AI. Pemodelan Persamaan Struktural (SEM) akan digunakan untuk mengevaluasi hubungan yang diusulkan dan memvalidasi kerangka kerja konseptual. Temuan yang diharapkan akan memberikan pemahaman yang lebih dalam tentang faktor-faktor yang memengaruhi kesediaan para profesional kesehatan untuk mengadopsi teknologi AI dan peran kemampuan menjelaskan dalam membangun kepercayaan terhadap sistem AI. Studi ini berkontribusi pada kemajuan teori adopsi AI di bidang perawatan kesehatan dan memberikan implikasi praktis untuk mengembangkan solusi AI yang transparan, andal, dan berpusat pada pengguna di lingkungan klinis.
Pengembangan Model Artificial Intelligence Capability terhadap Kinerja Rumah Sakit melalui Transformasi Digital dan Inovasi Pelayanan Kesehatan
Artificial Intelligence (AI) has emerged as a strategic technology capable of transforming healthcare services and improving organizational performance. Despite increasing investments in AI technologies, limited research has explored how AI capabilities contribute to hospital performance through digital transformation and service innovation. This study aims to develop an integrated model that examines the relationship between Artificial Intelligence capability, digital transformation, healthcare service innovation, patient satisfaction, and hospital performance. The proposed framework assumes that AI capability enhances digital transformation initiatives, which subsequently foster service innovation and improve patient satisfaction, ultimately leading to better organizational performance. A quantitative approach will be adopted through a survey involving healthcare professionals, hospital managers, and information technology personnel from various hospitals. Data will be analyzed using Structural Equation Modeling (SEM) to assess the direct and indirect relationships among the proposed constructs. The expected results will provide empirical evidence regarding the strategic role of AI in enhancing healthcare service quality and organizational outcomes. The findings are expected to contribute to the literature on digital healthcare transformation and offer practical recommendations for hospital leaders in leveraging AI technologies to achieve sustainable competitive advantages.
Pemanfaatan Machine Learning Dalam Analisis Data Untuk Mendukung Pengambilan Keputusan Cerdas Berbasis Data Modern
Perkembangan teknologi digital telah menghasilkan volume data yang sangat besar dan kompleks sehingga membutuhkan metode analisis yang lebih efektif dibandingkan pendekatan konvensional. Machine Learning merupakan salah satu cabang kecerdasan buatan yang mampu mengolah data dalam jumlah besar untuk menghasilkan informasi yang mendukung pengambilan keputusan secara cerdas. Penelitian ini bertujuan menganalisis pemanfaatan Machine Learning dalam proses analisis data modern serta kontribusinya terhadap peningkatan kualitas pengambilan keputusan. Metode penelitian yang digunakan adalah studi literatur dengan pendekatan deskriptif melalui pengumpulan berbagai sumber ilmiah terkait algoritma Machine Learning, analisis data, dan sistem pendukung keputusan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Machine Learning seperti Decision Tree, Random Forest, dan Neural Network mampu meningkatkan akurasi prediksi, mengidentifikasi pola tersembunyi, serta memberikan rekomendasi berbasis data secara otomatis. Implementasi teknologi ini telah diterapkan pada berbagai sektor seperti bisnis, kesehatan, pendidikan, dan keuangan. Dengan demikian, Machine Learning menjadi teknologi strategis yang mampu mendukung organisasi dalam menghasilkan keputusan yang lebih cepat, akurat, dan efektif di era data modern.
Implementasi Sistem Informasi Pembayaran Qris Berbasis Web Menggunakan Metode Prototype (Studi Kasus : SRC Toserba Mira)
Advances in digital technology are driving the shift from cash to cashless transactions using the Quick Response Code Indonesian Standard (QRIS). An operational challenge at SRC Toserba Mira is the use of static QRIS codes that have not been systematically integrated with the store’s record-keeping system, resulting in transaction summaries and sales reports still being prepared manually and being prone to calculation errors. This study aims to design and implement a prototype of an integrated web-based QRIS payment information system to automate sales recording and reporting. The development method used is the prototype method. The system was built using MVC architecture with the Laravel framework, the PHP programming language, and a MySQL database. Testing was conducted through Black Box Testing, Security Testing, Performance Testing, and the System Usability Scale (SUS). The results of Black Box Testing showed that all major functional features including product management, QRIS payload integration, and report visualization functioned as expected. Security testing confirmed the system’s security, while performance testing demonstrated stable responsiveness in the hosting environment. Evaluation using the SUS yielded an average score of 77.91 (Acceptable category, Grade B/Good). The implementation of this system has successfully reduced manual operational steps, improved data recording accuracy, and provided transaction transparency for store owners and customers.
Analisis Kualitas Website Sistem Informasi Akademik Univerisitas Nusa Putra Menggunakan Webqual 4.0
Sistem Informasi Akademik (SIAKAD) merupakan layanan utama di perguruan tinggi yang digunakan mahasiswa untuk mengakses jadwal kuliah, Kartu Rencana Studi (KRS), nilai, transkrip akademik, dan informasi pembayaran. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kualitas website SIAKAD Universitas Nusa Putra berdasarkan persepsi mahasiswa menggunakan metode WebQual 4.0. Metode WebQual 4.0 mengukur kualitas website melalui tiga dimensi utama: Usability (Kemudahan Penggunaan), Information Quality (Kualitas Informasi), dan Service Interaction Quality (Kualitas Interaksi Layanan). Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif deskriptif dengan sampel sebanyak 150 responden mahasiswa aktif Universitas Nusa Putra minimal semester 2. Data dikumpulkan melalui kuesioner daring (Google Form) dengan skala Likert 1-5. Hasil penelitian menunjukkan bahwa secara keseluruhan kualitas website SIAKAD Universitas Nusa Putra berada pada kategori Tinggi dengan skor rata-rata 4,06. Dimensi Usability memperoleh skor tertinggi (4,11), diikuti Information Quality (4,03), dan Service Interaction Quality (4,03). Indikator dengan skor tertinggi adalah akses melalui laptop dan smartphone (4,30), sedangkan indikator dengan skor terendah adalah kemutakhiran informasi (3,85). Penelitian ini merekomendasikan kepada Pusat Komputer Universitas Nusa Putra untuk meningkatkan kemutakhiran informasi, tampilan antarmuka, kecepatan respons sistem, kelengkapan informasi, dan layanan bantuan guna meningkatkan kualitas website SIAKAD secara keseluruhan.
Pengembangan Framework Tata Kelola Ti Berbasis Budaya Organisasi Untuk Akselerasi Adopsi Artificial Intelligence Pada Umkm Dalam Mendukung SDG 9
Accelerating the adoption of Artificial Intelligence (AI) in the Micro, Small, and Medium Enterprises (MSMEs) sector is often hampered by socio-technical issues such as mental unpreparedness, structural resistance, and the phenomenon of AI user fatigue. The existing conventional IT governance framework is considered too rigid and burdensome for the small business ecosystem. This study aims to construct a Lightweight IT Governance Framework based on organizational culture to accelerate the adoption of AI in MSMEs while supporting the achievement of Sustainable Development Goals (SDG) target number 9. Using Design Science Research Methodology (DSRM) with a socio-technical approach, this study designs a three-layer framework artifact (Foundation, Operationalization, and Governance Envelope) that adopts the essential principles of ISO/IEC 38500. The model evaluation was conducted empirically by distributing structured questionnaires to 43 respondents of digital MSMEs in West Java and analyzed using the PLS-SEM method. The findings indicate that organizational culture plays an important role in encouraging AI adoption and supports the development of lightweight IT governance. AI adoption also functions as a bridging mechanism between organizational culture and the implementation of lightweight IT governance. The study proposes a lightweight governance framework that integrates organizational culture with AI adoption and provides a practical reference for MSMEs in implementing AI governance that is better aligned with their organizational capabilities.
ROS2-Based Motion Control Learning Framework for Differential Drive Mobile Robots
This study aims to design and develop a motion control teaching aid for a differential wheel drive mobile robot as a learning medium in robotic courses. The system is implemented using the NVIDIA Jetbot AI platform integrated with the Robot Operating System (ROS2). The research methodology consists of planning, design, and implementation stages, covering wheel control and a preliminary autonomous control scheme. During the design stage, a differential drive control block diagram was developed by integrating trajectory reference input, robot kinematics, motor actuation, and wheel encoder feedback. The system implementation involves the development of multiple ROS2 nodes that communicate through standard topics, along with a web-based interface that supports both manual and autonomous control modes. Initial testing results indicate that the wheel control system provides stable motion response, while the ROS2-based architecture and web interface facilitate real-time monitoring and enhance students’ understanding of motion control concepts. This research is expected to support effective learning of motion control and autonomous mobile robot navigation in higher education.
The Perancangan Website Manajemen Internal Organisasi Menggunakan Metodologi Agile Studi Kasus Rayon FTKD PMII Universitas Nusa Putra
Perkembangan teknologi informasi mendorong organisasi untuk memanfaatkan sistem berbasis web dalam mendukung pengelolaan administrasi dan penyebaran informasi secara lebih efektif. PMII Universitas Nusa Putra masih menghadapi kendala dalam pengelolaan data anggota, agenda kegiatan, dokumentasi, serta komunikasi internal yang sebagian besar dilakukan secara manual. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan merancang dan mengembangkan website manajemen internal organisasi menggunakan metodologi Agile. Pengumpulan data dilakukan melalui observasi, wawancara, dan studi literatur, sedangkan proses pengembangan sistem meliputi tahapan Requirements, Design, Development, Testing, Deployment, dan Review. Website dibangun menggunakan framework Laravel dengan dukungan HTML, CSS, JavaScript, PHP, dan MySQL sebagai basis data.Hasil penelitian berupa website manajemen internal yang menyediakan halaman publik berupa Beranda dan Struktur Pengurus, serta fitur yang dapat diakses oleh pengguna setelah login, meliputi Dashboard, Data Anggota, Agenda Kegiatan, Pengumuman, Dokumentasi, dan Forum Diskusi. Pengujian menggunakan metode Black Box Testing menunjukkan bahwa seluruh fitur yang diimplementasikan telah berfungsi sesuai dengan kebutuhan sistem. Dengan demikian, website yang dikembangkan mampu mendukung pengelolaan administrasi, penyampaian informasi, dan koordinasi kegiatan organisasi secara lebih terstruktur, serta diharapkan menjadi dasar bagi pengembangan sistem yang lebih komprehensif dalam mendukung digitalisasi manajemen internal PMII Universitas Nusa Putra.
Pengelompokan Tingkat Penggunaan Bahasa Daerah Di Indonesia Menggunakan Algoritma K-Means Clustering
Indonesia memiliki keragaman bahasa daerah yang sangat tinggi, dengan lebih dari 700 bahasa yang tersebar di berbagai wilayah. Namun, globalisasi, kemajuan teknologi, dan mobilitas penduduk menyebabkan penggunaan bahasa daerah cenderung menurun, khususnya pada generasi muda. Penelitian ini bertujuan mengelompokkan 34 provinsi di Indonesia berdasarkan tingkat penggunaan bahasa daerah menggunakan algoritma K-Means Clustering, serta menginterpretasikan hasil pengelompokan menggunakan data migrasi penduduk sebagai variabel pendukung. Data yang digunakan adalah data sekunder Badan Pusat Statistik (BPS) berupa persentase penduduk usia 10 tahun ke atas yang menggunakan bahasa daerah pada tahun 2018, 2021, dan 2024, serta data migrasi masuk, migrasi keluar, dan migrasi netto. Nilai rata-rata ketiga tahun dijadikan variabel utama proses clustering yang dijalankan melalui Orange Data Mining dengan jumlah kelompok sebanyak tiga. Kualitas hasil pengelompokan dievaluasi menggunakan Silhouette Score. Hasil penelitian menunjukkan terbentuknya kelompok tinggi (12 provinsi), sedang (13 provinsi), dan rendah (9 provinsi) dengan nilai Silhouette Score sebesar 0,678 yang mengindikasikan kualitas pengelompokan yang baik. Interpretasi data migrasi menunjukkan bahwa provinsi dengan migrasi masuk tinggi cenderung berada pada kelompok penggunaan bahasa daerah rendah, sedangkan provinsi dengan pengaruh budaya lokal kuat berada pada kelompok tinggi. Hasil penelitian ini dapat menjadi dasar penentuan prioritas kebijakan pelestarian dan revitalisasi bahasa daerah di Indonesia.
Penerapan Data Mining Untuk Pengembangan Destinasi Wisata Menggunakan Algoritma K-Means Clustering
One of the strategic industries that supports community wellbeing and regional economic development is tourism. In West Sumatra's Solok Regency, Alahan Panjang is home to a wide range of natural tourist sites, each with unique characteristics and possibilities for growth. Due to differences in the number of tourists, attractions, accessibility, and amenities, it is still difficult to identify development priorities for each destination. Based on their similarities, this study uses the K-Means Clustering algorithm and the Data Mining approach to categorize tourist attractions. The study uses tourist destination data from Alahan Panjang that includes variables for tourism components and visitor statistics. To ensure a consistent range of values, the data were subjected to Min-Max normalization before clustering. Three types of tourist sites are distinguished by the clustering findings: high-priority, priority, and supporting locations. Additionally, an information system built on PHP and MySQL integrated the clustering results to assist tourism managers and municipal governments in assessing tourist potential and establishing development goals. Through data-driven and objective tourism analysis, the suggested method is anticipated to increase the effectiveness of decision-making.