..:: 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). 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.
Desain Aplikasi Scoring Pencak Silat Menggunakan Metode Rapid Application Development Berbasis Web
Sistem penilaian dalam pertandingan pencak silat di tingkat kabupaten umumnya masih dilakukan secara manual, yang rentan terhadap kesalahan, ketidaksinkronan antar juri, serta rendahnya transparansi penilaian. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan aplikasi scoring pencak silat berbasis web menggunakan metode Rapid Application Development (RAD) yang efektif, efisien, dan responsif terhadap kebutuhan pengguna. Metode RAD dipilih karena pendekatan iteratifnya yang memungkinkan kolaborasi aktif antara pengembang dan pengguna selama proses perancangan. Aplikasi ini dirancang untuk tiga jenis pengguna utama: admin, juri, dan operator. Admin bertanggung jawab mengelola data peserta dan mencetak laporan pertandingan; juri memberikan penilaian teknik tanding melalui perangkat tablet secara real-time; dan operator menampilkan skor pertandingan ke layar proyektor. Hasil pengujian menggunakan metode black-box menunjukkan seluruh fitur berfungsi sesuai kebutuhan. Sementara itu, User Acceptance Test (UAT) menunjukkan tingkat kepuasan pengguna yang tinggi terhadap antarmuka sistem dan akurasi penilaian. Sistem ini berhasil meningkatkan efisiensi, transparansi, dan akuntabilitas dalam proses penilaian pertandingan pencak silat, serta berpotensi diterapkan pada skala kejuaraan yang lebih luas.
Copyright (c) 2025 Jurnal Sains Informatika Terapan https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Implementasi Algoritma Regresi Linier Untuk Prediksi Harga Emas 1 Gram Di Indonesia Tahun 2024–2025
Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi harga emas batangan Antam seberat 1 gram di Indonesia dengan metode regresi linier. Dasar dari penelitian ini adalah kebutuhan para investor untuk memahami tren harga emas agar mereka bisa menentukan waktu yang tepat untuk berinvestasi. Dataset yang digunakan terdiri dari data historis mengenai harga emas harian dari tanggal 1 Juli 2024 sampai 30 Juni 2025 yang diambil dari situs Kompas. com, dengan total 365 pengamatan. Metode penelitian mencakup langkah-langkah observasi, tinjauan pustaka, pengolahan data, pembagian dataset menjadi data training dan data testing, pengembangan model regresi linier menggunakan perangkat lunak RapidMiner dan Microsoft Excel, serta evaluasi model menggunakan metrik MSE (Mean Squared Error), RMSE (Root Mean Square Error), dan MAPE (Mean Absolute Percentage Error). Hasil dari penelitian menunjukkan bahwa model regresi linier dapat menggambarkan hubungan antara variabel waktu (hari ke-) dan harga emas, dengan nilai RMSE mencapai 93. 016,68 dan MAPE rata-rata sebesar 3%, yang menunjukkan tingkat kesalahan prediksi yang cukup rendah. Temuan ini diharapkan dapat dijadikan pedoman oleh investor serta masyarakat luas dalam memperkirakan fluktuasi harga emas di Indonesia, dan membantu dalam pengambilan keputusan investasi yang lebih akurat.
Penerapan Model Rapid Application Development Dalam Perancangan Aplikasi Monitoring Bahan Baku Produksi UMKM
Kualitas pelayanan dalam industri kuliner sangat bergantung pada kelancaran proses produksi, yang salah satunya ditentukan oleh ketersediaan bahan baku. Usaha mikro, kecil, dan menengah (UMKM) di bidang kuliner menghadapi tantangan dalam memastikan stok selalu tersedia untuk memenuhi permintaan pelanggan secara cepat dan efisien. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem monitoring ketersediaan bahan baku guna mendukung peningkatan kualitas pelayanan UMKM kuliner. Keterlambatan dalam pengelolaan stok dapat berdampak pada ketidaktepatan penyajian dan keterbatasan variasi menu. Untuk mengatasi tantangan ini, sistem dikembangkan menggunakan model Rapid Application Development (RAD). Metode RAD dipilih karena memungkinkan perancangan sistem secara cepat, iteratif, dan melibatkan pengguna dalam prosesnya. Dataset yang digunakan berupa data dummy yang merepresentasikan kondisi operasional UMKM kuliner, khususnya stok bahan baku dan variasi menu. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem monitoring mampu mengoptimalkan pengelolaan stok bahan baku dan meningkatkan pelayanan melalui rekomendasi menu berbasis ketersediaan bahan. Pengujian sistem memperlihatkan bahwa fitur monitoring dan rekomendasi menu dapat meningkatkan efisiensi operasional, mendukung pengambilan keputusan yang cepat, serta meminimalkan risiko kehabisan stok dan pemborosan. Secara keseluruhan, sistem ini memungkinkan staf gudang memantau stok secara real-time, pelanggan memperoleh layanan lebih responsif, dan pengelola bisnis menyesuaikan menu secara fleksibel tanpa mengorbankan kualitas layanan. Dengan demikian, sistem ini memberikan kontribusi nyata dalam meningkatkan kecepatan, ketepatan, dan efisiensi pelayanan sekaligus mengoptimalkan manajemen bahan baku pada UMKM kuliner.
Pengaruh Kecerdasan Buatan Terhadap Proses Pembelajaran Mahasiswa Studi Kasus Fakultas Ekonomi Dan Bisnis Islam UIN Imam Bonjol Padang
Penelitian ini menganalisis persepsi mahasiswa universitas mengenai dampak pesat kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) dalam pendidikan. Dengan menggunakan pendekatan kuantitatif dan metode survei deskriptif, data dikumpulkan melalui kuesioner dari 120 mahasiswa Fakultas Ekonomi dan Bisnis Islam (FEBI), UIN Imam Bonjol Padang, yang berfokus pada tiga aspek: pola pemanfaatan AI, potensinya dalam pembelajaran, serta dampaknya yang dirasakan terhadap berpikir kritis dan otonomi intelektual. Hasilnya mengungkap sebuah paradoks: di satu sisi, AI secara signifikan meningkatkan efisiensi dan kecepatan penyelesaian tugas hingga tingkat yang sangat tinggi, namun di sisi lain, utilitas ini justru mengurangi dorongan untuk berpikir kritis dan menciptakan ketergantungan untuk sekadar menyelesaikan tugas alih-alih meningkatkan kompetensi, meskipun AI berpotensi membantu pengembangan intelektual yang lebih mendalam. Studi ini menyimpulkan bahwa meskipun AI banyak diadopsi untuk produktivitas dan dipersepsikan mendukung berpikir kritis, pengembangan literasi AI yang lebih mendalam sangat penting untuk mengoptimalkan manfaatnya melampaui sekadar penggunaan instrumental
Sistem Pakar Diagnosa Kerusakan Mobil Avanza Dengan Metode Certainty Factor Menggunakan Bahasa Pemrograman PhP Dan Database MySQL
The development of automotive technology has led to increased vehicle system complexity, creating the need for intelligent solutions to assist in fault diagnosis. One of the common problems faced by Avanza car users is the difficulty in detecting engine damage at an early stage. Therefore, this study aims to develop an expert system capable of diagnosing Avanza car malfunctions using the Certainty Factor method in a web-based environment. The system was developed using PHP as the programming language and MySQL as the database to manage symptoms, malfunction data, and certainty values for each diagnosis. The Certainty Factor method was implemented to calculate the level of confidence in potential malfunctions based on user-inputted symptoms. The results indicate that the method provides accurate diagnostic outcomes by presenting certainty values for each possible malfunction. This expert system helps both technicians and users obtain preliminary information about the vehicle’s condition before performing direct inspections at the workshop. Therefore, the developed expert system improves efficiency, accuracy, and service quality in diagnosing Avanza car malfunctions.
Analisis Kepuasan Pelayanan Publik Menggunakan Metode Naïve Bayes Pada Dinas Kependudukan Dan Pencatatan Sipil Kabupaten Agam
This study aims to analyze public satisfaction with services provided by the Department of Population and Civil Registration (Disdukcapil) of Agam Regency using the Naïve Bayes method. The research data were collected from 252 respondents through a public satisfaction survey covering nine service indicators based on the Ministry of Administrative Reform Regulation No.16 of 2014. The Naïve Bayes algorithm was applied to classify satisfaction levels into four categories: very dissatisfied, dissatisfied, satisfied, and very satisfied. The results indicate that the developed web-based system can accurately predict public satisfaction levels, with the highest probability value of 0.1127 falling under the “very satisfied” category. These findings demonstrate that the service quality at Disdukcapil Agam Regency has been well implemented, and the application of the Naïve Bayes method is effective in supporting the evaluation and continuous improvement of public service performance.
Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma C4.5 Dalam Memprediksi Tingkat Perceraian Kecamatan Kuranji Kota Padang Berbasis Website
Divorce is one of the social problems that continues to increase and affects family harmony as well as children’s psychological development. Based on data from the Religious Court of Kuranji District, Padang City, during 2022–2024, divorce cases experienced fluctuations with a significant increase. This issue encourages the need for a system that can help predict divorce rates as a basis for decision-making. This study applies data mining using the C4.5 algorithm to classify the factors causing divorce, such as continuous disputes, physical abandonment, economic issues, and other factors. The C4.5 algorithm was chosen because it can generate decision tree models that are easy to interpret and effective for prediction. This research produced a web-based system that provides predictive information about divorce rates, which is expected to assist the religious court and government in anticipating and reducing divorce cases. The results show that the implementation of the C4.5 algorithm can provide more accurate solutions in predicting divorce rates by utilizing available data and has the potential to be a useful decision support tool.
Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Harga Udang Vaname Di Pasar Lokal Menggunakan Algoritma Decision Tree
This research aims to predict the price of vaname shrimp in the local market of Padang City using the Decision Tree algorithm. The data used includes historical records of shrimp prices from 2024 to 2025, along with supporting variables such as production volume, feed prices, weather conditions, pond type, and market conditions. The research methodology includes data collection, preprocessing, algorithm implementation, model evaluation, and system development. The results show that the Decision Tree model can predict shrimp prices with an accuracy of 88.89%. The most influential factors in determining prices are weather conditions and feed prices. A web-based prediction system was also developed using PHP and MySQL to facilitate users in accessing price predictions interactively. This research is expected to assist farmers and traders in making better business decisions, optimize inventory management, and improve the efficiency of the vaname shrimp supply chain in the local market.
Rancang Bangun Sistem Pendeteksi Kantuk Untuk Keamanan Berkendara Berbasis Website
Traffic accidents are often caused by drowsy drivers, which significantly reduce concentration, alertness, and reaction time while driving. This study aims to design and develop a web-based drowsiness detection system using a camera as the primary visual sensor. The system integrates digital image processing and artificial intelligence techniques to analyze the driver’s eye and mouth movements in real time with a high level of accuracy. When early signs of drowsiness are detected, the system provides an instant alert through a web-based interface that can be accessed both locally and remotely. Experimental results show that the system can detect drowsiness with 92% accuracy, an average response time of 1.2 seconds, and stable performance under various lighting and environmental conditions. The implementation of this system proves to be effective, reliable, and low-cost in preventing accidents caused by fatigue. Therefore, this innovative technology offers a practical, efficient, scalable, and affordable solution to enhance road safety and driver awareness for both private and commercial vehicles.
Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kucing Menggunakan Metode Forward Chaining Berbasis Android
Cats are among the most popular pets in society due to their friendly and active nature. Scientifically known as Felis Silvestris Catus, cats are one of the most commonly kept pets by humans. In addition to being adorable animals, they are also known for their ability to adapt easily. Cats that are not properly cared for, however, are highly susceptible to various diseases. Diseases in cats are often caused by viruses, parasites, or bacteria that inhabit the cat’s body without the owner’s awareness. Several infectious diseases include Feline Panleukopenia (FPV), Feline Infectious Peritonitis (FIP), Feline Calicivirus (FCV), and Scabies. Meanwhile, non-infectious diseases include Hernia, Abscess, Kidney Failure, and Diabetes Mellitus. From these two categories of diseases, solutions to the problems can be determined by using an expert system. This study aims to develop an Android-based expert system application that can assist cat owners in diagnosing diseases quickly and practically. The method used is forward chaining, as it can trace the symptoms entered by users step by step until reaching a conclusion in the form of a disease diagnosis. The results of the testing show that the application is able to provide diagnoses with a fairly good level of accuracy.
Penerapan Data Mining Memprediksi Penjualan Obat Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor (Studi Kasus : Apotek Difana)
The development of information technology in the digital era has provided opportunities for various sectors, including the pharmaceutical industry, to improve operational efficiency and service quality. One of the main challenges faced by pharmacies is inventory management, where both stockouts and overstocks often occur due to the limitations of conventional prediction methods. This study aims to apply data mining techniques using the K-Nearest Neighbor (KNN) algorithm to predict drug sales at Apotik Difana. KNN is chosen because it is simple yet effective in recognizing sales patterns from historical data. A web-based prediction system was developed to facilitate accessibility and usability for the pharmacy. The scope of this study focuses on historical sales data without considering external factors, and only KNN is used without comparison to other algorithms. The results are expected to assist the pharmacy in determining the right type and quantity of drugs, optimizing inventory management, reducing losses from expired drugs, and improving customer service quality. Furthermore, this research provides a theoretical contribution to the development of data mining in sales prediction and offers a practical, technology-based solution for pharmaceutical inventory management.
Rancang Bangun Alat Deteksi Kebakaran Otomatis Berbasis Internet Of Thing Dan Wireless Di Dapur Rumah Makan Soponyono
This research aims to design and implement an automatic fire detection device based on Internet of Things (IoT) and wireless technology, applied in the kitchen of Rumah Makan Soponyono. The system is developed to detect fire and smoke early using a flame sensor and an MQ-2 gas sensor connected to an ESP8266 microcontroller as the main controller. Sensor data are processed by the microcontroller and transmitted via the internet in the form of real-time notifications through the Telegram application. This allows the restaurant owner to receive immediate alerts even when not on-site. The prototype also includes a buzzer, LED, and 16x2 LCD as local warning indicators. The experimental results show that the system can detect fire at a distance of 20 cm and smoke at 3 cm, with a response time of less than two seconds. Once fire or smoke is detected, the system automatically sends notifications to Telegram and activates the local alarm. This IoT-based system provides an effective solution to enhance kitchen safety, minimize fire risks, and contribute to the application of IoT technology in early warning and fire prevention systems.
Penerapan Data Mining Untuk Prediksi Peningkatan Jumlah Orang Dengan Gangguan Jiwa (ODGJ) Di Kota Padang Menggunakan Metode K-Means
This study aims to apply the K-Means algorithm to predict the risk of an increase in the number of People with Mental Disorders (ODGJ) at Prof. Dr. HB. Saanin Mental Hospital. The focus is on clustering patient data based on primary diagnoses such as biological, psychological, and social factors to identify patterns that can predict low, medium, and high-risk increases. The research is motivated by the difficulties faced by relevant parties in analyzing ODGJ data in Padang City. The method used is data mining, specifically the K-Means algorithm, to identify patterns of increased ODGJ risk. The analyzed data includes inpatient and outpatient records for the year 2024. The results show that the K-Means algorithm can effectively cluster sub-districts in Padang City based on their risk of increase, with high-risk areas identified as Koto Tangah, Kuranji, and Lubuk Begalung. Testing using RapidMiner yielded results consistent with manual analysis. The implementation of a developed web-based system provides convenience for administrators in efficiently managing patient data, with features for recording the number of patient admissions. The findings of this study are expected to contribute to the development of information systems in the health sector and serve as a reference for future research.
Perancangan Sistem Cashless Payment Berbasis Aplikasi Mobile Dan Web Menggunakan Teknologi QR Code
Perkembangan teknologi informasi telah mendorong transformasi digital dalam berbagai sektor, termasuk bidang layanan kecantikan. Proses transaksi manual yang masih banyak digunakan sering menimbulkan kendala seperti kesalahan penghitungan, keterlambatan pelayanan, serta ketidakakuratan pencatatan keuangan. Berdasarkan permasalahan tersebut, penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan sistem pembayaran non-tunai (cashless payment) berbasis aplikasi web dan mobile dengan memanfaatkan teknologi QR Code pada Muslimah Prima Beauty Salon dan Spa. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah metode Waterfall, yang terdiri dari tahap analisis kebutuhan, perancangan sistem, pengkodean, pengujian, dan pemeliharaan. Sistem dikembangkan menggunakan framework Laravel untuk aplikasi web, serta Android Studio untuk aplikasi mobile, dengan MySQL sebagai basis data utama. Pengujian dilakukan menggunakan metode Black-Box Testing untuk memastikan seluruh fungsi sistem berjalan sesuai dengan spesifikasi dan kebutuhan pengguna. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan mampu memproses transaksi pembayaran secara elektronik melalui pemindaian QR Code dengan tingkat keberhasilan 100% pada seluruh skenario pengujian. Selain itu, sistem mampu mempercepat proses transaksi hingga 70% dibandingkan metode tunai konvensional, serta meningkatkan akurasi pencatatan data keuangan. Sistem ini juga mendukung Gerakan Nasional Non Tunai (GNNT) yang dicanangkan oleh Bank Indonesia, serta berpotensi menjadi model penerapan transaksi digital pada sektor jasa lainnya.
Perancangan Sistem Informasi Ekstrakurikuler Berbasis Web Pada SMPN 8 Sutera Pesisir Selatan
Extracurricular activities at SMPN 8 Sutera do not yet have a system, resulting in frequent errors in the process of recording student registration data and extracurricular activities managed by the instructors. The objective of this final project is to design a web-based extracurricular application at SMPN 8 Sutera Pesisir Selatan that can facilitate students and instructors in the extracurricular activities process. The application design process uses the SDLC research method with the waterfall model, consisting of analysis, design, implementation, and testing. The design tools used are UML, consisting of use cases, class diagrams, activity diagrams, and sequence diagrams. The programming language used is PHP for server-side development, and MySQL serves as a database for storing extracurricular information. The result of this design is a web-based extracurricular system at SMPN 8 Sutera Pesisir Selatan.
Penerapan Data Mining Untuk Prediksi Permintaan Hasil Pertanian Beras Menggunakan Metode Fp-Growth Berbasis Website
This research aims to implement the FP-Growth algorithm in predicting rice demand through a web-based system at Toko Pangan Kita in Pesisir Selatan Regency. The FP-Growth method is applied to identify frequent purchasing patterns from transaction data, thereby supporting business owners and warehouse managers in making strategic decisions related to stock management and distribution. The system was developed using PHP and MySQL and equipped with features such as registration, login, and password reset to ensure user management and security. The analysis process was conducted through two approaches, namely the manual implementation of FP-Growth via programming and validation using RapidMiner. The results show that the FP-Growth algorithm can generate association rules with varying support and confidence values, such as the rule Ir 42 > Solok with 36% support and 79% confidence, which indicates a very strong relationship. In conclusion, this prediction system proves effective in analyzing rice sales data at Toko Pangan Kita and provides strategic insights for business management, thus enhancing stock management efficiency, improving customer service, and supporting more accurate rice distribution planning.
Sistem Pendeteksi Kebocoran Gas Berbasis Arduino Menggunakan Nodemcu Dan Bylink
The rapid advancement of Internet of Things (IoT) technology has significantly contributed to the development of smart home systems that improve safety, comfort, and efficiency in modern households. This study aims to design and implement a gas leak detection system based on Arduino, integrated with NodeMCU ESP8266 and the Blynk application as a real-time monitoring and notification platform. The system employs an MQ-2 sensor to detect LPG gas concentration in the surrounding air. When the gas concentration exceeds a certain threshold, the system automatically activates a buzzer and LED indicator as a local alarm, while simultaneously sending a notification to the user’s smartphone via the Blynk application. Experimental results demonstrate that the system responds rapidly, with a delay of less than one second, and maintains good detection accuracy and network stability. Furthermore, the system is cost-efficient, user-friendly, and capable of remote monitoring, making it an effective solution for enhancing home safety. The integration of Arduino, NodeMCU, and Blynk provides a reliable and scalable IoT-based framework that can be expanded for future smart home security applications.
Penerapan Data Mining Untuk Prediksi Harga Kayu Manis Menggunakan Algoritma Regresi Linear Sederhana ( Studi Kasus : Usaha Dagang Munang )
The development of information technology has enabled more accurate data analysis methods in the business sector, one of which is through data mining techniques. This research aims to predict cinnamon prices using the Simple Linear Regression algorithm at Usaha Dagang Munang. The main problem faced by traders is the unpredictable price fluctuation caused by various external factors such as market demand, weather conditions, and currency exchange rates. Using historical price data from 2015 to 2025, this study applies the Simple Linear Regression method to develop a data-driven prediction model. The analysis process was carried out using RapidMiner software, which produced a regression equation with a positive coefficient value of 1172.727, indicating an upward trend in price each year. The results show that the Simple Linear Regression algorithm can provide accurate price estimations and serve as a useful reference for farmers and traders in determining sales strategies. The application of data mining has proven effective in supporting data-based decision-making in the agricultural sector, particularly in the cinnamon commodity market.
Pengembangan Aplikasi Point Of Sale Berbasis Android Pada UMKM Nyemil Beauty Menggunakan Metode Agile
Nyemil Beauty, UMKM kuliner kontemporer, menghadapi tantangan serius karena pencatatan transaksi manual yang tidak efisien, memperlambat operasional, rentan kesalahan, dan risiko kehilangan data inventaris. Urgensi ini mendorong studi untuk merancang dan mengembangkan aplikasi Point of Sale (POS) berbasis Android.Aplikasi ini bertujuan mengotomatisasi pengelolaan transaksi, data produk, dan laporan penjualan UMKM. Pengembangan menggunakan metode Agile, dengan perancangan meliputi analisis kebutuhan, penyusunan diagram, dan implementasi menggunakan Android Studio, bahasa Kotlin, serta basis data SQLite.Fitur utama aplikasi mencakup pencatatan produk dan transaksi, serta pembuatan laporan penjualan digital. Hasil pengujian pengguna menunjukkan penerimaan positif: 41,87% sangat baik, 55,25% baik, dan 2,5% cukup. Aplikasi POS berbasis Android ini berhasil meningkatkan efisiensi dan akurasi transaksi penjualan di Nyemil Beauty, terbukti mudah digunakan, andal, dan menyediakan solusi permanen atas masalah pencatatan manual.
Implementation Machine Learning Algorithms To Predict The Financial Resilience Of Companies Based On Financial Statements
This study explores the application of machine learning algorithms to predict the financial resilience of companies based on their financial statements. In an era of data-driven decision-making, traditional financial analysis methods may fall short in providing timely and accurate insights. By leveraging advanced machine learning techniques, such as regression models, decision trees, and neural networks, this research aims to create predictive models that can effectively forecast a company's financial health. The study utilizes historical financial data, including balance sheets, income statements, and cash flow reports, to train and test various machine learning models. The findings highlight the potential of machine learning in identifying patterns and trends within financial data that may not be readily apparent through conventional methods. The results can provide valuable tools for financial analysts, investors, and company managers to assess and mitigate financial risks, enhancing decision-making processes and strategic planning
Sistem Informasi Geografis Untuk Menentukan Titik Lokasi Cagar Budaya Seribu Rumah Gadang Di Kabupaten Solok Selatan Menggunakan ARCGIS Berbasis Android
The rapid development of information technology has brought significant changes in various aspects of life, including tourism and cultural preservation. One of the cultural heritages located in Solok Selatan Regency is the Seribu Rumah Gadang Cultural Heritage Area, which holds high historical and cultural value. However, limited information regarding the location and description of tourist attractions in this area causes many people and tourists to be unaware of its existence. This research aims to develop a Geographic Information System (GIS) based on Android by utilizing ArcGIS as a platform for mapping the location points of the Seribu Rumah Gadang Cultural Heritage. The system not only displays the location of tourist objects but also provides additional information such as historical descriptions, addresses, and other details to help tourists obtain accurate information. With this application, it is expected to improve information accessibility, support cultural preservation, and contribute to tourism development in Solok Selatan Regency.
Smart Health Monitoring: Analisis Suhu Tubuh Dan Respirasi Menggunakan Kamera Termal
The advancement of digital technology and artificial intelligence has opened vast opportunities for intelligent health monitoring systems that operate automatically, in real time, and without physical contact. This study aims to develop a system for detecting human body temperature and respiratory patterns using an infrared thermal camera based on digital image processing and machine learning. The research method involves thermal data acquisition on facial areas (forehead, nose, and mouth), image preprocessing using two-point temperature calibration and Gaussian filtering for noise reduction, and segmentation of the respiratory region using the adaptive thresholding method. Feature extraction is performed by analyzing temperature variations in the nose and mouth regions as thermal signals, which are converted into the frequency domain using the Fast Fourier Transform (FFT) algorithm to determine the respiration rate. Classification is carried out using the Support Vector Machine (SVM) algorithm to distinguish three physiological conditions: normal, fever, and respiratory disorder. The dataset consists of 550 thermal images, divided into 385 images (70%) for training and 165 images (30%) for testing. Experimental results show that the system achieves an accuracy of 98.32%, with an estimated forehead temperature of 145.23°C (a relative value from initial calibration) and a respiration rate of 6.6 bpm, indicating the subject’s condition as fever. This study demonstrates that the combination of thermal image processing, FFT algorithms, and SVM classification is effective for non-invasive, high-precision, and efficient health monitoring systems. The proposed system has the potential to support the development of the Internet of Medical Things (IoMT) for safe, accurate, and adaptive remote health monitoring in response to patients’ physiological changes
Desain Maskot 3D: Menghidupkan Wisata Pulau Belibis Dalam Era Digital
Pulau Belibis merupakan salah satu destinasi wisata alam yang terletak di Kota Solok, Sumatera Barat, yang menyuguhkan pemandangan asri, wahana bermain, serta penangkaran Burung Belibis. Pulau Belibis memiliki potensi besar namun belum dikenal secara luas, khususnya oleh wisatawan dari luar daerah. Penelitian ini bertujuan untuk merancang maskot 3D yang dapat mewakili karakteristik unik Pulau Belibis dan memperkuat daya tarik wisata. Metode yang digunakan dalam penelitian ini meliputi pendekatan desain konseptual,dan pemodelan 3D. . Maskot dirancang dengan inspirasi dari Burung Belibis Kembang yang menjadi ciri khas daerah, melalui tahapan studi visual, eksplorasi bentuk karakter, hingga pemilihan gaya ilustrasi yang sesuai dengan nilai lokal dan pesan edukatif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa maskot 3D mampu meningkatkan daya tarik dan pengalaman wisatawan, serta menciptakan koneksi emosional antara pengunjung dan Pulau Belibis. Selain itu, penelitian ini juga memberikan rekomendasi untuk strategi pemasaran berbasis teknologi yang dapat memanfaatkan maskot sebagai alat promosi. Dengan demikian, desain maskot 3D tidak hanya berfungsi sebagai identitas visual, tetapi juga sebagai media komunikasi yang efektif dalam mempromosikan potensi wisata Pulau Belibis di era digital.
Desain Tipografi Futuristik: Transformasi Aksara Minangkabau Di Dunia Digital
Artikel ini membahas transformasi aksara Minangkabau ke dalam desain tipografi futuristik dalam konteks digital. Aksara Minangkabau, sebagai warisan budaya yang kaya, memiliki keunikan dan karakteristik yang dapat diadaptasi dalam era digital. Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi bagaimana desain tipografi dapat mengedepankan estetika lokal sekaligus memenuhi kebutuhan komunikasi modern. Metode yang digunakan meliputi analisis visual terhadap aksara Minangkabau dan penerapan prinsip-prinsip desain grafis kontemporer. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dengan memanfaatkan teknologi desain digital, aksara Minangkabau dapat diinterpretasikan dengan cara yang menarik dan relevan, menciptakan jembatan antara tradisi dan inovasi. Selain itu, artikel ini juga menyoroti potensi penggunaan desain tipografi futuristik dalam berbagai media, seperti aplikasi mobile, situs web, dan materi promosi. Dengan demikian, transformasi ini tidak hanya menjaga kelestarian aksara Minangkabau, tetapi juga memperluas jangkauan dan pemahamannya di kalangan generasi muda.
Perancangan UI/UX Design Website Pt. Nazea Teknologi
Perkembangan teknologi digital telah mendorong transformasi dalam bidang pendidikan, termasuk pelatihan berbasis komputer. PT. Nazea Teknologi merupakan perusahaan yang bergerak di bidang pelatihan komputer dan pemrograman. Meskipun telah memiliki website, namun dari segi antarmuka pengguna (UI) dan pengalaman pengguna (UX), platform tersebut dinilai belum optimal dan masih menghadapi sejumlah kendala seperti tampilan yang tidak user-friendly, navigasi yang kurang intuitif, serta minimnya fitur interaktif pendukung pembelajaran. Penelitian ini bertujuan untuk merancang ulang UI/UX website PT. Nazea Teknologi agar lebih efektif, menarik, dan mudah diakses. Perancangan difokuskan pada penyajian konten pembelajaran seperti modul, video tutorial, latihan praktis, serta penambahan fitur komunitas dan booking jadwal. Metode yang digunakan dalam perancangan ini mencakup studi pustaka, analisis kebutuhan pengguna, perancangan wireframe dan prototipe antarmuka berdasarkan prinsip desain komunikasi visual. Hasil akhir dari perancangan ini adalah konsep visual dan UI/UX website baru yang diharapkan mampu meningkatkan kualitas pembelajaran daring, memperluas jangkauan pengguna, serta memperkuat citra PT. Nazea Teknologi sebagai penyedia pelatihan yang profesional dan inovatif.
Implementasi Teknologi Digital Dalam Media Edukasi Untuk Menangani Perilaku Anak ODD
Implementasi teknologi digital dalam media edukasi untuk menangani perilaku anak dengan Oppositional Defiant Disorder (ODD) merupakan langkah inovatif yang bertujuan untuk memberikan pemahaman yang lebih baik kepada orang tua, pendidik, dan profesional kesehatan mental mengenai cara mengelola perilaku anak yang menantang. ODD adalah gangguan perilaku yang ditandai dengan pola perilaku negatif, menentang, dan berkonfrontasi, yang dapat mengganggu perkembangan sosial dan emosional anak. Penelitian ini mengembangkan sebuah platform digital interaktif yang menyajikan materi edukasi tentang ODD, termasuk informasi mengenai penyebab, gejala, dan strategi penanganan yang efektif. Dengan memanfaatkan teknologi multimedia seperti video, animasi, dan kuis interaktif, platform ini dirancang untuk menarik minat pengguna dan meningkatkan keterlibatan mereka dalam proses belajar. Proses pengembangan dimulai dengan analisis kebutuhan pengguna dan desain konten yang relevan. Uji coba dilakukan dengan melibatkan orang tua dan pendidik untuk mengevaluasi efektivitas media edukasi ini dalam meningkatkan pemahaman mereka mengenai ODD. Hasil penelitian menunjukkan peningkatan signifikan dalam pengetahuan dan kesadaran pengguna setelah menggunakan platform tersebut. Melalui implementasi teknologi digital, diharapkan media edukasi ini dapat menjadi sumber daya yang berharga dalam membantu orang tua dan pendidik dalam menangani perilaku anak dengan ODD, serta mendorong intervensi yang lebih efektif dan terarah. Penelitian ini juga memberikan kontribusi terhadap pengembangan alat edukasi berbasis teknologi untuk masalah kesehatan mental anak yang lebih luas.
Rancang Bangun Aplikasi Penyewaan Kost Dengan Sistem Rekomendasi Menggunakan Content Based Filtering
Hunian sementara seperti kost merupakan kebutuhan penting bagi mahasiswa dan pekerja yang tinggal jauh dari rumah. Proses pencarian kost yang umumnya masih dilakukan secara manual menyebabkan pencari kost membutuhkan waktu dan usaha lebih dalam menemukan hunian yang sesuai dengan preferensinya. Penelitian ini bertujuan untuk membangun aplikasi penyewaan kost berbasis web dengan sistem rekomendasi menggunakan metode Content-Based Filtering (CBF). Metode ini digunakan untuk memberikan rekomendasi kost berdasarkan atribut seperti lokasi, harga, fasilitas, dan jenis kost. Pengembangan sistem dilakukan menggunakan metode Prototype melalui tahapan communication, quick plan, modeling quick design, contruction of prototype, dan deployment, delivery & feedback. Hasil pengujian menggunakan Black-box Testing menunjukkan bahwa seluruh fungsi sistem berjalan sesuai dengan kebutuhan pengguna. Implementasi sistem rekomendasi berbasis CBF terbukti mampu memberikan rekomendasi kost yang relevan berdasarkan preferensi pengguna dan meningkatkan efisiensi proses pencarian kost.
Rancang Bangun Sistem Informasi Inventaris Aset Berbasis Web (Study Kasus : Dimension Photography )
Dimension Photography merupakan studio fotografi profesional yang mengalami kendala dalam pengelolaan aset karena masih menggunakan metode manual berbasis Microsoft Excel. Kondisi ini menimbulkan berbagai permasalahan, seperti rawannya kesalahan pencatatan dan rendahnya efisiensi kerja. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem informasi inventaris aset berbasis web dengan menggunakan PHP dan MySQL. Sistem ini dikembangkan untuk mempermudah proses pencatatan, pengelolaan, dan pelaporan aset perusahaan secara digital, terstruktur, dan efisien. Hasil dari implementasi menunjukkan bahwa sistem yang dibangun dapat meningkatkan akurasi pencatatan, mempercepat pelaporan, serta mengurangi risiko kehilangan data. Efisiensi kerja admin dan staf meningkat, sementara proses pengambilan keputusan menjadi lebih cepat berkat laporan inventaris yang tersedia secara otomatis. Sistem ini diharapkan menjadi solusi teknologi yang tepat dalam mendukung kegiatan operasional Dimension Photography secara menyeluruh dan dapat dikembangkan lebih lanjut di masa mendatang.
Klasifikasi Berita Palsu Berbahasa Indonesia Menggunakan Algoritma Naive Bayes Berbasis Web
Penyebaran berita palsu (hoaks) menjadi tantangan besar di era digital, terutama melalui media sosial yang menyebarkan informasi secara masif dan cepat. Untuk mengatasi masalah ini, penelitian ini mengembangkan aplikasi web berbasis algoritma Naive Bayes untuk mendeteksi berita palsu berbahasa Indonesia. Dataset yang digunakan terdiri dari 19697 berita yang dikumpulkan dari berbagai sumber, baik fakta maupun hoaks. Proses pelatihan melibatkan tahapan preprocessing teks, vectorization dengan TF-IDF, serta model tuning menggunakan GridSearchCV. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model mampu mencapai akurasi sebesar 92,3% dengan nilai precision, recall, dan f1-score yang seimbang pada kedua kelas. Aplikasi ini diimplementasikan menggunakan framework Streamlit dan dilengkapi dengan integrasi API Google News untuk mendukung verifikasi informasi secara real-time. Penelitian ini menunjukkan bahwa kombinasi antara machine learning dan teknologi web dapat menjadi solusi efektif dalam deteksi hoaks secara otomatis.
Klasifikasi Ras Sapi Menggunakan Convolutional Neural Network
Penelitian ini bertujuan mengembangkan model klasifikasi otomatis berbasis Convolutional Neural Network (CNN) untuk mengidentifikasi lima jenis ras sapi, yaitu Bali, Brahma, Angus, Holstein, dan Beefmaster. Data citra sapi diperoleh melalui dokumentasi lapangan serta sumber dataset publik, dengan total 1.500 gambar yang dibagi ke dalam tiga subset: pelatihan, validasi, dan pengujian. Model yang digunakan adalah ResNet50V2 dengan pendekatan transfer learning, yang dilatih menggunakan teknik data augmentation dan normalisasi citra untuk meningkatkan generalisasi model. Evaluasi performa dilakukan dengan menggunakan sejumlah metrik, meliputi akurasi, presisi, recall, F1-score, serta analisis confusion matrix dan visualisasi hasil prediksi. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model ResNet50V2 mampu mengklasifikasikan ras sapi dengan akurasi mencapai 95,63% pada data uji. Rata-rata nilai F1-score untuk seluruh kelas adalah 0,95, yang mencerminkan kinerja model yang tinggi dan seimbang. Berdasarkan confusion matrix, sebagian besar kelas dapat dikenali secara akurat, meskipun masih terdapat kesalahan klasifikasi pada kelas dengan kemiripan visual yang tinggi. Temuan ini menunjukkan bahwa pendekatan CNN, khususnya dengan arsitektur ResNet50V2, memiliki potensi yang kuat sebagai solusi sistem identifikasi otomatis dalam sektor peternakan, terutama dalam mendorong digitalisasi dan efisiensi manajemen ternak.
Patient Prevention Prediction and Diagnosis Using Data Mining in Healthcare Quality Management
The expansion of digital medical records and clinical data has strengthened the development of intelligent analytical systems to support early disease detection and improve diagnostic accuracy. This study aims to evaluate the performance of three classification algorithms, namely Random Forest, Support Vector Machine, and Logistic Regression, in predicting stroke risk using multidimensional patient clinical information. The dataset consists of 224 patient records derived from the Kaggle Stroke Dataset and additional questionnaire data collected from hospitals and primary health centers. The variables include demographic characteristics, clinical history, lifestyle factors, and physiological indicators. The research methodology involves several stages, including data preprocessing, feature selection using ANOVA F value, class balancing through the Synthetic Minority Oversampling Technique, model training, and performance evaluation using Accuracy, Precision, Recall, F1 Score, Matthews Correlation Coefficient, and Area Under the Curve. The results indicate that the Random Forest model achieves the highest performance, with an accuracy of 0.91 and an Area Under the Curve of 0.91, outperforming Support Vector Machine and Logistic Regression. This outcome confirms the effectiveness of ensemble based approaches in identifying complex nonlinear patterns and managing imbalanced data. The study contributes to healthcare quality improvement by providing a reliable prediction framework that supports early clinical decision making, reduces diagnostic delays, and enhances patient care outcomes.
PENGEMBANGAN SISTEM INFORMASI LAYANAN PENGIRIMAN KARGO DOMESTIK
Penelitian ini bertujuan untuk (1) merancang sistem informasi jasa pengiriman cargo domestic berbasis web pada Perusahaan PT Mandiri Express Logistics (2) mempermudah pekerjaan karyawan PT Mandiri Express Logistics serta meminimalisir terjadinya kesalahan. Untuk melakukan penelitian ini terdapat 3 penelitian sejenis yang menjadi referensi bagi penulis dalam membangun perancangan sistem informasi jasa pengiriman cargo domestik ini. Metodologi penelitian yang digunakan yaitu metode wawancara, observasi studi Pustaka dan studi literatur sejenis dan metodologi pengembangan sistem menggunakan metode Object Oriented Analysis and Design (OOAD) dan menggunakan pemodelan Unified Modelling Language (UML) serta menggunakan PHP sebagai Bahasa pemrograman, MySQL sebagai database server dan Blackbox testing sebagai tahap pengujian sistem. Hasil penelitian ini berupa Sistem Informasi Jasa Pegiriman Cargo Domestik Berbasis Web Pada PT Mandiri Express Logistics.
TINJAUAN LITERATUR SISTEMATIS TERHADAP METODE HISTOGRAM OF ORIENTED GRADIENTS (HOG) PADA PENGOLAHAN CITRA
Histogram of Oriented Gradients (HOG) merupakan metode ekstraksi fitur berbasis gradien yang banyak digunakan dalam visi komputer karena efisiensi dan kemampuannya merepresentasikan struktur tepi objek. Dalam bidang inspeksi nondestruktif pengelasan berbasis citra, HOG telah diterapkan untuk mendeteksi dan mengklasifikasikan cacat pengelasan. Namun, sebagian besar penelitian masih menggunakan konfigurasi HOG konvensional yang kurang adaptif terhadap variasi intensitas, noise, dan kompleksitas pola cacat pengelasan. Penelitian ini menyajikan tinjauan literatur sistematis terhadap penerapan metode HOG pada inspeksi cacat pengelasan berdasarkan artikel-artikel ilmiah yang terindeks Scopus. Literatur diklasifikasikan berdasarkan kesamaan metode dan objek penelitian untuk mengidentifikasi tren, keunggulan, serta keterbatasan metode yang ada. Hasil kajian menunjukkan bahwa penerapan HOG secara spesifik pada objek pengelasan masih terbatas, sehingga membuka peluang pengembangan metode HOG yang lebih adaptif dan robust. Temuan ini diharapkan menjadi dasar pengembangan metode ekstraksi fitur yang lebih akurat dan aplikatif dalam mendukung inspeksi pengelasan di lingkungan industri.
Implementation Of Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) Algorithm On Halal Network International (HNI) Product Search Feature
Halal Network International (HNI) products already have around 100 products which are divided into three categories, namely Herbs Products, Health Food & Beverages, and Cosmetics & Home Care. These products are published through an electronic catalog that provides product information and search features to facilitate users. The mismatch between keywords and product descriptions causes the search to fail to display relevant results. To overcome this problem, the Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) algorithm is implemented in the search feature. This algorithm is used to calculate the weight of each word in the product description and determine the relevance of the keywords entered by the user. The system is built with React.js framework on the frontend, Node.js on the backend, and PostgreSQL as the database. Based on the test results, the average precision value is 71%, recall 85% and accuracy 73%. These results show that the TF-IDF algorithm is effective in improving the relevance of product search results.