JRIS: Jurnal Rekayasa Informasi Swadharma
Jurnal Rekayasa Informasi Swadharma merupakan jurnal ilmiah yang diterbitkan oleh LPPM ITB Swadharma. Jurnal ini mempublikasikan karya ilmiah hasil penelitian dengan topik Big Data, Sistem Informasi Berbasis Komputer, Data Mining, Data Scientists, Enterprise Architecture, Enterprise Resource Planning (ERP), Tata Kelola Teknologi, Information Retrieval System, Audit Sistem Informasi, Manajemen Pengetahuan Berbasis Sistem Informasi, Sistem Informasi Manajemen, Manajemen Proyek, Proses Bisnis, Smart City, Sosial Media, Sistem Penunjang Keputusan, Kecerdasan Bisnis. Jurnal JRIS diterbitkan dua kali setahun pada bulan Januari dan Juli. P-ISSN: 2774-5759 E-ISSN: 2774-5732 pertama terbit pada Januari 2021.
Institut Teknologi dan Bisnis (ITB) Swadharma
Authors who publish with journal JRIS agree to the following terms: 1. Copyright on any article is retained by the author(s). 2. The author grants the journal, right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgment of the work’s authorship and initial publication in this journal. 3. Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal’s published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgment of its initial publication in this journal. 4. Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work. 5. The article and any associated published material is distributed under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License ------------------ Penulis yang menerbitkan naskah di jurnal JRIS setuju dengan ketentuan berikut: 1. Hak cipta atas artikel dipegang oleh penulisnya. 2. Penulis memberikan kepada jurnal JRIS, hak publikasi pertama dengan karya yang secara bersamaan dilisensikan di bawah Lisensi Atribusi Creative Commons yang memungkinkan orang lain untuk berbagi karya dengan pengakuan atas kepenulisan karya dan publikasi awal dalam jurnal ini. 3. Penulis dapat masuk ke dalam pengaturan kontrak tambahan yang terpisah untuk distribusi non-eksklusif dari versi terbitan jurnal dari karya tersebut (misalnya, mempostingnya ke repositori institusi atau menerbitkannya dalam sebuah buku), dengan pengakuan awal publikasi di jurnal ini. 4. Penulis diizinkan dan didorong untuk memposting karya mereka secara online (misalnya, di repositori institusi atau di situs web mereka) sebelum dan selama proses penyerahan, karena dapat mengarah pada pertukaran yang produktif, serta kutipan yang lebih awal dan lebih besar dari karya yang diterbitkan. 5. Artikel dan materi terbitan terkait didistribusikan di bawah Lisensi Internasional Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0
PENGEMBANGAN USER INTERFACE DAN USER EXPERIENCE UJIAN ONLINE TOEFL BERBASIS WEB MENGGUNAKAN METODE USER CENTERED DESIGN
NIIT College of Information Technology students use the I-Tech Language Center website to take the TOEFL exam. The results of initial observations and interviews found that several things still did not meet user needs, so there was a need to improve the User Interface (UI) and User Experience (UX). This research aims to design the User Interface (UI) and User Experience (UX) of the web-based TOEFL online exam application to increase user satisfaction. The research uses the research and development method with the UI/UX design method using the user-centered design method, with the stages of understanding the context of use, Specifying the user requirements, Designing Solutions, and evaluating against requirements. Design tools using Figma and Adobe Photoshop. After development, an evaluation stage will be carried out using the USE Questionnaire, with four stages: Usefulness, Ease of Use, Ease of Learning, and Satisfaction. The research results are a UI/UX design for the web-based TOEFL online exam, which has been tested using the USE questionnaire with usability measurement results showing that all aspects tested received a positive score, namely more than 80%. The aspect with the highest score is the ease of learning, with a score of 87.8%, usefulness with a score of 84.4%, satisfaction with a score of 86%, and the ease of use aspect, with a score of 85.6%. After assessing the usability of each aspect, usability measurements were carried out based on the four aspects tested, obtaining positive evaluation results with a percentage of 85.6%. So, the research obtained very good results based on usability evaluation. Website Pusat Bahasa I-Tech merupakan website yang digunakan oleh mahasiswa Sekolah Tinggi Teknologi Informasi NIIT untuk melakukan ujian TOEFL. Dari hasil pengamatan awal melalui observasi dan wawancara ditemukan bahwa beberapa beberapa hal yang masih kurang memenuhi kebutuhan pengguna, sehingga perlu adanya perbaikan User Interface (UI) dan User Experience (UX). Penelitian ini bertujuan merancang User Interface (UI) dan User Experience (UX) aplikasi ujian online TOEFL berbasis web untuk meningkatkan kepuasan pengguna. Penelitian menggunakan metode research & development dengan metode perancangan UI/UX menggunakan metode User Centered Design dengan tahapan Understand the Context of Use, Specify the User Requirements, Design Solution, dan Evaluate Againts Requirements. Alat bantu perancangan menggunakan Figma dan Adobe Photoshop. Setelah dilakukan pengembangan, akan dilakukan tahap evaluasi dengan menggunakan USE Questionnaire, dengan empat tahapan yang ada, yaitu Usefulness, Ease of Use, Ease of Learning, dan Satisfaction. Hasil penelitian berupa rancangan UI/UX ujian online TOEFL berbasis web yang telah diuji dengan kuesioner USE dengan hasil pengukuran usability menunjukkan bahwa seluruh aspek yang diuji mendapatkan nilai yang positif, yaitu lebih dari 80%. Aspek dengan nilai tertinggi adalah ease of learning dengan nilai 87,8%, usefulness mendapatkan nilai 84,4%, satisfaction dengan nilai sebesar 86%, dan aspek ease of use mendapatkan nilai 85,6%. Setelah melakukan penilaian usability dari tiap aspek, kemudian dilakukan pengukuran usability berdasarkan empat aspek yang di uji memperoleh hasil evaluasi penilaian yang positif dengan persentase sebesar 85,6%. Sehingga dapat dikatakan bahwa penelitian yang dilakukan mendapatkan hasil yang sangat baik berdasarkan evaluasi usability.
Copyright (c) 2025 Yovie Shubhan Maurizka, Faisal Piliang, Umar Al-Faruq, Santi Setiyaningsih https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
APLIKASI PENGENALAN PARIWISATA DESA WISATA SESAOT BERBASIS ANDROID
This study aims to develop an introduction application for the Sesaot Tourism Village in Narmada District, West Lombok, West Nusa Tenggara. This qualitative descriptive study uses the waterfall system development method and system design tools using UML. Data collection was carried out using observation and interview techniques. The study results are in the form of an Android-based Sesaot Tourism Village application that has undergone functionality testing using the Black Box Testing method with 100% valid results, which means that all menus and buttons can function correctly. With this application, tourists can easily get information related to Sesaot Tourism Village, both tourist attractions equipped with maps and routes, events that will be held, ticket purchases, and sales of superior UMKM products from Sesaot Tourism Village. The impact of the research is expected to increase the number of tourist visits and expand the marketing area of Sesaot Tourism Village to national and international levels. Tujuan penelitian adalah untuk membangun aplikasi pengenalan Desa Wisata Sesaot di Kecamatan Narmada, Lombok Barat, Nusa Tenggara Barat. Penelitian ini merupakan penelitian deskriptif kualitatif dengan metode pengembangan sistem Waterfall dan alat perancangan sistem menggunakan UML. Pengumpulan data dilakukan dengan teknik observasi dan wawancara. Hasil penelitian berupa aplikasi Desa Wisata Sesaot berbasis Android yang telah dilakukan pengujian fungsionalitas menggunakan metode Black Box Testing dengan hasil 100% valid, yang artinya semua menu dan button dapat berfungsi dengan baik. Dengan adanya aplikasi ini wisatawan dengan mudah mendapatkan informasi terkait Desa Wisata Sesaot, baik objek wisatanya yang dilengkapi dengan peta dan rute, acara-acara yang akan dilaksanakan, pembelian tiket dan penjualan produk-produk UMKM unggulan desa wisata Sesaot. Dampak penelitian diharapkan dapat meningkatkan jumlah kunjungan wisatawan dan memperluas area pemasaran Desa Wisata Sesaot ke tingkat nasional dan mancanegara.
Copyright (c) 2025 Dwinita Arwidiyarti, Ahmad Subki https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
PENERAPAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) PADA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMENANG LELANG DI BIDDOKKES POLDA GORONTALO
One effective way to help the complex decision-making process is with a decision support system (DSS). One process that requires precise and accurate decisions is determining the winner of the auction of suppliers of goods/services. As an institution responsible for procuring goods and services, Biddokkes Polda Gorontalo requires a DSS that can help effectively select the supplier’s winner. This study aims to create a decision support system to help determine the auction winner at Biddokkes Polda Gorontalo. This study uses the Analytical Hierarchy Process (AHP) method in its decision-making process. AHP analyzes relevant criteria and provides the correct value for each criterion. The technology used is web-based, allowing authorized users to access the system from any location. Users can enter supplier data and their criteria into the system. Then, the system will perform calculations using AHP to produce a supplier ranking based on the weight of the specified criteria. The study results are a prototype of a web-based Decision Support System application that produces recommendations for auction winners according to administrative, technical, and price criteria. The application that produces the first ranking is PT. Indolab Utama, the second-ranking is PT. Megah Hebat Sejahtera and third place PT Permana Putra Mandiri. The results of this system are expected to help Biddokkes Polda Gorontalo make the right decision about the winning supplier. With this system, the auction process is expected to be more transparent and efficient. This system can also save time and human resources when determining the auction winner. Salah satu cara yang efektif untuk membantu proses pengambilan keputusan yang kompleks adalah dengan sistem pendukung keputusan (SPK). Salah satu proses yang membutuhkan keputusan yang tepat dan akurat adalah dalam menentukan pemenang lelang pemasok barang/jasa. Sebagai lembaga yang bertanggung jawab atas pengadaan barang dan jasa, Biddokkes Polda Gorontalo membutuhkan SPK yang dapat membantu dalam memilih pemenang pemasok secara efektif. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membuat sistem pendukung keputusan yang dapat membantu dalam proses penetapan pemenang lelang di Biddokkes Polda Gorontalo. Penelitian ini menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dalam proses pengambilan keputusannya. AHP digunakan untuk menganalisis kriteria yang relevan dan memberikan nilai yang tepat untuk setiap kriteria. Teknologi yang digunakan berbasis web sehingga memungkinkan pengguna yang berwenang dapat mengakses sistem dari lokasi manapun. Pengguna dapat memasukkan data pemasok dan kriteria mereka ke dalam sistem. Kemudian, sistem akan melakukan perhitungan menggunakan AHP untuk menghasilkan peringkat pemasok berdasarkan bobot kriteria yang ditentukan. Hasil penelitian berupa purwarupa aplikasi Sistem Pendukung Keputusan berbasis web yang menghasilkan rekomendasi pemenang lelang sesuai dengan kriteria administrasi, teknis dan harga. Aplikasi menghasilkan rangking pertama adalah PT. Indolab Utama, rangking kedua PT. Megah Hebat Sejahtera dan rangking ketiga PT Permana Putra Mandiri. Hasil dari sistem ini diharapkan dapat membantu Biddokkes Polda Gorontalo dalam membuat keputusan yang tepat tentang pemasok yang menjadi pemenang. Dengan sistem ini, diharapkan proses lelang akan lebih transparan dan efisien. Sistem ini juga dapat menghemat banyak waktu dan sumber daya manusia dalam proses penentuan pemenang lelang.
Copyright (c) 2025 Winny Purbaratri, Muhammad Fachrur Razi, Dwi Atmodjo WP, Nani krisnawaty Tachjar https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
RANCANGAN E-COMMERCE PENJUALAN MINUMAN HERBAL PADA KELOMPOK USAHA BERSAMA PRIMA MANDIRI USAPINONOT
Kelompok Usaha Bersama (KUB) Prima Mandiri of Usapinonot Village faces obstacles in selling herbal beverage products, which are still done manually, so market reach is limited, and product information is not widely distributed. To answer these challenges, this study aims to design and build a web-based e-commerce system that allows consumers to order products online. The Waterfall method was chosen as the approach to developing e-commerce software to be built. The study results are in the form of an e-commerce system for selling herbal beverage products. System testing results show that all features run according to function and help users carry out business activities digitally. The results of the implementation show that the online sales information system can increase transaction efficiency, expand market reach, and provide convenience in managing product data and orders. In addition, the use of online media also has a positive impact on product promotion, which can reach more consumers without geographical limitations. Kelompok Usaha Bersama (KUB) Prima Mandiri has successfully built a professional, modern, and adaptive sales platform for technological developments, supporting the sustainable improvement of the local community’s economy. Kelompok Usaha Bersama (KUB) Prima Mandiri Desa Usapinonot menghadapi kendala dalam proses penjualan produk minuman herbal yang masih dilakukan secara manual, sehingga jangkauan pasar terbatas dan informasi produk tidak tersebar secara luas. Untuk menjawab tantangan tersebut, penelitian ini bertujuan merancang dan membangun sistem e-commerce berbasis web yang memungkinkan konsumen melakukan pemesanan produk secara daring. Metode Waterfall dipilih sebagai pendekatan pengembangan perangkat lunak e-commerce yang akan dibangun. Hasil penelitian berupa sistem e-commerce penjualan produk minuman herbal. Hasil pengujian sistem menunjukan bahwa semua fitur berjalan sesuai fungsi dan membantu pengguna dalam menjalankan aktivitas bisnis secara digital. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem informasi penjualan online dapat meningkatkan efisiensi transaksi, memperluas jangkauan pasar, serta memberikan kemudahan dalam pengelolaan data produk dan pemesanan. Selain itu, melalui Pemanfaatan media online juga memberikan dampak positif terhadap promosi produk, yang dapat menjangkau lebih banyak konsumen tanpa batasan geografis. Kelompok Usaha Bersama Prima Mandiri telah berhasil membangun platform penjualan yang profesional, modern, dan adaptif terhadap perkembangan teknologi, yang turut mendukung peningkatan ekonomi masyarakat lokal secara berkelanjutan.
Copyright (c) 2025 Bruno Fransiskus Seran, Yoseph Pius Kurniawan Kelen, Kritoforus Fallo https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
PENERAPAN RULE-BASED EXPERT SYSTEM UNTUK REKOMENDASI UMPAN BERDASARKAN SPESIES IKAN DAN KONDISI PERAIRAN DI LAUT MANADO
Capture fisheries are an important economic sector for coastal communities in the Manado region. One of the key factors influencing fishing success is the selection of appropriate bait. Choosing the correct bait can significantly improve catch efficiency, while incorrect bait selection may reduce fishing effectiveness. In practice, bait selection among local fishermen still relies heavily on traditional knowledge passed down orally or gained through personal experience, which is not always easily accessible to novice fishermen. This study aims to develop a Rule-Based Expert System that provides bait selection recommendations to support fishing activities around Manado. The system was designed by incorporating practical knowledge from experienced fishermen obtained through semi-structured interviews and field observations. The parameters used in the system include target fish species, water depth, sea current strength, and season. The Rule base was constructed based on various combinations of these parameters and implemented as a web-based application using PHP programming language. Testing results show that the system achieves a 90% accuracy rate in providing recommendations based on validation conducted with local fishermen. Further evaluation indicates that the system is considered easy to use and beneficial as a decision-support tool for bait selection, particularly for novice fishermen. Additionally, the fishermen provided positive feedback for future system enhancements, suggesting the inclusion of additional contextual factors such as weather conditions and lunar phases. In conclusion, the developed Rule-Based Expert System has significant potential to support more efficient and sustainable fishing practices in the waters around Manado and facilitate knowledge transfer to the next generation of fishermen. Perikanan tangkap merupakan sektor ekonomi yang sangat penting bagi masyarakat pesisir di wilayah Manado. Salah satu faktor kunci yang mempengaruhi hasil tangkapan ikan adalah pemilihan umpan yang tepat. Umpan yang sesuai dapat meningkatkan peluang keberhasilan penangkapan, sementara pemilihan umpan yang kurang sesuai dapat menyebabkan penurunan efisiensi usaha penangkapan. Dalam praktiknya, pemilihan umpan oleh nelayan di wilayah ini masih sangat bergantung pada pengetahuan tradisional yang diperoleh melalui pengalaman pribadi atau diwariskan secara lisan, sehingga tidak selalu mudah diakses oleh nelayan pemula. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah Rule-Based Expert System yang dapat memberikan rekomendasi pemilihan umpan untuk mendukung kegiatan perikanan tangkap di perairan sekitar Manado. Sistem dirancang dengan mengadopsi pengetahuan praktis dari nelayan berpengalaman, yang diperoleh melalui proses wawancara semi-terstruktur dan observasi lapangan. Parameter yang digunakan dalam sistem meliputi spesies ikan target, kedalaman perairan, arus laut, dan musim. Rule base disusun berdasarkan kombinasi keempat parameter tersebut, kemudian diimplementasikan dalam sebuah aplikasi berbasis web menggunakan bahasa pemrograman PHP. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu memberikan tingkat kesesuaian rekomendasi sebesar 90%, berdasarkan validasi yang dilakukan bersama nelayan di wilayah Manado. Evaluasi lebih lanjut menunjukkan bahwa sistem ini dinilai mudah digunakan, serta bermanfaat sebagai alat bantu dalam proses pengambilan keputusan terkait pemilihan umpan, terutama bagi nelayan pemula. Selain itu, nelayan memberikan masukan positif terkait pengembangan sistem ke depan, termasuk penambahan faktor-faktor lain seperti kondisi cuaca dan fase bulan. Dengan demikian, Rule-Based Expert System yang dikembangkan dalam penelitian ini memiliki potensi besar untuk mendukung perikanan tangkap yang lebih efisien dan berkelanjutan di perairan sekitar Manado, serta membantu proses transfer pengetahuan kepada generasi nelayan baru
Copyright (c) 2025 Sanriomi Sintaro, Luther Alexander Latumakulita, Vederico Pitsalitz Sabandar https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
PENERAPAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING UNTUK REKOMENDASI LOKASI PENEMPATAN MEDIA PROMOSI INTERNET SERVICE PROVIDER
Due to the high demand for Internet network connections, there are now several choices of Internet Service Providers (ISPs) that offer various Internet service features for public use. ISPs conduct promotional activities by placing promotional media, such as billboards, at various locations to market their products. The problem faced by ISPs is the limited detailed information about the billboards’ locations. ISPs have difficulty determining the exact location for placing billboards. Because the process of collecting data related to location details is still done manually. The purpose of this study is to provide recommendations for selecting the location for placing promotional media billboards using the Simple Additive Weighting (SAW) method to increase effectiveness and efficiency. The data collection method is descriptive-analytical and related to detailed location information. Ten detailed location points were collected, which will later be used as billboard placement locations by ISP Biznet. The criteria used in SAW are Price, Billboard Size, Traffic Flow, Visibility, Traffic Light Distance, and Exposure Duration, resulting in an accuracy value calculated using Spearman’s Rank correlation getting a result of 0.66 in the “High” category, which means that there is a significant change in the ranking of promotional media location recommendations between the previous method and after using the SAW method. Internet merupakan hal yang cukup penting di era saat ini, internet dianggap mampu untuk memfasilitasi berbagai macam aktifitas dan juga pekerjaan di berbagai kalangan masyarakat. Di tengah tingginya kebutuhan jaringan internet, kini tersedia beberapa platform Internet Service Provider (ISP) yang menyediakan berbagai fitur layanan internet yang bisa digunakan oleh masyarakat. Beberapa ISP melakukan kegiatan promosi dengan dengan cara menempatkan media promosi di berbagai titik lokasi untuk memasarkan produk yang mereka tawarkan, namun masih terbatasnya informasi mengenai lokasi dan informasi rinci mengenai media lokasi cukup menyulitkan pihak ISP untuk menentukan titik lokasi penempatan media promosi yang tepat dikarenakan proses pengumpulan data terkait detail lokasi masih dilakukan secara manual. Dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW), maka permasalahan terkait pemilihan titik lokasi penempatan media promosi tersebut dapat dilakukan dengan cara yang lebih efektif dan efisien dengan menggunakan beberapa proses yang terpadat dalam metode SAW. melalui metode pengumpulan data yang bersifat deskriptif-analisis yang berkaitan dengan informasi detail lokasi, dikumpulkan 10 detail titik lokasi yang nantinya akan digunakan sebagai lokasi penempatan media promosi oleh ISP Biznet. Hasil perhitungan yang dari metode SAW mendapatkan kenaikan akurasi sebesar 61,47% dari perhitungan manual dan hasil perhitungan tersebut akan digunakan untuk penerapan sistem danakan digunakan oleh ISP Biznet sebagai sarana untuk menentukan titik lokasi penempatan media promosi.
Copyright (c) 2025 M. Fadilah Ibnu Hamzah, Adiat Pariddudin, Rajib Ghaniy https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
PENERAPAN METODE TOPSIS DALAM SISTEM REKOMENDASI PILIHAN KUDA LATIHAN TERBAIK PADA STEBEL KENTAUROS RIDING SCHOOL
Horses are currently not just riding animals but are also used as a hobby and a sport such as Equestrian. The current problem for customers who do not know about horse riding is that they must first consult the trainer to determine which horse is suitable. This consultation causes a queue if many customers want to rent simultaneously. This study aims to build a recommendation system for the best training horse choices for Stebel Kentauros Riding School customers. The method used is the Topsis method with the criteria of horse skills, horse weight, horse character, horse age, and horse speed with choices of Pony Horses, Sumba Horses, Lutisano Horses, Womblat Horses, and Sport Horses. To build the system using the Waterfall method with modeling using UML. The results of the study are in the form of a web-based application using the PHP and MySQL programming languages to provide recommendations for horses, trainers, and rental prices that can be selected by customers based on input criteria from customer. Kuda saat ini bukan hanya sekedar hewan tunggangan saja melainkan juga digunakan sebagai hobi serta sarana olahraga seperti Equestrian. Permasalahan saat ini untuk pelanggan yang tidak memiliki pengetahuan berkuda, harus berkonsultasi terlebih dahulu dengan pelatih untuk mengetahui kuda mana yang cocok digunakan. Hal ini menyebabkan antrian dalam berkonsultasi jika banyak pelanggan yang ingin menyewa pada saat bersamaan. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem rekomendasi pilihan kuda latihan terbaik untuk pelanggan Stebel Kentauros Riding School. Metode yang digunakan adalah metode Topsis dengan kriteria skill kuda, bobot kuda, karakter kuda, usia kuda dan kecepatan kuda dengan alternatif pilihan Kuda Pony, Kuda Sumba, Kuda Lutisano, Kuda Womblat dan Kuda Sport. Untuk pembangunan sistemnya menggunakan metode Waterfall dengan pemodelan menggunakan UML. Hasil penelitian berupa aplikasi berbasis web dengan menggunakan bahasa pemograman PHP dan MySQL untuk memberikan rekomendasi kuda, pelatih dan harga sewanya yang dapat dipilih oleh pelanggan berdasarkan inputan kriteria dari pelanggan.
Copyright (c) 2025 Dicka Selamet Putra Pratama, Pratiwi Rachmadi, Lely Priska Dameria Tampubolon https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
APLIKASI ABSEN MURID BERBASIS WEB DENGAN QR CODE PADA SMK SASMITA JAYA 1
The attendance system is an important component in monitoring student attendance at school. At SMK Sasmita Jaya 1, the attendance process is still carried out manually using paper forms, which can cause several problems, including delays in recording, data loss, and errors in recapitulation. To overcome these problems, a web-based attendance system was designed and developed using Quick Response (QR) Code technology. The system development utilized the Waterfall model, which consists of four phases: needs analysis, system design, testing, and documentation. Data collection techniques included observation, interviews, and literature studies. The research results are a web-based system that can accommodate various user roles, including admins, teachers, students, homeroom teachers, and principals, with their respective special access rights. The results of the system testing indicate that implementing QR Codes in the attendance process increases efficiency, reduces input errors, and simplifies real-time reporting. Additionally, this system promotes transparency and accountability in managing student attendance and has the potential to be further enhanced with additional security features, such as tokenization and location tracking. Sistem absensi merupakan komponen penting dalam memantau kehadiran siswa di sekolah. Di SMK Sasmita Jaya 1, proses absensi masih dilakukan secara manual menggunakan formulir kertas, yang dapat menimbulkan beberapa masalah seperti keterlambatan pencatatan, kehilangan data, dan kesalahan rekapitulasi. Untuk mengatasi masalah tersebut, dirancang dan dikembangkan sistem absensi berbasis web menggunakan teknologi Quick Response (QR) Code. Pengembangan sistem menggunakan model Waterfall yang terdiri dari analisis kebutuhan, desain sistem, pengujian, dan fase dokumentasi. Teknik pengumpulan data meliputi observasi, wawancara, dan studi pustaka. Hasil penelitian berupa Sistem berbasis web yang dapat mengakomodasi berbagai peran pengguna termasuk admin, guru, siswa, wali kelas, dan kepala sekolah dengan hak akses khusus masing-masing. Hasil pengujian sistem menunjukkan bahwa penerapan QR Code dalam proses absensi meningkatkan efisiensi, mengurangi kesalahan input, dan menyederhanakan pembuatan laporan secara real-time.
Copyright (c) 2025 Muhammad Alfin Gio Abidin, Naufal Muzaki, Maulana Riza Fachramdhan, Wasis Haryono https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
ANALISIS KOMPARATIF SVM DAN K-MEANS DALAM DATA MINING UNTUK PROMOSI PERGURUAN TINGGI
This study aims to compare the effectiveness of two data mining algorithms, namely Support Vector Machine (SVM) and K-Means Clustering, in supporting the promotional strategies of higher education institutions. This research is a qualitative study employing a literature review method, which involves examining two previous papers: the application of SVM at Universitas PGRI Semarang to predict new student re-registration, and the use of K-Means at STMIK Bina Bangsa Kendari for student segmentation based on academic data. The results show that SVM is effective for classification-based predictions, such as determining the characteristics of prospective students who are likely to re-register. Meanwhile, K-Means excels in grouping students based on hidden patterns, such as GPA and school of origin, to support market segmentation. The combination of these two approaches has the potential to strengthen data-driven promotional strategies, both in terms of predicting prospective student behavior and identifying potential academic segments. However, each algorithm has technical limitations that must be considered when applying it. With the proper method selection, SVM and K-Means can be complementary analytical tools in increasing the effectiveness of higher education promotion. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan efektivitas dua algoritma data mining yaitu Support Vector Machine (SVM) dan K-Means Clustering dalam mendukung strategi promosi institusi pendidikan tinggi. Penelitian ini merupakan studi kualitatif dengan metode kajian pustaka dengan mengkaji dua makalah terdahulu yaitu penerapan SVM di Universitas PGRI Semarang untuk memprediksi registrasi ulang mahasiswa baru, dan penggunaan K-Means di STMIK Bina Bangsa Kendari untuk segmentasi mahasiswa berdasarkan data akademik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa SVM efektif untuk prediksi berbasis klasifikasi, seperti menentukan karakteristik calon mahasiswa yang cenderung melakukan registrasi ulang. Sementara itu, K-Means unggul dalam mengelompokkan mahasiswa berdasarkan pola yang tersembunyi, seperti IPK dan asal sekolah, guna mendukung segmentasi pasar. Kombinasi kedua pendekatan ini berpotensi memperkuat strategi promosi berbasis data, baik dari sisi prediksi perilaku calon mahasiswa maupun identifikasi segmen akademik potensial. Meski demikian, masing-masing algoritma memiliki keterbatasan teknis yang perlu diperhatikan dalam penerapannya. Dengan pemilihan metode yang tepat, SVM dan K-Means dapat menjadi alat analitik yang saling melengkapi dalam meningkatkan efektivitas promosi perguruan tinggi.
Copyright (c) 2025 Salma Trisya Amanda, Keiysha Berlianindita Aliano, Azwin Jahid Al farizi, Wildan Aprizal Arifin https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING UNTUK ANALISIS POLA DATA EKONOMI HISTORIS
Historical economic and financial data are available in vast volumes, yet extracting non-trivial insights hidden within them remains a significant challenge, primarily due to the reliance on traditional, hypothesis-driven analysis methods. In the Indonesian context, the comprehensive application of clustering techniques to uncover objective data narratives remains unexplored, mainly raising the urgency of developing a data-driven approach. This study aims to address this gap by demonstrating the capabilities and flexibility of the K-Means algorithm as a robust exploratory analysis method. The study employs a comparative case study approach on five independent datasets purposefully selected to cover diverse domains and periods: bank merger trends (1971–1988), critical macroeconomic indicators (1992–2003), state-owned bank financial performance (2004–2014), bird’s nest exports (2017–2021), and comparable economic data from the United States (1930–1955). Methodologically, each dataset was rigorously pre-processed before being clustered using the K-Means algorithm, with the quality of the results quantitatively evaluated using the Silhouette Score, Davies-Bouldin Index, and Inertia metrics. The results demonstrate powerful clustering performance, with three of the five case studies achieving Silhouette Scores above 0.70, indicating dense and well-defined data segmentation. Key findings demonstrate that the formed clusters successfully map historical periods objectively; for example, the algorithm automatically isolates the extreme anomaly of the 1998 monetary crisis as a unique cluster, identifies the peak of the banking merger era as a phase of intense consolidation, and groups state-owned banks into distinct strategic segments based on their capital and profitability profiles. This study confirms that K-Means is an effective exploratory analysis method, capable of transforming complex historical data into structured insights to support more informed and evidence-based policy formulation. Meskipun data ekonomi dan keuangan historis tersedia dalam volume yang sangat besar, upaya untuk mengekstrak wawasan non-trivial yang tersembunyi di dalamnya tetap menjadi tantangan signifikan, terutama karena ketergantungan pada metode analisis tradisional yang bersifat hypothesis-driven. Dalam konteks Indonesia, aplikasi teknik Clustering secara komprehensif untuk mengungkap narasi data yang objektif masih belum banyak dieksplorasi, sehingga memunculkan urgensi untuk mengembangkan pendekatan berbasis data. Penelitian ini bertujuan untuk menjawab kesenjangan tersebut dengan mendemonstrasikan kapabilitas dan fleksibilitas algoritma K-Means sebagai metode analisis eksplorasi yang tangguh. Untuk mencapai tujuan ini, penelitian menerapkan pendekatan studi kasus komparatif pada lima dataset independen yang sengaja dipilih guna mencakup domain dan periode waktu yang beragam: tren merger bank (1971-1988), indikator makroekonomi kritis (1992-2003), kinerja keuangan bank BUMN (2004-2014), ekspor komoditas sarang burung walet (2017-2021), dan data ekonomi pembanding dari Amerika Serikat (1930-1955). Secara metodologis, setiap dataset diproses secara ketat melalui pra-pemrosesan sebelum dikelompokkan menggunakan K-Means, dengan kualitas hasil dievaluasi secara kuantitatif melalui metrik Silhouette score, Davies-Bouldin Index, dan Inertia. Hasil penelitian menunjukkan kinerja klasterisasi yang sangat kuat, di mana tiga dari lima studi kasus mencapai Silhouette score di atas 0.70, yang mengindikasikan segmentasi data yang padat dan terdefinisi dengan baik. Temuan utama menunjukkan bahwa klaster yang terbentuk berhasil memetakan periode-periode historis secara objektif; sebagai contoh, algoritma ini secara otomatis mengisolasi anomali ekstrem krisis moneter 1998 sebagai sebuah klaster unik, mengidentifikasi puncak era merger perbankan sebagai fase konsolidasi yang intens, serta mengelompokkan bank-bank BUMN ke dalam segmen strategis yang berbeda berdasarkan profil modal dan profitabilitasnya. Studi ini mengonfirmasi bahwa K-Means adalah metode analisis eksplorasi yang efektif, mampu mentransformasi data historis yang kompleks menjadi wawasan terstruktur untuk mendukung perumusan kebijakan yang lebih informatif dan berbasis bukti.
Copyright (c) 2025 Nazar Fadhil Abdullah https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
KLASTERISASI DATA : ANALISIS KINERJA K-MEANS PADA SEKTOR PAJAK, EKSPOR, PERIKANAN, MODAL, DAN SUMBER DAYA
This study aims to cluster Indonesian economic data patterns from five sectors: tax, export, fisheries, capital markets, and resources, using the K-Means algorithm. Data were obtained from BPS, the Ministry of Finance, the Ministry of Marine Affairs and Fisheries, the Financial Services Authority (OJK), and UN Comtrade. Pre-processing was carried out through data cleaning and normalization. The optimal number of clusters was determined using the elbow and silhouette methods. Clustering evaluation used Inertia, Silhouette score, and the Davies-Bouldin Index. The results show variations in cluster patterns in each sector, with the fisheries and capital markets sectors providing the best results (high silhouette scores). Visualization using PCA supports cluster interpretation. These findings demonstrate that K-Means is effective in economic data analysis and helps support more adaptive and data-driven policies. Penelitian ini bertujuan mengelompokkan pola data ekonomi Indonesia dari lima sektor: pajak, ekspor, perikanan, pasar modal, dan sumber daya, menggunakan algoritma K-Means. Data diperoleh dari BPS, Kementerian Keuangan, KKP, OJK, dan UN Comtrade. Pra-pemrosesan dilakukan melalui pembersihan dan normalisasi data. Jumlah klaster optimal ditentukan menggunakan metode elbow dan silhouette. Evaluasi klasterisasi menggunakan Inertia, Silhouette score, dan Davies-Bouldin Index. Hasil menunjukkan variasi pola klaster di tiap sektor, dengan sektor perikanan dan pasar modal memberikan hasil terbaik (silhouette score tinggi). Visualisasi menggunakan PCA mendukung interpretasi klaster. Temuan ini menunjukkan bahwa K-Means efektif dalam analisis data ekonomi dan bermanfaat untuk mendukung kebijakan yang lebih adaptif dan berbasis data.
Copyright (c) 2025 Muhammad Chesta Adabi putra https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
PENGEMBANGAN LKPD BERBASIS WEB PADA MATERI MASALAH EKONOMI DI SMK NEGERI 8 PALEMBANG
This study aims to develop a Web-Based Student Worksheet (LKPD) for an economic lesson at SMK Negeri 8 Palembang. The study employed a research and development (R&D) approach using the ADDIE (Analysis, Design, Development, Implementation, Evaluation) model. The results of the study are a WEB-based LKPD system for an economic lesson for class XI Accounting students at SMK Negeri 8 Palembang. The test results indicate that this LKPD is effective, with an average student activity level of 93.18% (very active), efficient, with an average validation value of 80.11% (quite valid), and highly practical, as demonstrated by one-to-one (99.16%) and small group (100%) tests. The improvement in learning outcomes is evident, as indicated by a pre-test score of 49.4% (poor) and a post-test score of 92% (perfect), representing a 42.6% difference. Thus, this Web-Based LKPD is suitable for use as a learning medium for economic lessons at SMK Negeri 8 Palembang. Penelitian ini bertujuan untuk pengembangan Lembar Kerja Peserta Didik (LKPD) Berbasis Web untuk materi masalah ekonomi di SMK Negeri 8 Palembang. Penelitian menggunakan metode penelitian pengembangan (R&D) dengan model ADDIE (Analysis, Design, Development, Implementation, Evaluation) . Hasil penelitian berupa sistem LKPD berbasis WEB untuk materi masalah ekonomi pada siswa kelas XI Akuntansi di SMK Negeri 8 Palembang. Hasil pengujian menunjukkan bahwa LKPD ini efektif dengan tingkat keaktifan peserta didik rata-rata 93,18% (sangat aktif), efisien dengan nilai validasi rata-rata 80,11% (cukup valid), dan sangat praktis berdasarkan uji one-to-one (99,16%) dan small group (100%). Peningkatan hasil belajar terlihat dari nilai pre-test sebesar 49,4% (kurang) menjadi 92% (sangat baik) pada post-test, dengan selisih 42,6%. Dengan demikian, LKPD Berbasis Web ini layak digunakan sebagai media pembelajaran untuk materi masalah ekonomi di SMK Negeri 8 Palembang.
Copyright (c) 2025 Raka Permana, Hendri Gunawan, Erma Yulaini https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN KONDISI TANAH TERBAIK UNTUK BUDIDAYA SAYUR SAWI DI DESA LAMUDUR MENGGUNAKAN METODE TOPSIS
This study aims to develop a website-based decision support system (DSS) to determine the optimal soil conditions for cultivating mustard greens in Lamudur Village, Weliman District, Malaka Regency. The primary issue is the limited public awareness of the suitability of land for specific commodities, resulting in suboptimal land use. The system developed utilizes the Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) method to process data on various soil criteria, including organic matter, soil minerals, water sources, soil slope, and previous crops. The TOPSIS method was chosen because it can provide the best solution by comparing alternative distances to positive and negative ideal solutions. The study's results show that this system can help farmers determine the most suitable soil conditions for cultivating mustard greens, improve the quality of agricultural products, and reduce the risk of crop failure. This system is also expected to serve as a reference for making informed agricultural decisions based on data and technology in rural areas. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pendukung keputusan (SPK) berbasis website guna menentukan kondisi tanah terbaik untuk budidaya sayur sawi di Desa Lamudur, Kecamatan Weliman, Kabupaten Malaka. Permasalahan utama yang dihadapi adalah kurangnya pengetahuan masyarakat mengenai kesesuaian lahan untuk komoditas tertentu, sehingga sering terjadi pemanfaatan lahan yang kurang optimal. Sistem yang dikembangkan menggunakan metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) untuk mengolah data berbagai kriteria tanah, seperti unsur organik, mineral tanah, sumber air, kemiringan tanah, dan tanaman sebelumnya. Metode TOPSIS dipilih karena mampu memberikan solusi terbaik dengan membandingkan jarak alternatif terhadap solusi ideal positif dan negatif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem ini dapat membantu petani dalam menentukan kondisi tanah yang paling sesuai untuk budidaya sayur sawi, meningkatkan kualitas hasil pertanian, serta mengurangi risiko kegagalan panen. Sistem ini juga diharapkan dapat menjadi referensi dalam pengambilan keputusan pertanian berbasis data dan teknologi di wilayah pedesaan.
Copyright (c) 2025 Maria Selviyanti H Nahak, Yoseph P.K Kelen, Krisantus Jumarto Tey Seran https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN JENIS IKAN AIR TAWAR UNTUK BUDIDAYA DI KOLAM OELUAN MENGGUNAKAN METODE TOPSIS BERBASIS WEBSITE
This study develops a website-based Decision Support System (DSS) for selecting the correct type of freshwater fish for cultivation in Oeluan Pond, North Central Timor Regency (TTU). This system uses the Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) method as a multi-criteria decision-making method, considering criteria such as pond type, soil type, pond area, location height, and water temperature. The purpose of this DSS is to assist pond managers in determining the type of freshwater fish that are economical and profitable to cultivate, as well as to support the development of fish farming in Oeluan Pond. This website-based system provides easy and flexible access anytime, anywhere, via an internet connection. The study's results are expected to enhance the effectiveness and efficiency of decision-making for freshwater fish cultivation in the area. This study also contributes to the application of information technology, especially in the field of decision support systems in the freshwater fisheries sector. Penelitian ini mengembangkan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis website untuk pemilihan jenis ikan air tawar yang tepat untuk budidaya di Kolam Oeluan, Kabupaten Timor Tengah Utara (TTU). Sistem ini menggunakan metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) sebagai metode pengambilan keputusan multi kriteria, dengan mempertimbangkan kriteria seperti jenis kolam, jenis tanah, luas kolam, ketinggian lokasi, dan suhu air. Tujuan dari SPK ini adalah untuk membantu pengelola kolam dalam menentukan jenis ikan air tawar yang ekonomis dan menguntungkan untuk dibudidayakan, serta mendukung pengembangan budidaya ikan di Kolam Oeluan. Sistem berbasis website ini memungkinkan akses yang mudah dan fleksibel kapan saja dan di mana saja melalui koneksi internet. Hasil penelitian diharapkan dapat meningkatkan efektivitas dan efisiensi dalam pengambilan keputusan budidaya ikan air tawar di daerah tersebut. Penelitian ini juga memberikan kontribusi dalam penerapan teknologi informasi khususnya dalam bidang sistem pendukung keputusan pada sektor perikanan air tawar. war
Copyright (c) 2025 Yoseph Arianto Bana, Yoseph P.K Kelen, Krisantus Jumarto Tey Seran https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN JASA PENGIRIMAN BARANG KE WILAYAH TIMUR INDONESIA
The objective of the research is to design a decision support system for selecting shipping services to the eastern region of Indonesia. The method used is the simple additive weighting (SAW) method, which considers four criteria: Admin Service, Shipping Price, Shipping Speed, and Goods Security. The alternatives for the courier companies used are Jastip Barakati, Jastip Alf, Jastip Duo Amir, and Jastip 42. The research results, based on SAW method calculations for the four existing alternatives, show scores of Jastip Barakati (0.295), Jastip Alf (0.948), Jastip Duo Amir (0.923), and Jastip 42 (0.836), with Jastip Alf being the first choice due to its highest score. As for the criteria, the highest priority is on the item security criterion. Tujuan penelitian adalah untuk merancang sistem pendukung keputusan pemilihan jasa pengiriman barang ke wilayah timur Indonesia. Metode yang digunakan adalah metode simple additive weighting (SAW) dengan empat kriteria yaitu Layanan Admin, Harga pengiriman, Kecepatan pengiriman dan Keamanan barang. Alternatif perusahaan pengiriman barang yang digunakan yaitu Jastip Barakati, Jastip Alf, Jastip Duo Amir dan Jastip 42. Hasil penelitian berupa hasil perhitungan metode SAW terhadap empat alternatif yang ada menunjukan skor Jastip Barakati (0.295), Jastip Alf (0.948), Jastip Duo Amir (0.923) dan Jastip 42 (0.836), sehingga pilihan pertama dengan skor tertinggi yaitu Jastip Alf. Sedangkan untuk kriterianya, prioritas tertinggi pada kriteria keamanan barang.
Copyright (c) 2025 Lely Priska Dameria Tampubolon https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
ANALISIS FAKTOR PENDUKUNG DAN PENGHAMBAT TATA KELOLA TI DALAM KEANGGOTAAN PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS XYZ
University libraries are required to adapt to the development of information technology, including the management of membership data. At University XYZ, the integration process between the library system (OpenBiblio) and the academic system (SALAM) has been operational since 2020; however, it has not been fully optimized, particularly for postgraduate students. This study aims to identify factors that support and hinder information technology governance in the integration of membership data, and to formulate strategic steps to strengthen library membership services. Using a qualitative case study approach, data were collected through interviews and observations of the PTIPD unit and the library's IT department. The results showed that policy support for digitization, communication between parties, and data injection routines were the main driving factors. On the other hand, limited human resources, lack of standard procedures, and weak coordination are significant obstacles. This research presents a cross-unit collaborative approach as a response to these problems, including the establishment of cross-unit work teams, periodic coordination forums, and the preparation of shared performance indicators (collaborative KPIs). This research confirms that effective IT governance is not only determined by technical aspects, but also by the quality of coordination and synergy between units in the organization.. Perpustakaan perguruan tinggi dituntut untuk mampu beradaptasi dengan perkembangan teknologi informasi, termasuk dalam pengelolaan data keanggotaan. Di Universitas XYZ, proses integrasi antara sistem perpustakaan (OpenBiblio) dengan sistem akademik (SALAM) telah berjalan sejak 2020, namun belum sepenuhnya optimal, khususnya untuk mahasiswa pascasarjana. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang mendukung dan menghambat tata kelola teknologi informasi dalam proses integrasi data keanggotaan, serta merumuskan langkah strategis untuk memperkuat layanan keanggotaan perpustakaan. Dengan pendekatan kualitatif studi kasus, data diperoleh melalui wawancara dan observasi terhadap unit PTIPD dan unit TI perpustakaan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dukungan kebijakan digitalisasi, komunikasi antarpihak, serta rutinitas injeksi data merupakan faktor pendorong utama. Sebaliknya, keterbatasan sumber daya manusia, belum adanya standar prosedur, serta lemahnya koordinasi menjadi hambatan yang cukup signifikan. Penelitian ini menyajikan pendekatan kolaboratif lintas unit sebagai respons terhadap permasalahan tersebut, antara lain melalui pembentukan tim kerja lintas unit, forum koordinasi berkala, serta penyusunan indikator kinerja bersama (KPI kolaboratif). Dari penelitian ini menegaskan bahwa tata kelola TI yang efektif tidak hanya ditentukan oleh aspek teknis, tetapi juga oleh kualitas koordinasi dan sinergi antar unit dalam organisasi
Copyright (c) 2025 Siti Sahala Tunnazwa, Rangga Adi Bahagiawan, Dwi Sukma Nurahmi, Wisnu Uriawan https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
IMPLEMENTASI METODE PROFILE MATCHING UNTUK MENENTUKAN REKOMENDASI PENERIMA BANTUAN SUMBANGAN PEMBINAAN PENDIDIKAN
This research aims to develop a decision support system to identify students who are eligible to waive the cost of academic development donations. The method used is the Profile matching Method. System testing is carried out by information system experts and users using a questionnaire instrument. Based on this test, the system was deemed very feasible by the system expert, with a value of 91%. It was declared very feasible based on user testing, with a value of 85%. The results were then tested using Spearman's Rank correlation, yielding a result of 0.91, indicating that the correlation was robust. Each criterion has a predetermined weight and value. The decision support system for determining students eligible for tuition relief assistance using the profile matching method produces a list of students based on grades that have been calculated and compared to the desired standard value. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem pendukung keputusan untuk menentukan siswa yang berhak mendapatkan bantuan pembebasan biaya sumbangan pembinaan pendidikan. Metode yang digunakan adalah Metode Profile matching. Pengujian sistem dilakukan kepada ahli sistem informasi dan pengguna dengan menggunakan instrumen kuesioner. Berdasarkan pengujian tersebut sistem dinyatakan sangat layak dari pengujian ahli sistem dengan nilai 91% kemudian dinyatakan sangat layak berdasarkan pengujian pengguna dengan nilai 85% dan sudah dilakukan uji hasil menggunakan Spearman Rank dengan hasil 0,91 maka di interpretasikan korelasi sangat kuat. Setiap kriteria memiliki bobot dan nilai yang sudah ditentukan. Sistem pendukung keputusan untuk menentukan siswa yang berhak mendapatkan bantuan keringanan SPP menggunakan metode profile matching menghasilkan daftar peserta didik berdasarkan nilai yang sudah dihitung dan dibandingkan dengan nilai standar yang diinginkan.
Copyright (c) 2025 Wahyu Hidayat https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
SISTEM INFORMASI PEMETAAN JAMBAN TIDAK SEHAT DI KABUPATEN TIMOR TENGAH UTARA
This research aims to design and build an Unhealthy Latrine Mapping Information System in North Central Timor Regency (TTU) to improve sanitation and public health. The main problems faced are the high use of unhealthy latrines, which has an impact on the spread of environmentally based diseases, as well as the difficulty of the Health Office in identifying the location and number of families using these unhealthy latrines. The developed information system is geographically based (GIS) and utilizes the waterfall method. This system facilitates data collection, mapping the location of unhealthy latrines, and online community reporting. The study's results show that the system is capable of providing accurate and easily accessible information about the distribution of unhealthy latrines, making it easier for the Health Office to distribute assistance and education to the community. Additionally, this system enhances community participation in reporting and addressing sanitation issues. Thus, the implementation of this information system is expected to support the realization of a healthier environment in the TTU Regency through more effective and efficient management of sanitation data. Penelitian ini bertujuan untuk membangun Sistem Informasi Pemetaan Jamban Tidak Sehat di Kabupaten Timor Tengah Utara (TTU) guna mendukung upaya peningkatan kesehatan masyarakat. Permasalahan utama yang dihadapi adalah tingginya penggunaan jamban tidak sehat yang berdampak pada penyebaran penyakit berbasis lingkungan, serta kesulitan Dinas Kesehatan dalam mengidentifikasi lokasi dan jumlah kepala keluarga pengguna jamban tidak sehat. Sistem informasi yang dikembangkan berbasis geografis (SIG) dan menggunakan metode waterfall. Sistem ini memfasilitasi pendataan, pemetaan lokasi jamban tidak sehat, serta pelaporan masyarakat secara daring. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem ini mampu memberikan informasi yang akurat dan mudah diakses mengenai distribusi jamban tidak sehat, sehingga memudahkan Dinas Kesehatan dalam penyaluran bantuan dan edukasi kepada masyarakat. Selain itu, sistem ini juga meningkatkan partisipasi masyarakat dalam pelaporan dan penanganan masalah sanitasi. Penerapan sistem informasi ini diharapkan dapat mendukung terwujudnya lingkungan yang lebih sehat di Kabupaten TTU melalui pengelolaan data sanitasi yang lebih efektif dan efisien
Copyright (c) 2025 Gloria Elisabeth Lay Berek https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
STUDI KOMPARATIF NAIVE BAYES DAN DECISION TREE PADA DATASET BUNGA IRIS: EVALUASI AKURASI DAN EFISIENSI
This study presents a comparative analysis between the Naive bayes algorithm and Decision tree algorithms in various domains, including iris species Classification, meat composition analysis, subject Classification, and slope analysis in tourism areas. This study aims to evaluate the performance, advantages, and limitations of both algorithms in various data contexts. The methodology used involves applying both algorithms to various datasets and comparing their accuracy, precision, recall, and F1-score metrics. The results show that both algorithms exhibit competitive performance, with varying strengths depending on the characteristics of the data. Decision trees demonstrate better interpretability and can handle non-linear relationships, while Naive bayes demonstrates strong performance with independent features and large training datasets. These findings contribute to understanding the appropriate application context for each algorithm in data mining tasks. Penelitian ini menyajikan analisis komparatif antara algoritma Naive bayes dan Decision tree di berbagai domain, termasuk klasifikasi spesies iris, analisis komposisi daging, klasifikasi subjek, dan analisis kemiringan di area pariwisata. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi kinerja, keunggulan, dan keterbatasan kedua algoritma dalam berbagai konteks data. Metodologi yang digunakan melibatkan penerapan kedua algoritma pada berbagai dataset dan membandingkan akurasi, presisi, recall, serta metrik F1-score. Hasil menunjukkan bahwa kedua algoritma memiliki kinerja yang kompetitif dengan kekuatan yang bervariasi tergantung pada karakteristik data. Decision tree menunjukkan interpretabilitas yang lebih baik dan mampu menangani hubungan non-linear, sedangkan Naive bayes menunjukkan kinerja yang kuat dengan fitur-fitur independen dan dataset pelatihan yang besar. Temuan ini berkontribusi dalam memahami konteks aplikasi yang tepat untuk setiap algoritma dalam tugas data mining.
Copyright (c) 2025 Muhammad Ilham Baehaqi https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
ANALISIS KOMPARATIF METODE DATA MINING MULTISEKTOR PADA DATASET COVID-19, SAHAM BEI, DAN PERUSAHAAN GLOBAL
The rapid advancement of information technology has significantly driven the adoption of data mining techniques across various sectors, primarily to uncover hidden patterns and support data-driven decision-making processes. This study aims to analyse and compare the effectiveness of several data mining methods—namely K-Means Clustering, Decision tree, Principal component analysis (PCA), and Bootstrapping—in processing datasets from three distinct domains: public health (COVID-19), finance (Indonesia Stock Exchange), and global business (multinational corporations). The datasets utilised include COVID-19 data sourced from Kaggle, stock data listed on the Indonesia Stock Exchange, and corporate data comprising industry classifications and revenue attributes of global companies. The methodology adopted in this research encompasses several critical phases: data preprocessing to ensure consistency and reliability; implementation of classification and clustering algorithms; and model evaluation through accuracy metrics and visual analytics. Findings indicate that the K-Means algorithm performs effectively in clustering both COVID-19 spread regions and stock data based on numerical features. The Decision tree method demonstrates strong predictive capabilities in classifying risk categories within both COVID-19 datasets and corporate profiles. PCA proves to be valuable in reducing data dimensionality while retaining essential information. Furthermore, Bootstrapping is employed to enhance the generalizability of the models, particularly in scenarios involving limited data samples. The study concludes that integrating multiple data mining approaches can yield comprehensive insights across sectors, although the level of effectiveness varies depending on the inherent characteristics of each dataset. Such a multidisciplinary and combined approach provides a robust framework for data-driven analysis and strategic decision support in diverse fields. Kemajuan pesat dalam teknologi informasi telah memperluas pemanfaatan teknik data mining di berbagai bidang, khususnya dalam mengidentifikasi pola tersembunyi dan menunjang proses pengambilan keputusan berbasis data. Penelitian ini secara khusus mengkaji dan membandingkan efektivitas empat pendekatan data mining yakni K-Means Clustering, Decision tree, Principal component analysis (PCA), dan Bootstrapping, dalam mengolah data yang berasal dari tiga sektor strategis: sektor kesehatan (terkait COVID-19), sektor keuangan (pasar saham BEI), dan sektor bisnis global (perusahaan multinasional). Dataset yang digunakan bersumber dari berbagai platform terpercaya, termasuk data COVID-19 dari Kaggle, data saham perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia, serta informasi perusahaan multinasional yang mencakup variabel industri dan pendapatan tahunan. Rangkaian metodologi penelitian diawali dengan proses prapengolahan data (data preprocessing) untuk memastikan kualitas dan konsistensi data, dilanjutkan dengan penerapan algoritma klasifikasi dan pengelompokan (clustering), serta evaluasi performa model menggunakan metrik akurasi dan representasi visual. Dari hasil analisis yang dilakukan, ditemukan bahwa algoritma K-Means menunjukkan performa yang baik dalam mengelompokkan wilayah berdasarkan tingkat penyebaran COVID-19 serta dalam mengklasifikasikan saham berdasarkan indikator numerik. Sementara itu, metode Decision tree terbukti efektif dalam memprediksi kategori risiko, baik dalam konteks data kesehatan maupun data korporasi multinasional. PCA turut berkontribusi signifikan dalam mereduksi dimensi data tanpa kehilangan informasi utama yang relevan. Selain itu, teknik Bootstrapping diaplikasikan untuk meningkatkan kemampuan generalisasi model, terutama saat berhadapan dengan keterbatasan jumlah data. Secara keseluruhan, temuan penelitian ini menegaskan bahwa pendekatan kombinatif dalam data mining dapat menghasilkan wawasan mendalam yang lintas sektoral, dengan efektivitas yang bergantung pada karakteristik dan struktur data yang dianalisis. Pendekatan integratif semacam ini berpotensi memperkaya pemahaman dan mendukung pengambilan keputusan strategis di berbagai domain
Copyright (c) 2025 Satria Nur Fajriansyah, Harsya Rafif Pramadhan, Alaudin Safa, Dandy Nurfajriansyah, Muhammad Subaktiar Wijaya, Yuda Samudra https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0