Search Articles & Publications

Showing 2480 articles found for "Search"

IMPLEMENTATION DECISION SUPPORT SYSTEM DETERMINING ELIGIBILITY OF DIRECT CASH AID RECIPIENT COMMUNITIES

Aprizal, Aprizal, Jasri, Jasri
Abstract: Abstract: Pulau Kopung Sentajo Village Government in determining communities recipients of Direct Cash Assistance (BLT) has not used a computerized system so that in decision making errors will often occur in the suitability… lity criteria for potential BLT recipients. So things like this will increase the possibility that poor or underprivileged people will lose out to people who live better lives and also take a lot of time because they still use manual systems. In terms of the report produced, it does not display the criteria for potential recipients clearly and in detail. In solving the problem, a decision support system will be used using the simple additive weighting method. So this research produces a computerized system to support decision making that determines people's suitability as recipients of direct cash assistance. With this computerized system, it will make it easier to determine the eligibility of people receiving Direct Cash Assistance and produce effective reports with calculations that comply with existing criteria. By implementing this computerized decision support system, 7 people are recommended who are eligible to receive direct cash assistance with the highest score of 2,875 and the lowest score of 2,750 so that these results can assist the village head in determining the community's suitability as recipients of direct cash assistance. Keywords: assistance; BLT; SAW; FMADM;   Abstrak: Pemerintah Desa Pulau Kopung Sentajo dalam menentukan masyarakat sebagai penerima Bantuan Langsung Tunai (BLT) belum menggunakan sistem yang terkomputerisasi sehingga dalam pengambilan keputusan akan sering terjadi kesalahan dalam perbandingan kriteria kesesuaian calon penerima BLT. Sehingga hal seperti ini akan memperbesar kemungkinan masyarakat miskin atau kurang mampu akan kalah dengan masyarakat yang kehidupannya lebih baik dan juga memakan banyak waktu karena masih menggunakan sistem manual. Dari segi laporan yang dihasilkan, tidak menampilkan kriteria calon penerima secara jelas dan rinci. Dalam penyelesaian masalah akan digunakan sistem penunjang keputusan dengan metode simple additive weighting. Maka dengan penelitian ini menghasilkan sistem yang terkomputerisasi untuk mendukung pengambilan keputusan menentukan kelayakan masyarakat sebagai penerima bantuan langsung tunai. Dengan sistem yang terkomputerisasi ini, maka akan memberikan kemudahan dalam menentukan kelayakan masyarakat penerima Bantuan Langsung Tunai dan menghasilkan laporan yang efektif dengan perhitungan yang sesuai dengan kriteria yang ada. Dengan penerapan sistem pendukung keputusan yang terkomputerisasi ini maka direkomendasikan 7 orang yang layak menerima bantuan langsung tunai dengan skor tertinggi 2,875 dan skor terendah 2,750 sehingga hasil tersebut dapat membantu kepala desa dalam menentukan kelayakan masyarakat sebagai penerima bantuan tunai langsung.   Kata Kunci: bantuan; BLT; SAW; FMADM

CBR METHOD EXPERT SYSTEM FOR FEMALE REPRODUCTIVE HEALTH PROBLEM DETECTION

Lestari, Ade Dili, Siregar, Iqbal Kamil, Santoso, Santoso
Abstract: Abstract: Technological developments open up opportunities to improve health services, especially in the diagnosis of female reproductive health problems. This research discusses the development of an expert system at Utama… ama General Hospital in Kisaran to assist in the early diagnosis of female reproductive diseases. The problems that occur in this article are the absence of knowledge about dangerous diseases, lack of awareness of reproductive health diseases, remote and hard-to-reach locations of health facilities, high costs for consultations and drugs, and long time to get diagnostic results. The method used in solving these problems is Case Based Reasoning (CBR), where the system uses the experience of previous cases to handle new cases. The process involves collecting patient data, building a knowledge base, and developing an expert system using the CBR approach. Test results show the system is able to provide accurate diagnosis based on the symptoms inputted by the user. Solutions for each disease are displayed, providing useful information for further treatment. In conclusion, the development of this expert system is expected to improve the accessibility and quality of women's reproductive health services by providing fast and appropriate solutions. Keywords: case based reasoning (CBR) method; expert system; main public hospital kisaran; women's reproduction.     Abstrak: Perkembangan teknologi membuka peluang untuk meningkatkan layanan kesehatan, terutama dalam diagnosis masalah kesehatan reproduksi wanita. Artikel ini membahas pengembangan sistem pakar di Rumah Sakit Umum Utama Kisaran untuk membantu diagnosis dini penyakit reproduksi wanita. Masalah yang terjadi pada penelitian ini yaitu Tidak adanya pengetahuan tentang penyakit berbahaya, kurangnya kesadaran akan penyakit kesehatan reproduksi, lokasi fasilitas kesehatan yang terpencil dan sulit dijangkau, biaya tinggi untuk konsultasi dan obat, serta waktu yang lama untuk mendapatkan hasil diagnosa. Adapun metode yang digunakan dalam menyelesaikan masalah tersebut adalah Case Based Reasoning (CBR), di mana sistem menggunakan pengalaman kasus sebelumnya untuk menangani kasus baru. Proses melibatkan pengumpulan data pasien, pembentukan basis pengetahuan, dan pengembangan sistem pakar menggunakan pendekatan CBR. Hasil pengujian menunjukkan sistem mampu memberikan diagnosis akurat berdasarkan gejala yang diinputkan oleh pengguna. Solusi untuk setiap penyakit ditampilkan, memberikan informasi yang berguna untuk penanganan lebih lanjut. Kesimpulannya, pengembangan sistem pakar ini diharapkan meningkatkan aksesibilitas dan kualitas layanan kesehatan reproduksi wanita dengan memberikan solusi yang cepat dan tepat.   Kata kunci: metode case based reasoning (CBR); reproduksi wanita; rumah sakit umum utama kisaran; sistem pakar.  

SUPPORT VECTOR MACHINE ANALYSIS FOR INTEREST AND TALENT CLASSIFICATION WITH PYTHON LIBRARY

Sartika, Devi, Elfaladonna, Febie, Putra, Andre Mariza
Abstract: Abstract: Recognizing one's interests and talents early on is crucial in guiding an individual toward a prosperous future. While distinct, interests and talents share a close relationship. Interest denotes a genuine attraction… action to something without external pressure, and when consistently nurtured, it evolves into a skill or talent. Machine learning, specifically utilizing the SVM algorithm with the RBF kernel, can be applied to categorize interests and talents. Prior to SVM modeling, conducting Exploratory Data Analysis (EDA) is imperative for scrutinizing interests and talents. This analysis facilitates the identification of variables, enabling the elimination of missing values and ensuring the selection of appropriate interest and talent variables. The primary objective is to achieve optimal accuracy in modeling the classification of interests and talents. The insights gained from this research contribute to the creation of an application designed for categorizing interests and talents within SDN XYZ school. This application is designed for student use, assisting them in making informed decisions about their future education and career paths             Keywords: exploratory data analysis; interests and talents; machine learning; SVM Algorithm     Abstrak: Mengenali minat dan bakat seseorang sejak dini sangat penting dalam membimbing individu menuju masa depan yang sukses. Meskipun berbeda, minat dan bakat memiliki hubungan yang erat. Minat mengindikasikan ketertarikan yang tulus terhadap sesuatu tanpa tekanan eksternal, dan ketika terus-menerus dibina, berkembang menjadi keterampilan atau bakat. Pembelajaran mesin, khususnya dengan menggunakan algoritma SVM dan kernel RBF, dapat digunakan untuk mengelompokkan minat dan bakat. Sebelum pemodelan SVM, melakukan Analisis Data Eksploratif (EDA) sangat penting untuk mengkaji minat dan bakat. Analisis ini memfasilitasi identifikasi variabel, memungkinkan penghilangan nilai yang hilang, dan memastikan pemilihan variabel minat dan bakat yang tepat. Tujuan utamanya adalah mencapai akurasi optimal dalam pemodelan klasifikasi minat dan bakat. Temuan dari penelitian ini berkontribusi pada pengembangan aplikasi yang ditujukan untuk mengkategorikan minat dan bakat di sekolah SDN XYZ. Aplikasi ini dirancang untuk digunakan oleh siswa, membantu mereka membuat keputusan yang terinformasi mengenai pendidikan dan karier masa depan mereka.   Kata kunci: Algoritma SVM; exploratory data analysis; machine learning; minat dan bakat 

CANNY EDGE DETECTION AND IMAGE SEGMENTATION FOR PRECISION FACE RECOGNITION SYSTEM

Devita, Retno, Sumijan, Sumijan
Abstract: Abstract: Facial recognition is widely used in areas such as video surveillance and database management. Facial images have been used as a preferred biometric feature in many identity recognition systems to obtain good image… mage results in image segmentation. A good image must pay attention to several factors, namely high resolution, good contrast, image sharpness, consistent colors, lack of noise and appropriate lighting conditions. In this face recognition research, using canny edge detection method for 10 original images paired with 10 other images. The original faces taken are male and female. Canny edge detection has a low error rate in image segmentation compared to other edge detections. The purpose of this study is to determine the edge of the image in I-rat and can display the results of a good segmentation of facial images. The results of the test data with data stored in the database in the study is 1 face image produces 67.69% accuracy and 26.92% and 8 other face images produce 100% accuracy. The average success rate of 10 experiments using image segmentation is 89.461%. In conclusion, the canny edge detection method can provide accurate results in the face recognition process.             Keywords: accuracy; canny edge detection; face recognition; image; segmentation     Abstrak : Pengenalan wajah banyak digunakan dalam diberbagai bidang seperti pengawasan video dan manajemen basis data. Gambar wajah telah digunakan sebagai ciri biometrik yang disukai di banyak sistem pengenalan identitas untuk mendapatkan hasil citra yang bagus dalam segmentasi citra. Citra yang baik harus memperhatikan beberapa faktor yaitu resolusi tinggi, kontras yang baik, ketajaman citra, warna yang konsisten, kurangnya noise dan kondisi pencahayaan yang sesuai. Pada penelitian pengenalan wajah ini, menggunakan metode deteksi tepi canny untuk 10 citra asli yang dipasangkan dengan 10 citra lainnya. Wajah asli yang diambil berjenis kelamin laki-laki dan perempuan. Deteksi tepi canny memiliki tingkat kesalahan rendah dalam segmentasi citra dibandingkan dengan deteksi tepi lainnya. Tujuan dari penelitian ini adalah menentukan tepi gambar secara akurat dan dapat menampilkan hasil segmentasi citra wajah yang baik. Hasil dari data uji dengan data yang tersimpan di database dalam penelitian adalah 1 citra wajah menghasilkan akurasi 67,69% dan 26,92% dan 8 citra wajah lainnya menghasilkan akurasi 100%. Rata-rata tingkat keberhasilan dari 10 kali percobaan dengan menggunakan segmentasi citra adalah 89,461%. Kesimpulan, metode deteksi tepi canny dapat memberikan hasil yang akurat dalam proses pengenalan wajah.   Kata Kunci : akurasi; deteksi tepi canny; citra; pengenalan wajah; segmentasi

APPLICATION OF THE PROFILE MATCHING METHOD IN RECOMMENDING DOCTORAL CANDIDATES FOR LECTURER (CASE STUDY AT STMIK ROYAL)

Amin, Muhammad, Nurcahyo, Gunadi Widi, Yunus, Yuhandri
Abstract: Abstract: The advancement of information technology and knowledge has facilitated the production of quality information. The use of information technology has penetrated all fields, especially in the teaching domain at higher… igher education institutions, aiding in valuable decision-making processes. This research focuses on STMIK Royal Kisaran, which faces challenges in increasing the number of doctoral-educated lecturers. To address this limitation, the study explores the implementation of a Decision Support System (DSS) using the Profile Matching method. Lecturers in higher education play a crucial role in providing education, conducting research, and contributing to society. In an effort to enhance the qualifications of lecturers, this research designs a Decision Support System using the Profile Matching method. The aim of this research is to provide recommendations for prospective lecturer candidates to pursue a Doctoral degree based on criteria factors such as length of service, functional position, research score, dedication score, age, and recognition score. Data from 46 lecturers at STMIK Royal Kisaran who meet the criteria are used to test the validity and effectiveness of the Decision Support System (DSS). Through structured analysis, it is demonstrated that the Decision Support System using the Profile Matching method successfully provides recommendations for suitable lecturer candidates to pursue doctoral studies. Keywords : decision support systems; higher education; information Technology; lecturer qualifications;  profile matching.    Abstrak: Kemajuan teknologi informasi dan ilmu pengetahuan telah menghadirkan kemudahan dalam menghasilkan informasi yang berkualitas, penggunaan teknologi informasi sudah memasuki segala bidang terutama bidang pengajaran pada perguruan tinggi dan membantu pengambilan keputusan yang bernilai. Penelitian ini berfokus pada STMIK Royal Kisaran yang mengalami kendala dalam meningkatkan jumlah dosen berpendidikan Doktor. Untuk mengatasi keterbatasan tersebut, penelitian ini mengeksplorasi penerapan Sistem Pendukung Keputusan (DSS) dengan menggunakan metode Profile Matching. Dosen pada pendidikan tinggi mempunyai peran penting dalam memberikan pendidikan, melakukan penelitian, dan memberikan kontribusi kepada masyarakat. Dalam upaya meningkatkan kualifikasi dosen, penelitian ini merancang Sistem Pendukung Keputusan dengan menggunakan metode Profile Matching. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan rekomendasi kandidat calon dosen untuk mengejar gelar Doktor dengan berlandaskan faktor kriteria seperti lama kerja, jabatan fungsional, nilai penelitian, nilai pengabdian, umur, dan nilai rekognisi. Data dari 46 dosen STMIK Royal Kisaran yang memenuhi kriteria digunakan untuk menguji validitas dan efektivitas Sistem Pendukung Keputusan (SPK). Melalui analisis terstruktur, menunjukkan bahwa Sistem Pendukung Keputusan menggunakan metode Profile Matching berhasil memberikan rekomendasi calon dosen yang layak direkomendasikan untuk melanjutkan studi ke jenjang Doktor. Kata Kunci : kualifikasi dosen; pencocokan profil; pendidikan yang lebih tinggi; sistem pendukung keputusan; teknologi Informasi.

DESIGNING UI/UX OF DOCTOR'S CONSULTATION APPLICATION USING DESIGN THINKING METHOD

Damayanti, Wenti Risma, Kuncoro, Adam Prayogo, Subarkah, Pungkas, Saputro, Rujianto Eko
Abstract: Abstract: For all people in the world, the application of information and communication technology has become something that is used in everyday life. All information can be accessed easily using current developments in… various technologies. The process of searching for various information on the internet has become a habit of today's society. One of the information that people often seek is about health. Several available online health consultation service applications provide considerable benefits for all users. One method used for the UI and UX design process is design thinking. The average user of the application is 18-35 years old. The user interface provided in this application is not yet user friendly, especially for the elderly. User interface (UI) and user experience (UX) are important so that users feel comfortable when using an application.             Keywords: information technology; consulting application; UI/UX; design thinking     Abstract: Bagi seluruh masyarakat di dunia, penerapan teknologi informasi dan komunikasi menjadi hal yang sudah digunakan dalam kehidupan sehari-hari. Seluruh informasi dapat diakses dengan mudah menggunakan perkembangan berbagai macam teknologi saat ini. Proses mencari berbagai informasi di internet sudah menjadi kebiasaan masyarakat saat ini. Salah satu informasi yang sering dicari oleh masyarakat yaitu tentang kesehatan. Beberapa aplikasi layanan konsultasi kesehatan online yang tersedia memberikan manfaat yang cukup besar bagi seluruh pengguna. Salah satu metode yang digunakan untuk proses desain UI dan UX adalah design thinking. Pengguna aplikasi tersebut rata-rata berusia 18-35 tahun. Tampilan user interface yang disediakan pada aplikasi tersebut belum bersifat user friendly, terutama bagi kalanagn lansia. User interface (UI) dan user experience (UX) menjadi hal penting supaya pengguna merasakan kenyamanan pada saat menggunakan sebuah aplikasi.             Keywords: teknologi informasi; aplikasi konsultasi; UI/UX; design thinking

DECISION SUPPORT SYSTEM SOCIAL MEDIA SELECTION IN PURCHAS-ING DECISIONS IN KOTIM USING TOPSIS METHOD

Prasetyaningrum, Eka, Sapitri, Amelia Wulan Sari, Yunita, Selviana
Abstract: Abstract: Based on the era of globalization people in East Kotawaringin almost all people have used social media, for example, as a personal post some use it to see the promotion of beauty products fashion, and others. The… he KOTIM community has many who use social media, especially the Young Generation Z who have often used to buy products on social media, for example, Instagram, TikTok, and Facebook. This study will be made using the TOPSIS method for ranking to know which social media is often used by consumers. The researcher also made a questionnaire with Google form that will be tested for the validity or not of the data obtained using SPSS. The object of research is made in East Kotawaringin. The purpose of this study was to determine which social media is often used by the public to purchase decisions in the Kotim Regency. The result of the calculation using the TOPSIS method the social media platform with the highest rating is considered the best choice for decision-making, in this case, TikTok with a rating value of 1. It can be concluded that the social media platform that is widely used by KOTIM residents to make decisions is TikTok.             Keywords: buying decision; social media; TOPSIS     Abstract: Berdasarkan era globalisasi bahwa masyarakat di Kotawaringin Timur hampir seluruh masyarakat telah menggunakan media sosial, contohnya sebagai postingan pribadi ada juga yang menggunakan sebagai melihat promosi produk kecantikan dan fasion dan lainnya. Karena masyarakat KOTIM sudah banyak yang menggunakan media sosial apalagi para anak muda generasi z yang sudah sering menggunakan untuk membeli produk pada media sosial contohnya media sosial instagram, TikTok, dan juga facebook. Pada penelitian ini akan dibuat menggunakan metode TOPSIS untuk perangkingan agar mengetahui media sosial mana yang sering digunakan oleh konsumen. Peneliti juga membuat kuisoner dengan google form yang akan diuji valid atau tidak nya data yang didapat dengan menggunakan SPSS. Objek penelitian yang dibuat berada di Kotawaringin Timur. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui media sosial mana yang sering digunakan oleh masyarakat terhadap keputusan pemebelian pada wilayah kabupaten KOTIM. Hasil dari perhitungan menggunakan metode TOPSIS platform media sosial dengan peringkat tertinggi dianggap sebagai pilihan terbaik untuk pengambilan keputusan, dalam kasus ini adalah TikTok dengan peringkat nilai 1. Dapat disimpulkan bahwa platform media sosial yang banyak digunakan oleh penduduk KOTIM untuk mengambil keputusan adalah TikTok.   Keywords: keputusan pembelian; media sosial; TOPSIS

JAVANESE SCRIPT HANACARAKA CHARACTER PREDICTION WITH RESNET-18 ARCHITECTURE

Sudewo, Egi Dio Bagus, Biddinika, Muhammad Kunta, Fadlil, Abdul
Abstract: Abstract: This study aims to train computers to recognize Javanese script characters known as Hanacaraka. The evaluation was conducted on the use of Convolutional Neural Network (CNN) with the ResNet-18 architecture in recognizing… ecognizing these characters. The research objective is to overcome traditional character recognition barriers and improve accuracy. The method employed includes building a CNN model with the ResNet-18 architecture and using diverse datasets. The results show a training accuracy of 100%, validation accuracy of 98.01%, and accuracy, precision, recall, and F1-score each at 100%. This study concludes that the developed model successfully achieves a high level of accuracy and contributes positively to the development of Javanese Hanacaraka character recognition technology.   Keywords: convolution neural network (CNN); javanese hanacaraka script; resnet-18             Abstrak: Penelitian ini bertujuan melatih komputer untuk mengenali huruf aksara Jawa Hanacaraka. Evaluasi dilakukan terhadap penggunaan Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur ResNet-18 dalam pengenalan karakter tersebut. Tujuan penelitian adalah mengatasi hambatan pengenalan karakter tradisional dan meningkatkan akurasi. Metode yang digunakan mencakup pembuatan model CNN dengan arsitektur ResNet-18 dan penggunaan dataset yang beragam. Hasilnya menunjukkan akurasi pelatihan 100%, validasi 98.01%, dan akurasi, presisi, recall, dan F1-score masing-masing sebesar 100%. Simpulan penelitian ini adalah bahwa model yang dikembangkan berhasil mencapai tingkat akurasi yang tinggi dan memberikan kontribusi positif pada pengembangan teknologi pengenalan karakter Hanacaraka Jawa. Kata kunci: convolution neural network (CNN); huruf aksara jawa hanacaraka; resnet-18  

ESTIMATION OF JAVA GRDP IN REGENCY/CITY LEVEL: SATELLITE IMAGERY AND MACHINE LEARNING APPROACHES

Pemayun, Anak Agung Gede Rai Bhaskara Darmawan, Azizi, M Ziko, Daulay, Nur Ainun, Apriliani, Nur Hidayah, Kartiasih, Fitri
Abstract: Abstract: Gross Regional Domestic Product (GRDP) is one of the most important socio-economic indicators. In order to gain a more comprehensive understanding of the current economic situation and regional differences, estimating… imating GRDP using integration of satellite imagery and official statistics data can provide valuable information. This research estimates the GRDP value in 2022 by using data in 2019 to 2021 related to two aspects, agriculture and non-agriculture. Soil adjusted vegetation index (SAVI), enhanced vegetation index (EVI), and land cover (LC) used as agriculture aspect, while nighttime light (NTL), human settlement index (HSI), land area, and population per regency/city used as non-agriculture aspect. GRDP estimation are produced with machine learning approach using support vector machine (SVM) and random forest (RF) method. Correlation test on each variable shows only land area that does not have a significant correlation with GRDP. RF model then chosen as the best model with RMSE, MSE, MAE, and R2 value of 0.2549; 0.5049; 0.7727; and 0.2543, respectively. The estimated values acquired in several regencies/cities have rather near, some even very close to the official statistics values.   Keywords: GRDP; satellite imagery; machine learning; random forest; support vector machine       Abstrak: Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) merupakan salah satu indikator sosio-ekonomi yang penting. Penghitungan nilai PDRB dengan pendekatan yang melibatkan kombinasi data citra satelit dan statistik resmi dapat memberikan informasi serta pemahaman yang lebih komprehensif. Penelitian ini melakukan estimasi nilai PDRB pada tahun 2022 menggunakan data tahun 2019 hingga 2021 dengan melibatkan dua aspek, agrikultur dan non-agrikultur. Data soil adjusted vegetation index (SAVI), enhanced vegetation index (EVI), dan tutupan lahan (land cover/LC) digunakan sebagai aspek agrikultur, sementara data citra cahaya malam (NTL), human settlement indeks (HSI), luas wilayah kabupaten/kota, dan jumlah populasi per kabupaten/kota digunakan sebagai aspek non-agrikultur. Estimasi PDRB dihasilkan dengan menggunakan pendekatan machine learning berupa support vector machine (SVM) dan random forest (RF). Pengecekan korelasi antarvariabel menunjukkan bahwa hanya variabel luas wilayah tidak berpengaruh signifikan terhadap nilai PDRB. Model random forest kemudian dipilih sebagai model terbaik dengan nilai evaluasi RMSE, MSE, MAE, dan  berturut-turut sebesar 0.2549, 0.5049, 0.7727, dan 0.2543. Nilai estimasi yang diperoleh di beberapa kabupaten/kota cukup mendekati, bahkan ada yang sangat dekat dengan nilai statistik resmi.   Kata kunci: PDRB; citra satelit; machine learning; random forest; support vector machine

THE DEVELOPMENT OF A MOBILE APPLICATION FOR FRUIT GARDEN TOURISM INFORMATION SYSTEM IN SIDOARJO USING FLUTTER

Zaka, Mohammad Fadli, Eviyanti, Ade, Findawati, Yulian
Abstract: Abstract: This research highlights the significance of information technology in producing relevant, accurate, and timely information as the foundation for strategic knowledge in decision-making. Applications, as software,… e, play a vital role in presenting information tailored to user needs, based on provided input data. Flutter, serving as an SDK for mobile app development, brings superior capabilities in cross-platform application development. The development of a mobile application for Fruit Garden Tourism Information System in Sidoarjo using Flutter aims to facilitate the search for fruit garden tourism spots based on user preferences and provide detailed information about those locations. The objective is to assist the community in discovering and enjoying fruit garden tourism in Sidoarjo. In the testing process, the black-box method is utilized to identify system weaknesses, validate the congruence of executed data with inputs, and prevent potential deficiencies and errors in the application before user deployment. In the testing process, the application has successfully passed tests for its interface and all provided features with success.   Keywords: application; flutter; fruit garden tourism; information technology.   Abstrak: Penelitian ini menggambarkan pentingnya teknologi informasi dalam menghasilkan informasi yang relevan, akurat, dan waktu tepat sebagai dasar pengetahuan strategis untuk pengambilan keputusan. Aplikasi, sebagai perangkat lunak, memiliki peran vital dalam menyajikan informasi sesuai dengan kebutuhan pengguna, berlandaskan pada data masukan yang diberikan. Flutter, sebagai SDK untuk pembuatan aplikasi mobile, menghadirkan kemampuan unggul dalam pengembangan aplikasi lintas platform. Pengembangan aplikasi mobile untuk Sistem Informasi Wisata Kebun Buah di Sidoarjo menggunakan Flutter bertujuan memudahkan pencarian tempat wisata kebun buah sesuai preferensi pengguna dan menyediakan informasi yang terperinci tentang lokasi tersebut. Tujuannya adalah memfasilitasi masyarakat dalam menemukan dan menikmati wisata kebun buah di Sidoarjo. Dalam proses pengujian, metode black box digunakan untuk mengidentifikasi kelemahan sistem, memvalidasi kesesuaian data yang dieksekusi dengan yang dimasukkan, serta mencegah potensi kekurangan dan kesalahan dalam aplikasi sebelum digunakan oleh pengguna. Pada proses pengujian, aplikasi telah berhasil melewati pengujian untuk aspek tampilan dan seluruh fitur yang disediakan dengan sukses.   Kata kunci: aplikasi; flutter; teknologi informasi; wisata kebun buah.