Abstract:Abstract: The community service activity entitled "Training on Making Android Applications with Android Studio at junior high school 1 Tinggi Raja" aims to train existing students at junior high school 1 Tinggi Raja to create…
reate an Android application. Moreover, most students must have already had an Android phone, it would be more interesting and fun to be able to make an application on their own cellphone. The method used in this activity is a description and practice. The speaker performs explanations about Android and Android Studio itself, their functions and uses, after that the practice directly uses the Android Studio and how to build it so that it becomes an android file that can be installed on each student's cellphone. Some important points are explained and practiced in this activity, namely the introduction of the Android operating system, the introduction of Android Studio, how to design displays in Android Studio, and how to learn java coding in Android Studio so as to produce an android application.
Keywords: android application, android studio, android
Abstrak: Kegiatan pengabdian kepada masyarakat yang diberi judul “Pelatihan Membuat Aplikasi Android dengan Android Studio pada SMPN 1 Tinggi Raja†bertujuan untuk melatih siswa-siswi yang ada pada SMPN 1 Tinggi Raja untuk membuat aplikasi Android. Terlebih lagi para siswa juga pasti sebagian besar sudah memiliki ponsel Android, hal ini akan lebih menarik dan menyenangkan jika dapat membuat aplikasi di ponsel sendiri. Metode yang digunakan dalam kegiatan ini adalah deskripsi dan praktek. Pemateri melakukan penjelasan-penjelasan tentang Android dan Android Studio itu sendiri, fungsi dan kegunaannya, setelah itu praktek langsung menggunakan Android Studio tersebut dan bagaimana cara build nya sehingga menjadi sebuah file android yang dapat dipasang di ponsel masing-masing siswa. Beberapa point penting yang dijelaskan serta dipraktekkan dalam kegiatan ini, yaitu pengenalan sistem operasi Android, pengenalan Android Studio, cara mendesain tampilan di Android Studio, dan bagaimana belajar koding java di Android Studio sehingga menghasilkan sebuah aplikasi android.
Kata kunci: aplikasi android, android studio, android
Abstract:Abstract: Manual meeting documentation risks losing important information due to cognitive fatigue. Although automated summarization models have evolved, integrated end-to-end systems for Indonesian spoken language remain…
n highly limited. This study aims to design and evaluate an end-to-end automated meeting summarization architecture that directly integrates Automatic Speech Recognition (ASR) via OpenAI Whisper for transcription and the IndoT5 language model for abstractive summarization. IndoT5 was fine-tuned using a dataset of 486 Indonesian spoken language transcript pairs. Testing was conducted on a CPU infrastructure using MP4, MP3, and WAV formats. Results show the optimal fine-tuning configuration significantly improved accuracy, achieving ROUGE-1 (0.4167), ROUGE-2 (0.1973), and ROUGE-L (0.2701) scores. Computationally, the system achieved a Real-Time Factor below 1, processing data faster than the actual recording duration. Conclusively, integrating Whisper and IndoT5 shows potential in producing coherent meeting summaries with lightweight computational overhead, making it viable for local infrastructure implementation to ensure data privacy.
Keywords: abstractive summarization; ASR; end-to-end pipeline; IndoT5; real-time factor
Abstrak: Dokumentasi rapat manual rentan menghilangkan informasi penting akibat keterbatasan kognitif. Meskipun model peringkas otomatis telah berkembang, implementasi sistem terintegrasi (end-to-end) khusus percakapan lisan berbahasa Indonesia masih sangat terbatas. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengevaluasi arsitektur peringkas rapat otomatis end-to-end yang mengintegrasikan langsung Automatic Speech Recognition (ASR) melalui OpenAI Whisper untuk transkripsi dan model bahasa IndoT5 untuk peringkasan abstraktif. Adaptasi domain dilakukan melalui fine-tuning IndoT5 menggunakan 486 pasang dataset transkrip lisan berbahasa Indonesia. Pengujian pada infrastruktur CPU menggunakan format MP4, MP3, dan WAV. Hasil pengujian menunjukkan konfigurasi fine-tuning optimal berhasil meningkatkan akurasi, dengan skor ROUGE-1 (0,4167), ROUGE-2 (0,1973), dan ROUGE-L (0,2701). Sistem mendemonstrasikan efisiensi komputasi dengan nilai Real-Time Factor di bawah 1, mengindikasikan waktu pemrosesan lebih cepat dari durasi rekaman asli. Kesimpulannya, integrasi Whisper dan IndoT5 menunjukkan potensi dalam menghasilkan ringkasan yang koheren dengan beban komputasi ringan, sehingga layak diimplementasikan pada infrastruktur lokal organisasi untuk menjaga privasi data.
Kata kunci: ASR; end-to-end pipeline; IndoT5; peringkasan abstraktif; real-time factor
Abstract:Abstract: One of the main challenges in digital image processing is limited resolution, which makes it difficult to preserve visual details when images are enlarged. Conventional methods such as Bilinear Interpolation are…
e commonly used for image upscaling; however, these approaches often produce blurred images, lose fine textures, and fail to reconstruct complex visual structures. This study aims to enhance digital image resolution by employing a deep learni based approach using a Low-Light Convolutional Neural Network (LLCNN) built upon a Deep Neural Network (DNN) architecture. The dataset used in this study is the DIV2K dataset, which consists of 1,000 high-resolution images. These images were downsampled using scaling factors of ×2, ×3, and ×4 to generate paired Low Resolution–High Resolution (LR–HR) data for training and evaluation. The proposed LLCNN is designed to extract important features such as edges, textures, and local patterns through multiple convolutional layers, followed by non-linear mapping to reconstruct high-resolution images more accurately. Quantitative performance evaluation was conducted using the Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) and the Structural Similarity Index (SSIM). Model performance was evaluated quantitatively using the Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) metric. Experimental results showed that the proposed method improved image quality compared to the bilinear method. These results indicate that the deep learning based approach effectively improves image sharpness and structural fidelity, thereby demonstrating its potential for digital image resolution enhancement.
Keywords: deep neural network; image resolution; low-light convolutional neural network; machine learning
Abstrak: Permasalahan utama dalam pengolahan citra digital adalah keterbatasan resolusi yang menyebabkan detail visual sulit dipertahankan ketika citra diperbesar. Metode konvensional seperti Bilinear Interpolation masih banyak digunakan, namun sering menghasilkan citra buram, kehilangan tekstur halus, serta tidak mampu merekonstruksi struktur visual yang kompleks. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan kualitas resolusi citra digital dengan memanfaatkan pendekatan deep learning berbasis Low-Light Convolutional Neural Network (LLCNN) yang dibangun di atas arsitektur Deep Neural Network (DNN). Data yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari dataset DIV2K, yang terdiri dari 1000 citra beresolusi tinggi. Citra tersebut diturunkan menjadi resolusi rendah menggunakan faktor downsampling ×2, ×3, dan ×4 untuk membentuk pasangan data Low Resolution–High Resolution (LR–HR) sebagai data pelatihan dan pengujian. LLCNN dirancang untuk mengekstraksi fitur-fitur penting seperti tepi, tekstur, dan pola lokal melalui beberapa lapisan konvolusi, kemudian melakukan pemetaan non-linear guna merekonstruksi citra resolusi tinggi secara lebih presisi. Evaluasi performa model dilakukan secara kuantitatif menggunakan metrik Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR). Hasil eksperimen menunjukkan bahwa metode yang diusulkan mampu meningkatkan kualitas citra dibandingkan metode bilinear. Hasil ini membuktikan bahwa pendekatan berbasis deep learning efektif dalam meningkatkan ketajaman dan kesesuaian struktur citra digital.
Kata kunci: deep neural network; low-light convolutional neural network; machine learning; resolusi citra
Abstract:Abstract: Posyandu cadres play an important role in supporting community health services at the village and sub-district levels. However, the selection process for the best cadres is often carried out subjectively without…
t clear and standardized criteria. This condition can lead to a decline in service quality and reduced cadre motivation. Therefore, a decision support system is needed to provide assessments that are objective, measurable, and accountable. This study aims to optimize the Posyandu cadre selection process in Lubuk Kilangan District through the development of a decision support system based on a hybrid method: Analytical Hierarchy Process (AHP) and Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). The AHP method is applied to determine the weight of each selection criterion based on its level of importance through pairwise comparisons. Subsequently, TOPSIS is used to rank candidates according to their proximity to the ideal solution. The methodology includes a literature review, primary data collection through interviews and questionnaires with stakeholders (community health centers, cadres, and village officials), as well as the implementation and testing of the AHP–TOPSIS–based system.
Keywords: Posyandu, Cadre, AHP, TOPSIS, Decision Support System
Abstrak: Kader Posyandu memiliki peran penting dalam mendukung layanan kesehatan masyarakat di tingkat desa dan kelurahan. Namun, proses pemilihan kader terbaik masih sering dilakukan secara subjektif tanpa acuan kriteria yang jelas dan terstandarisasi. Kondisi ini dapat mengakibatkan penurunan kualitas pelayanan serta rendahnya motivasi kader. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu sistem penunjang keputusan yang mampu memberikan hasil penilaian yang objektif, terukur, dan dapat dipertanggungjawabkan. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan proses pemilihan kader Posyandu di Kecamatan Lubuk Kilangan melalui pengembangan sistem penunjang keputusan berbasis metode hybrid Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). Metode AHP digunakan untuk menetapkan bobot masing-masing kriteria pemilihan kader berdasarkan tingkat kepentingan melalui perbandingan berpasangan. Selanjutnya, metode TOPSIS digunakan untuk melakukan pemeringkatan calon kader berdasarkan kedekatannya terhadap solusi ideal. Metode yang digunakan dalam penelitian ini mencakup studi literatur, pengumpulan data primer melalui wawancara dan kuesioner kepada stakeholder terkait (puskesmas, kader, dan perangkat desa), serta implementasi dan pengujian sistem berbasis AHP-TOPSIS.
Kata kunci: Posyandu, Kader, AHP, TOPSIS, Sistem Pendukung Keputusan
Abstract:Abstract: The rapid development of information technology has increased the demand for high-quality software, necessitating a structured development process. ISO/IEC/IEEE 12207:2017 serves as an international standard encompassing…
compassing organizational, technical, and project support processes, differing from ISO 9001, which focuses more generally on quality management. This study employs a Multi-Criteria Decision Making (MCDM) approach by integrating the Analytic Hierarchy Process (AHP) and the Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). AHP determines the weight of ISO 12207:2017 criteria through pairwise comparisons, while TOPSIS ranks software development activities based on these weights. To validate the results, Analysis of Variance (ANOVA) is applied. The findings indicate that the Software Requirements Definition Process has the highest priority weight (0.169), followed by Implementation (0.101) and Operation (0.095). Software Configuration Management is identified as the most critical activity with the highest TOPSIS score (0.221). ANOVA confirms the reliability of expert evaluations, showing no significant differences. This study provides a structured decision-making framework based on ISO 12207:2017, helping optimize software project management while ensuring alignment with international standards and industry best practices.
Keywords: AHP; TOPSIS; ANOVA; ISO 12207:2017
Abstrak: Perkembangan teknologi informasi meningkatkan permintaan perangkat lunak berkualitas tinggi, sehingga diperlukan proses terstruktur dalam pengembangannya. ISO/IEC/IEEE 12207:2017 menjadi standar internasional yang mencakup proses organisasi, teknis, dan pendukung proyek, berbeda dengan ISO 9001 yang lebih umum pada manajemen kualitas. Penelitian ini menggunakan Multi-Criteria Decision Making (MCDM) dengan mengintegrasikan Analytic Hierarchy Process (AHP) dan Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). AHP menentukan bobot kriteria ISO 12207:2017 melalui perbandingan berpasangan, sementara TOPSIS memeringkat aktivitas pengembangan berdasarkan bobot tersebut. Untuk validasi, Analysis of Variance (ANOVA) diterapkan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Proses Definisi Kebutuhan Perangkat Lunak memiliki bobot tertinggi (0,169), diikuti Implementasi (0,101), dan Operasi (0,095). Manajemen Konfigurasi Perangkat Lunak menjadi aktivitas paling kritis dengan skor TOPSIS tertinggi (0,221). ANOVA mengonfirmasi keandalan penilaian para ahli tanpa perbedaan signifikan. Penelitian ini memberikan kerangka kerja pengambilan keputusan berbasis ISO 12207:2017, membantu optimalisasi manajemen proyek perangkat lunak, serta memastikan keselarasan dengan standar internasional dan praktek terbaik industri.
Kata kunci: AHP; TOPSIS; ANOVA; ISO 12207:2017
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
Abstract:Abstract: Blind is a condition of a person who has a problem or obstacle using his sense of sight, usually with a special stick, which is white with a horizontal red line.The problem that is often faced by the visually impaired…
mpaired is inefficient assistive devices, such as a special stick for the blind which has many weaknesses such as not being able to indicate the size of the distance around the blind person, the blind cannot know the distance of objects and if one touches an object with a stick it will endanger themselves. the blind person and also the people around him. People with visual impairments or visual impairments are one part of society that need special attention, many obstacles occur to the blind when carrying out daily activities, one of which is knowing the objects around them, to be able to solve these problems, a microcontroller is needed. The purpose of this research is to design a tool to detect objects for the blind by using sensor technology to assist the alertness and mobility of the blind. The method used in this study uses the method of data collection and system development (prototype). The results of the study resulted in a device that can detect objects around blind people with the help of a microcontroller and ultrasonic sensor equipped with an alarm buzzer as a distance indicator. by directing the palms in various directions.
Keywords: arduino; blind detector; indicator system; prototype
Abstrak: Tunanetra adalah kondisi seseorang yang mengalami gangguan atau hambatan dalam indra penglihatannya biasanya dengan menggunakan tongkat khusus, yaitu berwarna putih dengan ada garis merah horisontal. Masalah yang sering dihadapi oleh tunanetra adalah alat bantu yang tidak efisien, seperti tongkat khusus tunanetra yang mempunyai banyak kelemahan seperti tidak dapat mengindikasikan ukuran jarak yang ada disekeliling tunanetra tersebut, tunanetra tidak dapat mengetahui jarak benda dan jika salah menyentuh benda dengan tongkat maka akan membahayakan diri si penyandang tunantetra dan juga orang-orang disekelilingnya. Penyandang cacat mata atau tunanetra adalah salah satu bagian dari masyarakat yang perlu mendapat perhatian khusus, banyak kendala yang terjadi pada tunanetra disaat melakukan aktifitas sehari-hari yang salah satunya adalah mengetahui benda yang ada disekelilingnya, untuk dapat menyelesaikan kendala tersebut dibutuhkan microcontroller. Tujuan penelitian ini menghasilkan rancangan alat mendeteksi benda bagi tuna netra dengan menggunakan teknologi sensor untuk membantu kewaspadaan dan mobilitas tuna netra. Metode yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan metode pengumpulan data dan pengembangan sistem (prototype). Hasil penelitian menghasilkan suatu alat yang dapat mendeteksi benda di sekeliling penyandang tunanetra dengan bantuan mikrokontroler dan sensor ultrasonic yang dilengkapi dengan alarm buzzer sebagai indikator jarak, alat pendeteksi bagi tunanetra ini dipasangkan di sekitar sarung tangan agar penyandang tunanetra dapat dengan leluasa mendeteksi benda-benda disekeliling hanya dengan mengarahkan telapak tangan ke berbagai arah.
Kata kunci: arduino; alat pendeteksi tunanetra; prototype; sistem indikator
Abstract:Abstrack: Motorcycle is one of the transportation tools that are widely used by the people. The community uses motorbikes as a means of daily transportation, whether it's for work, shopping or taking children to school.…
On the other hand, of course, theft of motor vehicles, especially motorbikes is increasing. Almost every day motorcycle theft occurs. From these problems, a double security system on a motorcycle is needed. The security system using RFID technology can only be accessed using one e-ID card. RFID technology installed on a motorcycle to provide additional security to avoid theft.
Keywords: e-KTP; Motorcycle; RFID; Security System
Abstrak: Sepeda motor adalah suatu alat transportasi yang sering digunakan oleh masyarakat. Masyarakat menggunakan sepeda motor sebagai alat trasportasi sehari-hari, baik itu untuk bekerja, berbelanja maupun mengantar anak kesekolah. Pada sisi lain, tentunya pencurian kendaraan bermotor, khususnya sepeda motor semakin banyak. Hampir setiap harinya pencurian sepeda motor terjadi. Dari permasalahan tersebut, dibutuhkan sistem keamanan ganda pada sepeda motor. Sistem keamanan dengan menggunakan teknologi RFID hanya bisa diakses menggunakan satu buah e-ktp. Teknologi RFID yang dipasang pada sepeda motor guna memberikan kemanan tambahan agar terhindar dari pencurian.
Kata kunci : e-KTP; RFID; Sepeda motor; Sistem Keamanan
Abstract:Abstract: The Presidential general election on 2019 became one of the most popular topics on twitter nowdays. The society give their opinion about the pair of candidates that they are support through the social media.…
ia. This research was predicts about the society sentimens toward the candidates of President and Vice President of Republic of Indonesia. The data was used based on the tweet on the @jokowi twitter account. The retrieval of data by using the Tweepy library with the Python 2.7 programming language. This research was classified became of two of society sentiments classes, namely positive and negative. The modeling was used of the weighting method Unigram, Bigram, Trigram, N-Gram (1-2) and N-Gram (1-3) that used the Naïve Bayes Algorithm on the Weka Application. The modeling data was used by the dataset of 646 sentences. The highest results of this reseach were obtained by Unigram Weighting, namely: 81.4% accuracy, 81.5% precision, 81.3% recall with a time of 0.3 s.
Keywords: classification, naïve bayes, 2019 presidential election, twitter, unigram
Abstrak: Pemilihan Umum tentang Pilpres 2019 menjadi salah satu topik yang ramai diperbincangkan di Twitter. Adu pendapat di sosial media oleh masyarakat mengandung opini terhadap pasangan calon yang didukungnya. Penelitian ini memprediksi sentimen masyarakat kepada pasangan calon Presiden dan Wakil Presiden Republik Indonesia. Data yang digunakan adalah tweet yang ada pada akun Twitter @jokowi. Pengambilan data menggunakan library Tweepy dengan bahasa pemrograman Python 2.7. Penelitian ini mengklasifikasi sentimen masyarakat menjadi 2 kelas, yaitu positif dan negatif. Kemudian dilakukan pemodelan dengan metode pembobotan Unigram, Bigram, Trigram, N-Gram (1-2) Dan N-Gram (1-3) menggunakan Algoritme Naïve Bayes pada Aplikasi Weka. Pembuatan model menggunakan dataset yang berjumlah 646 kalimat. Hasil tertinggi yang diperoleh pada penelitian ini adalah dengan menggunakan Pembobotan Unigram, yaitu : akurasi 81,4%, presisi 81,5 % , recall 81,3 % dengan catatan waktu 0,3s.
Kata kunci: klasifikasi, naïve bayes, pilpres 2019, twitter, unigram.
Abstract:Abstract: M-Forecasting or Mobile Forecasting can be interpreted as mobile-based forecasting. Forecasting here means predicting a situation in the future. The use of mobile technology in forecasting is considered appropriate…
iate to improve the efficiency of forecasting to be carried out, this is supported by the development of increasingly mobile technology, where digital marketing marketing research institutions estimate that in 2018 the number of active smartphone users in Indonesia is more than 100 million people. This fantastic amount can be utilized by the development of mobile-based information systems for forecasting. Predictions of a forecast can be realized by using several methods. The Weighted Moving Average method is one of them. This method provides predictions for the future by utilizing previous data and giving different weights for each data used. The level of confidence in forecasting can be determined by measuring the error percentage of the forecasting obtained. The higher the error rate can be interpreted that the forecasting results obtained are increasingly unreliable or inaccurate, and vice versa. This forecasting technique can be applied in various fields of work, including in forecasting rubber production. By obtaining forecasting data on rubber production in the future, of course, it can provide an overview of future work steps, so that it can increase the company's work productivity. Based on this, the researchers intend to build a mobile-based forecasting application system, so that it can be installed in a mobile device later, especially mobile technology with the Android operating system.
Keywords: Forecasting, Mobile, Android, Weighted Moving Average.
Abstrak: M-Forecasting atau Mobile Forecasting dapat diartikan sebagai peramalan berbasis mobile. Peramalan disini berarti memprediksi suatu keadaan dimasa mendatang. Penggunaan teknologi mobile dalam peramalan dianggap tepat untuk meningkatkan efisiensi peramalan yang akan dilakukan, hal ini didukung dengan perkembangan teknologi mobile yang kian pesat, dimana lembaga riset digital marketing emarketer memperkirakan pada 2018 jumlah pengguna aktif smartphone di Indonesia lebih dari 100 juta orang. Jumlah yang fantastis ini dapat dimanfaatkan dengan pengembangan sistem informasi berbasis mobile untuk peramalan. Prediksi dari sebuah peramalan dapat terwujud dengan penggunaan beberapa metode. Metode Weighted Moving Average adalah salah satunya. Metode ini memberikan prediksi masa depan dengan memanfaatkan data-data terdahulu dan memberikan bobot yang berbeda-beda untuk setiap data yang digunakan. Tingkat kepercayaan peramalan dapat diketahui dengan mengukur persentase eror dari peramalan yang diperoleh. Semakin tinggi tingkat eror dapat diartikan bahwa hasil peramalan yang diperoleh semakin tidak dapat dipercaya atau tidak akurat, begitu juga sebaliknya. Teknik peramalan ini dapat diterapkan diberbagai bidang pekerjaan, termasuk dalam peramalan produksi karet. Dengan memperoleh data peramalan produksi karet dimasa mendatang tentunya dapat memberikan gambaran untuk langkah-langkah kerja kedepannya, sehingga dapat meningkatkan produktivitas kerja perusahaan. Berdasarkan hal tersebut, peneliti bermaksud membangun sebuah sistem aplikasi peramalan berbasis mobile, sehingga dapat dipasang diperangkat mobile nantinya, khususnya teknologi mobile dengan sistem operasi android.
Kata Kunci: Forecasting, Mobile, Android, Weighted Moving Average.