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: Both hardware and software technologies offer their advantages in helping to facili- tate student learning activities. Virtual reality technology allows users to interact directly with the virtual reality environment,…
ironment, giving the effect of a pleasant learning sensation because it pro- vides direct experience for students to actively do desktop computer assembly practicum inde- pendently and guided. This research is R & D (Research and Development), which aims to pro- duce a product as a desktop computer assembly virtual reality learning application. This re- search procedure adapts the Lee & Owens development model. The subjects of this research were students at the Open University, Makassar State University, and Lambung Mangkurat University. The results showed that using Virtual Reality in desktop computer assembly can provide extraordinary experiences to users, bridging the gap between the real and virtual worlds. This is achieved through specially designed hardware to create a virtual environment that re- sembles the actual reality or even creates an entirely new reality.
Keywords: desktop computer; assembly; virtual reality
Abstrak: Teknologi perangkat keras (hardware) maupun lunak (software) menawarkan keunggulannya dalam membantu memfasilitasi aktivitas belajar dan pembelajaran ma- hasiswa. Teknologi virtual reality memiliki kemampuan bagi penggunanya untuk dapat melakukan interaksi langsung dengan lingkungan realitas maya, memberi efek sensasi pembelajaran yang menyenangkan karena memberikan pengalaman langsung bagi ma- hasiswa untuk aktif melakukan pratikum perakitan computer desktop secara mandiri maupun terbimbing. Penelitian ini adalah R & D (Research and Development) yang ber- tujuan untuk menghasilkan suatu produk yaitu berupa aplikasi pembelajaran virtual real- ity perakitan computer desktop. Prosedur penelitian ini mengadaptasi model pengem- bangan Lee & Owens. Subjek penelitian ini adalah mahasiswa pada Universitas Ter- buka, Universitas Negeri Makassar, dan Unibversitas Lambung Mangkurat. Hasil penelitian diperoleh bahwa penggunaan Virtual Reality dalam perakitan computer desk- top mampu memberikan pengalaman luar biasa kepada pengguna, menjembatani jurang antara dunia nyata dan dunia maya. Hal ini dicapai melalui penggunaan perangkat keras yang dirancang khusus untuk menciptakan lingkungan virtual yang menyerupai realitas sebenarnya atau bahkan menciptakan realitas yang sama sekali baru.
Kata kunci: computer desktop; perakitan; virtual reality
Abstract:Abstract: This study maps the vulnerability of landslides in Jayapura Regency, Indonesia, using a parameter weighting method within the framework of the Geographic Information System (GIS). The study identified key factors…
rs that contribute to landslide risk, including slope, soil type, rainfall, geology, and land use. The analysis revealed significant areas prone to landslides, with substantial portions classified as moderate to high risk. Comparison with the BNPB Inarisk method shows variations in the percentage of risk areas, highlighting the importance of the double assessment technique. The study underscores the need for an integrated, multidisciplinary approach to landslide risk management, emphasizing accurate data collection, land-use planning, and targeted mitigation strategies. These findings provide valuable insights for policymakers and disaster management agencies to minimize the impact of future landslides and promote sustainable development, especially in light of the 2019 landslide disaster in Sentani.
.
Keywords: landslide; jayapura regency; parameter weighting method; inarisk BNPB methods; disaster mitigation.
Abstrak: Penelitian ini memetakan kerentanan tanah longsor di Kabupaten Jayapura, Indonesia, menggunakan metode pembobotan parameter dalam kerangka Sistem Informasi Geografis (GIS). Studi ini mengidentifikasi faktor-faktor kunci yang berkontribusi terhadap risiko tanah longsor, termasuk kemiringan, jenis tanah, curah hujan, geologi, dan penggunaan lahan. Analisis mengungkapkan area signifikan yang rentan terhadap tanah longsor, dengan porsi substansial diklasifikasikan sebagai risiko sedang hingga tinggi. Perbandingan dengan metode BNPB Inarisk menunjukkan variasi persentase area risiko, menyoroti pentingnya teknik penilaian ganda. Studi ini menggarisbawahi perlunya pendekatan multidisiplin yang terintegrasi untuk manajemen risiko tanah longsor, menekankan pengumpulan data yang akurat, perencanaan penggunaan lahan, dan strategi mitigasi yang ditargetkan. Temuan ini memberikan wawasan berharga bagi pembuat kebijakan dan lembaga penanggulangan bencana untuk meminimalkan dampak tanah longsor di masa depan dan mempromosikan pembangunan berkelanjutan, terutama mengingat bencana tanah longsor tahun 2019 di Sentani.
.
Kata kunci: tanah longsor; kabupaten jayapura; metode pembobotan parameter; metode BNPB Inarisk; mitigasi bencana.
Abstract:Abstract: This system for predicting volcanic eruptions will produce information that can help BMKG in making decisions to provide warnings to residents around the mountain. This will also help in mitigating volcanic eruptions,…
ptions, evacuating residents in volcanic eruptions. By using artificial neural networks with the backpropagation method, it can be used to predict volcanic eruptions. To conduct this test, criteria and factors that influence this volcanic eruption are needed. This method is tested using Matlab 6.1 software. In this test, various patterns will be carried out to compare the results of the network. From the various patterns tested, it can be seen that the number of epochs used affects the test results and will achieve the desired goal. The more epochs used, the faster the goal will be achieved. Where in the 4-2-1 pattern the goal was found in the 7th epoch with an error value of 0.0987135. This 4-2-1 pattern states that this network is tested with 4 input layers, 2 hidden layers and 1 output layer. The α value (α = learning rate) used is the Default value of 0.1. With this backpropagation method, you get more accurate results by getting smaller error values.
Keywords: backpropagation, matlab 6.1, layer, epoch, goal
Abstrak: Sistem untuk memprediksi gunung meletus ini akan menghasilkan informasi yang bisa membantu BMKG dalam mengambil keputusan untuk memberikan peringatan kepada warga sekitar gunung. Hal ini juga akan membantu dalam mitigasi bencana gunung meletus , evakuasi warga sekitar dalam bencana gunung meletus. Dengan menggunakan jaringan saraf tiruan dengan metode backpropagation bisa digunakan untuk memprediksi gunung meletus. Untuk melakukan pengujian ini dibutuhkan kriteria dan faktor yang mempengaruhi gunung meletus ini. Metode ini diuji dengan menggunakan software Matlab 6.1. Pada pengujian ini akan dilakukan dengan berbagai pola untuk membandingkan hasil dari jaringan tersebut. Dari berbagai pola yang diuji dapat dilihat bahwa jumlah epoch yang dipakai mempengaruhi hasil pengujian dan akan mencapai goal yang diinginkan. Semakin banyak epoch yang dipakai maka akan semakin cepat goal tersebut dicapai. Dimana pada pola 4-2-1 goal ditemukan pada epoch ke 7 dengan nilai eror 0,0987135. Pola 4-2-1 ini menyatakan bahwa jaringan ini diuji dengan 4 jumlah input layer, 2 hidden layer dan 1 output layer. Nilai α (α = learning rate) yang digunakan adalah nilai Default yaitu 0.1. Dengan metode backpropagation ini mendapatkan hasil yang lebih akurat dengan mendapatkan nilai eror yang lebih kecil .
Kata kunci: backpropagation ; epoch ; goal ; layer ; matlab 6.1
Abstract:AbstractAl-Fazza Cosmetic Store is a store engaged in the sale of cosmetics. In an effort to develop and increase sales value, Al-Fazza Store began selling various accessories such as bracelets, necklaces, hair clips and…
headscarves. To get quality goods and maximum profit, supplier selection is important. However, supplier selection is a problem because each supplier has its own advantages and disadvantages and uniqueness. To help select suppliers at the Al-Fazza Cosmetic Store, the decision support system can provide decision recommendations quickly and accurately based on the criteria given by the decision maker. The method that will be used in processing data and determining decisions in this decision support system is simple additive weighting (saw). The decision results provided by this method can be used as recommendations by decision makers in determining the best supplier.
Keywords: simple additive weighting; information systems; decision support systems; suppliers
Abstrak: Toko Kosmetik Al-Fazza merupakan toko yang bergerak di bidang penjualan kosmetik. Dalam upaya untuk mengembangkan dan meningkatkan nilai penjualan, Toko Al-Fazza mulai menjual berbagai aksesoris seperti gelang, kalung, jepit rambut, dan jilbab. Untuk mendapatkan barang yang berkualitas dan keuntungan yang maksimal, pemilihan supplier merupakan hal yang penting. Akan tetapi, pemilihan supplier menjadi suatu permasalahan karena setiap supplier memiliki kelebihan dan kekurangan serta keunikannya masing-masing untuk membantu pemilihan supplier pada Toko Kosmetik Al-Fazza. Sistem pendukung keputusan tersebut dapat memberikan rekomendasi keputusan secara cepat dan tepat berdasarkan kriteria yang diberikan oleh pengambil keputusan. Metode yang akan digunakan dalam pengolahan data dan penentuan keputusan pada sistem pendukung keputusan ini adalah simple additive weighting (saw). Hasil keputusan yang diberikan oleh metode ini dapat digunakan sebagai rekomendasi oleh pembuat keputusan dalam menentukan supplier terbaik.
Kata kunci: simple additive weighting; sistem informasi; sistem penunjang keputusan;pemasok
Abstract:Abstract: Heart disease is one of the leading causes of death worldwide, making early detection and accurate diagnosis crucial for reducing mortality rates and improving patient outcomes. This study aims to evaluate the…
effectiveness of four machine learning algorithms—Logistic Regression, Random Forest, Support Vector Machine (SVM), and K-Nearest Neighbors (KNN)—in predicting heart disease, with a focus on enhancing model performance using Linear Discriminant Analysis (LDA) for feature reduction. Among the models, SVM achieved the highest accuracy at 84.24%, followed by Logistic Regression at 83.70%. Although Random Forest and KNN showed lower accuracies, all models benefited from LDA's dimensionality reduction. This study suggests that SVM, combined with LDA, offers an optimal solution for early and accurate heart disease prediction in the healthcare industry.
Keywords: feature reduction; heart disease; linear discriminant analysis (LDA); machine learning; SVM
Abstrak: Penyakit jantung merupakan salah satu penyebab utama kematian di seluruh dunia, sehingga deteksi dini dan diagnosis yang akurat sangat penting untuk menurunkan angka kematian dan meningkatkan hasil pengobatan pasien. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi efektivitas empat algoritma pembelajaran mesin—Regresi Logistik, Random Forest, Support Vector Machine (SVM), dan K-Nearest Neighbors (KNN)—dalam memprediksi penyakit jantung, dengan fokus pada peningkatan kinerja model menggunakan Analisis Diskriminan Linear (LDA) untuk reduksi fitur. Di antara model yang diuji, SVM mencapai akurasi tertinggi sebesar 84,24%, diikuti oleh Regresi Logistik dengan 83,70%. Meskipun Random Forest dan KNN menunjukkan akurasi yang lebih rendah, semua model memperoleh manfaat dari reduksi dimensi yang diberikan oleh LDA. Studi ini menunjukkan bahwa SVM yang dikombinasikan dengan LDA merupakan solusi optimal untuk prediksi penyakit jantung secara dini dan akurat dalam industri kesehatan.
Kata kunci: linear discriminant analysis (LDA); machine learning; penyakit jantung; reduksi fitur; SVM.
Abstract:Abstract: Brain cancer is a serious medical condition that requires intensive and meticulous care. One of the critical steps in identifying brain cancer is the accurate measurement of tumor volume. Magnetic Resonance Imaging…
ging (MRI) is one of the most important diagnostic tools used in the medical field for brain visualization. In this discussion, we will explain how the Active Contour method can be used to calculate brain tumor volume in MRI images and how 3D visualization can assist doctors in making better diagnoses and treatment decisions. The Active Contour method, also known as the “Snake,†is an image processing technique used to identify the contours or edges of objects in images. This method works by defining an initial curve around the desired object and then iteratively shifting the curve to match the actual contour of the object in the image. In this study, the Active Contour method will be applied to brain MRI images to identify tumor edges. This research represents an important step in improving the care of brain cancer patients, enabling more accurate diagnoses and more effective treatments
Keywords: active contour; brain cancer diagnosis; 3D visualization; tumor volume
Abstrak: Kanker otak merupakan kondisi medis yang bersifat serius dimana memerlukan perawatan yang intensif dan teliti. Salah satu langkah penting dalam mengidentifikasi kanker otak adalah dengan mengukur volume tumor secara akurat. Citra Magnetic Resonance Imaging (MRI) adalah salah satu alat diagnostik yang paling penting dalam bidang medis yang digunakan untuk visualisasi otak. Dalam pembahasan ini, akan dijelaskan bagaimana metode Active Contour dapat digunakan untuk menghitung volume tumor otak pada citra MRI dan bagaimana visualisasi 3D dapat membantu dokter dalam diagnosis dan perawatan yang lebih baik. Metode Active Contour, juga dikenal sebagai “Snake,†yaitu teknik pengolahan citra yang digunakan untuk mengidentifikasi kontur atau tepi objek dalam citra. Metode ini bekerja dengan mendefinisikan suatu kurva awal di sekitar objek yang diinginkan dan kemudian menggeser kurva tersebut secara iteratif untuk menyesuaikan dengan kontur objek yang sesungguhnya dalam citra. Dalam penelitian ini, metode Active Contour akan diterapkan pada citra MRI otak untuk mengidentifikasi tepi tumor. Penelitian ini merupakan langkah penting dalam meningkatkan perawatan pasien yang terkena kanker otak dan memungkinkan diagnosis yang lebih tepat dan perawatan yang lebih efektif.
Kata kunci: active contour; diagnosis tumor otak; visualisasi 3D; volume tumor
Abstract:Abstract: The selection of majors at SMAS YPK Kedaisianam previously still used a manual system that was less effective in determining the right major for students. To overcome this, a new system that is easier and more…
accurate is needed. This system is expected to assist counseling guidance teachers in providing solutions for choosing majors to students. This study compares two methods, namely Multi Factor Evaluation Process (MFEP) and Simple Additive Weighting (SAW), which have similarities in weighting criteria to produce more effective rankings. The research methodology used is a quantitative approach with numerical data analysis. This study aims to describe the comparison of the two methods in the decision support system for choosing majors at SMKS DAAR Muhsinin. The results of the study show that the use of more effective methods in the application system can make decision-making easier. The conclusion of this study is that the application of MFEP methods can improve accuracy and efficiency in the course selection process.
Keywords: decision support system; mfep and saw methods; major selection.
Abstrak: Pemilihan jurusan di SMAS YPK Kedaisianam sebelumnya masih menggunakan sistem manual yang kurang efektif dalam menentukan jurusan yang tepat bagi siswa. Untuk mengatasi hal tersebut, diperlukan sistem baru yang lebih mudah dan akurat. Sistem ini diharapkan membantu guru bimbingan konseling dalam memberikan solusi pemilihan jurusan kepada siswa. Penelitian ini membandingkan dua metode, yaitu Multi Factor Evaluation Process (MFEP) dan Simple Additive Weighting (SAW), yang memiliki kesamaan dalam pembobotan kriteria untuk menghasilkan peringkat yang lebih efektif. Metodologi penelitian yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif dengan analisis data berbasis angka. Penelitian ini bertujuan untuk mendeskripsikan perbandingan kedua metode tersebut dalam sistem pendukung keputusan pemilihan jurusan di SMKS DAAR Muhsinin. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan metode yang lebih efektif dalam sistem aplikasi dapat mempermudah pengambilan keputusan. Simpulan dari penelitian ini adalah penerapan metode MFEP dapat meningkatkan akurasi dan efisiensi dalam proses pemilihan jurusan.
Kata Kunci: metode mfep dan saw; pemilihan jurusan; sistem pendukung keputusan.
Abstract:Abstract: The development of Internet of Things (IoT) technology has significantly impacted life, particularly in creating more efficient and secure smart homes. Smart homes integrate various electronic devices to enhance…
e comfort and energy efficiency. However, cost, integration complexity, and security issues remain. This study will simulate an IoT-based smart home system to analyse and evaluate device performance before real-world implementation. The simulation method involves testing connectivity and evaluating delay and packet loss using the ping method on each device. Results show the highest delay on CCTV devices at 41.8 ms and the lowest on motion detector 2 at 32.8 ms, with 0% packet loss. According to TIPHON standards, the network is rated excellent with an index of 4. The designed smart home system demonstrates optimal performance and is feasible for implementation but requires further development in configuration using AI and machine learning technologies.
Keywords: internet of things; simulation; smart home; testing
Abstrak: Perkembangan teknologi Internet of Things (IoT) telah membawa perubahan signifikan dalam kehidupan, terutama dalam pengembangan rumah pintar (smart home) yang lebih efisien dan aman. Smart home mengintegrasikan berbagai perangkat elektronik untuk meningkatkan kenyamanan dan efisiensi energi. Meskipun demikian, tantangan seperti biaya, kompleksitas integrasi, dan isu keamanan masih ada. Penelitian ini bertujuan untuk mensimulasikan sistem smart home berbasis IoT guna menganalisis dan mengevaluasi kinerja perangkat sebelum implementasi nyata. Metode simulasi yang digunakan melibatkan pengujian konektivitas dan evaluasi delay serta packet loss dengan metode ping pada setiap perangkat. Hasil menunjukkan delay tertinggi pada perangkat CCTV sebesar 41.8 ms dan terendah pada motion detector 2 sebesar 32.8 ms, dengan packet loss 0%. Berdasarkan standar TIPHON, jaringan dinilai sangat baik dengan indeks 4. Sistem smart home yang dirancang menunjukkan kinerja optimal dan layak diimplementasikan, namun masih memerlukan pengembangan lebih lanjut dalam konfigurasi menggunakan teknologi AI dan machine learning.
Keywords: internet of things; pengujian; simulasi; smart home
Abstract:Abstract: This research aims to build a recommendation system that can help parents determine the best Pendidikan Anak Usia Dini (PAUD) using the ELECTRE (Elimination and Choice Translating Reality) method. The electre method…
ethod was chosen because of its ability to handle Multi-Criteria Decision Making (MCDM) problems, which allows evaluating alternatives based on various relevant criteria. This system is designed to identify and assess PAUD based on a number of important criteria, such as facilities, location, teacher-student ratio, curriculum, accreditation and reputation. Each criterion is given a weight according to its level of importance, which is determined based on parental preferences and applicable educational standards. Data is collected from various sources and processed using artificial intelligence techniques to ensure accuracy and relevance. The electre method is then used to evaluate and compare between PAUD. The research results show that the recommendation system developed is able to provide accurate and relevant PAUD recommendations, as well as increasing user satisfaction in the PAUD selection process. This research makes a significant contribution to the field of decision support systems and education, by showing the practical application of the electre method in determining the best PAUD. It is hoped that the results of this research can inspire the development of similar recommendation systems in other educational fields, as well as help in improving the quality of early childhood education through the use of advanced technology.
Keywords: artificial intelligence; electre method; multi-criteria decision making (mcdm); paud.
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem rekomendasi yang dapat membantu orang tua dalam menentukan Pendidikan Anak Usia Dini (PAUD) terbaik dengan menggunakan metode ELECTRE (Elimination and Choice Translating Reality). Metode electre dipilih karena kemampuannya dalam menangani masalah Multi-Criteria Decision Making (MCDM), yang memungkinkan evaluasi alternatif berdasarkan berbagai kriteria yang relevan. Sistem ini dirancang untuk mengidentifikasi dan menilai PAUD berdasarkan sejumlah kriteria penting, seperti fasilitas, lokasi, rasio guru-murid, kurikulum, akreditasi dan reputasi. Setiap kriteria diberikan bobot sesuai dengan tingkat kepentingannya yang ditentukan berdasarkan preferensi orang tua dan standar pendidikan yang berlaku. Data dikumpulkan dari berbagai sumber dan diproses menggunakan teknik kecerdasan buatan untuk memastikan akurasi dan relevansi. Metode electre kemudian digunakan untuk melakukan evaluasi dan perbandingan antar PAUD. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem rekomendasi yang dikembangkan mampu memberikan rekomendasi PAUD yang akurat dan relevan, serta meningkatkan kepuasan pengguna dalam proses pemilihan PAUD. Penelitian ini memberikan kontribusi signifikan pada bidang sistem pendukung keputusan dan pendidikan, dengan menunjukkan aplikasi praktis dari metode electre dalam penentuan PAUD terbaik. Diharapkan, hasil penelitian ini dapat menginspirasi pengembangan sistem rekomendasi serupa di bidang pendidikan lainnya, serta membantu dalam meningkatkan kualitas pendidikan anak usia dini melalui pemanfaatan teknologi canggih.
Kata kunci: kecerdasan buatan; metode electre; multi-criteria decision making (mcdm); paud.