Abstract:Abstract: The implementation of Geographic Information Systems (GIS) within organizations has become essential in accomplishing work activities in the modern era. Sideak Motor is a financing company in Kisaran City, Asahan…
an Regency, that provides loans using motorcycle registration certificates (BPKB) as collateral, with a customer base reaching 6,052. Sideak Motor faces difficulties in data management. During meetings concerning customer locations, data communication with owners and office staff is often problematic. Additionally, when duties are transferred, new field officers struggle to locate customers because the previous officers could only provide textual information. As a result, office staff have no precise knowledge of customer locations—only the field officers do. This study aims to design a web-based customer mapping system to facilitate information storage, reduce costs, save time, and produce an information system that enhances the efficiency and accuracy of customer data management. The resulting system presents the distribution of customer locations and provides accessible information such as personal data, addresses, route details, and photos of customers’ homes, thereby simplifying the operations of Sideak Motor.
Keywords: customer distribution mapping; geographic information system (GIS); sideak motor.
Abstrak: Penerapan sistem informasi geografis dalam organisasi menjadi hal utama untuk menyelesaikan suatu aktivitas pekerjaan pada era sekarang ini. Sideak Motor merupakan salah satu perusahaan pembiayaan dengan agunan BPKB sepeda motor di Kota Kisaran Kabupaten Asahan yang memiliki nasabah mencapai 6.052, Sideak Motor kesulitan dalam pengelolaan data, saat melakukan rapat mengenai lokasi nasabah sulit dilakukan komunikasi data dengan pemilik dan petugas kantor lainnya, serta pada saat pergantian tugas, petugas lainnya kesulitan mencari lokasi nasabah, karena petugas lapangan hanya bisa memberikan informasi berupa teks, dengan begitu petugas kantor tidak mengetahui lokasi pasti nasabah Sideak Motor, jadi yang mengetahui lokasi mengenai tempat tinggal nasabah hanya petugas lapangan. Penelitian ini memiliki tujuan untuk merancang sebuah sistem pemetaan nasabah berbasis web yang dapat mempermudah dalam penyimpanan informasi, mengurangi biaya, menghemat waktu serta menghasilkan sistem informasi yang dapat meningkatkan efisiensi dan akurasi pengelolaan data nasabah. Hasil sistem ini menyajikan sebaran pemetaan lokasi nasabah menyediakan informasi berupa biodata, alamat, rincian rute, dan gambar rumah nasabah yang dapat diakses secara cepat dan akurat sehingga dapat mempermudah pihak sideak motor.
Kata Kunci: pemetaan sebaran nasabah; sistem informasi geografis (SIG); sideak motor
Abstract:Abstract : Waste management in Sei Beluru Village faces challenges due to population growth and increasing waste volume. This research aims to design and implement an automatic waste bin system based on microcontroller using…
sing Arduino Uno. The research uses experimental method with hardware and software development stages including system design, component integration, and testing. The developed system integrates HCSR-04 sensors for waste volume detection, infrared sensors for object presence detection, and servo motors for automatic opening-closing mechanism. Test results show that the system successfully detects waste levels with high accuracy and operates the opening-closing mechanism effectively. The implementation of this system proves effective in optimizing waste management in Sei Beluru Village by reducing physical interaction and preventing waste accumulation.
Keywords : arduino uno; HCSR-04 sensor; automatic waste bin; HCSR-04 sensor; microcontroller; waste management.
Abstract : Waste management in Sei Beluru Village faces challenges due to population growth and increasing waste volume. This research aims to design and implement an automatic waste bin system based on microcontroller using Arduino Uno. The research uses experimental method with hardware and software development stages including system design, component integration, and testing. The developed system integrates HCSR-04 sensors for waste volume detection, infrared sensors for object presence detection, and servo motors for automatic opening-closing mechanism. Test results show that the system successfully detects waste levels with high accuracy and operates the opening-closing mechanism effectively. The implementation of this system proves effective in optimizing waste management in Sei Beluru Village by reducing physical interaction and preventing waste accumulation.
Keywords : arduino uno; HCSR-04 sensor; automatic waste bin; HCSR-04 sensor; microcontroller; waste management.
Abstract:Abstract: Good pronunciation plays a crucial role in enhancing students' confidence, encouraging active participation in learning, and preparing them for academic and professional opportunities, such as English-language…
interviews. Poor pronunciation during scholarship or job interviews can hinder the interviewer's understanding, thereby reducing the chances of acceptance. This study aims to improve students' pronunciation fluency and develop a learning medium based on Automatic Speech Recognition (ASR) technology. The method employed involves the development of Progressive Web Apps (PWA) integrated with ASR technology from the app.lumi.education platform, supported by manual labeling for pronunciation validation. The research was conducted at LKP Vijaya Learning Centre, Tanjungbalai City. The results demonstrate that ASR-based media significantly enhances students' pronunciation accuracy and confidence. Thus, the integration of ASR technology into PWA effectively supports innovative and efficient pronunciation learning.
Keywords: automatic speech recognition; language learning; pronunciation; web-based application.
Abstrak: Pengucapan yang baik berperan penting dalam meningkatkan kepercayaan diri siswa, mendorong partisipasi aktif dalam pembelajaran, dan mempersiapkan mereka menghadapi peluang akademik maupun profesional, seperti wawancara berbahasa Inggris. saat menghadapi wawancara beasiswa atau pekerjaan berbahasa Inggris, pengucapan yang buruk dapat mengurangi pemahaman pewawancara, sehingga mengurangi peluang diterima. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan kelancaran pengucapan siswa dan mengembangkan media pembelajaran berbasis teknologi Automatic Speech Recognition (ASR). Metode yang digunakan adalah pengembangan Progressive Web Apps (PWA) yang terintegrasi dengan ASR dari aplikasi app.lumi.education, didukung oleh pelabelan manual untuk validasi pengucapan. Penelitian dilakukan di LKP Vijaya Learning Centre, Kota Tanjungbalai. Hasil penelitian menunjukkan bahwa media berbasis ASR secara signifikan meningkatkan akurasi pengucapan dan kepercayaan diri siswa. Dengan demikian, integrasi teknologi ASR dalam PWA terbukti mendukung pembelajaran pengucapan secara inovatif dan efisien.
Kata kunci: aplikasi berbasis web; pengenalan suara otomatis; pembelajaran bahasa; pengucapan
Abstract:Abstract: CV. Ria Kencana Ungu (RKU), as a research partner in the field of computer service, needs to improve the quality of customer service and efficiency in the process of troubleshooting computer damage. To meet these…
se needs, an expert system based on the forward chaining method was developed that is able to diagnose damage automatically. This system was developed using the waterfall method, with systematic stages from analysis to implementation. The implementation results show that the system can identify the type of damage with an accuracy rate of 89% based on validation tests on 100 real troubleshooting cases. The evaluation metric uses a comparison between the results of the system diagnosis and the results of the technician's analysis. Although the system is able to increase service efficiency by up to 40% compared to conventional methods, several obstacles were found, such as the limited initial knowledge base that impacts the accuracy of the diagnosis and the difficulty of users in understanding the system interface. Therefore, further development is needed to expand the knowledge base and improve the user experience. This study aims to develop a forward chaining-based expert system to improve efficiency, accuracy, and speed of problem solving at CV. Ria Kencana Ungu (RKU) and to increase customer satisfaction through more responsive and precise services..
Keywords: expert system; computer troubleshooting; forward chaining method
Abstrak: CV. Ria Kencana Ungu (RKU), sebagai mitra penelitian di bidang layanan servis komputer, membutuhkan peningkatan kualitas layanan pelanggan dan efisiensi dalam proses troubleshooting kerusakan komputer. Untuk memenuhi kebutuhan tersebut, dikembangkan sistem pakar berbasis metode forward chaining yang mampu mendiagnosis kerusakan secara otomatis. Sistem ini dikembangkan menggunakan metode waterfall, dengan tahapan yang sistematis dari analisis hingga implementasi. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem dapat mengidentifikasi jenis kerusakan dengan tingkat akurasi sebesar 89% berdasarkan uji validasi terhadap 100 kasus troubleshooting nyata. Metrik evaluasi menggunakan perbandingan antara hasil diagnosis sistem dan hasil analisis teknisi. Meskipun sistem mampu meningkatkan efisiensi layanan hingga 40% dibandingkan metode konvensional, beberapa kendala ditemukan, seperti keterbatasan basis pengetahuan awal yang berdampak pada akurasi diagnosis dan kesulitan pengguna dalam memahami antarmuka sistem. Oleh karena itu, pengembangan lebih lanjut diperlukan untuk memperluas basis pengetahuan dan meningkatkan pengalaman pengguna. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem pakar berbasis forward chaining untuk meningkatkan efisiensi, akurasi, dan kecepatan troubleshooting di CV. Ria Kencana Ungu (RKU) serta meningkatkan kepuasan pelanggan melalui layanan yang lebih responsif dan presisi.
Kata kunci: sistem pakar; troubleshooting komputer; metode forward chaining
Abstract:Abstract: Today, many users use online platforms rather than offline platforms for ticket bookings, involving a wide range of services such as flights, hotels, trains, buses, and entertainment. PegiPegi.com, as one of the…
e fastest growing online travel agencies in Indonesia, demonstrates success by understanding the value of technology and maintaining strong partnerships. Users of this platform often provide reviews, viewing user reviews can be done manually but this will have a less effective impact, so it needs to be done automatically with sentiment analysis. This research the Naïve Bayes method in sentiment analysis of PegiPegi.com reviews, with a focus on understanding customer satisfaction and service improvement. By combining these approaches, this research contributes to a deeper understanding of user responses to OTA services and presents the evaluation results of the Multinomial Naive Bayes classification model with an accuracy rate of 89.5%. The high precision in the Negative class demonstrates the model's ability to identify negative reviews. However, there are challenges in classifying the Neutral class, indicating the potential for further improvement. Nevertheless, the F1 score of 0.522 reflects a good balance between overall precision, recall so it can be concluded the naïve bayes algorithm is successful for performing sentiment analysis.
Keywords: Sentiment analysis; naïve bayes algorithm; pegipegi.com; playstore
Abstract: Saat ini banyak pengguna platform online dibandingkan offline untuk pemesanan tiket, yang melibatkan berbagai layanan seperti penerbangan, hotel, kereta api, bus, dan hiburan. PegiPegi.com, sebagai salah satu agen perjalanan online yang berkembang pesat di Indonesia, menunjukkan keberhasilan dengan memahami nilai teknologi dan mempertahankan kemitraan yang kuat. Pengguna platform ini sering memberikan ulasan, melihat ulasan pengguna bisa saja dilakukan secara manual tetapi hal ini akan memberikan dampak yang kurang efektif, sehingga perlu dilakukan secara otomatis dengan analisis sentiment. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode klasifikasi Naïve Bayes dalam analisis sentimen ulasan PegiPegi.com, dengan fokus pada pemahaman kepuasan pelanggan dan peningkatan layanan. Dengan menggabungkan pendekatan ini, penelitian ini berkontribusi pada pemahaman yang lebih dalam tentang tanggapan pengguna terhadap layanan OTA dan menyajikan hasil evaluasi model klasifikasi Multinomial Naive Bayes dengan tingkat akurasi 89,5%. Presisi tinggi di kelas Negatif menunjukkan kemampuan model untuk mengidentifikasi ulasan negatif. Namun, ada tantangan dalam mengklasifikasikan kelas Netral, menunjukkan potensi untuk perbaikan lebih lanjut. Namun demikian, skor F1 0,522 mencerminkan keseimbangan yang baik antara presisi keseluruhan dan daya ingat sehingga dapat disimpulkan algoritma naïve bayes berhasil untuk melakukan analisis sentimen.
Keywords: Analisis sentimen; naïve bayes; pegipegi.com; playstore
Abstract:Abstract: Generally, people still use a simple key system. The door opening function still uses conventional (manual) keys such as locking levers, sliding locks or rotating hinges. The widespread use of keys as a general…
security method often results in the loss of keys while traveling. For this reason, this research aims to maintain a home or place security system that must be protected with a knock sensor at an affordable price among the public. This system uses a knock key piezoelectric sensor, Arduino Uno. So it produces a smart door using a knock sensor, where when it is knocked the knock is automatically read by the sensor.
Keywords: knock piezoelectric sensor; arduino uno.
Abstrak: Umumnya masyarakat masih menggunakan sistem kunci yang sederhana. Fungsi bukaan pintu masih menggunakan kunci konvensional (manual) seperti tuas pengunci, kunci geser atau engsel putar. Meluasnya penggunaan kunci sebagai metode keamanan umum seringkali mengakibatkan hilangnya kunci saat bepergian. Untuk itu penelitian ini bertujuan untuk menjaga sistem keamanan rumah atau tempat yang harus dilindungi dengan sensor ketukan dengan harga yang terjangkau dikalangan masyarakat. Sistem ini menggunakan sensor piezoelektrik kunci ketuk, arduino uno. Sehingga menghasilkan pintu pintar dengan menggunakan sensor ketukan, dimana ketika diketuk otomatis ketukan itu terbaca dengan sensor tersebut.
Kata kunci: sensor piezoelektrik kunci ketuk; arduino uno.
Abstract:Abstract: Establishing a business or industrial location must obtain permission from the government which aims to protect the surrounding community from possible disturbances or pollution resulting from the industry. Therefore,…
refore, in order to achieve this, it is necessary to have a system that automatically provides accurate and fast decisions in determining which companies or industries are worthy of being granted a business license. The aim of this research is to build a decision support system in determining permits to disturb business or industrial premises using the Multi-Attribute Utility Theory (MAUT) method. The data analysis technique used is the MAUT method to determine the final decision in granting a disturbance permit to a company or industry. The sample or training data consists of 20 names in the Tanjungbalai City area. This system is tested with a black box which aims to find out that all components in the system are running well. Our findings show that the system we have created is appropriate based on the results of the analysis using the MAUT method. Apart from that, the results of black box testing show that all components in this system are valid and functioning well.
Keywords: granting business licenses; maut method; web based.
Abstrak: Mendirikan tempat usaha atau industri harus mendapatkan izin dari pemerintah yang bertujuan untuk melindungi masyarakat sekitar agar terlindungi dari kemungkinan timbulnya gangguan atau polusi yang diakibatkan dari industry tersebut. Oleh karena itu, demi tercapainya hal tersebut perlu adanya sistem yang secara otomatis memberikan keputusan secara akurat dan cepat dalam menentukan suatu perusahaan atau industry mana yang layak diberikan izin usaha. Tujuan penelitian ini adalah untuk membangun sistem pendukung keputusan dalam menentukan izin gangguan tempat usaha atau industri menggunakan metode Multi-Attribute Utility Theory (MAUT). Teknik analisis data yang digunakan menggunakan metode MAUT untuk menentukan keputusan akhir dalam memberikan izin gangguan kepada perusahaan atau industri. Sampel atau data training yang berjumlah 20 nama di wilayah Kota Tanjungbalai. Sistem ini diuji dengan black box yang bertujuan untuk mengetahui semua komponen pada sistem sudah berjalan dengan baik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang telah kami buat sudah sesuai berdasarkan hasil analisis menggunakan metode MAUT. Selain itu, hasil black box testing menunjukkan bahwa semua komponen pada sistem ini sudah valid dan berfungsi dengan baik.
Kata kunci: berbasis web; metode maut; pemberian izin usaha.
Abstract:Abstract: The provision of loan funds is one of the important activities in improving the welfare of Primkoppol members (Police Cooperative). The process of determining the eligibility for loan disbursement in PRIMKOPPOL…
POLRES Asahan is still lacking systematic timing delays in making decisions in managing the disbursement of loan funds. Therefore, an efficient and effective method is needed to minimize risks and maximize profits for the cooperative and its members. One method that can be used is the Simple Additive Weighting (SAW) method, which has been proven effective in various decision-making contexts. This study aims to apply the SAW method in the process of disbursing loan funds for Primkoppol members, and to evaluate the performance of this method in selecting eligible loan recipients and optimizing fund allocation. The loan disbursement process uses the SAW method, which calculates the relative preference value for each prospective loan recipient based on predetermined criteria. The results of this study indicate that by applying the Simple Additive Weighting method to 10 loan applicants, 3 applicants successfully applied for loans with a preference value > 0.7, in line with the requirements. The implementation of the SAW method in loan disbursement for Primkoppol members has successfully increased efficiency and accuracy in selecting loan recipients.
Keywords : cooperative; decision support systems; simple additive weighting (SAW).
Abstract: Pemberian dana pinjaman merupakan salah satu kegiatan yang penting dalam meningkatkan kesejahteraan anggota Primkoppol (Koperasi Polisi). Proses penentuan kelayakan pemberian pinjaman di PRIMKOPPOL POLRES Asahan masih kurang sistematis keterlambatan waktu dalam menentukan keputusan dalam mengelola pemberian dana pinjaman. Untuk itu diperlukan suatu metode yang efisien dan efektif untuk meminimalkan risiko dan memaksimalkan keuntungan bagi koperasi dan anggotanya. Salah satu metode yang dapat digunakan adalah metode Simple Additive Weighting (SAW), yang telah terbukti efektif dalam berbagai konteks pengambilan keputusan. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode SAW dalam proses pemberian dana pinjaman bagi anggota Primkoppol, serta untuk meng-evaluasi kinerja metode tersebut dalam memilih penerima pinjaman yang layak dan meng-optimalkan alokasi dana. Proses pemberian dana pinjaman menggunakan metode SAW yang menghitung nilai preferensi relatif bagi setiap calon penerima pinjaman berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan. Hasil dari penelitian ini menunjukan bahwa dengan menerapkan metode Simple Additive Weighting dari 10 calon pemohon pinjaman, 3 calon berhasil mampu mengajukan pinjaman dengan nilai preferensi > 0,7. sesuai dengan persyaratan. Implementasi metode SAW dalam pemberian dana pinjaman bagi anggota Primkoppol berhasil meningkatkan efisiensi dan keakuratan dalam pemilihan penerima pinjaman.
Kata Kunci : koperasi; simple additive weighting (SAW); sistem pendukung keputusan.
Abstract:Abstract: The service dramatically affects the number of guests staying at the hotel. Bali is the most visited tourist area by foreign tourists. Therefore, improved service is crucial for determining the rating level of…
a hotel. This research aims to combine two data mining algorithms: clustering and classification. This research is expected to contribute to hospitality in improving the best services for tourists, especially in the City of Bali. Clustering algorithms are used to group the best number of hotels based on the four clusters selected from the k-means clustering algorithm. The classification algorithm using C4.5 determines the factors most dominant in determining the hotel rating level based on the gain ratio. The data used in this study results from observations on the website agoda.com in Bali of 51 data. The results of this study explained that cluster_0 is the highest-rated cluster, with a total number of 19 hotels found in claster_0. Data cluster0 is used for classification analysis using a decision tree, and the most dominant factor is the service factor, with an accuracy of 80%.
Keywords: data mining; kmeans; decision tree; hotel; bali;
Abstrak: Pelayanan sangat mempengaruhi jumlah pengunjung yang menginap dihotel. Bali merupakan daerah wisata paling banyak dikunjungi oleh wisatawan mancanegara. Oleh karena itu, peningkatan pelayanan sangat penting untuk penentuan level rating dari hotel. Tujuan dari penelitian ini untuk menggabungkan dua algoritma data mining yaitu clustering dan klasifikasi. Dengan penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi bagi perhotelan dalam meningkatkan pelayanan yang terbaik bagi wisatawan khususnya di Kota Bali. Algoritma Clustering digunakan untuk mengelompokkan dari jumlah hotel yang terbaik berdasarkan empat cluster yang dipilih dari algoritma clustering berupa k-means. Algoritma klasifikasi menggunakan C4.5 digunakan untuk mengetahui faktor apa yang paling dominan dalam menentukan level rating hotel berdasarkan gain ratio. Data yang digunakan dalam penelitian ini hasil observasi di website agoda.com di bali sebanyak 51 data. Hasil dari penelitian ini menjelaskan dataset cluster_0 merupakan cluster rating tertinggi dengan jumlah 19 hotel yang terdapat di cluster_0. Data cluster_0 digunakan untuk analisis klasifikasi menggunakan decesion tree, didapat faktor yang paling dominan adalah faktor layanan dengan nilai akurasi sebesar 80%.
Kata kunci: data mining; kmeans; decision tree; hotel; bali;
Abstract:Abstract : In Semester 6 students are required to choose mainstream elective courses at the STMIK Royal campus. In this study, researchers chose 2 mainstraim elective courses, namely Logic and Programming, and Database and…
nd Information Management. The purpose of choosing this elective course is for students to focus more on their majors. The process of selecting the data, researchers carry out an analysis process of student learning outcomes. This research data is semester 1 to semester 5 grades. All data on the value of student learning outcomes are divided into 2 parts, namely theory and practice and divided into the number of courses. For many uses, a data mining method using K-means cluster is needed. K-Means Clustering is a data analysis method or Data Mining method that performs an unsupervised learning modeling process and uses methods that group data from various partitions. The results of the k means clutering grouping with 2 clusters, namely cluster 0 of the mainstream group of logic and programming courses with a total of 28 students, and cluster 1 of the mainstream group of informatics database and management courses with a total of 72 students with a total of 100 students.
Keywords: data; K-means; student
Abstrak : Mahasiswa semester 6 diwajibkan memilih mainstream matakuliah pilihan yang ada di kampus STMIK Royal. Pada penelitian ini, peneliti memilih 2 mainstraim matakuliah pilihan yaitu Logika dan Pemprograman, serta Basis Data dan Manajemen Informatika. Tujuan pemilihan matakuliah pilihan ini adalah agar mahasiswa lebih terfokus pada jurusannya. Proses pemilihan datanya, peneliti melakukan proses analisa dari hasil belajar mahasiswa. Data penelitian ini nilai semester 1 sampai semester 5. Seluruh data nilai hasil belajar mahasiswa dibagi menjadi 2 bagian yaitu teori dan praktek serta dibagi jumlah banyaknya matakuliah. untuk penggunaan yang banyak, maka dperlukan metode data mining dengan menggunakan k-means cluster. K-Means Clustering adalah metode analisis data atau metode Data Mining yang melakukan proses pemodelan pembelajaran tanpa pengawasan dan menggunakan metode yang mengelompokkan data dari berbagai partisi. Hasil pengelompokan k means clutering dengan 2 cluster yaitu cluster 0 kelompok mainstream matakuliah logika dan pemprograman dengan jumlah mahasiswa 28 orang, dan cluster 1 kelompok mainstream matakuliah basis data dan manajemen informatika dengan jumlah mahasiswa 72 orang dengan total keseluruhan 100 mahasiswa.
Keyword : data; K-means; mahasiswa;