Abstract:Jeruk merupakan komoditas holtikultura dengan nilai ekonomi tinggi di indonesia, namun penyakit Hunglongbing (HBL), yang disebabkan oleh bakteri Candidatus Liberibacter asiaticus (Clas) dan disebabkan oleh vektot serangga…
a Diaphorina citri, menjadi ancaman serius bagi produksi jeruk. Gejala HBL, seperti daun menguning, tunas terhambat, dan buah yang mengerut, menyebabkan penurunan kualitias dan kuantitas hasil jeruk yang signifikan. Deteksi dini penyakit ini sangat penting untuk mengurangi dampaknya, namun deteksi pada tahap awal sering kali terhambat kerena gejala baru muncul pada tahap lanjut. Salah satu solusi yang menjajikan adalah penggunaan teknologi pembelajaran mesin dalam analisis citra digital. Teachable Machine, sebuah Platform dari Google, Digunakan untuk melatih model pembelajaran esin yang dapat mendeteksi gejala HBL pada tanaman jeruk secara cepat dan akurat dengan memanfaatkan citra digital. Data set gambar daun jeruk sehat dan yang terinfeksi HBL diperoleh melalui Platform Pencairan gambar, dan model pelatihan dilakukan dengan menyusaikan parameter seperti epoch, batch size, dan learning rate. Evaluasi model menunjukkan akurasi klasifikasi yang signifikan, memberikan solusi deteksi dini yang efisien dan mudah diakses oleh petani. Penggunaan Teachable Machine menawarkan alternatif praktis bagi petani untuk mengidentifikasi penyakit tahap awal, yang dapat meningkatkan pengelolaan kesehatan tanaman jeruk dan mengurangi kerugian ekonomi akibat HBL. Hasil ini menekankan potensi besar teknologi pembelajaran mesin dalam meningkatkan keberlanjutan pertanian melalui deteksi penyakit yang lebih cepat dan akurat.
Abstract:Grosir Chintiya menghadapi tantangan dalam pengelolaan stok barang, yang sering kali menyebabkan kelebihan stok pada produk kurang diminati dan kekurangan stok pada produk yang diminati. Hal ini memengaruhi efisiensi operasional…
rasional dan profitabilitas perusahaan. Penelitian ini bertujuan untuk mengatasi permasalahan tersebut dengan menerapkan algoritma K-Means clustering untuk mengelompokkan produk berdasarkan pola penjualannya, sehingga dapat mengidentifikasi produk laris dan tidak laris secara lebih akurat.K-Means clustering adalah metode yang efektif untuk mengelompokkan data berdasarkan kesamaan karakteristik, dengan menentukan sejumlah cluster terlebih dahulu. Melalui analisis data penjualan selama empat bulan terakhir, penelitian ini mengembangkan model untuk mengelompokkan produk Grosir Chintiya menjadi beberapa kategori berdasarkan tingkat penjualan. Hasil analisis ini diharapkan dapat memberikan wawasan penting untuk pengelolaan stok yang lebih efisien dan strategi pengadaan barang yang lebih tepat sasaran.Manfaat penelitian ini mencakup kontribusi teoritis dalam pengembangan metode analisis data untuk manajemen inventaris, manfaat praktis bagi Grosir Chintiya berupa peningkatan kepuasan pelanggan melalui ketersediaan produk yang sesuai kebutuhan, serta manfaat penelitian yang memperkuat landasan penerapan teknologi informasi dalam strategi bisnis grosir. Selain itu, penelitian ini memberikan kontribusi bagi institusi akademik dengan meningkatkan reputasi kampus dalam penelitian berbasis teknologi informasi yang relevan dan aplikatif.Dengan demikian, penelitian ini tidak hanya membantu Grosir Chintiya dalam meningkatkan efisiensi operasional, tetapi juga memberikan solusi berbasis data untuk pengambilan keputusan yang lebih baik, serta membuka peluang kolaborasi antara dunia akademik dan industri.
Abstract:Data mining membantu memberikan keputusan yang tepat dan cermat dengan mengungkap pola dari data yang kompleks. Data mining dengan metode Decision Tree memprediksi kemampuan hafalan santri tahfidz berdasarkan faktor-faktor…
or seperti usia, durasi belajar, jumlah ayat yang dihafal dan frekuensi menghafal. Model prediksi ini bertujuan untuk membantu pengelola pesantren dalam menentukan pendekatan pembelajaran yang lebih tepat dan efisien. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Decision Tree dapat memberikan prediksi yang akurat dengan akurasi 96.00%, sehingga dapat bermanfaat bagi pengelola untuk menyatukan dan meningkatkan program hafalan santri.
Abstract:Berdasarkan dari hasil penlitian hukum yang telah dilakukan dengan metode normatif, memperoleh hasil penilaian visum et refertum sebagai alat bukti surat yang diajukan penuntut umum dalam perkara pembunuhan berencana diangggap…
iangggap sebagai bukti surat yang sah, karena visum et refertum dalam bentuk berupa tulisan yang dibuat oleh pejabat yang berwenang berdasarkan pengetahuannya dan ditanda tangani dibawah sumpah jabatan, sehingga menjadi akte autentik yang secara otomatis menjadi alat bukti yang sah dan mempunyai nilai kekuatan pembuktian namun harus dikaitkan dengan alat bukti lain agar terbentuk kebenaran materil.
Abstract:Pengembangan sistem e-Tamu berbasis web di Bagian Pengadaan Barang dan Jasa Pemerintah Kabupaten Banyuwangi dilakukan untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam pencatatan kedatangan tamu serta pengelolaan pengaduan…
layanan. Sistem e-Tamu terdiri dari dua komponen utama: front-end sebagai antarmuka pengguna untuk pendaftaran tamu dan pengajuan pengaduan, serta back-end untuk pengelolaan data dan penyajian laporan oleh admin. Dengan integrasi notifikasi real-time, pegawai dapat merespons kedatangan tamu dan pengaduan secara lebih cepat dan akurat, meningkatkan kualitas pelayanan.
Pengembangan sistem menggunakan pendekatan Software Development Life Cycle (SDLC) model Waterfall, yang memastikan setiap tahap dilakukan secara terstruktur, mulai dari pengumpulan kebutuhan hingga implementasi. Desain sistem ini juga didukung oleh berbagai diagram, seperti Use Case Diagram, Class Diagram, Activity Diagram, dan Sequence Diagram, untuk memberikan pemahaman yang komprehensif mengenai alur data dan interaksi dalam sistem. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem e-Tamu berhasil meningkatkan transparansi, kecepatan layanan, dan kepuasan publik dalam layanan pengelolaan tamu. Sistem ini diharapkan menjadi model layanan digital yang efektif dan berkelanjutan bagi instansi pemerintah lainnya.
Abstract:Gangguan tidur seperti insomnia dan sleep apnea merupakan masalah kesehatan global yang dapat menurunkan kualitas hidup. Deteksi dini terhadap gangguan ini penting dilakukan, khususnya dengan bantuan teknologi seperti algoritma…
goritma data mining untuk meningkatkan ketepatan diagnosis. Data mining adalah bagian esensial dari analitik data dalam disiplin ilmu data science, yang memberikan berbagai manfaat luas dan aplikasi yang relevan. Penelitian ini menggunakan dataset Sleep Health and Lifestyle dari Kaggle untuk mengevaluasi kinerja tiga algoritma data mining, yaitu Naïve Bayes, Support Vector Machine (SVM), dan Neural Network, dalam mengklasifikasi gangguan tidur. Proses pengembangan model mengikuti tahapan CRISP-DM dengan pengujian akurasi menggunakan Cross Validation dan evaluasi menggunakan Confusion Matrix dan kurva ROC. Berdasarkan hasil pengujian, algoritma Neural Network menunjukkan kinerja terbaik dengan akurasi 93,08% dan nilai AUC yang termasuk dalam klasifikasi "Excellent." Temuan ini menunjukkan bahwa Neural Network efektif dalam mengklasifikasi gangguan tidur, sehingga dapat mendukung proses diagnosa dan penanganan gangguan tidur secara lebih akurat.
Abstract:Sistem informasi memiliki peran penting untuk menyajikan laporan secara akurat dan sistematis. Sistem informasi pengarsipan digunakan untuk meningkatkan efisiensi dan efektivitas pengelolaan arsip di kabupaten Bondowoso,…
khususnya pada Bagian Protokol dan Komunikasi Pimpinan. Sistem ini berbasis web dan menggunakan metode Waterfall yang mencakup tahap analisis kebutuhan, desain, pengembangan, hingga pengujian. Program PHP dan database MySQL, yang memungkinkan sistem ini mengotomatisasi proses pengarsipan, sehingga mempermudah pencarian, penyimpanan, serta pelaporan arsip dengan cepat dan akurat. Dengan adanya sistem ini, diharapkan risiko kerusakan dan kehilangan arsip fisik dapat dikurangi. Antarmuka berbasis web yang diterapkan memungkinkan akses data arsip dari berbagai lokasi dengan lebih mudah, sehingga mendukung kebutuhan operasional Pemkab Bondowoso Bagian Protokol dan Komunikasi Pimpinan secara optimal.
Abstract:Program Indonesia Pintar (PIP) merupakan program pemerintah yang bertujuan untuk meningkatkan akses pendidikan bagi siswa dari keluarga kurang mampu. Mekanisme seleksi yang efektif dan akurat diperlukan untuk memastikan…
bantuan tepat sasaran. Algoritma k-means clustering untuk mengelompokkan siswa berdasarkan indikator tertentu, seperti jumlah siswa di sekolah yang berada pada kabupaten atau kota di tingkat (SD, SMP, SMA, dan Perguruan Tinggi). Tujuan dari metode ini untuk memudahkan pengambilan keputusan dalam menentukan penerima PIP dengan mengidentifikasi kelompok siswa yang paling membutuhkan dukungan. K-means clustering bekerja dengan membagi data menjadi beberapa cluster tergantung pada kesamaan pola fitur yang digunakan. Proses ini memungkinkan untuk mengidentifikasi kelompok siswa dengan prioritas dukungan berbeda, misalnya siswa dengan kebutuhan tinggi dan rendah. Pendekatan ini diharapkan dapat menjadikan hasil seleksi penerima PIP lebih obyektif dan efisien, serta membantu agar dapat diberikan dengan lebih akurat dan merata. Algoritma K-means dapat mengungkap pola tersembunyi pada data pendidikan dan lebih mendukung proses distribusi PIP. Hasil ini membantu pengambil kebijakan meningkatkan kualitas program dan memastikan bahwa dukungan menjangkau siswa yang benar – benar membutuhkannya.
Abstract:Stunting pada balita merupakan permasalahan kesehatan masyarakat yang serius dan memerlukan penanganan segera melalui deteksi dini yang akurat. CNN (Convolutional Neural Network) merupakan metode yang akurat, efektif dan…
tepat sasaran dalam memberikan hasil yang akurat dan presisi. Implementasi metode CNN dapat mengklasifikasikan status stunting pada balita berdasarkan parameter antropometri dan karakteristik kesehatan. Dataset yang digunakan terdiri dari 6.500 sampel data balita dengan 8 variabel meliputi jenis kelamin, usia, berat lahir, panjang lahir, berat badan, panjang badan, riwayat ASI eksklusif, dan status stunting. Metodologi yang digunakan melibatkan serangkaian tahapan preprocessing data termasuk standardisasi fitur menggunakan StandardScaler, pemisahan data training (80%) dan testing (20%), serta penggunaan arsitektur CNN yang terdiri dari layer konvolusi 1D dengan 32 filter, max pooling, dan dense layer. Model dilatih menggunakan optimizer Adam dengan fungsi loss categorical crossentropy selama 10 epoch dan batch size 32. Evaluasi performa model dilakukan menggunakan berbagai metrik termasuk accuracy, precision, recall, dan F1-score.
Hasil penelitian menunjukkan bahwa model CNN yang dikembangkan mencapai performa yang sangat baik dengan akurasi 90%, precision 89%, recall 92%, dan F1-score 91%. Analisis confusion matrix mengkonfirmasi kemampuan model dalam mengklasifikasikan kedua kelas yaitu pada stunting dan non-stunting secara seimbang. Temuan ini mengindikasikan bahwa implementasi CNN efektif dalam mengidentifikasi status stunting pada balita dan berpotensi menjadi alat bantu yang berharga dalam screening stunting di fasilitas kesehatan.
Abstract:Fraktur dan dislokasi merupakan tindakan kegawatdaruratan yang perlu ditangani sesegera mungkin secara cepat, tepat dan cermat sehingga menimalisir kecacatan dan kematian, salah satu tindakan yang dilakukan adalah balut…
bidai. Penanganan kegawatdaruratan fraktur dengan balut bidai di Poli Orthopedi Rumah Sakit Tk.III 04.06.04 Slamet Riyadi Surakarta dilaksanakan melalui metode seminar, pelatihan, dan pendampingan yang berfokus pada teknik pembalutan dan pembidaian. Kegiatan ini bertujuan untuk meningkatkan pemahaman pasien dan keluarga mengenai konsep fraktur, penyebab, tanda dan gejala, serta prinsip dan jenis pembidaian dalam situasi darurat. Evaluasi keberhasilan program dilakukan melalui sesi tanya jawab, yang bertujuan mengukur peningkatan pengetahuan peserta sebelum dan sesudah menerima materi. Hasil program menunjukkan adanya peningkatan pemahaman peserta tentang penanganan fraktur dengan balut bidai. Program ini diharapkan menjadi modal berharga dalam upaya peningkatan pengetahuan masyarakat melalui pendidikan kesehatan dan dukungan komunitas untuk penanganan fraktur.