Abstract:Abstract: This research focuses on technology and integration tools for IoT environments, with an emphasis on three main aspects: the integration of Building Information Modeling (BIM) and IoT, the utilization of real-time…
me data, and the urban IoT framework. The integration of BIM and IoT enables a smarter and more efficient building management system by utilizing IoT data to monitor real-time building conditions and improve maintenance and operational processes. This research seeks to identify challenges and solutions for technology integration in increasingly complex IoT environments, while also offering guidance for practical implementation in the urban and building sectors. In this research, we use a literature analysis approach, the main process is to identify relevant sources, including articles, journals, conferences, books, and industry reports published in the last five years. The results of this study are an implication that the application of IoT device integration with BIM can help improve operational and maintenance efficiency, optimize construction management, improve safety and mitigate risks in a company.
Keywords: building informations modelling(BIM); environment; internet of things(IoT)
Abstrak: Penelitian ini berfokus pada teknologi dan alat integrasi untuk lingkungan IoT, dengan penekanan pada tiga aspek utama: integrasi Building Information Modeling (BIM) dan IoT, pemanfaatan data real-time, dan kerangka kerja IoT perkotaan. Integrasi antara BIM dan IoT memungkinkan sistem manajemen bangunan yang lebih cerdas dan efisien dengan memanfaatkan data IoT untuk memantau kondisi real-time bangunan serta memperbaiki proses pemeliharaan dan operasional. Penelitian ini berupaya mengidentifikasi tantangan dan solusi integrasi teknologi dalam lingkungan IoT yang semakin kompleks, sekaligus menawarkan panduan untuk penerapan praktis di sektor perkotaan dan bangunan. Pada penelitian ini kami menggunakan metode pendekatan analisis literatur, proses utamanya adalah dengan mengidentifikasi sumber sumber relevan, meliputi artikel, jurnal, konferensi, buku, dan laporan industri yang dipublikasikan dalam lima tahun terakhir. Hasil dari penelitian ini yaitu didapatkan sebuah implikasi bahwa penerapan pengintegrasian perangkat IoT denan BIM dapat membantu meningkatkan efisiensi operasional dan pemeliharaan, optimasi manajemen kontruksi, peningkatan keselamatan dan mitigasi resiko pada sebuah perusahaan.
Kata kunci: building informations modelling(BIM); environment; internet of things(IoT)
Abstract:Abstract: In the manufacturing industry, production scheduling become an important aspect that affects operational efficiency and customer satisfaction. The main challenge in scheduling is optimizing the use of resources…
to meet demand by minimizing production costs and time. Suboptimal scheduling can lead to problems such as delays in stocking, stock buildup, and increased operational costs. Thus, a method can to handle the complexity and uncertainty in the production process is needed. The Fuzzy Tahani Model is an approach in decision support systems. this can be used to help companies achieve more efficient and adaptive production scheduling, to consider various variables such as demand, production capacity, and inventory levels. This research aims to develop and implement the model in the context of production scheduling, with the hope of improving operational performance and customer satisfaction. At this time, the proposed Fuzzy Model Tahani technology is in TKT 4, which is the validation stage of technology components in a laboratory environment. The system creates an optimal production schedule based on fuzzy rules and defuzzification results, making it a useful tool for production decisions.
Keywords: fuzzy model tahini; decision support system; production optimization; production scheduling.
Abstrak: Dalam industri manufaktur, penjadwalan produksi adalah aspek penting yang mempengaruhi efisiensi operasional dan kepuasan pelanggan. Tantangan utama dalam penjadwalan adalah mengoptimalkan penggunaan sumber daya untuk memenuhi permintaan dengan meminimalkan biaya dan waktu produksi. Penjadwalan yang tidak optimal dapat menyebabkan masalah seperti keterlambatan pengiriman, penumpukan stok, dan peningkatan biaya operasional. Oleh karena itu, diperlukan suatu metode yang mampu menangani kompleksitas dan ketidakpastian dalam proses produksi. Fuzzy Model Tahani adalah salah satu pendekatan yang dapat digunakan dalam sistem pendukung keputusan untuk membantu perusahaan mencapai penjadwalan produksi yang lebih efisien dan adaptif, dengan mempertimbangkan berbagai variabel seperti permintaan, kapasitas produksi, dan tingkat persediaan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan mengimplementasikan model tersebut dalam konteks penjadwalan produksi, dengan harapan dapat meningkatkan performa operasional dan kepuasan pelanggan. Pada saat ini, teknologi Fuzzy Model Tahani yang diusulkan berada pada TKT 4, yaitu tahap validasi komponen teknologi dalam lingkungan laboratorium. Sistem ini menciptakan jadwal produksi yang optimal berdasarkan aturan fuzzy dan hasil defuzzifikasi, menjadikannya alat yang berguna untuk pengambilan keputusan produksi.
Kata kunci: fuzzy model tahani; optimasi produksi; penjadwalan produksi; sistem pendukung keputusan.
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: 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: Feature selection is a crucial process that is very important to improve the performance of machine learning models, in accordance with data preprocessing. The feature selection process can be considered as a global…
lobal combinatorial optimization problem in machine learning, which reduces the number of features, eliminates irrelevant data, and produces acceptable classification accuracy. The purpose of this study is to predict or determine the results of the electrical installation operation feasibility test based on data and obtain attribute selection features, and obtain accuracy level results. The Particle Swarm Optimization (PSO) approach is used to select the right characteristics to determine the results of the electrical installation operation feasibility test because attribute selection is needed in data analysis, because the PSO method will increase accuracy than just SVM in determining attribute selection. If SVM is used with PSO, the accuracy value is 96% and AUC is 0.994%, while the SVM method produces an accuracy level of 94.89% and AUC of 0.994%. With this finding, the accuracy value increases by 2%, making it a very good categorization category. It has been proven that the use of Particle Swarm Optimization (PSO) based algorithms can improve and improve results.
Keywords: PSO; SVM; Certification
Abstrak: Pemilihan fitur merupakan proses krusial yang sangat penting untuk meningkatkan kinerja model machine learning, sesuai dengan praproses data. Proses pemilihan fitur dapat dianggap sebagai masalah optimasi kombinatorial global dalam pembelajaran mesin, yang mengurangi jumlah fitur, menghilangkan data yang tidak relevan, dan menghasilkan akurasi klasifikasi yang dapat diterima. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memprediksi atau menentukan hasil uji kelayakan operasi instalasi listrik berdasarkan data dan memperoleh fitur pemilihan atribut, serta memperoleh hasil tingkat akurasi. Pendekatan Particle Swarm Optimization (PSO) digunakan untuk memilih karakteristik yang tepat untuk menentukan hasil uji kelayakan operasi instalasi listrik karena pemilihan atribut diperlukan dalam analisis data, karena metode PSO akan meningkatkan akurasi dari pada hanya SVM dalam menentukan pemilihan atribut. Jika SVM digunakan dengan PSO, nilai akurasinya adalah 96% dan AUC sebesar 0,994%, sedangkan metode SVM menghasilkan tingkat akurasi sebesar 94,89% dan AUC sebesar 0,994%. Dengan temuan ini, nilai akurasi meningkat sebesar 2%, menjadikannya kategori kategorisasi yang sangat baik. Telah terbukti bahwa penggunaan algoritma berbasis Particle Swarm Optimization (PSO) dapat meningkatkan dan memperbaiki hasil.
Kata kunci: PSO; SVM; Sertifikasi
Abstract:Abstract: In the current era of very fast technological development, customer churn is a serious challenge, especially in the competitive telecommunications industry. Churn refers to customers who stop using a service or…
move to another provider, and can be categorized into three types: Active Churn, Passive Churn, and Rotational Churn. Rotational Churn, which is difficult to predict be- cause the reasons for stopping are unclear, is the main focus of this research. This research aims to group Rotational Churn customers using a Data-Centric AI approach. This approach emphasizes improving data quality through Confident Learning and Synthetic Data before being applied to the K-Means clustering algorithm. The data used in this research is customer churn data from one telecommunications company during 2023. The research results show that customer grouping using the K-Means algorithm can provide deep insight into the characteristics of customer churn. The application of Data-Centric AI is proven to be able to increase the accuracy of clustering models, which ultimately helps compa- nies optimize programs and services to minimize churn and retain customers.
Keywords: data-centric AI; clustering; K-means
Abstrak: Dalam era perkembangan teknologi yang sangat pesat saat ini, churn pelanggan menjadi tantangan serius, terutama dalam industri telekomunikasi yang sangat kompetitif. Churn mengacu pada pelanggan yang berhenti menggunakan layanan atau beralih ke penyedia lain, dan dapat dikategorikan menjadi tiga jenis: Churn Aktif, Churn Pasif, dan Churn Rotasional. Churn Rotasional, yang sulit diprediksi karena alasan penghentian layanan tidak jelas, menjadi fokus utama penelitian ini. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan pelanggan Churn Rotasional menggunakan pendekatan Data-Centric AI. Pendekatan ini menekankan pada peningkatan kualitas data melalui Confident Learning dan Synthetic Data sebelum diterapkan ke algoritma K-Means clustering. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data churn pelanggan dari satu perusahaan telekomunikasi selama tahun 2023. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengelompokan pelanggan menggunakan algoritma K-Means dapat memberikan wawasan mendalam tentang karakteristik churn pelanggan. Penerapan Data-Centric AI terbukti mampu meningkatkan akurasi model klastering, yang pada akhirnya membantu perusahaan mengoptimalkan program dan layanan untuk meminimalkan churn serta mempertahankan pelanggan.
Kata kunci: data-Centric AI; klasterisasi; K-means
Abstract:Abstract: Software quality analysis is essential to ensure applications are reliable, efficient, and meet user needs. The FURPS+ model (Functionality, Usability, Reliability, Performance, Supportability, plus) provides a…
comprehensive framework for evaluating software quality. This study analyzes the implementation of Software Quality Assurance (SQA) in the SKEK UINSA application, a Learning Management System (LMS) designed to record extracurricular activities of UINSA students. With 100 respondents (lecturers, students, and alumni), the research employs a quantitative approach to examine both functional and non-functional aspects. The results show that functionality and usability aspects scored an average of 71%, reliability 66%, performance 61%, supportability 79%, and additional factors (plus) 64%. Overall, the SKEK UINSA application demonstrates good quality in terms of functionality, ease of use, performance, and flexibility.
Keywords: FURPS+; Reliability; SKEK; Validity; Quantitative Method
Abstrak: Analisis kualitas perangkat lunak penting untuk memastikan aplikasi andal, efisien, dan sesuai kebutuhan pengguna. Model FURPS+ (Functionality, Usability, Reliability, Performance, Supportability, plus) menawarkan kerangka komprehensif untuk evaluasi kualitas perangkat lunak. Penelitian ini menganalisis penerapan Software Quality Assurance (SQA) pada aplikasi SKEK UINSA, aplikasi semacam LMS (Learning Management System) untuk mencatat kegiatan ekstrakurikuler mahasiswa UINSA. Dengan 100 responden (dosen, mahasiswa, dan alumni), penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif untuk mengkaji aspek fungsional dan non-fungsional. Hasilnya, aspek functionality dan usability memiliki persentase rata-rata 71%, reliability 66%, performance 61%, supportability 79%, dan faktor tambahan (plus) 64%. Secara keseluruhan, aplikasi SKEK UINSA menunjukkan kualitas baik dalam fungsi, kemudahan penggunaan, kinerja, dan fleksibilitas.
Kata kunci: FURPS+; Metode Kuantitatif ; SKEK; Validitas; Reliabilitas
Abstract:Abstract: This research aims to design a system that can assist the final assignment development process by focusing on resolving frequently encountered obstacles, such as clarity of research title status, guidance process,…
ss, and research schedule. The development method used is the Scrum method approach with a small scale and team. During the development process, an analysis of each sprint is carried out from preparation to the development process. The results of development using the Scrum method show that each feature was completed within 8 hours per day, with each sprint completed in a week. The total time required to complete all sprints designed on the BITA Information System is 128 hours. The application of the Scrum method provides results that enable rapid identification of changes during the development process, as well as optimizing the process of submitting and validating titles, determining supervisors, evaluating guidance, and scheduling exams. Thus, this research provides an effective solution in increasing the efficiency and effectiveness of the final assignment coaching process for students in completing their studies.
Keywords: information system; optimal efficiency; scrum method; SI BITA; thesis guidance.
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem yang dapat membantu proses pembinaan tugas akhir dengan fokus pada penyelesaian kendala yang sering dihadapi, seperti kejelasan status judul penelitian, proses bimbingan, dan jadwal penelitian. Metode pengembangan yang digunakan adalah pendekatan metode Scrum dengan skala dan tim kecil. Selama proses pengembangan, dilakukan analisis terhadap setiap sprint yang dihasilkan dari persiapan hingga proses pengembangan. Hasil pengembangan menggunakan metode Scrum menunjukkan bahwa setiap fitur diselesaikan dalam jangka waktu 8 jam per hari, dengan setiap sprint selesai dalam seminggu. Total waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikan semua sprint yang dirancang pada Sistem Informasi BITA adalah 128 jam. Penerapan metode Scrum memberikan hasil yang memungkinkan identifikasi cepat terhadap perubahan selama proses pengembangan, serta mengoptimalkan proses pengajuan dan validasi judul, penentuan pembimbing, evaluasi bimbingan, dan penjadwalan ujian. Dengan demikian, penelitian ini menyediakan solusi yang efektif dalam meningkatkan efisiensi dan efektivitas proses pembinaan tugas akhir bagi mahasiswa dalam menyelesaikan studi mereka.
Kata kunci: sistem informasi; efisiensi optimal; metode scrum; SI BITA; bimbingan skripsi
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: As a supermarket, we are committed to always improving everything, including selecting the greatest goods. To evaluate which items are more superior or popular and which are less popular, you will want a sizable…
e amount of information sources. To select products and identify those that belong in the superior product cluster, researchers employed the clustering method. The clustering strategy uses two forms of cluster analysis, k-means and k-medoids, which have related techniques. The research results show that the k-means algorithm's Davies Bouldin value is -0.430, whereas the k-medoids algorithm's Davies Bouldin value is -1.392. This suggests that the Davies Bouldin value of the k-medoids approach is the lowest, showing that the grouping findings of the k-means method are a better method to apply to the issue of choosing better products.
Keywords : k-means; k-medoids; clustering; algorithm; data mining
Abstract: Sebagai toko sembako, toko yuli berkomitmen untuk selalu meningkatkan segalanya, termasuk memilih barang terbaik. Untuk mengevaluasi item mana yang lebih unggul atau populer dan mana yang kurang populer, Anda memerlukan sumber informasi yang cukup banyak. Untuk memilih produk dan mengidentifikasi produk yang termasuk dalam cluster produk unggulan, peneliti menggunakan metode clustering. Strategi clustering menggunakan dua bentuk analisis cluster, k-means dan k-medoids, yang memiliki teknik terkait. Hasil penelitian menunjukkan nilai Davies Bouldin pada algoritma k-means sebesar -0,430, sedangkan nilai Davies Bouldin pada algoritma k-medoids sebesar -1,392. Hal ini menunjukkan bahwa nilai Davies Bouldin pada pendekatan k-medoids paling rendah, menunjukkan bahwa temuan pengelompokan metode k-means merupakan metode yang lebih baik untuk diterapkan pada permasalahan pemilihan produk yang lebih baik.
Keywords: k-means; k-medoids; clustering; algoritma; data mining