Abstract:Diabetes Melitus merupakan sebuah penyakit menahun yang berpotensi fatal, terjadi karena kurangnya produksi insulin oleh pankreas atau ketidakmampuan tubuh memanfaatkan insulin secara efektif untuk mengatur glukosa darah…
(Kemenkes, 2018). World Health Organization (WHO) mencatat bahwa sebagian besar kasus DM berasal dari wilayah Asia Tenggara dan Pasifik Barat, menyumbang sekitar setengah dari total kasus DM di seluruh dunia (Riskesdas, 2018). International Diabetes Federation (IDF) melaporkan angka mencengangkan, dengan 537 juta orang dewasa (usia 20-79 tahun) menderita DM, dan 6,7 juta meninggal setiap tahunnya akibat penyakit ini. Tiongkok, India, dan Pakistan menjadi negara dengan prevalensi DM tertinggi, sedangkan Indonesia berada di peringkat kelima dengan jumlah penderita mencapai 19,47 juta, atau sekitar 10,6% dari total penduduk (Pahlevi, 2021). Riskesdas 2018 menunjukkan bahwa prevalensi DM di Indonesia meningkat dari 1,5% pada tahun 2013 menjadi 2% pada tahun 2018, dengan kategori usia penderita terbesar terletak pada rentang usia 55-64 tahun (6,3%) dan 65-74 tahun (6%). Perempuan memiliki prevalensi DM yang lebih tinggi (1,8%) dibandingkan dengan laki-laki (1,2%). Prevalensi di perkotaan mencapai 1,9%, sedangkan di perdesaan sebesar 1,0% (Riskesdas, 2018). Tujuan : tujuan dari laporan ini untuk menganalisa pengetahuan pasien dan keluarga pasien mengenai penyakit diabetes melitus serta kerutinan pasien penderita diabetes untuk mengontrol kadar gula darah dan mengonmumsi obat diabetes. Hasil : hasil dari kegiatan pendidikan kesehatan ini diharapkan pasien dan keluarga pasien dapat memahami dan mengenal mengenai penyakit diabetess melitus dan diharapkan dapat rutin mengontrol kadar gula darah.
Abstract:Data mining merupakan salah satu metode yang paling efektif dalam menghasilkan klasifikasi yang akurat, efisien, dan relevan. Pengelompokan jenis kendaraan berdasarkan sistem transmisi dilakukan dengan menggunakan algoritma…
tma Decision Tree dan dievaluasi melalui confusion matrix. Dataset yang digunakan mencakup empat jenis kendaraan: Bebek, Skuter, Sport, dan Trail, dengan tiga jenis transmisi: Manual, Automatic, dan Kopling. Algoritma Decision Tree dipilih karena kemampuannya dalam membagi dataset secara rekursif untuk menghasilkan aturan klasifikasi yang jelas dan mudah dipahami. Model dilatih dan diuji untuk memprediksi jenis transmisi berdasarkan fitur kendaraan, dengan hasil akurasi mencapai 95%. Evaluasi menggunakan confusion matrix mengungkap distribusi prediksi benar dan salah pada setiap kategori. Hasilnya menunjukkan bahwa transmisi Automatic dan Kopling diklasifikasikan dengan akurasi tinggi, meskipun terdapat beberapa kesalahan pada prediksi transmisi Manual. Nilai Cohen’s Kappa sebesar 0,913 mengindikasikan kesesuaian yang sangat baik antara prediksi dan data aktual. Algoritma Decision Tree terbukti efektif dalam klasifikasi jenis kendaraan, meskipun diperlukan perbaikan untuk meningkatkan akurasi pada kategori tertentu.
Abstract:Penelitian ini bertujuan menganalisis profil metakognitif dan interpersonal competency murid kelas XII Fase F pada pembelajaran Biologi berbasis Education for Sustainable Development (ESD) di salah satu SMA Negeri Kota Jambi.…
ambi. Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan desain survei. Sampel penelitian terdiri atas 108 murid yang dipilih melalui teknik purposive sampling dari tiga kelas. Data dikumpulkan menggunakan angket skala Likert 6 poin yang telah divalidasi, kemudian dianalisis secara deskriptif dan inferensial One Way ANOVA. Hasil penelitian menunjukkan bahwa profil metakognitif dan interpersonal competency murid didominasi kategori sedang yaitu 75% dan 67,6%. Indikator metakognitif yang paling kuat adalah monitoring, planning, dan procedural knowledge, sementara information management dan conditional knowledge menjadi kelemahan utama. Pada interpersonal competency, emotional support dan conflict management relatif lebih baik dibandingkan self disclosure dan initiating relationship. Analisis demografi menemukan perbedaan signifikan kemampuan metakognitif berdasarkan gender (p = 0,005), dengan murid perempuan lebih unggul, sedangkan umur dan suku tidak berpengaruh signifikan.Temuan ini menegaskan pentingnya pengembangan metakognitif dan kompetensi interpersonal secara terintegrasi dalam pembelajaran Biologi berbasis ESD untuk meningkatkan kemandirian, kolaborasi, dan kesadaran keberlanjutan murid.
Abstract:Penelitian ini mengkaji bentuk-bentuk kesalahan beserta faktor penyebabnya yang dialami siswa kelas VIII SMP ketika mengidentifikasi sisi, rusuk, dan titik sudut pada bangun kubus. Desain kualitatif deskriptif dipilih agar…
ar respons siswa dapat ditelaah secara mendalam tanpa adanya perlakuan atau manipulasi terhadap variabel penelitian. Sebanyak 30 siswa kelas VIII dijadikan subjek melalui teknik purposive sampling, dan 6 di antaranya dipilih untuk sesi wawancara semi terstruktur yang mewakili tiga tingkat kemampuan akademik, yaitu tinggi, sedang, dan rendah. Pengumpulan data dilakukan melalui tes diagnostik tertulis, wawancara yang direkam, dan dokumentasi. Analisis data mengacu pada model interaktif Miles dan Huberman yang terdiri atas reduksi data, penyajian data, dan penarikan kesimpulan, dengan triangulasi metode untuk menjaga keterpercayaan temuan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa 46,67% siswa melakukan setidaknya satu kesalahan dalam mengidentifikasi sisi kubus, 63,33% siswa melakukan kesalahan terkait rusuk, dan 36,67% siswa mengalami kesulitan dalam mengidentifikasi titik sudut secara tepat. Tiga kategori kesalahan yang dominan teridentifikasi, yaitu kesalahan konsep berupa kekeliruan mengidentifikasi unsur geometris, kesalahan visualisasi yang berkaitan dengan kesalahan membaca representasi tiga dimensi, dan kesalahan prosedural dalam menghitung komponen geometris secara sistematis. Faktor penyebab meliputi dimensi internal, terutama lemahnya pemahaman konsep dan rendahnya kemampuan penalaran spasial, serta dimensi eksternal seperti minimnya media pembelajaran dan dominasi strategi mengajar berbasis ceramah. Temuan ini menegaskan perlunya pendekatan pembelajaran geometri bangun ruang yang lebih eksploratif, konstruktivis, dan berbasis media di jenjang SMP.
This study investigates the types and underlying causes of errors made by eighth-grade junior high school students when identifying the faces, edges, and vertices of a cube. A qualitative descriptive research design was employed to examine students' responses in depth without manipulating any research variables. Thirty students from the eighth grade were selected through purposive sampling, and six of them participated in semi-structured interview sessions representing three levels of academic ability: high, moderate, and low. Data were gathered using written diagnostic tests, audio-recorded interviews, and documentation. Analysis followed the interactive model proposed by Miles and Huberman, encompassing data reduction, data display, and conclusion drawing, with methodological triangulation applied to ensure the trustworthiness of findings. Results indicated that 46.67% of students committed at least one error in identifying cube faces, 63.33% made errors related to edges, and 36.67% had difficulty identifying vertices correctly. Three dominant error categories were identified: conceptual errors, visualization errors, and procedural errors. Causal factors encompassed internal dimensions, particularly weak conceptual understanding and limited spatial reasoning ability, and external dimensions, including insufficient instructional media and lecture-based teaching strategies.
Abstract:Abstract: In a competitive digital era, business owners such as Alya Collection face challenges in determining the right fashion products to offer to consumers. Relying on intuition without data support often results in…
inaccurate and potentially detrimental decisions. This study aims to assist the sales decision-making process by applying a data mining method using the K-Means Clustering algorithm. This method was used to group sales data from February 2024 to January 2025 into three categories: best-selling, least-selling, and non-selling products. The study was conducted using a quantitative approach, through sales data collection and direct interviews with store owners. The system was built using the PHP programming language and MySQL database, and designed with tools such as UML, DFD, and ERD. The results of this clustering system are expected to provide strategic information useful for Alya Collection in planning stock, promotions, and product development, thereby increasing sales effectively and efficiently.
Keywords: data mining; k-means; sales; alya collection; information system
Abstrak: Dalam era digital yang kompetitif, pemilik usaha seperti Alya Collection menghadapi tantangan dalam menentukan produk fashion yang tepat untuk ditawarkan kepada konsumen. Ketergantungan pada intuisi tanpa dukungan data seringkali mengakibatkan keputusan yang kurang akurat dan berisiko merugikan. Penelitian ini bertujuan untuk membantu proses pengambilan keputusan penjualan dengan menerapkan metode data mining menggunakan algoritma K-Means Clustering. Metode ini digunakan untuk mengelompokkan data penjualan dari Februari 2024 hingga Januari 2025 ke dalam tiga kategori: produk terlaris, kurang laris, dan tidak laris. Penelitian dilakukan dengan pendekatan kuantitatif, melalui pengumpulan data penjualan serta wawancara langsung dengan pemilik toko. Sistem yang dibangun menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL, serta dirancang dengan alat bantu seperti UML, DFD, dan ERD. Hasil dari sistem klasterisasi ini diharapkan dapat memberikan informasi strategis yang berguna bagi Alya Collection dalam merencanakan stok, promosi, serta pengembangan produk, sehingga mampu meningkatkan penjualan secara efektif dan efisien.
Kata kunci: data mining; k-means clustering; penjualan; alya collection; sistem informasi
Abstract:Abstract: In an increasingly competitive business era, information technology is key to managing data and information. E-SCM emerges as a strategic solution to integrate partners and manage inventory efficiently. This study…
udy focuses on the application of the Lean Software Development method to design an E-SCM system in the Banana Chips industry, which faces challenges in managing inventory and production processes. The main problems faced include the inability to manage raw material inventory and non-computerized records, resulting in inefficient use of time and costs. By applying Lean principles, such as eliminating unnecessary features, fast delivery, and team collaboration, the E-SCM Website is designed to be responsive to market needs and easy to understand by users. Before the E-SCM system is applied by users, developers test the system by measuring how well the system is understood by users. Before being implemented, the system was tested using the Usability Scale System (SUS) and prototype testing. The results of the questionnaire filled out by 5 respondents showed an average SUS score of 78, which was categorized as "Acceptable" and "Good".
Keywords: lean software development method; e-scm; banana chips; inventory management; usability testing
Abstrak: Dalam era bisnis yang semakin kompetitif, teknologi informasi menjadi kunci dalam pengelolaan data dan informasi. E-SCM muncul sebagai solusi strategis untuk mengintegrasikan mitra kerja dan mengelola stok barang secara efisien. Penelitian ini fokus pada penerapan metode Lean Software Development untuk merancang sistem E-SCM di industri Banana Chips, yang menghadapi tantangan dalam pengelolaan persediaan dan proses produksi. Masalah utama yang dihadapi mencakup ketidakmampuan dalam mengatur persediaan bahan baku dan pencatatan yang belum terkomputerisasi, mengakibatkan inefisiensi penggunaan waktu dan biaya. Dengan menerapkan prinsip-prinsip Lean, seperti menghilangkan fitur-fitur yang tidak perlu, pengiriman cepat, dan kolaborasi tim, Website E-SCM dirancang agar responsif terhadap kebutuhan pasar dan mudah dipahami oleh pengguna. Sebelum sistem E-SCM diaplikasikan oleh pengguna, pengembang melakukan pengujian terhadap sistem tersebut dengan mengukur seberapa baik sistem dimengeri oleh pengguna. Sebelum diterapkan, sistem diuji menggunakan Sistem Usability Scale (SUS) dan pengujian prototype. Hasil dari kuesioner yang diisi oleh 5 responden menunjukkan skor rata-rata SUS sebesar 78, yang dikategorikan sebagai “Acceptable” dan “Good”.
Kata kunci: metode lean software development; e-scm; banana chips; pengelolaan persediaan; usability testing
Abstract:Abstract: Stunting is a serious health issue in infants caused by chronic malnutrition during the first 1,000 days of life. This condition affects physical growth and cognitive development, which can impact the quality of…
f human resources in the future. The city of Tanjungbalai still faces a high prevalence of stunting, requiring more effective prevention and treatment measures. However, limited access to experts poses a challenge for parents in obtaining adequate information and consultation services. This study aims to develop a web-based expert system capable of analyzing stunting symptoms in infants using the forward chaining method. This method works by tracing the facts provided by users to reach a conclusion about the likelihood of stunting. The system is expected to assist parents in identifying stunting risks and providing appropriate prevention and treatment recommendations. The system is developed using the PHP programming language and MySQL database. The research findings indicate that the expert system can analyze stunting symptoms quickly and accurately, making it an effective tool in supporting stunting prevention efforts.
Keywords: expert system; stunting; forward chaining; toddlers
Abstrak: Stunting merupakan masalah kesehatan serius pada balita yang terjadi akibat kekurangan gizi kronis selama 1000 hari pertama kehidupan. Kondisi ini berdampak pada pertumbuhan fisik dan perkembangan kognitif anak, yang dapat mempengaruhi kualitas sumber daya manusia di masa depan. Kota Tanjungbalai masih menghadapi angka prevalensi stunting yang cukup tinggi, sehingga diperlukan langkah-langkah pencegahan dan penanganan yang lebih efektif. Namun, keterbatasan akses terhadap tenaga ahli menjadi hambatan bagi orang tua dalam memperoleh informasi dan layanan konsultasi yang memadai. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pakar berbasis web yang mampu menganalisis gejala stunting pada balita menggunakan metode forward chaining. Metode ini bekerja dengan menelusuri fakta-fakta yang diberikan oleh pengguna untuk menghasilkan kesimpulan mengenai kemungkinan stunting. Sistem ini diharapkan dapat membantu orang tua dalam mengenali risiko stunting serta memberikan rekomendasi pencegahan dan penanganan yang sesuai. Sistem ini dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem pakar yang dirancang mampu menganalisis gejala stunting secara cepat dan akurat, sehingga dapat menjadi alat bantu yang efektif dalam mendukung upaya pencegahan stunting.
Kata kunci: sistem pakar; stunting; forward chaining; balita
Abstract:Abstract: Palm oil is a key commodity that requires accurate production planning to support budget and operational efficiency. PT Buana Sawit Indah, a company managing palm oil plantations, faces challenges in forecasting…
g future production, necessitating a computerized forecasting system. This study aims to develop a forecasting system using the Single Exponential Smoothing (SES) and Single Moving Average (SMA) methods to predict palm oil production. The results indicate that both methods are effective; however, SMA with a Moving Average (MA) of 5 provides the best forecasting results, with a MAD of 165,941.64, an MSE of 65,823,372,491.27, and an MAPE of 15.66%, categorized as "good" forecasting. Meanwhile, the SES method with α = 0.9 yields the lowest error compared to other alpha values, with a MAD of 154,586.25, an MSE of 33,192,818,696.83, and an MAPE of 16.91%, also classified as "good" forecasting. Based on these findings, the SMA method with MA 5 is recommended as it produces lower forecasting errors than the SES method. Therefore, this forecasting system can assist the company in planning palm oil production more accurately and efficiently, supporting better decision-making in the future.
Keywords: palm oil; forecasting; production; single exponential smoothing; single moving average
Abstrak: Kelapa sawit merupakan komoditas utama yang memerlukan perencanaan produksi yang akurat untuk mendukung efisiensi anggaran dan operasional. PT Buana Sawit Indah, salah satu perusahaan yang mengelola perkebunan kelapa sawit, sedang menghadapi kesulitan dalam memperkirakan hasil produksi di masa mendatang, sehingga diperlukan sistem peramalan berbasis komputer. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem peramalan menggunakan metode Single Exponential Smoothing (SES) dan Single Moving Average (SMA) untuk memprediksi produksi kelapa sawit. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kedua metode cukup efektif, namun SMA dengan Moving Average (MA) 5 memberikan hasil peramalan terbaik dengan nilai MAD sebesar 165.941,64, MSE sebesar 65.823.372.491,27, dan MAPE sebesar 15,66%, yang dikategorikan sebagai peramalan “bagus.†Sementara itu, metode SES dengan α = 0,9 menunjukkan nilai kesalahan lebih rendah dibanding nilai alpha lain, dengan MAD sebesar 154.586,25, MSE sebesar 33.192.818.696,83, dan MAPE sebesar 16,91%, yang juga termasuk kategori peramalan “bagus.†Berdasarkan hasil tersebut, metode SMA dengan MA 5 lebih direkomendasikan karena menghasilkan tingkat kesalahan yang lebih rendah dibandingkan metode SES. Dengan demikian, sistem peramalan ini dapat membantu perusahaan dalam merencanakan produksi kelapa sawit secara lebih akurat dan efisien untuk mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik di masa mendatang.
Kata kunci: kelapa sawit; peramalan; produksi; single exponential smoothing; single moving average
Abstract:Abstract: In this study, an analysis of the use of the Naive Bayes algorithm for sentiment analysis of reviews from Shopee app users on the Google Play Store was conducted, with classification divided into three categories:…
es: positive, negative, and neutral. To improve data quality, a preprocessing process was carried out with stages of cleaning, case folding, normalization, stop word removal, stemming, and tokenizing. Next, the text is formatted using the TF-IDF method to facilitate classification. For this data, the Naive Bayes model is used, which has an accuracy rate of 87% in detecting sentiment. Positive and negative categories can be easily identified compared to neutral sentiments due to the smaller amount of neutral data. Overall, the Naive Bayes algorithm successfully analyzed user sentiments well. The research can be developed with other algorithm methods, such as SVM, K-NN, or Decision Tree, in order to compare the performance of various algorithms.
Keywords: sentiment analysis; naive bayes; user reviews; e-commerce; shopee
Abstrak: Dalam penelitian ini dilakukan analisis penggunaan algoritma Naive Bayes untuk analisis sentimen review dari pengguna aplikasi Shopee di Google Play Store, klasifikasi dibagai menjadi 3 kategori yaitu positif, negatif, dan netral. Untuk meningkatkan kualitas data, dilakukam proses preprocessing dengan tahap cleanimg, case folding, normalisasi, stopword removal, stemming, dan tekonezing. Selanjutnya, teks diformat menggunakan metode TF-IDF untuk memudahkan klasifikasi. Untuk data ini, model Naive Bayes digunakan, yang memiliki tingkat akurasi 87% dalam mendeteksi sentimen. Kategori positif dan negatif dapat dengan mudah diidentifikasi dibadingkan sentiemen netral karena jumlah data netral yang lebih sedikit. Secara keseluruhan, algoritma Naive Bayes berhasil menganalisis perasaan pengguna dengan baik. Penelitian dapat dikembangkan dengan algoritma metode lain, seperti SVM, K-NN, atau Decision Tree, guna membandingkan kinerja berbagai algoritma.
Kata kunci: analisis sentiment; naive bayes; ulasan pengguna; e-commerce; shopee
Abstract:Sistem Inventory merupakan suatu sistem untuk mengetahui persediaan stok barang pada suatu lokasi. Sistem Inventory sudah banyak dimanfaatkan atau dikembangkan pada suatu tempat dalam berbagai macam teknologi dan sistem.…
Permasalahan pada CV. Pacific Computer ini adalah belum tersedianya sistem Inventory barang sehingga belum dapat mengontrol stok barang yang tersedia, database yang tidak terintegrasi dan kurangnya tanggung jawab dalam proses transaksi barang. Oleh karena itu, pada skripsi ini akan merancang aplikasi Inventory dalam bentuk berbasis web, sehingga informasi mengenai stok barang dapat diketahui secara jelas dan terperinci. Aplikasi Inventory ini akan diterapkan menggunakan system localhost berbasis web, yang memungkinkan sistem informasi Inventory ini dapat diakses dalam ruang lingkup kerja saja. Sehingga tidak terjadi manipulasi data diluar jam kerja. Metode pengembangan sistem pada aplikasi ini menggunakan metode protoyping yang terdiri dari lima tahapan. Adapun tahapan tersebut yaitu komunikasi, Perencanaan secara cepat, Pemodelan perancangan secara cepat, pembentukan prototype dan penyerahan sistem perangkat lunak kepada pengguna. Aplikasi ini dirancang dengan menggunakan Bahasa pemrograman PHP dan Database phpMySQL. Berdasarkan konsep dan perancangan, dapat disimpulkan telah dibangun “RANCANG BANGUN SISTEM INVENTORY GUDANG CV. PACIFIC COMPUTER DALAM OPTIMALISASI MANAJEMEN STOK†untuk membantu admin dan Storeman dalam sistem Inventory. Dalam aplikasi ini admin dapat mengetahui dan mengelola data barang, data barang masuk, data barang keluar data kategori, data supplier dan data ajuan. Sedangkan storeman dapat menginput data barang masuk dan data ajuan pengeluaran barang. Admin dan storeman dapat berinteraksi dengan aplikasi ini sesuai dengan informasi yang dibutuhkan melalui menu yang tersedia.
Kata kunci: Inventory, Aplikasi Inventory, Website.