Abstract:Penentuan kelas siswa di SMK merupakan proses penting yang dapat mempengaruhi keberhasilan belajar siswa dan karir di masa sebelumnya. Proses ini sering kali membutuhkan pertimbangan berbagai faktor akademik, seperti nilai…
ai mata pelajaran utama. Penelitian ini menggunakan algoritma K-Nearest Neighbors (KNN) untuk membantu mengklasifikasikan siswa ke mata pelajaran yang sesuai berdasarkan data nilai mata pelajaran, seperti Bahasa Indonesia, IPA, IPS, dan Matematika. Dengan data siswa SMK Sumber Bunga, model KNN dikembangkan dan dievaluasi untuk menentukan efektivitasnya dalam mengklasifikasi mata pelajaran "Teknologi Komputer dan Jaringan" serta "Multimedia". Hasil evaluasi menunjukkan akurasi model mencapai 97,14%, dengan presisi dan recall yang tinggi pada kedua jurusan. Tingkat keyakinan ( confident ) dari model prediksi juga memberikan gambaran yang jelas tentang keakuratan setiap prediksi. Hasil ini menunjukkan bahwa metode KNN dapat diimplementasikan sebagai alat bantu yang efektif untuk penentuan mata pelajaran, sehingga dapat mendukung keputusan yang lebih objektif dan sesuai dengan kemampuan akademik siswa.
Abstract:Tomat (Solanum Lycopersicum) memiliki peran penting dalam industri pertanian dan kuliner global, di mana tingkat kematangan buah secara signifan mempengaruhi kualitas, rasa, dan nilai pasar. Penentuan kematangan yang akurat…
rat sangat diperlukan untuk mengurangi kerugian ekonomi yang dialami oleh petani dan distributor. Dengan memanfaatkan teachable machine, sebuah platform machine learning inovatif dari google, telah dikembangkan model klasifikasi kematangan tomat dalam tiga kategori; mentah, setengah matang dan matang. Proses yang dilakukan mencakup pengumpulan 375 gambar tomat dari berbagai sumber, pra-pemrosesan citra, serta pelabelan data sebelum pelatihan model. Hasilnya menunjukkan akurasi tinggi yang mencapai 98% dengan nilai loss yang rendah, menandakan efektivitas metode yang diterapkan. Prototipe yang dihasilkan memungkinkan pengguna untuk melakukan klasifikasi kematangan tomat secara real-time melalui smartphone, sehigga meningkatkan aksesibilitas teknologi dalam sektor pertanian. Hasil ini diharapkan dapat memberikan kontribusi signifikan dalam meningkatkan kualitas hasil panen, mengurangi kerugian dan mendukung keberlanjutan industri pertanian melalui penerapan teknologi canggih yang lebih objektif dan sistematis.
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:Perkembangan teknologi informasi, khususnya internet, membuka peluang besar untuk meningkatkan kesejahteraan sosial. Namun, permasalahan Penyandang Masalah Kesejahteraan Sosial (PMKS), seperti fakir miskin, masih menjadi…
tantangan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang Sistem Informasi Manajemen Bantuan Sosial yang efisien dan efektif, dengan fokus pada Kabupaten Banyuwangi. Sistem ini diharapkan dapat mengintegrasikan data penerima bantuan, jenis bantuan, dan jadwal penyaluran, sehingga dapat meminimalisir penyelewengan dan memastikan bantuan tepat sasaran.
Abstract:Perancangan sistem digitalisasi arsip dokumen berbasis web di Dinas Lingkungan Hidup Kabupaten Banyuwangi dilakukan untuk memberikan solusi yang efektif dalam mengatasi permasalahan pengelolaan arsip dokumen di Dinas Lingkungan…
gkungan Hidup Kabupaten Banyuwangi dan memberikan kontribusi positif bagi perkembangan teknologi informasi dan manajemen dokumen. Sistem digitalisasi arsip dokumen terdiri dari dua komponen utama: front-end sebagai antarmuka pengguna untuk dapat mengakses dan mencari dokumen yang dibutuhkan, serta back-end untuk pengelolaan dokumen dan penyajian dokumen oleh admin. Dengan adanya sistem digitalisasi arsip dokumen pegawai dapat mengelola dokumen arsip secara lebih efektif dan dapat meningkatkan kinerja dan efisiensi di Dinas Lingkungan Hidup.
Perancangan sistem menggunakan pendekatan model Software Development Life Cycle (SDLC) model ini menggunakan metode Prototype, yang memastikan setiap tahapan dilakukan secara terstruktur, mulai dari pengumpulan kebutuhan hingga perancangan. 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 perancangan sistem digitalisasi dokumen arsip dapat menjadi solusi yang efektif dalam mengatasi permasalahan pengelolaan dokumen arsip di Dinas Lingkungan Hidup Kabupaten Banyuwangi dan memberikan kontribusi positif bagi perkembangan teknologi informasi dan manajemen dokumen.
Abstract:Penelitian ini berfokus pada analisis tingkat penerimaan pengguna terhadap layanan mobile banking di Bank Nasional dengan menggunakan metode systematic literature review. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi faktor-faktor…
aktor-faktor yang mempengaruhi adopsi mobile banking, seperti kemudahan penggunaan, persepsi manfaat, kepuasan, dan keamanan. Temuan menunjukkan bahwa kemudahan penggunaan dan keamanan layanan sangat berpengaruh terhadap loyalitas dan minat pengguna. Persepsi kegunaan juga berpengaruh, meskipun tidak selalu signifikan dalam semua kasus. Secara keseluruhan, adopsi mobile banking di Indonesia terus berkembang, meskipun digitalisasi perbankan masih dinilai tertinggal dibandingkan dengan fintech. Penelitian ini menyarankan agar bank terus meningkatkan layanan untuk memenuhi perkembangan teknologi dan preferensi konsumen.
Abstract:penelitian ini bertujuan untuk menganalisis gerakan dakwah Nahdlatul Wathan (NW) dalam konteks penyebaran nilai-nilai Islam yang moderat dan toleran di Indonesia. Dengan menggunakan metode penelitian kualitatif dan studi…
kepustakaan, penelitian ini mengkaji sejarah, visi, misi, strategi, serta tantangan yang dihadapi NW sejak didirikan pada tahun 1953 oleh Tuan Guru KH. Muhammad Zainuddin Abdul Madjid. Hasil penelitian menunjukkan bahwa NW tidak hanya fokus pada aspek spiritual, tetapi juga berperan dalam pemberdayaan sosial dan pendidikan. Melalui pendirian lembaga pendidikan seperti pesantren dan madrasah, NW berhasil mencetak generasi muda yang memahami ajaran Islam secara mendalam, serta memiliki keterampilan yang relevan dengan kebutuhan masyarakat. Penelitian ini juga menemukan bahwa strategi dakwah NW mencakup pendidikan, sosialisasi, dan pelayanan sosial, dengan pendekatan inklusif dan moderat yang menjadi karakteristik utama. Meski demikian, NW menghadapi sejumlah tantangan, termasuk meningkatnya paham radikal di kalangan generasi muda dan perkembangan teknologi informasi yang membawa dampak positif dan negatif. Dengan memanfaatkan media sosial dan melakukan dialog antaragama, NW berusaha untuk menjangkau audiens yang lebih luas, terutama generasi muda. Penelitian ini menyimpulkan bahwa gerakan dakwah Nahdlatul Wathan memberikan kontribusi signifikan dalam membangun masyarakat yang berakhlak mulia dan berpengetahuan, serta berkomitmen untuk melanjutkan perjuangan dalam menyebarkan nilai-nilai Islam yang moderat dan toleran.
Abstract: Bullying adalah suatu tindakan penindasan yang merugikan korban. Bentuknya meliputi fisik, verbal, sosial, dan cyberbullying. Cara menghadapi aksi bullying yaitu melapor pada pihak berwajib, bersikap tegas,…
rsikap tegas, mengabaikan, dan mencari dukungan. Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi berbagai kebijakan alternatif yang dapat diterapkan untuk mengatasi bullying secara lebih efektif. Pendekatan yang diusulkan meliputi program edukasi anti-bullying, penggunaan teknologi untuk pelaporan insiden, program mentoring, pendekatan restoratif, dan terapi berbasis seni. Dengan mengimplementasikan kebijakan-kebijakan ini, diharapkan dapat tercipta lingkungan yang lebih aman, inklusif, dan mendukung, serta mengurangi insiden bullying secara signifikan. Riset ini menggunakan metode kuantitatif deskriptif dengan survei yang disebarkan di sosial media untuk mengukur pemahaman mereka mengenai penindasan, dan dampaknya. Dengan pendekatan ini, diharapkan dapat diperoleh gambaran yang jelas mengenai kesadaran masyarakat terhadap isu penindasan dan kekerasan seksual, serta bagaimana penerapan nilai-nilai Pancasila dapat menjadi solusi untuk mengurangi permasalahan tersebut.
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.