Abstract:Emas merupakan salah satu jenis komoditi yang paling banyak diminati untuk tujuan investasi, karena dipandang sebagai instrumen yang lebih aman dibandingkan saham serta memiliki nilai jual yang selalu bergerak mengikuti…
kondisi pasar. PT Victoeria Vici, sebagai pelaku usaha perhiasan emas custom, menghadapi kendala dalam menentukan estimasi harga jual kepada pelanggan, sebab proses pengerjaan pesanan custom membutuhkan waktu hingga 14 hari, sementara harga emas bergerak fluktuatif dan tidak terstruktur setiap harinya sehingga estimasi harga menjadi tidak akurat dan tidak efektif. Berdasarkan permasalahan tersebut, penelitian ini menerapkan konsep Data Mining dengan algoritma Trend Moment untuk mengestimasi harga emas pada rentang waktu tertentu. Data yang digunakan merupakan data historis harga emas per gram pada PT Victoeria Vici periode Agustus–Oktober 2021 sebanyak 92 data. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data, penentuan variabel X dan Y, eliminasi untuk memperoleh nilai konstanta a dan slope b, serta penerapan persamaan Y = a + bX untuk memperoleh nilai estimasi. Hasil perhitungan menunjukkan nilai a = 720.871,725 dan b = 3,108 sehingga model estimasi mampu menghasilkan proyeksi harga emas yang mendekati pola data historis. Model ini kemudian diimplementasikan ke dalam aplikasi berbasis desktop menggunakan Microsoft Visual Basic 2010 dan basis data Microsoft Access, dilengkapi Crystal Report untuk pencetakan laporan hasil estimasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Trend Moment dapat membantu PT Victoeria Vici dalam memperoleh estimasi harga emas secara lebih cepat, konsisten, dan terdokumentasi.
Gold is one of the most sought-after commodities for investment purposes, as it is regarded as a safer instrument compared to stocks and has a selling value that constantly fluctuates with market conditions. PT Victoeria Vici, a custom gold jewelry business, faces difficulty in determining the estimated selling price offered to customers because the production process for custom orders takes up to 14 days, while gold prices move in an unstructured and fluctuating manner every day, making manual price estimation inaccurate and ineffective. Based on this problem, this study applies the concept of Data Mining using the Trend Moment algorithm to estimate gold prices over a certain period of time. The data used is historical daily gold price data per gram from PT Victoeria Vici for the period of August–October 2021, consisting of 92 records. The research stages include data collection, determination of the X and Y variables, elimination to obtain the constant value a and the slope b, and the application of the equation Y = a + bX to obtain the estimated value. The calculation results show a value of a = 720,871.725 and b = 3.108, so that the estimation model is able to produce gold price projections that closely follow the pattern of historical data. This model was then implemented into a desktop-based application using Microsoft Visual Basic 2010 and a Microsoft Access database, equipped with Crystal Report for printing estimation result reports. The results show that the Trend Moment algorithm can help PT Victoeria Vici obtain gold price estimations more quickly, consistently, and in a well-documented manner.
Abstract:SMK YAPIM Bandar Perdagangan adalah Sekolah Menengah Atas khususnya kelas X, XI, XII yang memiliki ekstra kurikuler komputer dan tentu mendapatkan pelajaran Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK) di sekolahnya. Dari hasil…
sil wawancara yang dilakukan oleh tim PKM kepada pihak sekolah SMK YAPIM Bandar Perdagangan didapatkan fakta bahwa di dalam lingkungan SMK YAPIM Bandar Perdagangan belum pernah diperkenalkan teknologi Internet of Things. Khalayak sasaran ditujukan bagi Siswa Kelas XI “SMK YAPIM Bandar Perdagangan . Metode yang digunakan dalam PKM ini dalam bentuk seminar atau ceramah. Untuk tempat pengabdian masyarakat ini berada pada lingkungan SMK YAPIM Bandar Perdagangan yang nantinya akan berlangsung selama 3 jam dan mengenai waktu pelaksanaan pengabdian masyarakat ini estimasi pada bulan Oktober 2024. Hasil yang dicapai dari kegiatan PKM ini adalah peningkatan kemampuan SMK YAPIM Bandar Perdagangan untuk memahami konsep IoT dan implementasinya.
Abstract:Abstract: This study is motivated by the underutilization of transaction data at Toko F3I Kisaran in supporting decision-making related to inventory and pricing strategies. Currently, decisions are made conventionally based…
sed on experience, which may lead to overstock or stockout conditions. This research aims to develop a sales prediction model by applying Data Mining techniques using the Multiple Linear Regression method to analyze the influence of stock and price variables on sales. The research methodology includes historical data collection, regression analysis, web-based system design using PHP and MySQL, and system testing through the Black Box method. The results indicate that the developed model is capable of generating measurable and systematic sales estimations based on stock and price variables. The implementation of this system can assist store management in planning inventory levels and pricing strategies more efficiently, thereby improving operational effectiveness and business competitiveness.
Keywords: data mining; multiple linear regression; PHP; sales prediction; web-based system
Abstrak: Penelitian ini dilatarbelakangi oleh belum optimalnya pemanfaatan data transaksi penjualan pada Toko F3I Kisaran dalam mendukung pengambilan keputusan terkait persediaan dan penetapan harga. Selama ini, keputusan masih dilakukan secara konvensional berdasarkan pengalaman, sehingga berpotensi menimbulkan overstock maupun stockout. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model prediksi penjualan dengan menerapkan teknik Data Mining menggunakan metode Regresi Linier Berganda guna menganalisis pengaruh variabel stok dan harga terhadap penjualan. Metodologi penelitian meliputi pengumpulan data historis, analisis perhitungan regresi, perancangan sistem berbasis web menggunakan PHP dan MySQL, serta pengujian sistem dengan metode Black Box. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model yang dibangun mampu menghasilkan estimasi penjualan berdasarkan variabel stok dan harga secara lebih terukur dan sistematis. Implementasi sistem ini dapat membantu manajemen toko dalam merencanakan jumlah persediaan dan strategi harga secara lebih efisien, sehingga meningkatkan efektivitas pengelolaan bisnis dan daya saing perusahaan.
Kata kunci: data mining; prediksi penjualan; regresi linier berganda; sistem berbasis web; PHP
Abstract:Abstract: The Air Joman Health Center is a community health center that provides services in the form of medical services to the Air Joman community and its surroundings. Based on the observations made by the author, the…
use of syringes at the Air Joman Health Center fluctuates every month consisting of 1 ml syringes, 2.5 ml syringes, 3 ml syringes, 5 ml syringes and 10 ml syringes. After use, the syringe should not be reused and must be discarded. However, sometimes there are obstacles in serving patients, this is due to the limitations of syringes. The number of needles data can only be estimated from the number of available medical devices (stock), because the need for each month is different. This resulted in not all the needs of medical devices were met and there was often additional stock. To overcome problems regarding the processing of medical device stock data, assistance with forecasting is needed, which is the process of estimating future demand. The forecasting system is designed using the PHP programming language and MySQL database. Forecasting the supply of syringes at the Air Joman Health Center speeds up the cashier's work process to make reports because the forecasting system automatically produces forecasting results when the calculate button is clicked and prints the report. Keywords: Single Moving Average Method; Syringe Supplies; Joman Water Health Center.
Abstrak: Puskesmas Air Joman merupakan pusat kesehatan masyarakat yang memberikan pelayanan dalam bentuk jasa pengobatan kepada masyarakat Air Joman dan sekitarnya. Berdasarkan observasi yang dilakukan penulis, adapun penggunaan jarum suntik di Puskesmas Air Joman setiap bulan berfluktuasi yang terdiri atas jarum suntik 1 ml, jarum suntik 2,5 ml, jarum suntik 3 ml, jarum suntik 5 ml dan jarum suntik 10 ml. Setelah pemakaian, jarum suntik tidak boleh dipakai kembali dan harus dibuang. Namun, terkadang terjadi kendala dalam melayani pasien, hal ini disebabkan karena keterbatasan jarum suntik. Banyaknya data jarum suntik hanya bisa diperkirakan dari banyak atau sedikitnya alat kesehatan yang ada (stok), dikarenakan kebutuhan setiap bulan berbeda-beda. Hal ini mengakibatkan tidak semua kebutuhan alat kesehatan terpenuhi dan sering terjadi stok tambahan. Untuk mengatasi permasalahan mengenai pengolahan data stok alat kesehatan, maka dibutuhkan bantuan dengan peramalan (forecasting) yang merupakan proses pengestimasian permintaan di masa mendatang. Sistem peramalan tersebut dirancang menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL. Peramalan persediaan jarum suntik pada Puskesmas Air Joman mempercepat proses kerja Kasir untuk melakukan pembuatan laporan karena sistem peramalan secara otomatis menghasilkan hasil peramalan ketika diklik tombol hitung dan cetak laporan.
Kata Kunci: Metode Single Moving Average; Persediaan Jarum Suntik; Puskesmas Air Joman.
Abstract:Abstract: Accurate forecasts of tea harvest production are important for workforce planning, factory operations, and marketing decisions, yet conventional estimation in plantations often relies on field experience and can…
n be biased and less adaptive to changing conditions. This study aims to develop a Random Forest Regression model to predict tea harvest production at the Bah Butong tea plantation using historical operational and climate-related data. The dataset consists of 60 monthly records (2020–2024) with six predictor variables: rainfall (mm), number of rainy days, pest level, weed level, number of harvested trees and land area. Data were split into 80% training (48 samples) and 20% testing (12 samples). Model hyperparameters were optimized using RandomizedSearchCV with RepeatedKFold cross-validation (5 folds, 3 repeats). The tuned model achieved MSE of 668,980,524.45, RMSE of 25,864.66 kg, MAE of 19,838.69 kg, and MAPE of 7.59% on the test set. The results indicate that the model can provide practical production estimates, with errors averaging about 7–8% of the actual production. Feature importance analysis shows that the number of harvested tea bushes and cultivated area contribute most to predictions. Future work should extend the historical period and incorporate time-based features (seasonality/lag) for improved forecasting.
Keywords: hyperparameter tuning; production prediction; random forest; regression; tea harvest
Abstrak: Perkiraan akurat produksi panen teh sangat penting untuk perencanaan tenaga kerja, operasional pabrik, dan keputusan pemasaran, namun estimasi konvensional di perkebunan seringkali bergantung pada pengalaman lapangan dan dapat bias serta kurang adaptif terhadap perubahan kondisi. Studi ini bertujuan untuk mengembangkan model Regresi Random Forest untuk memprediksi produksi panen teh di perkebunan teh Bah Butong menggunakan data operasional dan data terkait iklim historis. Dataset terdiri dari 60 catatan bulanan (2020–2024) dengan enam variabel prediktor: curah hujan (mm), jumlah hari hujan, tingkat hama, tingkat gulma, jumlah pokok panen, dan luas lahan. Data dibagi menjadi 80% data pelatihan (48 sampel) dan 20% data pengujian (12 sampel). Parameter model dioptimalkan menggunakan RandomizedSearchCV dengan validasi silang RepeatedKFold (5 lipatan, 3 pengulangan). Model yang telah disempurnakan mencapai MSE sebesar 668.980.524,45, RMSE sebesar 25.864,66 kg, MAE sebesar 19.838,69 kg, dan MAPE sebesar 7,59% pada set data uji. Hasil tersebut menunjukkan bahwa model dapat memberikan estimasi produksi yang praktis, dengan kesalahan rata-rata sekitar 7–8% dari produksi aktual. Analisis kepentingan fitur menunjukkan bahwa jumlah semak teh yang dipanen dan luas lahan budidaya paling berkontribusi pada prediksi. Pekerjaan selanjutnya harus memperpanjang periode historis dan menggabungkan fitur berbasis waktu (musiman/lag) untuk peramalan yang lebih baik.
Kata kunci: panen teh; prediksi produksi; random forest; regresi; tuning parameter
Abstract:Abstract: Accurate bone age estimation is essential for monitoring pediatric growth, diagnosing endocrine disorders, and supporting clinical decision-making. Although deep learning has improved prediction accuracy, limited…
ed studies have systematically examined how increasing model depth affects performance and reliability. This study evaluates the effectiveness of progressively deeper convolutional neural networks, specifically EfficientNet variants B0 to B5, for bone age estimation from hand radiographs. Experiments were conducted using 12,611 hand X-ray images from the RSNA Pediatric Bone Age Challenge dataset on Kaggle. To ensure fair comparison, all models were trained using a unified and consistent training pipeline. Model performance was evaluated using Mean Absolute Error (MAE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE), Concordance Correlation Coefficient (CCC), and Pearson correlation coefficient. The results show a consistent improvement in prediction accuracy as model depth increases. Among the evaluated models, EfficientNet-B5 achieved the best performance, with an MAE of 21.5 months, MAPE of 6.23%, CCC of 0.9148, and Pearson’s r of 0.9203. These findings confirm that model scaling plays a critical role in enhancing prediction robustness and clinical reliability. Future work should emphasize external validation across diverse populations and incorporate interpretability techniques, such as Grad-CAM, to improve clinical transparency and trust.
Keywords: bone age prediction; deep learning; model evaluation; clinical validation
Abstrak: Estimasi usia tulang yang akurat sangat penting untuk memantau pertumbuhan anak, mendiagnosis gangguan endokrin, dan mendukung pengambilan keputusan klinis. Meskipun pembelajaran mendalam telah meningkatkan akurasi prediksi, studi yang secara sistematis meneliti bagaimana peningkatan kedalaman model memengaruhi kinerja dan keandalan masih terbatas. Studi ini mengevaluasi efektivitas jaringan saraf konvolusional yang semakin dalam, khususnya varian EfficientNet B0 hingga B5, untuk estimasi usia tulang dari radiografi tangan. Eksperimen dilakukan menggunakan 12.611 gambar sinar-X tangan dari dataset RSNA Pediatric Bone Age Challenge di Kaggle. Untuk memastikan perbandingan yang adil, semua model dilatih menggunakan alur pelatihan yang terpadu dan konsisten. Kinerja model dievaluasi menggunakan Mean Absolute Error (MAE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE), Concordance Correlation Coefficient (CCC), dan koefisien korelasi Pearson. Hasil menunjukkan peningkatan yang konsisten dalam akurasi prediksi seiring dengan peningkatan kedalaman model. Di antara model yang dievaluasi, EfficientNet-B5 mencapai kinerja terbaik, dengan MAE sebesar 21,5 bulan, MAPE sebesar 6,23%, CCC sebesar 0,9148, dan Pearson’s r sebesar 0,9203. Temuan ini menegaskan bahwa penskalaan model memainkan peran penting dalam meningkatkan optimasi prediksi dan keandalan klinis. Penelitian selanjutnya dapat menekankan validasi eksternal di berbagai populasi dan menggabungkan teknik interpretasi, seperti Grad-CAM, untuk meningkatkan transparansi dan kepercayaan klinis.
Kata kunci: prediksi usia tulang; deep learning; evaluasi model; validasi klinis
Abstract:Abstract: Conventional semiconductor chip counting at PT Elektronik Indonesia relies on manual weighing, which is prone to human error and inefficiency. This study proposes a desktop-based counting system using a digital…
scanner and image processing. The novelty lies in integrating horizontal-vertical projection with probabilistic Hough transform to robustly detect grid lines, form square cells, and enable accurate unit estimation via average intensity analysis, eliminating the need for reference weighing. Experiments on 15 actual chip images yielded an error rate of 0.009519% and up to 73.674%time efficiency gains compared to the manual method. The system reduces operator dependency, minimizes errors, and accelerates counting, providing a practical machine vision solution for semiconductor production.
Keywords: chip counting; image processing; probabilistic hough transform; grid line detection; time effeciency.
Abstrak: Penghitungan chip semikonduktor konvensional di PT Elektronik Indonesia bergantung pada penimbangan manual, yang rentan terhadap kesalahan manusia dan kurang efisien. Penelitian ini mengusulkan sistem penghitungan berbasis desktop menggunakan scanner digital dan pengolahan citra. Kebaruan terletak pada integrasi proyeksi horizontal-vertikal dengan probabilistic Hough transform untuk mendeteksi garis grid secara kuat, membentuk sel persegi, serta memungkinkan estimasi unit akurat melalui analisis intensitas rata-rata, sehingga menghilangkan kebutuhan penimbangan referensi. Eksperimen pada 15 citra chip aktual menghasilkan tingkat kesalahan 0,009519% dan peningkatan efisiensi waktu hingga 73,674% dibandingkan metode manual. Sistem ini mengurangi ketergantungan operator, meminimalkan kesalahan, dan mempercepat penghitungan, menyediakan solusi machine vision praktis untuk produksi semikonduktor.
Kata kunci: penghitungan chip; pengolahan citra; probabilistic Hough transform; deteksi garis grid; efisiensi waktu.
Abstract:Abstrack: This research aims to improve battery performance and safety on the ECGO2 electric motorcycle by re-assembling the battery system using 18650 lithium cells, Daly BMS 13S/7A battery management system, and XH-M604…
4 module. The configuration used is 13S5P (65 cells), resulting in a total voltage of 48.1 V and a capacity of 14 Ah, or equivalent to 673.4 Wh of energy. Compared to the ECGO2 built-in battery that requires 4-7 hours of charging time, this system is able to speed up charging to ±1.6 hours using a 7 A current charger. Test results using an oscilloscope show that the voltage of the assembled battery is more stable under load than that of a single battery, with minimal ripple. The estimated operating time of an 800 W electric motor using a 673.4 Wh battery is about 50 minutes. To achieve 2 hours of operation, the 13S10P configuration or energy-saving mode (400-500 W) can be used. The system is also more cost-effective at Rp2,678 per Wh compared to the manufacturer's version of Rp4,464 per Wh, as well as improved safety against leakage and overheating.
Keywords: 18650 lithium battery; daly bms; electric motorcycle; fast charging.
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan performa dan keamanan baterai pada sepeda motor listrik ECGO2 dengan merakit ulang sistem baterai menggunakan sel lithium 18650, sistem manajemen baterai Daly BMS 13S/7A, dan modul XH-M604. Konfigurasi yang digunakan adalah 13S5P (65 sel), menghasilkan tegangan total 48,1 V dan kapasitas 14 Ah, atau setara dengan energi 673,4 Wh. Dibandingkan baterai bawaan ECGO2 yang memerlukan waktu pengisian 4–7 jam, sistem ini mampu mempercepat pengisian menjadi ±1,6 jam menggunakan charger arus 7 A. Hasil pengujian menggunakan osiloskop menunjukkan bahwa tegangan baterai rakitan lebih stabil di bawah beban dibandingkan baterai tunggal, dengan ripple minimal. Estimasi lama pengoperasian motor listrik 800 W menggunakan baterai 673,4 Wh adalah sekitar 50 menit. Untuk mencapai 2 jam pengoperasian, dapat digunakan konfigurasi 13S10P atau mode hemat energi (400–500 W). Sistem ini juga lebih hemat biaya dengan efisiensi harga Rp2.678 per Wh dibandingkan Rp4.464 per Wh versi pabrikan, serta meningkatkan keamanan terhadap kebocoran dan panas berlebih.
Kata kunci: baterai lithium 18650; daly bms; sepeda motor listrik; pengisian daya cepat.
Abstract:Abstract: Face detection remains a challenging task in computer vision due to real-world factors such as uneven lighting, varying viewpoints, distance, and occlusion. This study aims to develop and evaluate a real-time facial…
acial feature detection application (detecting face, eyes, nose, and mouth) using MATLAB and a webcam. Detection is performed using the Viola-Jones Cascade Classifier method through the vision.CascadeObjectDetector function. Key parameters that were adjusted include the MergeThreshold (ranging from 4 to 50 depending on the feature) and MinSize (based on estimated feature size within the frame). However, this study does not include tuning of other parameters such as FalseAlarmRate, which constitutes a limitation of the employed method. The adjustment of these parameters proved significant in improving detection accuracy and robustness under varying lighting conditions. Nevertheless, the system still encounters difficulties in detecting facial features in the presence of occlusion. This study also has the potential to serve as a foundation for further developments in face recognition, emotion detection, or biometric authentication.
Keywords: computer vision; haar cascade; MATLAB
Abstrak: Deteksi wajah merupakan tantangan dalam visi komputer karena dipengaruhi oleh kondisi nyata seperti pencahayaan tidak merata, sudut pandang, jarak, dan obstruksi. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan menguji aplikasi deteksi fitur wajah secara real-time (wajah, mata, hidung, dan mulut) menggunakan MATLAB dan kamera webcam. Deteksi dilakukan dengan metode Viola-Jones Cascade Classifier melalui fungsi vision.CascadeObjectDetector. Parameter penting yang disesuaikan adalah MergeThreshold (antara 4 hingga 50 tergantung fitur), MinSize (mengikuti estimasi ukuran fitur dalam frame). Namun, penelitian ini tidak mencakup penyesuaian parameter lain seperti FalseAlarmRate, yang menjadi salah satu keterbatasan metode yang digunakan. Penyesuaian parameter ini terbukti signifikan dalam meningkatkan akurasi deteksi dan ketahanan terhadap variasi kondisi pencahayaan. Namun, sistem masih mengalami kesulitan mendeteksi fitur wajah jika terjadi obstruksi. Penelitian ini juga berpotensi menjadi dasar untuk pengembangan lebih lanjut dalam face recognition, emotion detection, atau biometric authentication.
Kata kunci: visi computer; haar cascade; MATLAB
Abstract:Abstract: Gambir Baru Kisaran Community Health Center is the only one in the Gambir Baru range. Data on visits by BPJS Health participants to the Gambir Baru Kisaran Community Health Center in 2023 from January – December…
December there are 3,048 BPJS participants. If the puskesmas services provided to the community are very good for BPJS patients, more and more BPJS participants will utilize health services and share information with the community about the benefits of BPJS Health serving General Polyclinics, Dental Polyclinics, Pharmacy Installations, Nutritionists, Outpatient and Maternity Care. Based on future problems such as the length of service time at the patient reception counter that patients receive is longer than the estimated time in the clinic SOP, namely 10 minutes, clinic staff must behave 5S (Smile, Greet, Regards, Polite and Polite) when serving patients, the process of taking medicines takes a long time after the patient has completed a health examination, the health center must provide services according to the wishes and understand the needs of patients, medical personnel and other staff, and can help if there are problems with patients, medical personnel take appropriate action and quickly, so it is necessary to carry out an evaluation as an effort to improve the quality of clinical services. he results of calculating the reality answers and expectations of patients/respondents at the Gambir Baru Health Center to 16 questions, the results of the decision recommendations are that 4 attributes must be improved and 12 more attributes must be maintained from 201 respondents-patients/patients at the Gambir Health Center.
Keywords: bpjs patient satisfaction; servqual method; web-based.
Abstrak:. Puskesmas Gambir Baru Kisaran adalah satu satunya yang berada di gambir baru kisaran. Data kunjungan peserta BPJS Kesehatan di Puskesmas Gambir Baru Kisaran Tahun 2023 dari bulan Januari – Desember ada 3.048 peserta BPJS. Jika pelayanan puskesmas yang diberikan pada masyarakat sangat baik tehadap pasien BPJS, maka akan semakin banyak peserta BPJS yang memanfaatkan pelayanan kesehatan dan berbagi informasi kepada masyarakat tentang manfaat dari BPJS Kesehatan melayani Poli Umum, Poli Gigi, Instalasi Farmasi, Ahli Gizi, Rawat Jalan dan Bersalin. Berdasarkan permasalahan di masa yang akan datang seperti lama waktu layanan di loket penerimaan pasien yang diterima pasien lebih lama dari waktu estimasi yang ada pada SOP klinik yaitu 10 menit, petugas klinik harus berprilaku 5S (Senyum, Sapa, Salam, Sopan dan Santun) pada saat melayani pasien, proses pengambilan obat yang memakan waktu lama setelah pasien selesai melakukan pemeriksaan kesehatan, pihak puskesmas harus memberikan pelayanan sesuai dengan keinginan dan memahami kebutuhan pasien, tenaga medis dan petugas lainnya, serta dapat membantu jika ada permasalahan pasien, tenaga medis melakukan tindakan secara tepat dan cepat, sehingga perlu dilakukan evaluasi sebagai upaya peningkatan kualitas layanan klinik. Hasil dari perhitungan jawaban realita dan harapan pasien/responden Puskesmas Gambir Baru terhadap 16 pertanyaan, hasil rekomendasi keputusan adalah 4 atribut harus ditingkatkan dan 12 atribut lagi harus dipertahankan dari 201 responden- pasien/pasien di Puskesmas Gambir.
Kata kunci: berbasis web; kepuasan pasien bpjs; metode servqual.