Optimization of Drug Inventory Management through Prediction Based on the Least Square Method

Pengendalian persediaan obat merupakan aspek penting dalam menjamin kelancaran distribusi dan pelayanan farmasi. Namun, praktik pencatatan stok yang masih dilakukan secara manual melalui pemantauan etalase dan rekap bulanan seringkali tidak efektif. Kondisi ini berisiko menimbulkan masalah, seperti kelebihan stok yang menyebabkan obat kedaluwarsa maupun kekurangan stok yang berakibat pada ketidaktersediaan obat bagi pasien. Penelitian ini bertujuan merancang sistem informasi prediksi persediaan obat berbasis web dengan menerapkan metode Least Square. Pendekatan ini dipilih karena mampu memanfaatkan data historis penjualan obat untuk menghasilkan proyeksi kebutuhan secara lebih akurat. Tahapan penelitian meliputi analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, dan pengujian. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem mampu memberikan prediksi persediaan dengan kategori sangat ukurat berdasarkan perhitungan MAPE diperoleh nilai sebesar  8,7% atau setara  91,3%  sekaligus mempermudah pegawai dalam pengolahan dan manajemen data stok. Dengan demikian, sistem ini dapat menjadi solusi dalam meningkatkan efisiensi pengelolaan obat, mengurangi risiko kerugian akibat kedaluwarsa, serta mendukung peningkatan kualitas layanan farmasi.Pengendalian persediaan obat merupakan aspek penting dalam menjamin kelancaran distribusi dan pelayanan farmasi. Namun, praktik pencatatan stok yang masih dilakukan secara manual melalui pemantauan etalase dan rekap bulanan seringkali tidak efektif. Kondisi ini berisiko menimbulkan masalah, seperti kelebihan stok yang menyebabkan obat kedaluwarsa maupun kekurangan stok yang berakibat pada ketidaktersediaan obat bagi pasien. Penelitian ini bertujuan merancang sistem informasi prediksi persediaan obat berbasis web dengan menerapkan metode Least Square. Pendekatan ini dipilih karena mampu memanfaatkan data historis penjualan obat untuk menghasilkan proyeksi kebutuhan secara lebih akurat. Tahapan penelitian meliputi analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, dan pengujian. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem mampu memberikan prediksi persediaan dengan kategori sangat ukuratberdasarkan perhitungan MAPE diperoleh nilai sebesar  8,7% atau setara  91,3% sekaligus mempermudah pegawai dalam pengolahan dan manajemen data stok. Dengan demikian, sistem ini dapat menjadi solusi dalam meningkatkan efisiensi pengelolaan obat, mengurangi risiko kerugian akibat kedaluwarsa, serta mendukung peningkatan kualitas layanan farmasi.Drug inventory control is a crucial aspect in ensuring the smooth distribution and quality of pharmaceutical services. However, stock recording practices that are still carried out manually through shelf monitoring and monthly recapitulation are often ineffective. This condition may lead to problems such as overstock, which results in drug expiration, or stock shortages that cause unavailability of medicines for patients. This study aims to design a web-based drug inventory prediction system by applying the Least Square method. This approach was chosen because it can utilize historical drug sales data to generate more accurate demand projections. The research stages include requirement analysis, system design, implementation, and testing. The implementation results show that the system is capable of providing highly accurate inventory predictions, with a Mean Absolute Percentage Error (MAPE) value of 8.7%, indicating a prediction accuracy of 91.3% while also simplifying staff tasks in processing and managing stock data. Thus, the system can serve as a solution to improve the efficiency of drug inventory management, minimize losses due to expired drugs, and support the enhancement of pharmaceutical service quality

Analisis Sentimen Media Sosial X terhadap Gerakan Muhammadiyah Menggunakan Algoritma Naïve Bayes

Media sosial merupakan sumber data yang kaya untuk memahami persepsi publik terhadap berbagai isu, termasuk organisasi keagamaan seperti Muhammadiyah. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen publik terhadap Gerakan Muhammadiyah di Media Sosial X menggunakan algoritma Naïve Bayes. Sebanyak 617 unggahan dikumpulkan dan diklasifikasikan ke dalam tiga kategori sentimen utama: positif, negatif, dan netral. Tahapan analisis dimulai dengan preprocessing data, seperti penghapusan stop words, stemming, serta penanganan slang dan teks tidak terstruktur. Data teks kemudian direpresentasikan menggunakan metode TF-IDF sebelum diterapkan pada algoritma Naïve Bayes. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Naïve Bayes mencapai akurasi sebesar 87,5%, dengan kinerja yang sangat baik dalam mengidentifikasi sentimen positif (45%) dan negatif (30%), sementara sentimen netral (25%) sering memiliki pola yang ambigu. Sentimen positif didominasi oleh apresiasi terhadap kontribusi Muhammadiyah dalam bidang pendidikan, kesehatan, dan penanganan bencana. Sebaliknya, sentimen negatif sebagian besar terkait dengan kritik terhadap biaya pendidikan, pelayanan kesehatan, dan distribusi bantuan sosial yang dinilai kurang optimal. Sentimen netral mencakup unggahan informatif tanpa opini emosional. Penelitian ini menunjukkan bahwa analisis sentimen menggunakan algoritma Naïve Bayes efektif dalam memahami persepsi publik terhadap Muhammadiyah. Temuan ini memberikan wawasan strategis bagi Muhammadiyah untuk meningkatkan citra positif dan mengelola kritik publik melalui pendekatan yang lebih adaptif di era digital. Media sosial merupakan sumber data yang kaya untuk memahami persepsi publik terhadap berbagai isu, termasuk organisasi keagamaan seperti Muhammadiyah. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen publik terhadap Gerakan Muhammadiyah di Media Sosial X menggunakan algoritma Naïve Bayes. Sebanyak 617 unggahan dikumpulkan dan diklasifikasikan ke dalam tiga kategori sentimen utama: positif, negatif, dan netral. Tahapan analisis dimulai dengan preprocessing data, seperti penghapusan stop words, stemming, serta penanganan slang dan teks tidak terstruktur. Data teks kemudian direpresentasikan menggunakan metode TF-IDF sebelum diterapkan pada algoritma Naïve Bayes. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Naïve Bayes mencapai akurasi sebesar 87,5%, dengan kinerja yang sangat baik dalam mengidentifikasi sentimen positif (45%) dan negatif (30%), sementara sentimen netral (25%) sering memiliki pola yang ambigu. Sentimen positif didominasi oleh apresiasi terhadap kontribusi Muhammadiyah dalam bidang pendidikan, kesehatan, dan penanganan bencana. Sebaliknya, sentimen negatif sebagian besar terkait dengan kritik terhadap biaya pendidikan, pelayanan kesehatan, dan distribusi bantuan sosial yang dinilai kurang optimal. Sentimen netral mencakup unggahan informatif tanpa opini emosional. Penelitian ini menunjukkan bahwa analisis sentimen menggunakan algoritma Naïve Bayes efektif dalam memahami persepsi publik terhadap Muhammadiyah. Temuan ini memberikan wawasan strategis bagi Muhammadiyah untuk meningkatkan citra positif dan mengelola kritik publik melalui pendekatan yang lebih adaptif di era digital

Perancangan Aplikasi Penentuan Pegawai Terbaik Menggunakan Metode Simple Additive Weighting

PT Rama Indonesia menghadapi tantangan dalam menentukan karyawan terbaik, terutama ditengah keberagaman karakteristik demografis yang dimiliki oleh tenaga kerjanya. Permasalahan yang sering muncul mencakup kesulitan dalam mempertahankan objektivitas selama proses penilaian, mengatasi bias yang tidak disadari, dan memastikan adanya kesempatan setara bagi semua karyawan untuk diakui dan berkembang. Penelitian ini bertujuan melakukan perancangan aplikasi penentuan pegawai terbaik menggunakan metode simple additive weighting. Hal ini merupakan salah satu solusi untuk mengatasi tantangan dalam menilai karyawan terbaik dengan menyediakan kerangka kerja yang terstruktur untuk evaluasi kinerja. Dengan menerapkan SAW, PT Rama Indonesia diharapkan dapat meningkatkan objektivitas dan efisiensi dalam proses penilaian kinerja, menciptakan lingkungan kerja yang lebih merata, dan meningkatkan kinerja perusahaan secara keseluruhan. Melibatkan kriteria seperti hadir terlambat tanpa ijin, disiplin waktu pulang, tidak masuk kerja tanpa ijin, tidak melakukan tugas, dikenai hukuman disiplin, pelaksanaan tugas pokok, kontribusi pada tugas tambahan, dan presisi laporan harian, SAW memberikan bobot relatif untuk masing-masing kriteria, memudahkan evaluasi kinerja karyawan secara holisti

Rancangan Pemetaan Persebaran Universitas dan Sekolah Tinggi di Kota Makassar dengan Metode Clustering

Salah satu peningkatan mutu pendidikan di Indonesia adalah dengan adanya Perguruan Tinggi (Universitas) dan Sekolah Tinggi yang menjadi pusat perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi. Perguruan Tinggi dan Sekolah Tinggi banyak tersebar diberbagai wilayah di Indonesia, salah satunya kota Makassar. Terjadinya persebaran tersebut mengakibatkan semakin sulitnya seseorang untuk memilih tempat melanjutkan ke jenjang pendidikan tinggi, terutama untuk mereka yang merupakan perantau/pendatang di kota Makassar. Oleh karena itu dibutuhkan suatu sistem informasi geografis berbasis website, serta pengumpulan data terkait Universitas dan Sekolah Tinggi yang ada di kota Makassar. Lokasi perguruan tinggi mencakup data spasial dan non spasial yang ada di dalamnya termasuk nama, lokasi, alamat, tingkat akreditasi, dan informasi lainnya. Dalam penelitian ini kami merancang Sistem Informasi Geografis mengenai Persebaran Universitas dan Sekolah Tinggi di Kota Makassar menggunakan QGIS dengan metode K-Means Clustering yang informasinya dapat diakses melalui website. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memudahkan semua orang untuk memperoleh informasi terkait nama, alamat, dan akreditasi Universitas dan Sekolah Tinggi yang ada di Kota Makassa

SqueezeNet Image Embedding and Support Vector Machine for Recognizing Hand Gestures in Indonesian Sign Language System

This research proposes a hand gesture recognition method for the Sistem Isyarat Bahasa Indonesia (SIBI) sign language, integrating SqueezeNet for image feature extraction and Support Vector Machine (SVM) for classification. The study focuses on 24 static gestures representing alphabetic letters, excluding J and Z due to their motion-based representation. The dataset consists of 5280 RGB images (227×227 pixels), with 220 samples per gesture, obtained from a public Kaggle source. SqueezeNet, a lightweight CNN architecture, is used to generate 1000-dimensional feature vectors, which are then classified using an SVM with an RBF kernel (C = 1.0) to effectively handle non-linear decision boundaries. A 10-fold cross-validation was applied without data augmentation to evaluate baseline performance. The proposed method achieved 99.51% classification accuracy, with an average precision of 94.04%, recall of 94.02%, and F1-score of 94.02%. Certain gestures, such as G, H, and Q, achieved near-perfect recognition, while others, like V, presented greater classification challenges with a recall of 80.5%. Compared to existing models such as MobileNet (98% accuracy) and VGG16 (86% accuracy) on the same dataset, the SqueezeNet–SVM combination provides competitive or superior accuracy with significantly reduced computational requirements. These results highlight the method’s potential for real-time integration into mobile or embedded sign language translation applications, bridging communication gaps between the deaf and hearing communities. Future work will focus on improving performance for difficult gestures, applying data augmentation to enhance generalization, and developing a prototype mobile application for real-world testing in relevant environments

Perancangan dan Pengembangan Aplikasi E-Commerce untuk Pemesanan Buket Bunga Berbasis Flutter: Studi Kasus Toko Bunga Kisah Kita

Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan aplikasi e-commerce untuk pemesanan buket bunga berbasis Flutter di Toko Bunga 'Kisah Kita'. Seiring dengan meningkatnya permintaan akan layanan yang praktis dan efisien, aplikasi ini dirancang untuk mempermudah pelanggan dalam memilih dan memesan buket bunga secara online. Aplikasi ini dilengkapi dengan fitur-fitur seperti katalog buket bunga, sistem pembayaran online, pelacakan pesanan, dan notifikasi. Dengan menggunakan Flutter, aplikasi ini mendukung platform Android dan iOS, yang memungkinkan jangkauan lebih luas kepada pengguna. Proses pengembangan mengadopsi desain berpusat pada pengguna, memastikan antarmuka yang mudah digunakan. Hasil uji coba awal menunjukkan peningkatan efisiensi layanan dan kepuasan pelanggan, serta membantu Toko Bunga 'Kisah Kita' memperluas pasar dan meningkatkan penjualan.Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan aplikasi e-commerce untuk pemesanan buket bunga berbasis Flutter di Toko Bunga 'Kisah Kita'. Seiring dengan meningkatnya permintaan akan layanan yang praktis dan efisien, aplikasi ini dirancang untuk mempermudah pelanggan dalam memilih dan memesan buket bunga secara online . Aplikasi ini dilengkapi dengan fitur-fitur seperti katalog buket bunga, sistem pembayaran online , pelacakan pesanan, dan notifikasi. Dengan menggunakan Flutter , aplikasi ini mendukung platform Android dan iOS , yang memungkinkan jangkauan lebih luas kepada pengguna. Pengembangan proses memastikan penerapan desain yang berpusat pada pengguna, antarmuka yang mudah digunakan. Hasil uji coba awal menunjukkan peningkatan efisiensi layanan dan kepuasan pelanggan, serta membantu Toko Bunga 'Kisah Kita' memperluas pasar dan meningkatkan penjualan

Implementation Of Deep Learning Using Convolutional Neural Network Method In A Rupiah Banknote Detection System For Those With Low Vision

The application of deep learning in various sectors continues to grow due to its ability to provide efficient and effective solutions to complex problems. One significant implementation is in object detection, such as identifying Indonesian rupiah banknotes. This innovation aims to assist individuals with visual impairments in using money more effectively. At present, visually impaired individuals rely on conventional methods, such as identifying banknotes by touch, folding them in specific ways, or seeking assistance from others. However, these methods are often time-consuming, prone to error, and lack practicality in everyday situations. In this project, a system was developed using the Convolutional Neural Network (CNN) architecture combined with the YOLO (You Only Look Once) algorithm. YOLO is renowned for its speed and accuracy in real-time object detection, making it an ideal choice for detecting banknotes in moving images. The training dataset included 1,260 images, and the model underwent 7,000 iterations during training. As a result, the system achieved a high mean Average Precision (mAP) score of 97.65%, demonstrating its robustness and precision. For validation, 140 test images were utilized, which yielded an impressive mAP value of 97.5%. To further evaluate the system's reliability, tests were conducted under varying conditions, such as banknotes with creases, folds, or different lighting scenarios. These tests resulted in an mAP score of 88%, showcasing the system's adaptability to real-world conditions. This system provides significant benefits for individuals with visual impairments by offering a practical, efficient, and accurate solution for recognizing banknotes. With this technology, visually impaired users can interact with currency independently, reducing their reliance on others and traditional, less practical methods. This innovation not only enhances their autonomy but also fosters inclusivity in financial transactions. By integrating this system into mobile applications or wearable devices, its accessibility and usability can be further improved, paving the way for a broader societal impact

Perancangan Aplikasi Ecotourism Berbasis Android dengan Metode Kanban

Indonesia memiliki potensi besar dalam pengembangan pariwisata berkelanjutan, namun masih banyak destinasi wisata yang kurang dikenal secara luar. Salah satu contoh destinasi wisata tersebut adalah Tegal Dukuh Camp di Desa Taro, Provinsi Bali, yang menawarkan pariwata dengan konsep ekowisata. Permasalahan ini mendorong perlunya inovasi digital untuk mempromosikan destinasi wisata tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan aplikasi bernama EccoGreenPath berbasis android dengan penerapan metode kanban. Metode ini diterapkan untuk mempermudah proses alur kerja selama pengembangan, dengan membagi tugas ke dalam tiga fase utama yaitu To Do, In Progress, dan Done. Aplikasi ini dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman kotlin dengan pemanfaatan google cloud sebagai tempat penyimpanan basis data dengan tujuan pengelolaan informasi secara real-time. EcoGreenPath menawarkan fitur seperti informasi paket wisata, peta, booking wisata, serta quest untuk meningkatkan interaksi pengguna. Pengujian aplikasi ini menggunakan metode black box testing dengan melibatkan sebanyak 22 responden masyarakat umum yang menguji beberapa aspek seperti fungsi aplikasi, tampilan antarmuka pengguna, kinerja aplikasi, proses inisiasi dan terminasi, dan struktur data dan akses basis data. Hasil dari pengujian tersebut menunjukkan aplikasi ini berhasil memenuhi kebutuhan pengguna dengan skor rata – rata 88,8% yang masuk dalam kategori “sangat baik”. Dengan fitur – fitur yang tersedia, aplikasi ini diharapkan dapat meningkatkan promosi wisata berkelanjutan serta memberikan dampak positif bagi masyarakat lokal maupun wisatawan.Indonesia memiliki potensi besar dalam pengembangan pariwisata berkelanjutan, namun masih banyak destinasi wisata yang kurang dikenal secara luar. Salah satu contoh destinasi wisata tersebut adalah Tegal Dukuh Camp di Desa Taro, Provinsi Bali, yang menawarkan pariwata dengan konsep ekowisata. Permasalahan ini mendorong perlunya inovasi digital untuk mempromosikan destinasi wisata tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan aplikasi bernama EccoGreenPath berbasis android dengan penerapan metode kanban. Metode ini diterapkan untuk mempermudah proses alur kerja selama pengembangan, dengan membagi tugas ke dalam tiga fase utama yaitu To Do, In Progress, dan Done. Aplikasi ini dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman kotlin dengan pemanfaatan google cloud sebagai tempat penyimpanan basis data dengan tujuan pengelolaan informasi secara real-time. EcoGreenPath menawarkan fitur seperti informasi paket wisata, peta, booking wisata, serta quest untuk meningkatkan interaksi pengguna. Pengujian aplikasi ini menggunakan metode black box testing dengan melibatkan sebanyak 22 responden masyarakat umum yang menguji beberapa aspek seperti fungsi aplikasi, tampilan antarmuka pengguna, kinerja aplikasi, proses inisiasi dan terminasi, dan struktur data dan akses basis data. Hasil dari pengujian tersebut menunjukkan aplikasi ini berhasil memenuhi kebutuhan pengguna dengan skor rata – rata 88,8% yang masuk dalam kategori “sangat baik”. Dengan fitur – fitur yang tersedia, aplikasi ini diharapkan dapat meningkatkan promosi wisata berkelanjutan serta memberikan dampak positif bagi masyarakat lokal maupun wisatawan

Sistem Informasi Pendaftaran Pasien Rawat Jalan di YAKES Telkom Regional 7 KTI (TPKK Pettarani, Makassar)

Yayasan Kesehatan Telkom (YAKES Telkom) adalah suatu badan usaha nirlaba yang didirikan oleh PT Telekomunikasi Indonesia (Persero) Tbk. (Telkom) pada tanggal 1 April 1998. Yakes Telkom bergerak di bidang pelayanan kesehatan bagi karyawan, pensiunan, dan keluarga Telkom beserta anak perusahaannya. Yayasan ini terbagi di 7 kawasan. Salah satu kawasan daerah dari penelitian ini adalah Divisi Regional (DIVREG) VII KTI (Kawasan Timur Indonesia) yang berpusat di Makassar, Sulawesi Selatan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sebuah perancangan sistem informasi dalam pendaftaran pasien rawat jalan di TPKK (Titik Pelayanan Kesehatan Khusus) Pettarani, Makassar berdasarkan design user interface (UI) yang sudah responsif terhadap tampilan mobile sehingga dengan adanya sistem informasi seperti ini, karyawan maupun programmar dapat merasakan kemudahan dalam sistem pendaftaran pasien. Proses dalam penelitian ini menggunakan metode wawancara secara langsung dengan General Manager dan Officer IT. Perancangan maupun permodelan dilakukan dengan menggunakan sistem Flowchart, UML (Use Case Diagram, Activity Diagram, Sequence Diagram), maupun mockup dari aplikasi yang bernama Clinsy

INOVASI PENGELOLAAN ENERGI BERBASIS IOT YANG TERINTEGRASI GOOGLE ASSISTANT UNTUK MASYARAKAT BERKELANJUTAN

Kenaikan tarif listrik akibat krisis energi global sangat dirasakan berbagai kalangan di Indonesia. Menjawab tantangan ini, Program Pengabdian kepada Masyarakat (PKM) berjudul “Inovasi Pengelolaan Energi Berbasis IoT yang Terintegrasi Google Assistant untuk Masyarakat Berkelanjutan” dilaksanakan di SMKN 2 Kota Serang. Kegiatan ini bertujuan memberikan solusi efisiensi energi melalui teknologi Internet of Things (IoT). Program ini selaras dengan kurikulum SMK yang berbasis praktik, sehingga siswa lebih siap mengadopsi teknologi baru dalam kehidupan sehari-hari. Siswa dikenalkan pada pengelolaan energi dan teknologi sejak dini untuk membuka peluang karir di industri energi terbarukan dan teknologi informasi. Kegiatan ini melibatkan dosen dan mahasiswa dari Prodi Teknik Elektro dan Sistem Komputer Universitas Pamulang, menggabungkan keahlian perangkat keras dan lunak. Metode pelaksanaan mencakup sosialisasi, pelatihan, workshop, serta diskusi. Inovasi yang diperkenalkan adalah pengendalian perangkat elektronik rumah tangga menggunakan ESP8266, Sinric Pro, dan Google Assistant. Teknologi ini memungkinkan kontrol perangkat melalui perintah suara dan berbasis cloud, sehingga lebih sederhana dan efisien. Hasil kegiatan menunjukkan peningkatan pemahaman dan keterampilan siswa serta guru. Antusiasme tinggi terlihat dari diskusi aktif selama workshop. Program ini mendorong siswa untuk berpikir kritis dan berinovasi, serta memberikan dampak positif dalam mengedukasi masyarakat tentang energi berkelanjutan dan praktik ramah lingkungan