Analisis Produktivitas menggunakan Fault Tree Analysis (FTA) pada Produksi Kakao di CV Kakao Kalimantan Timur

Kakao (Thebroma cacao) atau coklat merupakan salah satu komoditas unggulan perkebunan yang peranannya cukup penting bagi perekonomian nasional namun kondisi produktivitas kakao di Indonesia masih berada dibawah produktifitas rata-rata negara lain penghasil kakao dibandingkan hasil olahannya. Salah satunya perusahaan produksi coklat batangan, CV Kakao Kaltim dengan selisih total produksi coklat pada tahun 2022 hingga 2023 melebihi 20% dari target produksi atau total produksi 20% lebih sedikit dari target produksi sehingga diperlukan analisis produktivitas pada perusasahaan tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis penyebab utama masalah produktivitas serta usulan perbaikan di CV Kakao. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Objective Matrix (OMAX) dan Fault Tree Analysis (FTA) untuk mengetahui tingkat produktivitas setiap bulan dan faktor permasalahan dari masalah produktivitas. Berdasarkan hasil pengolahan data, indeks produktivitas terkecil terdapat pada bulan Juli 2024 dengan persentase -74,36% dan rasio kriteria produktivitas yang memiliki skor terendah sebesar 30 yaitu rasio dengan perbandingan hasil produksi dan jumlah tenaga kerja. Dari hasil tersebut, diketahui akar permasalahan produktivitas yaitu efisiensi kerja tenaga kerja rendah, dan kesulitan dalam rekrutmen tenaga kerja. Rekomendai usulan perbaikan untuk masalah tersebut yaitu diperlukan program pelatihan kerja yang rutin dan terstruktur dan penyedian fasilitas transportasi atau insentif tempat tinggal bagi karyawan yang berasal dari luar daerah untuk mengatasi kendala aksesibilitas

RANCANG BANGUN SISTEM TOEFL MENGGUNAKAN K-MEANS CLUSTERING UNTUK IDENTIFIKASI KELEMAHAN PESERTA BERDASRKAN ANALYSIS OF TEST RESULT

Kemampuan berbahasa Inggris menjadi salah satu keterampilan penting dalam berbagai sektor, terutama dalam konteks pendidikan dan profesional. Tes TOEFL digunakan untuk mengukur kemampuan bahasa Inggris, mencakup aspek Reading,Listening, Speaking, dan Writing. Namun, hasil tes TOEFL sering kali hanya berupa skor total tanpa memberikan informasi rinci terkait kelemahan peserta. Untuk itu,penelitian ini menggunakan algoritma K-Means Clustering karena kesederhanaannya, efisiensinya dalam mengelompokkan data multidimensi,dan kemampuannya menghasilkan pengelompokan yang bermakna secara statistik.Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi kelemahan peserta TOEFL di Laboratorium Bahasa ITN Malang. Data yang digunakan adalah skor dari 520 mahasiswa yang mencakup Reading, Structure and Written Expression,dan Listening. Metode ini mengelompokkan peserta ke dalam tiga klaster utama:Listening Improvers (C1), Grammar Builders (C2), dan Reading Boosters (C3).Proses pengelompokan melibatkan pemilihan centroid awal secara acak,perhitungan jarak menggunakan Euclidean Distance, dan iterasi hingga klaster stabil. Hasil analisis menunjukkan 36.54 % peserta masuk ke C1, 41.35%ke C2, dan 22.12% ke C3. Implementasi algoritma ini memberikan manfaat dalam mendukung pengembangan program pembelajaran yang lebih efekti

Implementasi Algoritma Genetika untuk Penjadwalan Praktikum Laboratorium

Penjadwalan praktikum laboratorium untuk membagi asisten sebagai pengajar dan pendamping berdasarkan ketersediaannya masih dilakukan secara manual menggunakan microsoft excel sehingga rawan terjadi kesalahan dan memerlukan waktu yang lebih. Sistem penjadwalan algoritma genetika dibuat guna membantu proses penjadwalan agar lebih efisien. Proses penjadwalan praktikum menggunakan algoritma genetika dengan kriteria asisten harus dijadwalkan sebagai pengajar maupun pendamping dalam keadaan tersedia. Dalam penelitian ini, parameter-parameter yang digunakan yaitu ukuran populasi sebanyak 20 individu dalam 30 generasi, serta nilai probabilitas crossover yang digunakan 0.8 dan probabilitas mutasi sebesar 0.1 yang mana menghasilkan nilai fitness 0.5 pada generasi terakhir. Nilai fitness ini merepresentasikan tingkat optimalitas solusi, di mana semakin tinggi nilai fitness, semakin sedikit pelanggaran terhadap kriteria penjadwalan. Dalam penelitian ini, nilai fitness 0.5 menunjukkan bahwa hanya terdapat 1 pelanggaran dari total 18 penempatan, sehingga menghasilkan nilai akurasi penjadwalan sebesar 94.44%

Penerapan Metode K-Means Untuk Pengelompokan Populasi Ternak Di Kabupaten Sumbawa Provinsi Nusa Tenggara Barat

Sektor peternakan Indonesia, khususnya di Kabupaten Sumbawa di Nusa Tenggara Barat, diperkirakan akan mengalami peningkatan jumlah ternak. Wilayahnya meliputi 24 kecamatan dan memelihara berbagai jenis ternak termasuk kuda, sapi, kerbau, dan kambing. Dalam penelitian ini, teknik pengelompokan dengan algoritma K-Means digunakan untuk mengelompokkan data berdasarkan jumlah ternak. Data diambil dari situs resmi Badan Pusat Statistik (BPS) Kabupaten Sumbawa periode 2016-2020. Temuan penelitian menunjukkan pola distribusi ternak yang terorganisir di setiap distrik, memberikan wawasan berguna bagi pemerintah untuk merumuskan kebijakan alokasi sumber daya dan rencana strategis. Penelitian ini akan bermanfaat bagi pemerintah daerah untuk mendukung peningkatan produktivitas peternakan dan pengembangan sektor peternakan di Kabupaten Sumbawa. Selain itu, ia memberikan sumbangan ilmiah yang berharga

Analisis Sentimen pada Komentar Media Sosial Terkait Isu Joki dengan Menggunakan Metode Long Short-Term Memory (LSTM)

Di kalangan akademisi dan masyarakat, fenomena praktik perjokian dalam penyusunan skripsi telah menimbulkan kekhawatiran karena mengancam reputasi akademik. Media sosial menjadi sarana utama bagi masyarakat untuk mengekspresikan pendapat mereka tentang masalah ini, baik melalui kecaman maupun menjadikan kebiasaan baru. Namun, volume data yang besar, gaya bahasa yang beragam, dan penggunaan bahasa informal adalah masalah untuk menganalisis data media sosial. Untuk mencapai tujuan ini, penelitian ini menggunakan metode Long Short-Term Memory (LSTM) untuk menganalisis sentimen masyarakat. Metode ini dipilih karena kemampuan LSTM untuk memahami konteks kata dalam kalimat kompleks, yang membuatnya cocok untuk komentar panjang di media sosial. Hasil penelitian menunjukkan pengujian kinerja model untuk mengidentifikasi sentimen positif dan negatif, diperoleh akurasi sebesar 68.2%, recall sebesar 71.2%, dan precision sebesar 69%. Hal ini menunjukkan bahwa model mampu mengenali pola sentimen dengan cukup baik dari data yang ada

Implementasi Convolutional Neural Network (CNN) untuk Face Recognition pada Sistem Presensi Kehadiran

Sistem presensi merupakan elemen penting dalam memastikan kehadiran, terutama di lingkungan pendidikan dan pekerjaan. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem presensi berbasis face recognition menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) untuk mengatasi kelemahan presensi manual yang rentan terhadap kecurangan, seperti di Prodi Teknik Informatika ITN Malang. Model CNN dilatih dengan deep learning menggunakan dataset wajah mahasiswa untuk mengenali pola unik fitur wajah. Hasilnya, model mencapai training accuracy sebesar 97%, validation accuracy sebesar 90%, dan pengujian mencapai accuracy 93%. Sistem ini meningkatkan efisiensi absensi dan akurasi identifikasi hingga 93%, sekaligus mengurangi potensi kecurangan.CNN terbukti andal dalam mendukung presensi berbasis teknologi dengan pengelolaan lebih praktis. Kendati demikian, performa model masih dapat ditingkatkan melalui pengayaan dataset dan optimasi model. Sistem ini berpotensi besar meningkatkan keandalan dan keamanan proses presensi, menjadi solusi inovatif dalam pengelolaan kehadiran di era digital

Sistem Pemetaan dan Klasterisasi TPS di Kota Malang dengan Algoritma K-Means++

Sampah merupakan salah satu permasalahan penting yang terus meningkat seiring bertambahnya penduduk. Kota Malang sebagai wilayah yang padat penduduk dan menjadi pusat pendidikan menghadapi tantangan dalam pengelolaan sampah. Dinas Lingkungan Hidup (DLH) Kota Malang hanya memiliki 45 truk pengangkut sampah yang melayani 64 Tempat Penampungan Sampah Sementara (TPS). Penelitian ini bertujuan untuk membuat sistem pemetaan dan klasterisasi TPS menggunakan algoritma K-Means++ dengan tiga parameter yaitu, volume sampah, jarak ke (Tempat Pemrosesan Akhir) TPA, dan rata-rata jarak untuk melihat kedekatan antar TPS. K-Means++ menjadi solusi dari kelemahan K-Means yang memiliki ketergantungan pada pemilihan centroid secara acak. Berdasarkan hasil pengujian blackbox menunjukkan bahwa sistem dapat berjalan sesuai skenario dan fungsi aplikasi beroperasi dengan baik. Pengujian menggunakan Silhouette score menghasilkan nilai 0,31 yang menunjukkan bahwa clustering cukup baik meskipun masih ada potensi untuk meningkatkan pemisahan antar cluster. Pemetaan yang dihasilkan berdasarkan hasil clustering juga sudah direpresentasikan dengan baik serta menampilkan informasi detail terkait data untuk masingmasing TPS sesuai dengan letak titik koordinatnya

Pembuatan Game Teka-teki 2D "Mrs. Mantis" Berbasis Android dengan Menggunakan Game Development Life Cycle dan Finite State Machine

Di jaman sekarang ini, banyak orang yang memainkan game android karena game android dapat dengan mudah dimainkan dimana pun. Akan tetapi sayangnya banyak game yang hanya menjadi sarana hiburan semata tanpa ada manfaat lain. Oleh sebab itu dibutuhkan sebuah game yang mengkombinasikan hiburan dan bermanfaat juga untuk melatih daya berpikir. Penelitian ini bertujuan untuk membuat game teka-teki 2D dengan judul “Mrs. Mantis yang bisa menghibur pemainnya dengan alur ceritanya dan juga melatih daya berpikir pemain dengan sejumlah teka-teki yang ada. Pembuatan game ini akan menggunakan metode pengembangan Game Development Life Cycle (GDLC) dan Finite State Mahine (FSM) untuk mengatur perilaku musuh di dalam game. Hasil pengujian yang telah dilakukan menunjukana bahwa game ini dapat berjalan dengan cukup”baik dengan sekitar 68% pengguna tester memberikan tanggapan positif terhadap game ini

Arahan Penataan Parkir Di Sepanjang Jalan Ikan Tombro, Kecamatan Lowokwaru, Kota Malang.

Transportasi menjadi suatu hal yang tidak dapat dipisahkan dari kehidupan sehari-hari. Aktivitas dipusat kota, akan berpengaruh terhadap tarikan dan pergerakan pada jaringan jalan disekitarnya. Perpakiran merupakan salah satu masalah yang sering sekali dijumpai dalam hal transportasi, dikarenakan menjadi penyebab kemacetan, salah satunya diwilayah Kota Malang, yakni pada Jalan Ikan Tombro, Kelurahan Mojolangu, Kecamatan Lowokwaru. Jalan Ikan Tombro adalah satu koridor jalan yang oleh berbagai fasilitas perdagangan dan jasa, terutama café, sehingga memiliki volume dan intensitas pergerakan kendaran yang cukup padat. Tingginya volume kendaraan yang masuk dan melintas disepanjang Jalan Ikan Tombro, menyebabkan sering terjadinya kemacetan, dikarenakan ketersediaan lahan parkir yang tidak memadai, serta tidak diimbangi dengan ketersediaan kapasitas parkir yang memadai. Sehingga, fenomena tersebut menyebabkan sering terjadinya parkir off street disepanjang Jalan Ikan Tombro. Penelitian ini menggunakan mix method, yang kemudian data diolah dalam bentuk angka, yang dijabarkan dalam tabel dan grafik, sebagai hasil perhitungan dan analisis akan kondisi dan ketersediaan fasilitas parkir di Jalan Ikan Tombro, Kelurahan Mojolangu, Kecamatan Lowokwaru. Hasil penelitian menunjukkan bahwa diperlukannya arahan penataan parkir, sebagai solusi untuk mencegah kemacetan yang sering terjadi. Sehingga, arahan penataan parkir sangat diperlukan, guna menata area yang diperuntukkan sebagai parkiran, sebagai solusi untuk mencegah kemacetan yang sering terjadi di Jalan Ikan Tombro, Kelurahan Mojolangu, Kecamatan Lowokwaru

Analisis Sentimen Pengguna Media Sosial Terhadap Potensi Gempa Megathrust di Indonesia Dengan Metode Random Forest

Pada bulan Agustus tepatnya di tahun 2024, berita mengenai adanya potensi gempa megathrust di Indonesia membuat kalangan warga internet heboh salah satunya di media sosial X. Hal ini menimbulkan kekhawatiran dan adanya perbedaan sudut pandang dalam menanggapi berita ini di kalangan masyarakat terlebih para pengguna media sosial. Dikarenakan Indonesia sendiri memiliki 13 zona subduksi yang tersebar di beberapa wilayah. Zona subduksi sendiri merupakan pertemuan antar lempeng besar yang saling bertubrukan dan dapat mengakibatkan gempa megathrust. Akan tetapi, terdapat dua zona yang hangat diperbincangkan, yaitu Megathrust Mentawai-Siberut dan Selat Sunda. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi reaksi masyarakat online dalam menanggapi isu megathrust. Pendekatan yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah metode Random Forest. Pemilihan metode ini dikarenakan kemampuannya dalam menangani data yang besar dan akurasi yang dihasilkan tinggi. Data yang digunakan untuk melakukan pelatihan dan pengujian berasal dari tweet dengan kata kunci megathrust. Hasil pengujian menggunakan data latih sebanyak 1360 data dan menghasilkan nilai recall 84.38%, precision sebesar 71.05%, dan accuracy sebesar 63.24% dalam mengklasifikasikan sentimen netral