APLIKASI MOBILE PEMESANAN KAMAR KOS BERBASIS ANDROID DI KOTA PALOPO

Alasan dilakukannya penelitian ini adalah untuk merencanakan dan membangun Aplikasi Pemesanan Kost Portable di Kota Palopo. Strategi yang digunakan dalam penelitian ini adalah strategi Waterfall. Aplikasi yang dibangun direncanakan dengan memanfaatkan pengembangan Modelling Interface (UML) yang terdiri dari penggunaan diagram kasus, diagram aktivitas, dan diagram pengelompokan. Program yang digunakan dalam perancangan aplikasi ini menggunakan sistem shudder, bahasa pemrograman dart dan firebase sebagai database. Penelitian ini menghasilkan sebuah aplikasi pemesanan kost berbasis mobile yang terdiri dari beberapa fitur pengolahan data yang hanya dapat dilakukan oleh admin dan dapat dilihat oleh klien. Dengan adanya aplikasi ini diharapkan dapat membantu mahasiswa atau praktisi dalam mendapatkan data secara online. Dari hasil perhitungan skala likert, responden sangat setuju dengan aplikasi ini

PERANCANGAN SISTEM MONITORING KETAHANAN JEMBATAN BERBASIS IOT (INTERNET OF THINGS)

Jembatan ialah merupakan bagian penting dari infrastruktur jalan sering kali digunakan untuk layanan lalu lintas, menyatukan ruas jalan yang terputus oleh rintangan seperti sungai, lembah, dan saluran lainnya. Namun, seiring waktu, jembatan dapat mengalami kerusakan struktural akibat faktor lingkungan, beban berlebih, getaran, dan usia. Kerusakan ini sering kali tidak terlihat dan dapat mengakibatkan bencana jika tidak terdeteksi dan ditangani.Salah satu penyebab utama adalah beban berlebih yang melewati jembatan. Oleh karena itu, diperlukan pemeliharaan dan monitoring jembatan yang efektif untuk meminimalisir terjadinya keruntuhan. Pemantauan kondisi jembatan secara manual memiliki keterbatasan karena bersifat periodik dan tidak mampu mendeteksi perubahan atau kerusakan secara tiba-tiba, selain memerlukan biaya dan waktu yang besar. Teknologi Internet of Things (IoT) menawarkan solusi dengan memungkinkan perangkat untuk memperbarui diri sesuai perubahan lingkungan dan bekerja dengan akurasi tinggi. Dalam penelitian ini, penulis mengusulkan sistem monitoring ketahanan jembatan berbasis IoT. Sistem ini dirancang untuk mendeteksi parameter lingkungan yang berkaitan dengan ketahanan jembatan, seperti getaran, suhu, kelembaban, dan perubahan struktur. Dengan menggunakan mikrokontroler sebagai pusat data, sistem ini telah memberikan update secara real-time dan dapat diakses setiap saat, sehingga mendeteksi kerusakan dan ketahanan jembatan lebih awal

KLASTERISASI DATA PRODUKSI PERTANIAN DI KABUPATEN CIREBON DENGAN ALGORITMA K-MEANS

Kabupaten Cirebon merupakan salah satu daerah pertanian terpenting di Indonesia yang memiliki potensi besar di sektor pertanian. Namun pengelolaan data produksi pertanian di daerah ini sering kali tidak optimal sehingga mengakibatkan rendahnya efisiensi dan strategi pengelolaan sumber daya yang kurang tepat. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma K-Means dalam mengelompokkan data produksi pertanian berdasarkan hasil panen dari 40 kecamatan di Kabupaten Cirebon. Metode Knowledge Discovery in Database (KDD) digunakan dalam penelitian ini, meliputi tahap pemilihan data, preprocessing, transformasi, data mining, dan evaluasi hasil cluster. Data yang dianalisis meliputi hasil panen dari tiga komoditas utama, yaitu padi, jagung, dan melinjo. Hasil analisis menunjukkan bahwa data dapat dibagi menjadi empat klaster optimal dengan nilai Davies-Bouldin Index (DBI) sebesar 0,324, yang mengindikasikan bahwa klaster yang terbentuk memiliki kualitas yang baik. Setiap klaster mencerminkan karakteristik produksi yang berbeda-beda di setiap wilayah. Beberapa daerah menunjukkan keunggulan dalam hasil jagung, sementara daerah lain lebih unggul dalam memproduksi padi atau melinjo. Selain itu, terdapat daerah-daerah dengan tingkat produktivitas yang relatif rendah, yang membutuhkan lebih banyak perhatian dalam mengembangkan sektor pertanian. Temuan-temuan ini memberikan wawasan penting dalam merancang pengelolaan sektor pertanian yang lebih efisien dan berbasis data

PENERAPAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE TERHADAP ANALISIS SENTIMEN PADA ULASAN APLIKASI LINKAJA

Kehadiran dompet digital berperan dalam meningkatnya volume transaksi uang elektronik di Indonesia. LinkAja merupakan salah satu dompet digital dengan rating dan pengguna terendah di Indonesia dibandingkan dompet digital lainnya. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan model klasifikasi Support Vector Machine (SVM) dalam analisis sentimen ulasan pengguna LinkAja serta menginterpretasikan hasilnya sebagai rekomendasi peningkatan layanan. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Knowledge Discovery in Database (KDD) dalam text mining. Proses dalam penelitian ini melibatkan beberapa tahapan, yaitu data selection, data preprocessing, data transformation, data mining, evaluation dan knowledge. Dataset diperoleh dengan teknik scraping dari Google Plays Store menggunakan Python, didapatkan 2,000 ulasan dari Januari hingga November 2024, dengan 944 ulasan positif dan 1,056 ulasan negatif. Model terbaik diperoleh pada skenario pembagian data 70:30 dengan performa unggul, yaitu accuracy 88%, precision 90%, recall 83%, dan F1-score 87%. Hasil word cloud menunjukkan kata-kata yang sering muncul  pada tiap kelas sentimen. Pada sentimen positif, kata-kata seperti "aplikasi" dan "saldo" mendominasi, hal ini  menunjukkan kemudahan penggunaan dan pengiriman saldo. Sementara itu pada sentimen negatif didominasi oleh "aplikasi" dan "pakai", hal ini mengindikasikan bahwa pengguna terkendala saat menggunakan aplikasi tersebut. Melaui tenkik Root Cause Analyisis (RCA) mengidentifikasi enam faktor yang memengaruhi kepuasan pengguna, diantaranya dukungan pelanggan yang kurang, crash pada perangkat rendah, kendala pada koneksi, UI/UX yang membingungkan, dan minimnya pemantauan bug. Hasil dari pencarian akar masalah ini kemudian divisualisasikan dalam Diagram Ishikawa

ANALISIS PREDIKSI PENJUALAN TISU MENGGUNAKAN REGRESI LINEAR

Abstrak. Penelitian ini dilakukan untuk mendukung pengambilan keputusan dalam strategi produksi dan distribusi penjualan tisu yang efisien. Dalam dunia bisnis yang semakin kompetitif, prediksi penjualan yang akurat menjadi elemen penting untuk memastikan ketersediaan produk sesuai dengan permintaan pasar sekaligus menghindari kelebihan atau kekurangan stok. Model regresi linear dipilih dalam penelitian ini karena kesederhanaannya, penerapannya yang luas, dan kemampuannya untuk memberikan gambaran hubungan antara variabel-variabel tertentu terhadap penjualan. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi penjualan tisu menggunakan regresi linear dan mengevaluasi keakuratan modelnya melalui metrik R-squared (R²), Mean Squared Error (MSE), Root Mean Squared Error (RMSE), dan Mean Absolute Error (MAE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model regresi linear dapat menjelaskan 83% variasi data penjualan tisu (R² = 0,83), menunjukkan efektivitas model ini dalam menggambarkan hubungan variabel. Namun, nilai RMSE sebesar 78,34 dan MAE sebesar 56,69 menunjukkan adanya kesalahan prediksi yang signifikan. Oleh karena itu, disarankan untuk menambahkan variabel prediktor lain, seperti faktor musiman atau promosi, serta menggunakan model lebih kompleks, seperti regresi non-linear atau Random Forest, untuk hasil yang lebih akurat. Penelitian ini menyimpulkan bahwa regresi linear merupakan metode dasar yang bermanfaat, tetapi pengembangan model dan data yang lebih komprehensif diperlukan untuk meningkatkan akurasi prediksi

METODE FP-GROWTH UNTUK MENGOPTIMALKAN REKOMENDASI PENJUALAN MAKANAN DAN MINUMAN DI PIKNIK CAFÉ

Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan rekomendasi penjualan makanan dan minuman di Piknik Café dengan menggunakan metode FP-Growth. Pemilihan topik ini didasarkan pada kebutuhan untuk meningkatkan strategi penjualan yang lebih efektif dan efisien dalam menyajikan rekomendasi produk kepada pelanggan. FP-Growth, sebagai salah satu algoritma dalam data mining, menawarkan keunggulan dalam menemukan pola tersembunyi dan asosiasi antara item-item yang sering muncul bersama dalam transaksi. Metode ini diterapkan pada data transaksi penjualan di Piknik Café untuk mengidentifikasi kombinasi makanan dan minuman yang paling sering dibeli bersama. Hasil penelitian menunjukkan bahwa FP-Growth berhasil mengidentifikasi asosiasi yang signifikan antara beberapa item, yang kemudian digunakan untuk menyusun rekomendasi penjualan yang lebih tepat sasaran. Implementasi rekomendasi ini diharapkan dapat meningkatkan kepuasan pelanggan dan pendapatan café. Kesimpulan dari penelitian ini menekankan pentingnya penggunaan metode data mining seperti FP-Growth dalam meningkatkan strategi penjualan dan pengambilan keputusan berbasis data di sektor kuliner

OPTIMASI STOK DENGAN CLUSTERING DATA TRANSAKSI PENJUALAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS DI KONTER AGUNG CELL

Pengelolaan stok barang yang tidak optimal menjadi tantangan utama bagi usaha kecil seperti Konter Seluler Agung Cell. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi pola pembelian pelanggan serta mengoptimalkan pengelolaan stok melalui penerapan algoritma K-Means yang diimplementasikan menggunakan perangkat lunak RapidMiner. Pemilihan algoritma K-Means didasarkan pada efektivitasnya dalam menganalisis data berukuran besar secara sistematis.  Data penelitian diperoleh melalui observasi langsung dan mencakup 500 transaksi penjualan selama periode 1 Juli hingga 1 Agustus 2024. Variabel yang digunakan meliputi kategori produk, quantity, harga jual, dan total harga. Pemilihan data ini dilakukan agar analisis dapat difokuskan pada variabel yang relevan untuk mengidentifikasi pola pembelian konsumen. Metode analisis data dilakukan berdasarkan pendekatan Knowledge Discovery in Databases (KDD) meliputi tahapan Data Selection, preprocessing, transformation, data mining, dan evaluation.  Analisis ini menggunakan 500 data transaksi penjualan. Penelitian ini menghasilkan beberapa Cluster, Analisis menunjukan konfigurasi Cluster 3 sebagai yang terbaik, dengan nilai Davies-Bouldin Index (DBI) terendah, yaitu 0,913 dari beberapa cluster yang diuji coba.  Temuan ini memungkinkan identifikasi pola pembelian pelanggan yang lebih jelas, sehingga dapat membantu dalam pengelolaan stok yang lebih efisien dan tepat sasaran

RANCANG BANGUN APLIKASI MOBILE UNTUK PEMESANAN TIKET WISATA BERBASIS FLUTTER

Penelitian ini dilakukan guna mengembangkan aplikasi mobile untuk pemesanan tiket wisata berbasi Flutter yang dapat memberikan kemudahan serta efisiensi dalam pemesanan tiket secara online. Metode agile development dipakai guna mendukung proses pengembangan berbasis iterasi cepat serta dapat merespon dengan cepat kebutuhan pengguna. Hasil testing menandakan aplikasi berfungsi dengan semestinya, mempermudah proses pemesanan, dan meningkatkan keamanan verifikasi tiket dengan menggunakan QR code. Aplikasi ini diharapkan menjadi solusi digital yang efektif serta efisien untuk menunjang perkembangan pada sektor pariwisata.

ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA X MENGENAI OPINI MASYARAKAT TENTANG DINASTI POLITIK MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES

Fenomena dinasti politik di Indonesia sering memicu perdebatan, terutama terkait dampaknya terhadap demokrasi dan representasi rakyat. Media sosial, seperti X, menjadi wadah utama bagi masyarakat untuk mengekspresikan opini mereka mengenai isu ini. Namun, analisis sentimen terhadap opini publik di media sosial menghadapi tantangan, terutama karena data teks yang tidak terstruktur dan mengandung noise. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi kata-kata yang sering muncul dalam sentimen terkait dinasti politik, mengevaluasi akurasi algoritma Naïve Bayes dalam analisis sentimen, serta menentukan teknik sampling yang paling optimal untuk meningkatkan akurasi model. Metode yang digunakan adalah Knowledge Discovery in Database (KDD) dengan algoritma Naïve Bayes sebagai model klasifikasi sentimen. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kata-kata seperti “politik,” “dinasti,” “banten,” “rakyat,” dan “keluarga” sering muncul dalam sentimen terkait dinasti politik. Teknik linear sampling memberikan akurasi tertinggi sebesar 77.78%, dengan precision 76.19% dan recall 84.21%. Penelitian ini menunjukkan bahwa distribusi data yang seimbang dan teknik sampling yang tepat berpengaruh signifikan terhadap performa model

IMPLEMENTASI PROGRESSIVE WEB APPLICATION (PWA) DALAM PENGEMBANGAN SISTEM PESAN-ANTAR MAKANAN (STUDI KASUS: WIRAWIRI BOJONEGORO)

Layanan pesan-antar makanan daring mengalami pertumbuhan pesat seiring dengan kemajuan teknologi dan perubahan gaya hidup modern. Salah satu layanan lokal, WiraWiri Bojonegoro, menawarkan jasa pesan-antar makanan dengan menggandeng UMKM dan PKL sebagai mitra. Namun, sistem saat ini masih bergantung pada WhatsApp untuk pemrosesan pesanan dan pemilihan driver secara manual, sehingga mengakibatkan antrian panjang dan kurang efisien. Untuk mengatasi masalah ini, penelitian ini mengembangkan sistem pesan-antar makanan mengimplementasikan Progressive Web Application (PWA). teknologi PWA menghadirkan pengalaman pengguna yang responsif, cepat, dan dapat diakses baik online maupun offline. Pada penelitian ini di dapat sistem pesan antar berbasis Progressive Web Application (PWA) dengan menerapkan push notification, serta kemampuan menambahkan aplikasi ke layar utama (home screen). Secara keseluruhan, fitur-fitur pada sistem pesan-antar berfungsi dengan baik berdasarkan hasil pengujian fungsionalitas