Penerapan Metode K-Means Clustering Dan Simple Moving Average Untuk Memprediksi Jenis Penyakit Di Provinsi Jawa Timur

Berdasarkan buku Profil Kesehatan Provinsi Jawa Timur dari tahun 2017 hingga 2021, terlihat bahwa banyak penyakit menjadi perhatian di 38 kota atau kabupaten di Jawa Timur. Dari data tersebut, belum jelas daerah mana yang perlu mendapatkan prioritas penanganan. Terdapat kesulitan pengidentifikasian daerah prioritas dalam penanganan penyakit. Tujuan penelitian adalah mengelompokkan kasus ke dalam kelompok yang relevan dan dapat diidentifikasi, memprediksi tren kasus penyakit berdasarkan data historis di setiap daerah dari tahun ke tahun, membangun sistem berbasis website sebagai media implementasi prediksi dan clustering. Tahapan penelitian meliputi studi literatur, pengembangan model clustering menggunakan K-Means dan prediksi menggunakan Simple Moving Average, pengembangan sistem menggunakan MySQL, PHP dan Angular. Metode K-Means Clustering membagi data ke dalam beberapa kelompok berdasarkan karakteristik yang mirip, sehingga lebih mudah untuk mengidentifikasi pola dan tren yang tersembunyi dalam data kesehatan. Simple Moving Average menggunakan rata-rata data masa lalu untuk memperhalus perubahan jangka pendek dan menemukan pola jangka panjang. Hasil penelitian menunjukkan berhasilnya implementasi clustering dalam 3 cluster: rendah, sedang dan tinggi. Prediksi tren kasus penyakit berhasil diterapkan menggunakan data historis periode 5 tahun, memberikan wawasan signifikan untuk perencanaan kesehatan. Uji fungsional dan kompatibilitas browser menunjukkan bahwa sistem berjalan sesuai harapan di berbagai lingkungan. Pengujian usability dengan metode WebQual 4.0 menunjukkan nilai rata-rata 4,34 (sangat baik), mengonfirmasi keberhasilan sistem dalam memenuhi kebutuhan pengguna. Hasil penelitian ini memiliki implikasi praktis untuk meningkatkan efektivitas pengelolaan penanggulangan penyakit di Provinsi Jawa Timur dengan mengidentifikasi prioritas daerah secara lebih akurat dan membuat keputusan yang lebih baik berdasarkan data.   Abstract   Based on the East Java Provincial Health Profile book from 2017 to 2021, it appears that many diseases are a concern in 38 cities or districts in East Java. From this data, it is not clear which areas need priority handling. There are difficulties in identifying priority areas in disease management. The research objectives are to cluster cases into relevant and identifiable groups, predict trends in disease cases based on historical data in each region from year to year, build a website-based system as a medium for implementing predictions and clustering. The research stages include literature study, clustering model development using K-Means and prediction using Simple Moving Average, system development using MySQL, PHP and Angular. The K-Means Clustering method divides data into groups based on similar characteristics, making it easier to identify patterns and trends hidden in health data. Simple Moving Average uses the average of past data to smooth out short-term changes and find long-term patterns. The results showed the successful implementation of clustering in 3 clusters: low, medium and high. Disease case trend prediction was successfully implemented using historical data over a 5-year period, providing significant insights for health planning. Functional and browser compatibility tests showed that the system runs as expected in various environments. Usability testing with the WebQual 4.0 method showed an average score of 4.34 (excellent), confirming the success of the system in meeting user needs. The results of this study have practical implications for improving the effectiveness of disease management in East Java Province by more accurately identifying regional priorities and making better decisions based on data.Berdasarkan buku Profil Kesehatan Provinsi Jawa Timur dari tahun 2017 hingga 2021, terlihat bahwa banyak penyakit menjadi perhatian di 38 kota atau kabupaten di Jawa Timur. Dari data tersebut, belum jelas daerah mana yang perlu mendapatkan prioritas penanganan. Terdapat kesulitan pengidentifikasian daerah prioritas dalam penanganan penyakit. Tujuan penelitian adalah mengelompokkan kasus ke dalam kelompok yang relevan dan dapat diidentifikasi, memprediksi tren kasus penyakit berdasarkan data historis di setiap daerah dari tahun ke tahun, membangun sistem berbasis website sebagai media implementasi prediksi dan clustering. Tahapan penelitian meliputi studi literatur, pengembangan model clustering menggunakan K-Means dan prediksi menggunakan Simple Moving Average, pengembangan sistem menggunakan MySQL, PHP dan Angular. Metode K-Means Clustering membagi data ke dalam beberapa kelompok berdasarkan karakteristik yang mirip, sehingga lebih mudah untuk mengidentifikasi pola dan tren yang tersembunyi dalam data kesehatan. Simple Moving Average menggunakan rata-rata data masa lalu untuk memperhalus perubahan jangka pendek dan menemukan pola jangka panjang. Hasil penelitian menunjukkan berhasilnya implementasi clustering dalam 3 cluster: rendah, sedang dan tinggi. Prediksi tren kasus penyakit berhasil diterapkan menggunakan data historis periode 5 tahun, memberikan wawasan signifikan untuk perencanaan kesehatan. Uji fungsional dan kompatibilitas browser menunjukkan bahwa sistem berjalan sesuai harapan di berbagai lingkungan. Pengujian usability dengan metode WebQual 4.0 menunjukkan nilai rata-rata 4,34 (sangat baik), mengonfirmasi keberhasilan sistem dalam memenuhi kebutuhan pengguna. Hasil penelitian ini memiliki implikasi praktis untuk meningkatkan efektivitas pengelolaan penanggulangan penyakit di Provinsi Jawa Timur dengan mengidentifikasi prioritas daerah secara lebih akurat dan membuat keputusan yang lebih baik berdasarkan data.   Abstract   Based on the East Java Provincial Health Profile book from 2017 to 2021, it appears that many diseases are a concern in 38 cities or districts in East Java. From this data, it is not clear which areas need priority handling. There are difficulties in identifying priority areas in disease management. The research objectives are to cluster cases into relevant and identifiable groups, predict trends in disease cases based on historical data in each region from year to year, build a website-based system as a medium for implementing predictions and clustering. The research stages include literature study, clustering model development using K-Means and prediction using Simple Moving Average, system development using MySQL, PHP and Angular. The K-Means Clustering method divides data into groups based on similar characteristics, making it easier to identify patterns and trends hidden in health data. Simple Moving Average uses the average of past data to smooth out short-term changes and find long-term patterns. The results showed the successful implementation of clustering in 3 clusters: low, medium and high. Disease case trend prediction was successfully implemented using historical data over a 5-year period, providing significant insights for health planning. Functional and browser compatibility tests showed that the system runs as expected in various environments. Usability testing with the WebQual 4.0 method showed an average score of 4.34 (excellent), confirming the success of the system in meeting user needs. The results of this study have practical implications for improving the effectiveness of disease management in East Java Province by more accurately identifying regional priorities and making better decisions based on data

CFPChain: Optimalisasi Sistem Seleksi Pendanaan Riset BRIN Menggunakan Pendekatan Berbasis Konsorsium Blockchain

Badan Riset dan Inovasi Nasional, Indonesia, menyediakan sistem seleksi pendanaan riset. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan optimalisasi sistem seleksi pendanaan riset yang menggunakan teknologi blockchain untuk meningkatkan keamanan dan interoperabilitas sistem seleksi pendanaan penelitian. Saat ini, sistem pendanaan penelitian yang menggunakan sistem terpusat memiliki kekurangan dalam hal keamanan dan interoperabilitas. Masalah utama yang dihadapi sistem saat ini adalah modifikasi data, akuntabilitas transparan, dan kurangnya interoperabilitas. Pendekatan blockchain dapat memecahkan masalah ini dengan menyediakan keamanan tinggi, kemampuan audit, dan integritas data. Penelitian ini menggunakan Hyperledger Fabric (HLF) sebagai platform blockchain karena efisiensi tinggi dan kemampuan keamanannya. Arsitektur sistem pendanaan penelitian menggunakan skenario bisnis, koleksi buku besar, dan kebijakan jaringan. Implementasi sistem ini dilakukan dengan memanfaatkan fitur-fitur blockchain seperti imutabilitas, auditabilitas, dan interoperabilitas. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan blockchain dalam sistem pendanaan penelitian dapat meningkatkan integritas data, memungkinkan audit yang jelas, dan memfasilitasi pertukaran data antar sistem. Penelitian ini memberikan kontribusi ilmiah dalam menyediakan arsitektur sistem yang aman, akuntabel, dan interoperabel untuk pendanaan riset dengan hasil peningkatan kemampuan keamanan dengan pengurangan kinerja secara minimal. Penelitian selanjutnya dapat fokus pada keamanan dokumen dan kerahasiaan dalam sistem blockchain. Badan Riset dan Inovasi Nasional, Indonesia, menyediakan sistem seleksi pendanaan riset. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan optimalisasi sistem seleksi pendanaan riset yang menggunakan teknologi blockchain untuk meningkatkan keamanan dan interoperabilitas sistem seleksi pendanaan penelitian. Saat ini, sistem pendanaan penelitian yang menggunakan sistem terpusat memiliki kekurangan dalam hal keamanan dan interoperabilitas. Masalah utama yang dihadapi sistem saat ini adalah modifikasi data, akuntabilitas transparan, dan kurangnya interoperabilitas. Pendekatan blockchain dapat memecahkan masalah ini dengan menyediakan keamanan tinggi, kemampuan audit, dan integritas data. Penelitian ini menggunakan Hyperledger Fabric (HLF) sebagai platform blockchain karena efisiensi tinggi dan kemampuan keamanannya. Arsitektur sistem pendanaan penelitian menggunakan skenario bisnis, koleksi buku besar, dan kebijakan jaringan. Implementasi sistem ini dilakukan dengan memanfaatkan fitur-fitur blockchain seperti imutabilitas, auditabilitas, dan interoperabilitas. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan blockchain dalam sistem pendanaan penelitian dapat meningkatkan integritas data, memungkinkan audit yang jelas, dan memfasilitasi pertukaran data antar sistem. Penelitian ini memberikan kontribusi ilmiah dalam menyediakan arsitektur sistem yang aman, akuntabel, dan interoperabel untuk pendanaan riset dengan hasil peningkatan kemampuan keamanan dengan pengurangan kinerja secara minimal. Penelitian selanjutnya dapat fokus pada keamanan dokumen dan kerahasiaan dalam sistem blockchain.

Analisis Kinerja Intrusion Detection System Berbasis Algoritma Random Forest Menggunakan Dataset Unbalanced Honeynet BSSN

Teknologi dan sistem informasi yang semakin berkembang menjadikan ancaman siber juga semakin meningkat. Pada tahun 2023, Indonesia menduduki peringkat pertama sebagai negara dengan sumber serangan tertinggi. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, Intrusion Detection System (IDS) dijadikan solusi di berbagai sistem pemerintahan, bekerja sama dengan Honeynet BSSN. Namun, IDS ini tidak bekerja maksimal untuk mendeteksi jenis serangan baru yang belum pernah terjadi sebelumnya (zero-day). Untuk meningkatkan performa IDS salah satunya dengan menggunakan machine learning. Pada penelitian ini, diusulkan desain IDS berbasis algoritma random forest menggunakan dataset CIC-ToN-IoT sebagai dataset whitelist dan dataset Honeynet BSSN sebagai dataset blacklist. Model mengklasifikasikan 10 (sepuluh) klasifikasi yaitu Benign, Information Leak, Malware, Trojan Activity, Information Gathering, APT, Exploit, Web Application Attack, Denial of Service (DoS), dan jenis serangan lainnya (other). Hasil analisis menunjukkan bahwa pemodelan IDS based on machine learning memiliki rata-rata nilai akurasi lebih dari 90%, nilai presisi 91%, nilai recall 90%, dan F1-score 90%. Untuk kelas klasifikasi dengan jumlah data support besar memiliki nilai presisi yang jauh lebih baik dibandingkan kelas klasifikasi dengan jumlah data support lebih sedikit. Dengan demikian, pemodelan machine learning yang dibuat dapat secara efektif dalam menganalisis berbagai serangan yang terjadi pada sistem informasi di Lingkungan Pemerintah terutama pada klasifikasi data dengan jumlah yang besar.   Abstract   As technology and information systems continue to develop, cyber threats also increase. In 2023, Indonesia will be ranked first as the country with the highest source of attacks. To overcome this problem, the Intrusion Detection System (IDS) is used as a solution in various government systems, in collaboration with Honeynet BSSN. However, this IDS doesn’t work optimally to detect new types of attacks that have never happened before (zero-day). One way to improve IDS performance is by using machine learning. In this research, we propose an IDS design based on a random forest algorithm with the CIC-ToN-IoT dataset as a whitelist dataset and the Honeynet BSSN dataset as a blacklist dataset. The model classifies 10 (ten) classifications, namely Benign, Information Leak, Malware, Trojan Activity, Information Gathering, APT, Exploit, Web Application Attack, Denial of Service (DoS), and other types of attacks. The analysis results show that IDS modeling based on machine learning has an average accuracy value of more than 90%, a precision value of 91%, a recall value of 90%, and an F1 score of 90%. For the classification of large amounts of data, the precision value is much better than for the classification of data with smaller amounts. Thus, the machine learning modeling created can effectively analyze various attacks that occur on information systems in the government environment, especially in the classification of large amounts of data.Teknologi dan sistem informasi yang semakin berkembang menjadikan ancaman siber juga semakin meningkat. Pada tahun 2023, Indonesia menduduki peringkat pertama sebagai negara dengan sumber serangan tertinggi. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, Intrusion Detection System (IDS) dijadikan solusi di berbagai sistem pemerintahan, bekerja sama dengan Honeynet BSSN. Namun, IDS ini tidak bekerja maksimal untuk mendeteksi jenis serangan baru yang belum pernah terjadi sebelumnya (zero-day). Untuk meningkatkan performa IDS salah satunya dengan menggunakan machine learning. Pada penelitian ini, diusulkan desain IDS berbasis algoritma random forest menggunakan dataset CIC-ToN-IoT sebagai dataset whitelist dan dataset Honeynet BSSN sebagai dataset blacklist. Model mengklasifikasikan 10 (sepuluh) klasifikasi yaitu Benign, Information Leak, Malware, Trojan Activity, Information Gathering, APT, Exploit, Web Application Attack, Denial of Service (DoS), dan jenis serangan lainnya (other). Hasil analisis menunjukkan bahwa pemodelan IDS based on machine learning memiliki rata-rata nilai akurasi lebih dari 90%, nilai presisi 91%, nilai recall 90%, dan F1-score 90%. Untuk kelas klasifikasi dengan jumlah data support besar memiliki nilai presisi yang jauh lebih baik dibandingkan kelas klasifikasi dengan jumlah data support lebih sedikit. Dengan demikian, pemodelan machine learning yang dibuat dapat secara efektif dalam menganalisis berbagai serangan yang terjadi pada sistem informasi di Lingkungan Pemerintah terutama pada klasifikasi data dengan jumlah yang besar.   Abstract   As technology and information systems continue to develop, cyber threats also increase. In 2023, Indonesia will be ranked first as the country with the highest source of attacks. To overcome this problem, the Intrusion Detection System (IDS) is used as a solution in various government systems, in collaboration with Honeynet BSSN. However, this IDS doesn’t work optimally to detect new types of attacks that have never happened before (zero-day). One way to improve IDS performance is by using machine learning. In this research, we propose an IDS design based on a random forest algorithm with the CIC-ToN-IoT dataset as a whitelist dataset and the Honeynet BSSN dataset as a blacklist dataset. The model classifies 10 (ten) classifications, namely Benign, Information Leak, Malware, Trojan Activity, Information Gathering, APT, Exploit, Web Application Attack, Denial of Service (DoS), and other types of attacks. The analysis results show that IDS modeling based on machine learning has an average accuracy value of more than 90%, a precision value of 91%, a recall value of 90%, and an F1 score of 90%. For the classification of large amounts of data, the precision value is much better than for the classification of data with smaller amounts. Thus, the machine learning modeling created can effectively analyze various attacks that occur on information systems in the government environment, especially in the classification of large amounts of data

ELECTRONIC NOSE UNTUK SKRINING PENYAKIT DIABETES MELLITUS MENGGUNAKAN K-NEAREST NEIGHBOR DAN LARIK SENSOR

Kadar gula darah dalam tubuh harus dijaga agar tidak melebihi batas normal glukosa atau gula darah pada tubuh manusia. Jika batas ini terlampaui maka dapat menyebabkan diabetes mellitus. Efek penyakit tersebut sangat membahayakan dan dapat menyebabkan komplikasi penyakit lainnya. Diabetes mellitus adalah salah satu penyakit kronis yang prevalensinya terus meningkat secara global. Diagnosis dini dan pengelolaan yang tepat dapat membantu meningkatkan prognosis (prediksi) pasien. Penelitian ini mengembangkan penggunaan electronic nose (hidung elektronik) menggunakan kumpulan sensor (larik sensor) yang berfungsi untuk mengumpulkan informasi mengenai gas yang sedang diuji yang terdiri dari sensor gas MQ136 dan TGS822, dengan pemroses berupa Arduino Mega Pro 2560 untuk skrining penyakit diabetes mellitus menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN) dengan k = 5. Pelatihan model KNN menggunakan data latih dan menguji kinerja model menggunakan data uji yang terpisah. Data latih yang digunakan sebanyak 100 data, sedangkan data uji yang digunakan sebanyak 20 data. Perhitungan dengan menggunakan confusion matrix diperoleh presisi sebesar 100%, recall atau sensitivitas sebesar 80% dan akurasi sebesar 90%. Penelitian ini diharapkan akan memberikan kontribusi dalam pengembangan teknologi deteksi diabetes mellitus yang cepat, non-invasif, dan berpotensi digunakan dalam skrining awal.    Abstract Blood sugar levels in the body must be maintained so that they do not exceed the normal limit for human blood glucose. If this limit is exceeded it can cause diabetes mellitus. The effects of this disease are very dangerous and can cause complications from other diseases. Diabetes mellitus is one of the chronic diseases whose prevalence continues to increase globally. Early diagnosis and proper management can help improve patient prognosis. This research develops the use of an electronic nose using a collection of gas sensors (sensor array) which functions to collect information about the gas being tested consisting of MQ136 and TGS822 gas sensors, with a processor in the form of an Arduino Mega Pro 2560 for screening diabetes mellitus using K-Nearest Neighbor (KNN) method with k = 5. The KNN model is trained using training data and the model\u27s performance is tested using separate test data. A total of 100 training data were used, while 20 test data were employed. Calculations using the confusion matrix yielded a precision of 100%, a recall or sensitivity of 80%, and an accuracy of 90%. This research is expected to contribute to the development of fast, non-invasive diabetes mellitus detection technology that has the potential to be used in early screening.Kadar gula darah dalam tubuh harus dijaga agar tidak melebihi batas normal glukosa atau gula darah pada tubuh manusia. Jika batas ini terlampaui maka dapat menyebabkan diabetes. Efek penyakit tersebut sangat membahayakan dan dapat menyebabkan komplikasi penyakit lainnya. Penyakit diabetes adalah salah satu penyakit kronis yang prevalensinya terus meningkat secara global. Diagnosis dini dan pengelolaan yang tepat dapat membantu meningkatkan prognosis (prediksi) pasien. Penelitian ini, mengembangkan penggunaan electronic nose (hidung elektronik) menggunakan sensor gas MQ136 dan TGS822, dengan pemroses berupa Arduino Mega Pro 2560 untuk skrining penyakit diabetes menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN) dengan k = 5. Pelatihan model KNN menggunakan data latih dan menguji kinerja model menggunakan data uji yang terpisah. Data latih yang digunakan sebanyak 100 data, sedangkan data uji yang digunakan sebanyak 20 data. Perhitungan dengan menggunakan confusion matrix diperoleh presisi sebesar 100%, recall atau sensitivitas sebesar 80% dan akurasi sebesar 90%. Penelitian ini diharapkan akan memberikan kontribusi dalam pengembangan teknologi deteksi diabetes yang cepat, non-invasif, dan berpotensi digunakan dalam skrining awal

Teknologi Realitas Virtual pada Perangkat Bergerak untuk Media Pengenalan Lingkungan Haji

Kurangnya pengetahuan tata letak objek di lokasi haji seperti posisi tangga, pintu, dan lampu hijau sa’i serta pedoman haji mengharuskan calon jamaah haji untuk lebih giat dalam belajar dan berlatih manasik haji. Hal tersebut harus dipersiapkan dengan sungguh-sungguh agar pelaksanaan ibadah haji dapat berjalan dengan lancar sesuai ketentuan dan tidak menjadi haji yang sia-sia. Namun, untuk mempelajari dan berlatih praktik manasik haji langsung secara berulang-ulang tentunya memerlukan biaya dan tenaga lebih. Realitas virtual merupakan teknologi yang memungkinkan pengguna untuk berinteraksi dengan lingkungan virtual sehingga merasakan sensasi seperti di dunia nyata. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan media pengenalan lingkungan haji dengan memanfaatkan teknologi realitas virtual. Penelitian ini menggunakan teknologi realitas virtual pada perangkat mobile untuk memudahkan calon jamaah haji mengeksplorasi lingkungan haji dimana saja jika dibandingkan dengan media cetak atau video. Diharapkan dengan media yang dikembangkan di penelitian ini dapat meningkatkan pengalaman dan pengetahuan calon jamaah haji mengenai lokasi dan informasi yang ada pada setiap lokasi pelaksanaan jamaah haji. Penelitian ini menggunakan metode Design Science Research (DSR) yang bertujuan untuk mengembangkan sebuah produk dan mengevaluasi apakah produk sudah sesuai dengan tujuannya. Hasil evaluasi User Acceptance Test (UAT) menunjukkan bahwa pengujian fungsionalitas aplikasi menunjukkan 100% valid dan rata-rata pengujian non-fungsionalitas mencapai nilai 80,17% dengan kategori ”Sangat baik”.   Abstract The lack of knowledge of the layout of objects in the location of the Hajj such as the position of stairs, doors, and sa\u27i green lights and Hajj guidelines requires prospective pilgrims to be more active in learning and practicing Hajj rituals. This must be prepared seriously so that the implementation of the Hajj pilgrimage can run smoothly according to the rules and not become a wasted Hajj. However, to learn and practice Hajj rituals directly on a regular basis certainly requires extra money and energy. Virtual reality is a technology that allows users to interact with virtual environments so that they feel sensations like in the real world. This research aims to develop a media recognition to the Hajj environment by utilizing virtual reality technology. This research uses virtual reality technology on mobile devices to make it easier for prospective pilgrims to explore the Hajj environment anywhere when compared to book or video media. It is expected that the media developed in this study can improve the experience and knowledge of prospective pilgrims regarding the location and information available at each location of the Hajj. This research uses the Design Science Research (DSR) method which aims to develop a product and evaluate whether the product is in accordance with its purpose. The results of the User Acceptance Test (UAT) show that the application functionality test is 100% valid and the average non-functionality test reaches a value of 80.17% in the category "Very good".Kurangnya pengetahuan tata letak objek di lokasi haji dan pedoman haji mengharuskan calon jamaah haji untuk lebih giat dalam belajar dan berlatih manasik haji. Hal tersebut harus dipersiapkan dengan sungguh-sungguh agar pelaksanaan ibadah haji dapat berjalan dengan lancar sesuai ketentuan dan tidak menjadi haji yang sia-sia. Namun, untuk mempelajari dan berlatih praktik manasik haji langsung secara berulang-ulang tentunya memerlukan biaya dan tenaga lebih. Realitas virtual merupakan teknologi yang memungkinkan pengguna untuk berinteraksi dengan lingkungan virtual sehingga merasakan sensasi seperti di dunia nyata. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan media pengenalan lingkungan haji dengan memanfaatkan teknologi realitas virtual pada perangkat mobile. Diharapkan dengan media yang dikembangkan di penelitian ini dapat meningkatkan pengalaman dan pengetahuan calon jamaah haji mengenai lokasi dan informasi yang ada pada setiap lokasi pelaksanaan jamaah haji. Penelitian ini menggunakan metode Design Science Research (DSR) yang bertujuan untuk mengembangkan sebuah produk dan mengevaluasi apakah produk sudah sesuai dengan tujuannya. Hasil evaluasi User Acceptance Test (UAT) menunjukkan bahwa pengujian fungsionalitas aplikasi menunjukkan 100% valid dan rata-rata pengujian non-fungsionalitas mencapai nilai 80,17% dengan kategori ”Sangat baik”.   Abstract The lack of knowledge of the layout of objects in the location of the Hajj and Hajj guidelines requires prospective pilgrims to be more active in learning and practicing Hajj rituals. This must be prepared seriously so that the implementation of the Hajj pilgrimage can run smoothly according to the rules and not become a wasted Hajj. However, to learn and practice Hajj rituals directly on a regular basis certainly requires extra money and energy. Virtual reality is a technology that allows users to interact with virtual environments so that they feel sensations like in the real world. This research aims to develop a media recognition to the Hajj environment by utilizing virtual reality technology on mobile devices. It is expected that the media developed in this study can improve the experience and knowledge of prospective pilgrims regarding the location and information available at each location of the Hajj. This research uses the Design Science Research (DSR) method which aims to develop a product and evaluate whether the product is in accordance with its purpose. The results of the User Acceptance Test (UAT) show that the application functionality test is 100% valid and the average non-functionality test reaches a value of 80.17% in the category "Very good"

Penerapan Model Enterprise Architecture Cube Pada Perencanaan Strategi Sistem Dan Teknologi Informasi

Apotek Afdhal adalah enterprise yang bergerak dalam bidang farmasi sebagai penyedia obat. Dalam menjalankan proses bisnisnya terdapat permasalahan pada Apotek Afdhal yaitu pemesanan barang kepada supplier masih mengandalkan pembukuan untuk pencatatan data barang sehingga mengakibatkan kesalahan dalam pendataan barang seperti tertinggalnya data barang yang seharusnya dicatat dan keterlambatan dalam pemesanan barang. Menerapkan sistem informasi tanpa disertai perencanaan strategi yang dapat menyebabkan kesalahan karena kerancuan data yang tidak terintegrasi dengan baik. Untuk menyelesaikan masalah yang sudah disebutkan sebelumnya, apotek harus berinovasi untuk mendukung pelaksanaan proses bisnis. Salah satu cara untuk berhasil menerapkan inovasi adalah dengan melakukan perencanaan strategi sistem informasi yang tepat, akurat, memenuhi kebutuhan bisnis yang sesuai dengan perkembangan saat ini.  Ini akan mendukung seluruh operasi bisnis apotek. Enterprise Architecture adalah praktik profesional dan manajerial yang dirancang untuk meningkatkan efisiensi bisnis dengan memungkinkan apotek mengintegrasikan strategi secara keseluruhan. Perencanaan strategis sistem informasi ini menggunakan 3 metode analisis yaitu analisis lingkungan eksternal apotek (analisis lima daya saing porter), analisis lingkungan internal apotek (Analisis SWOT, Analisis Value Shop, Analisis Critical Success Factor) dan Enterprise Architecture Cube. Penelitian ini menghasilkan dokumen rencana strategis, blueprint dan roadmap yang dapat digunakan sebagai landasan bagi Apotek Afdhal.   Abstrack   Afdhal Pharmacy is an enterprise engaged in the pharmaceutical sector as a drug provider. In carrying out its business processes there are problems at Afdhal Pharmacy, namely ordering goods to suppliers still relying on bookkeeping for recording goods data resulting in errors in goods data collection such as lagging data on goods that should be recorded and delays in ordering goods. Implementing an information system without strategic planning can lead to errors due to data confusion that is not well integrated. To solve the previously mentioned problems, pharmacies must innovate to support the implementation of business processes. One of the ways to successfully implement innovation is to plan an appropriate, accurate information system strategy that meets business needs in line with current developments. This will support the entire pharmacy business operations. Enterprise Architecture is a professional and managerial practice designed to increase business efficiency by enabling pharmacies to integrate strategy as a whole. This information system strategic planning uses 3 analytical methods, namely analysis of the external environment of the pharmacy (analysis of Porter\u27s five competitiveness), analysis of the internal environment of the pharmacy (SWOT Analysis, Value Shop Analysis, Critical Success Factor Analysis) and Enterprise Architecture Cube analysis. This research produced strategic plan documents, blueprints and roadmaps that can be used as a basis for Afdhal Pharmacy.Apotek Afdhal adalah enterprise yang bergerak dalam bidang farmasi sebagai penyedia obat. Dalam menjalankan proses bisnisnya terdapat permasalahan pada Apotek Afdhal yaitu pemesanan barang kepada supplier masih mengandalkan pembukuan untuk pencatatan data barang sehingga mengakibatkan kesalahan dalam pendataan barang seperti tertinggalnya data barang yang seharusnya dicatat dan keterlambatan dalam pemesanan barang. Menerapkan sistem informasi tanpa disertai perencanaan strategi yang dapat menyebabkan kesalahan karena kerancuan data yang tidak terintegrasi dengan baik. Untuk menyelesaikan masalah yang sudah disebutkan sebelumnya, apotek harus berinovasi untuk mendukung pelaksanaan proses bisnis. Salah satu cara untuk berhasil menerapkan inovasi adalah dengan melakukan perencanaan strategi sistem informasi yang tepat, akurat, memenuhi kebutuhan bisnis yang sesuai dengan perkembangan saat ini.  Ini akan mendukung seluruh operasi bisnis apotek. Enterprise Architecture adalah praktik profesional dan manajerial yang dirancang untuk meningkatkan efisiensi bisnis dengan memungkinkan apotek mengintegrasikan strategi secara keseluruhan. Perencanaan strategis sistem informasi ini menggunakan 3 metode analisis yaitu analisis lingkungan eksternal apotek (analisis lima daya saing porter), analisis lingkungan internal apotek (Analisis SWOT, Analisis Value Shop, Analisis Critical Success Factor) dan Enterprise Architecture Cube. Penelitian ini menghasilkan dokumen rencana strategis, blueprint dan roadmap yang dapat digunakan sebagai landasan bagi Apotek Afdhal.   Abstrack   Afdhal Pharmacy is an enterprise engaged in the pharmaceutical sector as a drug provider. In carrying out its business processes there are problems at Afdhal Pharmacy, namely ordering goods to suppliers still relying on bookkeeping for recording goods data resulting in errors in goods data collection such as lagging data on goods that should be recorded and delays in ordering goods. Implementing an information system without strategic planning can lead to errors due to data confusion that is not well integrated. To solve the previously mentioned problems, pharmacies must innovate to support the implementation of business processes. One of the ways to successfully implement innovation is to plan an appropriate, accurate information system strategy that meets business needs in line with current developments. This will support the entire pharmacy business operations. Enterprise Architecture is a professional and managerial practice designed to increase business efficiency by enabling pharmacies to integrate strategy as a whole. This information system strategic planning uses 3 analytical methods, namely analysis of the external environment of the pharmacy (analysis of Porter\u27s five competitiveness), analysis of the internal environment of the pharmacy (SWOT Analysis, Value Shop Analysis, Critical Success Factor Analysis) and Enterprise Architecture Cube analysis. This research produced strategic plan documents, blueprints and roadmaps that can be used as a basis for Afdhal Pharmacy

Analisis Kepuasan Pengguna Aplikasi Sidawai Menggunakan End User Computing Statisfaction (EUCS) DAn Importance Performance Analysis (IPA)

Aplikasi Sistem Pendataan Data Pegawai (SIDAWAI) merupakan sebuah aplikasi yang di dirancang sebagai solusi data kepegawaian seperti biodata pegawai, riwayat mutasi jabatan, riwayat kepangkatan, riwayat cuti dan lain sebagainya. Proses penyimpanan, pemusatan data dan pelaporan data kepegawaian yang dapat memudahkan dalam meningkatkan administrasi kepegawaian pada Kabupaten Lombok Tengah sejak tahun 2018. Kualitas informasi pada suatu sistem dapat memberikan pengaruh besar terhadap tingkat kepuasan pengguna, serta tujuan dari penggunaan sistem dapat tercapai ketika sistem digunakan. Penelitian dilakukan untuk mengetahui tingkat kepuasan pengguna dan tingkat kesenjangan antara harapan dan kinerja aplikasi. Dalam membuat instrument kuesioner tingkat kepuasan pengguna mengunakan model End-User Computing Statisfanction (EUCS). EUCS menggunakan 5 indikator penliaian, diantaranya Content, Format, Accurancy, Ease of use dan Timelines. Untuk mengukur ke akuratan instrument kusioner dilakukan uji validitas dan reabilitas dengan melibatkan para pakar yang memahami terkait dengan Aplikasi SIDAWAI. Untuk mengetahui jarak kesenjangan antara harapan dan kinerja, serta mengukur kepuasan pengguna pada Aplikasi SIDAWAI dengan metode IPA (Importance Performance Analysis) berdasarkan hasil dari pengolahan data kuesioner dari model End-User Computing Statisfanction (EUCS). Dari hasil perhitungan kepuasan pengguna mendapatkan hasil 82,66% yang berarti sangat memuskan. Kemudian tingkat kesenjangan antara harapan dan kinerja pada Aplikasi SIDAWAI mendapatkan nilai rata-rata sebesar -0,17 dimana harapan lebih besar dari pada kinerja. Berdasarkan diagram kartesius instrumen perlu dipertahankan kualitasnya yaitu C1, C3, A3, E1, E2, E3, E4, dan T1, dan instrumen yang sangat memerlukan perbaikan yaitu F2 san U2.   Abstract   The Employee Data Collection System Application (SIDAWAI) is an application designed as a staffing data solution such as employee biodata, position mutation history, rank history, leave history and so on. The process of storing, centralizing data and reporting personnel data which can facilitate the improvement of personnel administration in Central Lombok Regency since 2018. The quality of information on a system can have a big influence on the level of user satisfaction, and the objectives of using the system can be achieved when the system is used. Research was conducted to determine the level of user satisfaction and the level of gap between expectations and application performance. In making a questionnaire instrument the level of user satisfaction uses the End-User Computing Statisfanction (EUCS) model. EUCS uses 5 assessment indicators, including Content, Format, Accurancy, Ease of use and Timelines. To measure the accuracy of the questionnaire instrument, validity and reliability tests were carried out by involving experts who understand related to the SIDAWAI Application. To determine the gap between expectations and performance, and measure user satisfaction with the SIDAWAI Application using the IPA (Importance Performance Analysis) method based on the results of processing questionnaire data from the End-User Computing Statisfanction (EUCS) model. From the results of the calculation of user satisfaction, the results obtained are 82.66% which means very satisfied. Then the level of the gap between expectations and performance on the SIDAWAI Application gets an average value of -0.17 where expectations are greater than performance. Based on the Cartesian diagram, the instruments need to maintain their quality, namely C1, C3, A3, E1, E2, E3, E4, and T1, and the instruments that really need improvement are F2 san U2.Aplikasi Sistem Pendataan Data Pegawai (SIDAWAI) merupakan sebuah aplikasi yang di dirancang sebagai solusi data kepegawaian seperti biodata pegawai, riwayat mutasi jabatan, riwayat kepangkatan, riwayat cuti dan lain sebagainya. Proses penyimpanan, pemusatan data dan pelaporan data kepegawaian yang dapat memudahkan dalam meningkatkan administrasi kepegawaian pada Kabupaten Lombok Tengah sejak tahun 2018. Kualitas informasi pada suatu sistem dapat memberikan pengaruh besar terhadap tingkat kepuasan pengguna, serta tujuan dari penggunaan sistem dapat tercapai ketika sistem digunakan. Penelitian dilakukan untuk mengetahui tingkat kepuasan pengguna dan tingkat kesenjangan antara harapan dan kinerja aplikasi. Dalam membuat instrument kuesioner tingkat kepuasan pengguna mengunakan model End-User Computing Statisfanction (EUCS). EUCS menggunakan 5 indikator penliaian, diantaranya Content, Format, Accurancy, Ease of use dan Timelines. Untuk mengukur ke akuratan instrument kusioner dilakukan uji validitas dan reabilitas dengan melibatkan para pakar yang memahami terkait dengan Aplikasi SIDAWAI. Untuk mengetahui jarak kesenjangan antara harapan dan kinerja, serta mengukur kepuasan pengguna pada Aplikasi SIDAWAI dengan metode IPA (Importance Performance Analysis) berdasarkan hasil dari pengolahan data kuesioner dari model End-User Computing Statisfanction (EUCS). Dari hasil perhitungan kepuasan pengguna mendapatkan hasil 82,66% yang berarti sangat memuskan. Kemudian tingkat kesenjangan antara harapan dan kinerja pada Aplikasi SIDAWAI mendapatkan nilai rata-rata sebesar -0,17 dimana harapan lebih besar dari pada kinerja. Berdasarkan diagram kartesius instrumen perlu dipertahankan kualitasnya yaitu C1, C3, A3, E1, E2, E3, E4, dan T1, dan instrumen yang sangat memerlukan perbaikan yaitu F2 san U2.   Abstract   The Employee Data Collection System Application (SIDAWAI) is an application designed as a staffing data solution such as employee biodata, position mutation history, rank history, leave history and so on. The process of storing, centralizing data and reporting personnel data which can facilitate the improvement of personnel administration in Central Lombok Regency since 2018. The quality of information on a system can have a big influence on the level of user satisfaction, and the objectives of using the system can be achieved when the system is used. Research was conducted to determine the level of user satisfaction and the level of gap between expectations and application performance. In making a questionnaire instrument the level of user satisfaction uses the End-User Computing Statisfanction (EUCS) model. EUCS uses 5 assessment indicators, including Content, Format, Accurancy, Ease of use and Timelines. To measure the accuracy of the questionnaire instrument, validity and reliability tests were carried out by involving experts who understand related to the SIDAWAI Application. To determine the gap between expectations and performance, and measure user satisfaction with the SIDAWAI Application using the IPA (Importance Performance Analysis) method based on the results of processing questionnaire data from the End-User Computing Statisfanction (EUCS) model. From the results of the calculation of user satisfaction, the results obtained are 82.66% which means very satisfied. Then the level of the gap between expectations and performance on the SIDAWAI Application gets an average value of -0.17 where expectations are greater than performance. Based on the Cartesian diagram, the instruments need to maintain their quality, namely C1, C3, A3, E1, E2, E3, E4, and T1, and the instruments that really need improvement are F2 san U2

Perbandingan Kinerja Metode Arima, Multi-Layer Perceptron, dan Random Forest dalam Peramalan Harga Logam Mulia Berjangka yang Mengandung Pencilan

Akurasi peramalan sebagai tolok ukur kinerja metode deret waktu bergantung beberapa hal, antara lain karakteristik data, pemilihan metode, fluktuasi data, dan keberadaaan pencilan dalam data. Keberadaan pencilan tersebut sering kali tidak dapat dihindari sehingga dapat mengganggu akurasi peramalan. Mempertimbangkan hal tersebut dalam penelitian ini dibahas tentang perbandingan kinerja metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA), Multi-Layer Perceptron (MLP), dan Random Forest (RF) dalam peramalan data deret waktu yang mengandung pencilan, menggunakan studi kasus data harga logam mulia berjangka (emas, perak, dan platina) berdasarkan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Ditunjukkan bahwa kinerja metode ARIMA dengan Interpolasi Linier mampu menekan pengaruh pencilan lebih baik dibanding metode ARIMA dengan Winsorized Mean dan ARIMA tanpa penanganan data pencilan dengan nilai MAPE rata-rata berturut-turut sebesar 10,67% dibanding 12,33% dan 11,79% ketika dievaluasi menggunakan data uji. Metode MLP memiliki kinerja yang tidak lebih baik dibanding ARIMA dengan Interpolasi Linier dengan nilai MAPE rata-rata sebesar 11,13% ketika dievaluasi menggunakan data uji. Secara keseluruhan kinerja terbaik dihasilkan oleh metode RF, dengan nilai MAPE rata-rata jauh lebih kecil dibanding metode lainnya, yakni 2,85% ketika dievaluasi menggunakan data uji. Dalam kajian ini disimpulkan Metode RF memiliki kinerja terbaik dibandingkan semua metode. Hal tersebut disebabkan metode RF menggunakan prinsip decision tree sehingga lebih robust terhadap kehadiran pencilan dalam data. Berdasarkan hasil penelitian, metode RF dapat menjadi opsi untuk pemodelan data deret waktu yang mengandung pencilan.   Abstract   Forecasting accuracy as a benchmark for the performance of time series methods depends on several things, including data characteristics, method selection, data fluctuations, and the existence of outliers in the data. The existence of these outliers is often unavoidable so it can interfere with the accuracy of forecasting. Considering this, this research discusses the comparison of the performance of the Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA), Multi-Layer Perceptron (MLP), and Random Forest (RF) methods in forecasting time series data containing outliers, using a case study of precious metal futures price data (gold, silver, and platinum) based on the Mean Absolute Percentage Error (MAPE) value. It is shown that the performance of the ARIMA method with Linear Interpolation is able to suppress the influence of outliers better than the ARIMA method with Winsorized Mean and ARIMA without handling outlier data with the average MAPE value was obtained respectively at 10.67% compared to 12.33% and 11.79% when evaluated using test data. The MLP method has no better performance than ARIMA with Linear Interpolation with an average MAPE value of 11.13% when evaluated using test data. Overall, the best performance was produced by the RF method, which had a much smaller average MAPE value than the other methods, namely 2.85% when evaluated using test data. In this study it appears that the RF method has the best performance compared to all methods. This is because the RF method is based on decision tree principle so it is more robust to the presence of outliers in the data. Based on the research results, the RF method can be an option for modeling time series data that contains outliers.    Akurasi peramalan sebagai tolok ukur kinerja metode deret waktu bergantung beberapa hal, antara lain karakteristik data, pemilihan metode, dan jangka waktu, di samping fluktuasi data dan keberadaaan pencilan dalam data. Keberadaan pencilan dalam data sering kali tidak dapat dihindari sehingga dapat mengganggu akurasi dan presisi dari peramalan. Berdasarkan hal tersebut dalam artikel ini dibahas tentang hasil kajian perbandingan kinerja metode ARIMA, Multi-Layer Perceptron (MLP), dan Random Forest (RF) dalam peramalan data deret waktu yang mengandung pencilan, khususnya untuk data harga logam mulia berjangka (emas, perak, dan platina) berdasarkan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Ditunjukkan bahwa kinerja metode ARIMA dengan Interpolasi Linier mampu menekan pengaruh pencilan lebih baik dibanding ARIMA dengan Winsorized Mean dan ARIMA tanpa penanganan data pencilan Dalam hal ini diperoleh nilai MAPE rata-rata berturut-turut sebesar 10,67% dibanding 12,33% dan 11,79% ketika dievaluasi menggunakan data uji. Selain itu, metode MLP memiliki kinerja yang tidak lebih baik dibanding ARIMA dengan Interpolasi Linier dengan nilai MAPE rata-rata sebesar 11,13% ketika dievaluasi menggunakan data uji. Secara keseluruhan kinerja terbaik dihasilkan oleh metode RF, yang memiliki nilai MAPE rata-rata jauh lebih kecil dibanding metode lainnya, yakni 2,85% ketika dievaluasi menggunakan data uji. Dalam kajian ini nampak bahwa Metode RF memiliki kinerja terbaik dibandingkan semua metode dalam peramalan data deret waktu yang dicobakan menggunakan data empiris yaitu harga loga mulia berjangka

Evaluasi Usability Aplikasi Mobile Sampingan Menggunakan Metode Usability Testing dan System Usability Scale (SUS)

Pada tahun 2018 diluncurkan sebuah aplikasi yang membantu para pencari pekerjaan paruh waktu bernama Aplikasi mobile Sampingan. Aplikasi ini merupakan aplikasi yang sangat membantu menghasilkan penghasilan tambahan bagi para penggunanya sesuai dengan observasi yang penulis lakukan pada ulasan aplikasi mobile Sampingan di Google Playstore, namun ditemukan cukup banyaknya komplain dari pengguna terkait aplikasi ini sehingga menjadi urgensi tersendiri dalam perbaikan aplikasi yang memiliki banyak peminat ini. Sehingga diperlukan evaluasi untuk selanjutnya dapat dilakukan perbaikan pada permasalahan yang dialami pengguna menggunakan metode usability testing dan SUS. Menurut Nielsen (2012) terdapat beberapa aspek yang perlu diukur untuk mengetahui permasalahan usability yaitu learnability, efficiency, error, dan satisfaction. Task scenario dan kuesioner SUS digunakan sebagai instrumen pada penelitian ini yang diberikan kepada 20 pengguna baru, dan terdapat instrumen wawancara yang melibatkan 5 pengguna lama serta 5 pengguna baru aplikasi mobile Sampingan. Dari pengumpulan data yang dilakukan, hasil yang didapatkan yaitu hasil aspek learnability yaitu 87%, aspek efficiency yaitu 0,019 goals/second pada perhitungan time-based efficiency dan 76,3% pada perhitungan Overall Relative Efficiency (ORE), aspek error yaitu 7,6%, serta aspek satisfaction yaitu 59,63 yang menggunakan kuesioner SUS. Selain itu ditemukan 17 permasalahan usability dari proses wawancara yang selanjutnya diberikan rekomendasi perbaikan berdasarkan 23 guidelines yang digunakan. Pada tahun 2018 diluncurkan sebuah aplikasi yang membantu para pencari pekerjaan paruh waktu bernama Aplikasi mobile Sampingan. Aplikasi ini merupakan aplikasi yang sangat membantu menghasilkan penghasilan tambahan bagi para penggunanya sesuai dengan observasi yang penulis lakukan pada ulasan aplikasi mobile Sampingan di Google Playstore, namun ditemukan cukup banyaknya komplain dari pengguna terkait aplikasi ini sehingga menjadi urgensi tersendiri dalam perbaikan aplikasi yang memiliki banyak peminat ini. Sehingga diperlukan evaluasi untuk selanjutnya dapat dilakukan perbaikan pada permasalahan yang dialami pengguna menggunakan metode usability testing dan SUS. Menurut Nielsen (2012) terdapat beberapa aspek yang perlu diukur untuk mengetahui permasalahan usability yaitu learnability, efficiency, error, dan satisfaction. Task scenario dan kuesioner SUS digunakan sebagai instrumen pada penelitian ini yang diberikan kepada 20 pengguna baru, dan terdapat instrumen wawancara yang melibatkan 5 pengguna lama serta 5 pengguna baru aplikasi mobile Sampingan. Dari pengumpulan data yang dilakukan, hasil yang didapatkan yaitu hasil aspek learnability yaitu 87%, aspek efficiency yaitu 0,019 goals/second pada perhitungan time-based efficiency dan 76,3% pada perhitungan Overall Relative Efficiency (ORE), aspek error yaitu 7,6%, serta aspek satisfaction yaitu 59,63 yang menggunakan kuesioner SUS. Selain itu ditemukan 17 permasalahan usability dari proses wawancara yang selanjutnya diberikan rekomendasi perbaikan berdasarkan 23 guidelines yang digunakan.

Aplikasi Pedagang Keliling Menggunakan Teknologi Geolocation dan Cloud Messaging

Teknologi dan internet telah mengubah cara berbisnis, mulai dari proses pencarian ide bisnis hingga cara bertransaksi. Pedagang keliling saat ini justru mengalami kesulitan mendapatkan pelanggan atau pembeli karena persaingan dengan penyedia jasa pemesanan makanan secara online. Pembeli juga terkadang kesulitan mencari pedagang keliling yang dikehendaki karena tidak mengetahui lokasi pedagang keliling yang menjual jajanan yang sesuai keinginannya. Penelitian ini betujuan untuk memudahkan interaksi antara pedagang keliling dan pembeli. Metode yang digunakan menggunakan pendekatan software development life cycle. Penelitian ini menghasilkan aplikasi responsive mobile web yang dapat diakses dengan mudah menggunakan web browser dan internet di ponsel apapun tanpa adanya persyaratan teknologi minimum. Teknologi geolocation pada penelitian ini diimplementasikan dengan menggunakan Mapbox sehingga dapat diketahui lokasi realtime dari pedagang keliling serta lokasi pembeli. Fitur notifikasi menggunakan Firebase Cloud Messaging sehingga dapat memberikan informasi ketika jarak dari pedagang keliling berada tidak jauh dari lokasi pembeli. Berdasarkan hasil pengujian didapatkan bahwa fitur prediksi cuaca ketika berjualan keliling mendapatkan hasil akurasi yang tinggi sebesar 90% serta 89,5% pengguna menyetujui bahwa penerapan hasil penelitian ini dapat mempermudah pertemuan antara pedagang keliling dengan pembeli sehingga meningkatkan transaksi penjualan.   Abstract   Technology and the internet have changed the way business is done, from the process of searching for business ideas to the way transactions are carried out. Traveling merchants are having difficulty attracting customers due to competition from online food ordering applications. Buyers also find it difficult to find traveling merchants, because they don\u27t know the location of the traveling merchants who sell the snacks they want. This research aims to facilitate interaction between Traveling merchants and buyers in carrying out transactions. The method used is using an agile software development approach. This research produces a responsive web application that can be accessed easily using a web browser and the internet on any cellphone without any minimum technology requirements. The geolocation technology in this research is implemented using Mapbox so that the real-time location of the traveling merchants and the location of the buyer can be known. The notification feature uses Firebase Cloud Messaging so it can provide information when the traveling merchants is not far from the buyer\u27s location. Based on the test results, it was found that the weather prediction feature when selling around got high accuracy results of 90% and 89.5% of users agreed that the application of the results of this research could facilitate meetings between traveling sellers and buyers thereby increasing sales transactions.Teknologi dan internet telah mengubah cara berbisnis, mulai dari proses pencarian ide bisnis hingga cara bertransaksi. Pedagang keliling saat ini justru mengalami kesulitan mendapatkan pelanggan atau pembeli karena persaingan dengan penyedia jasa pemesanan makanan secara online. Pembeli juga terkadang kesulitan mencari pedagang keliling yang dikehendaki karena tidak mengetahui lokasi pedagang keliling yang menjual jajanan yang sesuai keinginannya. Penelitian ini betujuan untuk memudahkan interaksi antara pedagang keliling dan pembeli. Metode yang digunakan menggunakan pendekatan software development life cycle. Penelitian ini menghasilkan aplikasi responsive mobile web yang dapat diakses dengan mudah menggunakan web browser dan internet di ponsel apapun tanpa adanya persyaratan teknologi minimum. Teknologi geolocation pada penelitian ini diimplementasikan dengan menggunakan Mapbox sehingga dapat diketahui lokasi realtime dari pedagang keliling serta lokasi pembeli. Fitur notifikasi menggunakan Firebase Cloud Messaging sehingga dapat memberikan informasi ketika jarak dari pedagang keliling berada tidak jauh dari lokasi pembeli. Berdasarkan hasil pengujian didapatkan bahwa fitur prediksi cuaca ketika berjualan keliling mendapatkan hasil akurasi yang tinggi sebesar 90% serta 89,5% pengguna menyetujui bahwa penerapan hasil penelitian ini dapat mempermudah pertemuan antara pedagang keliling dengan pembeli sehingga meningkatkan transaksi penjualan