PENGEMBANGAN SISTEM INFORMASI BERBASIS WEBSITE KANTOR DESA SUKA MAJU KECAMATAN SUTI SEMARANG KABUPATEN BENGKAYANG

Teknologi informasi adalah suatu teknologi yang digunakan untuk mengolah data, termasuk memproses, mendapatkan, menyusun, menyimpan, memanipulasi data dalam berbagai cara untuk menghasilkan informasi yang berkualitas. Sistem Informasi Berbasis Website Kantor Desa  Suka Maju   yang  telah dikembangkan  dapat memberikan kemudahan bagi masyarakat dalam memperoleh informasi  dengan melihat kelayakan website melalui tingkat validasi dan kelayakan. Adapun aspek yang dinilai oleh dua validator tersebut adalah: Usability, Fungsionality, dan Desain Visual dan isi(Grafphic and Content). Berdasarkan hasil validasi tersebut website desa tergolong dalam kategori valid dengan nilai 92,22% .  Sebelum digunakan serta mempublikasikan ke internet dengan website, peneliti terlebuh dahulu ingin melihat respon masyarakat setelah menampilkan website desa yang dilakukan dengan menggunakan angket respon masyarakat. Hasil  pengolahan menunjukkan bahwa  skor berjumlah 1921 dan diperoleh rata-rata keseluruhan sebesar 89 dengan kategori “sangat baik”.Kata kunci : Teknologi Informasi, Website, e-government, ADDIE, DesaTeknologi informasi adalah suatu teknologi yang digunakan untuk mengolah data, termasuk memproses, mendapatkan, menyusun, menyimpan, memanipulasi data dalam berbagai cara untuk menghasilkan informasi yang berkualitas. Sistem Informasi Berbasis Website Kantor Desa  Suka Maju   yang  telah dikembangkan  dapat memberikan kemudahan bagi masyarakat dalam memperoleh informasi  dengan melihat kelayakan website melalui tingkat validasi dan kelayakan. Adapun aspek yang dinilai oleh dua validator tersebut adalah: Usability, Fungsionality, dan Desain Visual dan isi(Grafphic and Content). Berdasarkan hasil validasi tersebut website desa tergolong dalam kategori valid dengan nilai 92,22% .  Sebelum digunakan serta mempublikasikan ke internet dengan website, peneliti terlebuh dahulu ingin melihat respon masyarakat setelah menampilkan website desa yang dilakukan dengan menggunakan angket respon masyarakat. Hasil  pengolahan menunjukkan bahwa  skor berjumlah 1921 dan diperoleh rata-rata keseluruhan sebesar 89 dengan kategori “sangat baik”

PREDIKSI RISIKO PENYAKIT HIPERTENSI MENGGUNAKAN METODE EXTREME LEARNING MACHINE (ELM)

Hipertensi adalah penyakit disebabkan oleh peningkatan abnormal tekanan darah, baik tekanan darah sistolik maupun tekanan darah diastolik. Berbagai faktor risiko yang menyebabkan penyakit ini diantaranya riwayat keluarga, umur, jenis kelamin, dan lain-lain. Penelitian ini menjelaskan sebuah sistem dengan memanfaatkan perkembangan teknologi untuk dapat memprediksi risiko penyakit hipertensi dengan menggunakan metode Extreme Learning Machine (ELM). Tujuan penelitian ini adalah mengetahui pengaruh neuron lapisan tersembunyi terhadap kinerja pelatihan terbaik dan mengetahui jumlah neuron terbaik. Data yang digunakan penelitian ini berjumlah 500 data. Rasio pembagian data pelatihan dan pengujian yaitu 70:30, dengan data pelatihan 350 data dan data pengujian 150 data. Penelitian dilakukan dengan mencari hidden neuron untuk menghasilkan kinerja terbaik. Dilakukan proses pelatihan dengan menggunakan beberapa variasi jumlah hidden neuron yang diuji coba yaitu 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, hingga 100 sampai tahap pengujian. Hasil kinerja terbaik pada proses pelatihan yaitu MSE sebesar 0, 02572 dengan akurasi 99% dari berbagai variasi neuron

IMPLEMENTASI ALGORITMA RSA UNTUK PROSES ENKRIPSI-AUTENTIKASI PUBLISH-SUBSCRIBE PADA PROTOKOL MQTT MENGGUNAKAN ESP8266 BERBASIS IOT

Internet of Things (IoT) adalah teknologi mutakhir yang menghubungkan berbagai objek sehari-hari dan memunculkan kekhawatiran terkait keamanan data. Penelitian ini mengimplementasikan algoritma RSA pada komunikasi antara sensor DHT11 dan ESP8266 melalui protokol MQTT di lingkungan IoT. Algoritma RSA digunakan untuk menjaga kerahasiaan, integritas, dan privasi data sensor. Evaluasi menunjukkan peningkatan keamanan dan privasi data. Hanya penerima dengan kunci dekripsi yang tepat dapat mengakses dan memastikan integritas data. Hasil ini membuktikan efektivitas algoritma RSA dalam melindungi kerahasiaan dan privasi data sensor IoT. Algoritma RSA menunjukkan responsif yang baik, dengan waktu rata-rata 0.34ms untuk enkripsi dan 0.576ms untuk dekripsi per-pesan. Meskipun waktu dekripsi sedikit lebih lama, keduanya tetap dalam rentang waktu yang dapat diterima untuk pengiriman data sensor periodik. Analisis error mengungkapkan tingkat akurasi yang tinggi, dengan error suhu sebesar 0.006% kelembaban sebesar 0.272%. Dalam kesimpulannya, implementasi algoritma enkripsi RSA dalam pengiriman data sensor DHT11 melalui protokol MQTT menggunakan ESP8266 berhasil meningkatkan keamanan komunikasi, melindungi privasi, dan memastikan integritas data. Algoritma RSA menunjukkan kinerja yang baik dengan waktu proses responsif dan tingkat error rendah, menjadikannya solusi efektif dalam lingkungan IoT yang membutuhkan pengiriman data yang aman dan dapat dipercaya

PENERAPAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) DALAM PENENTUAN PENERIMA KREDIT PEMILIKAN RUMAH (STUDI KASUS: KANTOR CABANG UTAMA BNI PONTIANAK)

Jumlah penduduk di Indonesia selalu meningkat setiap tahunnya dan berdampak pada peningkatan kebutuhan masyarakat akan tempat tinggal.  Salah satu cara agar masyarakat mempunyai tempat tinggal adalah dengan mengajukan KPR.  KCU BNI Pontianak merupakan salah satu instansi yang memberikan layanan KPR.  Namun proses pengambilan keputusan di instansi tersebut masih menggunakan mekanisme pengambilan keputusan secara manual sehingga dinilai tidak efektif dan efisien.  Untuk mengatasi permasalahan tersebut maka penelitian ini dilakukan untuk membantu KCU BNI Pontianak dalam mengambil keputusan dengan merancang aplikasi berbasis website.  Metode yang digunakan dalam penerapannya adalah metode Simple Additive Weighting (SAW).  Penelitian dilakukan terhadap 50 sampel pemohon KPR.  Kriteria yang digunakan adalah umur, pekerjaan, pendapatan, jumlah kredit, dan riwayat kredit.  Pengujian dalam penelitian ini adalah pengujian blackbox.  Hasil dari penelitian ini adalah sebuah aplikasi sistem pengambilan keputusan menggunakan metode SAW dengan nilai preferensi tertinggi adalah 0.937 dan nilai preferensi terendah adalah 0,349

IMPLEMENTASI METODE DECISSION TREE C4.5 PADA LAMPU OTOMATIS BERDASARKAN KEBIASAAN PENGHUNI RUMAH

Lampu adalah salah satu alat penerangan yang umumnya digunakan untuk menerangi ruangan di rumah. Namun, terkadang ada beberapa lampu yang masih menyala pada siang hari. Hal ini sering kali disebabkan oleh kelalaian penghuni rumah dalam mematikan lampu tersebut. Untuk mengatasi masalah ini, telah dikembangkan sistem otomatisasi lampu yang cerdas, yang mampu menyalakan dan mematikan lampu berdasarkan kebiasaan penghuni rumah. Sistem ini menggunakan metode Algoritma C4.5 untuk membuat keputusan otomatis. Sistem otomatisasi ini dibangun menggunakan NodeMCU ESP32 sebagai mikrokontroler dan 6 lampu LED sebagai perangkat penerangan yang dikendalikan. Dalam penelitian ini, data dikumpulkan dari 620 penggunaan lampu selama 14 hari untuk pelatihan, yang didasarkan pada kebiasaan penghuni rumah. Setelah fase pelatihan, sistem diuji dengan 120 data pengujian selama 5 hari untuk mengevaluasi kinerja sistem otomatisasi. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem ini berhasil mencapai tingkat akurasi sebesar 99.31%, dengan nilai recall 100%, precision 99%, dan error 0.69%.Penelitian ini menunjukan bahwa sistem bekerja dalam mengandalikan lampu sesuai kebiasaan pengguna, mendungkung adanya penghematan penggunaan energi terutama energi listrik

SISTEM PENENTUAN KUALITAS BIBIT KELAPA SAWIT MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)

Pengetahuan pembibitan pada sektor budidaya yang benar dan akurat sangat berpengaruh dalam menaikkan suatu produksi dari tanaman kelapa sawit. CV. Putra Borneo Raya dalam penentuan kualitas bibit masih mengalami hambatan seperti proses menentukan bibit dengan waktu yang lama dan terjadinya  human eror dikarenakan belum adanya penentuan kualitas bibit secara otomatis. Sistem penentuan kualitas bibit kelapa sawit menjadi solusi untuk menentukan bibit kelapa sawit yang berkualitas, pemilihan bibit kelapa sawit yang salah akan terlihat setelah tanaman mulai berproduksi seperti hasil panen buah kelapa sawit yang sedikit. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem penentuan kualitas bibit kelapa sawit dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) pada CV. Putra Borneo Raya berbasis website. Metode SAW digunakan untuk menjumlahkan bobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut. Kriteria dan penilaian metode SAW terdiri dari daun, jumlah pelepah, tinggi tanaman, diameter tanaman dan panjang helaian daun. Pengujian pada sistem ini menggunakan black box testing untuk pengujian fungsionalitas. Sistem di uji menggunakan skala likert dengan melalui kuisioner yang diisi oleh 30 responden. Hasilnya Sistem Penentuan Kualitas Bibit Sawit memiliki nilai  88,10%  termasuk dlam kategori “Baik Sekali”

OTOMATISASI LAMPU BERDASARKAN KEBIASAAN PENGGUNA MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR BERBASIS WEBSITE

Pengendalian efisien perangkat listrik, terutama lampu, memegang peran krusial dalam manajemen energi listrik. Salah satu permasalahan yang umum dihadapi adalah kelalaian pengguna dalam mematikan lampu saat siang hari, mengakibatkan pemborosan energi. Untuk mengatasi isu ini, penelitian ini mengusulkan solusi inovatif berupa sistem otomatisasi lampu berdasarkan kebiasaan pengguna, khususnya menggunakan metode klasifikasi K-Nearest Neighbor (KNN). Metode KNN digunakan untuk memahami pola perilaku pengguna dalam menghidupkan dan mematikan lampu pada waktu tertentu. Penelitian melibatkan 620 data latih dan 72 data uji. Hasil uji variasi nilai k menunjukkan bahwa semakin besar nilai k, tingkat akurasi cenderung menurun. Dalam penelitian ini, berdasarkan pengujian dengan confusion matrix penerapan metode KNN dengan nilai k sebesar 3 menghasilkan tingkat akurasi mencapai 99,76%, recall 100%, dan presisi 99,48%. Penelitian ini menunjukkan bahwa pendekatan ini mampu secara efektif memahami kebiasaan pengguna dalam mengoperasikan lampu, sehingga sistem otomatisasi dapat memberikan respons yang tepat. Implementasi solusi ini dapat berpotensi mengurangi konsumsi energi secara signifikan dan meningkatkan kesadaran pengguna terhadap penggunaan listrik, mendukung upaya konservasi energi yang lebih luas.

SISTEM PEMANTAUAN KENDALI KEADAAN SUHU AIR AKUARIUM KURA-KURA BRASIL DAN PAKAN OTOMATIS MENGGUNAKANAPLIKASI TELEGRAM BERBASIS INTERNET OF THINGS

Red-eared Slider atau kura-kura Brasil memiliki nama latin Trachemys Scripta Elegan. Kura-kura Brasil memiliki kebiasaan berjemur dan berendam pada habitat aslinya yang berasal dari Amerika Utara. Pada komunitas Pecinta Kura-kura Pontianak, kura-kura Brasil merupakan jenis yang digemari dan mudah didapatkan pada petshop di Pontianak. Tetapi sulit bagi pemelihara yang memiliki aktivitas penuh di luar ataupun pemelihara yang berpergian keluar kota. Dalam penelitian ini dibuat sistem pemantaun dan kendali pada akuarium kura-kura Brasil. Pada proses pemantauan dan kendali diterapkan konsep IoT dengan menggunakan Wemos D1 Mini sebagai mikrokontroler, dan aplikasi Telegram sebagai antarmuka. Sistem bekerja memantau suhu pada air, lamanya pencahayaan, dan kondisi sisa pakan dalam tangki yang ditampilkan pada Bot Telegram. Pada pengendalian sistem mengatur jam pemberian pakan sesuai dengan masukkan pada Bot Telegram. Hasil akhir dari penerapan sistem pada pengendalian suhu pada akuarium berhasil berjalan sesuai dengan kriteria yang ditentukan. Pada pemberian pakan otomatis pakan dapat diberikan sesuai dengan waktu yang telah diatur oleh pemilik. Untuk sistem pemantauan dapat diakses pada telegram dengan tampilan menu pilihan yang disesuaikan pemilik dapat melihat suhu pada air akuarium mengatur pakan otomatis, dapat memantau kodisi dari water heater dan lampu UV

Pengukuran Kesesuaian Fungsional Pada Computer Based Test Menggunakan Software Quality Metrics dan ISO/IEC 25010:2011 (Studi Kasus : Computer Based Test Fakultas Kedokteran Universitas Tanjungpura)

Computer Based Test (CBT) merupakan salah satu bukti dari perkembangan teknologi informasi, pemanfaatan sistem CBT merupakan jawaban dari permasalahan yang terjadi jika pelaksanaanya secara konvensional. Penerapan sistem CBT tidak selalu berjalan sesuai harapan pada implementasinya. Oleh karena itu, diperlukan pengukuran untuk mengetahui bagian-bagian yang harus dipertahankan atau ditingkatkan sehingga dapat menghasilkan kualitas yang lebih baik lagi. Penelitian ini menggunakan Software Quality Metrics dan ISO/IEC 25010:2011 yang merupakan standar pengukuran kualitas yang memiliki karakteristik seperti adanya fitur compatibillity yang tidak terdapat pada standar pengukuran lain. Penelitian untuk metode pertama yaitu wawancara menggunakan Software Quality Metrics kepada pihak pengelola dari CBT. Hasil wawancara terkait Fungsional CBT menggunakan Software Quality Metrics belum pernah diterapkan pada praktiknya. Hasil penelitian menggunakan metode kedua yaitu ISO/IEC 25010, melalui jawaban kuesioner dari responden dicari kesenjangan yaitu antara kinerja dan harapan pengguna terhadap CBT menggunakan analisis gap.  Hasil yang diperoleh dari ke-13 dimensi yang memiliki nilai gap tertinggi berada pada dimensi Reliability, sebesar  -0,492 nilai kesenjangan terendah -0,21 terdapat pada dimensi Security. Gap berdasarkan atribut selain pertanyaan item 36 (P36) pernyataan item 1 sampai dengan pertanyaan 44 semua bernilai negatif (-). Gap tertinggi terdapat pada P30 sebesar -0,81. Nilai gap terendah terdapat pada P38 dan P40 sebesar -0,1

PENERAPAN COSINE SIMILARITY DAN PEMBOBOTAN TF-IDF UNTUK KLASIFIKASI PENGADUAN MASYARAKAT BERBASIS WEB (Studi Kasus : BAGWASSIDIK DITRESKRIMUM POLDA KALBAR)

Pada sistem pengaduan masyarakat penanganan laporan berita acara pemeriksaan (BAP) dari pihak kepolisian bergantung pada administrator untuk membaca setiap laporan yang masuk secara manual. Hal ini dapat menyebabkan kesalahan dalam penanganan pengaduan sehingga dokumen pengaduan masyarakat yang tidak terorganisir secara baik. Hal ini menyebabkan proses pengklasifikasian tersebut memakan waktu sehingga mengakibatkan informasi tersebut sulit untuk dikelompokkan. Kerahasiaan dokumen pengaduan masyarakat diperlukan agar informasi yang dikumpulkan dapat diolah sebagai informasi yang layak. Klasifikasi dokumen dilakukan dengan cara mengelompokkan atau memisahkan dokumen berdasarkan kategori atau karakteristik tertentu. Jumlah dokumen yang banyak dalam proses klasifikasi tidak dapat dilakukan secara manual, karena membutuhkan banyak waktu dan tenaga. Penelitian ini membangun sebuah sistem klasifikasi otomatis dokumen pengaduan masyarakat dengan menggunakan algoritma Cosine Similarity dan metode pembobotan TF-IDF dalam proses clustering. Penelitian ini membangun sebuah sistem klasifikasi otomatis dokumen pengaduan masyarakat dengan menggunakan algoritma Cosine Similarity dan metode pembobotan TF-IDF dalam proses clustering.  Proses dokumen pengaduan masyarakat akan diklasifikasikan ke dalam beberapa kategori agar sistem yang dibuat pada penelitian ini memudahkan dalam pengarsipan dokumen. Hasil klasifikasi yang diperoleh dengan metode Cosine Similarity dan pembobotan TF-IDF tergolong tinggi, dengan akurasi sebesar 84%