Sistem Rekomendasi Wisata Kuliner di Yogyakarta dengan Metode Item-Based Collaborative Filtering

Sistem rekomendasi adalah sistem yang mampu memberikan rekomendasi item-item yang mungkin disukai oleh pengguna. Metode Collaborative Filtering merupakan salah satu metode pada sistem rekomendasi. Metode ini memanfaatkan penilaian pengguna berupa rating untuk memprediksi item yang mungkin diminati. Berdasarkan rating pengguna dari 1 - 5, nilai kemiripan dihitung menggunakan adjusted cosine similarity. Berdasarkan nilai kemiripan antar makanan, nilai prediksi rating makanan dicari menggunakan weighted sum. Penelitian ini menggunakan 23 makanan dan 22 pengguna sebagai data. Dalam mengimplementasikan metode item - based collaborative filtering, penulis melakukan metode pengumpulan data, perancangan tampilan, melakukan perhitungan manual, pembangunan sistem dan implementasi metode item - based collaborative filtering, melakukan pengujian MAE, pengujian Confusion Matrix, dan pengujian F1 Score. Dari hasil pengujian yang telah dilakukan diperoleh prediksi yang cukup akurat dengan 6 neighbor dan akurasi 83 %

PENERAPAN METODE GAP PADA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN BIBIT PADI TERBAIK

Pemilihan bibit padi merupakan langkah awal dari budidaya tanaman padi. Pemilihan bibit perlu diperhatikan untuk mendapatkan hasil panen yang baik. Petani di Desa Soropadan sering mengalami kesulitan dalam menentukan bibit padi yang akan digunakan. Sistem pendukung keputusan dapat menjadi salah satu solusi untuk permasalahan pemilihan bibit padi. Jenis bibit padi dapat dipilih berdasarkan aspek dan kriteria tertentu. Kriteria yang digunakan yaitu tinggi tanaman, kerontokan, harga bibit, umur tanaman, bentuk tanaman, bentuk gabah, kadar amilosa, dan kerebahan. Metode GAP merupakan salah satu metode pengambilan keputusan dengan mencari gap antar kriteria. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk merancang suatu sistem penunjang keputusan dengan menerapkan metode GAP sehingga dapat membantu memberikan rekomendasi bibit padi unggul. Hasil dari penelitian yaitu Metode GAP berhasil diimplementasikan ke dalam bentuk sistem penunjang keputusan berbasis website dan menampilkan perankingan bibit padi serta memberikan rekomendasi bibit padi terbaik. Blackbox testing digunakan untuk menguji sistem dan mendapatkan hasil sistem berjalan sesuai dengan perancangan.Pemilihan bibit padi merupakan langkah awal dari budidaya tanaman padi. Pemilihan bibit perlu diperhatikan untuk mendapatkan hasil panen yang baik. Petani di Desa Soropadan sering mengalami kesulitan dalam menentukan bibit padi yang akan digunakan. Sistem pendukung keputusan dapat menjadi salah satu solusi untuk permasalahan pemilihan bibit padi. Jenis bibit padi dapat dipilih berdasarkan aspek dan kriteria tertentu. Kriteria yang digunakan yaitu tinggi tanaman, kerontokan, harga bibit, umur tanaman, bentuk tanaman, bentuk gabah, kadar amilosa, dan kerebahan. Metode GAP merupakan salah satu metode pengambilan keputusan dengan mencari GAP antar kriteria. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk merancang suatu sistem penunjang keputusan dengan menerapkan metode GAP sehingga dapat membantu memberikan rekomendasi bibit padi unggul. Hasil dari penelitian yaitu Metode GAP berhasil diimplementasikan ke dalam bentuk sistem penunjang keputusan berbasis website dan menampilkan perangkingan bibit padi serta memberikan rekomendasi bibit padi terbaik. Blackbox testing digunakan untuk menguji sistem dan mendapatkan hasil sistem berjalan sesuai dengan perancangan

An AI-integrated IoT-based Self-Service Laundry Kiosk with Mobile Application

This paper proposes KILAO, an IoT-based self-service laundry kiosk connected with a mobile application that aims to improve the laundry experience by improving user convenience and operational efficiency. This study aims to streamline the washing process using autonomous payment systems, real-time monitoring, and AI-based queue management, resulting in better resource utilization and higher user satisfaction. The development technique comprises identification and requirement gathering, development of both software and hardware prototypes, and evaluation of the prototype. In the requirement-gathering phase, the design of a kiosk machine that consists of hardware and software is defined by combining regular washing machines with IoT technologies for remote control and monitoring. We also developed a mobile application to engage with the kiosk machine. The kiosk simplifies the choice of laundry bundles and accepts various payment options, including cash, cashless transactions, and card-based purchases. The evaluation procedure of the prototype was conducted by using expert evaluations. They are from academics and industry professionals who verified the system’s effectiveness and market potential. The results have shown several unique selling features for KILAO. Extensive payment options and self-service operations were highlighted from the customer’s perspective as key benefits. From the seller’s perspective, its interoperability with traditional washing machines enables a low-cost shift to intelligent, self-service operations, eliminating the need for pricey coin-operated machines. Also, the automatic monitoring system that detects cycle completion can reduce waiting times and improve energy efficiency. In summary, KILAO presents a significant advancement in laundry automation by integrating IoT and AI. Moreover, the Gradient boosting algorithm forecasts waiting times and gives real-time information on machine availability, removing the need for physical queueing. The research demonstrates that KILAO’s capability to provide self-service laundry by providing a user-friendly mobile application can enhance user experience, operational efficiency, and energy utilization

Predictive models using supervised neural network for pollutant removal efficiency in petrochemical wastewater treatment

The important process in wastewater treatment is the removal of pollutants, and the dataset having so many features may cause difficulty training the data and predicting key variables. This work aims to propose set parameters through normalization techniques, feature selection techniques, and AI techniques. The datasets have 36 features and a key parameter, and experimental datasets contain 628. Constant factor, Z-score, and Min-max normalization are the normalization techniques used to normalize the petrochemical wastewater dataset. SelectKBest, ExtraTreeClassifier, PCA, and RFE are the feature selection techniques for data mining. Then finally done with AI implementation with the help of a supervised neural network technique called backpropagation neural network (BPNN)

Analisis Support Vector Machine Untuk Pemberian Rekomendasi Penundaan Biaya Kuliah Mahasiswa

Rekomendasi penundaan pembayaran kuliah merupakan salah satu bentuk kebijakan yang diambil oleh suatu Perguruan Tinggi Swasta terhadap mahasiswanya. Ketika seorang mahasiswa mengajukan permohonan penundaan pembayaran maka secara tidak langsung bagian keuangan harus dapat mengklasifikasi mahasiswa yang akan membayar tepat waktu dan yang gagal bayar. Berdasarkan hal tersebut, maka penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan nilai akurasi tertinggi melalui algoritma SVM dalam memberikan rekomendasi penundaan pembayaran kuliah secara tepat bagi mahasiswa. Untuk mendapatkan akurasi tertinggi, pengujian dilakukan melalui 2 cara dengan 6 scenario pengujian, berdasarkan hasil pengujian pertama (membandingan antara jumlah data training dan testing) diketahui bahwa nilai akurasi akan berbanding lurus dengan banyaknya jumlah data training yang digunakan. Selain itu pemilihan jenis kernel yang digunakan juga akan mempengaruhi besarnya nilai akurasi yang dihasilkan, dan hal ini sesuai dengan hasil pengujian kedua yang dilakukan.   </jats:p

Perbandingan Algoritma K-Means dan SFCM Pada Pengelompokkan Rumah Tangga Miskin

Secara definisi rumah tangga miskin dan penduduk miskin memiliki sudut pandang yang berbeda, dimana definisi rumah tangga miskin akan lebih ditekankan kepada individu yang akan dijadikan survey dalam menentukan penduduk miskin sedangkan penduduk miskin lebih kepada kumpulan dari beberapa rumah tangga miskin. Penelitian ini dilakukan untuk membandingkan antara algoritma K-Means dan Fuzzy Substractive Clustering (SFCM) dalam mengelompokkan rumah tangga miskin. Kedua algoritma ini akan dibandingkan berdasarkan simpangan baku dan validitas hasil pengelompokkan yang dihasilkan. Berdasarkan 6 pengujian yang telah dilakukan, maka didapatkan hasil bahwa dari sisi waktu algoritma K-Means mampu mengelompokkan lebih cepat bila dibandingkan dengan algoritma SFCM, namun dari sisi simpangan baku kelompok, simpangan baku antar kelompok, maupun akurasi maka algoritma SFCM memiliki performa yang lebih baik bila dibandingkan dengan algoritma K-Means</jats:p

Otomatisasi Penjurnalan Akuntansi Pada Sistem Informasi Wisanggeni Coffee Yogyakarta

Kopi Wisanggeni memiliki masalah dalam mencatat transaksi dan membuat laporan keuangan. Di mana setiap transaksi dicatat dalam buku atau jurnal. Karena Kopi Wisanggeni tidak memiliki sistem informasi untuk merekap segala sesuatu, penerapan sistem informasi diusulkan untuk memfasilitasi pencatatan, meminimalkan kesalahan dan sumber daya sehingga mereka dapat bekerja sesuai dengan kebutuhan mereka, karena sistem informasi tidak hanya mengelola transaksi tetapi dikembangkan untuk dapat untuk diintegrasikan dengan sistem akuntansi. Metode penelitian yang digunakan adalah Penelitian Terapan atau penelitian terapan yang dapat menekankan masalah secara praktis. Metode pengembangan yang digunakan adalah SDLC (System Development Life Cycle) yang terdiri dari perencanaan, analisis, desain, implementasi, pengujian, dan manajemen. Metode desain yang digunakan adalah flowchart, DFD (Data Flow Diagram), dan ERD (Entity Relationship Diagram). Metode analisis menggunakan metode analisis PIECES (Kinerja, Informasi, Ekonomi, Kontrol, Efisiensi, dan Layanan). Keberadaan sistem informasi diharapkan dapat memberikan kemudahan dalam proses pencatatan data, transaksi, dan laporan keuangan guna mendukung peningkatan kualitas kinerja di Kopi Wisanggeni </jats:p

Otomatisasi Penjurnalan Akuntansi pada Sistem Informasi Wisanggeni Coffee YOGYAKARTA

Kopi Wisanggeni memiliki masalah dalam mencatat transaksi dan membuat laporan keuangan. Di mana setiap transaksi dicatat dalam buku atau jurnal. Karena Kopi Wisanggeni tidak memiliki sistem informasi untuk merekap segala sesuatu, penerapan sistem informasi diusulkan untuk memfasilitasi pencatatan, meminimalkan kesalahan dan sumber daya sehingga mereka dapat bekerja sesuai dengan kebutuhan mereka, karena sistem informasi tidak hanya mengelola transaksi tetapi dikembangkan untuk dapat untuk diintegrasikan dengan sistem akuntansi. Metode penelitian yang digunakan adalah Penelitian Terapan atau penelitian terapan yang dapat menekankan masalah secara praktis. Metode pengembangan yang digunakan adalah SDLC (System Development Life Cycle) yang terdiri dari perencanaan, analisis, desain, implementasi, pengujian, dan manajemen. Metode desain yang digunakan adalah flowchart, DFD (Data Flow Diagram), dan ERD (Entity Relationship Diagram). Metode analisis menggunakan metode analisis PIECES (Kinerja, Informasi, Ekonomi, Kontrol, Efisiensi, dan Layanan). Keberadaan sistem informasi diharapkan dapat memberikan kemudahan dalam proses pencatatan data, transaksi, dan laporan keuangan guna mendukung peningkatan kualitas kinerja di Kopi Wisanggen

Peningkatan Pemasaran Usaha Kecil Pecel Blitar Bu Jub Melalui Media Internet

Pandemi Covid-19 sangat mempengaruhi usaha UMKM. Salah satu UMKM yang terdampak oleh pandemi Covi-19 adalah usaha sambael pecel rumahan milik Ibu Jubaedah yang berada di Kabupaten Blitar. sejak adanya pandemi diawal 2020 “sambel pecel Bu Jub” mengalami penurunan penjualan secara drastis. Banyaknya para penjual nasi pecel yang tutup dan berkurangnya jumlah wisatawan yang berkunjung ke Desa menjadi salah satu faktor pendukung menurunnya omzet penjualan. Beberapa usaha telah dilakukan oleh UMKM "sambel pecel Bu Jub" namun belum bisa memberikan hasil yang optimal. Berdasarkan hasil survei yang dilakukan ditemukan tiga permasalahan mendasar yang menyebabkan omset penjualan UMKM "Sambel Pecel Bu Jub" menurun (selain karena dampak pandemi Covid-19) yaitu belum adanya logo yang menjadi ciri khas produk, strategi promosi yang kurang efektif dan ketatnya persaingan bisnis. Adapun solusi yang ditawarkan dan direalisasikan pada kegiatan ini adalah dibuatkannya suatu website dan logo guna memperkenalkan produk, dan pendampingan penggunaan aplikasi. Hasil kegiatan yang dilakukan membrikan dampak positif bagi pelaku UMKM. Pembuatan logo mampu meningkatkan branding UMKM. Website yang dibangun mampu memperluas promosi. Pelatihan penggunaan website selama 2 minggu mampu meningkatkan pemahaman pemilik mengenai alur penggunaan aplikasi</jats:p

Pelatihan Pembuatan E-formulir Pendaftaran Siswa Baru PAUD Terpadu Allifa Berbasis Daring

Siswa merupakan aset terpening pada lembaga sekolah, kondisi pandemi menyebabkan turunnya jumlah siswa yang masuk pada sekolah tingkat paud dan kanak-kakak. Oleh karena itu pihak sekolah harus bergerak cepat untuk menyesuaikan keadaan, dimana pendaftaran siswa baru tidak bisa dilakukan seperti biasanya melainkan harus dilakukan secara online. Keterbatasan ketrampilan yang dimiliki oleh guru PAUD Terpadu Allifa sehingga terlaksanalah kegiatan pelatihan dan pendampingan pada program pengabdian masyarakat ini. Metode pada kegiatan ini dilakukan untuk memberikan pelatihan penggunaan zoom dan pembuatan formulir pendaftaran online menggunakan google form yang dilakukan secara online dan diikuti oleh perwakilan guru dari TPA, Paud dan TK Allifa Wedomartani, Ngemplak, Sleman dengan durasi dua hari. Hasil dari pengabdian ini adalah poster informasi penerimaan siswa baru yang dilengkapi dengan link bitly berisi form pendaftaran siswa baru. Isi dari form tersebut sama seperti form pendaftaran offline yaitu biodata calon siswa dan wali beserta berkas pendukung seperti akte kelahiran dan foto.</jats:p