IMPLEMENTASI QUICK RESPONSE CODE UNTUK PENDUKUNG SISTEM INFORMASI PRESENSI

The development of science and technology (IPTEK) and information is a reality that must be faced by everyone, including educational institutions and government agencies. One example is the use of information technology in schools to facilitate the work of educators and education personnel. However, in primary, secondary, and higher education, many still use manual attendance. SMK Negeri 2 Klaten also experienced this problem. To overcome this problem, a website was designed to record, report, and monitor student attendance using the QR Code scanning method. This research uses the waterfall method which includes Requirements Analysis, System Design, Implementation, Integration and Testing, and Operation and Maintenance. The results showed that a website-based attendance information system can speed up and simplify the attendance process, reduce errors, and increase efficiency. It is proven that after testing the QR Code based on the scanning distance, the scanning response speed only requires a delay of 0.94 seconds at an effective distance of 20 cm. In conclusion, the application of information technology in the attendance process at SMK Negeri 2 Klaten can improve the quality and efficiency of attendance management

Laboratory Examinations of Employees of Muhammadiyah University General Hospital of Malang Infected With COVID-19

COVID-19 can symptomatically and asymptomatically affect patients. Asymptomatic cases have become a particular concern for public health in the COVID-19 pandemic. One of the simple tests for COVID-19 is the complete blood count that can predict systemic inflammation and disease severity. The description of laboratory tests in asymptomatic COVID-19 patients is rarely reported. This study aimed to compare the laboratory test results of both symptomatic and asymptomatic COVID-19 employees of the Muhammadiyah University General Hospital of Malang. Data were taken from medical records. Diagnoses of COVID-19 were confirmed by nasopharynx-oropharynx PCR swab. Patient characteristics included age, gender, and values of hemoglobin, leukocytes, neutrophils, lymphocytes, platelets, NLR and CRP from two different groups: symptomatic and asymptomatic infected employees. There were 104 COVID-19 infected employees at the hospital from April 2020 to February 2021. Female infected employees (52.9%) were more numerous male infected employees. Employees aged 21-30 years accounted for 53.84% of the total cases. The numbers of symptomatic and asymptomatic employees were 10 employees (9.6%) and 94 employees (90.4%), respectively. There was a significant difference between the symptomatic and asymptomatic groups in the numbers of lymphocytes (p = 0.03) and CRP (p = 0.046). There were no significant differences in the other laboratory results. Lymphopenia and increased CRP numbers more often occurred in the symptomatic group compared to the asymptomatic group. Therefore, these parameters can be an indicator for predicting disease severity. However, further research is needed with a bigger sample. Keywords: COVID-19, symptomatic, asymptomatic, Muhammadiyah University General Hospital of Malan

PENGARUH SMOTE DAN FORWARD SELECTION DALAM MENANGANI KETIDAKSEIMBANGAN KELAS PADA ALGORITMA KLASIFIKASI

A high accuracy value in the classification process can ideally be obtained if the number of classes in the dataset is balanced. In fact, the data obtained do not all have a balanced number of classes, thus reducing the performance of the classification algorithm. In addition to the problem of an unbalanced number of classes, the attributes involved in the calculation also affect the accuracy value, so it is necessary to choose which attribute is the most influential. In this study, one method of feature selection is used, namely Forward Selection. This method is used to select which features are the most influential. SMOTE, which is one of the over-sampling algorithms, makes data with fewer classes equal to those with many classes. The results show that in the car evolution dataset the use of SMOTE can increase accuracy by 6.12% and the use of SMOTE with forward selection can increase accuracy by 6.09%. In the glass identification dataset the use of SMOTE can increase accuracy by 9.65% and the use of SMOTE with forward selection can increase accuracy by 12.6%. The use of forward selection with SMOTE is more effective for datasets that have a small number of classes.Keywords: Forward Selection, K-NN, Klasifikasi, SMOT

Sistem Rekomendasi Wisata Magelang Menggunakan Metode Collaborative Filtering

Pariwisata telah menjadi kegiatan yang populer dan digemari oleh banyak orang, termasuk di Indonesia yang memiliki berbagai destinasi terkenal. Magelang, salah satu daerah di Indonesia, memiliki potensi pariwisata yang besar dengan ragam objek wisata, mulai dari sejarah hingga alam. Penelitian ini membahas tentang pengembangan sistem rekomendasi tempat wisata di Magelang menggunakan metode collaborative filtering. Data yang digunakan berasal dari kaggle.com, mencakup informasi rating dan profil pengguna. Analisis umur menunjukkan partisipasi tinggi dari kelompok usia 21-30 tahun, yang merupakan segmen aktif dalam wisata. Mayoritas pengguna berasal dari Pulau Jawa, menambah dimensi kebudayaan dalam penelitian. Metode penelitian ini melibatkan penggunaan collaborative filtering untuk menghasilkan rekomendasi tempat wisata berdasarkan preferensi pengguna. Pengujian dilakukan pada User_Id 1, yang menghasilkan rekomendasi beragam dengan prediksi skor sekitar 3,81 untuk tiga tempat utama. Hasil ini menunjukkan bahwa sistem rekomendasi dapat membantu pengguna menemukan destinasi yang sesuai dengan preferensi mereka. Kesimpulan penelitian ini menggarisbawahi potensi sistem rekomendasi untuk meningkatkan pengalaman wisata dan mendukung pengembangan sektor pariwisata di Magelang

Pembuatan Media Promosi Online Berupa Website pada Gutera Olah Pangan

Pasca pendemi Covid-19 yang terjadi di Indonesia telah banyak merubah gaya promosi para pelaku usaha. Banyak pelaku usaha UMKM (Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah) yang terdorong untuk memanfaatkan teknologi sebagai media promosi online agar mampu bersaing. Gutera Olah Pangan sebagai mitra merupakan UMKM yang bergerak di bidang makanan yang telah mempunyai produk berupa sari kacang hijau, olahan kacang, buah beku, katering, dan berbagai minuman buah. Menurut data dari BPS (Badan Pusat Statistik) tahun 2020 bahwa kendala terbesar UMKM adalah pemasaran atau penjualan produk dengan prosentase 48,60%. Kendala ini juga dialami oleh mitra yang sulit melakukan penjualan produk yang disebabkan oleh banyaknya produk makanan dan kencenderungan masyarakat memilih produk murah. Upaya promosi menggunakan marketplace dan media sosial telah dilakukan, tetapi belum berdampak signifikan terhadap penjualan. Oleh karena itu, dibutuhkan upaya lain berupa pemanfaatan website agar dapat mendukung kegiatan promosi yang telah dilakukan oleh mitra dan membangun brand image di masyarakat

Prediksi Harga Rumah menggunakan Machine Learning Algoritma Regresi Linier

The property sector plays a vital role in the global economy, especially regarding property price prediction, which is a complex challenge influenced by factors such as building size, number of rooms, location, and property condition. This study aims to build a property price prediction model using the Linear Regression algorithm. The data used in this research was obtained from Kaggle, consisting of 1460 data points on house prices in Ames, USA. The preprocessing phase includes handling missing data, outlier management, and feature standardization using StandardScaler to ensure data consistency. The linear regression model was trained and evaluated using R-squared (R²) and Root Mean Squared Error (RMSE) metrics. The evaluation results show an R² of 0.81, indicating the model explains 81% of the variation in house prices. Additionally, the RMSE value of 35,830.40 shows the model's relatively low and consistent error when tested with different data. Features such as overall house quality (OverallQual) and living area size (GrLivArea) significantly correlate with house prices. These findings demonstrate that linear regression is an effective tool for predicting property prices.  Sektor properti memiliki peran penting dalam perekonomian global, terutama dalam prediksi harga properti yang merupakan tantangan kompleks yang dipengaruhi oleh berbagai faktor seperti ukuran bangunan, jumlah kamar, lokasi, dan kondisi properti. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model prediksi harga properti menggunakan algoritma Regresi Linier. Data yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh dari Kaggle, yang mencakup 1460 data mengenai harga rumah di Ames, Amerika Serikat. Proses pra-pemrosesan mencakup pengelolaan data yang hilang, penanganan outlier, dan standarisasi fitur menggunakan StandardScaler untuk memastikan konsistensi data. Model regresi linier dilatih dan dievaluasi menggunakan metrik R-squared (R²) dan Root Mean Squared Error (RMSE). Hasil evaluasi menunjukkan R² sebesar 0.81, yang menunjukkan model dapat menjelaskan 81% variasi harga rumah. Selain itu, nilai RMSE sebesar 35,830.40 menunjukkan bahwa model memiliki kesalahan yang relatif rendah dan konsisten saat diuji dengan data yang berbeda. Fitur-fitur seperti kualitas rumah secara keseluruhan (OverallQual) dan luas ruang hidup (GrLivArea) memiliki korelasi signifikan dengan harga rumah. Temuan ini menunjukkan bahwa regresi linier adalah alat yang efektif untuk memprediksi harga properti. &nbsp

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN KREDIT USAHA MIKRO PADA BANK MANDIRI GOMBONG

ABSTRAKKetepatan dan kecepatan dalam mengambil keputusan menjadi suatu keharusan pada proses penentuan kredit sehingga akan banyak nasabah yang akan menerima hasil, apakah diterima atau ditolak pengajuan kreditnya, karena semakin banyak nasabah yang mengajukan kredit.Penelitian ini mengimplementasikan algoritma naïve bayes untuk membantu menentukan siapa yang berhak mendapatkan kredit khususnya Kredit Usaha Mikro. Algoritma Naive Bayes merupakan salah satu algoritma yang terdapat pada teknik klasifikasi. Bayesian classification adalah pengklasifikasian statistik yang dapat digunakan untuk memprediksi probabilitas keanggotaan suatu class. Bayesian classification didasarkan pada teorema bayes yang memiliki kemampuan klasifikasi serupa dengan decission tree dan neural network. Bayesian classification terbukti memiliki akurasi dan kecepatan yang tinggi saat diaplikasikan ke dalam database dengan data yang benar. (Kusrini dan Luthfi, 2009).Hasil penelitian ini menunjukkan tingkat akurasi naïve bayes dalam memecahkan masalah pengajuan kredit sebesar 85,33 %.Kata kunci :SPK, Naive Bayesian, Klasifikasi</jats:p

PENERAPAN METODE SCRUM PADA PENGEMBANGAN SISTEM INFORMASI PENCATATAN MAGANG

Pencatatan kegiatan magang masih menggunakan google form dan pengecekan dokumen menggunakan Microsoft Excel. Kendala pada pencatatan kegiatan magang yaitu perlu mengubah secara berkala dan data banyak sulit dikelola arsipnya. Solusi untuk mengatasi kendala dengan mengembangkan sistem informasi pencatatan dengan metode scrum. Implementasi dilakukan dengan tahapan product backlog, sprint planning, daily scrum, sprint review, dan sprint retrospective. Kebutuhan fitur beserta detail fitur sudah ditentukan oleh stakeholder. Implementasi fitur dilakukan bertahap sesuai sprint planning yang sudah ditetapkan. Evaluasi dilakukan melalui sprint review dan sprint retrospective. Hasil sprint review menunjukkan setiap hasil pengerjaan sudah sesuai dengan estimasi pengerjaan dengan penambahan dan perbaikan pada fitur pendaftaran kegiatan dan log book. Hasil sprint retrospective menunjukkan keseluruhan hasil pengerjaan sesuai product backlog dengan detail penamaan file otomatis yang perlu ditambahkan pada fitur pendaftaran kegiatan, konfirmasi kegiatan, dan download atau export. Pengembangan sistem informasi dengan metode scrum bisa menghasilkan output fitur secara cepat

Implementation of the Levenshtein Distance Algorithm and the Regular Search Expression Method for Detecting Typors in Javascript

Typing is an activity to write an article in printed form that has been assembled by a typewriter. With the rapid development of the times, typewriters were replaced by computers because they were efficient in making writing or text. a text or writing that is easy to understand in conveying information does not have word mistakes that result in unclear information being conveyed. In word processing applications such as Microsoft Office Word, it has the word suggestions and autocorrect word features which are very useful in checking an article where there are word errors in the writing. This research develops a javascript library to detect typo errors for writing wrong words and recommends the right words to change the wrong words. This study uses the Levenshtein Distance Algorithm and the Regular Search Expression method. The results of this study were successfully applied to the word recommendation feature in the library with an accuracy value of 50% and a precision level of 5%