BATIRSI - Bahari Teknik Informatika dan Sistem Informasi
E-Jurnal STMIK YMI Tegal adalah Batirsi yang dikemas memalui Open Journal System sebagai wadah penulisan ilmiah
LICENCE TERM Diterbitkan Oleh: LPPM STMIK YMI TEGAL p-ISSN: 2502-3691 (print), e-ISSN 2502-4361 (online) Jurnal Ilmu Komputasi STMIK Tegal: Bahari Teknik Informatika dan Sistem Informasi (BATIRSI) is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Implementasi Sistem Pakar Dengan Metode Forward Chaining Untuk Rekomendasi Ekstrakurikuler Berdasarkan Minat Siswa: Studi Kasus Pada SDN Pondok Betung 01
Kegiatan ekstrakurikuler memiliki peranan penting dalam mendukung pengembangan minat, bakat, dan keterampilan sosial siswa. Di SDN Pondok Betung 01, kegiatan ini menjadi bagian dari proses pendidikan non-formal. Namun, banyak siswa mengalami kesulitan dalam memilih ekstrakurikuler yang sesuai dengan potensi dan minat mereka. Hal ini disebabkan oleh kurangnya pemahaman terhadap diri sendiri serta tidak adanya sistem pendukung yang mampu memberikan rekomendasi secara tepat. Akibatnya, proses pemilihan menjadi asumsi pribadi dan tidak terarah, sehingga berdampak pada rendahnya partisipasi dan konsistensi siswa dalam mengikuti kegiatan ekstrakurikuler. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem pakar berbasis web menggunakan metode Forward Chaining untuk merekomendasikan kegiatan ekstrakurikuler yang sesuai dengan minat siswa. Sistem ini bekerja dengan menelusuri information input berupa minat dan preferensi siswa untuk dicocokkan dengan aturan yang telah ditentukan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem pakar ini mampu membantu siswa dalam memilih ekstrakurikuler secara lebih objektif dan terarah. Selain itu, sistem juga memberikan kemudahan bagi master dan pihak sekolah dalam memberikan arahan berdasarkan information yang substantial dan sistematis.
Copyright (c) 2025 BATIRSI - Bahari Teknik Informatika dan Sistem Informasi https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Transformasi Pembelajaran Sistem Peredaran Darah Melalui Media Interaktif Adobe Animate
Pembelajaran materi sistem peredaran darah manusia di SDN 2 Gandulan kelas V masih menghadapi kendala, terutama karena materi yang abstrak dan metode pembelajaran yang kurang variatif, sehingga berdampak pada rendahnya pemahaman siswa. Penelitian ini bertujuan mengembangkan media pembelajaran interaktif berbasis Adobe Animate untuk meningkatkan pemahaman siswa terhadap materi tersebut. Metode pengembangan yang digunakan adalah Multimedia Development Life Cycle (MDLC) dengan tahapan konseptualisasi, perancangan, pengumpulan materi, perakitan, pengujian, dan distribusi. Data dikumpulkan melalui observasi, wawancara, dan dokumentasi. Sistem dirancang menggunakan Unified Modeling Language (UML) yang meliputi use case, class, activity, dan sequence diagram. Media pembelajaran diuji melalui pre-test dan post-test pada 20 siswa kelas V. Hasil evaluasi menunjukkan peningkatan signifikan dengan rata-rata nilai pre-test sebesar 68,4% menjadi 82,6% pada post-test, meningkat sebesar 20,8%. Temuan ini mengindikasikan bahwa media pembelajaran interaktif berbasis Adobe Animate efektif dalam meningkatkan pemahaman dan keterlibatan siswa dalam proses pembelajaran sistem peredaran darah manusia.
Decision Support System for Poor Rice Acceptance Selection Using Simple Additive Weighting Jatibarang Kidul Village, Tegal Regency
Raskin (Poor Rice) is a food subsidy as a government effort to improve food security and provide protection to poor families through the distribution of rice which is expected to be able to reach poor families. However, in its field practice, the decision to determine the criteria for receiving rice that has already taken place usually does not refer to the criteria of the family iskin, resulting in the distribution of rice being misdirected. To help these problems, a decision support system will be built to assist in the distribution of targeted Raskin using Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM) calculations and the method used is the Simple Additive Weighting (SAW) method. This method requires the decision maker to determine the weight for each attribute. The total score for an alternative is obtained by summing all the multiplication results between the rating and the weight of each attribute. The results achieved in this study are the Raskin distribution decision support system that is right on target and in accordance with the specified criteria, thus minimizing fraud in determining prospective Raskin recipients.
Optimalisasi Pembelajaran Jarak Jauh pada Institusi Pendidikan di Indonesia melalui Platform E-Learning Berbasis Cloud Computing
Penelitian ini mengkaji penggunaan platform e-learning berbasis cloud dalam mendukung pembelajaran jarak jauh yang lebih efektif, efisien, dan inklusif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa teknologi ini memberikan berbagai manfaat, termasuk fleksibilitas akses, peningkatan kolaborasi antara siswa dan pendidik, efisiensi dalam pengelolaan data pembelajaran, serta pengalaman belajar yang lebih personal. Namun, tantangan seperti keterbatasan akses internet dan rendahnya literasi digital menjadi hambatan utama yang perlu diatasi. Dengan pendekatan kualitatif melalui studi kasus, penelitian ini menyoroti potensi cloud computing dalam memperluas akses pendidikan serta mendukung evaluasi pembelajaran secara real-time. Rekomendasi yang diberikan mencakup peningkatan infrastruktur teknologi, pelatihan literasi digital, pengembangan fitur inovatif, dan evaluasi berkala terhadap efektivitas platform. Temuan ini diharapkan dapat menjadi landasan bagi institusi pendidikan, pemerintah, dan penyedia teknologi untuk memaksimalkan penggunaan teknologi cloud computing dalam pembelajaran jarak jauh, sehingga menciptakan pendidikan yang lebih adaptif di era digital.
Cloud Computing: Solusi Efektif untuk Pengelolaan Data di Era Digital
Cloud computing telah muncul sebagai solusi efektif untuk pengelolaan data di era digital, menawarkan berbagai manfaat seperti efisiensi operasional, fleksibilitas, dan skalabilitas. Teknologi ini memungkinkan akses terhadap sumber daya dan aplikasi melalui internet, yang sangat penting dalam mendukung transformasi digital di berbagai sektor, termasuk industri manufaktur dan pendidikan. Meskipun memiliki banyak keuntungan, adopsi cloud computing juga menghadapi tantangan, terutama dalam hal keamanan data. Oleh karena itu, penting bagi organisasi untuk menerapkan metode enkripsi yang efektif dan kontrol akses yang ketat untuk melindungi data selama proses transfer. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan wawasan yang lebih dalam mengenai penerapan cloud computing, tantangan yang dihadapi, serta solusi yang dapat diimplementasikan untuk meningkatkan keamanan dan efisiensi operasional. Temuan penelitian ini menyoroti pentingnya cloud computing dalam praktik bisnis modern dan perannya dalam memfasilitasi pengelolaan data yang efisien.
Sistem Deteksi Malware Menggunakan Algoritma Naive Bayes pada Jaringan IoT
Penelitian ini membahas pengembangan sistem deteksi malware menggunakan algoritma Naive Bayes pada jaringan Internet of Things (IoT). Seiring dengan berkembangnya teknologi IoT, ancaman malware semakin meningkat, sehingga diperlukan mekanisme deteksi yang efisien dan efektif. Algoritma Naive Bayes dipilih karena kemampuannya dalam mengklasifikasikan data dengan cepat dan akurat, terutama dalam menangani data besar dan kompleks yang sering muncul pada jaringan IoT. Sistem ini mengumpulkan dan menganalisis data trafik jaringan, termasuk pola komunikasi dan aktivitas perangkat, untuk mendeteksi potensi ancaman. Pengujian dilakukan dengan menggunakan dataset yang berisi berbagai jenis malware yang menginfeksi perangkat IoT. Hasil pengujian menunjukkan bahwa algoritma Naive Bayes dapat mencapai tingkat akurasi yang tinggi dalam mendeteksi malware, dengan waktu pemrosesan yang relatif cepat. Sistem ini diharapkan dapat menjadi solusi yang efektif dalam meningkatkan keamanan jaringan IoT dengan meminimalkan potensi ancaman dari malware.
Dampak Kecerdasan Buatan Pada Pendidikan dan Pembelajaran Mahasiswa
Kecerdasan buatan (AI) telah menjadi inovasi utama dalam transformasi pendidikan, khususnya di bidang pembelajaran mahasiswa. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menyelidiki dampak AI pada proses belajar mengajar mahasiswa dengan menggunakan metode Systematic Literature Review (SLR). Metode SLR digunakan untuk mengidentifikasi, menganalisis, dan merangkum studi yang relevan dari berbagai sumber resmi. Proses ini mencakup pemilihan artikel berdasarkan kriteria inklusi dan ekslusi, analisis data, dan interpretasi hasil secara sistematis. Hasil penelitian menunjukan bahwa melalui teknologi seperti pembelajaran adaptif, chatbots, dan analisi data pendidikan, AI memberikan dampak positif dalam mempersonalisasi pembelajaran, menyederhanakan proses pembelajaran, dan meningkatkan pengembangan keterampilan mahasiswa. Namun, studi ini juga menyoroti tantangan penting, termasuk kesenjangan dalam akses kesenjangan dalam akses terhadap teknologi, potensi dehumanisasi dalam pendidikan, isu etika, dan perkindungan data, serta perlunya kebijakan strategis dan pendekatan holistic dalam penrapan AI guna memaksimalkan manfaatnya sekaligus mengatasi tantangan yang ada.
Pemanfaatan Drobox Untuk Penyimpanan Dan Berbagi Data Secara Digital
Dropbox merupakan salah satu platform penyimpanan berbasis cloud yang banyak digunakan untuk menyimpan dan berbagi data secara digital. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis efektivitas, fitur keamanan, serta kemudahan kolaborasi yang ditawarkan Dropbox dalam mendukung produktivitas pengguna. Metode penelitian yang digunakan adalah pendekatan deskriptif dengan studi kasus, yang melibatkan pengujian fitur Dropbox dalam skenario kerja nyata, termasuk unggah-unduh file, pengelolaan hak akses, dan pengaktifan fitur keamanan seperti enkripsi data dan autentikasi dua faktor. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Dropbox mampu memberikan kecepatan transfer data yang stabil, kemudahan akses di berbagai perangkat, serta perlindungan data yang memadai, meskipun masih bergantung pada kualitas koneksi internet. Temuan ini mengindikasikan bahwa Dropbox adalah solusi yang efektif untuk kebutuhan penyimpanan dan kolaborasi data, baik untuk pengguna individu maupun organisasi. Implikasi dari penelitian ini mencakup pentingnya pelatihan pengguna untuk mengoptimalkan fitur Dropbox dan pengembangan integrasi dengan aplikasi lain guna memenuhi kebutuhan kerja yang lebih kompleks.
Systematic Literature Review : Pemanfaatan Machine Learning dalam Berbagai Bidang
Kecerdasan buatan, khususnya pembelajaran mesin, telah menjadi alat penting dalam memecahkan berbagai masalah. Artikel ini mengkaji tiga kategori utama machine learning: pembelajaran terarah, tidak terarah, dan reinforcement learning. Tinjauan mendalam menunjukkan bahwa metode-metode ini masih relevan dalam konteks penelitian terkini dan memiliki potensi pengembangan. Fokus utama adalah mengeksplorasi kemungkinan penyempurnaan teknik yang ada untuk mengurangi beban komputasi dan meningkatkan kinerja algoritma. Hasil kajian diharapkan dapat memberikan wawasan baru dan menjadi referensi bagi peneliti untuk mengembangkan metode machine learning yang lebih efisien di masa yang akan datang.
Systematic Literature Review: Perbedaan Statistik dalam Perkiraan Cuaca Menurut BMKG Menggunakan Beberapa Metode
Metode perkiraan cuaca telah berkembang secara signifikan dengan implementasi berbagai pendekatan statistik oleh BMKG. Studi ini mengkaji secara sistematis metode statistik yang digunakan dalam perkiraan cuaca BMKG, membandingkan pendekatan Rantai Markov, Extreme Learning Machine (ELM), dan kuisioner. Melalui systematic literature review terhadap artikel dari tahun 2020-2024, hasil menunjukkan ELM mencapai akurasi tertinggi dengan MSE 0.0116, Rantai Markov memberikan variasi cuaca harian yang reliabel dengan probabilitas hujan ringan 43,3%, dan metode kuisioner menunjukkan tingkat pengaruh 62,5% dalam analisis dampak cuaca.
Pemanfaatan Google Drive Untuk Penyimpanan Data Penjualan Laptop Di Toko Republik Second.id
Pemanfaatan teknologi berbasis cloud, seperti Google Drive, semakin relevan dalam mengatasi tantangan penyimpanan data bisnis. Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi penerapan Google Drive sebagai solusi penyimpanan data penjualan di Toko Republik Second.id. Menggunakan pendekatan deskriptif kualitatif, penelitian ini melibatkan studi literatur, observasi, wawancara, dan dokumentasi untuk mengidentifikasi kebutuhan dan kendala serta mengevaluasi efektivitas implementasi Google Drive. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan Google Drive meningkatkan efisiensi pengelolaan data, keamanan melalui fitur backup otomatis, serta aksesibilitas dan kolaborasi tim tanpa risiko duplikasi data. Namun, ketergantungan pada koneksi internet menjadi tantangan utama yang perlu diatasi. Implikasi dari penelitian ini adalah pentingnya pemanfaatan teknologi cloud untuk mendukung pengelolaan data yang lebih aman, efisien, dan berkelanjutan, khususnya bagi bisnis kecil dan menengah di era digital.
Implementasi Sistem Basis Data Cloud Computing pada Industri VAPE
Penelitian ini membahas implementasi sistem basis data berbasis komputasi awan dalam industri vape. Dengan pertumbuhan industri yang cepat, kebutuhan pengelolaan data yang efisien menjadi semakin penting untuk mendukung pengembangan produk, analisis pasar, dan kepatuhan terhadap regulasi. Sistem berbasis cloud menawarkan solusi yang fleksibel dan skalabel untuk tantangan ini, memungkinkan akses real-time, efisiensi operasional, dan keamanan data. Studi ini menggunakan metode deskriptif kualitatif dengan pendekatan kajian literatur dan studi kasus. Hasilnya menunjukkan bahwa teknologi cloud computing mampu meningkatkan efisiensi operasional, fleksibilitas, dan keamanan data di industri vape. Meskipun demikian, tantangan seperti infrastruktur internet yang terbatas dan kekhawatiran privasi data tetap menjadi kendala utama. Penelitian ini memberikan kontribusi penting dengan menawarkan solusi berbasis cloud yang dapat meningkatkan standar industri, sekaligus memberikan cetak biru untuk implementasi teknologi serupa di industri lain.
Strategi Keamanan Data pada Database Cloud Computing Pencegahan dan Perlindungan untuk Pengguna Layanan
Cloud Computing telah menjadi solusi strategis bagi manajemen data dalam industri teknologi informasi, menawarkan pendekatan inovatif untuk berbagi sumber daya komputasi melalui jaringan internet. Penelitian ini bertujuan menganalisis strategi keamanan layanan database cloud dengan fokus pada aspek Confidentiality, Integrity, dan Availability (CIA). Metode penelitian menggunakan studi literatur melalui pengumpulan dan analisis jurnal-jurnal terkemuka dengan kata kunci layanan database cloud . Hasil penelitian mengidentifikasi berbagai ancaman keamanan dalam layanan database cloud, seperti ancaman internal, serangan eksternal, masalah kontrol akses, pemulihan data ilegal, pelanggaran jaringan, dan kompleksitas asal data. Setiap ancaman dianalisis dengan memperhatikan mekanisme pencegahan dan dampaknya terhadap keamanan data. Struktur keamanan yang diusulkan meliputi empat lapis: lapisan antarmuka pengguna, lapisan akses layanan, lapisan manajemen database, dan lapisan penyimpanan data. Penelitian menekankan pentingnya enkripsi, otentikasi, dan kontrol akses dalam melindungi kerahasiaan, integritas, dan ketersediaan data. Kesimpulan menunjukkan bahwa layanan database cloud dapat meminimalkan infrastruktur dan sumber daya manusia dengan biaya relatif murah, namun memerlukan disarankan untuk memperluas kajian dengan menggunakan jurnal dalam rentang waktu yang lebih panjang.
Analisis Penggunaan Google Drive dalam Manajemen Materi Pembelajaran
Era digital telah membawa transformasi besar dalam manajemen materi pembelajaran di perguruan tinggi. Penelitian ini bertujuan menganalisis penggunaan Google Drive sebagai alat manajemen pembelajaran berbasis teknologi cloud. Dengan metode studi literatur, penelitian ini mengidentifikasi manfaat, tantangan, dan solusi dalam implementasi platform ini. Hasil menunjukkan bahwa Google Drive menyediakan berbagai keunggulan, seperti penyimpanan terpusat, kolaborasi real-time, dan integrasi dengan sistem pembelajaran daring. Fitur-fitur ini memungkinkan aksesibilitas tinggi dan efisiensi dalam pengelolaan materi pembelajaran. Namun, penggunaan Google Drive menghadapi tantangan, termasuk ketergantungan pada koneksi internet dan keterbatasan pemahaman pengguna terhadap fitur platform. Untuk mengoptimalkan manfaat Google Drive, diperlukan pelatihan pengguna dan penguatan infrastruktur digital. Penelitian ini memberikan wawasan bagi pendidik dan pengambil kebijakan untuk memaksimalkan teknologi ini sebagai alat pendukung pembelajaran modern. Dengan demikian, Google Drive dapat berfungsi sebagai solusi inovatif untuk meningkatkan efektivitas proses pembelajaran di era digital.
Analisis Keamanan Data pada Layanan Cloud Computing: Studi Kasus Penyimpanan File di Google Drive
Penelitian ini mengevaluasi keamanan data pada layanan cloud computing dengan studi kasus Google Drive. Google Drive merupakan platform penyimpanan file yang banyak digunakan karena kemudahan akses dan fitur-fiturnya, termasuk enkripsi end to-end, autentikasi dua faktor dan deteksi aktivitas mencurigakan. Namun, risiko keamanan seperti akses tidak sah, serangan phishing, dan kebocoran data tetap menjadi tantangan yang memerlukan perhatian. Penelitian ini menggunakan pendekatan kualitatif-deskriptif melalui studi literatur, wawancara semi-terstruktur dan simulasi penggunaan untuk mengevaluasi efektivitas mekanisme keamanan yang diterapkan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa langkah keamanan yang diterapkan cukup efektif, tetapi celah keamanan tetap ada, terutama akibat rendahnya literasi digital pengguna. Analisis juga mengungkapkan bahwa kebijakan privasi yang diterapkan oleh Google Drive perlu ditingkatkan transparansinya agar pengguna dapat lebih memahami pengelolaan data mereka. Penelitian ini merekomendasikan penguatan protokol keamanan, edukasi literasi digital bagi pengguna, serta kolaborasi antara penyedia layanan pengguna.
Analisis Strategi Keamanan Data pada Layanan Komputasi Awan
Keamanan data merupakan salah satu isu krusial dalam implementasi layanan komputasi awan (cloud computing), terutama karena tingginya risiko terhadap privasi dan integritas data pengguna. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis strategi keamanan data yang mencakup empat aspek utama, yaitu otentikasi, kerahasiaan, kontrol akses, dan otorisasi. Metode penelitian melibatkan studi literatur dan analisis terhadap berbagai implementasi keamanan pada penyedia layanan cloud terkemuka, seperti Amazon Web Services (AWS), Dell, dan Oracle. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kombinasi otentikasi multifaktor, enkripsi data yang kuat, pengaturan kontrol akses berbasis kebijakan, serta otorisasi berbasis peran dapat meningkatkan perlindungan data secara signifikan. Pembahasan lebih lanjut menyoroti pentingnya pendekatan keamanan yang terintegrasi untuk menghadapi ancaman seperti Distributed Denial of Service (DDoS) dan serangan Man-in-the-Middle. Kesimpulan dari penelitian ini menegaskan bahwa adopsi strategi keamanan data yang komprehensif dan berbasis standar, seperti RSA dan AES, dapat meningkatkan kepercayaan pengguna terhadap layanan komputasi awan.
Revolusi Teknologi Komputasi Awan: Dampak dan Perubahannya dalam Meningkatkan Efisiensi Kehidupan Sehari-Hari
Komputasi awan telah menjadi teknologi transformatif yang mengubah cara masyarakat mengakses dan mengelola data dalam berbagai aspek kehidupan sehari-hari. Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi dampak komputasi awan dalam meningkatkan efisiensi kehidupan sehari-hari, dengan fokus pada aspek aksesibilitas, produktivitas, dan keberlanjutan teknologi ini. Metodologi penelitian menggunakan pendekatan kualitatif dengan desain eksploratif yang menggabungkan studi literatur, wawancara semi-terstruktur dengan para ahli, simulasi skenario penggunaan teknologi, dan studi kasus implementasi di berbagai sektor. Hasil penelitian menunjukkan bahwa komputasi awan telah secara signifikan meningkatkan efisiensi operasional melalui layanan seperti penyimpanan data, kolaborasi tim, pembelajaran daring, dan hiburan digital, meskipun masih terdapat tantangan seperti keamanan data, ketergantungan pada infrastruktur internet, dan kesenjangan digital terutama di daerah kurang berkembang. Penelitian ini mengimplikasikan perlunya kolaborasi komprehensif antara pemerintah, sektor swasta, dan organisasi internasional untuk mengatasi tantangan implementasi, serta pentingnya pengembangan strategi yang berkelanjutan dalam mengoptimalkan manfaat teknologi komputasi awan bagi masyarakat global.
Perbandingan Model KNN dan Regresi Linear untuk Prediksi Biaya EC2 AWS
Penelitian ini bertujuan membandingkan kinerja algoritma K-Nearest Neighbors (KNN) dan Regresi Linear dalam memprediksi biaya layanan Amazon EC2 berdasarkan data performa seperti jumlah vCPUs, kapasitas memori, dan bandwidth. Dataset yang digunakan diperoleh dari Kaggle dan telah melalui proses pembersihan, seleksi fitur, serta normalisasi. Algoritma KNN dioptimalkan dengan parameter k=3, sementara Regresi Linear memanfaatkan metode Least Squares. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa KNN memiliki performa terbaik dengan nilai R-squared (R²) sebesar 1.0, MAE mendekati nol, dan kesalahan prediksi yang nyaris tidak terdeteksi. Sebaliknya, Regresi Linear menghasilkan nilai R-squared sebesar 0.8759 dengan kesalahan yang lebih tinggi dibandingkan KNN. Hasil ini menunjukkan bahwa KNN lebih unggul untuk data dengan hubungan kompleks dan non-linier. Penelitian ini memberikan wawasan baru dalam memilih algoritma prediksi biaya layanan cloud, khususnya untuk layanan AWS EC2.
Analisis Peluang Dan Hambatan Terkait Usaha Mikro Di Desa Talang Padang Kabupaten Empat Lawang Pada Era Ekonomi Digital
Tujuan penelitian ini melakukan analisis peluang pertumbuhan prekenomian dan kendala hambatan dalam Usaha Mikro Kecil dan Menengah di era ekonomi digital, Dapat membantu dalam menghadapi tantangan teknologi dan inovasi. Dengan mendukung perkembangan Usaha Mikro Kecil dan Menengah secara inovasi dapat tetap bertahan dan berkembang di tengah gempuran persaingan global dan krisis ekonomi yang mungkin terjadi dalam lingkungan usaha, pengaruh sosial budaya dan nilai norma Masyarakat mempengaruhi kelangsungan usaha, Dengan adanya teknologi semakin maju dan canggih prekenomian pemasaran dapat berkembang dan semua jenis bisnis termasuk Usaha Mikro Kecil dan Menengah berperan penting dalam prekonomian , Adanya persaingan dalam dunia bisnis Usaha Mikro Kecil dan Menengah di Desa Talang Padang, Kabupaten Empat Lawang memang menjadi tantangan yang signifikan, terutama dengan masuknya lebih banyak pelaku usaha baru ke pasar. Dalam menghadapi persaingan ini, UMKM perlu mengadopsi model bisnis yang inovatif agar dapat berkembang dengan cepat dan efektif. Hal ini menjadi semakin penting mengingat perkembangan ekonomi digital yang semakin pesat saat ini.
Copyright (c) 2024 BATIRSI - Bahari Teknik Informatika dan Sistem Informasi https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
PROTOTYPE SMART GOR MENGGUNAKAN NODEMCU ESP8266 UNTUK KONTROL LAMPU OTOMATIS
Tujuan penelitian ini adalah membuat rangkaian alat untuk mengkontrol lampu berbasis internet of things yang dapat membantu pemilik GOR dalam memonitoring dan mengkontrol sebuah lampu dari jarak jauh menggunakan koneksi internet. Metode pengumpulan data dalam penelitian ini adalah observasI. Dalam melakukan perancangan prototype ini, digunakan flowchart (diagram alir) dengan menggunakan sofTware draw.io dan perancangan rangkaiainnya menggunakan software fritzing. Alat yang digunakan dalam membangun sistem prototype ini adalah relay, breadboard, nodemcu esp 8266, kabel jumper. Software yang digunakan untuk memasukkan perintah pada prototype adalah Arduino IDE Penelitian ini menghasilkan prototype sistem kontrol lampu berbasis internet of things dimana modul relay dapat menghidupkan dan akan mati dengan sendirinya sesuai durasi yang telah diinput.
Sistem Penunjang Keputusan terhadap Kepuasan Pelayanan Divisi Cash in Transit PT. Tunas Artha Gardatama dengan Menggunakan Metode Customer Satisfaction Index
Customer Satisfaction Index (CSI) merupakan suatu pendekatan untuk mengevaluasi seberapa puas pelanggan terhadap produk atau jasa yang diterimanya. Studi ini mengkaji berbagai strategi untuk mengembangkan CSI yang efektif dalam konteks organisasi jasa. CSI menggabungkan data kuantitatif dan kualitatif untuk menilai persepsi dan harapan pelanggan. Penelitian telah menunjukkan bahwa CSI dapat menjadi alat penting untuk mengidentifikasi area yang perlu ditingkatkan dalam layanan pelanggan dan memantau perubahan kepuasan pelanggan dari waktu ke waktu. Studi ini juga menyoroti tantangan dalam penerapan CSI, termasuk pengumpulan data yang konsisten dan interpretasi hasil yang akurat. Namun, CSI masih relevan dan efektif dalam meningkatkan pengalaman pelanggan secara keseluruhan.
Fakultas Teknik Informatika dan Komputer
Evaluation of Student WiFi Network Performance: Throughput, Delay, Jitter, and Packet loss analysis
In order to ensure that the quality of internet service is best for students, it is significant to evaluate the performance of the WiFi-based internet network. The researcher utilizes four parameters of QoS standard ITU, which are throughput, packet loss, jitter and delay as an analysis of Internet Quality Service in order to obtain a clear picture about the performance of internet networks. The research method applied in collecting data is through observation by taking data utilizing internet monitoring tools and then process these data to know the level of throughput, packet loss, delay, and jitter. The findings from this study can provide a description on the quality of network services for managers on campuses and may serve as guidelines for developing policies related to network services that support both academic and non-academic activities of students.
PENERAPAN ALGORITMA HYBRID ANT COLONY OPTIMIZATION (ACO) DAN LOCAL SEARCH DALAM MENINGKATKAN EFISIENSI PEMOTONGAN BAHAN BAKU
Pemotongan bahan baku yang dilakukan secara manual dapat memakan waktu yang cukup lama, memerlukan tenaga kerja yang signifikan, dan mengakibatkan penggunaan bahan baku yang lebih besar, yang pada akhirnya meningkatkan biaya produksi. Untuk mengatasi tantangan ini, penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan proses pemotongan objek bahan baku dalam industri mebel dengan menggunakan algoritma Hybrid Ant Colony Optimization (ACO) yang digabungkan dengan algoritma Local Search. Pendekatan awal penelitian ini melibatkan inisialisasi feromon, di mana setiap semut memulai rute dengan item dan stok bahan baku yang tersedia. Dalam upaya untuk memperbarui tingkat feromon, kami mengadopsi pendekatan yang mirip dengan MAX- MIN Ant System (MMAS), di mana hanya semut terbaik yang diizinkan meninggalkan jejak feromon di setiap iterasi. Setelah algoritma ACO menghasilkan solusi awal, langkah selanjutnya melibatkan penggunaan algoritma Local Search untuk memperbaiki solusi tersebut. Dengan menggabungkan keunggulan eksploras i ruang solusi oleh ACO dan kemampuan Local Search dalam mengoptimalkan solusi yang ada, pendekatan Hybrid ACO + LS diharapkan dapat menciptakan solusi yang lebih baik dan lebih efisien dalam waktu yang lebih singkat. Penelitian ini memiliki potensi besar untuk membantu industri mebel mengurangi waktu dan biaya dalam proses pemotongan bahan baku mereka. Dengan demikian, hasil penelitian ini memiliki dampak positif dalam meningkatkan efisiensi produksi dan mengurangi biaya produksi dalam industri mebel.
Identifikasi Jenis Buah Alpukat Melalui Sistem Pakar Berbasis Dempster Shafer
Alpukat adalah komoditas buah yang penting di Indonesia, khususnya di Pulau Jawa, dengan banyak jenis varietas yang beragam. Identifikasi jenis alpukat yang akurat menjadi kunci dalam strategi pemasaran dan budidaya. Penelitian ini mengemmikin sistem pakar berbasis Dempster- Shafer untuk mengidentifikasi jenis-jenis alpukat di Pulau Jawa. Metode ini memanfaatkan aturan kombinasi Dempster untuk menggabungkan informasi dari berbagai sumber, mengatasi ketidakpastian. Hasilnya, sistem ini dapat membantu pelaku agribisnis dengan akurasi yang tinggi dalam mengenali jenis buah alpukat, berkontribusi pada efisiensi dan efektivitas industri agribisnis setempat.
Otomatisasi Pengujian Aplikasi Blibli Menggunakan Selenium IDE
Dalam dunia e-commerce yang kompetitif, aplikasi seperti Blibli harus memastikan performa dan fungsionalitasnya tetap optimal untuk memberikan pengalaman terbaik bagi pengguna. Pengujian perangkat lunak yang efisien menjadi krusial dalam menjaga kualitas aplikasi. Artikel ini mengeksplorasi penggunaan Selenium IDE sebagai alat untuk mengotomatisasi pengujian aplikasi Blibli. Selenium IDE dikenal karena kemampuannya dalam merekam dan memutar ulang interaksi pengguna dengan aplikasi web, sehingga memudahkan tim pengujian dalam membuat skrip pengujian tanpa memerlukan penulisan kode yang kompleks.Penelitian ini melibatkan pembuatan dan eksekusi skrip pengujian otomatis menggunakan Selenium IDE untuk menguji berbagai fitur pada aplikasi Blibli berjalan dengan baik. Hasil menunjukkan bahwa Selenium IDE mampu meningkatkan efisiensi pengujian dengan mengurangi waktu yang dibutuhkan dibandingkan pengujian manual, sambil mempertahankan cakupan pengujian yang luas. Kesimpulannya, otomatisasi pengujian menggunakan Selenium IDE tidak hanya mempercepat proses pengujian tetapi juga meningkatkan konsistensi dan keandalan hasil pengujian, yang sangat penting untuk keberlanjutan aplikasi e-commerce.
Survei Strategi Pengujian Software Menggunakan Metode Systematic Literature Review
Pengujian perangkat lunak adalah proses penting dalam memastikan kualitas dan kehandalan perangkat lunak. Studi ini menggunakan pendekatan Systematic Literature Review (SLR) untuk mengidentifikasi dan meninjau berbagai strategi pengujian perangkat lunak yang dipublikasikan dalam literatur ilmiah. Hasil penelitian mengidentifikasi empat strategi utama: Unit Testing, Acceptance/Validation Testing, Integration Testing, dan System Testing. Setiap strategi memiliki kelebihan dan kekurangan yang harus dipertimbangkan dalam penerapannya. Unit Testing unggul dalam mendeteksi bug dini namun terbatas dalam menguji interaksi antar komponen. Acceptance/Validation Testing memvalidasi kebutuhan pengguna, tetapi kompleks dan memerlukan partisipasi pengguna akhir. Integration Testing menguji interaksi antar komponen namun tergantung pada ketersediaan komponen yang terintegrasi. System Testing menguji seluruh sistem namun membutuhkan biaya dan waktu lebih banyak. Pemilihan strategi yang tepat dapat meningkatkan kualitas perangkat lunak yang dihasilkan. Studi ini memberikan kontribusi dalam memahami dan meningkatkan strategi pengujian perangkat lunak, serta membantu para pengembang dan peneliti dalam memilih metode yang paling sesuai dengan kebutuhan proyek mereka, sehingga menciptakan perangkat lunak yang lebih handal dan sesuai dengan harapan pengguna.
Komparasi Penerapan Algoritma SVM dan NN dalam Memprediksi IHSG
Pada era digital ini, perkembangan teknologi informasi telah mengubah paradigma dalam berbagai aspek kehidupan termasuk di dalamnya pasar keuangan. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan dua algoritma machine learning yang populer, yaitu Support Vector Machine (SVM) dan Neural Network dalam memprediksi Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) dengan menggunakan data historis. Penelitian ini menggunakan desain kombinasi dari metode eksperimental, analisis kuantitatif, dan validasi model untuk mengevaluasi dan membandingkan kinerja kedua algoritma tersebut. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma SVM memiliki performa yang lebih baik dibandingkan Neural Network dalam hal akurasi prediksi IHSG, ditunjukkan oleh nilai RMSE dan MSE yang lebih rendah. Implikasi dari penelitian ini adalah penggunaan algoritma SVM dapat menjadi pilihan yang lebih efektif dalam pengembangan sistem informasi untuk prediksi harga saham, serta membuka peluang untuk penelitian lanjutan dalam mengeksplorasi kombinasi algoritma dan faktor-faktor eksternal guna meningkatkan akurasi prediksi.
Evaluation of Academic Information System Performance Using the IT Balanced Scorecard Method at the Palembang Open University
The rapid development of technology has an impact on the lives of people, both individuals and organizations responsible for monitoring technological progress. The transformation of information technology is carried out at an educational institution like the Palembang Open University to facilitate academic service, by creating academic information system services. The academic information system is running, then it is necessary to carry out a performance measurement analysis of the information system. Measurement of information system performance using the IT Balance Scorecard (IT BSC) method that is oriented to academic service performance according to the purpose. The measurement is carried out using the Capability Manurity Model (CMM) method to obtain a score or weight from the results of the analysis obtained. Then the analysis is done using four measuring perspectives with the Capability Manurity Models ( CMM) consisting of Corporate Contribution obtaining a measuring result of 3.1, Customer Orientation obtaining the measuring results of 3.2, Operational Excellence obtains the measurements of 3.1 and future Orientation receiving the measures of 2.75. Then level measurement is performed on academic information system services using IT Balance Scorecard (IT BSC), overall perspective measurements obtained Defined or level 3 equivalent results
Implementasi Metode Simple Additive Weighting (SAW) untuk Pemilihan Karyawan Terbaik di Popaye Futsal
Employees are one of the most important assets owned by a company in its efforts to maintain survival, development, ability to compete and earn profits. The selection process that uses manual methods and is not supported by technology can take a lot of time. The Simple Additive Weighting (SAW) method is a popular method and can be used to assist decision making by considering factors in one system, so that it can be the right solution for use in a decision support system to determine the best employees at Popaye Futsal. One of the reasons Popaye Futsal was used as a research site was because the owner was very supportive of research and was informed that there had been research on selecting the best employees but still using manual methods, therefore this research on selecting the best employees used a decision support system. There are several criteria used in determining the best employee, namely responsibility, work attitude, discipline, work performance, cooperation, the responsibility and achievement criteria are the biggest weights because these two criteria are very important for the assessment of the selection of the best employee. By using the Simple Additive Weighting (SAW) method, it is hoped that it can help Popaye Futsal in making decisions to choose the best employees with predetermined values.
Pengembangan Media Modul Mata Pelajaran Gambar Bentuk Pokok Bahasan Gambar Sketsa untuk Meningkatkan Hasil Belajar Siswa Kelas X DIPB di SMK Negeri 3 Lubuklinggau
Modul merupakan media pembelajaran yang bersifat self-instructional yang memuat satu konsep atau unit dari bahan pembelajaran.Berdasarkan hasil studi observasi awal di SMK Negeri 3 lubuklinggau, pembelajaran pada mata pelajaran gambar bentuk belum memiliki sumber belajar baik LKS maupun buku paket sehingga pembelajaran kurang maksimal serta siswa hanya terpaku pada guru dalam menerima materi.Oleh karena itu tujuan penelitian ini yakni menghasilkan produk modul sehingga dapat meningkatkan hasil belajar siswa. Pemilihan modul didasarkan pada karakteristik modul yang bersifat mandiri, dimana siswa tidak tergantung pada guru dalam menerima sebuah informasi atau materi. Langkah-langkah pengembangan menggunakan model Rowntree. Dengan menggunakan teknik pengumpulan data berdasarkan angket untuk ahli materi dan ahli media, sedangkan pengumpulan data berbentuk angket dan tes untuk siswa. Uji coba dilakukan di SMK Negeri 3 lubuklinggau dengan menggunakan sampel siswa kelas X DPIB. Untuk mengetahui keefektifan modul, maka dilakukan pree test dan post test yang kemudian dijadikan bahan perbandingan.Jika t hitung lebih besar dari table, maka hal ini menunjukkan bahwa hasil belajar siswa mengalami peningkatan. Kajian produk yang dihasilkan menunjukkan bahwa modul yang dikembangkan layak untuk dipakai. Hasil uji coba kelompok besar menunjukkan bahwa ada peningkatan yang signifikan antara pree test dan post test yaitu 15.73 > 2.04, dimana t hitung lebih besar dari t table. Sehingga dapa disimpulkan bahwa penggunaan modul dapat meningkatkan hasil belajar siswa kelas X DPIB SMK Negeri 3 Lubuklinggau.
Copyright (c) 2023 BATIRSI - Bahari Teknik Informatika dan Sistem Informasi https://creativecommons.org/licenses/by/4.0