eJournal PoliTekniK TEGAL (Politeknik Harapan Bersama Tegal)
Not a member yet
3242 research outputs found
Sort by
Klasifikasi Penentuan Gizi Balita dengan Algoritma K-Nearest Neighbor (Studi Kasus: Puskesmas Bringin)
No full textProses penentuan status gizi balita yang dilakukan di Puskesmas Bringin menggunakan hitungan manual antropometri. Metode tersebut dirasa kurang dapat mendeteksi status gizi dalam waktu singkat karena pada perhitungannya cukup membutuhkan ketelitian sehingga kesalahan pengukuran dapat mempengaruhi akurasi dan validitas. Melalui penerapan algoritma K-nearest neighbors dalam penentuan gizi balita di Puskesmas Bringin diharapkan dapat memberikan solusi dari permasalahan yang ada. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membuat sistem klasifikasi penetuan gizi balita menggunakan metode K-Nearest Neighbor di Puskesmas Bringin. Metode penelitian menggunakan Extreme Programming dalam metode pengembangan sistem, kemudian dalam proses perancangan sistem menggunakan bahasa pemrograman PHP dan basis data MySQL. Hasil dari penelitian adalah sebuah sistem yang dapat digunakan untuk mempercepat dalam penentuan status gizi balita dan dapat membantu Puskesmas Bringin dalam melakukan penanganan kasus gizi balita
Rancangan Purwarupa Robot Line Follower Berbasis Arduino Nano Untuk Mendukung Project-Based Learning Pada Siswa Sekolah Menengah
No full textKesulitan dalam mengajarkan mata pelajaran robotika/automaton disebabkan karena tidak adanya peralatan sebagai sarana praktek yang disusun dengan sistematis menjadi sebab diadakannya penelitian ini. Sehingga tujuan penelitian ini adalah untuk mengembangkan purwarupa robot line follower sederhana berbasis Arduino Nano sebagai sarana untuk memperkenalkan robotika/automaton melalui teknik pembelajaran berbasis proyek untuk meningkatkan kemampuan STEM (Science, Technology, Engineering, and Mathematics) pada siswa sekolah menengah. Penelitian ini dilakukan dalam beberapa tahap, yaitu: studi literatur, perancangan, pengembangan, uji coba, dan evaluasi. Robot line follower ini dirancang untuk dapat dibangun dengan mudah oleh siswa dan memiliki fitur-fitur sederhana yang dapat diprogram menggunakan Arduino IDE. Robot akan dilengkapi dengan sensor dan aktuator. Juga menggunakan komponen yang banyak tersedia di pasaran, sehingga biayanya akan lebih murah dan dapat diadopsi oleh siswa dan sekolah di berbagai daerah. Hasil dari penelitian berupa purwarupa robot line follower yang berbiaya murah dan memiliki komponen yang mudah ditemukan, namun memiliki fitur yang mampu merangsang siswa dalam mengembangkan kemampuan motorik, pedagogik, dan computational thinking. Siswa yang mengikuti pembelajaran berbasis proyek dengan menggunakan purwarupa robot line follower ini mampu meningkatkan keterampilan STEM dan memiliki motivasi belajar yang lebih tinggi. Oleh karena itu, penelitian ini dapat memberikan kontribusi positif dalam pengembangan pendidikan STEM di Indonesia
Analisis Kepuasan Pengguna Dompet Digital Aplikasi Dana dengan Menggunakan Metode Ahp
No full textPerkembangan teknologi digital telah mendorong adopsi e-wallet salah satunya adalah aplikasi DANA. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kepuasan pengguna aplikasi DANA dengan menggunakan metode Analytic Hierarchy Process (AHP). Fokus penelitian ini adalah empat kriteria utama, yaitu Kemudahan Penggunaan, Keamanan, Kecepatan Transaksi, dan Layanan Pelanggan, untuk mengetahui tingkat kepentingannya terhadap kepuasan pengguna. Data dikumpulkan melalui kuesioner yang melibatkan 60 responden di wilayah Sukabumi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Kemudahan Penggunaan memiliki bobot prioritas tertinggi (46.3%), diikuti oleh Keamanan (34.5%), Kecepatan Transaksi (13.0%), dan Layanan Pelanggan (6.0%). Hal ini mengindikasikan bahwa pengguna lebih mengutamakan desain antarmuka yang sederhana dan intuitif serta perlindungan data pribadi yang kuat. Hasil uji konsistensi menunjukkan bahwa Consistency Ratio (CR) = 0.059, yang berarti hasil analisis konsisten dan valid.Penelitian ini menyarankan pengembang aplikasi DANA untuk terus meningkatkan kemudahan navigasi, memperkuat sistem keamanan dengan teknologi canggih, dan memastikan stabilitas performa transaksi Penelitian ini diharapkan memberikan kontribusi pada pengembangan aplikasi dompet digital di Indonesia dengan meningkatkan pemahaman terhadap kebutuhan dan preferensi penggun
Perbandingan Metode KNN dan Naïve Bayes dalam Deteksi Tingkat Stres Berdasarkan Ekspresi Wajah
No full textStress is a feeling in which a person feels under pressure, overwhelmed, and has difficulty in dealing with a problem. Stress can be caused by various factors, such as academic pressure, work, personal problems, or social environment. If not addressed immediately, stress can have adverse effects on an individual's health, such as causing high blood pressure, heart disease, sleep disturbances, and a decreased immune system, which makes a person more vulnerable to various diseases. Therefore, monitoring stress levels is very important to prevent more serious negative impacts. Generally, stress detection is done through consultation with a psychologist, but this method has a subjective nature and requires a lot of time and money. Therefore, this research develops a computer vision-based stress detection system using OpenCV and Dlib, with K-Nearest Neighbors and Naïve Bayes algorithms. The data of 500 samples is divided into 80% training data and 20% test data. Features were extracted, and stress was classified into three levels: low, medium and high. Evaluation using k-fold cross-validation (n_split=10, random_state=42) based on accuracy, precision, recall, and F1-score. The results showed that K-Nearest Neighbors with k=5 excelled with 74% accuracy, 73% precision, 73% recall, and 73% F1-score. Meanwhile, Naïve Bayes only achieved 52% accuracy, 51% precision, 48% recall, and 41% F1-score. This shows that KNN is more effective in stress level classification. However, the accuracy of the model is still limited due to the small amount of training data. Parameter optimization and dataset addition are required to improve the overall system performance
SCANOCULAR: Application for Early Detection of Eye Diseases Using AI and Blockchain Technology
No full textEye diseases such as cataracts, glaucoma, and diabetic retinopathy affect approximately 2.2 billion people globally, with 1 billion cases being preventable. In Indonesia, cataracts remain the leading cause of blindness. This research presents SCANOCULAR, a mobile application that integrates artificial intelligence (AI) and blockchain technology for early detection of eye diseases. The system utilizes a modified EfficientNetB4 Convolutional Neural Network (CNN) for analyzing eye images, achieving 95.50% accuracy, 95.92% precision, and 94.95% recall in cataract detection with an AUC of 0.9932. The blockchain implementation using Polygon Amoy platform ensures secure data transmission and storage while maintaining efficient transaction processing. Testing results demonstrate the system's capability in identifying various eye conditions while maintaining data integrity through blockchain verification. SCANOCULAR contributes to informatics by implementing a hybrid AI-blockchain architecture optimized for medical imaging applications, with a lightweight CNN model design that reduces computational requirements while maintaining diagnostic accuracy. This integration of technologies provides a potential solution for improving accessibility to eye disease screening and early intervention in Indonesia
Klasterisasi Pola Penjualan Menu Makanan pada Rumah Makan menggunakan Metode K-Means Clustering
No full textThe culinary industry is one of the fastest-growing business sectors in Indonesia, as evidenced by the increasing number of restaurants emerging across the country. This intense competition demands that each restaurant develop effective strategies to attract customers and enhance profitability. One such strategy is analyzing menu sales patterns. This study contributes to the field of informatics, particularly in the application of data mining and machine learning techniques to support strategic decision-making in the culinary sector. The K-Means Clustering method was employed to analyze 12,404 daily sales transactions from a restaurant. The sales data were collected and analyzed to identify groups of menu items with similar sales characteristics. The research stages included data preparation, processing using RapidMiner and Microsoft Power BI, and analysis of the Clustering results. The quality of the clusters was evaluated using the Davies-Bouldin Index, which yielded a score of 0.354, indicating good separation and compactness between clusters. The analysis revealed that the optimal number of clusters is five, representing categories of highly popular, moderately popular, and less popular menu items. The most popular items include Chicken Rice, Tea, Catfish Rice, Chicken, and Potato Fritter. Meanwhile, the least preferred menu items include Minced Meat, Beef Tendon Rice, Jackfruit Curry, Beef Tendon, and Tempe. This Clustering provides valuable insights for restaurants to focus on developing popular menu items and consider improving or removing those that are less favored. The implementation of these Clustering results supports strategic decisions related to ingredient inventory management, menu promotion, and improvements in operational efficiency and customer satisfaction
Continuity of Care pada Ibu Hamil Kurang Energi Kronik melalui Interprofesional Education
No full textKurang Energi Kronik (KEK) pada Bumil (Bumil) meningkatkan risiko anemia, pendarahan, dan terkait erat dengan stunting. Pada tahun 2023 di Puskesmas Montasik, ditemukan Bumil KEK 29 kasus (8%) berkontribusi terhadap prevalensi stunting 20%. Untuk menanggulangi masalah ini dilakukan pengabdian masyarakat melalui action research dengan pendekatan Continuity of Care (CoC) dan Interprofessional Education (IPE), melibatkan bidan, penanggung jawab program, kader, keluarga, dan mahasiswa kesehatan dalam memantau kenaikan berat badan Bumil KEK minimal 16 kg hingga akhir kehamilan. Proses meliputi sosialisasi konsep CoC dan IPE, pelatihan, dan penerapan teknologi pemantauan berat badan Bumil, pendampingan dan evaluasi, serta mendukung keberlanjutan kegiatan. Dari skrining periode Januari - Agustus 2024 diidentifikasi 20 Bumil KEK, primigravida(45%), rata-rata berat badan 42 kg, kadar hemoglobin 11 gram/dl (50%), LiLA 21,8 cm. Pendekatan CoC melalui IPE dan pemanfaatan teknologi pemantauan kenaikan berat badan Bumil berhasil menekan BBLR pada 5 persalinan Bumil KEK, mendukung kemandirian Bumil, dan keluarga memonitor perkembangan janin melalui rekomendasi kenaikan berat badan. CoC melalui IPE dan penggunaan teknologi pemantauan berat badan Bumil telah meningkatkankapasitas bidan dan penanggung jawab program dalam mendukung kemandirian Bumil dan keluarga memonitor kehamilan sehingga implementasi kegiatan lebih efektif dan efisien
Analisis SWOT dan Business Model Canvas (BMC) pada Perusahaan UMKM Supplier Unggas
No full textUMKM yang bergerak sebagai supplier unggas, yang memasok ayam atau bebek ke restoran dan rumah makan, masih merupakan bisnis yang relatif baru dan membutuhkan upaya pemasaran yang lebih intensif untuk menjangkau pelanggan yang lebih luas. Seiring dengan semakin ketatnya persaingan, perusahaan perlu aktif mencari distributor guna memperluas jaringan bisnisnya. Salah satu tantangan utama yang dihadapi adalah jumlah pelanggan yang masih terbatas karena status bisnis yang baru berkembang. Kurangnya pemahaman tentang inovasi bisnis dan cara membangun usaha yang efektif menjadi masalah utama yang perlu diselesaikan. Oleh karena itu, untuk mengatasi permasalahan tersebut, sangat diperlukan sosialisasi tentang konsep dan strategi bisnis melalui pendekatan Business Model Canvas (BMC) dan analisis Strengths, Weaknesses, Opportunities, and Threats (SWOT). Pendekatan ini akan menggunakan metode kualitatif, seperti Focus Group Discussion (FGD) dan Problem Solving, untuk merancang model bisnis yang lebih baik di perusahaan. Kegiatan sosialisasi ini bertujuan untuk memberikan pemahaman dan wawasan mengenai pentingnya penerapan BMC dan SWOT analysis dalam proses bisnis Perusahaan. Berdasarkan penilaian pemahaman pihak Perusahaan yang dilakukan setelah dilakukannya sosialisasi, pihak Perusahaan dapat mengetahui dan memahami pentingnya melakukan analisis prinsip-prinsip BMC dan SWOT dalam melakukan operasional bisnis mereka
Analisis dan Desain Tata Kelola Teknologi Informasi pada UMKM mengunakan Framework COBIT 2019
No full textUMKM mempunyai peran yang strategis untuk menciptakan lapangan kerja, menggairahkan ekonomi lokal, juga bisa menjadi dasar inspirasi inovasi juga kreativitas masyarakat. Penerapan Teknologi Informasi pada sebuah perusahaan dapat membantu perusahaan tersebut mencapai tujuan perusahaan meningkatkan efisiensi serta efektivitas. Dalam melakukan penerapan tata kelola teknologi informasi, dapat digunakan suatu kerangka kerja dan analisis desain COBIT (Control Objectives for Information and Related Technologies) 2019. Hasil analisis faktor desain COBIT 2019 yang telah dilakukan terdapat 1 Domain Posititf MEA03 Pengelolaan Kepatuhan terhadap Persyaratan Eksternal dan 4 Domain Negatif APO06 Pengelolaan anggaran dan biaya, APO12 Manajemen Risiko, APO14 Manajemen Data, dan BAI09 Manajemen Aset. Untuk Domain positif dapat dipertahankan maupun ditingkatkan hal tersebut, khhusus untuk domain negatif rekomendasi yang bisa diberikan adalah dengan memfokuskan sumber daya yang berkaitan dengan bidang teknologi informasi dan bidang keuanga
Analisis Perbandingan Kualitas Layanan Video Streaming pada Jaringan Seluler 5G di Jl. A.P. Pettarani, Makassar
No full textDengan berkembangnya teknologi jaringan seluler ke generasi 5G, layanan video streaming semakin menjadi bagian integral dari kehidupan sehari-hari. Namun, untuk dapat menikmati pengalaman yang optimal, kualitas layanan (QoS) menjadi krusial dalam mendukung kestabilan dan ketersediaan konten video secara real-time. Quality of service merupakan jaminan kualitas dari suatu jaringan, di mana pengguna jaringan bisa mendapat kualitas dari suatu jaringan dengan perbaikan yang disediakan dari jaringan tersebut. Ini dilakukan untuk meminimalisir dan mengetahui gangguan jaringan tersebut, sehingga jaringan internet mendapatkan performa yang maksimal. Software yang digunakan adalah wireshark,nPerf, dan speedtest. Penggunaan software ini dilakukan untuk membandingkan dan menganalisis parameter QoS yang terdiri dari throughput, packet loss, delay, dan jitter. Tujuannya agar mendapatkan software yang memiliki fitur yang mendukung dan mudah digunakan dalam menganalisis parameter QoS. Hasil yang didapat setelah dilakukan perbandingan yaitu wireshark mampu menangkap semua parameter QoS, nPerf juga mampu menangkap semua parameter QoS. Pada speedtest hanya mampu menangkap tiga parameter QoS yaitu throughput,packet loss, dan jitter. Dari hasil analisis dan perbandingan dapat disimpulkan bahwa software wireshark lebih di unggulkan karena mampu menangkap semua parameter QoS, namun dalam penggunaanya kurang efisien karena nilai dari parameter QoS harus di cari, berbeda dengan nPerf dan Speedtest yang memaparkan nilai tersebut di tampilannya