Jurnal Online - Universitas Islam Kalimantan
Not a member yet
4346 research outputs found
Sort by
PERBEDAAN KEMATANGAN EMOSIONAL SISWA SMA DENGAN SANTRI PONDOK PESANTREN
No full textThis study aims to analyze the differences in emotional maturity between high school students (SMA) and students in Islamic boarding schools (santri). The main focus is to compare emotional maturity between these two groups in the context of different educational environments. Information sources were obtained through searches in various relevant sources, including national journals discussing the morals of students in Islamic boarding schools and outside boarding schools. The research method used was Literature Review with the aim of collecting, summarizing, and analyzing findings from previous research on emotional maturity of high school students and santri. Data collection was obtained by documenting relevant articles from similar studies. A total of 8 national journal articles were used in this study and were retrieved from the Google Scholar database
Rancang Bangun Aplikasi Parkir Masjid Berbasis Android dan Firebase
No full textPenelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan aplikasi monitoring parkir masjid berbasis Android yang menggunakan Firebase Realtime Database sebagai media penyimpanan dan sinkronisasi data secara langsung. Aplikasi yang dikembangkan ditujukan untuk membantu pengurus masjid dalam mengatur kapasitas parkir, jadwal salat, serta informasi kegiatan, sekaligus mempermudah jamaah dalam memperoleh data secara cepat melalui perangkat seluler. Proses pengembangan mengikuti model Waterfall yang meliputi tahapan analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, dan pengujian. Pada tahap evaluasi, pengujian dilakukan dengan metode black-box testing untuk memastikan setiap fungsi bekerja sesuai yang diharapkan, serta System Usability Scale (SUS) untuk mengukur tingkat kemudahan penggunaan aplikasi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa seluruh fitur berjalan stabil dan mampu menampilkan data secara real-time, sedangkan evaluasi SUS memperoleh skor rata-rata 88,17 yang berada pada kategori Excellent
IMPLEMENTASI SENSOR BERAT DAN GAS PADA SISTEM SORTASI TOMAT OTOMATIS
No full textProses penyortiran tomat pada tahap pascapanen di Indonesia hingga saat ini sebagian besar masih dilakukan secara manual. Kondisi tersebut menyebabkan tingginya tingkat kesalahan, ketidakkonsistenan hasil, dan rendahnya efisiensi waktu kerja. Keterbatasan tenaga manusia, faktor kelelahan, serta penurunan konsentrasi menjadi penyebab utama ketidakakuratan dalam proses penyortiran. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan sistem sortasi tomat otomatis berbasis mikrokontroler Arduino dengan mengintegrasikan sensor load cell HX711 untuk pengukuran berat pada tomat serta sensor gas MQ-135 dan MQ-3 untuk mendeteksi tingkat kesegaran tomat berdasarkan kandungan senyawa volatil. Metode penelitian meliputi perancangan mekanik dan elektrik, pemrograman, kalibrasi sensor, pengujian kinerja, serta analisis hasil. Sistem dirancang untuk mengklasifikasikan tomat ke dalam tiga kategori, yaitu medium (30–50 g), besar (51–70 g), dan tidak layak dikonsumsi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mengukur berat dengan akurasi dan mendeteksi tingkat kesegaran tomat dengan baik melalui variasi nilai sensor gas. Sistem ini terbukti dapat meningkatkan efisiensi waktu penyortiran dibandingkan metode manual serta menurunkan tingkat kesalahan pada klasifikasi tomat. Dengan demikian, sistem sortasi berbasis sensor ini dapat menjadi solusi inovatif, efisien, dan aplikatif untuk meningkatkan mutu serta produktivitas hasil pertanian tomat di Indonesia
Perbandingan Tree-Based Ensemble (Random Forest, XGBoost, LightGBM) dan Deep Learning untuk Prediksi Klik Iklan Online
No full textImplementasi dan evaluasi komparatif model tree-based ensemble (Random Forest, XGBoost, LightGBM) dan model deep learning (Multi-Layer Perceptron (MLP), Convolutional Neural Network (CNN), Recurrent Neural Network (RNN-LSTM)) untuk prediksi klik iklan online. Tujuan utama adalah untuk mengidentifikasi model yang paling efektif dalam menangani data tabular yang tidak seimbang. Metodologi penelitian mencakup pra-pemrosesan data yang komprehensif, termasuk penanganan nilai yang hilang dan penyeimbangan kelas menggunakan Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE). Model-model dilatih pada dataset iklan online dan dievaluasi menggunakan metrik Akurasi, Presisi, Recall, F1-Score, dan Area Under the Curve (AUC). Hasil menunjukkan bahwa model tree-based ensemble secara konsisten memberikan kinerja yang lebih seimbang dan kemampuan diskriminatif yang lebih tinggi (AUC), dengan XGBoost mencapai AUC tertinggi (0.7513) dan LightGBM menunjukkan Akurasi (0.7020) serta F1-Score (0.7791) yang kompetitif. Meskipun model deep learning mencapai Recall dan F1-Score yang tinggi, nilai AUC mereka secara signifikan lebih rendah, menyoroti tantangan adaptasi arsitektur deep learning untuk data tabular murni. Penelitian ini menegaskan keunggulan model tree-based ensemble untuk prediksi klik iklan pada data tabular
RANCANG BANGUN SISTEM MONITORING KUALITAS AIR OTOMATIS PADA BUDIDAYA IKAN AIR TAWAR
No full textPenelitian ini membahas perancangan dan implementasi sistem monitoring kualitas air secara otomatis pada budidaya ikan air tawar berbasis Internet of Things (IoT). Sistem dirancang menggunakan Arduino UNO sebagai pengendali utama sensor dan ESP32 sebagai modul komunikasi data ke Firebase Realtime Database. Parameter utama yang dipantau meliputi pH, suhu air, ketinggian air, dan curah hujan menggunakan sensor pH E201C, sensor suhu DS18B20, sensor ultrasonik HC-SR04, serta sensor ombrometer. Data hasil pembacaan ditampilkan pada aplikasi Android Studio untuk kemudahan pemantauan jarak jauh.Sistem memiliki dua mode, yaitu otomatis dan manual. Pada mode otomatis, Arduino mengontrol empat relay untuk mengatur pompa penguras, pompa pengisi air, pengaduk larutan kapur, dan saluran kapur berdasarkan kondisi pH dan tinggi air. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu membaca nilai pH dengan akurasi 98,4%, suhu dengan akurasi 99,1%, dan ketinggian air dengan toleransi ±0,5 cm. Fitur rain suspend membuat sistem berhenti bekerja saat hujan dan aktif kembali setelah hujan berhenti. Sistem ini dinilai efektif, efisien, dan stabil dalam menjaga kualitas air pada budidaya ikan air tawar
DETEKSI DINI KESEHATAN MENTAL MAHASISWA DENGAN MACHINE LEARNING: PERBANDINGAN ALGORITMA DECISION TREE DAN RANDOM FOREST
No full textKesehatan mental di kalangan mahasiswa merupakan isu yang semakin penting untuk diperhatikan, mengingat tingginya tekanan akademik dan sosial yang dapat memicu stres, kecemasan, hingga depresi. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan dan membandingkan dua algoritma machine learning, yaitu Decision Tree dan Random Forest, dalam mendeteksi potensi depresi pada mahasiswa berdasarkan data yang tersedia. Dataset yang digunakan diperoleh dari Kaggle dan mencakup berbagai variabel psikososial seperti tekanan akademik, stres finansial, dan riwayat pemikiran bunuh diri. Tahapan penelitian meliputi praproses data, pelatihan model, evaluasi performa menggunakan 5-fold cross validation, serta analisis feature importance. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model Decision Tree memiliki rata-rata F1 Score sebesar 0.8217, sementara Random Forest menunjukkan nilai 0.8098. Meskipun Decision Tree unggul secara metrik evaluasi dan efisiensi komputasi, Random Forest lebih stabil dan tahan terhadap overfitting. Kesimpulan dari penelitian ini merekomendasikan penggunaan algoritma Random Forest untuk sistem deteksi dini depresi mahasiswa, dengan tetap mempertimbangkan kelebihan Decision Tree dalam hal interpretasi hasil.Keywords: Kesehatan Mental, Mahasiswa, Machine Learning, Decision Tree, Random Forest, Deteksi Depresi
Alat Monitoring Denyut Nadi, Suhu, dan Tekanan Darah Berbasis Internet of Things (IoT)
No full textKesehatan manusia sangat bergantung pada fungsi alat vital, meliputi denyut nadi, suhu, dan tekanan darah. Ketiga parameter ini memainkan peran penting dalam menentukan kondisi kesehatan secara keseluruhan. Penelitian ini mengembangkan alat pengukuran dan sistem monitoring denyut nadi, suhu, serta tekanan darah yang bersifat portable dan berbasis Internet of Things (IoT) yang bisa beroperasi secara bersamaan. Alat pengukuran denyut nadi, suhu, dan tekanan darah berbasis Internet of Things (IoT) dikontrol menggunakan Arduino Uno R3 ATmega328P dan ESP32, serta dilengkapi dengan tiga sensor, yaitu pulse sensor digunakan untuk mengukur denyut nadi, sensor MLX90614 digunakan untuk mengukur suhu tubuh, dan sensor MPX5700DP digunakan untuk mengukur tekanan darah. Hasil pengukuran ditampilkan secara real-time pada layar LCD TFT 3,5 inci, serta dimonitoring melalui server Blynk dan data disimpan secara offline menggunakan Firebase. Hasil pengujian menunjukkan tingkat akurasi untuk pengukuran denyut nadi sebesar 85,46%, pengukuran suhu sebesar 98,97%, dan pengukuran tekanan darah untuk sistolik sebesar 91,16% dan untuk diastolik sebesar 81,58%. Berdasarkan hasil tersebut, dapat disimpulkan bahwa alat ukur ini memiliki tingkat keakuratan yang cukup serta menawarkan efisiensi dalam pengukuran karena seluruh parameter dapat diukur secara terintegrasi dalam satu perangkat
SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN BERBASIS GOOGLE MAPS UNTUK MONITORING DAN EVALUASI TITIK SAMPAH LIAR BERDASARKAN LAPORAN MASYARAKAT
No full textPermasalahan sampah liar di wilayah perkotaan masih menjadi tantangan serius dalam menjaga kebersihan dan estetika lingkungan. Kurangnya sistem yang terintegrasi antara masyarakat dan pemerintah menyebabkan keterlambatan dalam proses penanganan laporan sampah. Penelitian ini bertujuan mengembangkan Sistem Penunjang Keputusan (SPK) berbasis Google Maps untuk mendukung kegiatan monitoring dan evaluasi titik sampah liar secara real-time berdasarkan laporan masyarakat. Metodologi yang digunakan meliputi pengumpulan data lokasi melalui pelaporan digital masyarakat, pemrosesan data spasial dengan integrasi Application Programming Interface (API) Google Maps, serta penerapan metode Simple Additive Weighting (SAW) untuk menentukan tingkat prioritas penanganan setiap titik sampah. Sistem ini dirancang menggunakan pendekatan web-based application dengan antarmuka interaktif yang menampilkan peta lokasi, status laporan, dan hasil evaluasi prioritas. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu menampilkan sebaran titik sampah liar secara akurat dengan tingkat kesesuaian lokasi mencapai lebih dari 90%. Selain itu, penerapan metode SAW membantu pengambil keputusan dalam menentukan prioritas penanganan berdasarkan kriteria volume sampah, kedekatan dengan pemukiman, dan frekuensi laporan. Dengan demikian, sistem ini dapat menjadi alat bantu efektif bagi dinas lingkungan hidup dalam mempercepat respons terhadap laporan masyarakat serta meningkatkan efisiensi monitoring kebersihan lingkungan perkotaan
TRANSFORMASI DIGITAL GUNA OPTIMALISASI PENGOLAHAN DATA PEMESANAN JASA GENERAL CONTRACTOR PADA PT. GRIKSA MANDIRI PRASADA
No full textInovasi teknologi menjadi faktor penting dalam mendukung peningkatan kualitas pelayanan pada perusahaan berbasis jasa. PT Griksa Mandiri Prasada, sebagai penyedia layanan general contractor, masih mengandalkan proses konvensional dalam pengelolaan data pemesanan, yang berdampak pada kurang efisiennya proses administrasi, serta berpotensi mengalami kesalahan informasi. Penelitian ini bertujuan merancang sistem pemesanan jasa dengan menggunakan metode Rapid Application Development (RAD Metode RAD dipilih karena mampu mempercepat proses pengembangan sistem melalui tahapan perancangan yang iteratif dan partisipatif. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem baru mampu mengoptimalisasi pengelolaan data pemesanan, meningkatkan akurasi informasi serta pelaporan transaksi secara lebih efisien. Penerapan sistem ini membantu meningkatkan kecepatan, akurasi, dan efektivitas pelayanan di PT Griksa Mandiri Prasada, dengan demikian, penerapan sistem ini memberikan dampak positif terhadap efisiensi operasional dan kepuasan pelanggan
Implementation Of Corporate Social Responsibility In PT. Bkae's "Pesantren Mart" Program In Maintaining Reputation
Full text linkStudy This aim For analyze implementation of Corporate Social Responsibility (CSR) in companies , as well as identify obstacles that arise during the implementation process . CSR is understood as a corporate strategy in guard connection Good with public at a time strengthen image positive company . Research This use method qualitative with type study descriptive . Data obtained through interviews , observations , and documentation with five designated informants by purposive sampling. Data analysis was carried out with technique data reduction , data presentation , and data extraction conclusion . Research results show that the " Pesantren Mart" Program can maintain reputation of the Company PT Barajasa Kalimantan Abadi Energi, this matter This proven from response positive public in the process of implementing the " Pesantren Mart" program which states that PT Barajasa Kalimantan Abadi Energi is known from various activity social and activities religious , giving contribution to public through one of the the program namely the " Pesantren Mart" program with do stages implementation of Corporate Social Responsibility (CSR) in accordance with with existing stages . Obstacles encountered namely on the constraints communication namely constraint technical implementation and coordination between parties . In conclusion , the implementation of Pesantren Mart's CSR is running smoothly. Enough good and capable maintain PT BKAE's reputation as a company that cares to community and education programs Pesantren Mart PT Barajasa Kalimantan Abadi Energi (BKAE) in maintain reputatio