Portal Jurnal Universitas Serang Raya
Not a member yet
3166 research outputs found
Sort by
Pemeriksaan Kolesterol Darah dan Edukasi Penyakit Metabolik di Desa Rau-Rau Kecamatan Rarowatu Kabupaten Bombana Sulawesi Tenggara
Get PDFKadar kolesterol darah yang tinggi merupakan salah satu yang berkontribusi besar sebagai salah satu faktor terjadinya penyakit metabolik. Penyakit metabolik merupakan sekelompok kondisi yang terjadi bersamaan, sehingga meningkatkan risiko penyakit jantung. Desa Rau-Rau merupakan salah satu desa di Kecamatan Rarowatu, Kabupaten Bombana yang masih jarang bahkan tidak sama sekali masyarakatnya melakukan pemeriksaan kesehatan khususnya pemeriksaan kolesterol darah. Tujuan kegiatan pengabdian yang dilakukan adalah untuk mengetahui kadar kolesterol darah masyarakat di desa Rau-Rau Kabupaten Bombana sekaligus mengedukasi masyarakat setempat tentang penyakit metabolik. Metode pemeriksaan kolesterol yang digunakan adalah POCT (point of care testing) sedangkan untuk edukasi dilakaukan dengan cara diskusi dengan masyarakat setempat. Warga yang melakukan pemeriksaan kolesterol sebanyak 54 orang. Setelah dilakukan pemeriksaan, diperoleh kadar kolesterol tinggi (hiperkolesterolemia) sebanyak 13 orang, dan kadar kolesterol normal sebanyak 41 orang. Dengan adanya kegiatan pengabdian yang dilakukan, masyarakat setempat sangat antusias karena dapat mengetahui kadar kolesterol darah agar mereka dapat melakukan pencegahan secara dini supaya terhindar dari penyakit metabolik yang berbahaya bagi kesehatan
RANCANG BANGUN APLIKASI SISTEM INFORMASI INVENTORY MENGGUNAKAN METODE TREND LINIER BERBASIS WEB PADA BENGKEL
Get PDFPenelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun Sistem Informasi Inventory dengan metode Trend Linier pada bengkel UD.Barokah Motor. Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif dan pendekatan berorientasi objek. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data penjualan dan data stok barang pada bengkel UD.Barokah Motor selama 8 bulan mulai bulan September 2022 hingga April 2023. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Sistem Informasi Inventory yang dibangun dapat membantu UD.Barokah Motor dalam meningkatkan pengelolaan stok barang dan meramalkan permintaan barang dengan lebih akurat. Hal ini dapat berdampak pada peningkatan efisiensi dan efektivitas operasional bengkel, serta kepuasan pelanggan. Kesimpulan utama dari penelitian ini adalah bahwa Sistem Informasi Inventory dengan metode Trend Linier dapat menjadi solusi yang efektif untuk meningkatkan pengelolaan stok barang dan meramalkan permintaan barang pada bengkel.
Kata kunci: Sistem Informasi, Inventory, Metode Trend Linier, Waterfall Model, Perancangan
METODE SCRUM PADA RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI PELAPORAN HARIAN PEGAWAI BPS PROVINSI JAMBI
Get PDFUntuk meningkatkan akuntabilitas pegawai dalam melaksanakan kegiatan operasional dan pelayanan, Badan Pusat Statistik (BPS) Provinsi Jambi mengambil inisiatif dengan menghadirkan sistem yang dapat mengelola laporan kegiatan harian pegawai dan membantu pimpinan dalam mengawasi kegiatan operasional pegawai. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem informasi pelaporan harian pegawai pada Badan Pusat Statistik Provinsi Jambi agar dapat membantu pegawai dalam melakukan pengelolaan pencatatan dan perekapan berbagai kegiatan operasional dan pelayanan yang dilakukan setiap hari. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Scrum. Penelitian ini dilakukan dengan mengikuti seluruh tahap atau kegiatan sesuai dengan metode Scrum, meliputi sprint planning, sprint, daily scrum, sprint review, dan sprint retrospective. Setelah menyelesaikan empat sprint, hasil dari penelitian ini berhasil menghasilkan suatu sistem informasi yang dapat memenuhi seluruh kebutuhan fungsional. Selain itu berdasarkan hasil pengujian fungsionalitas menggunakan metode Black-Box testing secara manual dan otomatis menggunakan Katalon Studio didapatkan nilai fungsional bernilai 1 (satu) sehingga memenuhi aspek fungsionalitas dalam tingkat fungsionalitas sangat baik.
Kata kunci: Scrum, Sprint, Sistem Informasi, Laporan Harian
FACTORS MOTIVATING STUDENTS TO CONTINUE USING YOUTUBE AS A LEARNING AID POST-COVID-19 PANDEMIC
Get PDFDuring the COVID-19 pandemic, the process of teaching and learning had to be conducted online, such as through Zoom meetings, due to physical meeting restrictions, including in higher education. However, this was not entirely effective due to various factors, such as individual student learning preferences. To enhance comprehension, students utilized video-sharing platforms like YouTube, which, as it turns out, was effective. Hence, this study aims to investigate what factors motivate students (both school and university students) to continue using YouTube as a learning medium post-COVID-19 pandemic. A theoretical lens of the Expectation Confirmation Model is used with the addition of external variables: Perceived Herd and Parasocial Interaction. A total of 242 respondents from both educational levels in Manokwari Regency were obtained and analyzed using Partial Least Square - Structural Equation Modelling (PLS-SEM). The study\u27s results explain that students experience satisfaction in using YouTube, which motivates them in Manokwari to continue using it as a learning medium post-COVID-19. This satisfaction is influenced by variables such as confirmation (C), perceived usefulness (PU), and perceived herd (PH). However, the PU factor\u27s impact on continuance usage (CU) has a t-statistic value <1.96 and a p-value >0.05, indicating it lacks significant influence. There is also a rejection of the parasocial interaction (PI) variable\u27s influence on satisfaction (S). Furthermore, the use of control variables such as age and gender has shown significant influence on this study, with research findings indicating that age and gender significantly impact satisfaction and continuance usage.
Keywords: Control Variables, COVID-19, Expectation Confirmation Model, Parasocial Interaction, Perceived Herd, YouTub
PERANCANGAN SISTEM INFORMASI PENJUALAN PADA MR. CUCI LAUNDRY
Get PDFBasis data menjadi hal yang penting untuk membantu mempercepat proses pada suatu sistem informasi yang membuat bangunan data dapat memberi informasi kepada organisasi atau lembaga dalam batas waktu tertentu. Bagian penting dari teknologi informasi yang harus dimiliki oleh semua organisasi untuk memiliki suatu sistem informasi terpadu yang akan membantu menjalankan operasi dan mencapai tujuannya. Hal ini juga dapat membantu menyimpan dan mengolah data yang sangat besar. Selain itu, dirancang untuk menjadi mudah digunakan oleh pengguna dan menghindari kekacauan. Maka dari itu, tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengganti proses pelayanan manual menjadi pelayanan secara komputerisasi, dalam hal ini kami membuat sistem basis data pada Mr. Cuci Laundry dan memudahkan pelayanan yang prima. Metode yang digunakan pada penelitian ini yaitu deskriptif kualitatif dengan mengamati secara langsung kebutuhan dari pelanggan dan dilakukan beberapa tahapan seperti survey perusahaan, identifikasi masalahan, dan melakukan analisis. Berbagai software pendukung dapat digunakan untuk membuat rancangan informasi otomatis; salah satunya adalah Microsoft Access yang digunakan untuk membuat rancangan sitem transaksi untuk Mr. Cuci Laundry ini. Sehingga, hasil yang diperoleh dari penelitian ini yaitu terbentuknya rancangan sistem transaksi pada Mr. Cuci Laundry yang masih manual menjadi menggunakan bantuan sistem. Oleh karena itu, adanya sistem basis data diharapkan dapat memberikan layanan terbaik dan nyaman untuk pelanggan dengan mengganti proses pelayanan manual dengan layanan komputerisasi.
Kata kunci: Entity Relationship Diagram, Microsoft Access, Sistem Informasi, System Requirement, Usaha Laundr
OPTIMASI KLASIFIKASI DECISION TREE DENGAN TEKNIK PRUNING UNTUK MENGURANGI OVERFITTING
Get PDFPenelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan klasifikasi Decision Tree menggunakan teknik pruning untuk mengurangi overfitting pada dataset penyakit jantung Kaggle. Overfitting adalah masalah umum dalam pembelajaran mesin, ketika model terlalu cocok dengan data pelatihan dan kehilangan kemampuannya untuk menggeneralisasi data baru dengan baik. Teknik pruning, termasuk prepruning dan postpruning, diterapkan untuk membatasi kompleksitas model dan meningkatkan kemampuannya dalam mengklasifikasikan data baru. Hasilnya menunjukkan bahwa model dengan postpruning memiliki performa terbaik, dengan akurasi 0,8841, recall 0,8571, presisi 0,8571, dan skor F1 0,8571. Sebagai perbandingan, model dengan prepruning memiliki akurasi sebesar 0,8333, recall sebesar 0,8304, presisi sebesar 0,8304, dan skor F1 sebesar 0,7434. Peningkatan metrik ini menegaskan bahwa postpruning lebih efektif dalam mengurangi overfitting dan meningkatkan kemampuan generalisasi model. Dengan demikian, teknik postpruning dapat dianggap sebagai metode unggulan dalam mengoptimalkan kinerja Decision Tree Classifier untuk klasifikasi penyakit jantung. Penelitian ini diharapkan dapat berkontribusi pada pengembangan model prediksi yang lebih akurat dalam diagnosis penyakit jantung, sehingga membantu upaya pencegahan dan pengobatan yang lebih baik.
Kata Kunci: Decision Tree, Pruning, Prepruning, Postpruning, Overfitting, Heart Disease Dataset, Kaggle, Machine Learning, Classification, Model Optimization
SISTEM PEMETAAN TEMPAT PEMBUANGAN SAMPAH SEMENTARA MENGGUNAKAN TEKNOLOGI SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS
Get PDFPengelolaan sampah menjadi salah satu tantangan signifikan dalam perkembangan perkotaan, termasuk di Kecamatan Cipocok Jaya. Ketidakjelasan lokasi Tempat Pembuangan Sampah Sementara (TPS) seringkali menyebabkan akumulasi sampah yang tidak tertangani secara maksimal. Penelitian ini berfokus pada pengembangan sistem pemetaan TPS dengan memanfaatkan teknologi Sistem Informasi Geografis (SIG) untuk mempermudah identifikasi dan pengelolaan TPS di wilayah tersebut. Sistem ini memungkinkan visualisasi lokasi TPS, status, dan kapasitasnya secara real-time, sehingga memfasilitasi pengambilan keputusan yang lebih tepat oleh pihak pengelola dalam pengaturan dan distribusi TPS. Pendekatan yang digunakan dalam penelitian ini mencakup pengumpulan data spasial TPS, analisis geografis, serta perancangan sistem berbasis web yang terintegrasi dengan peta digital. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan SIG dapat meningkatkan efisiensi dalam pengelolaan lokasi TPS dan memberikan akses informasi yang lebih mudah bagi masyarakat serta pemerintah daerah. Dengan demikian, sistem ini memiliki potensi sebagai solusi yang efektif dalam memperbaiki pengelolaan sampah serta mendukung upaya menjaga kebersihan lingkungan.
Kata kunci: Sistem Informasi Geografis, Tempat Pembuangan Sampah Sementara, Pemetaan, Kecamatan Cipocok Jaya, Pengelolaan Sampah
PERBANDINGAN OPTIMIZER, BATCH SIZE DAN EPOCH PADA METODE CONVOLUTION NEURAL NETWORK
Get PDFBuffalo meat and beef are two types of red meat that are widely consumed by the public. The demand for meat increases every year. However, not all types of meat can be eaten by Indonesians, such as pork, so the price of pork in Indonesia is lower than the price of beef and buffalo. In general, the texture and colour of pork, beef and buffalo are almost the same. In the introduction of meat, it is only done directly from the colour, texture, and fibre of the type of meat. However, meat circulating in the community is often mixed between beef, buffalo meat and pork. Distinguishing beef, buffalo and pork must first recognise the characteristics of each type of meat, because there are limitations to the human sense of sight in distinguishing between them. In the use of technology with the help of digital images to determine the most optimal optimizer, batch size and epoch in meat classification, using the Convolutional Neural Network (CNN) method with NasNetmobil Architecture. The data set used is 3000 images divided into three classes, with a division of 2400 training data images, 300 testing data images, 300 validation data images. The results showed that the Adam optimiser, batch size 62 and epoch 20 produced an accuracy of 99.00% and a loss value of 0.0243.
Keywords: Convolutional Neural Network, Buffalo and Beef Classification
PREDIKSI HARGA BERAS MENGGUNAKAN METODE RECURRENT NEURAL NETWORK DAN LONG SHORT-TERM MEMORY
Get PDFBeras merupakan makanan pokok utama di Indonesia, beras adalah salah satu faktor penting dalam perdagangan dan perindustrian bahan pangan. Selain itu, Indonesia adalah salah satu negara penghasil beras terbesar di dunia. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membuat pemodelan pengolahan data untuk prediksi yang mendekati data aktual. Metode Data Mining yang menyajikan pendekatan yang dapat digunakan oleh faktor-faktor seperti produksi, pasokan beras, dan permintaan. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah harga rata-rata beras dari penggilingan dari Badan Pusat Statistik. Data ini mencakup informasi tentang harga beras 2013 - 2023 yang disajikan setiap bulan. Langkah pertama dalam penelitian ini adalah melakukan pra-pemrosesan data dengan menggunakan metode KDD dalam menyesuaikan dataset yang sudah di peroleh untuk mempermudah proses forecasting. Setelah itu, langkah selanjutnya adalah menerapkan metode Data Mining yaitu Recurrent Neural Networks (RNN) dan Long Short-Term Memory, hasil penelitian ini di peroleh untuk model RNN dengan RMSE terkecil yaitu 0.73 pada kategori harga beras medium dan untuk model LSTM dengan nilai MAE terkecil yaitu 2.31 pada kategori harga beras luar kualitas. Perbedaan dengan penelitian terhaulu adalah dengan menambahkan metode RNN pada konteks peramalan harga beras sehingga dapat menambah variasi atau melengkapi dalam konteks peramalan harga beras
IMPLEMENTASI ALGORITMA RC4 PADA SISTEM INFORMASI KOPERASI VIRTUAL BAWASLU PROVINSI SULAWESI TENGAH VIRTUAL BAWASLU
Get PDFKoperasi merupakan hal yang penting bagi kemajuan ekonomi Indonesia yang berlandaskan kekeluargaan dan gotong royong. Perkembangan teknologi berupa internet dapat digunakan untuk mempermudah operasional koperasi, dan keamanan data di dalamnya tetap terjaga. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan kualitas koperasi Bawaslu khususnya di Sulawesi Tengah, dan mempermudah menghubungkan koperasi dengan mitra serta bertujuan untuk mengamankan suatu transaksi yang dilakukan oleh karyawan dengan mitra nantinya tanpa adanya keamanan saat melakukan transaksi maka sangat berbahaya karena pihak-pihak lain yang tidak bertanggung jawab akan memanfaatkan celah keamanan tersebut sehingga dapat merugikan karyawan nantinya. Oleh karena itu penelitian ini menggunakan metode kriptografi dengan menggunakan algoritma RC4. Algoritma RC4 digunakan untuk enkripsi barcode pada saat melakukan transaksi. Jika id dari barcode telah diamankan, maka kecil kemungkinan pihak lain yang tidak bertanggung jawab dapat menggunakan barcode tersebut. Algoritma ini digunakan karena efektif, mudah diimplementasikan, dan ringan. Pengembangan sistem menggunakan bahasa pemrograman PHP dengan menggunakan framework Laravel. Pengujian sistem menggunakan Blackbox dan juga metode BIG-O. Hasil penelitian berdasarkan pengujian bahwa aplikasi dengan menggunakan Algoritma RC4 berjalan dengan baik karena proses enkripsi berhasi