Jurnal Sistem Informasi dan Sistem Komputer (SIMKOM)
Not a member yet
115 research outputs found
Sort by
Perancangan Ulang Sistem Informasi Balai Penjaminan Mutu Pendidikan (Studi Kasus: BPMP Sulawesi Tenggara)
Full text linkDi era perkembangan teknologi informasi dan komunikasi, peran lembaga pendidikan menjadi semakin penting. Balai Penjaminan Mutu Pendidikan (BPMP) adalah unit pelaksana teknis di bawah Kementerian Pendidikan, Kebudayaan, Riset, dan Teknologi yang bertanggung jawab untuk memastikan kualitas pendidikan di Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk merancang ulang sistem informasi Balai Penjaminan Mutu Pendidikan (BPMP) Sultra dengan memanfaatkan teknologi informasi. Metodologi Agile digunakan untuk pengembangan perangkat lunak, dengan menggabungkan PHP, HTML, CSS, JavaScript, MySQL, dan Bootstrap. Hasil penelitian menunjukkan bahwa perancangan ulang sistem informasi BPMP Sultra berhasil meningkatkan kualitas antarmuka, kemudahan navigasi, dan efisiensi pengelolaan data. Sistem ini juga memenuhi kebutuhan dan persyaratan pengguna, sehingga meningkatkan kualitas layanan pendidikan. Penelitian ini menyoroti pentingnya teknologi dalam meningkatkan kualitas pendidikan dan peran BPMP dalam memastikan kualitas pendidikan.Di era perkembangan teknologi informasi dan komunikasi, peran lembaga pendidikan menjadi semakin penting. Balai Penjaminan Mutu Pendidikan (BPMP) adalah unit pelaksana teknis di bawah Kementerian Pendidikan, Kebudayaan, Riset, dan Teknologi yang bertanggung jawab untuk memastikan kualitas pendidikan di Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk merancang ulang sistem informasi Balai Penjaminan Mutu Pendidikan (BPMP) Sultra dengan memanfaatkan teknologi informasi. Metodologi Agile digunakan untuk pengembangan perangkat lunak, dengan menggabungkan PHP, HTML, CSS, JavaScript, MySQL, dan Bootstrap. Hasil penelitian menunjukkan bahwa perancangan ulang sistem informasi BPMP Sultra berhasil meningkatkan kualitas antarmuka, kemudahan navigasi, dan efisiensi pengelolaan data. Sistem ini juga memenuhi kebutuhan dan persyaratan pengguna, sehingga meningkatkan kualitas layanan pendidikan. Penelitian ini menyoroti pentingnya teknologi dalam meningkatkan kualitas pendidikan dan peran BPMP dalam memastikan kualitas pendidikan
Rancang Bangun Aplikasi E-Agribusiness Untuk Meningkatkan Daya Saing Pertanian di Wilayah Desa Cileungsi Kecamatan Ciawi
Full text linkPertanian di Desa Cileungsi, Kecamatan Ciawi, menghadapi tantangan seperti distribusi hasil panen yang tidak efisien, ketergantungan pada pedagang perantara, dan keterbatasan akses pasar. Penelitian ini bertujuan merancang dan membangun aplikasi e-agribisnis berbasis website untuk meningkatkan daya saing agribisnis lokal. Dengan menggunakan metode Software Development Life Cycle (SDLC), penelitian ini mengembangkan aplikasi yang mencakup fitur manajemen produk, transaksi online, dan forum komunitas. Proses pengujian dilakukan menggunakan metode black box untuk menilai fungsionalitas sistem dan User Acceptance Testing (UAT) untuk mengukur kepuasan pengguna. Hasil pengujian menunjukkan aplikasi memiliki tingkat keberhasilan 94,12% dalam memenuhi kebutuhan fungsional, dengan rata-rata skor kepuasan pengguna sebesar 72,8%. Aplikasi ini dilengkapi fitur manajemen produk, transaksi online, dan forum komunitas, memberikan solusi komprehensif bagi petani dalam menghadapi kendala agribisnis. Dengan potensi penerapan yang luas, aplikasi ini diharapkan dapat meningkatkan daya saing sektor agribisnis di Indonesia.Pertanian di Desa Cileungsi, Kecamatan Ciawi, menghadapi tantangan seperti distribusi hasil panen yang tidak efisien, ketergantungan pada pedagang perantara, dan keterbatasan akses pasar. Penelitian ini bertujuan merancang dan membangun aplikasi e-agribisnis berbasis website untuk meningkatkan daya saing agribisnis lokal. Dengan menggunakan metode Software Development Life Cycle (SDLC), penelitian ini mengembangkan aplikasi yang mencakup fitur manajemen produk, transaksi online, dan forum komunitas. Proses pengujian dilakukan menggunakan metode black box untuk menilai fungsionalitas sistem dan User Acceptance Testing (UAT) untuk mengukur kepuasan pengguna. Hasil pengujian menunjukkan aplikasi memiliki tingkat keberhasilan 94,12% dalam memenuhi kebutuhan fungsional, dengan rata-rata skor kepuasan pengguna sebesar 72,8%. Aplikasi ini dilengkapi fitur manajemen produk, transaksi online, dan forum komunitas, memberikan solusi komprehensif bagi petani dalam menghadapi kendala agribisnis. Dengan potensi penerapan yang luas, aplikasi ini diharapkan dapat meningkatkan daya saing sektor agribisnis di Indonesia
Sistem Pakar Diagnosa Cepat Penyakit Ayam Potong Menggunakan Certainty Factor
Full text linkPenelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem cerdas berbasis aplikasi Android guna membantu peternak ayam potong di Kecamatan Moramo dalam mendiagnosa penyakit sejak tahap pembenihan hingga panen. Kendala utama yang dihadapi peternak adalah kurangnya pengalaman dan pemahaman dalam menangani penyakit ayam potong. Sistem ini menggunakan metode certainty factor untuk mengekspresikan tingkat keyakinan pakar dalam menentukan penyakit berdasarkan gejala yang terdeteksi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dirancang mampu memberikan diagnosis penyakit secara akurat serta memberikan solusi penanganannya. Pengujian terhadap 8 data menunjukkan akurasi sistem sebesar 87,5%, sementara perhitungan pada satu jenis penyakit mencapai tingkat keyakinan 96,92%. Implementasi sistem cerdas ini terbukti sangat membantu peternak dalam mengelola kesehatan ayam potong, meningkatkan efisiensi budidaya, serta mendukung keberlanjutan ekonomi masyarakat setempat.Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem cerdas berbasis aplikasi Android guna membantu peternak ayam potong di Kecamatan Moramo dalam mendiagnosa penyakit sejak tahap pembenihan hingga panen. Kendala utama yang dihadapi peternak adalah kurangnya pengalaman dan pemahaman dalam menangani penyakit ayam potong. Sistem ini menggunakan metode certainty factor untuk mengekspresikan tingkat keyakinan pakar dalam menentukan penyakit berdasarkan gejala yang terdeteksi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dirancang mampu memberikan diagnosis penyakit secara akurat serta memberikan solusi penanganannya. Pengujian terhadap 8 data menunjukkan akurasi sistem sebesar 87,5%, sementara perhitungan pada satu jenis penyakit mencapai tingkat keyakinan 96,92%. Implementasi sistem cerdas ini terbukti sangat membantu peternak dalam mengelola kesehatan ayam potong, meningkatkan efisiensi budidaya, serta mendukung keberlanjutan ekonomi masyarakat setempat
Sistem Pemantauan Angular Velocity Berbasis Transmisi Fiber Optik 150 Km dengan Topologi Ring
Full text linkPenelitian ini merancang sistem pemantauan angular velocity berbasis sensor gyroscope yang terintegrasi dengan media transmisi kabel fiber optik sepanjang 150 km menggunakan topologi ring. Sistem ini bertujuan untuk menyediakan solusi pemantauan data orientasi dan pergerakan sudut secara real-time dengan tingkat keandalan yang tinggi, khususnya di wilayah dengan risiko gangguan elektromagnetik. Data hasil pengukuran sensor dikirimkan melalui jaringan kabel fiber optik menggunakan perangkat industrial Ethernet switch dan modul SFP, kemudian divisualisasikan dalam dashboard berbasis C#. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem mampu mentransmisikan data tiga sumbu (X, Y, dan Z) secara stabil tanpa degradasi sinyal yang signifikan, serta memberikan notifikasi anomali secara langsung. Sistem ini berpotensi diterapkan pada aplikasi pemantauan struktur bawah laut dan sistem peringatan dini tsunami. Penelitian ini merancang sistem pemantauan angular velocity berbasis sensor gyroscope yang terintegrasi dengan media transmisi kabel fiber optik sepanjang 150 km menggunakan topologi ring. Sistem ini bertujuan untuk menyediakan solusi pemantauan data orientasi dan pergerakan sudut secara real-time dengan tingkat keandalan yang tinggi, khususnya di wilayah dengan risiko gangguan elektromagnetik. Data hasil pengukuran sensor dikirimkan melalui jaringan kabel fiber optik menggunakan perangkat industrial Ethernet switch dan modul SFP, kemudian divisualisasikan dalam dashboard berbasis C#. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem mampu mentransmisikan data tiga sumbu (X, Y, dan Z) secara stabil tanpa degradasi sinyal yang signifikan, serta memberikan notifikasi anomali secara langsung. Sistem ini berpotensi diterapkan pada aplikasi pemantauan struktur bawah laut dan sistem peringatan dini tsunami. 
Naive Bayes dan Decision Tree: Studi Kasus Klasifikasi Kepuasan Pelanggan E-Commerce
Full text linkPeningkatan belanja daring mendorong e-commerce untuk memahami kepuasan pelanggan melalui analisis ulasan otomatis. Studi ini mengevaluasi dan membandingkan kemampuan algoritma Naive Bayes dan Decision Tree dalam mengklasifikasikan tingkat kepuasan berdasarkan 5.000 ulasan dari platform Olist. Ulasan dikategorikan ke dalam tiga kelas, yaitu Tidak Puas, Netral, dan Puas. Pra-pemrosesan meliputi pembersihan data, ekstraksi fitur dengan TF-IDF, dan pembagian data 80% latih dan 20% uji. Evaluasi menggunakan metrik accuracy, precision, recall, F1-score, dan AUC. Naive Bayes menunjukkan akurasi lebih tinggi (80,70%) dibanding Decision Tree (73,90%) serta performa klasifikasi yang lebih stabil. Dengan demikian, Naive Bayes lebih efisien untuk klasifikasi kepuasan pelanggan berbasis teks pada ulasan e-commerce.Peningkatan belanja daring mendorong e-commerce untuk memahami kepuasan pelanggan melalui analisis ulasan otomatis. Studi ini mengevaluasi dan membandingkan kemampuan algoritma Naive Bayes dan Decision Tree dalam mengklasifikasikan tingkat kepuasan berdasarkan 5.000 ulasan dari platform Olist. Ulasan dikategorikan ke dalam tiga kelas, yaitu Tidak Puas, Netral, dan Puas. Pra-pemrosesan meliputi pembersihan data, ekstraksi fitur dengan TF-IDF, dan pembagian data 80% latih dan 20% uji. Evaluasi menggunakan metrik accuracy, precision, recall, F1-score, dan AUC. Naive Bayes menunjukkan akurasi lebih tinggi (80,70%) dibanding Decision Tree (73,90%) serta performa klasifikasi yang lebih stabil. Dengan demikian, Naive Bayes lebih efisien untuk klasifikasi kepuasan pelanggan berbasis teks pada ulasan e-commerce
Aplikasi Simulasi Prediksi Pemakaian Obat Kronis Dengan Metode Monte Carlo
Full text linkRumah Sakit Islam (RSI) Siti Rahmah Padang merupakan rumah sakit swasta yang memberikan pelayanan kesehatan, khususnya dalam pengelolaan penyakit kronis seperti diabetes, hipertensi, dan penyakit jantung. Penyakit kronis memerlukan pengelolaan yang sistematis, terutama dalam penggunaan obat, untuk mencegah komplikasi serius dan memaksimalkan efektivitas terapi. Metode Monte Carlo, sebagai pendekatan probabilistik, menawarkan simulasi berbasis angka acak untuk mengeksplorasi berbagai skenario pengobatan. Dengan mengimplementasikan metode ini dalam aplikasi simulasi, pasien dan tenaga kesehatan dapat memperoleh wawasan yang lebih baik terkait pengelolaan obat kronis, termasuk prediksi efektivitas obat, kepatuhan pasien, serta risiko efek samping. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi simulasi berbasis metode Monte Carlo guna membantu apoteker rumah sakit dalam proses pengolahan data, memperkirakan kebutuhan obat, dan meminimalkan kesalahan persediaan. Hasil simulasi menunjukkan bahwa pendekatan ini mampu memberikan informasi yang akurat dan efisien untuk mendukung pengambilan keputusan berbasis data. Selain itu, simulasi ini juga memungkinkan optimalisasi strategi pengelolaan stok obat.Rumah Sakit Islam (RSI) Siti Rahmah Padang merupakan rumah sakit swasta yang memberikan pelayanan kesehatan, khususnya dalam pengelolaan penyakit kronis seperti diabetes, hipertensi, dan penyakit jantung. Penyakit kronis memerlukan pengelolaan yang sistematis, terutama dalam penggunaan obat, untuk mencegah komplikasi serius dan memaksimalkan efektivitas terapi. Metode Monte Carlo, sebagai pendekatan probabilistik, menawarkan simulasi berbasis angka acak untuk mengeksplorasi berbagai skenario pengobatan. Dengan mengimplementasikan metode ini dalam aplikasi simulasi, pasien dan tenaga kesehatan dapat memperoleh wawasan yang lebih baik terkait pengelolaan obat kronis, termasuk prediksi efektivitas obat, kepatuhan pasien, serta risiko efek samping. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi simulasi berbasis metode Monte Carlo guna membantu apoteker rumah sakit dalam proses pengolahan data, memperkirakan kebutuhan obat, dan meminimalkan kesalahan persediaan. Hasil simulasi menunjukkan bahwa pendekatan ini mampu memberikan informasi yang akurat dan efisien untuk mendukung pengambilan keputusan berbasis data. Selain itu, simulasi ini juga memungkinkan optimalisasi strategi pengelolaan stok obat
Rancang Bangun Visual Novel Game Sebagai Media Pengenalan Interview Kerja
Full text linkProses rekrutmen pekerjaan semakin kompetitif, dan wawancara kerja menjadi bagian penting dalam seleksi karyawan. Maka dari itu, pelamar kerja perlu mempersiapkan dan mengenal wawancara kerja. Pada umumnya, pembelajaran untuk mengenalkan interview kerja masih menggunakan buku pedoman, video, dan lain-lain. Game dianggap sebagai alternatif media pembelajaran interaktif. Game diharapkan dapat memberikan simulasi wawancara, memperkenalkan konsep interview kerja, dan memberikan umpan balik langsung terhadap keputusan yang diambil pelamar. Visual Novel Game dibangun dengan menggunakan metode Game Development Life Cycle. Metode penelitian Research and Development (R&D) digunakan dengan subjek penelitian 33 orang. Evaluasi uji coba pada data pengukuran dari kuesioner memperoleh hasil bahwa pengukuran terhadap minat yang terbangun rata-rata sebesar 80,90%, SUS sebesar 81,21%, Game experience sebesar 81,51%, Net promotor score sebesar 86,66%, dan after game experience sebesar 80,66%. Hasil pengukuran ini menegaskan bahwa pemain memiliki minat yang baik untuk melihat interview kerja diterapkan dalam game dan tanggapan yang sangat baik secara keseluruhan.Proses rekrutmen pekerjaan semakin kompetitif, dan wawancara kerja menjadi bagian penting dalam seleksi karyawan. Maka dari itu, pelamar kerja perlu mempersiapkan dan mengenal wawancara kerja. Pada umumnya, pembelajaran untuk mengenalkan interview kerja masih menggunakan buku pedoman, video, dan lain-lain. Game dianggap sebagai alternatif media pembelajaran interaktif. Game diharapkan dapat memberikan simulasi wawancara, memperkenalkan konsep interview kerja, dan memberikan umpan balik langsung terhadap keputusan yang diambil pelamar. Visual Novel Game dibangun dengan menggunakan metode Game Development Life Cycle. Metode penelitian Research and Development (R&D) digunakan dengan subjek penelitian 33 orang. Evaluasi uji coba pada data pengukuran dari kuesioner memperoleh hasil bahwa pengukuran terhadap minat yang terbangun rata-rata sebesar 80,90%, SUS sebesar 81,21%, Game experience sebesar 81,51%, Net promotor score sebesar 86,66%, dan after game experience sebesar 80,66%. Hasil pengukuran ini menegaskan bahwa pemain memiliki minat yang baik untuk melihat interview kerja diterapkan dalam game dan tanggapan yang sangat baik secara keseluruhan
Interpolation Searching Algorithm Vs Algoritma Pencarian Tradisional: Analisis Efisiensi Memori dan Waktu Komputasi
Full text linkPenelitian ini bertujuan untuk membandingkan efisiensi memori dan waktu komputasi tiga algoritma pencarian: Sequential Search, Binary Search, dan Interpolation Search dalam bahasa C++. Pengujian dilakukan pada dataset terurut tanpa duplikasi sebanyak 100, 1.000, dan 10.000 data. Hasil menunjukkan Sequential Search paling hemat memori dengan rata-rata 12 byte pada semua dataset. Binary Search mencatat konsumsi memori tertinggi, terutama pada data besar (112 byte). Dari sisi waktu komputasi, Interpolation Search unggul pada dataset sedang (0,011 detik), sedangkan Sequential Search lebih cepat pada dataset kecil dan besar (0,019 dan 0,018 detik). Binary Search menunjukkan waktu komputasi paling tinggi (hingga 0,040 detik). Hasil ini menunjukkan bahwa pemilihan algoritma perlu mempertimbangkan ukuran dan pola distribusi data untuk mencapai efisiensi optimal.Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan efisiensi memori dan waktu komputasi tiga algoritma pencarian: Sequential Search, Binary Search, dan Interpolation Search dalam bahasa C++. Pengujian dilakukan pada dataset terurut tanpa duplikasi sebanyak 100, 1.000, dan 10.000 data. Hasil menunjukkan Sequential Search paling hemat memori dengan rata-rata 12 byte pada semua dataset. Binary Search mencatat konsumsi memori tertinggi, terutama pada data besar (112 byte). Dari sisi waktu komputasi, Interpolation Search unggul pada dataset sedang (0,011 detik), sedangkan Sequential Search lebih cepat pada dataset kecil dan besar (0,019 dan 0,018 detik). Binary Search menunjukkan waktu komputasi paling tinggi (hingga 0,040 detik). Hasil ini menunjukkan bahwa pemilihan algoritma perlu mempertimbangkan ukuran dan pola distribusi data untuk mencapai efisiensi optimal
Deteksi Jenis Tanaman Berdasarkan Bentuk Daun Menggunakan KNN
Full text linkIndonesia memiliki keanekaragaman hayati yang tinggi, termasuk ribuan spesies tanaman yang tersebar luas. Identifikasi jenis tanaman penting dalam bidang seperti pertanian, kehutanan, dan penelitian ilmiah. Penelitian ini mengembangkan sistem deteksi jenis tanaman berbasis bentuk daun menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN). Dataset gambar daun dikumpulkan dan diolah untuk mengekstraksi fitur morfologis, seperti tepi dan tekstur daun. KNN kemudian digunakan untuk mengklasifikasikan daun ke dalam jenis tanaman tertentu berdasarkan kemiripannya dengan sampel dalam dataset. Validasi dilakukan dengan membandingkan akurasi dari berbagai nilai k untuk menemukan konfigurasi terbaik. Hasilnya, algoritma KNN berhasil mencapai akurasi klasifikasi 94,44%, dengan akurasi sempurna pada daun Kembang Sepatu dan Singkong, sedangkan daun Jarak dan Ubi Malaysia memiliki akurasi 83%. Kombinasi fitur LBP dan HOG terbukti efektif dalam meningkatkan representasi morfologi daun.Indonesia memiliki keanekaragaman hayati yang tinggi, termasuk ribuan spesies tanaman yang tersebar luas. Identifikasi jenis tanaman penting dalam bidang seperti pertanian, kehutanan, dan penelitian ilmiah. Penelitian ini mengembangkan sistem deteksi jenis tanaman berbasis bentuk daun menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN). Dataset gambar daun dikumpulkan dan diolah untuk mengekstraksi fitur morfologis, seperti tepi dan tekstur daun. KNN kemudian digunakan untuk mengklasifikasikan daun ke dalam jenis tanaman tertentu berdasarkan kemiripannya dengan sampel dalam dataset. Validasi dilakukan dengan membandingkan akurasi dari berbagai nilai k untuk menemukan konfigurasi terbaik. Hasilnya, algoritma KNN berhasil mencapai akurasi klasifikasi 94,44%, dengan akurasi sempurna pada daun Kembang Sepatu dan Singkong, sedangkan daun Jarak dan Ubi Malaysia memiliki akurasi 83%. Kombinasi fitur LBP dan HOG terbukti efektif dalam meningkatkan representasi morfologi daun
Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Pada Tanaman Cabai Rawit Menggunakan Metode Teorema Bayes Berbasis Android
Full text linkPenelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pakar diagnosis penyakit pada tanaman cabai rawit. Sistem pakar merupakan suatu sistem yang berisi pengetahuan seorang pakar yang diterapkan untuk aktivitas dalam memecahkan masalah. Hal yang menjadi kendala dalam mendiagnosis penyakit cabai rawit adalah kurangnya bimbingan dan penyuluhan terkait budidaya tanaman cabai rawit maupun penanganan terhadap serangan penyakit serta kurangnya tenaga ahli untuk melakukan konsultasi. Sehingga diperlukan adanya suatu metode untuk membantu memecahkan masalah tersebut. Dalam penelitian ini penulis menggunakan metode Teorema Bayes. Bahasa pemrograman mobile yang digunakan untuk membuat sistem pakar daignosis penyakit cabai rawit berbasis Android yaitu bahasa pemrograman Java dengan menggunakan MySQL sebagai database. Sumber pengetahuan yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari 8 jenis penyakit dan 36 total gejala dengan 8 dataset sebagai basis pengetahuan sistem. Berdasarkan hasil pembahasan dan perhitungan didapatkan hasil persentase pengujian akurasi diagnosa antara pakar dengan sistem adalah 80%.Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pakar diagnosis penyakit pada tanaman cabai rawit. Sistem pakar merupakan suatu sistem yang berisi pengetahuan seorang pakar yang diterapkan untuk aktivitas dalam memecahkan masalah. Hal yang menjadi kendala dalam mendiagnosis penyakit cabai rawit adalah kurangnya bimbingan dan penyuluhan terkait budidaya tanaman cabai rawit maupun penanganan terhadap serangan penyakit serta kurangnya tenaga ahli untuk melakukan konsultasi. Sehingga diperlukan adanya suatu metode untuk membantu memecahkan masalah tersebut. Dalam penelitian ini penulis menggunakan metode Teorema Bayes. Bahasa pemrograman mobile yang digunakan untuk membuat sistem pakar daignosis penyakit cabai rawit berbasis Android yaitu bahasa pemrograman Java dengan menggunakan MySQL sebagai database. Sumber pengetahuan yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari 8 jenis penyakit dan 36 total gejala dengan 8 dataset sebagai basis pengetahuan sistem. Berdasarkan hasil pembahasan dan perhitungan didapatkan hasil persentase pengujian akurasi diagnosa antara pakar dengan sistem adalah 80%