EXPERT
Not a member yet
201 research outputs found
Sort by
Implementasi K-Means pada Klasterisasi Data Intervensi Prioritas Penerima Bantuan Sosial
Full text linkImplementation of K-Means in Clustering Data for Priority Social Assistance Recipients. There are various types of social assistance financed through the State Budget (APBN), such as Non-Cash Food Assistance (BPNT), Family Hope Program (PKH), Cash Social Assistance (BST), Micro Business Productive Assistance (BPUM), Set Top Box (STB) Assistance, Basic Food Assistance, Contribution Assistance Recipients (PBI), Pre-Employment Assistance, and People's Business Credit Assistance (KUR). South Lampung Regency is currently ranked third with 145.85 thousand poor people. The need for clustering data on types of social assistance is an effort by the government to intervene in the priority of recipients of Social Assistance (Bansos) to be right on target. K-means is a method used to group similar and correlated objects in a non-hierarchical clustering. This research aims to test the accuracy of K-Means algorithm data clustering. The results of testing the implementation of the K-Means algorithm in clustering data on priority interventions for social assistance recipients obtained the closest distance value to the Centroid, namely C1 = 768, C2 = 1152, and C3 = 192. The findings of this study indicate that the implementation of the K-Means algorithm in data clustering is quite accurate and is expected to be used as a solution for priority interventions for social assistance recipients to be right on target
SPK Menggunakan Metode AHP untuk Pemberlakuan Lockdown di Kecamatan yang Terdampak Covid-19 di Kota Bandar Lampung
Full text linkDSS Using AHP Method for Implementing Lockdown in Covid-19 Affected Subdistricts in Bandar Lampung City. The world is facing a pandemic caused by a virus. Corona Virus Disease 2019 (Covid-19) has resulted in a high number of deaths and patients infected with Covid-19. The transmission of the virus between individuals is very easy and rapid. Several countries have implemented their own policies to break the chain of transmission of Covid-19. Indonesia has implemented one such policy, namely Large-Scale Social Restrictions (PSBB), which has been applied in several cities. To assist the Kota Bandar Lampung district government in determining which subdistricts should implement the Large-Scale Social Restrictions (PSBB) system, a decision support system using the AHP method has been developed. The expected outcome is the successful development of a Decision Support System that can be used to assist the Kota Bandar Lampung district government in implementing the PSBB policy in its territory. decision support system (DSS) has been successfully developed using the AHP method. The coding for this system is designed to produce results that are visually and functionally equivalent to those obtained using manual AHP calculations. The key difference is that manual calculations do not allow for real-time data visualization, while the system's automated processing is significantly faster. This DSS can be used to support Lockdown decisions in Covid-19 affected subdistricts in Bandar Lampung City. It is important to emphasize that this system is not intended to replace decision-makers but rather to serve as a tool to provide recommendations for Lockdown implementation
Optimasi Naïve Bayes Classifier Menggunakan Particle Swarm Optimization Pada Klasifikasi Data Penerima Bantuan Sosial
Full text linkKlasifikasi data pada studi kasus data penerima bantuan sosial berfungsi untuk mengklasifikasi berdasarkan label atau kelas yang menjadi indikasi rekomendasi penerima bantuan social. Naive Bayes Classifier (NBC) adalah salah satu metode atau algoritma klasifikasi dalam data mining yang memiliki kecepatan tinggi. Namun, asumsi tersebut tidak selalu tepat sehingga dapat mempengaruhi tingkat keakuratan. Hal ini disebabkan oleh waktu yang lama dan akurasi prediksi yang masih belum optimal. Untuk mengatasi masalah tersebut, perlu dilakukan optimasi terhadap NBC agar dapat bekerja lebih optimal dalam berbagai kondisi dataset. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan algoritma Naïve Bayes Classifier menggunakan Particle Swarm Optimization guna meningkatkan akurasi dalam proses klasifikasi penerima bantuan sosial. Berdasarkan pengujian optimasi Naive Bayes menggunakan PSO menghasilkan nilai optimal dari parameter model yang meningkatkan akurasi klasifikasi. Dalam pengujian dengan 10 data, PSO berhasil mengoptimalkan parameter Naive Bayes sehingga 9 dari 10 data diklasifikasikan dengan benar sebagai penerima bantuan, dan 1 data diklasifikasikan sebagai bukan penerima bantuan. Nilai fitness dari model yang dioptimalkan mendekati 0.9 (90% akurasi), menunjukkan bahwa PSO efektif dalam menyesuaikan parameter untuk meningkatkan performa Naive Bayes. Maka hal ini dapat di simpulkan bahwa penggunaan algortima PSO, model Naive Bayes menjadi lebih akurat dan andal dalam klasifikasi data, khususnya dalam konteks pengambilan keputusan untuk menentukan penerima bantuan sosial
Analisis Kerentanan Aplikasi Web E-commerce Berdasarkan Standar OWASP Top 10: Studi Kasus pada Situs Kopi Lampung Nusantara
Full text linkPenelitian ini bertujuan untuk menganalisis kerentanan keamanan pada aplikasi web e-commerce Kopi Lampung Nusantara menggunakan standar Open Web Application Security Project (OWASP) sebagai acuan utama. Standar OWASP Top 10 diterapkan untuk mengidentifikasi jenis-jenis kerentanan paling umum yang memiliki risiko tinggi terhadap aplikasi web. Metode penelitian melibatkan pengujian penetrasi yang bertujuan untuk mengungkap potensi celah keamanan yang dapat mengancam keamanan data pengguna serta integritas sistem. Hasil pengujian menunjukkan adanya beberapa kerentanan kritis, termasuk PII Disclosure yang berisiko terhadap privasi pengguna, absennya Anti-CSRF Tokens yang meningkatkan risiko serangan Cross-Site Request Forgery (CSRF), serta kurangnya header keamanan seperti Content Security Policy (CSP) dan X-Content-Type-Options. Temuan ini menggarisbawahi pentingnya penerapan standar keamanan OWASP dalam pengembangan dan pemeliharaan aplikasi web, terutama pada sektor e-commerce yang rentan terhadap serangan siber
Penerapan Metode Saw pada Penilaian Kinerja Anggota Resmob Polda Metro Jaya
Full text linkPenilaian kinerja anggota Polri memegang peranan penting dalam menjaga efisiensi dan kualitas pelayanan publik, namun sistem yang ada sering kali menghadapi tantangan subjektivitas. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode Simple Additive Weighting (SAW) pada penilaian kinerja anggota Subdit 3 Resmob Unit 3 Direktorat Reserse Kriminal Umum Polda Metro Jaya, guna menghadirkan pendekatan yang lebih objektif dan terstruktur. Penelitian menggunakan metode wawancara untuk mengidentifikasi kriteria utama penilaian seperti produktivitas, disiplin, penyelesaian kasus, dan kerja sama. Data diolah menggunakan metode SAW melalui tahapan normalisasi matriks keputusan dan pemeringkatan berdasarkan bobot kriteria yang telah ditentukan. Hasil menunjukkan bahwa metode ini mampu menghasilkan peringkat anggota secara objektif, dengan nilai tertinggi 87,5 dan nilai terendah 52,85, mem-berikan gambaran yang jelas tentang performa individu. Kesimpulannya, penerapan metode SAW tidak hanya mengurangi subjektivitas tetapi juga memberikan dasar yang kuat bagi kepala unit dalam pengambilan keputusan berbasis data. Hasil perhitungan menunjukkan bahwa A1 memperoleh nilai tertinggi (89.5), menonjol dalam produktivitas, penyelesaian kasus, dan disiplin, sementara A2 (88.1) dan A3 (83.6) menunjukkan kinerja solid namun membutuhkan perbaikan di beberapa aspek. Data terukur ini memberikan transparansi dan akurasi, mendukung evaluasi yang lebih adil dan berbasis fakta untuk pengembangan anggota dan unit
Pengembangan Aplikasi WEB untuk Penjualan Jersey Sepak Bola di Toko Iconic Jersey
Full text linkPenelitian ini membahas pengembangan aplikasi berbasis web untuk penjualan jersey sepak bola di Toko Iconic Jersey. Aplikasi ini dirancang menggunakan metode Waterfall yang mencakup analisis kebutuhan, desain, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Data dikumpulkan melalui observasi langsung dan wawancara terstruktur. Fitur yang dihadirkan meliputi beranda, login, registrasi, detail produk, pemesanan, dan pembayaran. Proses perancangan sistem didokumentasikan menggunakan diagram use case, activity, sequence, dan Entity Relationship Diagram (ERD). Antarmuka aplikasi dirancang agar mudah digunakan, fleksibel, dan dapat diperbarui untuk meningkatkan kenyamanan pengguna
BudgetApp: Aplikasi Manajemen Keuangan Pribadi Berbasis Java dengan Fitur Pelaporan Bulanan
Full text link[en] BudgetApp: Personal Financial Management Application Based on Java with Monthly Reporting Features. Financial recording is an essential activity in achieving a good quality of life. A good quality of life is achieved if individuals have reliable financial management skills. Personal financial management requires sophisticated tools such as a financial recording application. Manual financial recording needs to be improved in monitoring financial flows. The difficulties are longer processing times, higher recording errors, and sloppy filing. These difficulties can be overcome by using an Android-based personal financial management application. BudgetApp is an application created using Java that applies the budget concept with the aim of organizing, recording, and managing personal financial income and expenses in various categories, from needs, food, and transportation to entertainment, which makes it possible to find out the amount of costs and income which can be seen from the financial report monthly. The BudgetApp application is expected to help overcome financial management problems appropriately because every income and expenditure can be calculated and managed correctly. This application provides information on how a person's funds are used and the purpose and benefits are recorded. The features contained in the application are: an income recording feature, an expense recording feature, a fund usage calculation feature, and a daily and monthly reporting feature. Users can rely on the Budget App application for personal financial management to maintain healthy economic conditions
Pemodelan UML dan Perancangan Prototype Aplikasi Berbasis Web di Toko Herbal Albiruni
Full text linkSektor herbal semakin berkembang pesat dan menjadi jawaban alternatif yang dicari banyak orang untuk men jaga kesehatan dan kebugaran tubuh. Para ahli herbal menjadi titik fokus bagi orang-orang yang mencari jawaban alami untuk berbagai masalah kesehatan. Munculnya teknologi informasi telah mendorong banyak bisnis untuk beralih ke platform internet, seperti Toko Herbal Albiruni. Selain itu, terdapat juga masalah dalam pencatatan transaksi dalam toko yang tidak sesuai sehingga menyebabkan kerugian. Pembagian pekerjaan karyawan yang kurang teratur juga merupakan aspek dibutuhkannya teknologi informasi. Tujuan penelitian ini adalah untuk merancang prototipe aplikasi berbasis web yang dapat mendukung proses bisnis dan meningkatkan efisiensinya. Diagram use case, activity, sequence, dan class yang dibuat sebagai bagian dari pendekatan pemodelan UML (Unified Modeling Language) dalam penelitian ini memberikan gambaran visual yang jelas tentang sistem yang akan diimplementasikan. Prototipe aplikasi ini dirancang dengan menggunakan aplikasi Figma dengan fokus pada kebutuhan toko Herbal dan kemudahan dalam penggunaan. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah prototipe aplikasi berbasis web yang merupakan penggambaran tampilan dari sebuah aplikasi untuk mengelola data produk, laporan, supplier dan transaksi dengan lebih efektif dan efisien. Prototipe ini diharapkan dapat membantu Toko Herbal Albiruni dalam perbaikan proses bisnis di toko dan perencanaan dalam pembuatan aplikasi yang sesungguhnya
Visualisasi Data Penjualan Cafe XYZ dengan Tableau
No full textMenghadapi persaingan bisnis yang ketat, khususnya di sektor kuliner, memerlukan strategi khusus untuk menjamin keberlanjutan dan pertumbuhan. Cafe XYZ, sebuah restoran terkemuka di Jakarta, memanfaatkan data transaksi penjualan harian untuk menyusun strategi melalui dashboard interaktif. Penelitian ini berfokus pada pembuatan dashboard berbasis peramalan menggunakan regresi linear untuk memprediksi tren penjualan di masa depan. Data yang disimpan dalam database OLTP PostGre mencakup transaksi harian, total pendapatan, dan menu terlaris. Dashboard ini menyediakan visualisasi yang mudah dipahami bagi pemangku kepentingan untuk memantau kinerja penjualan, menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi penjualan harian, dan mengidentifikasi menu yang paling populer. Pemvisualisasian data penting untuk data penjualan dalam membuat analisa responsif terhadap kebutuhan pasar. Selain itu, dashboard mendukung pengelolaan stok dan pengembangan strategi. Evaluasi menggunakan metrik Mean Absolute Error (MAE), Root Mean Squared Error (RMSE), dan R-squared menunjukkan akurasi model. Dashboard ini secara efektif membantu sebuah usaha dalam mengambil keputusan berbasis data, beradaptasi dengan kebutuhan pasar, dan meningkatkan strategi bisnis di industri kuliner yang kompetitif. Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan, disimpulkan bahwa fitur monitoring pada Dashboard interaktif mampu membantu dalam pengambilan keputusan yang berbasis data bagi pemangku kepentingan untuk membuat keputusan strategis dan memprediksi penjualan dalam mengantisipasi penurunan penjualan
Measuring the Maturity Level of Social Assistance Distribution Data Governance Using the 2019 Cobit Framework
Full text linkThis study aims to measure the maturity level of data governance in the distribution of social assistance using the COBIT 2019 framework. We chose COBIT 2019 as the methodology due to its comprehensive guidance for information technology governance. Measurements were made by assessing researchers focused on 4 domains APO, BAI, and DSS. The results of the study indicate variations in the level of maturity across processes. Some processes, such as risk management and operational efficiency, have reached the desired level of maturity, while other processes, such as information security and organizational change management, still require significant improvement. The gaps found in this measurement provide valuable insights into areas that require further attention. Recommendations for improvement include improving user training, strengthening security procedures, and improving communication and stakeholder engagement. Implementation of the proposed improvements is expected to improve data governance maturity and, in turn, improve the quality and accuracy of social assistance distribution. This study makes a significant contribution to understanding and improving data governance in the public sector, especially in the context of social assistance distribution. The results and recommendations from this study can be used by related organizations to optimize their data management processes so that they can be more effective and efficient in serving the public