Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan
Not a member yet
1765 research outputs found
Sort by
PERANCANGAN SISTEM INFORMASI KATALOG MAKANAN WARTEG BERBASIS WEB MENGGUNAKAN UNIFIED MODELING LANGUAGE (UML)
Get PDFSaat ini, teknologi sistem informasi berkembang begitu cepat dan pesat, terbukti dengan banyaknya aplikasi sistem informasi di berbagai bidang seperti kesehatan, pendidikan, ekonomi, pemerintahan, bisnis, dan lain sebagainya. Implementasi teknologi sistem informasi yang banyak digunakan adalah yang berbasis website, selain digunakan untuk menampilkan informasi, juga dapat berinteraksi dengan data yang dapat memberikan informasi untuk membantu proses pengambilan keputusan. Penelitian ini membahas penerapan teknologi sistem informasi dalam merancang sistem informasi katalog warung makan berbasis website. Perancangan sistem ini menggunakan bantuan pemodelan Unified Modeling Language (UML) melalui pembuatan diagram yang meliputi use case diagram, activity diagram, sequence diagram, dan class diagram. Sistem ini akan membantu pembeli untuk melihat dan mengetahui terlebih dahulu hidangan apa saja yang sedang tersedia melalui fitur menu pada website sehingga dapat meningkatkan efektivitas pelayanan karena pembeli tidak lagi bingung memilih hidangan apa yang akan dibeli. Selain itu, pembeli juga dapat melihat informasi ketersediaan meja sekaligus dapat melakukan pemesanan meja melalui informasi kontak yang tersedia pada website ini.
 
PROTOTYPE APLIKASI IDENTIFIKASI PENYAKIT PADA DAUN JAGUNG BERBASIS ANDROID MENGGUNAKAN METODE SCRUM
Get PDFJagung merupakan tanaman pangan yang penting dan menjadi komoditas strategis di sejumlah negara termasuk Indonesia, menempati posisi ketiga sebagai sumber karbohidrat setelah padi dan gandum. Produktivitas jagung dapat terpengaruh oleh berbagai faktor, salah satunya adalah serangan penyakit pada daun jagung yang menjadi hambatan serius dalam produksi. Penelitian ini bertujuan mengembangkan prototype aplikasi Android untuk identifikasi penyakit pada daun jagung dengan pendekatan metode Scrum. Permasalahan utama yang diangkat adalah keterbatasan petani dalam mengenali penyakit tanaman secara dini. Metode Scrum diterapkan dalam proses pengembangan perangkat lunak secara iteratif melalui sprint-sprint terstruktur. Prototype aplikasi dibangun menggunakan Figma. Hasil dari pengembangan menunjukkan bahwa pendekatan Scrum efektif dalam membangun prototype yang dapat digunakan untuk proses identifikasi awal penyakit daun jagung secara mandiri oleh petani. Implementasi sistem ini menunjukkan potensi besar dalam mendukung transformasi digital di sektor pertanian. Aplikasi menunjukkan kinerja yang baik dalam pengujian awal, dengan waktu proses yang singkat dan antarmuka yang dapat dipahami oleh pengguna. Prototype ini dapat menjadi dasar untuk pengembangan lebih lanjut menuju aplikasi yang siap pakai di lingkungan pertanian
OPTIMALISASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN BERBASIS WEBSITE UNTUK PENENTUAN PRIORITAS PENERIMA BANTUAN BENIH DENGAN KOMBINASI METODE ROC DAN WPM
Get PDFProgram bantuan benih di Kabupaten Buleleng sering terkendala objektivitas karena proses seleksi masih mengandalkan penilaian subjektif tanpa panduan kuantitatif yang terstruktur. Kondisi ini berpotensi menimbulkan bias dan mengurangi efektivitas penyaluran bantuan kepada kelompok tani yang tepat sasaran. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem pendukung keputusan (SPK) berbasis website untuk meningkatkan objektivitas dan akuntabilitas seleksi penerima bantuan benih. Metode penelitian mengintegrasikan Rank Order Centroid (ROC) untuk pembobotan kriteria secara objektif dan Weighted Product Method (WPM) untuk perangkingan alternatif. Kriteria yang digunakan meliputi status Simluhtan, lahan terpoligon, riwayat bantuan sebelumnya, dampak perubahan iklim, dan produktivitas. Data berasal dari 45 kelompok tani dengan validasi pakar dari Dinas Pertanian Kabupaten Buleleng. Hasil pengujian menunjukkan SPK berbasis ROC-WPM mencapai akurasi 86,67%, lebih tinggi dibandingkan WPM dengan bobot acak (82,22%). Evaluasi kegunaan menggunakan System Usability Scale (SUS) menghasilkan skor 81,5 dalam kategori “Excellent”. Temuan ini membuktikan bahwa SPK yang dikembangkan efektif dan andal dalam meningkatkan objektivitas, transparansi, dan efektivitas penyaluran bantuan benih, sehingga berkontribusi pada keberhasilan program pemberdayaan pertanian
PROTOTIPE SMART HEALTH MONITORING UNTUK DETEKSI KECEMASAN BERBASIS INTERNET OF THINGS DENGAN METODE FUZZY LOGIC MENGGUNAKAN NODEMCU ESP32
Get PDFKecemasan merupakan salah satu gangguan psikologis yang dapat memengaruhi kesehatan mental dan fisik seseorang. Deteksi dini terhadap tingkat kecemasan diperlukan agar penanganan dapat dilakukan lebih cepat dan tepat. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan prototipe Smart Health Monitoring yang mampu mendeteksi tingkat kecemasan secara real-time menggunakan sensor detak jantung (pulse sensor) dan sensor galvanic skin response (GSR). Sistem ini diimplementasikan menggunakan mikrokontroler ESP32 dan menerapkan metode logika fuzzy dengan fungsi keanggotaan segitiga (triangular membership function) serta metode defuzzifikasi centroid untuk menentukan tingkat kecemasan.Pengujian dilakukan terhadap 10 responden dengan berbagai kondisi psikologis. Hasil menunjukkan bahwa 80% interpretasi sistem sesuai dengan kondisi nyata responden, sedangkan 20% tergolong cukup akurat. Sistem ini juga terhubung dengan aplikasi Blynk untuk pemantauan jarak jauh, serta dilengkapi dengan tampilan LCD dan notifikasi suara berdasarkan tingkat kecemasan.Temuan ini menunjukkan bahwa sistem memiliki potensi sebagai alat bantu deteksi dini kecemasan dengan tingkat akurasi yang tinggi dan kemudahan penggunaan. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi dasar dalam pengembangan teknologi pemantauan kesehatan mental di masa mendatang
IMPLEMENTASI PATHFINDING DENGAN ALGORITMA A*PADA GAME 2D ROGUELIKE SURVIVAL MENGGUNAKAN UNITY AI NAVIGATION SYSTEM
Get PDFGame merupakan sebuah struktur yang memiliki ketentuan, objektif, dan prosedur yang mengikat pemain terlepas dari konsekuensi di dunia nyata. Sebuah game harus menantang, juga menghibur pemain, serta memberikan hasil akhir yang pasti dan terukur seperti menang dan kalah. Game bergenre roguelike memberi tantangan kepada pemain untuk memenangkan permainan dalam sekali coba dan mengulanginya dari awal jika kalah. Dalam game roguelike 2d seperti Vampire Survivor, pergerakan karakter musuh dalam mengejar karakter pemain pada umunya linear dan tak mengenal rintangan yang dapat menghadang arah pengejaran karakter pemain. Metode pathfinding dengan Algoritma A* menjadi standar dalam mengatasi pergerakan karakter dalam game. Tetapi pathfinding statis belum cukup mengatasi pergerakan karakter yang dinamis, maka dalam penelitian ini akan digunakan Unity AI Navigation System bersama ekstensi NavMeshPlus untuk membuat beragam variasi area navigasi NavMesh 2D yang luasnya dinamis saat runtime, kemudian pathfinding karakter musuh yang dinamis dalam mendeteksi rintangan yang ada. Hasil penelitian dengan pembuatan tiga tipe area navigasi grass dan tiga tipe area navigasi sand, penerapan agen navigasi pada karakter pemain dan dua tipe karakter musuh berhasil membuat pergerakan karakter musuh game roguelike survival yang dinamis dalam mengenali rintangan yang berasal dari objek rintangan, area navigasi yang tak bisa dilalui, dan agen navigasi lai
HYBRID CNN-SVM UNTUK ANALISIS SENTIMEN KLUB TIM NASIONAL
Get PDFMedia sosial dan kemajuan teknologi digital telah mengubah cara para penggemar mengekspresikan dukungan mereka kepada tim sepak bola, khususnya Tim Nasional Indonesia. Salah satu platform yang sering digunakan untuk mengekspresikan opini baik opini positif, negatif, maupun netral adalah Instagram. Tujuan dari penelitian ini adalah menerapkan teknik Hybrid CNN-SVM untuk menganalisis sentimen komentar pengguna pada unggahan akun Instagram resmi @timnasindonesia. Teknik ini menggabungkan kemampuan Support Vector Machines (SVM) untuk kategorisasi sentimen dengan Convolutional Neural Networks (CNN) untuk ekstraksi fitur. Untuk mengumpulkan data, 90 unggahan Instagram dari tanggal 18 Agustus 2023 hingga 16 November 2024, yang mencakup skenario menang, kalah, dan seri, di scrapping komentarnya. Sembilan ribu komentar dikumpulkan, dan mereka menjalani pra-pemrosesan, pelabelan, vektorisasi, pelatihan model, dan evaluasi kinerja dengan menggunakan metrik untuk akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Bergantung pada rasio data pelatihan dan data uji, temuan evaluasi menunjukkan bahwa model tersebut bekerja pada kisaran akurasi 69% hingga 73%. Penelitian ini menunjukkan bahwa analisis sentimen pada data teks media sosial, terutama yang berkaitan dengan olahraga nasional, dapat dapat dikatakan kurang baik menggunakan pendekatan hibrida CNN-SV
SISTEM MONITORING LINGKUNGAN BERBASIS IOT SEBAGAI REKOMENDASI WAKTU TANAM CABAI DI NAGARI SELAYO TANANG BUKIT SILEH
Get PDFPertanian merupakan sektor vital bagi masyarakat pedesaan, khususnya di Nagari Selayo Tanang Bukit Sileh, Kabupaten Solok, yang mengandalkan tanaman cabai sebagai komoditas utama. Namun, ketidakpastian kondisi lingkungan seperti kadar karbon dioksida (CO₂), curah hujan, suhu, dan kelembapan sering menyulitkan petani dalam menentukan masa tanam yang optimal. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk merancang dan membangun sistem monitoring berbasis Internet of Things (IoT) yang dapat memberikan rekomendasi masa tanam cabai berdasarkan parameter lingkungan tersebut. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah logika fuzzy dengan model fuzzy database Tahani untuk mengolah data yang diperoleh dari sensor MQ-135 (CO₂), sensor raindrop (curah hujan), dan sensor DHT11 (suhu dan kelembapan). Data dikirimkan secara real-time menggunakan modul ESP8266 dan disimpan pada platform cloud. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu memantau kondisi lingkungan dengan akurasi cukup baik dan menghasilkan rekomendasi masa tanam yang sesuai dengan kondisi aktual di lapangan. Pembahasan menunjukkan bahwa metode fuzzy logic efektif dalam mengakomodasi data yang bersifat kabur, sehingga mampu memberikan hasil yang fleksibel dan mendekati kenyataan. Kesimpulannya, sistem ini dapat menjadi solusi praktis dan adaptif untuk membantu petani dalam pengambilan keputusan waktu tanam, serta meningkatkan efisiensi dan produktivitas pertanian di daerah tersebut
PERAMALAN PENYINARAN MATAHARI PER JAM SATU HARI KE DEPAN MENGGUNAKAN MODEL LONG SHORT-TERM MEMORY (LSTM)
Get PDFEnergi surya merupakan sumber energi terbarukan yang potensial, namun variabilitas penyinaran matahari akibat kondisi cuaca menimbulkan tantangan dalam integrasi ke sistem tenaga listrik. Oleh karena itu, peramalan iradiasi matahari dengan akurasi tinggi menjadi penting untuk mendukung stabilitas dan efisiensi operasi jaringan. Penelitian ini mengusulkan model Long Short-Term Memory (LSTM) untuk peramalan iradiasi per jam satu hari ke depan dengan hanya menggunakan data historis Global Horizontal Irradiance (GHI) sebagai input. Proses penelitian meliputi pra-pemrosesan data, rekayasa fitur melalui klasterisasi K-Means untuk identifikasi pola cuaca, pemanfaatan data historis beberapa hari sebelumnya, serta transformasi waktu siklikal. Optimasi hyperparameter dilakukan menggunakan Bayesian Optimization untuk memperoleh konfigurasi model terbaik. Hasil evaluasi menunjukkan model mencapai R² sebesar 0,7937, RMSE 87,71 W/m², MAE 59,34 W/m², dan MAPE 28,75%. Analisis visual juga memperlihatkan kemampuan model mengikuti pola siklus harian dan berkorelasi kuat dengan data aktual. Temuan ini menegaskan bahwa data GHI historis saja sudah cukup menghasilkan prediksi yang reliabel, khususnya di wilayah dengan keterbatasan infrastruktur, serta dapat menjadi dasar pengembangan metode prediksi yang lebih efisien
SISTEM INFORMASI PENJUALAN PADA TOKO RAHMAT BERBASIS WEBSITE
Get PDFAbstrak. Sistem Informasi Penjualan berbasis website dirancang untuk memenuhi kebutuhan Toko Rahmat dalam mengelola data penjualan dan inventaris barang secara lebih efisien. Sistem ini menawarkan fitur pencatatan transaksi penjualan, pengelolaan stok barang, manajemen data pelanggan, serta pembuatan laporan penjualan yang terstruktur. Dengan mengotomasi proses manual, sistem ini mampu mengurangi kesalahan pencatatan dan meningkatkan efisiensi operasional. Pengembangan berbasis web memungkinkan akses fleksibel dari berbagai perangkat, sehingga memudahkan pemilik toko dalam memantau aktivitas bisnis secara real-time. Berdasarkan hasil implementasi, sistem ini terbukti mampu meningkatkan kecepatan transaksi, akurasi pencatatan, serta kualitas pelayanan kepada pelanggan. Selain itu, adanya fitur pelaporan yang informatif membantu pengambilan keputusan yang lebih tepat. Pengembangan lebih lanjut disarankan untuk menambah fitur keamanan data, integrasi dengan metode pembayaran online, serta optimalisasi antarmuka pengguna agar lebih responsif dan user-friendly
PREDIKSI KESEHATAN MENTAL MAHASISWA UNIVERSITAS YUDHARTA PASURUAN DENGAN KLASIFIKASI DECISION TREE
No full textKesehatan mental mahasiswa menjadi perhatian penting di lingkungan pendidikan tinggi karena berdampak langsung terhadap prestasi akademik dan kualitas hidup mereka. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem prediksi tingkat kesehatan mental mahasiswa Universitas Yudharta Pasuruan menggunakan algoritma klasifikasi Decision Tree dengan 3 kriteria yaitu gain ratio, information gain dan gini indeks serta peneliti membandingkan dengan algoritma naive bayes. Data diperoleh dari 215 responden melalui kuesioner DASS-21 yang mengukur tiga aspek utama: depresi, kecemasan, dan stres. Data tersebut diproses dan diklasifikasikan ke dalam lima kategori kondisi mental: Normal, Ringan, Sedang, Berat, dan Sangat Berat. Proses pengolahan dilakukan melalui tahapan preprocessing data, penentuan label kelas, hingga implementasi algoritma Decision Tree 3 kriteria dan algoritma Naive Bayes menggunakan RapidMiner. Evaluasi performa model dilakukan dengan confusion matrix, akurasi prediksi, serta nilai koefisien Kappa. Hasil penelitian menunjukkan bahwa mayoritas dari 215 responden berada dalam kategori Sangat Berat. Di antara ketiga kriteria tersebut, Information Gain menghasilkan performa terbaik dengan akurasi 94,41%, precision 93,7%, recall 92,8%, dan F1-score 93,2%. Sistem ini diharapkan dapat membantu deteksi dini masalah kesehatan mental mahasiswa dan mendukung layanan konseling kampus secara lebih efektif