Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi (JUSTIN)
Not a member yet
456 research outputs found
Sort by
Klasifikasi Rumah Tangga Penerima Subsidi Listrik di Provinsi Gorontalo Tahun 2019 dengan Metode K-Nearest Neighbor dan Support Vector Machine
Full text linkProgram subsidi listrik merupakan salah satu program pemerintah untuk penanganan kemiskinan, dimana keluarga tidak mampu mendapatkan bantuan subsidi listrik yang dibayarkan pemerintah ke PT Perusahaan Listrik Negara (PLN). Permasalahannya adalah masih terdapat rumah tangga yang mampu secara ekonomi namun tetap mendapatkan subsidi listrik. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan klasifikasi rumah tangga penerima subsidi listrik menggunakan data mining serta melakukan perbandingan hasil klasifikasi dengan metode K-Nearest Neighbor (KNN) dan Support Vector Machine (SVM). Alasan pemilihan metode ini dibandingkan metode lainnya dalam data mining, KNN merupakan metode yang dapat mewakili lazy learning dan SVM merupakan metode klasifikasi yang dapat memberikan generalisasi. Data yang digunakan adalah data Susenas Provinsi Gorontalo tahun 2019. Variabel yang digunakan adalah status penerimaan subsidi listrik sebagai kelas dan variabel penjelas (atribut) mencakup jumlah anggota rumah tangga, status kepemilikan bangunan, luas lantai rumah, bahan atap rumah terluas, bahan dinding terluas, bahan lantai rumah terluas, sumber air minum utama, bahan bakar utama untuk memasak, dan tempat pembuangan akhir tinja. Program yang digunakan dalam pengolahan data adalah R. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode KNN memiliki akurasi yang lebih baik dalam melakukan klasifikasi yaitu sebesar 98,07%. Secara keseluruhan, terdapat perbedaan yang signifikan dari klasifikasi KNN dan SVM, dimana kinerja KNN jauh lebih baik dari SVM dalam melakukan klasifikasi
Peramalan Curah Hujan dengan Pengelompokan Bulan Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing dari Brown
Full text linkIt is important to know the future rainfall, the way is to predict rainfall. By knowing future rainfall, development strategies such as irrigation, dams, urban drainage, harbour docks, agriculture, and even disaster mitigation strategies will be right on target. The purpose of this study is to predict the rainfall for Boyolali Regency and Surakarta City, Central Java in 2020-2021 with Brown's double exponential smoothing method. The type of data used is secondary data, which is obtained from the Meteorology, Climatology and Geophysics Agency of Semarang Climatology Station. The smoothing value, alpha, used in each month was varies, because the rainfall data is grouped first based on the same month, before it was forecasted. The results showed that the highest rainfall in 2020 was 490.73 mm (April) and the lowest was 3.25 mm (August). While for 2021, the highest rainfall was 521.37 (April) and the lowest was 3.25 mm (August), with an MSE of 14731.56, RMSE of 121.37, MAD of 97.42, and SSE of 176778.69
Aplikasi Hasil Belajar Siswa Berbasis K13 (Studi Kasus : SMK N 6 Pontianak)
Full text linkDalam dunia pendidikan di sekolah diperlukan suatu sistem yang dapat mengelola data siswa baik itu profil siswa, kehadiran siswa, ekstrakurikuler siswa maupun nilai mata pelajaran dimana data-data tersebut sangat dibutuhkan untuk menghasilkan laporan hasil belajar siswa yang dalam hal ini dilaporkan dalam setiap satu semester. Aplikasi Hasil Belajar Siswa Berbasis K13 SMK N 6 Pontianak memiliki enam level pengguna yaitu admin (bid. kurikulum), guru mapel, wali kelas, kepala sekolah, siswa dan ortu siswa melalaui suatu aplikasi berbasis website. Pada aplikasi ini guru mapel dapat mengelola nilai mata pelajaran setiap siswa mulai dari input nilai harian, nilai sikap, nilai UTS, nilai UAS dan akan otomatis menghasilkan nilai akhir mata pelajaran. Untuk wali kelas dapat mengelola data laporan siswa sampai menghasilkan suatu laporan hasil belajar dan dapat di cetak kedalam format PDF. Untuk kepala sekolah pada aplikasi ini dapat melihat semua data hasil belajar siswa disemua kelas dan jurusan disetiap semester. Untuk siswa pada aplikasi ini menampilkan nilai disetiap mata pelajaran dan statistik perkembangan nilai pengetahuan dan nilai keterampilan siswa tersebut disetiap semester dan tahun ajaran. Pada aplikasi ini juga terdapat fitur chat yang akan memudahkan komunikasi antara guru mapel, wali kelas, kepala sekolah dan orang tua siswa mengenai proses belajar siswa disekolah. Perancangan website menggunakan DFD, ERD, dan Flowchart. Aplikasi dibangun berbasis website dengan menggunakan teknik pemrograman terstruktur yang dalam hal ini menggunakan bahasa pemrograman PHP pada sisi back-end sistem dan menggunakan HTML, CSS, JavaScript dan Framework Bootstrap pada sisi front-end sistem. Hasil pengujian aplikasi ini menggunakan metode Black Box untuk menguji fungsionalitas sistem dengan menggunakan aplikasi Katalon Studio dan UAT untuk menguji kelayakan aplikasi dengan mendapatkan nilai hasil pengujian yaitu 93,6% yang menunjukkan bahwa Aplikasi Hasil Belajar Siswa Berbasis K13 SMK N 6 Pontianak sangat memuaskan dan sesuai harapan dari pihak SMK N 6 Pontianak
Alat Bantu Pembelajaran Pendidikan Lingkungan Hidup Mengenai Bencana Alam
Full text linkDalam kegiatan belajar mengajar di kelas, siswa harus mampu memahami dengan baik tentang jenis-jenis bencana alam, penyebab dan akibat dari bencana alam tersebut, serta cara penanggulangan bencana alam, berupa buku-buku sumber yang mereka miliki. tanpa visualisasi. Hal ini dapat menimbulkan kesulitan karena siswa belum mendapatkan gambaran yang jelas tentang bencana yang terjadi di sekitarnya. Dengan adanya permasalahan tersebut maka dikembangkan suatu metode pengajaran dengan menggunakan alat bantu yang lebih interaktif sehingga dapat memberikan suasan pembelajaran yang menyenangkan bagi siswa. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode deskriptif dengan menggunakan pendekatan objek sehingga dapat memberikan gambaran kepada pengguna tentang aplikasi yang dibuat. Hasil penelitian ini dapat menghasilkan media pembelajaran berbasis multimedia dan bersifat interaktif sehingga dapat meningkatkan minat belajar siswa, memberikan visualisasi bencana alam yang mudah dipahami serta memberikan kesempatan pada guru untuk bisa mengembangkan materi yang disesesuaikan dengan kurikulum yang berlaku
Pengembangan Aplikasi Permainan Edukasi untuk Mendukung Pembelajaran Siswa Sekolah Dasar
Full text linkSekolah Dasar di Indonesia merupakan jenjang pendidikan yang diwajibkan oleh pemerintah untuk diikuti oleh seluruh penduduk Indonesia. Kegiatan pembelajaran di Sekolah Dasar perlu diperhatikan, dikarenakan Sekolah Dasar merupakan jenjang untuk membentuk pribadi siswa dan menjadi dasar kemampuan siswa untuk melanjutkan ke jenjang pendidikan selanjutnya. Maka dari itu, prestasi siswa perlu ditingkatkan, dengan meningkatkan motivasi siswa untuk lebih aktif dalam kegiatan pembelajaran, yang dapat dicapai dengan beberapa cara, salah satunya ialah melalui media pembelajaran berbentuk permainan edukasi. Permainan edukasi dikembangkan menggunakan metode Game Development Life Cycle yang berupa infinite runner dengan tambahan stage pengerjaan soal. Dari hasil kuesioner yang dilakukan pada siswa kelas VI SD, pada poin bagian tingkat keseriusan belajar dan poin bagian motivasi menyelesaikan game memiliki nilai rata-rata tertinggi 3,53 yang berarti media permainan edukasi yang dikembangkan dapat memotivasi siswa untuk belajar, sehingga permainan edukasi ini dapat menjadi media tambahan bagi siswa untuk melakukan kegiatan pembelajaran
Identifikasi Audio Ancaman Menggunakan Metode Convolutional Neural Network
Full text linkSosial media merupakan sebuah aplikasi yang berbasis internet dan dapat menunjang fungsi interaksi pada masyarakat. Berdasarkan data laporan yang diambil dari Kominfo, terdapat banyak konten negatif yang berisi ujaran kebencian. Berdasarkan masalah tersebut maka akan dibuat sebuah sistem yang bertujuan untuk mendeteksi ancaman terutama pada audio. Sehingga dapat mengurangi dan menyaring konten konten yang berisi suara ancaman. Pada proses pembuatan sistem pendeteksi maka dibutuhkan beberapa sampel data ancaman yang akan diolah. Pengumpulan data akan dilakukan dengan menggunakan Web Scraping pada sosial media twitter. Setelah terkumpul data akan dilakukan preprocessing. Pengolahan data akan menggunakan metode Convolutional Neural Network. Akurasi yang dihasilkan dengan menggunakan metode CNN tersebut adalah 82%. Model yang didapatkan dari metode tersebut akan digunakan sebagai bahan untuk melakukan prediksi audio ancaman. Audio ancaman akan dilakukan konversi menjadi teks menggunakan speech recognition yang kemudian akan dilakukan presiksi dengan menggunakan model tersebut. Hasil dari prediksi yang dilakukan menghasilkan output berupa ancaman atau bukan ancaman
Konservasi Kidung Sekar Madya dalam Aplikasi Berbasis Android Menggunakan Successive Approximation Model
Full text linkKetika mendengar tentang Bali, selalu identik dengan pariwisata, potensi wisata alam yang indah, budaya yang unik dan orang-orang yang ramah. Salah satu hal menarik yang dimiliki Bali adalah budaya. Praktik upacara agama Hindu tidak lepas dari unsur seni dan budaya. Ciri-ciri pelaksanaan upacara keagamaan di Bali selain bunyi mantra dan genta sebagai unsur utama, adalah bunyi gamelan dan lantunan Dharma Gita. Di sisi lain, keberadaan Kidung Dharma Gita di kalangan generasi muda sudah mulai memudar, banyak yang terkesan malu untuk mempelajarinya. Sering terlihat bersama-sama bahwa dalam setiap upacara yadnya di Bali, tembang ini kebanyakan dinyanyikan oleh orang tua dan jarang terdapat anak muda yang ikut menyanyikan kidung ini secara sukarela. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melakukan konservasi demi pelestarian budaya Kidung Dharma Gita, sehingga perlu dilakukan digitalisasi budaya Bali khususnya pada lagu Dharma Gita Sekar Madya. Salah satu solusi yang ditawarkan adalah pembuatan aplikasi berbasis Android untuk Kidung Dharma Gita Sekar Madya. Aplikasi yang akan dikembangkan menggunakan Successive Approximation Model yang digunakan sebagai metodologi yang diusulkan. Aplikasi Kidung Sekar Yadnya berbasis Android telah berhasil diimplementasikan. Saat diuji menggunakan black box testing seluruh halaman telah bekerja dengan baik. Dengan menggunakan user acceptance testing pada 3 aspek yang diuji didapatkan hasil rata-rata 85,04% yang menunjukkan bahwa aplikasi ini dapat diterima dengan baik di masyarakat
Implementasi Sentiment Analysis Berdasarkan Tweets Masyarakat Terhadap Kinerja Presiden dalam Aspek Penanganan Covid-19
Full text linkPenelitian ini berfokus pada sentiment analysis berdasarkan tweets masyarakat terhadap kinerja presiden dalam aspek penanganan covid-19. Tujuan penelitian ini adalah mengetahui pengaruh dataset dan model resampling untuk membangun model sentiment analysis machine dalam menganalisa topik kinerja presiden dalam aspek penanganan covid-19 kedalam 3 kelas sentiment yaitu positif, negatif, dan netral. Terdapat dua dataset yang digunakan pada penelitian ini dataset A yang merupakan kumpulan tweets yang diambil dari Twitter sebanyak 5694 dan dataset B yang dibentuk dengan mengambil “parameter + kata independen” dari tweets sebanyak 1015. Algoritma yang digunakan dalam penelitian ini adalah algoritma Support Vector Machine (SVM) untuk membangun sebuah model machine learning dan menggunakan model resampling ROS (Random Over Sampler) dan RUS (Random Under Sampler) dalam mengatasi data yang tidak seimbang. Dari hasil pengujian pada peneltian ini dapat diketahui skenario 5 (dataset B + ROS) memiliki performa yang paling baik dengan accuracy sebesar 90,08 % dan precision 90,39 %, dari hasil pengujian juga diketahui skenario 5 merupakan model machine learning yang tidak mengalami overfitting. Penelitian ini berhasil mengimplementasikan sentiment analysis machine sehingga dapat melakukan kategorisasi teks terhadap kinerja presiden dalam aspek penanganan covid-19.Kata kunci: Sentiment Analysis, dataset, Support Vector Machine, ROS (Random Over Sampler), RUS (Random Under Sampler
Sistem Informasi Akuntansi Pengelolaan Keuangan dan Anggaran Badan Usaha Milik Desa (BUMDes) (Studi Kasus : BUMDes Desa Pakisaji Kabupaten Malang)
No full textBadan Usaha Milik Desa (BUMDes) merupakan lembaga usaha desa yang menjadi pilar dalam upaya memperkuat perekonomian desa dan dibentuk berdasarkan kebutuhan dan potensi desa. BUMDes berperan dalam menggerakkan roda perekonomian di pedesaan. Dalam perjalanannya, BUMDes memiliki permasalahan pada pengelolaan administratif dan manajemen keuangan yang masih menggunakan pencatatan secara manual, tak terkecuali BUMDes Pakisaji Kabupaten Malang. Keterbatasan pencatatan keuangan yang masih dilakukan manual menyebabkan beberapa permasalahan yang timbul antara lain sering terjadi ketidaksesuaian data yang ada dalam nota kwitansi dengan buku catatan keuangan. Keuangan merupakan salah satu aset yang esensial yang membutuhkan proses pengelolaan data yang baik. Belum adanya sistem informasi tentang pengelolaan transaksi keuangan menyebabkan pihak desa kesulitan dalam pengolahan data transaksi yang ada pada BUMDes maupun pada unit usaha di bawah naungan BUMDes. Penelitian ini bertujuan membangun sistem informasi akuntansi sederhana untuk mengelola transaksi keuangan dan penganggaran di BUMDes Pakisaji Kabupaten Malang, sehingga pencatatan keuangan tersistem dengan baik dan mampu meminimalisir resiko tidak terkontrolnya data keuangan. Sistem yang dikembangkan menggunakan basisdata MySQL dan framework PHP/Laravel yang kaya fitur modern dan memudahkan dalam merancang suatu aplikasi website
Prototipe E-Wallet Berbasis Mobile untuk Mendukung Transaksi Elektronik di Lingkungan Kampus
Full text linkAbstrakDompet elektronik (e-wallet) saat ini dinilai dapat menjadi solusi dari permasalahan yang sering kali timbul dari penggunaan uang tunai terutama dari segi kemudahan dan keamanan dalam bertransaksi. Penerapan e-wallet pada lingkungan kampus terbilang masih minim, jika pun ada biasanya pengelolanya adalah pihak ketiga (non-official). Banyaknya jumlah mahasiswa dengan penggunaan uang tunai sebagai instrumen pembayaran di kampus dapat berisiko terhadap penularan virus COVID-19 dan penyakit lainnya, sehingga terdapat urgensi untuk menggunakan alternatif instrumen lainnya. Penelitian ini bertujuan untuk merancang prototipe e-wallet berbasis mobile yang secara spesifik dapat menangani transaksi pembayaran elektronik di lingkungan kampus, seperti pembayaran uang kuliah tunggal (UKT), pembayaran di tempat layanan umum (koperasi, kantin, tempat fotokopi), serta penggalangan dana untuk donasi atau event dengan menggunakan QR Code sebagai media transaksinya. Pengumpulan kebutuhan sistem dilakukan dengan menyebarkan kuesioner kepada target pengguna (mahasiswa) untuk memperoleh daftar kebutuhan fungsional sistemnya. Metode yang digunakan dalam pengembangan aplikasinya adalah model iteratif rational unified process (RUP) dengan pemodelan unified modeling language (UML), sedangkan implementasinya dikembangkan pada platform Android sebagai teknologi front-end, dan framework Laravel sebagai teknologi back-end. Prototipe e-wallet yang telah dikembangkan ini kemudian diuji fungsionalitasnya dan diukur berdasarkan pengalaman pengguna (user experience) menggunakan metode user experience questionnaire (UEQ). Berdasarkan hasil pengukuran UEQ yang telah dilakukan pada 113 responden diperoleh evaluasi positif dengan nilai lebih dari 0,8, hal ini berarti prototipe yang telah dikembangkan sudah baik dari segi daya tarik, fungsionalitas, desain tampilan, maupun kenyamanan penggunaannya