Indonesian Journal of Informatic Research and Software Engineering (IJIRSE)

Implementasi Algoritma K-Means Untuk Clustering Data Inventori

2025-01-15T02:17:42+00:00

Manajemen persedian perangkat teknoogi pada sebuah bagian fungsi Shared Service Center Information Communication Technology (SSC ITC) menjadi kunci dalam memastikan ketersediaan barang guna mendukung sistem informasi dan komunikasi perusahaan. Ketidakseimbangan antara stok dan permintaan yang dinamis menjadi tantangan utama dalam manajemen inventori perangkat teknologi. Oleh karena itu, Shared Service Center Information Communication Technology (SSC ICT) berperan penting dalam memastikan ketersediaan barang guna mendukung sistem informasi dan komunikasi perusahaan. Sehingga pengelompokan data perlu dilakukan untuk memahami pola dan hubungin antar data dalam inventori. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma K-Means dalam mengelompokkan data inventori berdasarkan stok dan durasi penyimpanan perangkat. Hasil analisis menunjukkan bahwa berdasarkan uji coba terhadap cluster 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, dan 10, pemilihan K=6 didasarkan pada hasil nilai Davies-Bouldin Index (DBI) terkecil dibandingkan dengan nilai DBI pada K lainnya, yaitu sebesar 0,693, yang mengindikasikan kualitas klaster yang optimal. Dengan demikian, metode ini dapat membantu dalam mengoptimalkan strategi pengelolaan inventori.

Analisis Sentimen pada Ulasan Aplikasi iPusnas di Google Play Store Menggunakan Naive Bayes Classifier

2024-12-23T05:03:17+00:00

Perkembangan teknologi informasi telah membawa perubahan signifikan dalam akses dan literasi informasi, terutama melalui perpustakaan digital. Di Indonesia, iPusnas, aplikasi perpustakaan digital yang dikelola oleh Perpustakaan Nasional Republik Indonesia, menjadi salah satu platform populer yang menawarkan akses gratis ke berbagai buku digital. Penelitian ini bertujuan menganalisis sentimen ulasan pengguna iPusnas di Google Play Store menggunakan algoritma Naive Bayes. Penelitian ini menggunakan 700 ulasan pengguna yang dikumpulkan, diproses, dan diberi label sentimen berdasarkan rating ulasan. Setelah melalui tahap pre-processing, termasuk case folding, tokenization, dan stemming, data dibagi menjadi set data latih dan uji dengan rasio 80:20. Hasil analisis menunjukkan bahwa 75,1% ulasan bersentimen positif, mengindikasikan tingkat kepuasan pengguna yang tinggi. Algoritma Naive Bayes menunjukkan akurasi 58%, dengan nilai precision 69%, recall 81%, dan f1-score 75%. Temuan ini konsisten dengan penelitian sebelumnya yang juga menunjukkan kualitas layanan dan kepuasan pengguna yang tinggi terhadap iPusnas. Hasil penelitian ini dapat digunakan oleh pengembang iPusnas untuk meningkatkan kualitas layanan berdasarkan umpan balik pengguna. Penggunaan analisis sentimen yang lebih canggih dan integrasi teknologi lainnya dapat lebih meningkatkan evaluasi sentimen dan kualitas layanan di masa depan

Implementasi Data Mining Untuk Menentukan Strategi Promosi Di Smk Al-Amah Cimanggung Menggunakan Algoritma C4.5

2024-12-19T00:51:25+00:00

Dalam pengelolaan data dapat dilakukan penggalian informasi menggunakan data mining. Data mining dapat membantu pihak sekolah dalam pengambilan keputusan, yang dimana diharapkan dalam mengelola data mendapatkan informasi yang terkandung didalamnya menjadi sebuah pengetahuan baru.Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk melakukan proses pengelolaan data siswa dengan metode klasifikasi dalam upaya untuk mendukung membuat keputusan dalam menentukan strategi promosi di SMK Al-Amah Cimanggung dengan metode C4.5. Analisis dan implementasi data menggunakan algoritma C4.5 dilakukan pengujian menggunakan RapidMiner Studio. Data yang digunakan dalam penelitian ini berjumlah 363 data yang terdiri dari data training 253 dan data testing 108. Atribut yang digunakan dalam penelitian ini diantaranya Asal sekolah, alamat, informasi PPDB, nilai akademik, dan pendapatan orang tua. Berdasarkan hasil implementasi algoritma C4.5, atribut dengan nilai gain tertinggi adalah atribut sekolah asal merupakan atribut yang paling berpengaruh dalam penelitian ini kemudian di tahap selanjutnya atribut yang memengaruhi adalah pendapatan orang tua yang berasal dari asal sekolah negri dan informasi PPDB dari asal sekolah swasta. Data mining dengan algoritma C4.5 dapat digunakan untuk menentukan strategi promosi sekolah dengan menghasilkan decision Tree dengan hasil accuracy 89,81. Maka menunjukkan bahwa penelitian memiliki tingkat akurasi yang cukup tinggi

Perancangan Aplikasi Manajemen Pendaftaran Nikah Dikantor Urusan Agama Menggunakan Metode Design Thinking Berbasis Web

2025-03-22T23:51:06+00:00

Kantor Urusan Agama (KUA) merupakan satuan kerja di bawah Kementerian Agama yang menangani urusan agama khususnya perkawinan di tingkat kecamatan. Pelayanan pencatatan nikah di KUA Kec. Bahorok menghadapi kendala seperti data yang tidak terstruktur, antrian panjang, dan terbatasnya akses informasi. Penelitian ini bertujuan untuk merancang Sistem Informasi Manajemen (SIM) pencatatan perkawinan berbasis web dengan metode Plan Taking untuk meningkatkan efisiensi dan kualitas pelayanan. Metode Plan Taking yang meliputi empati, karakterisasi, ideate, model dan tes digunakan untuk memahami kebutuhan pengguna yaitu calon pengantin dan petugas KUA. Sistem diuji dengan melibatkan pengguna untuk memastikan kebutuhan terpenuhi dan pengalaman pengguna ditingkatkan. Penelitian ini menggunakan metode Inquire about and Improvement (R&D) dengan teknik pengumpulan informasi berupa observasi, wawancara dan studi literatur. Adapun hasilnya dari penelitian ini yaitu sistem berbasis web yang memudahkan pencatatan nikah secara online, memberikan informasi jadwal pernikahan, dan memudahkan pengelolaan data oleh KUA sehingga mengurangi hambatan administratif, meningkatkan transparansi, dan mempercepat proses pelayanan

Analisis Manajemen Risiko Keamanan Siam Poltekes Kemenkes Riau Menggunakan Fmea Dan Kontrol ISO 27001:2013

2025-04-26T12:13:46+00:00

Sistem Informasi Akademik Mahasiswa (SIAM) di Poltekkes Kemenkes Riau mendukung layanan akademik penting seperti KRS, KHS, transkrip nilai, dan jadwal kuliah. Namun, sistem ini menghadapi berbagai permasalahan, seperti gangguan server saat pengisian KRS, penataan ruang server yang tidak memadai, kabel longgar, sistem yang tiba-tiba ter-refresh, serangan siber, serta kehilangan data akibat kesalahan staf IT dan teknologi usang. Penelitian ini bertujuan menganalisis manajemen risiko keamanan SIAM dan memberikan rekomendasi mitigasi menggunakan metode Failure Mode and Effect Analysis (FMEA) serta kontrol ISO 27001:2013. Proses analisis mencakup identifikasi mode kegagalan, penilaian tingkat keparahan, kemungkinan terjadi, deteksi, dan perhitungan Risk Priority Number (RPN) yang didapat kan dari hasil wawancara dan pengisian kuisioner. Hasil analisis menunjukkan bahwa sebagian besar risiko berada pada kategori rendah, mencerminkan bahwa sistem masih dapat dikendalikan, tetapi memerlukan perbaikan preventif untuk meningkatkan keandalannya. Beberapa risiko sedang juga teridentifikasi dan membutuhkan penanganan prioritas. Rekomendasi mitigasi diformulasikan melalui kombinasi strategi pengurangan risiko, penghindaran, dan penerimaan, serta diselaraskan dengan kontrol ISO 27001:2013. Temuan ini memberikan kontribusi penting dalam pengembangan SIAM yang lebih aman dan dapat menjadi acuan dalam pengelolaan risiko sistem informasi di institusi pendidikan tinggi.

Rancang Bangun Sistem Pendaftaran dan Seleksi Online Calon Pekerja Melalui BKK SMK Negeri 1 Pangkalan Kerinci Berbasis Web

2025-05-02T02:33:46+00:00

Bursa Kerja Khusus (BKK) di SMK Negeri 1 Pangkalan Kerinci memiliki peran dalam menyalurkan lulusan ke dunia kerja. Namun, proses pendaftaran dan seleksi calon pekerja yang masih dilakukan secara manual menyebabkan keterlambatan, risiko kehilangan data, serta kurangnya efisiensi. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem informasi pendaftaran dan seleksi online berbasis web untuk mendukung kegiatan BKK. Metode pengembangan sistem menggunakan model Waterfall dengan tahapan analisis kebutuhan, desain sistem, implementasi, dan pengujian. Tools yang digunakan untuk pemodelan adalah UML. Sistem ini dikembangkan menggunakan framework Laravel, bahasa pemrograman PHP, dan database MySQL. Evaluasi dilakukan menggunakan metode black-box testing untuk memastikan fungsionalitas sistem, serta kuesioner pengguna untuk mengukur tingkat kepuasan pengguna akhir terhadap kemudahan penggunaan dan efektivitas sistem. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa sistem berfungsi sesuai kebutuhan dan mendapatkan tanggapan positif dari pengguna, dengan lebih dari 85% responden menyatakan puas terhadap kinerja dan tampilan sistem. Dengan adanya sistem ini, pengelolaan pendaftaran dan seleksi calon pekerja di BKK menjadi lebih efektif, efisien, dan akuntabel.

Rancang Bangun Sistem Manajemen Inventory Barang Sample Berbasis Web pada Divisi Pemasaran (Studi Kasus: PT.Berjaya Abadi)

2025-02-12T03:43:23+00:00

Efisiensi dalam pengelolaan inventory barang sample memegang peranan penting dalam meningkatkan efektivitas strategi pemasaran perusahaan. Masalah seperti kesalahan pencatatan, kehilangan barang, dan ketidakefisienan distribusi menjadi hambatan utama yang sering dihadapi. Untuk mengatasi hal tersebut, penelitian ini menawarkan solusi berupa sistem informasi manajemen inventory berbasis web yang terintegrasi dan real-time. Penelitian ini bertujuan merancang sistem informasi manajemen inventory berbasis web yang terintegrasi untuk pencatatan, pemantauan, dan distribusi barang sample secara real-time. Metode pengembangan yang digunakan adalah waterfall, meliputi analisis kebutuhan, desain sistem dengan UML—termasuk Diagram Use Case, Activity Diagram, dan Class Diagram—implementasi, serta pengujian sistem menggunakan black-box testing dan usability testing. Sistem ini memiliki fitur utama seperti pencatatan barang masuk dan keluar, laporan barang dirakit, dan pengelolaan permintaan barang. Berdasarkan hasil observasi dan estimasi internal perusahaan, sistem ini diproyeksikan dapat mengurangi kesalahan pencatatan sebesar 15% dan mempercepat waktu pengolahan data hingga 50% dibandingkan metode manual sebelumnya. Hasil pengujian menunjukkan sistem mampu memberikan visibilitas stok secara real-time dan menghasilkan laporan otomatis. Nilai persentase ini diperoleh dari data observasi awal terhadap proses manual, di mana kesalahan pencatatan dan lamanya pemrosesan data tercatat secara signifikan. Sistem ini juga mendukung pengambilan keputusan yang lebih akurat melalui penyediaan laporan otomatis yang up-to-date, memungkinkan manajemen untuk mengevaluasi stok, merencanakan distribusi, dan merespons permintaan pasar dengan lebih tepat waktu.

Optimization of Feminacare Chatbot Application Using SeaLLM Model

2025-05-06T02:41:07+00:00

Feminacare, a women's health consultation application with a chatbot, previously used the LSTM model, which had an accuracy of 61% but often gave less relevant responses. This research proposes the use of the SeaLLM model with the Retrieval-Augmented Generation (RAG) approach to improve the accuracy of the chatbot. Based on three trials in the evaluation of 120 questions, the chatbot obtained a mean accuracy of 87%, with a precision of 93%, recall of 89%, and F1-score of 91%. Compared to previous models, this approach produced more relevant and accurate responses. Overall, this research proves that the application of SeaLLM with RAG can improve the effectiveness of chatbots in providing women's health information. However, further improvements are still needed, especially in handling more complex questions by expanding the dataset.

Algorithm Design and Programming the Luenberger Observer for level estimation in a Storage Tank System

2025-05-27T01:08:44+00:00

This study presents the design and implementation of a Luenberger Observer algorithm for state estimation in a liquid storage tank system. The methodology includes system parameter identification, data preprocessing, observer gain calculation using pole placement, and simulation in MATLAB and Simulink. To reflect real-world conditions, synthetic disturbances were added and the input signal was normalized to improve numerical stability. Quantitative evaluation was conducted by comparing the system output with the observer’s estimated output. Simulation results demonstrate that the observer effectively tracks the system dynamics, yielding a root mean square error (RMSE) of 7×10?? m and a near-zero steady-state error. The observer's robustness was also tested systematically through increasing levels of synthetic measurement noise, showing stable and accurate performance even under 6% noise conditions. These findings confirm that the proposed algorithm provides reliable and responsive state estimation, with strong potential for practical application in control systems for dynamic fluid environments