IKRAM: Jurnal Ilmu Komputer Al Muslim adalah jurnal yang diterbitkan oleh jurusan Ilmu Komputer STMIK Al Muslim. Jurnal ini berisi karya ilmiah yang berfokus pada topik yang di khususkan d ranah ilmu komputer yaitu: data mining, data science, software engineering, machine learning, image processing, decision support system, expert system, computer graphics, mobile programming, dan soft computing. Media berkala ini terbit setiap bulan April dan Oktober.
Prediksi Tingkat Retensi Pengguna Aplikasi Digital Menggunakan Artificial Neural Network Berbasis Data Aktivitas Pengguna
User retention is a critical indicator of success for digital applications, particularly in highly competitive technology-driven markets. This study aims to predict user retention using an Artificial Neural Network (ANN) approach based on user activity data. The dataset utilized is obtained from Kaggle and includes behavioral features such as usage frequency, session duration, and user interactions within the application. The research methodology involves data preprocessing, ANN model development with multiple architectural variations, and evaluation using metrics including Accuracy, Precision, Recall, F1-Score, Confusion Matrix, and ROC-AUC. The results demonstrate that the ANN model achieves an accuracy of approximately 88%, precision of 90%, recall of 97%, and an F1-score of 93%, with an AUC value above 0.90, indicating strong classification performance. However, further analysis reveals signs of overfitting and a relatively high number of false positives due to data imbalance. Additionally, increasing model complexity does not necessarily lead to improved performance. Overall, ANN proves to be an effective approach for predicting user retention, although further optimization is required to achieve a more balanced and robust model for real-world implementation.
User Retention Prediction Artificial Neural Network (ANN) Churn Prediction User Activity Data Machine Learning
Hak Cipta (c) 2026 IKRAM: Jurnal Ilmu Komputer Al Muslim https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Implementasi Algoritma C4.5 Berbasis Feature Selection untuk Prediksi Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu
Kelulusan mahasiswa tepat waktu merupakan salah satu indikator penting dalam menilai kualitas pendidikan di perguruan tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model prediksi kelulusan mahasiswa menggunakan algoritma Decision Tree C4.5 yang dikombinasikan dengan teknik feature selection. Dataset yang digunakan adalah Student Dropout and Academic Success yang terdiri dari atribut akademik, sosial, dan demografis mahasiswa. Tahapan penelitian meliputi preprocessing data, seleksi fitur menggunakan metode statistik, pembangunan model klasifikasi, serta evaluasi menggunakan confusion matrix, accuracy, precision, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan feature selection mampu meningkatkan performa model dibandingkan tanpa seleksi fitur. Model yang dihasilkan mencapai akurasi sekitar 82%, dengan fitur dominan berasal dari performa akademik semester awal. Selain itu, penelitian ini juga menunjukkan pentingnya penggunaan metrik evaluasi yang lebih komprehensif untuk menghindari bias akibat ketidakseimbangan data. Model yang dihasilkan diharapkan dapat digunakan sebagai sistem pendukung keputusan dalam mengidentifikasi mahasiswa yang berisiko tidak lulus tepat waktu
Analisis Pola Pembelian Produk Digital Menggunakan Metode FP-Growth untuk Optimalisasi Strategi Bundling pada Marketplace Online
The rapid growth of online marketplaces has generated massive transaction data, which is often underutilized in supporting marketing strategies, particularly in product bundling. This study aims to analyze digital product purchasing patterns using the FP-Growth algorithm to optimize bundling strategies in online marketplaces. The dataset used is the Online Retail dataset from the UCI Machine Learning Repository, which has undergone preprocessing, transformation, and analysis stages. The FP-Growth algorithm is applied to extract frequent itemsets and generate association rules based on support, confidence, and lift ratio metrics. The results indicate that FP-Growth effectively identifies relationships between frequently co-purchased products in an efficient manner. The generated association rules can serve as a foundation for developing bundling strategies and product recommendations. Therefore, the application of FP-Growth proves to be effective in enhancing the utilization of transaction data for business decision-making in online marketplaces.
FP-Growth, market basket analysis, purchasing patterns, product bundling, online marketplace
Pemanfaatan Algoritma Decision Tree untuk Mengklasifikasikan Perilaku Konsumennya dalam Platform E-Commerce Berbasis Data Transaksi
The rapid growth of e-commerce platforms has generated a massive volume of transaction data that can be utilized to understand consumer behavior. However, data complexity and the heterogeneity of customer characteristics present challenges in analysis. This study aims to classify consumer behavior using the Decision Tree algorithm based on available data patterns. The dataset used is the Drug Classification Dataset from Kaggle, which contains both numerical and categorical attributes. The research methodology includes data preprocessing, data splitting, model development, and evaluation using accuracy, precision, and recall metrics. The results indicate that the Decision Tree algorithm achieves high accuracy and produces an interpretable model through decision tree structures and if-then rules. This advantage makes Decision Tree effective in supporting managerial decision-making, particularly in consumer segmentation-based marketing strategies.
Decision Tree, classification, consumer behavior, data mining, e-commerce
Sistem Informasi Inventaris Sarana Dan Prasarana Sekolah Berbasis Web Dengan Metode Sistem Development Life Cycle (SDLC)
The management of facilities and infrastructure inventory at SMP Al Muslim previously faced challenges regarding efficiency, accuracy, and data transparency... This research aims to design and implement a structured and computerized web-based inventory information system. The development method used is the System Development Life Cycle (SDLC)... The result is a Web-Based Inventory Information System that is effective in enhancing the transparency, accuracy, and efficiency of school facilities and infrastructure management.
Information System, Inventory, Facilities and Infrastructure, Web- Based, SDLC
Penerapan dan Evaluasi Kinerja Load Balancing Dan Failover PCC 3-Stream Versus ECMP Pada MikroTik RB450Gx4 Dual-ISP
Penelitian ini membandingkan dua metode load balancing—Per-Connection Classifier (PCC) dengan skema 3-stream dan Equal-Cost Multi-Path (ECMP)—pada router MikroTik RB450Gx4 dalam konfigurasi dual-ISP (ISP-1 20 Mbps dedicated; ISP-2 up to 50 Mbps). Pengujian dilakukan dalam empat kondisi jaringan: normal, degradasi pada ISP-2, pemutusan total ISP-2, dan flapping. Setiap skenario diuji minimal 30 kali untuk memastikan konsistensi hasil. Lalu lintas uji disimulasikan melalui empat klien yang secara bersamaan mengunduh file 600 MB dan melakukan streaming video 720p, merepresentasikan beban jaringan riil. Parameter yang dianalisis meliputi throughput TCP, delay/RTT, jitter, packet loss, distribusi beban (load share), waktu pemulihan (failover), dan penggunaan CPU. Hasil menunjukkan bahwa pada kondisi normal, PCC menghasilkan throughput unduhan 59,9 Mbps dengan jitter 4,6 ms, sedikit lebih baik dari ECMP (58,7 Mbps; 7,9 ms jitter). Saat ISP-2 mengalami degradasi (penambahan latensi 80 ms dan packet loss 1%), PCC tetap menjaga kualitas layanan dengan jitter 9,8 ms dan loss 0,90%, lebih stabil dibanding ECMP (14,6 ms; 1,40%). Dalam skenario pemutusan total ISP-2, PCC pulih lebih cepat (0,9 detik) dibanding ECMP (1,1 detik). Rasio distribusi lalu lintas PCC 28%:72% (ISP-1:ISP-2) konsisten dengan desain 3-stream (1:2). Temuan ini menunjukkan bahwa PCC lebih andal untuk aplikasi sensitif waktu nyata seperti VoIP dan video conference, sementara ECMP masih memadai untuk lalu lintas besar seperti unduhan file.
load balancing, PCC, ECMP, QoS, dual ISP, failover
Hak Cipta (c) 2025 IKRAM: Jurnal Ilmu Komputer Al Muslim https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Analisis Penentuan Formula Produk Pangan Olahan Dengan Metode Fuzzy Logic Dan Forward Chaining
Penentuan formula produk pangan olahan merupakan proses penting dalam pengembangan produk yang membutuhkan ketepatan, pengalaman, dan analisis berbagai komposisi bahan untuk mencapai hasil yang sesuai dengan klaim dan kebutuhan pasar. Namun, proses ini sering kali memerlukan waktu yang lama dan melibatkan banyak pertimbangan subjektif. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pakar yang dapat membantu tim R&D dalam menentukan formula produk pangan olahan secara efisien dan konsisten. Sistem ini dibangun dengan menggunakan metode Fuzzy Logic untuk menangani nilai-nilai kualitatif dan ketidakpastian pada parameter bahan, serta metode Forward Chaining untuk menarik kesimpulan berdasarkan aturan-aturan yang telah ditetapkan dalam basis pengetahuan. Sistem dikembangkan dengan bahasa pemrograman PHP, menggunakan framework CodeIgniter 4, serta basis data MySQL. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem pakar ini mampu memberikan rekomendasi formula yang mendekati formulasi nyata dan dapat digunakan sebagai alat bantu dalam proses pengambilan keputusan formulasi produk secara lebih cepat, akurat, dan terstandarisasi
Penentuan Tingkat Kecanduan Game Online Pada Remaja Menggunakan Metode Forward Chaining Dan Case-Based Reasoning
Perkembangan pesat teknologi digital telah menjadikan game online sebagai salah satu hiburan utama bagi remaja. Namu penggunaan berlebihan dapat menyebabkan kecanduan yang berdampak pada psikologis, akademik, dan sosial. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem pakar yang mampu mendiagnosis tingkat kecanduan game online secara objektif menggunakan metode Forward Chaining dan Case-Based Reasoning (CBR). Metode Forward Chaining digunakan untuk menarik kesimpulan berdasarkan aturan yang dipicu oleh gejala yang teridentifikasi, sedangkan CBR digunakan untuk mencocokan kasus baru dengan basis kasus yang sudah ada. Penelitian ini dilakukan pada remaja usia 12 – 22 tahun di wilayah RT08 / RW 01, Bojong Rawalumbu, Kota Bekasi. Sistem ini diharapkan mampu membantu deteksi dini kecanduan game online seta mendukung orang tua dan konselor dalam mengambil keputusan. Hasil pengujian menunjukan bahwa kombinasi metode Forward Chaining dan CBR memiliki tangkat keberhasilan mencapai 90% dalam diagnosis tingkat kecanduan, dengan masing-masing metode menunjukan akurasi sebesar 87% dan 92%.
Sistem Pendukung Keputusan Evaluasi Kinerja Pengurus BMD Kabupaten Karawang Dengan Integrasi Metode AHP Dan SAW
Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem evaluasi kinerja pengurus Barang Milik Daerah (BMD) yang lebih objektif dan terukur di lingkungan Pemerintah Kabupaten Karawang. Permasalahan utama belum adanya sistem penilaian kinerja yang terstandarisasi dan berbasis data kuantitatif. Untuk mengatasi hal ini, peneliti mengimplementasikan kombinasi metode Analytical Hierarchy Process (AHP) untuk menentukan bobot indikator dan Simple Additive Weighting (SAW) untuk melakukan pemeringkatan kinerja. Data yang digunakan mencakup 15 indikator kinerja dari 60 SKPD selama periode 2022-2024, meliputi aspek perencanaan, penatausahaan, pengamanan, pengawasan, dan rekonsiliasi BMD. Proses analisis dilakukan secara komputasional menggunakan Python pada platform Google Colab untuk memastikan akurasi dan efisiensi perhitungan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa indikator Kehadiran Rekonsiliasi memiliki bobot tertinggi (20,51%), diikuti oleh Ketepatan Penyampaian RKBMD (9,78%) dan Kesesuaian Data RKBMD (9,71%). Pada aspek pemeringkatan, SKPD seperti Satuan Polisi Pamong Praja, Dinas Kesehatan, dan Perumahan Rakyat secara konsisten menempati peringkat teratas, sementara beberapa kecamatan menunjukkan kinerja yang masih perlu ditingkatkan. Temuan ini memberikan rekomendasi kebijakan untuk perbaikan sistem pengelolaan BMD, termasuk peningkatan kapasitas SDM, penyempurnaan sistem pelaporan, dan optimalisasi pemanfaatan teknologi informasi. Sistem evaluasi ini juga dapat diadopsi oleh daerah lain dengan karakteristik serupa, sekaligus menjadi dasar pengembangan sistem informasi BMD yang lebih terintegrasi di masa depan.
AHP, Barang Milik Daerah, Penilaian Kinerja, SAW, Tata Kelola Aset
Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Santri baru Pada Pondok Pesantren Sirojul Huda Wan Najah Berbasis Web Menggunakan Metode AHP Dan SAW
Proses penerimaan santri baru di Pondok Pesantren Sirojul Hudawan Najah sering mengalami kendala karena melibatkan berbagai faktor penilaian seperti nilai akademik, tes baca Al-Qur’an, wawancara, dan keaktifan ibadah yang cenderung dinilai secara subjektif. Hal ini menjadikan proses pengambilan keputusan kurang objektif dan berpotensi tidak adil. Penelitian ini mengusulkan sistem pendukung keputusan berbasis web menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Simple Additive Weighting (SAW) untuk membantu mengevaluasi calon santri secara lebih akurat dan objektif. Sistem ini memungkinkan tim pengelola pesantren untuk memprioritaskan calon santri berdasarkan kriteria yang terstruktur dan berbobot. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan sistem ini meningkatkan akurasi proses seleksi, mengurangi subjektivitas, serta memudahkan dalam pembuatan laporan. Secara keseluruhan, sistem ini berkontribusi terhadap proses penerimaan santri baru yang lebih efisien, transparan, dan akuntabel
Pemilihan Frame Kacamata Menggunakan Metode Knowledge Based System Dan Forward Chaining
Pemilihan model dan frame kacamata yang tepat sangat penting agar pengguna marasa nyaman serta sesuai dengan kebutuhan fungsional maupun estetika. Namun, banyak konsumen yang kesulitan menentukan kacamata yang cocok karena kurangnya pengetahuan mengenai kesesuaian bentuk wajah, gender, usia, serta kebutuhan khusus (misalnya untuk membaca atau aktivitas outdoor). Penelitian ini merancang Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis web menggunakan metode Knowledge Based System (KBS) dan Forward Chaining untuk membantu pengguna menentukan model dan frame kacamata yang sesuai dengan profilnya. Sistem ini memanfaatkan basis pengetahuan berupa aturan (rules) yang dibuat bersama pakar optik, serta proses inferensi berbasis Forward Chaining untuk menghasilkan rekomendasi personal. Hasil pengujian menunjukkan sistem dapat memberikan rekomendasi yang relevan dan membantu meningkatkan efisiensi serta kepuasan pengguna dalam memilih kacamata
Penerapan Augmented Reality (AR) Sebagai Sarana Edukasi Pengenalan Tentang Jenis Transportasi Umum Di Indonesiamenggunakan Unity 3D Dan Vuforia Pada TKCH Pranata
Kemajuan teknologi informasi dan komunikasi di era digital telah mendorong inovasi dalam dunia pendidikan, salah satunya melalui penerapan Augmented Reality (AR). Teknologi ini memungkinkan penggabungan objek virtual dengan lingkungan nyata secara interaktif, sehingga menciptakan pengalaman belajar yang lebih menarik dan efektif, khususnya bagi anak usia dini. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan aplikasi pembelajaran berbasis Android dengan teknologi AR untuk memperkenalkan jenis-jenis transportasi umum di Indonesia kepada siswa TK CH Pranata. Aplikasi dikembangkan menggunakan Unity 3D dan Vuforia, yang terbukti andal dalam pengembangan AR. Metode pengujian dilakukan melalui uji coba langsung kepada siswa dan guru untuk mengukur peningkatan pemahaman materi dibandingkan metode konvensional. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan AR mampu meningkatkan keterlibatan siswa, mempermudah guru dalam penyampaian materi, serta memberikan pengalaman belajar yang lebih interaktif dan menyenangkan. Temuan ini diharapkan dapat menjadi acuan bagi pengembangan media pembelajaran berbasis AR di institusi pendidikan lainnya
Sistem Diagnosis Mandiri Berbasis Aturan untuk Mengidentifikasi Indikator Kecanduan Game Online pada Remaja
Kecanduan game online merupakan sebuah gangguan perilaku yang ditandai dengan hilangnya kontrol diri dan peningkatan prioritas terhadap aktivitas bermain game, bahkan saat menghadapi konsekuensi negatif. Fenomena ini menjadi masalah serius karena banyak penderita tidak menyadari kondisinya atau enggan mencari bantuan profesional akibat stigma sosial maupun kendala biaya. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, diusulkan pengembangan sebuah sistem pakar yang dapat mendeteksi gejala kecanduan secara mandiri. Sistem ini mengimplementasikan metode forward chaining untuk melakukan penalaran berbasis aturan. Diharapkan, sistem ini dapat berfungsi sebagai alat deteksi dini yang mudah diakses, membantu pengguna awam mengidentifikasi tingkat kecanduan mereka dan mendapatkan rekomendasi penanganan awal tanpa harus melalui proses konsultasi tatap muka.
Forward Chaining, Expert System, Online Game Addiction
Sistem Pakar Deteksi Kesehatan Mental Pada Generasi Z Menggunakan Metode Forward Chaining dan Metode Dempster Shafer
Kesehatan mental pada generasi Z menjadi isu yang semakin penting, seiring meningkatnya tekanan sosial, akademik, dan digital. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem pakar berbasis web yang dapat mendeteksi kondisi kesehatan mental secara dini pada generasi Z menggunakan metode Forward Chaining dan Dempster-Shafer. Metode Forward Chaining digunakan untuk mengidentifikasi gejala berdasarkan rule yang ditentukan, sedangkan metode Dempster-Shafer digunakan untuk menghitung tingkat keyakinan dari hasil diagnosa berdasarkan indikator yang dipilih pengguna. Sistem ini dirancang untuk mempermudah pengguna dalam mengenali gejala gangguan mental seperti stres, depresi, kecemasan, bipolar, skizofrenia, dan gangguan panik melalui pengisian kuisioner berbasis indikator gejala. Hasil pengujian sistem menggunakan Blackbox Testing menunjukkan bahwa sistem dapat berjalan sesuai fungsinya dan memberikan diagnosa awal yang mendekati hasil pakar. Sistem ini diharapkan mampu meningkatkan kesadaran kesehatan mental, memberikan rekomendasi awal, dan menjadi alat bantu bagi generasi Z sebelum mendapatkan penanganan profesional.
Implementasi Forward Chaining Dan CSP Untuk Diagnosa Penyakit Lambung Pada Manusia
Sistem yang berjalan di Klinik Pratama Imani Medika masih memiliki berbagai keterbatasan, terutama dalam proses pendaftaran dan diagnosa penyakit yang belum terintegrasi dengan teknologi informasi. Proses pelayanan belum memanfaatkan sistem pendukung keputusan, sehingga diagnosis bergantung sepenuhnya pada wawancara dan pemeriksaan langsung oleh tenaga medis, yang berpotensi menimbulkan keterlambatan dalam penanganan serta risiko kesalahan diagnosa, terutama saat menghadapi gejala yang serupa. Sebagai solusi, penelitian ini mengembangkan sistem pakar berbasis web dengan penerapan metode Forward Chaining dan Constraint Satisfaction Problems (CSP) untuk membantu proses diagnosa awal penyakit lambung, meliputi GERD, Gastritis, Tukak Lambung, dan Dispepsia (Maagh). Sistem ini dirancang agar dapat digunakan oleh masyarakat umum untuk mengenali kemungkinan penyakit berdasarkan gejala yang dirasakan, dengan tampilan antarmuka yang sederhana dan mudah digunakan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem ini mampu memberikan hasil diagnosis dengan tingkat akurasi mencapai 85%, serta dinilai dapat meningkatkan efisiensi proses pelayanan dan memberikan dukungan informasi awal sebelum pasien berkonsultasi lebih lanjut dengan tenaga medis. Dengan demikian, sistem ini diharapkan dapat menjadi alternatif pendamping dalam pengambilan keputusan medis awal di fasilitas layanan Kesehatan
Sistem Pakar Pencarian Tipe Rumah Ideal Menggunakan Fuzzy Logic Dan K-Nearest Neighbor
Pencarian rumah ideal merupakan kebutuhan yang semakin penting seiring pertumbuhan populasi dan urbanisasi di Indonesia. Banyak calon pembeli mengalami kesulitan menentukan pilihan karena kriteria seperti tipe rumah, jumlah lantai, tipe jalan, jumlah kamar tidur, dan harga sering bersifat subjektif dan tidak pasti. PT Epic Karya Mandiri sebagai agen properti menghadapi tantangan dalam membantu pelanggan menemukan rumah yang sesuai preferensi mereka. Untuk mengatasi hal ini, dikembangkan sebuah sistem pakar berbasis web yang mengintegrasikan metode Fuzzy Logic dan K-Nearest Neighbor (KNN). Fuzzy Logic digunakan untuk mengolah preferensi pengguna yang bersifat fleksibel dan tidak pasti, sedangkan KNN menghitung tingkat kemiripan antara input pengguna dan data rumah yang tersedia. Sistem menampilkan rekomendasi rumah dengan tingkat kemiripan di atas 65%, sehingga pengguna dapat menemukan hunian ideal dengan lebih cepat dan tepat. Hasil pengujian menunjukkan bahwa integrasi Fuzzy Logic dan KNN efektif dalam memberikan rekomendasi properti yang relevan, sehingga sistem ini dapat menjadi solusi cerdas untuk pencarian rumah ideal di era digital
Sistem Pakar Identifikasi Kepribadian Siswa Menggunakan Metode Forward Chaining Di Sekolah Menengah Kejuruan Mandalahayu Bekasi
Untuk mengatasi kendala identifikasi kepribadian siswa agar lebih tepat, penelitian ini mengembangkan sistem pakar berbasis forward chaining. Metode forward chaining digunakan untuk mengidentifikasi kepribadian siswa dengan menggunakan fakta yang akurat sesuai peraturan yang tertulis. Sistem pakar ini mengajukan pertanyaan langkah demi langkah kepada siswa untuk mengetahui kebiasaan dan sifat pribadi mereka. Manfaat dari penggunaan sistem pakar untuk meningkatkan kemudahan, penghematan waktu dan biaya dalam proses identifikasi. Keterbatasan pengetahuan dan keterlibatan pengguna harus dipertimbangkan saat menerapkan sistem ini. Penelitian ini memberikan kemudahan pada identifikasi kepribadian siswa, meningkatkan kualitas nasihat konseling, dan mengurangi waktu dan biaya proses identifikasi. Oleh karena itu, sistem pakar ini diharapkan dapat memberikan informasi yang tepat dan cepat kepada pembimbing akademik.
Hak Cipta (c) 2023 IKRAM: Jurnal Ilmu Komputer Al Muslim
Analisis Sentimen Cuitan Twitter Pada Proses Seleksi CPNS Menggunakan Algoritma Ensembles Vote
Analisis sentimen guna mengetahui komentar pengguna media sosial twitter, dengan menggunakan metode klasifikasi diantaranya 3 (tiga) algoritma lain seperti k-Nearest Neighbor (k-NN), C4.5, Naïve Bayes dan Ensembles Vote. Selanjutnya dilakukan optimasi parameter, misalnya dengan menggunakan cross-validation. Selain itu metode yang digunakan yaitu metode CRISP-DM yang bertujuan untuk memperoleh suatu pola atau pengetahuan dari data yang dimanfaatkan untuk menyelesaikan suatu masalah dan digunakan untuk pengambilan keputusan yang tepat. hasil perhitungan metode k-NN mendapatkan nilai akurasi 61.90% sedangkan hasil perhitungan Naïve Bayes mendapatkan nilai akurasi 100.00%.
Hak Cipta (c) 2022 IKRAM: Jurnal Ilmu Komputer Al Muslim
Sistem Pakar Diagnosa Kerusakan Smarthphone Android Menggunakan Metode Forward Chaining
Teknologi informasi telah membawa kehidupan manusia menjadi semakin maju. Dampak positif yang terjadi seperti pertukaran informasi dari seluruh sisi belahan dunia semakin cepat. Smartphone merupakan salah satu alat kemajuan teknologi informasi yang sering digunakan oleh masyarakat serta diikuti perkembangannya dalam setiap generasi yang di rilis, Smartphone juga tidak terlepas dari adanya kerusakan. Kerusakan yang terjadi juga memerlukan penanganan yang relatif cepat, agar tidak terjadi kerusakan yang lebih parah dan pada akhirnya merugikan pengguna. Sistem pakar merupakan suatu sistem komputer yang dapat meniru atau mengimbangi kemampuan seorang pakar. Tujuan dari penelitian ini adalah membuat sistem pakar berbasis web untuk mendeteksi kerusakan Smartphone khususnya Android. Dengan menggunakan teknik penalaran forward chaining, deteksi dilakukan dengan memulai dari sekumpulan gejala-gejala, nantinya dapat melihat kesimpulan jenis kerusakan pada smartphone yang mengalami kerusakan.
Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Opsen Pajak pada Media Sosial X Menggunakan Metode Naïve Bayes
Ketentuan opsen pajak kendaraan bermotor yang mulai diberlakukan pada 5 Januari 2025 diatur dalam Undang-Undang Nomor 1 Tahun 2022 tentang Hubungan Keuangan antara Pemerintah Pusat dan Pemerintah Daerah (HKPD), menggantikan Undang-Undang Nomor 28 Tahun 2009 tentang Pajak Daerah. Penerapan kebijakan ini menimbulkan berbagai tanggapan dari masyarakat, terutama melalui media sosial yang menjadi wadah utama ekspresi opini publik. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen masyarakat terhadap kebijakan opsen pajak melalui media sosial X (dahulu disebut Twitter) dengan menggunakan metode Naïve Bayes. Data diperoleh melalui teknik web scraping berdasarkan kata kunci terkait opsen pajak, kemudian melalui tahapan pre-processing seperti tokenisasi, stopword removal, dan stemming. Hasil analisis menunjukkan bahwa sentimen masyarakat didominasi oleh sentimen netral, dengan proporsi sentimen negatif lebih tinggi dibandingkan sentimen positif. Temuan ini memberikan gambaran mengenai persepsi publik dan dapat menjadi masukan strategis bagi pemerintah dalam meningkatkan transparansi dan komunikasi kebijakan pajak ke depan.
Sistem Pakar Menentukan Kualitas Bahan Baku Jadi Rotan Manau Dengan Metode Forward Chaining Dan Backward Chaining
Rotan merupakan komoditas Hasil Hutan Bukan Kayu (HHBK) yang potensial di Indonesia. Kurang lebih 85% produksi rotan dunia berasal dari Indonesia (Perusu Onesimus et all, 2019), sehingga tidak berlebihan apabila kita kampanyekan "The Real Rattan is Indonesia" dan membawa atau mengusulkan rotan sebagai warisan dunia kepada UNESCO. Ironisnya kelestarian rotan Indonesia berada dalam kondisi yang sangat memprihatinkan dan sangat mungkin bisa segera punah. Masyarakat dan industri tidak banyak mengetahui kualitas bahan baku rotan setengah jadi sehingga harus melalui pakar/ahli yang benar-benar mengerti tentang kualitas rotan. Metode Forward Chaining dan Bacward Chaining dapat digunakan untuk mendeteksi kualitas bahan baku jadi rotan manau pada PT. Aida Rattan Industry. Hasil yang ditampilkan oleh aplikasi dalam melakukan diagnosa tingkat kualitas rattan manau berhasil. Kemudian hasil atau kesimpulan yang di dapatkan dengan metode Forward Chaining dan Backward Chaining dapat di gunakan untuk menentukan kualitas bahan baku jadi rotan manau pada PT. Aida Rattan Industry. Metode pengujian. Menampilkan hasil Grade rattan manau sesuai data yang sudah dipilih. Sehingga dapat digunakan untuk mengetahui grade rattan mana yang paling baik.
Mikrokontroler Untuk Sistem Penjadwalan Penyiraman Otomatis Tanaman Aeroponik pada kebun Hidroponik
Saat ini penyiraman tanaman secara tradisional dirasa kurang efisien karena lamanya dalam penyiraman. Tak hanya itu, penyiraman secara tradisional juga membutuhkan banyak tenaga dalam melakukan aktifitas tersebut. Hal ini menyebabkan pemilik tidak bisa meninggalkan tanaman mereka dalam waktu yang lama, karena tanaman dapat kekurangan air dan kehilangan nutrisi. Teknik penyiraman yang ada pada WIBEY Farm masih belum memakai penyiraman secara rutin dan terjadwal secara otomatis. Berdasarkan latar belakang ini maka rumusan masalah yang didapat adalah, bagaimana merancang sistem penjadwalan penyiraman tanaman aeroponik secara otomatis. Penelitian ini bertujuan untuk dapat merancang suatu sistem penyiraman otomatis dan memberikan fasilitas berupa alat guna mempersingkat waktu.Penyiraman dengan metode penjadwalan berbasis arduino merupakan teknologi maju dalam bidang irigasi mikro yang bekerja secara efisien guna meningkatkan produksi serta mutu dari hasil pertanian/perkebunan. Dengan menggunakan mikrokontroler arduino uno yang telah diprogram untuk melakukan penjadwalan penyiraman otomatis melalui modul RTC DS1307 dapat melakukan penyiraman sesuai dengan jadwal yang kita inginkan serta kita dapat memonitoring dengan LCD Keypad Shield untuk melihat proses penyiraman berjalan selama 1 menit. Dengan pengujian yang telah didapatkan dengan bantuan alat sesnsor suhu dan kelembaban didapatkan bahwa Nozzle Sprinkler juga dapat memelihara kesuburan tanaman karena setelah dilakukannya penyiraman, suhu menjadi menurun. Hal ini dikarenakan Nozzle Sprinkler dapat mengubah cairan menjadi butiran. Adanya alat ini membuat WIBEY Farm dapat mempersingkat waktu untuk melakukan penyiraman serta memudahkan memelihara kesuburan tanaman dalam budidaya tanaman aeroponik.
Sistem Keamanan Transaksi Penjualan Baja Dengan Menerapkan Algoritma Hashing Pada PT. Bakrie Metal Industries
Dalam penelitian ini, sebuah pendekatan telah diusulkan untuk mengatasi masalah dalam pengembangan aplikasi berbasis web pada PT. Bakrie Metal Industries dan penerapan sistem keamanan transaksi penjualan baja berbasis web, berbagai masalah seperti ancaman keamanan data dan ancaman ketergantungan pada satu sumber data telah diidentifikasi dan diatasi melalui pendekatan ini. Untuk penggunaan algoritma hashing ini melakukan sebuah enkripsi nilai dari id pemesanan customer yang akan dienkripsi atau dibuat kode secara acak untuk pengamanan data hasil pembelian dan ada berbagai metode pembayaran digital untuk melakukan transaksi yang aman. Untuk mengumpulkan data, dokumentasi API, studi pusaka dan observasi digunakan untuk menemukan kumpulan daftar data hasil penjualan dan payment gateway dengan mengintegrasikan API ke aplikasi yang sedang dikembangkan. Kesimpulan dari sistem keamanan transaksi, metode yang diusulkan memberikan pendekatan yang komprehensif untuk melindungi data transaksi dengan menggunakan algoritma hashing, pendekatan ini bertujuan untuk memberikan kerangka kerja yang komprehensif dalam mengatasi permasalahan yang muncul dalam pengembangan aplikasi web, penggunaan data dan keamanan transaksi secara online, sehingga meningkatkan kenyamaan dan keamanan sistem secara keseluruhan
Rancang Bangun Pintu Otomatis Menggunakan Sensor Ultrasonic Berbasis Arduino Uno dan MQTT
Pintu merupakan bagian terpenting dalam memasuki ruangan dengan adanya pintu kita dapat lebih mudah keluar masuk suatu ruangan, rumah, gedung, pergudangan dll. Namun dengan berjalannya peranan teknologi yang semakin hari semakin canggih banyak orang diluaran sana berlomba lomba menciptakan suatu alat yang canggih, modern dan tentunya efesien dalam membantu tugas sehari-hari. Oleh karena itu dibangun prototype Rancang Bangun Pintu Otomatis Menggunakan Sensor Ultrasonic Berbasis Arduino Uno Dan MQTT, yang bertujuan membantu suatu tugas sehari-hari agar lebih efesien dan mudah. Secara umum prototype pintu otomatis dibuat berdasarkan rangkaian mikrokontroller (Arduino Uno), sensor ultrasonic, dan motor servo dan perangkat tambahan MQTT yang bertujuan mengontrol pintu tersebut. Adapun sedikit gambaran suatu sistem bekerja dengan cara otomatis perangkat Arduino Uno bekerja berdasarkan perintah dari sensor ulrtrasonic untuk membuka pintu lalu perangkat MQTT mengontrol pintu dengan aplikasi telegram sekaligus memberikan informasi.
Theofilus Herly Hatonangan Samosir Samosir
Implementasi Migrasi Sistem ke Azure Cloud: Tantangan dan Solusi di PT New Primagama
Migrasi sistem ke platform cloud telah menjadi langkah strategis bagi banyak perusahaan untuk meningkatkan efisiensi operasional dan skalabilitas teknologi informasi. Studi ini membahas implementasi migrasi sistem ke Azure Cloud pada PT New Primagama, dengan fokus pada identifikasi tantangan utama yang dihadapi dan solusi yang diterapkan untuk mengatasinya. Proses migrasi mencakup evaluasi kebutuhan bisnis, perencanaan arsitektur cloud, dan implementasi teknologi secara bertahap. Analisis menunjukkan bahwa Azure Cloud tidak hanya memberikan peningkatan dalam kinerja sistem dan keamanan data, tetapi juga menghadirkan fleksibilitas dan pengurangan biaya operasional jangka panjang. Temuan studi ini memberikan wawasan bagi organisasi lain yang mempertimbangkan transisi ke platform cloud untuk mendukung transformasi digital mereka.
Implementasi Naïve Bayes Dalam Memprediksi Permintaan Bahan Baku Di PT. Miyasaka Indonesia
Penerapan algoritma Naïve Bayes dalam memprediksi kebutuhan bahan baku bertujuan untuk mengetahui persentase kontribusi masing-masing variabel terhadap faktor dominan dalam sistem permintaan bahan baku yang dikembangkan oleh PT. Miyasaka Indonesia. Hal ini digunakan sebagai acuan dalam mengklasifikasikan permintaan bahan baku agar sesuai dengan harapan dan kebutuhan perusahaan, serta untuk memberikan rekomendasi dan estimasi yang lebih tepat. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan menerapkan algoritma Naïve Bayes berdasarkan kriteria-kriteria yang ada dalam permintaan bahan baku, dan dianalisis menggunakan perangkat lunak RapidMiner. Berdasarkan hasil dari RapidMiner, diperoleh bahwa akurasi prediksi permintaan bahan baku dengan metode Naïve Bayes mencapai 95,12%, dengan nilai tertinggi pada kategori bahan baku dalam klasifikasi performance vector.
Perancangan Dan Implementasi Website Bunayyati Tahfidz School Menggunakan CMS Berbasis Wordpress
Di era digitalisasi pendidikan, situs web sekolah merupakan instrumen penting untuk penyebaran informasi dan untuk meningkatkan kontak antara lembaga pendidikan, siswa, orang tua, dan masyarakat luas. Tujuan dari penelitian ini yaitu menggunakan Content Management System (CMS) berbasis WordPress untuk mengembangkan dan mengimplementasikan situs web sekolah. Penelitian yang dilakukan menggunakan analisis kebutuhan, desain sistem, implementasi, dan penilaian sebagai pendekatan. Dengan melakukan wawancara, kemudian melakukan observasi, dan membuat dokumentasi merupakan tahapan yang digunakan untuk mengumpulkan data untuk keperluan penelitian. WordPress digunakan untuk membuat situs web sekolah, dan plugin Elementor membantu manajemen konten, dimana pihak sekolah dapat dengan mudah memperbarui materi di situs web WordPress tanpa memerlukan pengetahuan pemrograman khusus. Memanfaatkan CMS WordPress juga memungkinkan untuk menyesuaikan tampilan agar sesuai dengan identitas sekolah dan memudahkan untuk berbagi informasi secara instan. Dengan bantuan situs web ini, sekolah seharusnya dapat berkomunikasi lebih efektif, mendorong kegiatan akademis, dan membangun reputasi yang baik di lingkungan masyarakat sekitar maupun secara global.
Evaluasi Algoritma Kruskal dan Prim dalam Optimalisasi Pembangunan Infrastruktur Jaringan Internet Di Daerah Terpencil
Penelitian ini membandingkan kinerja algoritma Kruskal dan Prim dalam membangun Minimum Spanning Tree (MST) pada sebuah graf berbobot. Hasil menunjukkan bahwa kedua algoritma menghasilkan MST dengan bobot total yang sama, yaitu 7.0, meskipun menggunakan pendekatan yang berbeda. Algoritma Kruskal bekerja dengan memilih edge terkecil secara global, sedangkan algoritma Prim memulai dari satu node dan menambahkan edge dengan bobot terkecil yang terhubung. Dari segi efisiensi, algoritma Kruskal lebih cocok untuk graf jarang (sparse), sementara algoritma Prim lebih optimal untuk graf padat (dense). Kompleksitas algoritma Kruskal adalah O(E log E), sedangkan algoritma Prim bergantung pada representasi graf, dengan kompleksitas O(V²) atau O(E + V log V) menggunakan heap. Penelitian ini menyimpulkan bahwa pemilihan algoritma yang tepat bergantung pada karakteristik graf, di mana Kruskal ideal untuk jaringan dengan koneksi minim, sementara Prim lebih sesuai untuk jaringan dengan konektivitas tinggi, seperti pada pengembangan infrastruktur jaringan internet di daerah terpencil.
Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kucing dan Anjing Menggunakan Metode Naïve-Bayes dan Certainty Factor Berbasis Web
Merawat hewan peliharaan seperti kucing dan anjing melibatkan berbagai aspek seperti memberi makan, kebersihan, dan kesehatan, terutama di lingkungan yang rawan penyakit. Banyak pemilik hewan peliharaan yang kurang memiliki pengetahuan dalam memberikan perawatan dan perhatian medis yang tepat.Membuat sistem pakar untuk mendiagnosis penyakit menggunakan metode seperti naïve-bayes dan certainty factor dapat membantu dalam memberikan bantuan yang akurat dan tepat waktu kepada pemilik hewan peliharaan.Metode-metode ini menawarkan pendekatan yang dapat diandalkan berdasarkan probabilitas dan bukti, memastikan hasil diagnosa yang lebih tepat.
Hak Cipta (c) 2024 IKRAM: Jurnal Ilmu Komputer Al Muslim
Sistem Pendukung Keputusan Untuk Peningkatan Mutu & Kualitas Training Menggunakan Metode Fuzzy K-Means Pada PT. Kayaba Indonesia
Abstrak Klasifikasi terhadap peningkatan mutu & kualitas training diperlukan untuk meningkatkan sistem kerja khususnya pada sektor sumber daya manusia. Oleh karena itu diperlukan sistem pendukung keputusan yang dapat membantu meningkatkan mutu & kualitas training. Penelitian ini menggunakan metode algoritma k-means analisis diksriminan. Pembangunan sistem dalam mengimplementasikan k-mean untuk mengelompokkan data menggunakan bahasa pemrograman PHP dan MySQL. Dalam penelitian ini data yang digunakan sebanyak 150 data lalu dibagi menjadi 2 cluster. Berdasarkan uji coba yang dilakukan dan perhitungan akurasi, penggunaan k-means dalam penelitian ini ketepatan klasifikasi kasus sebesar 45.3%. Dianggap cukup besar karena hampir mencapai 50% sehingga bisa digunakan untuk mengklasifikasikan sebuah kasus pada tipe peningkatan mutu & kualitas training.