Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

ANALISIS DAN PERANCANGAN SMART HELPDESK BERBASIS SIAKAD PADA UNIVERSITAS ISLAM INDRAGIRI Novisca Indriani; Ayla Zhafira; Rahma Yulia Sifa; Ervina Kartika Sari; Nurul Hidayah
TEKNOFILE : Jurnal Sistem Informasi Vol. 4 No. 4 (2026): April 2026
Publisher : PT. ZIVANA CENDEKIAWAN BANGSA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Universitas Islam Indragiri (UNISI) telah memiliki Sistem Informasi Akademik (SIAKAD) yang mendukung berbagai layanan akademik. Namun, mekanisme komunikasi untuk pengaduan dan bantuan akademik masih bersifat informal dan belum terdokumentasi secara sistematis, sehingga menghambat efisiensi dan transparansi layanan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan merancang Sistem Smart Helpdesk UNISI sebagai pengembangan layanan terintegrasi dalam SIAKAD. Metode penelitian meliputi observasi terhadap sistem yang berjalan, studi pustaka, serta analisis kebutuhan menggunakan pendekatan PIECES. Hasil analisis menunjukkan perlunya sistem tiket digital yang terpusat, transparan, dan terdokumentasi. Rancangan sistem mencakup analisis kelayakan teknis, ekonomi, dan hukum, pemodelan use case untuk tiga aktor utama (mahasiswa, dosen, dan admin/staf IT), serta desain antarmuka yang user-friendly. Sistem Smart Helpdesk UNISI diharapkan mampu meningkatkan efisiensi komunikasi, mempercepat penanganan keluhan, dan memperkuat transparansi layanan akademik melalui integrasi langsung dengan SIAKAD.
KLASIFIKASI STATUS STUNTING PADA BALITA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR (KNN) ervina kartikasari; Novisca Indriani; Nurul Hidayah; Muh. Rasyid Ridha
TEKNOFILE : Jurnal Sistem Informasi Vol. 4 No. 6 (2026): Juni 2026
Publisher : PT. ZIVANA CENDEKIAWAN BANGSA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Stunting merupakan kondisi gangguan pertumbuhan pada balita yang disebabkan oleh kekurangan gizi kronis dalam jangka waktu yang panjang. Kondisi ini masih menjadi salah satu permasalahan kesehatan masyarakat yang memerlukan perhatian karena dapat memengaruhi pertumbuhan fisik, perkembangan kognitif, serta kualitas hidup anak di masa mendatang. Dalam pelaksanaannya, proses pemantauan status gizi balita di lapangan masih banyak dilakukan secara manual melalui pencatatan pada grafik pertumbuhan. Cara tersebut berpotensi menimbulkan kesalahan pencatatan maupun keterlambatan dalam proses identifikasi status gizi. Penelitian ini bertujuan menerapkan metode K-Nearest Neighbor (KNN) untuk mengklasifikasikan status stunting pada balita berdasarkan data antropometri. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data, preprocessing, pembagian data latih dan data uji, serta pengujian beberapa nilai parameter k untuk memperoleh hasil klasifikasi yang sesuai. Melalui metode KNN, status gizi balita ditentukan berdasarkan tingkat kemiripan data dengan data balita yang telah diketahui status gizinya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma KNN dapat digunakan untuk mengklasifikasikan status stunting berdasarkan karakteristik antropometri balita. Model yang dihasilkan kemudian diimplementasikan ke dalam aplikasi berbasis web untuk membantu petugas kesehatan dan kader posyandu dalam melakukan identifikasi awal status stunting. Sistem yang dibangun juga membantu proses pencatatan dan pengolahan data sehingga dapat mengurangi kemungkinan kesalahan dalam pendataan.