Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Buletin Sistem Informasi dan Teknologi Islam
Noora Qotrun Nada
Program Studi Informatika, Universitas PGRI Semarang, Kota Semarang, Indonesia
Computer Science & IT

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Sistem Prediksi Pendapatan Penjualan Berbasis Web Menggunakan LSTM Rizqa Zahrotun Nafiah; Bambang Agus Herlambang; Noora Qotrun Nada
Buletin Sistem Informasi dan Teknologi Islam (BUSITI) Vol 7, No 3 (2026)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/busiti.v7i3.3468

Abstract

Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) memainkan peran penting dalam pembangunan ekonomi, namun banyak UMKM menghadapi ketidakpastian dalam perencanaan pendapatan penjualan akibat fluktuasi permintaan dan terbatasnya pemanfaatan alat peramalan berbasis data. Penelitian ini mengusulkan sistem prediksi pendapatan penjualan berbasis web untuk UMKM menggunakan metode Long Short-Term Memory (LSTM) guna memodelkan data penjualan harian yang memiliki karakteristik nonlinier dan temporal. Dataset yang digunakan terdiri dari data pendapatan penjualan harian selama lima tahun dari UMKM Rayanzza Fashion, dengan total 1.827 data. Arsitektur stacked LSTM dengan tiga lapisan LSTM digunakan dan dievaluasi menggunakan Mean Absolute Error (MAE), Root Mean Squared Error (RMSE), dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model mampu memprediksi pendapatan penjualan harian secara efektif, dengan nilai MAE sebesar 5.708 rupiah, RMSE sebesar 7.122 rupiah, dan MAPE sebesar 1,71% pada data pengujian. Hasil ini menunjukkan kemampuan generalisasi yang baik serta pembelajaran yang efektif terhadap tren penjualan dan pola musiman, meskipun performa menurun pada periode fluktuasi ekstrem. Model yang telah dilatih kemudian diintegrasikan ke dalam sistem berbasis web menggunakan React.js sebagai frontend, Express.js sebagai backend, dan FastAPI untuk penyajian model. Penelitian ini memberikan kontribusi berupa sistem prediksi pendapatan penjualan end-to-end yang dapat diimplementasikan untuk mendukung pengambilan keputusan berbasis data pada UMKM.      
Implementasi YOLOv8 dan ESP32 pada Prototipe Sistem Penargetan Militer dengan Integrasi Aktuator Servo Tedy Firmansyah; Bambang Agus Herlambang; Noora Qotrun Nada
Buletin Sistem Informasi dan Teknologi Islam (BUSITI) Vol 7, No 3 (2026)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/busiti.v7i3.3469

Abstract

Penelitian ini mengembangkan prototipe sistem penargetan otomatis berbasis kecerdasan buatan untuk simulasi laboratorium dengan mengintegrasikan YOLOv8 yang dijalankan pada PC host, kamera computer vision, ESP32 sebagai pengendali aktuator servo, dan antarmuka web berbasis Flask. Sistem mendukung deteksi objek secara real-time, kontrol proporsional, serta antarmuka web dengan mode manual dan otomatis serta kontrol menggunakan perintah suara. Model utama YOLOv8 yang digunakan adalah redball.pt yang dilatih menggunakan dataset sebanyak 353 gambar, terdiri dari 247 data train, 71 data valid, dan 35 data test. Hasil pengujian menunjukkan inferensi YOLOv8 pada PC host mampu berjalan pada kecepatan rata-rata 28,4 FPS serta menghasilkan waktu settling rata-rata 2,12 detik, kesalahan posisi 4,8 piksel, dan overshoot sebesar 11,2%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa prototipe mampu memberikan presisi penargetan yang baik dan fleksibilitas untuk pengembangan sistem penargetan berbasis Artificial Intelligence (AI) di lingkungan penelitian dan laboratorium terisolasi.
Co-Authors Bambang Agus Herlambang, Bambang Rizqa Zahrotun Nafiah Tedy Firmansyah