Claim Missing Document
Check
Articles

Found 29 Documents
Search

IMPLEMENTASI CLUSTERING UNTUK MENENTUKAN EFEKTIVITAS NILAI SISWA SESUDAH PANDEMI COVID-19 MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS Alexander, Hizkia; Umaidah, Yuyun; Jajuli, M.
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 7 No. 3 (2023): JATI Vol. 7 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v7i3.7174

Abstract

SMKN 1 Jakarta adalah sebuah lembaga pendidikan kejuruan negeri yang berlokasi di Jakarta. Sebagai salah satu institusi pendidikan tertua di Jakarta, sekolah ini menawarkan 11 bidang keahlian atau jurusan kepada siswa. Meskipun awalnya proses pembelajaran berjalan secara normal, situasinya berubah pada awal tahun 2020 ketika muncul wabah penyakit baru yang dikenal dengan nama COVID-19. Dampak penyebaran virus yang luas mengakibatkan Kementerian Pendidikan, Kebudayaan, Riset, dan Teknologi (KEMDIKBUD) merilis surat edaran untuk mengadopsi pembelajaran jarak jauh atau daring. Hal ini menyebabkan variasi nilai siswa karena tantangan adaptasi terhadap metode pembelajaran yang baru. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, peneliti menerapkan metode CRISP-DM dengan fokus pada analisis cluster atau pengelompokan menggunakan algoritma K-Means terhadap nilai siswa dalam menilai efektivitas perubahan metode pembelajaran pada semester ganjil dan genap tahun pelajaran 2021/2022. Hasil dari proses pengelompokan teridentifikasi cluster 0 dikategorikan sebagai kelompok dengan nilai yang baik, sementara cluster 1 memiliki nilai yang kurang baik. Analisis lebih lanjut menunjukkan bahwa cluster 2 memiliki perbedaan tertinggi menurut Elbow Method, dengan selisih nilai sebesar 79963.30076 pada semester ganjil, dan 212024.9629 pada semester genap. Penilaian berdasarkan Silhouette Coefficient juga mempertegas bahwa cluster 2 merupakan kelompok paling efektif dengan skor tertinggi, yaitu 0.8171218916694154 pada semester ganjil dan 0.8932255100239208 pada semester genap. Sehingga disimpulkan hasil pengelompokan menunjukkan peningkatan efektivitas sebesar 2.5%, yang mengindikasikan perbaikan nilai pada 5 siswa.
SISTEM PENYEWAAN LAPANGAN GOR BADMINTON BERBASIS WEB DI CILAMAYA Pratama, Sena; Umaidah, Yuyun; Enri, Ultach
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 3 (2024): JATI Vol. 8 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i3.9659

Abstract

Sistem penyewaan lapangan bulu tangkis GOR Badminton Cilamaya berbasis web dirancang untuk memudahkan pemesanan dan penyewaan lapangan bulu tangkis secara online. Dengan menggunakan teknologi web, sistem ini memungkinkan pengguna memesan lapangan secara online dengan mudah dan cepat. Dengan adanya sistem ini, diharapkan para pemain badminton di cilamaya khususnya dapat memesan lapangan dengan mudah dan efisien tanpa harus datang langsung ke tempat. Karena pada saat melakukan wawancara dengan pemilik GOR Badminton tersebut memiliki keresahan, dimana ketika pada saat melakukan pemesanan jadwal lapangan terkendala dengan proses pemesanan nya itu sendiri yang masih bersifat manual lewat whatsapp. Ada beberapa hal yang melatarbelakangi pembuatan aplikasi ini diantaranya: Proses pemesanan manual yang lambat dan memakan waktu yang lama, Keterbatasan dalam manajemen jadwal lapangan, Tidak adanya sistem yang otomatis mengatur ketersediaan lapangan sesuai dengan pemesanan. Fitur utama sistem ini ialah sistem pemesanan lapangan secara real-time, informasi ketersediaan lapangan, pembayaran dilakukan secara digital dan manajemen akun pengguna. Metode pengembangan sistem ini meliputi analisis kebutuhan pengguna, perancangan antarmuka pengguna (UI/UX), pengembangan sistem menggunakan teknologi web modern. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem ini mampu meningkatkan efisiensi dan kenyamanan dalam proses penyewaaan lapangan GOR badminton di cilamaya
IMPLEMENTASI SISTEM PAKAR DENGAN METODE DEMPSTER SHAFER UNTUK PREDIKSI PENYAKIT KULIT PADA KUCING Fadlurrahman Muchdyansyah, Raihan; Umaidah, Yuyun; Purwantoro, Purwantoro
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 3 (2024): JATI Vol. 8 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i3.9896

Abstract

Peran pemilik kucing sangat penting dalam mencegah dan mengatasi penyakit kulit pada kucing. Dengan pemahaman yang baik tentang penyebab, gejala, dan pengobatan penyakit kulit kucing dapat membantu pemilik kucing dalam mengidentifikasi jenis penyakit yang diderita oleh kucing mereka, sebab pengobatan yang salah dapat memperburuk kondisi kucing. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan sistem pakar menggunakan metode dempster shafer dalam prediksi penyakit kulit pada kucing. Sistem pakar ini dibangun untuk membantu para pemilik hewan peliharaan atau praktisi hewan dalam mendiagnosis penyakit kulit pada kucing secara efektif dan tepat. Metode dempster shafer dipilih karena kemampuannya untuk menangani ketidakpastian dalam pengambilan keputusan dan memungkinkan sistem untuk menghasilkan keputusan yang dapat dipercaya dan relevan. Dalam penerapannya dilakukan pengumpulan data berupa gejala-gejala yang berkaitan dengan penyakit kulit pada kucing. Kemudian, dilakukan pembobotan gejala berdasarkan tingkat karakteristik dalam diagnosis. Selanjutnya, data tersebut diolah kedalam sistem pakar sehingga menghasilkan nilai kepastian jenis penyakit kulit pada kucing berdasarkan gejala dan gangguan yang dialami. Hasil evaluasi yang dilakukan menggunakan dataset gejala-gejala penyakit kulit pada kucing yang sudah diketahui diagnosisnya oleh pakar menunjukkan bahwa sistem pakar yang diimplementasikan menggunakan metode dempster shafer mampu memberikan prediksi penyakit kulit pada kucing dengan sesuai
RANCANG BANGUN WEBSITE KOMPETISI DAN KOLABORASI BAGI SOFTWARE DEVELOPER DENGAN KONSEP GAMIFICATION MENGGUNAKAN FRAMEWORK NEXT.JS Vito Anggoro, Alfian; Mayasari, Rini; Umaidah, Yuyun
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 4 (2024): JATI Vol. 8 No. 4
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i4.9922

Abstract

Dalam era digital yang terus berkembang, industri perangkat lunak telah menjadi salah satu bidang yang paling dinamis dan penting. Perangkat lunak digunakan dalam berbagai bidang, permintaan yang semakin meningkat untuk membangun perangkat lunak menuntut para software developer untuk terus meningkatkan keterampilan mereka. Proyek nyata merupakan cara untuk meningkatkan keterampilan software developer dan kompetisi adalah salah satu cara software developer mendapatkan proyek nyata, namun permasalahan kompetisi terkait sedikitnya informasi dan partisipan. Oleh karena itu gamification diterapkan untuk meningkatkan partisipasi aktif dan menyebarluaskan informasi melalui website. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sebuah website yang menggabungkan elemen-elemen gamifikasi untuk merangsang partisipasi aktif, motivasi, dan kolaborasi di antara para pengembang perangkat lunak dan memastikan website tersebut dapat berfungsi dan berjalan dengan baik. Penelitian ini menggunakan metode prototype dalam perancangan dan pembangunannya. Pada penelitian ini menghasilkan website kompetisi dan kolaborasi bagi software developer yang dibangun dengan bahasa pemrograman javascript dan bantuan framework next.js serta telah dilakukan pengujian menggunakan alpha testing dengan hasil yang sesuai dan beta testing melalui kuesioner yang diberikan kepada pengguna dengan hasil yang menunjukan tingkat kepuasan yaitu 92,76%. Dengan demikian, website ini dapat digunakan dengan baik dan dapat dijadikan solusi untuk memenuhi kebutuhan pengguna.
PENERAPAN DATA MINING UNTUK KLASTERISASI DAERAH RAWAN PENYAKIT MENULAR DI KABUPATEN KARAWANG DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS Nur Amalia, Indira; Umaidah, Yuyun; Mayasari, Rini
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 4 (2024): JATI Vol. 8 No. 4
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i4.9953

Abstract

Penyakit menular adalah varian penyakit infeksi yang disebabkan oleh mikroorganisme seperti virus, bakteri, parasit, atau jamur, yang dapat dengan mudah menular ke individu lain yang masih dalam keadaan sehat. Kabupaten Karawang telah mengalami perkembangan positif, termasuk dalam hal pendapatan daerah, situasi ekonomi, dan tingkat pendidikan penduduknya. Kenaikan populasi dan ukuran wilayah Kabupaten Karawang tidak terlepas dari aspek kesehatan penduduknya. Saat ini, jumlah kasus penyakit menular semakin meningkat setiap tahun, sehingga mungkin diperlukan upaya untuk mengelompokkan daerah penyebaran penyakit tersebut. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menerapkan algoritma K-means dalam melakukan klasterisasi daerah rawan penyakit menular di Kabupaten Karawang. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah dengan menggunakan metode KDD (Knowledge Discovery in Database) dengan tools R Studio. Hasil dari penelitian ini adalah klasterisasi data penyakit menular menjadi 3 klaster, yaitu klaster 1 sebanyak 6 kecamatan, klaster 2 sebanyak 15 kecamatan, dan klaster 3 sebanyak 9 kecamatan. Dengan hasil evaluasi menggunakan SSE dan DBI menghasilkan titik klaster optimal di C=3 dengan nilai SSE 80.0712 dan nilai DBI sebesar 0.6507.
SISTEM PAKAR DETEKSI PENYAKIT KULIT KALIGATA MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING BERBASIS WEBSITE Haya Amalia, Salma; Mayasari, Rini; Umaidah, Yuyun
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 4 (2024): JATI Vol. 8 No. 4
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i4.9985

Abstract

Kaligata atau dalam bahasa medis urtikaria merupakan salah satu penyakit kulit dimana keadaan kulit yang dicirikan dengan adanya titik-titik merah gatal yang muncul atau benjolan di permukaan kulit. Penyakit ini seringkali disebabkan oleh reaksi alergi terhadap berbagai faktor pemicu. Kaligata adalah salah satu penyakit kulit yang umum dan sering terjadi kemudian dapat menimbulkan masalah kesehatan yang cukup serius. Banyak orang menganggap bahwa kaligata adalah penyakit yang sepele dan tidak menyadari bahwa kaligata juga dapat mengalami gejala anafilaksis yaitu suatu reaksi alergi yang sangat serius dan bahkan dapat menyebabkan kematian. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk merancang sistem pakar diagnosa penyakit kulit kaligata dengan menggunakan metode forward chaining berbasis website yang dapat memberikan solusi pertolongan terhadap penyakit kaligata. Pendekatan yang akan diterapkan pada penelitian ini menggunakan metode ESDLC (Expert System Development Life Cycle), metode ini diputuskan sebagai kerangka kerja untuk pengembangan sistem. Metode inferensi menggunakan Forward Chaining adalah teknik pencarian yang dimulai dari informasi yang tersedia dan menerapkan aturan untuk mencapai kesimpulan atau tujuan. Aplikasi ini mendiagnosis dua jenis penyakit kaligata berdasarkan 13 gejala. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem berfungsi dengan baik, mampu mendeteksi penyakit kaligata serta memberikan solusi penanganan. Aplikasi ini mempermudah konsultasi dan meningkatkan pengetahuan tentang gejala kaligata.
SISTEM PAKAR MENDIAGNOSA VIRUS PADA KUCING MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING: STUDI KASUS : KLINIK HEWAN ALASKA Anesha Lutia, Frise; Umaidah, Yuyun; Enri, Ultach
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 4 (2024): JATI Vol. 8 No. 4
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i4.10059

Abstract

Kucing menjadi hewan peliharaan paling populer di Indonesia, menurut survei yang dilakukan oleh Rakuten Insight Global tahun 2021. Namun, kucing rentan terkena penyakit dan mudah menularkannya ke kucing lainya. Salah satu penyebab penyakit kucing adalah virus, dimana terdapat 4 jenis virus yaitu Feline Panleukopenia Virus, Feline Viral Rhinotracheitis, Feline Calicivirus, Feline Infectious Peritonitis, dan Rabies. Untuk membantu pemilik kucing dalam mendiagnosa awal penyakit berdasarkan gejala, dibuatlah sistem pakar dengan menggunakan metodologi Expert System Development Life Cycle (ESDLC) yang dirancang khusus untuk membangun sistem pakar. Tahapan dari metode ini adalah penilaian, akuisisi pengetahuan, perancangan, pengujian dan dokumentasi. Hasilnya dari sistem ini adalah identifikasi jenis penyakit kucing yang sesuai dengan gejala yang dipilih serta memberikan solusi atau pengobatan. Sistem pakar ini diimplementasikan menggunakan metode forward chaining dengan bahasa pemrograman PHP dan HTML, serta dijalankan menggunakan Localhost dengan bantuan Visual Studio Code. Evaluasi untuk sistem ini menggunakan dua metode pengujian, yaitu pengujian sistem menggunakan black box testing dan pengujian pakar. Berdasarkan hasil black box testing, semua fungsi pada sistem ini dapat berjalan dengan baik sedangkan berdasarkan hasil pengujian pakar, hasil dari sistem sama dengan hasil diagnosa pakar.
MARKET BASKET ANALYSIS UNTUK OPTIMALISASI LAYOUT MINI MARKET HUGO MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI Aufarrizqi, Adrian; Enri, Ultach; Umaidah, Yuyun
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 4 (2024): JATI Vol. 8 No. 4
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i4.10623

Abstract

UMKM (Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah) sektor pangan pokok adalah jenis usaha kecil yang bergerak di bidang perdagangan bahan pokok. UMKM sektor pangan pokok dapat menjadi sumber pendapatan masyarakat lokal dan berkontribusi terhadap perekonomian nasional. Mini Market Hugo adalah mini market yang menyediakan sebuah tempat dimana konsumen dapat membeli barang sehari-hari tanpa harus pergi ke pasar tradisional atau hypermarket. Namun, terdapat permasalahan muncul pada Mini Market Hugo ini yaitu permasalahan tata letak pada sektor bahan pangan. Tujuan dari penelitian ini adalah menerapkan Algoritma Apriori pada pengoptimalisasi layout produk agar penempatan barang yang strategis, tampilan yang menarik, dan kemudahan akses jangkauan produk untuk meningkatkan daya tarik minat beli para konsumen. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah dengan menggunakan metode Cross Industry Standard for Data Mining (CRISP-DM). Hasil dari penelitian ini mendapat 8 aturan yang baru pada teknik asosiasi menggunakan Algoritma Apriori. Dengan hasil tersebut hasil semua aturan memiliki nilai lift ratio yang lebih dari sama dengan satu. Jenis produk “MAKANAN” akan menjadi sebuah pusat utama untuk melakukan strategi penataan tata letak pada jenis produk yang ada di Minimarket Hugo dengan dikuatkan dari hasil transaksi dari jenis produk “MAKANAN” ini, dimana terdapat 42.2261% produk yang terjual.
Implementation of Information Gain for Sentiment Analysis of PSE Policy using Naïve Bayes Algorithm Pramudja, Stevanus Ertito; Umaidah, Yuyun; Suharso, Aries
Journal of Applied Informatics and Computing Vol. 7 No. 2 (2023): December 2023
Publisher : Politeknik Negeri Batam

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30871/jaic.v7i2.6359

Abstract

The Ministry of Communication and Information Technology of Indonesia (Kominfo) has established the Penyelenggara Sistem Elektronik (PSE) policy as a mandatory registration requirement for both domestic and foreign Electronic Systems (ES). As a result, Kominfo will impose sanctions on all ES by temporarily suspending their access if they fail to register by July 29, 2022, at 23:59 WIB. This policy has sparked both support and opposition among the Indonesian public, and it has become a topic of discussion, including among Twitter users. Therefore, sentiment analysis is employed as a solution to identify public concerns or issues regarding the policy based on negative and positive tweets. The objective of this research is to evaluate the results of feature selection using Information Gain and the Naïve Bayes Classifier algorithm in analyzing Twitter users' sentiment towards the policies of the Information and PSE of the Ministry of Communication and Information Technology. A total of 1153 lines of tweets were collected from the Twitter platform using the keyword "PSE Kominfo," which were then analyzed using the Naïve Bayes Classifier algorithm and Information Gain feature selection with three scenarios: 90:10, 80:20, and 70:30. Based on the evaluation using the confusion matrix, overall, Scenario 1 with a 90:10 ratio and Information Gain feature selection performed the best, achieving an accuracy of 79.7%, recall of 85%, and an F-1 score of 88%. However, the best precision was observed in Scenario 2 with an 80:20 ratio, reaching 92% due to the higher proportion of positive predictions made by the model compared to other scenarios.
SISTEM PAKAR MENDIAGNOSA PENYAKIT GIGI MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING BERBASIS WEBSITE Suyantoputri, Fanny; Umaidah, Yuyun; Mayasari, Rini
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol 13, No 1 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i1.5743

Abstract

Gigi adalah organ tubuh keras yang berada di dalam mulut, berguna untuk mengatur makanan saat makan. Masalah kesehatan masyarakat yang sangat penting adalah kesehatan gigi karena memiliki efek yang luas sehingga memerlukan penanganan yang cepat. Permasalahan penyakit gigi di Indonesia masih cukup tinggi, minimnya pengetahuan kesehatan gigi salah satu penyebab rendahnya kesadaran masyarakat Kesehatan gigi sehingga pencegahan dan perawatan gigi tidak dilakukan secara maksimal. Terdapat 5 penyakit gigi yang sering ditemukan yaitu Karies, Gingivitis , Periodontitis , abses dan impaksi gigi. Untuk membantu pasien untuk mendiagnosa awal penyakit berdasarkan gejala, dibuatlah sistem pakar diagnosis penyakit gigi menggunakan metode forward chaining dengan menggunakan rancangan penelitian Expert System Development Life Cycle (ESDLC). Sistem pakar ini menghasilkan identifikasi penyakit gigi yang sesuai dengan gejala-gejala yang telah dipilih. Bahasa pemrograman yang dipakai adalah PHP dan HTML, kemudian dijalankan di Localhost. Penelitian ini telah diuji menggunakan dua pengujian yaitu pengujian black box dan pengujian pakar. Hasil dari pengujian black box pengujian menunjukkan sistem yang dijalankan sudah sesuai dengan yang diinginkan dan pengujian menunjukkan hasil dari sistem sudah sesuai dengan hasil diagnosa pakar.