Claim Missing Document
Check
Articles

Implementasi Layanan Laundry Digital Berbasis Mobile Pada Sistem Manajemen Kost Terintegrasi Siahaan, Eva Fiorina; Kallista, Meta; Novianty, Astri
eProceedings of Engineering Vol. 12 No. 5 (2025): Oktober 2025
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Pengelolaan layanan laundry di kost sering menghadapikendala akibat pencatatan manual yang rentan kesalahan sertakurangnya sistem komunikasi terintegrasi antara penghuni danpenyedia layanan. Kondisi ini mengakibatkan keterlambatanpenanganan pesanan, terjadinya miskomunikasi, danmenurunnya tingkat kepuasan pengguna. Penelitian inibertujuan untuk merancang dan mengembangkan fitur layananlaundry dalam aplikasi mobile berbasis teknologi yang menjadibagian dari sistem manajemen kost terintegrasi. Fitur inidirancang untuk mempermudah proses pemesanan danpelacakan status cucian melalui satu platform digital yangdapat diakses oleh seluruh penghuni kost. Prosespengembangan meliputi analisis kebutuhan, survei kepadapengguna, perancangan sistem, dan pengujian fitur untukmemastikan kelancaran fungsi serta kesesuaian dengankebutuhan pengguna. Hasil pengembangan menunjukkanbahwa fitur laundry mampu meningkatkan efisiensioperasional, mengurangi potensi kesalahan pada prosespemesanan, serta mempercepat penyampaian layanan. Responpengguna juga menunjukkan adanya peningkatan kenyamanandan akurasi informasi yang diterima. Kesimpulannya, integrasilayanan laundry berbasis mobile dapat menjadi solusi efektifuntuk mengoptimalkan pengelolaan laundry di lingkungankost, mendukung modernisasi manajemen hunian, danmeningkatkan kualitas layanan secara keseluruhan.Kata kunci— layanan laundry, manajemen kost, aplikasimobile, sistem terintegrasi, efisiensi operasional, pelacakancucian
Implementasi Aplikasi KostKita dengan Fitur Layanan Pemesanan Makanan Amelia, Angelica Sharon; Kallista, Meta; Novianty, Astri
eProceedings of Engineering Vol. 12 No. 5 (2025): Oktober 2025
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Manajemen kost secara konvensional sering menimbulkanberbagai kendala, khususnya dalam layanan pemesananmakanan yang masih bergantung pada pencatatan manual dankomunikasi tidak terstruktur antara penghuni dan pengelola.Kondisi ini dapat menyebabkan kesalahan pencatatan,keterlambatan layanan, serta menurunnya tingkat kepuasanpenghuni. Penelitian ini bertujuan untukmengimplementasikan aplikasi KostKita dengan fokus padafitur layanan pemesanan makanan guna meningkatkan efisiensidan kualitas pelayanan. Metode pengembangan yangdigunakan meliputi analisis kebutuhan pengguna, perancangansistem dan antarmuka aplikasi, implementasi fitur layananmakanan, serta tahap pengujian untuk mengevaluasi performadan fungsionalitas aplikasi. Hasil pengujian menunjukkanbahwa fitur ini mampu memfasilitasi pemesanan makanandengan lebih cepat, akurat, dan terorganisir, baik dari sisipengguna maupun pengelola kost. Aplikasi juga menyediakansistem pelacakan pesanan dan pengelolaan menu yang dapatdiakses secara real-time. Kesimpulan dari penelitian inimenyatakan bahwa fitur layanan pemesanan makanan padaaplikasi KostKita memberikan kontribusi signifikan dalamdigitalisasi manajemen kost serta mampu meningkatkanefisiensi operasional dan kepuasan pengguna.Kata kunci— aplikasi mobile, digitalisasi layanan, kostkita,manajemen kost, pemesanan makanan, sistem informasi.
Pengembangan Aplikasi Web Full-Stack untuk Manajemen Sampah: Implementasi Frontend, Backend, Cloud Deployment Muhammad Irfan Al Rasyid; Kallista, Meta; Casi Setianingsih
Jurnal Nasional SAINS dan TEKNIK Vol. 3 No. 2 (2025): Desember 2025
Publisher : Universitas Telkom

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25124/jnst.v3i2.9743

Abstract

Indonesia menghadapi tantangan besar dalam pengelolaan sampah, termasuk pertumbuhan populasi yang cepat dan infrastruktur yang tidak memadai. Bank Sampah Bersinar, sebagai salah satu inisiatif pengelolaan sampah, menghadapi kesulitan dalam manajemen data pelanggan, transparansi harga sampah, dan proyeksi harga sampah di masa depan. Penelitian ini berfokus pada pengembangan dan peningkatan website Bank Sampah Bersinar melalui pendekatan full-stack. Proses pengembangan mencakup desain antarmuka pengguna (frontend), pengembangan backend, integrasi prediksi harga sampah menggunakan algoritma machine learning, serta deployment ke cloud. Pengujian aplikasi dilakukan untuk memastikan fungsionalitas dan kinerja yang optimal. Hasil pengujian menunjukkan bahwa peningkatan pada website ini berhasil meningkatkan efisiensi dan kemudahan penggunaan bagi para pengguna.
Evaluating Hierarchical Pathfinding A* (HPA*) for Multi‑Order Routing in a Small Warehouse Layout Ig. Prasetya Dwi Wibawa; Meta Kallista; Ramdhan Nugraha; Heni Widayani; Harish Chandra Bhandari; Angga Rusdinar
CAUCHY: Jurnal Matematika Murni dan Aplikasi Vol 11, No 1 (2026): CAUCHY: JURNAL MATEMATIKA MURNI DAN APLIKASI
Publisher : Mathematics Department, Maulana Malik Ibrahim State Islamic University of Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.18860/cauchy.v11i1.39659

Abstract

Hierarchical Pathfinding A* (HPA*) is a hierarchical search framework that partitions grid‑based environments into clusters to reduce computational time while preserving a near-optimal path. The warehouse layout features cross-aisle connectivity, and multi-order optimization is performed using the HPA* algorithm, which integrates travel times with multi-rack picking times to the objective cost function. We simulate by assigning 30 random orders, with a total of 10641 items stored in the warehouse and 10 item types. The travel time is calculated assuming a picker has a constant speed of 1.2 m/s along edges, the picking time is proportional to the number of items picked per rack, and a small warehouse layout. Estimated cycle times of the orders (travel plus picking time) range from 114.4 to 349.9 seconds using the HPA* optimization, with a mean of 232.0 seconds. From the optimization results, orders require an average of 5.2 rack visits, ensuring that the picker travels more than two racks per order. The HPA* reduces the original low‑level graph (50 nodes and 61 edges, including base and stage station) to a graph with 22 nodes and 17 edges, enabling faster route computation while preserving observed cycle‑time patterns when combined with picking-time durations. Compared to A*, given the layout and orders, HPA* demonstrates an efficient warehouse path‑planning method that reduces search computation while maintaining near‑optimal routing performance.
PENGARUH IKLIM TERHADAP KASUS DEMAM BERDARAH DENGUE MENGGUNAKAN ALGORITMA PARTIAL LEAST SQUARE M. Fikri Andika Kurniawan; Dwitiniardi, Isni; Meta Kallista; Ashri Dinimaharawati
Jurnal Ilmiah Teknik Mesin, Elektro dan Komputer Vol. 3 No. 1 (2023): Maret: Jurnal Ilmiah Teknik Mesin, Elektro dan Komputer
Publisher : Lembaga Pengembangan Kinerja Dosen

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51903/juritek.v3i1.626

Abstract

Demam Berdarah Dengue (DBD) sering menjadi penyakit yang endemis di setiap wilayah tropis dan di Sebagian wilayah subtropis. Virus ini disebarkan dalam suatu wilayah dengan cepat melalui gigitan nyamuk Aedes aegypti. Ratusan ribu penderita DBD yang disebabkan oleh nyamuk Aedes aegypti di tahun 2016. Keberlangsungan hidup nyamuk dapat dipengaruhi beberapa faktor, salah satunya adalah perubahan iklim yang dapat berpengaruh pada pola infeksi penyakit yang disebar sehingga menyebabkan risiko tinggi untuk penyebaran penyakit di suatu wilayah. Penelitian ini dilakukan untuk menemukan pengaruh iklim yang paling berdampak terhadap tingkat kasus DBD di Kota Bandung menggunakan algoritma Partial Least Square (PLS) untuk mendapatkan hasil korelasinya dan variabel yang paling berpengaruh akan dilakukan prediksi menggunakan algoritma Support Vector Regression (SVR) yang disajikan berupa website. Hasil korelasi pada PLS menunjukkan bahwa unsur iklim kelembapan yang paling berpengaruh terhadap kasus DBD dengan nilai cross-loadings sebesar 0,315 dan nilai akurasi koefisien determinasi (R2) adalah 0,099. Pada algoritma SVR, kombinasi partisi data terbaik adalah dengan perbandingan 80:20 yang mana data train dan data test dengan nilai parameter masing-masing memiliki nilai C = 10, gamma = 1, dan epsilon = 0,05. Hasil regresi dari data kasus DBD memiliki nilai akurasi dari Root Mean Square Error (RMSE) sebesar 0,0123 dan R2 sebesar 0,588. Kata Kunci: DBD, PLS, SVR, Website
EVALUATING THE EFFECTIVENESS OF KERNEL EXTREME LEARNING MACHINES OVER CONVENTIONAL ELM FOR AIR QUALITY INDEX PREDICTION Meta Kallista; Ignatius Prasetya Dwi Wibawa; Sultan Chisson Obie
BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan Vol 20 No 2 (2026): BAREKENG: Journal of Mathematics and Its Application
Publisher : PATTIMURA UNIVERSITY

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30598/barekengvol20iss2pp1373-1388

Abstract

Air pollution presents a substantial threat to human health, especially in urban areas like Jakarta, Indonesia, which ranked eleventh worldwide for poor air quality and urban pollution in mid-2025. This study is conducted with the objective of forecasting air quality over a designated future period by employing two advanced machine learning techniques: the Extreme Learning Machine (ELM) and its kernel-based variant, the Kernel Extreme Learning Machine (K-ELM). These methodologies are applied to predict the concentrations of five features of pollutants—PM10 (Particulate Matter), SO2 (Sulfur Dioxide), CO (Carbon Monoxide), O3 (Ozone), and NO2 (Nitrogen Dioxide)—which are critical indicators of environmental air quality and have significant implications for human health and environmental sustainability. Both methods are evaluated for their efficiency in time series regression, with a focus on training speed and generalization performance. The results demonstrate that the K-ELM model, especially when utilizing a Laplacian kernel, outperforms the standard ELM in predicting air quality based on the air quality index (AQI) dataset. Performance metrics indicate that K-ELM achieves superior accuracy, with an RMSE of 0.041, MSE of 0.002, MAE of 0.019, and an R-squared value of 0.898, confirming its effectiveness for air quality prediction in Jakarta. Furthermore, the Nemenyi post-hoc analysis across all metrics showed that K-ELM with the Laplacian kernel consistently achieved the highest rank and exhibited statistically significant improvements in multiple pairwise comparisons.
Perancangan Si-GENTA: Sistem Informasi Gizi dan Tumbuh Kembang Anak di RA Manbaul Huda Muhammad Abil Khoiri; Agustien Mulyantini; Aufa Dzakiy; Richel Putria Anggraini; Wildan Janitra Ramadhan; Meta Kallista; Muhammad Nasrun; Rangga Timotius
Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Nusantara Vol. 7 No. 2 (2026): Edisi Mei - Agustus
Publisher : Lembaga Dongan Dosen

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55338/jpkmn.v7i2.9041

Abstract

Pencatatan status gizi anak usia dini di tingkat sekolah masih banyak dilakukan secara manual sehingga kurang mendukung deteksi dini gangguan gizi. Kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini bertujuan mengembangkan dan mengimplementasikan Si-GENTA (Sistem Informasi Gizi dan Tumbuh Kembang Anak) berbasis web di RA Persatuan Islam 69 Manbaul Huda Kota Bandung. Sistem mengintegrasikan pencatatan antropometri digital dengan analisis status gizi otomatis menggunakan metode LMS berdasarkan standar pertumbuhan WHO 2006 untuk indikator TB/U, BB/TB, dan IMT/U sesuai Permenkes RI Nomor 2 Tahun 2020. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem mampu mengklasifikasikan status gizi peserta didik secara otomatis serta mendukung pengelolaan data yang lebih efektif dan terstruktur. Evaluasi pengguna menunjukkan tingkat kepuasan sebesar 96%, yang menegaskan bahwa Si-GENTA mampu meningkatkan kemudahan pencatatan, pemantauan, dan identifikasi status gizi peserta didik secara lebih cepat dan akurat.
Transformasi Digital Pendidikan Melalui Pengembangan Learning Management System (LMS) Berbasis Website di SDN Cihanjaro Fayza Zahra Putri Hakim; Fakhriza Bondan Pradipta; Khalid Nurahman; Diedrick Darrell Darmadi; Kenneth Matthew Yonathan; Meta Kallista; Ashri Dinimaharawati; Faisal Candrasyah Hasibuan
Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Nusantara Vol. 7 No. 2 (2026): Edisi Mei - Agustus
Publisher : Lembaga Dongan Dosen

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55338/jpkmn.v7i2.8110

Abstract

Asesmen Nasional Berbasis Komputer (ANBK) menjadi standar evaluasi mutu pendidikan dasar di Indonesia, namun implementasinya di wilayah pedesaan seperti SDN Cihanjaro sering terkendala oleh keterbatasan infrastruktur dan rendahnya literasi digital. Sistem simulasi ujian yang ada sebelumnya bersifat statis dan belum memiliki fitur manajemen pembelajaran yang memungkinkan interaksi dua arah antara guru dan siswa. Kegiatan pengabdian masyarakat ini bertujuan mentransformasi website tersebut menjadi Learning Management System (LMS) yang interaktif dengan fokus utama pada pengembangan infrastruktur teknologi pendidikan. Metode pelaksanaan menggunakan pendekatan Participatory Action Research (PAR) yang meliputi tahapan analisis kebutuhan, perancangan sistem, pengembangan aplikasi menggunakan framework Python dan Bootstrap, serta pelatihan pengguna. Penelitian ini menitikberatkan pada aspek teknis pembangunan sistem dan keberfungsian fitur, tanpa mengukur korelasi langsung terhadap peningkatan nilai akademik siswa. Hasil kegiatan menunjukkan keberhasilan pengembangan platform LMS yang memberikan otonomi bagi guru dalam mengelola materi dan bank soal secara mandiri. Berdasarkan evaluasi keberterimaan teknologi, sistem ini memperoleh skor rata-rata 96,4% dalam kategori sangat baik. Transformasi ini berhasil meningkatkan literasi digital teknis dan kesiapan infrastruktur sekolah dalam menghadapi digitalisasi pendidikan di wilayah pedesaan.
Co-Authors Adillah, M Novrian Agustien Mulyantini Aina, Brilliant Friezka Aisyah, Diah Akbar, Andi Muhammad Rezky Akbar, Maulidiatama Akbar, Muh. Akbar, Muhammad Raja Amanullah Bahtiar, Mohammad Rizky Fauzan Amelia, Angelica Sharon An – Nisaa, Siti Ananta , Fauzi Angga Rusdinar Annisa Aprilia P S Aprilia, Nella Ardhya Chaeruna Salim Aryomukti, Muchlis Ashri Dinimaharawati Astri Novianty Aufa Dzakiy Azhar, Ferikho Fatih Butar-Butar, Muhammad Raihan Casi Setianingsih Daffa Ahmadhan K Daulay, Imada Syaifullah Diaraja H, Garry Abel Diedrick Darrell Darmadi Dwi Wibowo , Ig. Prasetya Dwitiniardi, Isni Erfa Saputra, Randy Fadhel, Hafiz Muhammad Faisal Candrasyah H Faisal Candrasyah Hasibuan Faiz Rasyid, Sutan Fajri, Daffa Fathir Fakhriza Bondan Pradipta Farha S. N, Augyres Faris Alim M Fauzan, Aldi Fauzan, Rakha Luthfi Fauzi, Farhan Rizki Fayza Zahra Putri Hakim Fiqri, Rifqi Muhammad Friezka Aina, Brilliant Fussy Mentari D Ganga Ram Phaijoo Gastiadi, Arya Fridayana Harish Chandra Bhandari Harison Taufiq, Hans Heni Widayani Ig Prasetya Dwi W Ig. Prasetya Dwi Wibawa Ig. Prasetya Dwi Wibawa Ignatius Prasetya Dwi Wibawa Irghiansyah Izzul Haque Isni Dwitiniardi Jalaluddin , Afif Ibadurrahman Kenneth Matthew Yonathan Khalid Nurahman Khalisheka, Daffa Asyqar Ahmad Khoerul Umam, Khoerul Kurniawan, M. Fikri Andika Kusumah, Zaky Ibnu Lase, Aldo Nitehe M. Fikri Andika Kurniawan M. Fikri Andika Kurniawan Malikulmulki, Jaisy Manna, Muhammad Rayyan Aqiilah Martuahman, Fransiskus Alexander Meiska, Ivana Michael Mikhael Prausdian A W Muhammad Abil Khoiri Muhammad Faris Ruriawan Muhammad Irfan Al Rasyid Muhammad Nasrun Muhammad Syarif, Muhammad Muhtar, Ahmad Fauzan Mulia, Thasya N, Ridha Melati Naf’an , Syifa Melinda Naf’an, Syifa Melinda Nathaniel, Giovanni Naufal H, Raden M Nugraha, M Kahfi Nugroho, Ginaldi Ari Paramartha Vikrama, Made Plambudi Dwigantara, Figo Purba Daru Kusuma Purnama, Badi Rafli Rizky Purnaningsih , Ni Kadek Ayu Putra Athallah, Raken Putra, Giovano Trihade Putra, Rio Mandala Nuryan Putri Sakri, Annisa Aprilia Rahman, Muhammad Syaiful Raif Haidar D Rama Pratama Ramadhani, Desfitri Ramdhan Nugraha Ramdhan, Mohammad Rizki Ramdhani, Agung Sulaksono Rangga Timotius Raspati , Fadlan Yusuf Rassya, Farrel Richel Putria Anggraini Rifqi Muhammad Fikri Rizkita, Meysa Rosunika, Wening Alfina Sakri, Annisa Aprilia Putri Saputra , Ariq Nurcahyo Saputra, Fauzi Bayu Setianingsih, Casie Setyadi, Ardhana Shafira Zahra Anisa Shandi, Rifqi Fadhila Shiddieqy, Hasbi Ash Siahaan, Eva Fiorina Sugandi, Delatifa Putri Suhartono, Ardhien Fadhillah Sukiman, Wahyu Mubarak Sultan Chisson O Sultan Chisson Obie Surya Akbar, Qorio Tarigan , Ray Talenta Tito Waluyo Purboyo Utari, Rai Barokah Wahid, Zulian Wardhana, I Made Bayu Satria Wibawa , Muhamad Ibnu Fajar Wibawa, I.G Prasetya Wibawa, Ig. Prasetya D. Wibawa, Ig.Prasetya Dwi Wibowo , Ig. Prasetya Dwi Wibowo S , Andika Suryo Wibowo, Ig. Prasetya Dwi Wildan Janitra Ramadhan Yasir , Yusran Zahrani , Putri Mellia Zaref, Pandu Ing