Claim Missing Document
Check
Articles

Implementasi Sistem Manajemen Parkir Menggunakan Teknologi QR-CODE Berbasis Web Nurjoko, Nurjoko; Julius, Felix; K, Hendra; Karnila, Sri; Safitri, Egi; Purwati, Neni; Rizal, Ruki
TEKNIKA Vol. 18 No. 1 (2024): Teknika Januari - Juni 2024
Publisher : Politeknik Negeri Sriwijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.5281/zenodo.10570439

Abstract

Kemajuan teknologi telah mendorong penegembangan sistem parkir cerdas di lingkungan perguruan tinggi khususnya Institut Informatika dan Bisnis (IIB) Darmajaya. Seiring dengan pertumbuhan populasi mahasiswa dan staf, menjadi tantangan dalam manajemen perparkiran. Permasalahan parkir, seperti kesulitan dalam mencari tempat parkir yang tersedia dan memanajemen waktu untuk parkir dapat menghambat efisiensi dan kenyamanan pengguna di lingkungan kampus. Penelitian ini bertujuan merancang sistem E-parkir berbasis web di perguruan tinggi yang menyajikan solusi efisien untuk masalah parkir. Sistem e-parkir ini menggunakan teknologi QR-Code berbasis web untuk mempermudah pengguna dalam menemukan, mengelola, dan mengurangi resiko kehilangan kendaraan di tempat parkir. Metode pengembangan sistem pada penelitian ini menggunakan pendekatan metode prototype yang berfokus pada pengguna, dengan integrasi fitur monitoring lokasi ketersediaan tempat parkir guna meningkatkan efisiensi dan kenyamanan pengguna dan petugas parkir. Pengujian sistem dilakukan dengan pendekatan metode black box testing. Berdasarkan kriteria presentasi hasil uji secara keseluruhan dengan nilai kualifikasi sebesar 96% dapat disimpulkan bahwa responden menilai sistem e-parkir yang dibangun telah sesuai dengan fungsinya dan dapat dimplementasikan.
Prediksi Penyakit Paru-Paru Dengan Algoritma Naïve Bayes Selvida Widi Audria; Izzah Farikhah; Reza Maulana Saputra; Neni Purwati
Journal of Data Science Methods and Applications Vol. 1 No. 1 (2025)
Publisher : Program Studi Sains Data - Institut Informatika dan Bisnis Darmajaya

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

Abstract

Paru-paru memiliki peran penting dalam tubuh manusia, yaitu sebagai organ utama dalam sistem pernapasan, berfungsi mengolah karbon dioksida yang dibawa oleh darah menjadi oksigen dari udara yang dihirup, yang kemudian disebarkan ke seluruh tubuh untuk memenuhi kebutuhan oksigen. Gangguan paru-paru juga berisiko terhadap Kesehatan hingga kematian. Diperlukan metode yang akurat untuk mendiagnosis penyakit paru-paru agar penanganan dapat dilakukan dengan tepat. Dataset yang digunakan sebanyak 10000 dengan 10 attribut yakni usia, jenis kelamin, kebiasaan merokok, status pekerjaan, kondisi rumah tangga, aktivitas begadang, aktivitas rumah tangga, kepemilikan asuransi, riwayat penyakit bawaan, dan label hasil. Tujuan penelitian ini adalah untuk memprediksi penyakit paru-paru menggunakan model naïve bayes dengan hasil validasi yang robust dan reliable dengan penerapan dual-validation framework yakni Split validation dan k-Fold Cross Validation. Metode yang digunakan adalah pengumpulan data, pengelolaan data (seleksi dan pembersihan data), penerapan metode, pengujian metode dan kesimpulan. Hasil dari penerapan model naïve bayes dari data testing sebanyak 2000 menunjukkan nilai accuracy tertinggi sebesar 86.90%, precision tertinggi sebesar 87.65% diperoleh dari iterasi sebanyak 10 Fold Cross Validation, sedangkan nilai recall tertinggi diperoleh dari penerapan Split Validation sebesar 87.75%, sehingga hasil tersebut termasuk klasifikasi yang sangat baik diterapkan untuk melakukan prediksi penyakit paru-paru yang di derita masyarakat.