p-Index From 2020 - 2025
6.796
P-Index
Claim Missing Document
Check
Articles

PENGEMBANGAN SISTEM INFORMASI AKADEMIK ROBONESIA UNTUK MENINGKATKAN PEMBELAJARAN DI BIDANG ROBOTIK Yoakim Telaumbanua, Louders; Afif Nashi Ulwan, Mhd; Dewi, Sri; Saputra S, Kana
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 4 (2025): JATI Vol. 9 No. 4
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i4.13959

Abstract

Dalam era digital, institusi pendidikan perlu mengoptimalkan sistem manajemen akademik agar lebih efisien dan adaptif. Robonesia Medan, sebagai lembaga pendidikan robotika, menghadapi tantangan dalam pengelolaan administrasi, manajemen kelas, serta penyebaran informasi akademik yang efektif. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem informasi akademik berbasis web yang terintegrasi untuk meningkatkan efisiensi operasional dan transparansi data. Metode yang digunakan adalah model Waterfall, yang terdiri dari analisis kebutuhan, desain, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Sistem ini dikembangkan menggunakan framework modern dengan pendekatan Content Management System (CMS), serta memanfaatkan Use Case Diagram dan Sequence Diagram untuk pemetaan interaksi pengguna. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem diterima dengan baik oleh pengguna dengan rata-rata skor kepuasan di atas 4 dari skala 5. Uji performa menggunakan Google PageSpeed Insights juga menunjukkan kinerja yang cukup optimal, khususnya pada versi desktop. Dengan demikian, sistem ini berhasil meningkatkan pengelolaan akademik secara terstruktur dan siap dikembangkan lebih lanjut melalui integrasi kecerdasan buatan serta teknologi blockchain guna memperkuat keamanan dan efisiensi data.
Sistem Perangkingan Menentukan Fakultas Terbaik Penerapan Zona Integritas Menggunakan Metode SAW Dewi, Sri; Karo, Ichwanul Muslim Karo; Barus, Eviyona Laurenta Br
Jurnal Teknologi Terpadu Vol 11 No 1 (2025): Juli, 2025
Publisher : LPPM STT Terpadu Nurul Fikri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54914/jtt.v11i1.1823

Abstract

The Integrity Zone (ZI) is defined as a designation given to government institutions that demonstrate a strong commitment from their leadership and all levels in realising a Corruption-Free Area (WBK) and/or a Clean and Serving Bureaucracy Area (WBBM). This commitment is realised through bureaucratic reform, particularly in encouraging the prevention of corrupt practices and improving the quality of public services. The purpose of this study is to build a system that will be used to see the ranking of the implementation of the faculty Integrity Zone in an effort to support corruption prevention and improve the quality of public services, so that it can assist stakeholders in decision making. Simple Additive Weighting (SAW) was applied in this study involving 7 Faculties at Medan State University, and 8 criteria were used for evaluation. The results of the study are a website-based Integrity Zone ranking system with several features that can be accessed by visitors, namely: Home, Ranking and Login, while the admin can access the Dashboard, Criteria, Alternatives, Simple Additive Weighting Calculation, and Decision Results features. The system was tested with Black Box Testing to see that the menu functions run well.
Sistem Pakar Penyakit pada Anjing Menggunakan Metode Forward Chaining Siallagan, Sanri Yuliana; Situngkir, Silvia Wulandari; Siagian, Angel Agasari; Dewi, Sri; Ramadhani, Fanny
Journal of Citizen Research and Development Vol 2, No 1 (2025): Mei 2025
Publisher : CV. Rayyan Dwi Bharata

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57235/jcrd.v2i1.4163

Abstract

Kesehatan anjing  memerlukan perhatian khusus karena setiap jenis anjing dapat memiliki kecenderungan terhadap berbagai penyakit spesifik. Diagnosis yang cepat dan akurat sangat penting untuk mengurangi risiko komplikasi dan meningkatkan kualitas hidup hewan. Namun, diagnosa penyakit pada anjing  sering kali menghadapi tantangan karena beragam gejala yang dapat terjadi dan kompleksitas informasi medis yang diperlukan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah sistem pakar yang mampu mendiagnosis penyakit pada anjing secara efektif menggunakan metode forward chaining. Sistem ini diharapkan dapat membantu veterinaria dan pemilik hewan dalam memberikan diagnosis awal yang akurat berdasarkan gejala yang dilaporkan, serta mempermudah proses penanganan penyakit pada anjing. Metode forward chaining merupakan metode pencarian atau penarikan kesimpulan yang berdasarkan pada data atau fakta yang ada menuju ke kesimpulan. Metode forward chaining diterapkan untuk inferensi, di mana sistem mulai dari data gejala yang dimasukkan dan menggunakan aturan untuk menyimpulkan kemungkinan diagnosis. Sistem dikembangkan menggunakan platform perangkat lunak yang mendukung pembuatan sistem pakar dan diuji dengan kasus simulasi untuk menilai akurasi dan efektivitasnya. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa sistem ini terbukti efektif dalam mendiagnosis penyakit pada hewan peliharaan anjing melalui gejala awalnya. Sistem ini tidak hanya menunjukkan efisiensi proses diagnosis tetapi juga meningkatkan kesadaran pemilik hewan tentang kesehatan anjing peliharaannya.
ANALISIS KEMAMPUAN REPRESENTASI VERBAL MATEMATIS SISWA DALAM MENYELESAIKAN SOAL OPEN ENDED PADA MATERI SISTEM PERSAMAAN LINEAR DUA VARIABEL DI FASE E 4 SMA N 8 KOTA JAMBI Mersiana, Mersiana; Dewi, Sri; Defitriani, Eni
PHI: Jurnal Pendidikan Matematika Vol 9, No 2 (2025): EDISI OKTOBER, 2025
Publisher : Universitas Batanghari Jambi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33087/phi.v9i2.565

Abstract

This research is motivated by the low verbal representation ability of students of SMA N 8 Jambi City. The purpose of this research is to analyze students' mathematical verbal representation ability in solving open-ended problems on the material of Two-Variable Linear Equation Systems in phase E 4 of SMA N 8 Jambi City. This research uses a descriptive method with a qualitative approach. The subjects in this study were students of phase E 4 of SMA Negeri 8 Jambi City who had studied the material of Two-Variable Linear Equation Systems (SPLDV). The instruments used in this study were a test of mathematical verbal representation ability in solving open-ended type problems and interviews. Data analysis techniques were carried out by reducing data, presenting data, and drawing conclusions. Checking the validity of the data used triangulation techniques. The results of the study showed that students' verbal representation in solving open- ended problems, with representative subjects of students with high, medium and low abilities. Subjects S1 and S2 who have high verbal representation ability, tend to be more able to understand the problems from the questions and are able to show 3 (three) indicators of verbal representation ability, namely mathematical concepts, organization of ideas and expressions, while subjects S3 and S4 who have a moderate level of verbal representation ability show that the subjects are able to take the information in the questions and are able to show 2 (two) aspects of mathematical ability, namely mathematical concepts and organization of ideas. Meanwhile, subjects S5 and S6 who have a low level of verbal representation ability are not able to take information from the questions and can only show 1 (one) indicator, namely mathematical concepts.
OPTIMIZATION OF MEDAN CITY WASTE TRANSPORTATION SYSTEM USING MULTIPLE-TRIP VEHICLE ROUTING PROBLEM (MTVRP) MODEL AND SIMULATED ANNEALING Marpaung, Faridawaty; Arnita, Arnita; Dewi, Sri; Sinaga, Marlina Setia; Widyastuti, Eri
BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan Vol 19 No 4 (2025): BAREKENG: Journal of Mathematics and Its Application
Publisher : PATTIMURA UNIVERSITY

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30598/barekengvol19iss4pp3059-3072

Abstract

Medan generates approximately 2,000 tons of waste daily, yet only 800 tons are successfully transported to landfills, indicating significant inefficiencies in waste transportation. This study addresses the issue by applying the Vehicle Routing Problem with Multiple Trips (VRPMT) combined with the Simulated Annealing (SA) algorithm to optimize waste transport operations. The VRPMT model allows each vehicle to make multiple daily trips, enhancing fleet utilization while ensuring that all service points are visited, vehicle capacities are not exceeded, and vehicles return to the depot after each trip. The study focuses on Tegal Sari Mandala II (TSM II), Medan Denai, a densely populated neighborhood with narrow roads that require bestari pedicabs for flexible waste collection. Data includes waste collection points, vehicle capacities, transport frequencies, and operational costs. The SA algorithm begins with a random route solution, then iteratively evaluates and improves it by minimizing total distance and cost. It also avoids local optima through a controlled temperature reduction process. Results demonstrate significant improvements: total travel distance was reduced from 12,500 meters to 8,646 meters (a 30.8% reduction), and operational costs decreased from IDR 12,000 to IDR 8,946 (a 25.5% reduction). On average, each bestari pedicab completed two daily trips, maximizing capacity utilization and minimizing penalty costs. The system integrates a structured database and Google Maps API for route visualization, enhancing planning and monitoring. Overall, this approach contributes to more efficient, cost-effective, and environmentally friendly waste transportation. It supports climate action goals and provides a scalable, replicable model for sustainable urban waste management in other regions facing similar logistical challenges. However, this study has some limitations. The VRPMT model was applied only in a neighborhood with a limited vehicle type, which may reduce its generalizability to broader urban areas with more complex logistics. Also, the Simulated Annealing algorithm settings were manually tuned and not benchmarked against other metaheuristic methods. Future studies could improve the model by considering dynamic traffic conditions, integrating real-time data, or testing hybrid optimization approaches to enhance its effectiveness and adaptability.
Early Detection of Non-Communicable Diseases through Health Checks and Health Education in the Community of Tebing Tinggi Okurang Village, Rumbai Timur District, Pekanbaru City Amelia Ami; Putri Alifa Sapruddin; Dhea Indra; Sri Dewi; Hamisa Andreyanti; Nuraliza Nuraliza; Rahma Shelfana; Kamilah Hayati; Evi Nurul Khalifah; Aulia Rahmadhani; Abi Wahyudi
JURNAL MULTIDISIPLIN ILMU AKADEMIK Vol. 2 No. 5 (2025): Oktober
Publisher : CV. KAMPUS AKADEMIK PUBLISHING

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61722/jmia.v2i5.6570

Abstract

Non-Communicable Diseases (NCDs) are a major cause of morbidity and mortality worldwide, including in Indonesia. Low public awareness of the importance of regular health checks and adopting a healthy lifestyle increases the risk of NCD complications. The area is also starting to develop into a tourism destination, necessitating solutions to boost the economy. This community service activity aims to conduct early detection of NCDs through health checks and dishwashing soap making training for the community in Tebing Tinggi Okura Village to boost the economy. The methods used included observation, dishwashing soap making training, and blood pressure, blood sugar, uric acid, and weight checks on 34 respondents. The results showed that most respondents had normal test results, but 47.06% of respondents had above-normal blood pressure, 20.58% had blood sugar levels categorized as prediabetes to diabetes, and 32.35% had high uric acid levels. These findings indicate a significant risk of hypertension, diabetes mellitus, and hyperuricemia in the productive age group. Early detection has proven crucial for preventing NCDs through regular health checks. This program emphasizes the importance of promotional and preventive efforts to reduce the incidence of NCDs at the community level. Training in making marketable dishwashing soap significantly helps communities reduce expenses and boosts the economy.
Pengembangan Modul Pengantar Dasar Matematika untuk Meningkatkan Kemampuan Literasi Mahasiswa Dewi, Sri; Defitriani, Eni; Simamora, Risma
Jurnal Ilmiah Dikdaya Vol 15, No 2 (2025): SEPTEMBER
Publisher : Universitas Batanghari Jambi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33087/dikdaya.v15i2.758

Abstract

Literasi merupakan keterampilan penting yang harus dimiliki oleh setiap mahasiswa. Sebagian besar proses pendidikan bergantung pada kemampuan dan kesadaran literasi. Literasi merupakan proses yang kompleks yang membangun suatu pengetahuan dan budaya sebelumnya, serta pengalaman untuk mengembangkan pengetahuan baru dan pemahaman yang lebih mendalam. Literasi dideskripsikan sebagai kemampuan untuk memahami gambar serta bahasa dalam bentuk yang beragam untuk membaca, menulis, berbicara, mendengarkan, melihat, menyajikan dan berpikir kritis tentang sebuah ide. Dalam pembelajaran, kemampuan ini merupakan langkah awal yang sangat penting dalam keberhasilan proses pembelajaran yang produktif dikarenakan dengan kemampuan literasi yang baik mahasiswa memiliki daya serap yang baik terhadap informasi yang diperolehnya sehingga dapat menghasilkan gagasan-gagasan dan karya.
Identifikasi Kendaraan Bermotor pada Dashcam Mobil Menggunakan Algoritma YOLO Ramadhani, Fanny; Satria, Andy; Dewi, Sri
Hello World Jurnal Ilmu Komputer Vol. 2 No. 4 (2024): Edisi Januari
Publisher : Ilmu Bersama Center

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56211/helloworld.v2i4.466

Abstract

Identifikasi kendaraan bermotor merupakan tugas penting dalam pengembangan teknologi keselamatan jalan raya dan pemantauan lalu lintas. Dalam konteks ini, kamera dashboard (dashcam) pada mobil menjadi platform yang relevan untuk memperoleh data visual yang diperlukan. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan algoritma You Only Look Once (YOLO) untuk mengidentifikasi kendaraan bermotor dalam rekaman video dari dashcam mobil. Metode ini memanfaatkan pendekatan deteksi objek berbasis deep learning yang memungkinkan deteksi objek secara real-time dengan tingkat keakuratan yang tinggi. Pada tahap pertama, dilakukan proses pengumpulan dan preprocessing dataset yang mencakup rekaman video dari dashcam mobil. Setelah itu, dilakukan pelatihan model YOLO menggunakan dataset yang telah disiapkan. Selama pelatihan, dilakukan proses optimisasi parameter untuk meningkatkan kinerja deteksi. Setelah model dilatih, dilakukan evaluasi menggunakan metrik seperti confusion matrix untuk mengevaluasi keakuratan deteksi. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa algoritma YOLO berhasil mengidentifikasi kendaraan bermotor dengan tingkat keakuratan yang memuaskan dalam berbagai kondisi pencahayaan dan latar belakang jalan. Meskipun terdapat beberapa kendala seperti keakuratan yang menurun pada kondisi cahaya yang rendah, namun secara keseluruhan, implementasi algoritma YOLO pada dashcam mobil menunjukkan potensi besar untuk digunakan dalam aplikasi pemantauan lalu lintas dan keselamatan jalan raya. Penelitian ini memberikan kontribusi penting dalam pengembangan teknologi deteksi objek dalam konteks lalu lintas jalan raya menggunakan data visual dari dashcam mobil.
Klasifikasi Jenis Jerawat Berdasarkan Gambar Menggunakan Algoritma CNN (Convolutional Neural Network) Dewi, Sri; Ramadhani, Fanny; Djasmayena, Selvia
Hello World Jurnal Ilmu Komputer Vol. 3 No. 2 (2024): Edisi Juli
Publisher : Ilmu Bersama Center

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56211/helloworld.v3i2.518

Abstract

Tujuan penelitian ini adalah untuk meningkatkan ketepatan dalam mengidentifikasi jenis-jenis jerawat dengan memanfaatkan teknik klasifikasi menggunakan citra dan Convolutional Neural Networks (CNN). Pemilihan CNN sebagai metode didasarkan pada kemampuannya dalam mengekstrak fitur-fitur hierarki dari gambar, memungkinkan pengenalan pola yang kompleks dari setiap jenis jerawat. Penggunaan Model CNN dalam penelitian ini disesuaikan dengan efisiensi untuk mengklasifikasi dengan penyesuaian khusus demi konteks identifikasi jerawat. Tingkat akurasi mencapai 88%, yang dievaluasi dengan menggunakan confusion matrix dan classification report. Penelitian ini memberikan kontribusi yang penting dalam pengembangan teknik identifikasi jerawat dan mempertimbangkan variasi kondisi guna meningkatkan ketepatan klasifikasi.
Evaluasi Kinerja Algoritma Support Vector Machine (SVM) Dalam Analisis Sentimen Publik Terhadap Naturalisasi Timnas Indonesia di Twitter Lubis, Muhammad Ghafur Rahman; Sitompul, Dicky Sambora; Giovanni, Teuku Muhammad; Ramadhani, Fanny; Dewi, Sri
Journal of Accounting Law Communication and Technology Vol 2, No 1 (2025): Januari 2025
Publisher : CV. Rayyan Dwi Bharata

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57235/jalakotek.v2i1.4180

Abstract

Studi ini bertujuan untuk menganalisis efektivitas algoritma Support Vector Machine (SVM) dalam menilai sentimen masyarakat terkait kebijakan naturalisasi pemain tim nasional sepak bola Indonesia yang dibicarakan di Twitter. Mengingat meningkatnya perhatian terhadap isu naturalisasi, pemahaman tentang reaksi publik menjadi sangat penting. Data diperoleh melalui teknik crawling dari Twitter, menghasilkan kumpulan data yang mencakup beragam opini dan tanggapan publik. Setelah melakukan praproses data, termasuk penghilangan kata yang tidak penting dan stemming, model SVM diterapkan untuk mengkategorikan sentimen menjadi positif, negatif, atau netral. Kinerja model dievaluasi dengan menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma SVM mampu mencapai tingkat akurasi yang memuaskan dalam analisis sentimen publik, serta memberikan wawasan yang berguna mengenai pandangan masyarakat terhadap naturalisasi timnas Indonesia. Temuan ini diharapkan dapat memberikan bantuan kepada pembuat kebijakan dan pemangku kepentingan lainnya dalam memahami dinamika opini publik seputar isu-isu penting dalam dunia olahraga nasional.
Co-Authors Abi Wahyudi Adidtya Perdana, Adidtya Afif Nashi Ulwan, Mhd Aini Yusra Aisyah Aisyah Aisyah Aisyah Alfiah, Lina Christi Amelia Ami Ance Lumbantobing, Panni Andy Satria Anissa Umairah Antomi Saregar Arnita Arnita Asmoro, Damar Safitri Aulia Rahmadhani Ayu, Silvana Oyasi Daulay, Parhan Defitriani, Eni Dhea Indra Dian Septiana Djasmayena, Selvia Dwikoranto Efa Silfia Elviana Sagala Eni Murdiati Eri Widyastuti Evi Nurul Khalifah Eviyona Laurenta Br Barus Giovanni, Teuku Muhammad Hamisa Andreyanti Hamonangan Simbolon, Yohanes Hariyanto, Edi Harman Harman Harman Harman, Harman Hasan, Afrizal Hasratuddin Hendriyana Hendriyana Hermiati, Novi Fitria Hidayat, Muhammad Ferdiansyah Hikmah, Indah Hijratul Ichwanul Muslim Karo Karo Kamid Kamid Kamilah Hayati Kana Saputra S Kartika, Dinda Khasanah, Nisa Ul Khidayatul Munawwaroh Kurniati, Noviani Lily Rohanita Liong, Gouw Tjie Listia, Hijka Louise Siwabessy Lubis, Muhammad Ghafur Rahman Marpaung, Faridawaty Maulida Surbakti, Nurul Maulidina Fadila, Putri Maulidina Fadilah, Putri Mayasari Mayasari, Mayasari Mersiana, Mersiana Muhammad Ridho Napila, Balkis Nasution, Hamidah . Neli Hasdiyanti Ningsih, Chairunnisah Nugraha, Via Aprilia Nuraliza Nuraliza Nurul Ain Farhana Nurul Maulida Surbakti Padlya, Putri Putri Alifa Sapruddin Rahma Shelfana Rahyu Setiani Ramadhani, Fanny Rayandra Asyhar Relawati Relawati Relawati, Relawati RISMA SIMAMORA Rismaya Oktaviani Salsabila Zahra, Salsabila Sarjon Defit Sa’diyah, Lisa Lailatus Siagian, Angel Agasari Siallagan, Sanri Yuliana Sidebang, Restio Silvia Fitriani Simanjuntak, Melati Veronica Sinaga, Marlina Setia Siti Mahmudah siti wulandari Sitompul, Dicky Sambora Situngkir, Silvia Wulandari Sriono Sriono Suryani, Wangi Syahrin , Alvin Theodorus Immanuel Setiawan Tintin Dwi Sumarni, Tintin Dwi Ummah, Nur Siyaadatul Utama Alan Deta Wahyuni, Uli Wardaniah, Sabina Wati, Okta Dia Witri, Afere Wulandari, Devita Yelmi Reni Putri, Yelmi Reni Yoakim Telaumbanua, Louders Yuhandri Yuhandri, Yuhandri Yulvi Hardoni Yumaika Saraswati Zulyadaini Zulyadaini, Zulyadaini