Claim Missing Document
Check
Articles

Found 22 Documents
Search

Implementasi Algoritma DBSCAN Dalam Pengelompokan Kedisiplinan Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika Di Politeknik Negeri Lhokseumawe Dhauddin, Muhammad; Hendrawaty, Hendrawaty; Zulman, Muhammad Reza
eProceeding of TIK Vol 5, No 2 (2025): eProTIK: November, 2025
Publisher : Politeknik Negeri Lhokseumawe

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

Abstract

Pemantauan tingkat kehadiran mahasiswa merupakan aspek krusial dalam evaluasi dan pembinaan akademik, namun analisis manual terhadap data presensi yang besar sering kali tidak efisien. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan mahasiswa berdasarkan pola ketidakhadiran mereka dengan manfaat utama menciptakan sistem peringatan dini terhadap mahasiswa yang teridentifikasi memiliki risiko akademik. Algoritma yang digunakan adalah Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN) dengan parameter clustering berupa total akumulasi ketidakhadiran tanpa keterangan pada setiap mata kuliah. Hasil pengujian pada data presensi mahasiswa Teknik Informatika semester genap 2024/2025 menunjukkan bahwa tingkat satu dengan 150 data menghasilkan tiga cluster dengan Silhouette Score sebesar 0,892 dan Davies-Bouldin Index sebesar 0,1661, tingkat dua menghasilkan tiga cluster dengan Silhouette Score sebesar 0,8917 dan Davies-Bouldin Index sebesar 0,1637, tingkat tiga menghasilkan tiga cluster dengan Silhouette Score sebesar 0,8380 dan Davies-Bouldin Index sebesar 0,1664, sedangkan tingkat empat menghasilkan tiga cluster dengan Silhouette Score sebesar 0,8606 dan Davies-Bouldin Index sebesar 0,1722. Dengan parameter tersebut sistem mampu membentuk beberapa cluster mahasiswa yang signifikan termasuk cluster dengan tingkat alpa tinggi yang memerlukan perhatian khusus. Kesimpulannya algoritma DBSCAN terbukti efektif dan dapat diandalkan untuk melakukan clustering data presensi sehingga dapat menjadi alat bantu yang berharga bagi pihak akademik dalam memonitor dan meningkatkan performa mahasiswa.Kata kunci: Clustering, DBSCAN, Pendidikan Vokasi, Silhouette Score, Davies-Bouldin Index
Rancang Bangun Aplikasi Order untuk Cafe dengan Penerapan Teknik Caching Menggunakan Redis di Backend. Rifqi, Muhammad; Hendrawaty, Hendrawaty; Amirullah, Amirullah
eProceeding of TIK Vol 5, No 2 (2025): eProTIK: November, 2025
Publisher : Politeknik Negeri Lhokseumawe

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

Abstract

Dalam era industri makanan dan minuman yang terus berkembang, cafe menjadi pusat kegiatan sosial dan bisnis bagi banyak orang, didorong oleh perubahan gaya hidup urban yang semakin sibuk serta kebutuhan akan tempat yang nyaman untuk berkumpul, bekerja, atau bersantai. Agar dapat bersaing, cafe perlu menawarkan pelayanan yang efisien. Namun, tantangan utama yang dihadapi adalah lamanya waktu pelayanan dan manajemen pesanan yang kurang efisien, terutama pada jam sibuk. Pemesanan digital dapat membantu mengurangi antrian dan mempercepat layanan, tetapi memerlukan sistem penyimpanan data yang cepat dan andal. Teknologi caching seperti Redis dapat meningkatkan kinerja dan responsivitas aplikasi pemesanan kafe, mempermudah pengelolaan pesanan, serta memperbaiki pengalaman pelanggan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang aplikasi pemesanan untuk cafe yang memudahkan proses pemesanan dengan menerapkan Redis sebagai mekanisme caching di backend. Hasil pengujian menunjukkan bahwa implementasi Redis berhasil meningkatkan kecepatan akses sebagian besar endpoint API. Pengujian tanpa Redis menunjukkan waktu respons yang fluktuatif dengan nilai puncak 142,86 ms, sementara pengujian dengan Redis menunjukkan peningkatan performa yang lebih konsisten dengan nilai puncak 166,67 ms. Secara keseluruhan, penerapan Redis mampu mempercepat waktu respons rata-rata dan mengurangi waktu antrian pada sebagian besar skenario pengujian, sehingga memperbaiki pengalaman pengguna secara keseluruhan.Kata kunci—Cafe, Pemesanan Digital, Redis, Teknologi Caching, Responsivitas, Backend, Database.