Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

IMPLEMENTASI ALGORITMA CNN DALAM PENGEMBANGAN WEBSITE UNTUK KLASIFIKASI SAMPAH ORGANIK, DAN NON-ORGANIK Nugraha, Zidan Indra; Arnita; Kana Saputra S; Setiawan, Abi; Maharani, Raysa; Zaharani, Firna
Jurnal Manajemen Informatika dan Sistem Informasi Vol. 8 No. 1 (2025): MISI Januari 2025
Publisher : LPPM STMIK Lombok

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36595/misi.v8i1.1355

Abstract

Pengelolaan sampah yang kurang efektif, khususnya dalam pemilahan sampah organik dan non-organik, menjadi tantangan utama dalam menjaga kelestarian lingkungan akibat minimnya teknologi klasifikasi otomatis. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem klasifikasi sampah berbasis algoritma Convolutional Neural Network (CNN) yang diimplementasikan ke dalam website guna mempermudah masyarakat memilah sampah secara efisien. Sistem dirancang dengan fitur unggah gambar dari perangkat pengguna serta klasifikasi real-time menggunakan kamera. Proses penelitian meliputi pengumpulan dataset 15.515 gambar, preprocessing data, perancangan arsitektur CNN, pelatihan model, evaluasi menggunakan confusion matrix, dan pengembangan website dengan metode waterfall. Hasil menunjukkan bahwa model CNN mampu mencapai akurasi klasifikasi sebesar 84,46. Keunggulan sistem ini adalah klasifikasi real-time, yang memudahkan pengguna memisahkan sampah, meskipun masih terbatas pada dua kategori. Solusi ini mendukung efisiensi daur ulang dan manajemen sampah, serta menjadi dasar untuk pengembangan klasifikasi sampah yang lebih luas di masa depan.
Penerapan Metode Preference Selection Index (PSI) dalam Sistem Pendukung Keputusan untuk Menentukan Karyawan Terbaik di Toko Kue Dellis Bakery Maharani, Raysa; Suhendra, Dewi Putri Sagita; Derian, Rendy; Niska, Debi Yandra
INFOMATEK Vol 27 No 1 (2025): Juni 2025
Publisher : Fakultas Teknik, Universitas Pasundan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23969/infomatek.v27i1.24257

Abstract

Penilaian kinerja karyawan yang objektif dan sistematis menjadi kebutuhan penting dalam meningkatkan efisiensi dan motivasi kerja, khususnya pada sektor usaha kecil menengah seperti Dellis Bakery. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengaplikasikan metode Preference Selection Index (PSI) dalam Sistem Pendukung Keputusan (SPK) sebagai dasar penilaian yang adil dan terukur dalam pemilihan karyawan terbaik. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif berbasis studi kasus, dengan data karyawan yang diperoleh melalui teknik observasi, wawancara, serta penelusuran literatur. Proses analisis dilakukan menggunakan metode PSI yang sederhana namun efektif untuk multi-kriteria, dengan mempertimbangkan lima kriteria utama yaitu disiplin, kerja sama, etika, pelayanan, dan absensi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dari 20 karyawan yang dianalisis, Muhammad Abdul (A7) memperoleh skor tertinggi sebesar 0.931, diikuti oleh Zulfikar Hasibuan (A19) dengan skor 0.914. Sistem ini kemudian dikembangkan dalam bentuk website berbasis framework CodeIgniter agar mudah diakses dan digunakan oleh pihak manajemen toko. Kesimpulan dari penelitian ini adalah metode PSI berhasil membantu proses pemilihan karyawan terbaik secara objektif dan efisienHasil penelitian ini mengindikasikan bahwa penggunaan sistem berbasis teknologi mampu mendorong peningkatan transparansi, ketepatan data, dan semangat kerja karyawan, serta berpotensi menjadi acuan pengambilan keputusan yang dapat diterapkan di sektor UMKM lainnya.