Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science)

Implementasi Metode Naive Bayes dan TOPSIS dalam Aplikasi Corporate E-Funding untuk Klasifikasi dan Prioritisasi Program Kegiatan Sosial Basri, Mhd.; Mahardika Abdi Prawira; Andi Zulherry
CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) Vol. 10 No. 2 (2025): Juli 2025
Publisher : Universitas Negeri Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24114/cess.v10i2.66623

Abstract

Proses seleksi proposal Corporate Social Responsibility (CSR) saat ini masih dilakukan secara manual dan membutuhkan waktu yang cukup lama, sehingga kurang efisien bagi perusahaan maupun penyelenggara kegiatan sosial. Penelitian ini mengusulkan pendekatan baru dengan mengintegrasikan algoritma Naïve Bayes Classifier dan metode TOPSIS untuk mengotomatisasi sistem penilaian kelayakan proposal CSR. Kontribusi utama penelitian ini adalah pengembangan framework hibrid yang mampu melakukan klasifikasi awal menggunakan Naïve Bayes kemudian memberikan ranking prioritas melalui TOPSIS berdasarkan empat kriteria: Bobot Eksternal (BE), Penyajian Proposal (PP), Kelengkapan Proposal (KP), dan Manfaat Proposal (MP). Sistem diuji menggunakan 150 proposal dari berbagai kategori kegiatan sosial dengan pembagian 120 data training dan 30 data testing. Hasil evaluasi menunjukkan akurasi klasifikasi sebesar 87.5% dan nilai consistency ratio TOPSIS 0.08, mengindikasikan konsistensi penilaian yang baik. Pengujian terhadap dua kasus nyata menunjukkan bahwa proposal "Lomba Kreativitas Sampah" berhasil dikategorikan layak dengan skor TOPSIS 0.742, sedangkan "Indonesia Fashion Week 2016" dinyatakan tidak layak dengan skor 0.328. Sistem telah mencapai Technology Readiness Level (TRL) 6 dengan prototype yang terintegrasi dan divalidasi dalam lingkungan operasional. Implementasi sistem ini terbukti dapat mengurangi waktu proses seleksi dari rata-rata 14 hari menjadi 2 hari, memberikan kontribusi signifikan dalam efisiensi dan transparansi proses pengambilan keputusan CSR perusahaan.
Sistem Monitoring dan Estimasi Konsumsi Listrik untuk Rumah Tangga Berbasis IoT dengan Antarmuka React Basri, Mhd.; Anton Yudhana; Abdul Fadlil
CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) Vol. 10 No. 2 (2025): Juli 2025
Publisher : Universitas Negeri Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24114/cess.v10i2.66675

Abstract

Konsumsi energi listrik rumah tangga di Indonesia terus meningkat, mencapai 1.337 kWh per kapita pada 2023, naik 13,98% dari tahun sebelumnya. Penelitian ini mengembangkan sistem monitoring konsumsi listrik berbasis Internet of Things (IoT) menggunakan sensor PZEM-004T dan mikrokontroler ESP32, yang mampu mengukur tegangan, arus, daya aktif, dan energi kumulatif secara akurat. Backend dibangun dengan Node.js dan database real-time, sementara antarmuka frontend menggunakan React.js untuk menampilkan visualisasi data yang interaktif dan responsif. Dashboard menampilkan informasi penting seperti estimasi biaya (Rp14.673), konsumsi real-time (34,90W), konsumsi saat ini (10 kWh), konsumsi kumulatif (1450,500 kWh), serta pemantauan beban peralatan rumah tangga. Sistem menunjukkan status konsumsi “EFISIEN” dan berhasil meningkatkan kesadaran pengguna, terbukti dari pengurangan konsumsi energi rata-rata sebesar 16,8%. Akurasi sensor mencapai 98,5% untuk daya dan 97,2% untuk energi. Survei menunjukkan tingkat kepuasan pengguna sebesar 89,1%, dengan antarmuka dinilai mudah digunakan (4,4/5,0). Hasil penelitian membuktikan bahwa integrasi sensor PZEM dengan teknologi IoT dan React mampu menghasilkan solusi monitoring energi yang akurat, real-time, dan mendukung pengelolaan energi rumah tangga yang efisien dan berkelanjutan.