cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Ibnu Rusydi
Contact Email
ibnurusydi@dharmawangsa.ac.id
Phone
+6282362606572
Journal Mail Official
admin_syntax@dharmawangsa.ac.id
Editorial Address
Kampus I, Universitas Dharmawangsa, Jl. K.L Yos Sudarso No. 244 Medan, Sumatera Utara, Indonesia
Location
Unknown,
Unknown
INDONESIA
Syntax: Journal of Software Engineering, Computer Science and Information Technology
Published by Universitas Dharmawangsa
ISSN : 27767027     EISSN : 27230538     DOI : DOI: https://doi.org/10.46576/syntax
Core Subject : Science, Engineering,
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering
Syntax: Journal of Software Engineering, Computer Science and Information Technology adalah Jurnal ilmiah yang dikelola dan diterbitkan oleh Program Studi Rekayasa Perangkat Lunak, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Dharmawangsa, Medan, Indonesia. Jurnal ini membahas tentang topik-topik yang berkenaan dengan bidang rekayasa perangkat lunak, ilmu komputer, sistem informasi, teknologi informasi dan komunikasi.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 29 Documents
 1   2   3 
Search results for , issue "Vol 5, No 2 (2024): Desember 2024" : 29 Documents clear
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM MENGUKUR EFEKTIVITAS DOSEN DALAM MENGAJAR DENGAN MENGGUNAKAN METODE MULTI OBJECTIVE OPTIMIZATION ON THE BASIC OF RATIO ANALYSIS (MOORA) Kurniah, Reni
Syntax : Journal of Software Engineering, Computer Science and Information Technology Vol 5, No 2 (2024): Desember 2024
Publisher : Universitas Dharmawangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46576/syntax.v5i2.5390

Abstract

Efektivitas dosen dalam mengajar merupakan suatu perilaku nyata yang ditampilkan dalam bentuk kinerja seorang dosen untuk menilai  kualitas kinerja seorang dosen perlu adanya penilaian yang jelas. untuk mengukur kualitas dari efektifitas dosen dalam mengajar diperlukannya suatu sistem.Sistem pendukung keputusan dapat digunakan untuk mengatasi permasalahan tersebut.Dengan menggunakan Sistem pendukung keputusan menggunakan metode MOORA maka akan didaptka suatu keputusan yang  efektif karena Metode MOORA merupakan  metode yang memiliki tingkat fleksibilitas dan kemudahan untuk dapat memahami dalam memisahkan bagian yang subjectif dari dalam suatu proses evaluasi yang ditentukan oleh kriteria bobot pada keputusn dengan beberapa atribut keputusan. Yang nantinya krteria tersebut dapat bernilai menguntungkan dan tidak menguntungkan.Dengan menggunakan metode ini maka tinkat selektifitas yang lebih baik. Kata Kunci—  Sistem Pendukung Keputusan, MOORA Abstract The effectiveness of lecturers in teaching is a real behavior displayed in the form of a lecturer's performance to be able to determine the quality of a lecturer's performance, it is necessary to have clear criteria. To measure the quality of the effectiveness of lecturers in teaching, a system is needed. Decision support systems can be used to address these issues. By using a decision support system using the MOORA method, an effective decision will be made because the MOORA Method is a method that has a level of flexibility and ease of understanding in separating the subjective part from in an evaluation process determined by the weight criteria on the decision with several decision attributes. Which later can be both beneficial and unprofitable. By using this method, the selectiveness is better. Keywords— Decision, Support System, MOORA 
PERANCANGAN APLIKASI BISNIS UMKM (TOKO RUMAH MUSLIM) BERBASIS ANDROID Putra, Deni Andika; Adawiyah, Robiatul
Syntax : Journal of Software Engineering, Computer Science and Information Technology Vol 5, No 2 (2024): Desember 2024
Publisher : Universitas Dharmawangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46576/syntax.v5i2.5458

Abstract

Usaha Mikro, Kecil dan Menengah (UMKM) Toko Rumah Muslim adalah suatu usaha perdagangan konvensional yang dijalankan oleh satu organisasi kecil yang mempunyai produk unggulan berupa produk konveksi, border, jilbab dan baju muslim yang beragam dan berkualitas. Dalam era digital Permasalahan Usaha Mikro, Kecil dan Menengah (UMKM) Toko Rumah Muslim diketahui karena bisnis yang digunakan masih berupa perdagangan secara konvensional sehingga terbatasnya jangkauan dalam mencapai potensi pasar yang lebih besar dan tergantung pada lokasi strategis untuk dampak pada bisnis yang dijalankan.  Untuk menghadapi tantangan tersebut, UMKM Toko Rumah Muslim perlu menerapkan strategi yang efektif untuk meningkatkan efisiensi operasional dan daya saing, peneliti menciptakan aplikasi berbasis android sebagai tempat prasarana pemasaran produk umkm, dengan menerapkan metode First In, First Out (FIFO) sebagai peningkatan efisiensi, mengurangi biaya produksi, dan menjaga kualitas produk. implementasi metode FIFO ini akan mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi keberhasilan aplikasi, serta tantangan dan peluang yang dihadapi oleh pelaku usaha. Aplikasi berbasis andorid yang dikembangkan diharapkan dapat dipergunakan sebagai wadah dalam menawarkan produk, mengelola persediaan, memantau penjualan, dan menganalisis data penjualan secara lebih efektif dalam menjalankan usahanya. Kata Kunci FIFO, UMKM, AndroidABSTRACTMicro, Small and Medium Enterprises (MSMEs) Muslim Home Store is a conventional trading business run by a small organization that has superior products in the form of various and quality convection products, borders, headscarves and Muslim clothes. In the digital era, the Problems of Micro, Small and Medium Enterprises (MSMEs) Muslim Home Store are known because the business used is still conventional trading so that the reach is limited in reaching a larger market potential and depends on the location strategy to have an impact on the business being run. To face these challenges, MSMEs Muslim Home Store need to implement effective strategies to improve operational efficiency and competitiveness, researchers create an android-based application as a place for MSME product marketing infrastructure, by implementing the First In, First Out (FIFO) method to improve efficiency, reduce production costs, and maintain product quality. The application of this FIFO method will identify factors that influence the success of the implementation, as well as the challenges and opportunities faced by business actors. The android-based application that is developed is expected to be used as a container for offering products, managing inventory, uniting sales, and analyzing sales data more effectively in running its business Keywords : FIFO, MSMEs, Android
PENERAPAN TOOLS JADX PADA SERANGAN MALWARE BERBASIS ANDROID MENGGUNAKAN METODE NIST : STUDI KASUS UNDANGAN.APK Muthohirin, Bashor Fauzan; Nasuhah, Alfin Zahrotun; Akbi, Denar Regata
Syntax : Journal of Software Engineering, Computer Science and Information Technology Vol 5, No 2 (2024): Desember 2024
Publisher : Universitas Dharmawangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46576/syntax.v5i2.5489

Abstract

Perkembangan teknologi smartphone dengan sistem operasi Android yang pesat telah membuat pengguna menghabiskan rata-rata 5,3 jam per hari. Hal tersebut menjadikan smartphone dengan sistem operasi Android rentan terhadap ancaman malware, termasuk serangan melalui aplikasi berbahaya seperti Undang.apk yang didistribusikan melalui pesan WhatsApp. Serangan ini menggunakan teknik sosial engineering untuk melakukan menipuan, mencuri data pribadi, dan menyebabkan kerugian material kepada korban. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis malware Undang.apk menggunakan metode forensik NIST, Proses awal investigasi dilakukan dengan melakukan akuisisi barang bukti digital menggunakan MOBILedit Forensic Tool, identifikasi malware melalui VirusTotal, serta analisis struktur kode APK menggunakan JADX GUI. Hasil penelitian menunjukkan bahwa malware tersebut memanfaatkan izin berbahaya untuk membaca dan mengirim pesan korban ke bot Telegram milik pelaku. Laporan akhir menyajikan temuan penting yang tidak hanya dapat digunakan sebagai bukti dalam proses hukum, tetapi juga sebagai panduan mitigasi untuk mencegah ancaman serupa di masa mendatang. Kata Kunci: Malware, Android, JADX, Forensics, NIST.  ABSTRACT The rapid development of smartphone technology with the Android operating system has made users spend an average of 5.3 hours per day. This makes smartphones with the Android operating system vulnerable to malware threats, including attacks through malicious applications such as Undang.apk which are distributed via WhatsApp messages. This attack uses social engineering techniques to commit fraud, steal personal data, and cause material losses to victims. This study aims to analyze the Undang.apk malware using the NIST forensic method. The initial investigation process was carried out by acquiring digital evidence using the MOBILedit Forensic Tool, identifying malware through VirusTotal, and analyzing the APK code structure using JADX GUI. The results of the study showed that the malware utilized dangerous permissions to read and send victim messages to the perpetrator's Telegram bot. The final report presents important findings that can not only be used as evidence in legal proceedings, but also as a mitigation guide to prevent similar threats in the future. Keywords: Malware, Android, JADX, Forensics, NIST.
AUTOMASI PEMBANGKIT LIRIK LAGU DALAM BAHASA INDONESIA: IMPLEMENTASI GPT-NEO DALAM PEMROSESAN BAHASA KREATIF Putra, Dino Hariatma; Syam, Naufal A. A. N.
Syntax : Journal of Software Engineering, Computer Science and Information Technology Vol 5, No 2 (2024): Desember 2024
Publisher : Universitas Dharmawangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46576/syntax.v5i2.5542

Abstract

Kemajuan dalam pemrosesan bahasa alami (NLP) dan model pembelajaran mesin telah membuka peluang baru dalam pembuatan teks kreatif, termasuk lirik lagu. Penelitian ini mengevaluasi kemampuan model Generative Pre-trained Transformer (GPT-Neo) versi kecil (EleutherAI/gpt-neo-125m) untuk menghasilkan lirik lagu Bahasa Indonesia secara otomatis. Model ini dilatih ulang (fine-tuning) menggunakan dataset lirik lagu Indonesia yang telah diproses, dengan konfigurasi batch size 8, learning rate 5e-5, dan 50 epoch. Evaluasi dilakukan menggunakan metrik kuantitatif, termasuk BLEU score untuk menilai kelancaran dan koherensi teks. Hasil menunjukkan bahwa model mampu menghasilkan lirik yang koheren, relevan, dan menyerupai pola linguistik lirik Indonesia, dengan rata-rata BLEU score sebesar 0.72. Namun, model menghadapi tantangan dalam menjaga konsistensi tema pada lirik yang lebih panjang dan menangani variasi input seperti inkonsistensi tata bahasa. Meskipun demikian, hasil ini menunjukkan potensi besar GPT-Neo sebagai alat pembangkit teks kreatif yang relevan secara budaya. Penelitian ini memberikan dasar kuat untuk pengembangan lebih lanjut, terutama dalam meningkatkan kemampuan model untuk menangkap kompleksitas emosi dan tema dalam lirik lagu. Kata Kunci: GPT-Neo, EleutherAI/gpt-neo-125m, lirik lagu Indonesia, pembangkitan teks, model bahasa, evaluasi BLEU. ABSTRACT Advancements in natural language processing (NLP) and machine learning models have opened new opportunities for generating creative texts, including song lyrics. This study evaluates the capability of the compact Generative Pre-trained Transformer model (GPT-Neo, EleutherAI/gpt-neo-125m) to generate Indonesian song lyrics autonomously. The model was fine-tuned using a curated dataset of Indonesian song lyrics, with configurations including a batch size of 8, a learning rate of 5e-5, and 50 epochs. The evaluation employed quantitative metrics, such as BLEU score to assess fluency and coherenceResults indicate that the model can produce coherent, contextually relevant lyrics that emulate the linguistic patterns of Indonesian songs, achieving an average BLEU score of 0.72. However, the model faces challenges in maintaining thematic consistency in longer lyrics and handling input variations, such as grammatical inconsistencies. Nevertheless, these findings highlight GPT-Neo's significant potential as a culturally relevant creative text-generation tool. This study provides a solid foundation for further development, particularly in enhancing the model's ability to capture emotional depth and thematic complexity in song lyrics. Keywords: GPT-Neo, EleutherAI/gpt-neo-125m, Indonesian song lyrics, text generation, language model, BLEU evaluation.
PENERAPAN METODE MDLC PADA PENGEMBANGAN APLIKASI MEDIA PEMBELAJARAN INTERAKTI IPA MATERI IKLIM, CUACA DAN MUSIM Aziz, Riyan Abdul
Syntax : Journal of Software Engineering, Computer Science and Information Technology Vol 5, No 2 (2024): Desember 2024
Publisher : Universitas Dharmawangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46576/syntax.v5i2.5406

Abstract

Salah satu materi yang menjadi pondasi dasar dalam siswa memahami tentang lingkungan adalah pengetahuan iklim, cuaca dan musim dalam mata pelajaran IPA.  Pengetahuan tentang iklim, cuaca dan musim bisa didapatkan ketika media pembelajaran yang digunakan tepat dan sesuai. Media pembelajaran interaktif merupakan salah satu solusi yang dapat digunakan untuk mendapatkan pengetahuan tentang iklim, cuaca dan musim. Penelitian ini menggunakan metode multimedia development life cycle (mdlc) dalam mengembangkan aplikasi media pembelajaran interaktif. Hasilnya media pembelajaran interaktif telah berhasil dibuat dengan memberikan beberapa fitur diantaranya fitur materi, fitur latihan soal dan fitur quiz. Hasil pengujian menggunakan blackbox testing didapatkan seluruh fitur yang terdapat didalam aplikasi media pembelajaran interaktif dapat berjalan dengan normal dan sesuai. Hasil distribusi di perangkat tablet, handphone, laptop dan komputer pc menunjukan aplikasi dapat dioperasikan dan berjalan dengan normal.Kata Kunci: media pembelajaran interaktif, mdlc, iklim, cuaca, musim ABSTRACTOne of the materials that is the basic foundation for students to understand the environment is knowledge of climate, weather, and seasons in science subjects. Knowledge about climate, weather, and seasons can be obtained when the learning media is appropriate. Interactive learning media is one solution that can be used to gain knowledge about climate, weather, and seasons. This study uses the multimedia development life cycle (MDLC) method in developing interactive learning media applications. The results of interactive learning media have been successfully created by providing several features including material features, practice question features, and quiz features. The testing results using black box testing showed that all the features contained in the interactive learning media application could run normally and appropriately. The distribution results on tablet devices, mobile phones, laptops, and PCs show that the application can run normally.Keywords: interactive learning media, mdlc, climate, weather, seasons
ANALISIS PERFORMA METODE YOLO DAN VIOLA-JONES PADA APLIKASI DETEKSI KANTUK Ritonga, Alven Safik; Muhandhis, Isnaini
Syntax : Journal of Software Engineering, Computer Science and Information Technology Vol 5, No 2 (2024): Desember 2024
Publisher : Universitas Dharmawangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46576/syntax.v5i2.5404

Abstract

Pendeteksian kantuk merupakan hal penting dalam menjaga keselamatan, terutama dalam konteks transportasi dan lingkungan kerja. Dalam upaya untuk mengembangkan aplikasi pendeteksi kantuk yang efektif, metode-metode berbasis visi komputer, seperti YOLO (You Only Look Once) dan Viola-Jones, telah menjadi fokus penelitian yang signifikan. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan performa kedua metode tersebut dalam aplikasi pendeteksi kantuk berbasis website. Pendekatan pemecahan masalah yang terstruktur digunakan untuk mengidentifikasi kelebihan dan kekurangan dari masing-masing metode. Evaluasi dilakukan menggunakan kriteria seperti akurasi deteksi, kecepatan pemrosesan, efisiensi sumber daya, dan robustness terhadap variasi kondisi lingkungan. Data yang digunakan dalam penelitian ini meliputi dataset video dan gambar yang mencakup berbagai kondisi pencahayaan dan posisi wajah. Kedua  metode YOLO dan Viola-Jones menggunakan dataset, algoritma untuk klasifikasi menggunakan CNN (Convolutional Neural Network) dan jumlah epoch  yang sama. training metode Viola-Jones lebih cepat, 13 menit 37 detik. Dibandingkan dengan metode Yolo membutuhkan waktu 400 menit. Perbandingan keakurasian kedua metode, nilai metrik Viola-Jones 0,9 lebih besar dibandingkan metode Yolo 0,75, berarti metode Viola-Jones memiliki ketepatan yang tinggi dalam mengklasifikasi kondisi “kantuk”. Nilai metrik Recall Viola-Jones 0,88 lebih besar dibandingkan metode Yolo 0,75. Nilai metrik F1-score Viola-Jones 0,88 lebih besar dibandingkan metode Yolo 0,70, hal ini menunjukkan performa model metode Viola-Jones cukup baik dalam mendeteksi kondisi "kantuk”. Kata Kunci: Deteksi Kantuk, Metode YOLO, Metode Viola-Jones, Visi Komputer, Performa Algoritma. ABSTRACT Drowsiness detection is a crucial aspect of ensuring safety, particularly in the contexts of transportation and work environments. In the effort to develop an effective drowsiness detection application, computer vision-based methods such as YOLO (You Only Look Once) and Viola-Jones have become significant research focuses. This study aims to compare the performance of these two methods in a web-based drowsiness detection application. A structured problem-solving approach is employed to identify the strengths and weaknesses of each method. The evaluation is conducted using criteria such as detection accuracy, processing speed, resource efficiency, and robustness to environmental condition variations. The data used in this study include video and image datasets covering various lighting conditions and facial positions. Both the YOLO and Viola-Jones methods utilize the same dataset, classification algorithm (Convolutional Neural Network or CNN), and number of epochs. The training time for the Viola-Jones method is faster, taking 13 minutes and 37 seconds, compared to YOLO, which requires 400 minutes. In terms of accuracy, Viola-Jones achieves a metric value of 0.9, which is higher than YOLO's 0.75, indicating that the Viola-Jones method is more precise in classifying “drowsiness” conditions. The Recall metric for Viola-Jones is 0.88, surpassing YOLO's 0.75. Similarly, the F1-score for Viola-Jones is 0.88, greater than YOLO's 0.70. These results demonstrate that the Viola-Jones method performs well in detecting “drowsiness” conditions.Keywords: Drowsiness Detection, YOLO Method, Viola-Jones Method, Computer Vision, Algorithm Performance.
OPTIMALISASI PENGAMBILAN KEPUTUSAN DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) UNTUK SELEKSI PENYEBAB DEMAM BERDARAH Fajri, T. Irfan; Hasdyna, Novia
Syntax : Journal of Software Engineering, Computer Science and Information Technology Vol 5, No 2 (2024): Desember 2024
Publisher : Universitas Dharmawangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46576/syntax.v5i2.5538

Abstract

Demam berdarah dengue (DBD) merupakan salah satu masalah kesehatan masyarakat yang signifikan di Indonesia, terutama dalam menentukan faktor risiko utama yang memengaruhi penyebarannya. Pendekatan konvensional dalam seleksi penyebab DBD sering kali mengandalkan analisis deskriptif dan pengambilan keputusan manual, yang cenderung memakan waktu dan rentan terhadap subjektivitas. Oleh karena itu, penelitian ini mengaplikasikan metode Simple Additive Weighting (SAW) untuk mengoptimalkan pengambilan keputusan berbasis data dalam seleksi faktor risiko DBD. Metode SAW memungkinkan evaluasi multikriteria, melibatkan kondisi lingkungan, perilaku masyarakat, dan data epidemiologis, dengan bobot yang ditentukan secara sistematis berdasarkan relevansi tiap kriteria. Studi ini menggunakan data kasus DBD dari wilayah tertentu, memanfaatkan proses normalisasi dan perhitungan agregasi bobot untuk mengidentifikasi faktor dominan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode SAW mampu meningkatkan akurasi seleksi faktor risiko hingga 92%, serta mempercepat proses analisis secara signifikan dibandingkan pendekatan sebelumnya. Dengan demikian, metode SAW menjadi alat pendukung keputusan yang efektif, relevan, dan dapat diadaptasi dalam strategi mitigasi risiko DBD. Kata Kunci: Demam Berdarah, Pengambilan Keputusan, Simple Additive Weighting (SAW), Faktor Risiko, Mitigasi Risiko. ABSTRACT Dengue fever (DF) remains a significant public health challenge in Indonesia, particularly in identifying the key risk factors influencing its spread. Conventional approaches to determining DF risk factors often rely on descriptive analysis and manual decision-making processes, which are time-consuming and prone to subjectivity. To address these limitations, this study implements the Simple Additive Weighting (SAW) method to optimize data-driven decision-making in selecting DF risk factors. The SAW method facilitates multi-criteria evaluation, incorporating environmental conditions, community behavior, and epidemiological data, with systematically assigned weights based on the relevance of each criterion. Using DF case data from specific regions, this study applies normalization processes and weight aggregation calculations to identify dominant risk factors. The findings reveal that the SAW method improves the accuracy of risk factor selection by up to 92% while significantly accelerating the analytical process compared to conventional approaches. Consequently, the SAW method serves as an effective, reliable, and adaptable decision-support tool for mitigating DF risk. Keywords: Dengue Fever, Decision-Making, Simple Additive Weighting (SAW), Risk Factors, Risk Mitigation. 
VISUALISASI SISTEM INFORMASI INVENTARIS BAHAN HABIS PAKAI Apriyani, Meyti Eka; Hadi, Moh Samsul
Syntax : Journal of Software Engineering, Computer Science and Information Technology Vol 5, No 2 (2024): Desember 2024
Publisher : Universitas Dharmawangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46576/syntax.v5i2.5405

Abstract

Pengelolaan inventaris barang habis pakai (BHP) secara manual menggunakan kartu stok memiliki banyak kendala, seperti rentan terhadap kesalahan pencatatan, kehilangan data, dan inefisiensi waktu. Masalah ini sering menyebabkan ketidaktersediaan barang saat dibutuhkan, menghambat operasional, dan berpotensi menimbulkan kerugian organisasi. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem informasi berbasis web dengan fitur visualisasi interaktif untuk mempermudah pengelolaan inventaris. Sistem ini dirancang untuk digunakan oleh staf operasional, pengelola gudang, dan manajer. Fitur visualisasi berupa grafik, diagram, dan dashboard memungkinkan pengguna melihat informasi penting, seperti jumlah stok, tingkat penggunaan, tren historis, dan prediksi kebutuhan mendatang. Sistem ini diharapkan mampu meningkatkan akurasi data, efisiensi pengelolaan, serta mendukung pengambilan keputusan berbasis data. Selain itu, visualisasi yang informatif membantu mendorong pengelolaan inventaris yang lebih terstruktur dan efektif.Kata Kunci: Inventaris, Sistem Informasi, Visualisasi   ABSTRACT Manual management of consumable goods (BHP) inventory using stock cards presents many challenges, such as vulnerability to recording errors, data loss, and time inefficiency. These issues often lead to the unavailability of goods when needed, disrupt operations, and potentially cause organizational losses. This research aims to develop a web-based information system with interactive visualization features to facilitate inventory management. The system is designed for use by operational staff, warehouse managers, and managers. Visualization features in the form of graphs, diagrams, and dashboards allow users to view essential information, such as stock quantities, usage levels, historical trends, and future demand predictions. The system is expected to improve data accuracy, management efficiency, and support data-driven decision-making. Additionally, informative visualizations help promote more structured and effective inventory management.. Keywords: Inventory, Information System, Visualization.
PENERAPAN METODE NAIVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI STATUS GIZI BALITA Aziz, Abdul; Furqan, Mhd; Fakhriza, M.
Syntax : Journal of Software Engineering, Computer Science and Information Technology Vol 5, No 2 (2024): Desember 2024
Publisher : Universitas Dharmawangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46576/syntax.v5i2.5568

Abstract

Stunting is a serious condition that affects the growth and development of children due to malnutrition and repeated infections, which results in delayed physical growth, decreased cognitive abilities, and decreased immunity. The problem of stunting is a top priority in the field of public health in Indonesia. This study aims to design an Android-based application that can monitor the nutritional status of toddlers using the Naive Bayes method, which is known to be effective in classifying data based on probability. Monitoring focuses on preventing stunting through analysis of weight, height, age, and gender parameters. The application developed functions as a tool for health workers and integrated health posts in monitoring the nutritional status of toddlers more efficiently and accurately. By using input data such as date of birth, gender, weight, and height, this application is able to identify the nutritional status of children, whether they are normal, malnourished, or overweight. This system functions in real-time and is built with the Java programming language. The data used in this study are gender, age, height, and weight derived from monitoring the nutritional status of toddlers at the Puskesmas Kecamatan Sinunukan, Kabupaten Mandailing Natal. The data obtained from this study amounted to 100 data points. The evaluation results show that the system is able to classify stunting data based on 3 classes, namely "normal nutrition", "undernutrition", and "overnutrition" with an accuracy of 90%.
ANALISIS KERUSAKAN KEJU GORENG BERDASARKAN SUHU MENGGUNAKAN FUZZY SUGENO DAN ANALISIS REGRESI LINIER Yumilzam, Hikmal; Adzahra, Qory Hadisya; Galvanizahra, Hawa Mustika; Astuti, Wiji; Sihotang, Ekaria Trisnawati
Syntax : Journal of Software Engineering, Computer Science and Information Technology Vol 5, No 2 (2024): Desember 2024
Publisher : Universitas Dharmawangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46576/syntax.v5i2.5409

Abstract

UD OSHA Snack memproduksi berbagai jenis Snack, dengan keju goreng sebagai produk utama yang memiliki tingkat permintaan cukup tinggi. Penelitian ini menggunakan metode Fuzzy Sugeno untuk menganalisis akumulasi produksi per bulan berdasarkan data permintaan dan persediaan, serta metode regresi linier untuk mengevaluasi kerusakan produk akibat suhu penggorengan. Hasil analisis menunjukkan produksi optimal keju goreng mencapai 201 unit per bulan dengan rentang permintaan 70-250 dan persediaan 80-260. Suhu penggorengan berpengaruh sebesar 56,84% terhadap kerusakan produk, dengan persamaan regresi linier Y = 113,87 + 3,046X dan korelasi R = 0,754, yang menunjukkan hubungan kuat. Dengan analisis ini, pengelolaan permintaan, persediaan, dan suhu dapat dioptimalkan untuk meningkatkan efisiensi produksi dan kualitas produk.

Page 1 of 3 | Total Record : 29

 1   2   3 

Filter by Year

2024 2024


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 6, No 2 (2025): Desember 2025 Vol 6, No 1 (2025): Juni 2025 Vol 5, No 2 (2024): Desember 2024 Vol 5, No 1 (2024): Juni 2024 Vol 4, No 2 (2023): Desember 2023 Vol 4, No 1 (2023): Juni 2023 Vol 3, No 2 (2022): Desember 2022 Vol 3, No 1 (2022): Juni 2022 Vol 2, No 2 (2021): Desember 2021 Vol 2, No 1 (2021): Juni 2021 Vol 1, No 2 (2020): Desember 2020 Vol 1, No 1 (2020): Juni 2020 More Issue