cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Romy Budhi
Contact Email
lppm@machung.ac.id
Phone
+62341-550171
Journal Mail Official
lppm@machung.ac.id
Editorial Address
Universitas Ma Chung Villa Puncak Tidar N-01 Malang
Location
Kota malang,
Jawa timur
INDONESIA
Prosiding Seminar Nasional Universitas Ma Chung
Published by Universitas Ma Chung
ISSN : -     EISSN : 28087771     DOI : -
Core Subject : Health, Science, Education, Engineering,
Computer Science & IT Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Public Health Other
Seminar Nasional Universitas Ma Chung, merupakan diseminasi akademisi di berbagai bidang, sebagaimana berikut ini : Sains : Standardisasi Bahan Alam; Formulasi Bahan Alam; Fitofarmasi, Fitokimia dan Farmakognosi; Bioassay dan Biokimia; Farmasi Klinis dan Komunitas. Teknologi : Information System, Software Engineering, Computer Network Security; E-commerce, E-governance, Business Process, Decision Support System; Big Data, Data Mining Data Warehouse, Text Mining; Information Management, Technopreneurship; Data Engineering, Business Intelligence; Natural Language Processing, Image Processing; Expert System, Machine Learning, Deep Learning; Fuzzy Logic, Searching Technique; Kriptografi, Block Chain; Human Machine Interaction, Internet of Things; Cloud Computing, Computer Network; dan Bidang IT lainnya. Humaniora : Pengajaran Bahasa (Indonesia/BIPA, Mandarin dan Inggris); Pembelajaran Masa dan Pasca Pandemi; Isu-isu Linguistik Mutakhir; Sastra di Era Digital; Kajian Penerjemahan; Bahasa, Budaya, Pariwisata; Bahasa dan Kewirausahaan.
Arjuna Subject : Umum - Umum
Articles 90 Documents
 3   4   5   6   7 
Penerapan Model CRISP-DM untuk Prediksi Penyakit Diabetes Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor dan Logistic Regression Lo, Angel Aprilia Putri; Tjioe, Vincentia Jennifer Evelyn
Prosiding Seminar Nasional Universitas Ma Chung (Informatika & Sistem Informasi Bahasa dan Seni
Publisher : Ma Chung Press

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

Abstract

Penyakit diabetes merupakan tantangan kesehatan global yang semakin meningkat. Penelitian ini menggunakan model CRISP-DM, metode K-Nearest Neighbor (K-NN) dan regresi logistik, untuk memprediksi kemungkinan seseorang menderita diabetes berdasarkan data medis. Dataset yang digunakan berasal dari The National Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases, yang tersedia di Kaggle. Metode K-NN mengklasifikasikan data baru berdasarkan kedekatan dengan data dalam dataset menggunakan jarak Euclidean, sedangkan regresi logistik memprediksi probabilitas kejadian biner (diabetes atau tidak) berdasarkan hubungan linier antara variabel independen dan dependen. Hasil analisis menunjukkan bahwa metode regresi logistik memiliki performa yang lebih baik dalam klasifikasi diabetes, dengan regresi logistik menunjukkan hasil yang lebih superior dalam akurasi. Akurasi model regresi logistik mencapai 79%, sementara K-NN mencapai 74%.
Prediksi Kualitas Air di Jawa Timur Menggunakan Metode CRISP-DM dengan Algoritma K-NN dan Regresi Logistik Multinomial Yulianto, Kezia Elice; Christy, Valencia Melita
Prosiding Seminar Nasional Universitas Ma Chung (Informatika & Sistem Informasi Bahasa dan Seni
Publisher : Ma Chung Press

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

Abstract

Air merupakan salah satu sumber daya penting bagi kehidupan manusia. Kualitas air yang buruk dapat menyebabkan berbagai masalah kesehatan, seperti diare dan stunting, yang merupakan penyebab utama kematian pada balita di Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi kualitas air di Jawa Timur menggunakan metode pembelajaran mesin K-NN dan Regresi Logistik Multinomial. Data yang digunakan adalah data kualitas air Jawa Timur yang diambil dari situs Kaggle, mencakup variabel temperatur, TDS, BOD, COD, DO, dan kelas. Setelah melalui metode CRISP-DM, hasil evaluasi menunjukkan bahwa model Regresi Logistik Multinomial memiliki akurasi lebih tinggi (0.72) dibandingkan dengan model K-NN (0.67), sehingga dapat disimpulkan bahwa model Regresi Logistik Multinomial dalam penelitian ini lebih cocok digunakan untuk memprediksi kualitas air di Jawa Timur. Berdasarkan hasil analisis, ditemukan bahwa variabel DO dan TDS memiliki pengaruh terbesar terhadap kualitas air. Tingginya kadar DO menunjukkan air yang layak digunakan, sementara tingginya TDS menunjukkan adanya polusi dan limbah yang berbahaya. Hasil penelitian ini diharapkan dapat membantu meningkatkan kualitas air di Jawa Timur, serta mendukung tercapainya Tujuan Pembangunan Berkelanjutan (SDGs) nomor 6 mengenai air bersih dan sanitasi yang berkelanjutan.
Analisis Nilai Overall Equipment Effectiveness dan Dampaknya pada Biaya Produksi: Studi pada Tingkat Ketersediaan Industri Farmasi PT Z Yandriyani, Devilke; Sitanggang, Maura Linda; Masri, Indah
Prosiding Seminar Nasional Universitas Ma Chung (Informatika & Sistem Informasi Bahasa dan Seni
Publisher : Ma Chung Press

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

Abstract

Industri farmasi dalam menjamin sistem mutu memiliki peraturan yang ketat dan harus menerapkan prinsip-prinsip Cara Pembuatan Obat yang Baik (CPOB). Selain itu, untuk menghasilkan kualitas yang konsisten, industri farmasi harus melakukan perbaikan berkelanjutan. Salah satunya adalah dengan menurunkan waktu henti dan menurunkan produk cacat dengan metode Overall Equipment Effectiveness (OEE). Waktu henti ini berhubungan dengan kinerja mesin produksi di industri farmasi dan menyebabkan rendahnya nilai tingkat ketersediaan. Tingkat ketersediaan memengaruhi rendahnya nilai Overall Equipment Effectiveness (OEE) yang dapat berdampak pada biaya produksi di industri farmasi. Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif deskriptif dan diikuti dengan kualitatif untuk mencari akar penyebab. Kuantitatif dengan menghitung nilai tingkat ketersediaan, tingkat performa, tingkat kualitas, nilai OEE, dan biaya produksi (direct labor dan factory overhead). Biaya direct material diasumsikan konstan. Kualitatif dengan Focus Group Discussion (FGD). Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa rendahnya nilai OEE berdampak pada jam kerja dan biaya produksi (direct labor dan factory overhead), di mana hasil uji T menunjukkan perbedaan yang signifikan antara standar dan aktual. Penyebab utama rendahnya nilai OEE adalah rendahnya nilai ketersediaan yang disebabkan oleh belum adanya standar setting untuk masing-masing produk sehingga proses setting berpedoman pada pengalaman dan proses tunggu buka dan sortir afkir/produk terlalu lama, belum ada pelatihan standar setting untuk masing-masing produk sehingga terdapat perbedaan keterampilan personel, dan adanya ketidakstabilan suhu antara sealing A dan sealing B.
Penerapan CRISP-DM untuk Prediksi Harga Saham NVIDIA Menggunakan Time Series Analysis Liem, Juan Hubert; Tjong, Calvin Christian
Prosiding Seminar Nasional Universitas Ma Chung (Informatika & Sistem Informasi Bahasa dan Seni
Publisher : Ma Chung Press

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

Abstract

Saham memiliki pasar dengan volatilitas tinggi yang menuntut investor untuk memiliki kemampuan prediksi yang akurat dalam pengambilan keputusan. Penelitian ini mengkaji penerapan metode time series untuk memprediksi harga saham NVIDIA dengan data dari awal 2017 hingga akhir 2023. Metode yang digunakan adalah ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) dan SARIMA (Seasonal AutoRegressive Integrated Moving Average) berdasarkan pendekatan CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining), yang melibatkan enam fase: pemahaman bisnis, pemahaman data, persiapan data, pemodelan, evaluasi, dan deployment. Data awal dianalisis untuk mengeksplorasi tren dan pola, kemudian diolah untuk menghilangkan noise dan mengisi data yang hilang. Model ARIMA dan SARIMA diterapkan untuk memprediksi harga saham, namun analisis menunjukkan bahwa saham NVIDIA tidak memiliki pola musiman yang signifikan. Evaluasi menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) menunjukkan bahwa kedua model memiliki MAPE sebesar 39 persen, menandakan tingkat kesalahan prediksi yang sama. Hasil ini mengindikasikan bahwa volatilitas harga saham NVIDIA cukup tinggi dan tidak menunjukkan seasonality. Kedepannya perlu untuk dilakukan penelitian serupa dengan menggunakan metode prediksi selain ARIMA dan SARIMA.
Software Requirements Specification Sistem Informasi Manajemen Perusahaan Distribusi Hasil Tembakau: Studi Kasus pada PT XYZ Wardhani, Dini Indra; Susilowati, Meme
Prosiding Seminar Nasional Universitas Ma Chung (Informatika & Sistem Informasi Bahasa dan Seni
Publisher : Ma Chung Press

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

Abstract

Teknologi informasi modern telah memberikan dampak positif pada kinerja perusahaan, memungkinkan berbagai aktivitas bisnis dilakukan dengan lebih cepat, tepat, dan akurat, sehingga meningkatkan produktivitas. Kemajuan pesat di berbagai bidang, termasuk munculnya berbagai kegiatan berbasis teknologi informasi. Salah satu perusahaan distribusi yang berkembang pesat adalah PT ABC. Namun, PT ABC menghadapi masalah karena proses bisnisnya belum sepenuhnya menggunakan teknologi informasi, dengan beberapa proses masih dilakukan secara manual (menulis di kertas, Microsoft Excel), yang menyebabkan data menjadi kurang efisien. Oleh karena itu, diperlukan Sistem Informasi Manajemen Distribusi untuk mengatasi masalah ini agar proses distribusi menjadi lebih akurat dan efisien. Pengembangan sistem ini membutuhkan analisis kebutuhan sistem yang akan menghasilkan dokumen Software Requirements Specification (SRS). Penelitian ini bertujuan untuk membuat dokumen SRS sebagai acuan bagi tim pengembang dalam mengembangkan sistem informasi manajemen perusahaan distribusi. Semua tahapan dalam penelitian ini mengikuti Standard ISO/IEC/IEEE 29148:2018.
Rancang Bangun Sistem Informasi Penjualan Berbasis Web pada Usaha Dagang Suku Cadang Elektronik: Studi Kasus pada Toko Sumber Utama Susekti, Johansah Wirabuana; Wicaksono, Soetam Rizky
Prosiding Seminar Nasional Universitas Ma Chung (Informatika & Sistem Informasi Bahasa dan Seni
Publisher : Ma Chung Press

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

Abstract

Sumber Utama merupakan toko yang bergerak di bidang penjualan komponen elektronik. Toko tersebut memiliki beberapa pemasok yang menawarkan produk-produknya secara rutin dengan harga yang beragam dan bersifat fluktuatif. Kegiatan penjualan kepada pelanggan meliputi penjualan secara eceran, penjualan secara grosir, dan retur penjualan. Banyaknya ragam jenis komponen elektronik yang dijual dan ukurannya yang relatif kecil mengakibatkan banyak stok barang yang hilang. Selain itu, tidak adanya pencatatan lokasi simpan barang mengakibatkan stok barang sulit ditemukan. Tidak adanya pencatatan yang terintegrasi antara pembelian, stok barang yang rusak dan hilang, penjualan, penggajian, serta pengeluaran operasional menyebabkan pemilik kesulitan dalam memantau aliran kas. Tujuan dari penelitian ini adalah membuat rancang bangun sistem informasi penjualan sebagai solusi untuk mengatasi permasalahan yang ada. Sistem Informasi penjualan tersebut akan dilengkapi dengan pencatatan pembelian barang, manajemen penyimpanan barang, pencatatan stock opname, pencatatan barang yang rusak dan hilang, serta pencatatan aliran kas. Metode yang digunakan adalah Waterfall yang meliputi Requirement Analysis, Design, Implementation, Testing, dan Maintenance. Namun, pada penelitian ini tidak sampai pada tahap Maintenance. Sistem informasi penjualan yang dibuat pada studi kasus toko Sumber Utama secara efektif dapat membantu berbagai proses penjualan dengan menghasilkan berbagai laporan seperti laporan kartu stok, laporan aliran kas, laporan pembelian, laporan penjualan, laporan retur penjualan, laporan stock opname, laporan barang yang rusak dan hilang, laporan pengeluaran operational, serta laporan penggajian.
Penerapan CRISP-DM untuk Deteksi Eksoplanet menggunakan Algoritma Regresi Logistik dan K-Nearest Neighbors Dendy, Livanty Efatania; Irawan, Valencia Elcheiana; Tanamal, Rinabi
Prosiding Seminar Nasional Universitas Ma Chung (Informatika & Sistem Informasi Bahasa dan Seni
Publisher : Ma Chung Press

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

Abstract

Studi ini bertujuan untuk mengeksplorasi penggunaan model machine learning dalam klasifikasi eksoplanet dengan memprediksi apakah objek luar angkasa adalah eksoplanet berdasarkan intensitas cahayanya. Penemuan eksoplanet merupakan salah satu perkembangan paling menarik dalam astrofisika modern, hingga kini ribuan eksoplanet telah dikonfirmasi dan akan terus bertambah. Secara khusus, studi ini mengikuti metodologi CRISP-DM, yang mencakup pemahaman bisnis, pemahaman data, persiapan data, pemodelan, dan evaluasi serta menggunakan model Regresi Logistik dan K-Nearest Neighbors untuk menganalisis data dari Teleskop Luar Angkasa Kepler NASA. Tujuan utamanya adalah meningkatkan akurasi klasifikasi eksoplanet dan membantu dalam mengidentifikasi planet yang memiliki potensi untuk mendukung kehidupan. Model Regresi Logistik menunjukkan akurasi sebesar 0.53, precision sebesar 0.98, recall sebesar 0.53, dan F1 Score sebesar 0.68, menunjukkan kinerja sedang dengan fokus pada presisi. Sebaliknya, model K-Nearest Neighbors mencapai akurasi sebesar 0.99, precision sebesar 0.98, recall sebesar 0.99, dan F1 Score sebesar 0.99, menunjukkan kinerja superior di semua metrik. Studi ini menyimpulkan bahwa model K-Nearest Neighbors jauh lebih efektif untuk deteksi eksoplanet dibandingkan dengan Regresi Logistik. Studi selanjutnya disarankan untuk mempertimbangkan penambahan variabel tambahan dan memperluas ukuran sampel untuk meningkatkan validitas hasil serta mengeksplorasi penggunaan algoritma machine learning lainnya untuk meningkatkan akurasi prediksi.
Penerapan Model CRISP-DM pada Analisis Pendapatan Menggunakan Metode Klasifikasi Savitri, Tjok Istri Vicky; Wibowo, Wilbert Bryan; Wiradinata, Trianggoro
Prosiding Seminar Nasional Universitas Ma Chung (Informatika & Sistem Informasi Bahasa dan Seni
Publisher : Ma Chung Press

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

Abstract

Di era globalisasi ini, prediksi klasifikasi pendapatan dibutuhkan untuk membantu pemerintah dalam mengalokasikan sumber daya untuk berbagai layanan publik, pembangunan infrastruktur, kesehatan, pendidikan, dan program sosial lainnya. Dengan memahami pola pendapatan dan kebutuhan masyarakat, pemerintah dapat merencanakan dan mendistribusikan anggaran secara lebih efektif dan efisien, serta memastikan bahwa layanan dan program yang disediakan tepat sasaran dan memberikan manfaat maksimal bagi masyarakat. Data Census Income mencakup berbagai atribut demografis dan ekonomi, termasuk usia, jenis kelamin, pendidikan, status pernikahan, pekerjaan, ras, jam kerja per minggu, dan asal negara. Penelitian ini menggunakan teknik machine learning untuk mengklasifikasikan individu berdasarkan tingkat pendapatan mereka, apakah di atas atau di bawah $50.000 per tahun. Metode klasifikasi yang digunakan meliputi Logistic Regression, K-Nearest Neighbors (KNN), dan Naive Bayes. Penelitian ini menggunakan sebanyak 30.162 data dengan pembagian 80% sebagai data latih dan 20% sebagai data tes. Hasil penelitian menunjukkan akurasi untuk Logistic Regression sebesar 81%, KNN sebesar 79%, dan Naive Bayes sebesar 77%. Hasil penelitian juga menunjukkan bahwa faktor-faktor seperti tingkat pendidikan, jam kerja per minggu, dan jenis pekerjaan memiliki pengaruh signifikan terhadap pendapatan individu. Temuan ini dapat membantu pemerintah dan pembuat kebijakan dalam merumuskan strategi untuk mengurangi kesenjangan pendapatan dan meningkatkan kesejahteraan ekonomi masyarakat. Dapat disimpulkan bahwa penggunaan Logistic Regression terbukti paling akurat dalam memprediksi pendapatan.
Analisis Perbandingan Waktu Reaksi pada Individu Usia Dewasa Muda dan Usia Lanjut dalam Tugas Kognitif Priasmara, Bernardus Reynaldi Ananda; Widodo, Romy Budhi
Prosiding Seminar Nasional Universitas Ma Chung (Informatika & Sistem Informasi Bahasa dan Seni
Publisher : Ma Chung Press

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

Abstract

Studi ini bertujuan untuk menguji hipotesis bahwa terdapat perbedaan yang signifikan dalam waktu reaksi kognitif antara kelompok usia 13-25 tahun (masa remaja) dan 50 tahun ke atas (akhir kedewasaan). Masa remaja ditandai dengan perkembangan fisik dan mental yang optimal, sedangkan akhir kedewasaan ditandai dengan kemunduran fisik dan kognitif secara bertahap. Delapan subjek, termasuk laki-laki dan perempuan dengan variasi usia, dilibatkan dalam studi ini. Analisis data dilakukan menggunakan software GoStats. Untuk menguji normalitas data, digunakan uji Liliefors. Perbedaan waktu reaksi kognitif antar kelompok usia dianalisis menggunakan uji Mann-Whitney U. Hasil analisis menunjukkan bahwa data tidak terdistribusi normal (uji Liliefors, p < 0.05). Uji Mann-Whitney U selanjutnya menunjukkan tidak adanya perbedaan yang signifikan antara waktu reaksi kognitif kedua kelompok usia pada keempat tugas (p > 0.05). Adapun keempat tugas yang diberikan yaitu Simple Reaction (SR), Physical Matching (PM), Name Matching (NM), dan Class Matching (CM). Temuan ini menunjukkan bahwa perbedaan usia tidak selalu berdampak signifikan pada semua aspek fungsi kognitif. Studi lebih lanjut diperlukan untuk menyelidiki faktor-faktor lain yang mungkin mempengaruhi waktu reaksi kognitif, seperti jenis tugas kognitif, tingkat kesulitan tugas, dan pengalaman individu.
Rancang Bangun Sistem Informasi Produksi Keripik Tempe Menggunakan Metode Bill of Material Berbasis Web: Studi Kasus pada Keripik Tempe Dariska Yuliermawan, Albertus Bryan; Wicaksono, Soetam Rizky
Prosiding Seminar Nasional Universitas Ma Chung (Informatika & Sistem Informasi Bahasa dan Seni
Publisher : Ma Chung Press

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

Abstract

Salah satu produsen keripik tempe di kelurahan Lowokwaru kecamatan Lowokwaru Kota Malang, pemiliknya bernama Bapak Darko merupakan pemilik dari usaha keripik tempe. Pak Darko sudah memulai usaha keripik tempe nya dari tahun 2010. Permasalahan yang sangat mendasar pada unit usaha keripik tempe yang ada di Kelurahan Lowokwaru adalah pengirisan tempe dengan peralatan seadanya dalam hal tata kelola usaha tidak adanya pengelolaan manajemen yang mendukung, kondisi ini dapat dilihat belum adanya acuan yang jelas yang bisa dijadikan komitmen dalam mengelola usaha keripik tempe, hasil pengemasan yang tergolong cukup monoton yang terbungkus plastik bening dengan penambahan stiker. Pak Darko dalam membuat kripik tempe mengalami bermacam macam kesulitan, seperti tempe yang susah diolah karena tekstur nya yang terlalu keras, kemudian beberapa bahan baku yang harganya tidak stabil. Hal tersebut yang membuat pak Darko menjadi kesulitan dalam membuat kripik tempe. Kemudian juga keripik tempe yang tidak menentu waktu matang nya dikarenakan jenis tempe yang berbeda juga mempengaruhi waktu penggorengan. Solusi yang ditawarkan untuk menyelesaikan masalah ini adalah dengan membuatkan sebuah sistem informasi produksi berupa web menggunakan metode BOM (Bill of Material) yang diharapkan dapat memudahkan dalam pembuatan keripik tempe. Dengan adanya sistem informasi produksi berbasis web ini dapat memudahkan juga untuk melihat jumlah stok bahan baku dan mengetahui kualitas dari keripik tempe yang layak untuk diproduksi dan dikonsumsi.

Page 5 of 9 | Total Record : 90

 3   4   5   6   7 

Filter by Year

2021 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Bahasa dan Seni Vol. 2 (2022): Prosiding Seminar Nasional Universitas Ma Chung Vol. 1 (2021): Prosiding Seminar Nasional Universitas Ma Chung