Garuda - Garba Rujukan Digital

Penerapan Sistem Informasi Akuntansi Dalam Pengelolaan Keuangan Pada UMKM Makanan dan Minuman Manggasari Kecamatan Tambaksari Kota Semarang Febrianti Novita; Veronica Erva Yorinda; Irda Agustin Kustiwi
Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika Vol. 4 No. 2 (2025): Volume 4 Nomor 2 Oktober 2025
Publisher : Universitas Ngudi Waluyo

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

Usaha kecil dan menengah (UKM) sekarang menjadi suatu hal yang berperan penting pada perkembangan perekonomian Indonesia. Banyak perusahaan kecil dan menengah (UKM) masih secara manual mendokumentasikan transaksi keuangan dan menyiapkan laporan keuangan untuk organisasi mereka saat ini dalam sejarah. Penelitian ini bertujuan untuk membantu dalam pengembangan sistem informasi akuntansi (SIA) untuk usaha kecil dan menengah. Penelitian tersebut memakai penelitian deskriptif kualitatif yang berfokus pada pendeskripsian data atau fakta. Temuan ini didasarkan pada data penelitian asli yang dikumpulkan di UMKM Makanan dan Minuman Manggarsari langsung di lokasi penelitiannya. Penulis memakai teknik analisis data induktif dan mengumpulkan data dari satu sumber. Hasil penelitian kualitatif adalah hasil dari pendekatan ini. Peneliti menemukan jika sistem komputer bisa menyimpan informasi lebih efektif, efisien, serta akurat untuk digunakan pemilik UMKM dalam mengambil keputusan mengenai perusahaan mereka, yang sesuai dengan temuan penelitian. Kata kunci: Sistem informasi akuntansi; Usaha Mikro Kecil dan Menengah; Keuangan; Efektif; Efisien Small and medium enterprises (SMEs) currently play an important role in Indonesia's economic growth. Many small and medium-sized enterprises (SMEs) still manually document financial transactions and prepare financial reports for their organizations at this point in history. The purpose of this research is to assist in the development of an accounting information system for small and medium enterprises. This finding is based on the original research data collected at Manggarsari SMEs directly from the field or research location. Researchers used inductive data analysis techniques and collected data from one source. The results of qualitative research are the result of this approach. Researchers found that a computer-based system can make the data storage process more effective, fast and accurate for SMEs owners to use in making decisions about their company, according to research findings. Keywords : Accounting information system; Micro small and Medium Enterprises; Finance; Effective; Efficient

Pengembangan Aplikasi Pemesanan Makanan Sehat Online Jie, Julian; Pangestu, M Aldo Tri; Alzain, Bonnievitto; Ramadhani, Tatyana Faradilla
Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika Vol. 4 No. 2 (2025): Volume 4 Nomor 2 Oktober 2025
Publisher : Universitas Ngudi Waluyo

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

Gaya hidup modern yang serba cepat seringkali menyebabkan masyarakat mengabaikan pola makan sehat. Untuk menjawab tantangan tersebut, penelitian ini bertujuan mengembangkan sebuah aplikasi pemesanan makanan sehat berbasis online yang dapat memudahkan pengguna dalam memilih, memesan, dan mengakses informasi gizi makanan. Metode pengembangan perangkat lunak yang digunakan adalah Waterfall, meliputi tahap analisis kebutuhan, desain sistem, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Aplikasi ini dikembangkan menggunakan platform mobile dengan antarmuka yang ramah pengguna dan fitur utama seperti filter berdasarkan kebutuhan gizi, rekomendasi menu berdasarkan preferensi kesehatan, serta integrasi dengan metode pembayaran digital. Hasil pengujian menunjukkan bahwa aplikasi mampu berjalan dengan baik dan mendapatkan respons positif dari pengguna uji coba, terutama dalam hal kemudahan penggunaan dan kelengkapan informasi nutrisi. Dengan adanya aplikasi ini, diharapkan masyarakat dapat lebih mudah menerapkan pola makan sehat secara praktis dan berkelanjutan. Kata Kunci: aplikasi mobile, makanan sehat, pemesanan online, informasi gizi, gaya hidup sehat The fast-paced modern lifestyle often leads people to neglect healthy eating habits. To address this challenge, this study aims to develop an online healthy food ordering application that facilitates users in selecting, ordering, and accessing nutritional information about food. The software development method used is the Waterfall model, which includes requirements analysis, system design, implementation, testing, and maintenance stages. The application is developed on a mobile platform with a user-friendly interface and key features such as nutritional-based filtering, personalized menu recommendations based on health preferences, and integration with digital payment methods. Testing results show that the application performs well and receives positive feedback from trial users, particularly in terms of usability and the completeness of nutritional information. It is expected that this application can help people adopt a healthier diet in a practical and sustainable way. Keywords: mobile application, healthy food, online ordering, nutritional information, healthy lifestyle

Sistem Smart Parking Kementerian Komunikasi dan Digital Berbasis Internet of Thing Dimas Enggal Mukti
Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika Vol. 4 No. 2 (2025): Volume 4 Nomor 2 Oktober 2025
Publisher : Universitas Ngudi Waluyo

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

An efficient parking system is very necessary in an environment with high mobility. Conventional parking systems still face problems such as long queues, lack of real-time information, and low security. This research develops an IoT-based Smart Parking System with ultrasonic sensors, RFID, QR Code Scanner (ESP32-CAM), and Fuzzy Logic Tsukamoto to manage parking space availability automatically. The method used is Prototype, which allows system testing in stages. The ESP32 device processes data from sensors to detect vehicles and manage parking access via QR Code and RFID. Data is sent to a real-time server and displayed in a web-based application. The research results show that this system can provide real-time information, reduce parking search time, and increase parking efficiency and security at the Ministry of Communications and Digital. Keywords: Smart Parking, Internet of Things (IoT), RFID, QR Code, Fuzzy Logic Tsukamoto, ESP32, Parking System Sistem parkir yang efisien sangat diperlukan dalam lingkungan dengan mobilitas tinggi. Sistem parkir konvensional masih menghadapi masalah seperti antrian panjang, kurangnya informasi real-time, dan keamanan yang rendah. Penelitian ini mengembangkan Sistem Smart Parking berbasis IoT dengan sensor ultrasonik, RFID, QR Code Scanner (ESP32-CAM), dan Fuzzy Logic Tsukamoto untuk mengelola ketersediaan lahan parkir secara otomatis. Metode yang digunakan adalah Prototype, yang memungkinkan pengujian sistem secara bertahap. Perangkat ESP32 memproses data dari sensor untuk mendeteksi kendaraan dan mengelola akses parkir melalui QR Code dan RFID. Data dikirim ke server real-time dan ditampilkan dalam aplikasi berbasis web. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem ini dapat memberikan informasi real-time, mengurangi waktu pencarian parkir, serta meningkatkan efisiensi dan keamanan parkir di Kementerian Komunikasi dan Digital. Kata Kunci : Smart Parking, Internet of Things (IoT), RFID, QR Code, Fuzzy Logic Tsukamoto, ESP32, Sistem Parkir

Aplikasi Sistem Manajemen Karyawan Berbasis Website Pada PT. Digital Angkasa Indonesia (Codelabs Indonesia) Muhammad Fahmi Hidayatullah; Wafi Dhiya Ulhak; Rido Anugrah; Wasis Haryono
Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika Vol. 4 No. 2 (2025): Volume 4 Nomor 2 Oktober 2025
Publisher : Universitas Ngudi Waluyo

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

Era digital menuntut transformasi operasional perusahaan, khususnya dalam manajemen sumber daya manusia (SDM) untuk mempertahankan relevansi dan daya saing. PT. Digital Angkasa Indonesia (Codelabs Indonesia) menghadapi tantangan inefisiensi signifikan akibat ketergantungan pada sistem SDM manual, yang mengakibatkan pemborosan waktu, risiko kesalahan data, masalah keamanan dan privasi, serta kesulitan dalam pengambilan data dan pelaporan yang efektif. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan aplikasi sistem manajemen karyawan berbasis web yang terintegrasi, akurat, efisien, dan memiliki antarmuka pengguna (UI/UX) yang intuitif. Sistem ini dirancang untuk mengotomatisasi pengelolaan data karyawan, absensi harian via barcode, pengajuan dan persetujuan cuti, serta pengelolaan penggajian. Metodologi penelitian mengikuti pendekatan sistematis yang meliputi studi literatur, analisis kebutuhan mendalam, perancangan sistem menggunakan pemodelan UML (Activity Diagram, Use Case, Sequence Diagram), Normalisasi dan ERD untuk basis data, pengembangan sistem menggunakan teknologi PHP dan MySQL, serta pengujian fungsionalitas. Kata Kunci: Sistem Manajemen Karyawan, Aplikasi Berbasis Web, PHP, MySQL, UML In the digital era, companies are required to transform their operations, especially in human resource management (HRM), to maintain relevance and competitiveness. PT. Digital Angkasa Indonesia (Codelabs Indonesia) faces significant inefficiencies due to reliance on a manual HR system, resulting in time wastage, data inaccuracies, security and privacy issues, and challenges in effective data retrieval and reporting. This study aims to design and implement a web-based employee management system that is integrated, accurate, efficient, and features an intuitive user interface (UI/UX). The system is designed to automate employee data management, daily attendance via barcode, leave requests and approvals, and payroll processing. The research methodology follows a systematic approach that includes literature review, in-depth needs analysis, system design using UML modeling (Activity Diagram, Use Case, Sequence Diagram), database design through Normalization and ERD, system development using PHP and MySQL technologies, and functionality testing. Keyword: Employee Management System, Web-Based Application, PHP, MySQL, UML

Penerapan Decision Tree CART untuk Klasifikasi Risiko Gagal Studi Mahasiswa Saskia Rafika, Chesa; Maliq Reynanda , Revano; Puspita Sari, Anggraini
Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika Vol. 4 No. 2 (2025): Volume 4 Nomor 2 Oktober 2025
Publisher : Universitas Ngudi Waluyo

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

Pendidikan tinggi menghadapi tantangan serius berupa masalah gagal studi mahasiswa, yang dipengaruhi oleh berbagai faktor mulai dari ketidaksesuaian minat hingga kondisi psikososial. Identifikasi dini risiko gagal studi menjadi krusial untuk mencegah tingginya angka putus studi dan merancang intervensi yang tepat. Penelitian ini memanfaatkan machine learning, khususnya algoritma Decision Tree CART, untuk mengklasifikasikan risiko gagal studi mahasiswa berdasarkan data akademik dan non-akademik, seperti IPK, masa studi, keterlibatan KKN/PKL, dan poin SKPM. Tahapan penelitian meliputi identifikasi masalah, pengumpulan dan pra-pemrosesan data, penerapan algoritma Decision Tree, pelatihan model, evaluasi, dan analisis. Data sebanyak 100 entri diproses dengan teknik data cleaning dan transformasi atribut kategorikal ke numerik, kemudian dibagi menjadi rasio 80:20 untuk pelatihan dan pengujian. Hasil evaluasi menunjukkan akurasi sebesar 85%, yang mengindikasikan bahwa model memiliki performa yang baik dalam memprediksi status kelulusan mahasiswa. Temuan ini menunjukkan bahwa model Decision Tree CART dapat menjadi solusi proaktif untuk deteksi dini risiko gagal studi dan mendukung pengambilan keputusan strategis di lingkungan perguruan tinggi. Kata Kunci: Decision Tree, CART, Klasifikasi, Gagal Studi, Mahasiswa Higher education faces a serious challenge in the form of student study failure, influenced by various factors such as mismatched interests and psychosocial conditions. Early identification of study failure risk is crucial to prevent high dropout rates and to design appropriate interventions. This study utilizes machine learning, specifically the Decision Tree CART algorithm, to classify the risk of student study failure based on academic and non-academic data, including GPA, study duration, KKN/PKL participation, and SKPM points. The research stages include problem identification, data collection and preprocessing, algorithm implementation, model training, evaluation, and analysis. A total of 100 data entries were processed using data cleaning techniques and categorical-to-numerical transformation, then split into an 80:20 ratio for training and testing. The evaluation results show an accuracy of 85%, indicating that the model performs well in predicting students' graduation status. These findings suggest that the Decision Tree CART model offers a proactive solution for early detection of study failure risk and supports strategic decision-making in higher education institutions. Keywords: Decision Tree, CART, Classification, Study Failure, Students

Implementasi Digitalisasi Pemrograman Berbasis Web pada Pt Saka Guru Utama dalam Pengelolaan Proyek Pengadaan Barang Dan Jasa Desri Alfian; Zaenudin, Zenzen
Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika Vol. 4 No. 2 (2025): Volume 4 Nomor 2 Oktober 2025
Publisher : Universitas Ngudi Waluyo

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

PT Saka Guru Utama merupakan perusahaan yang bergerak dalam bidang pengelolaan proyek pengadaan barang dan jasa, khususnya di sektor teknologi informasi. Dalam operasionalnya, perusahaan masih mengandalkan aplikasi konvensional dan pencatatan manual, yang kerap menimbulkan kendala dalam hal koordinasi, monitoring, dan efisiensi kerja. Berdasarkan hal tersebut, penelitian ini bertujuan untuk menerapkan sistem digital yang mendukung manajemen proyek secara lebih terstruktur dan terintegrasi. Metode yang digunakan dalam implementasi adalah pendekatan SDLC (System Development Life Cycle), mulai dari tahap perencanaan, analisis kebutuhan, perancangan sistem, hingga implementasi dan evaluasi. Hasil dari penerapan sistem ini menunjukkan adanya peningkatan dalam efisiensi pengelolaan proyek, transparansi aktivitas, serta pengawasan terhadap pelaksanaan pekerjaan. Sistem yang dibangun juga mampu meminimalisir kesalahan pencatatan serta mempercepat proses pelaporan. Dengan adanya digitalisasi ini, diharapkan PT Saka Guru Utama dapat meningkatkan performa dan daya saing dalam mengelola proyek-proyeknya. Kata kunci: digitalisasi,manajemen proyek, pengadaan, PT Saka Guru Utama, sistem informasi. PT Saka Guru Utama is a business that manages projects for the acquisition of products and services, with a focus on information technology. The business still uses manual recording and traditional software in its operations, which frequently results in problems with coordination, monitoring, and productivity. In light of these difficulties, the goal of this research is to put in place a digital system that will facilitate a more organized and cohesive method of project management. The approach included planning, requirements analysis, system design, implementation, and assessment is in accordance with the SDLC (System Development Life Cycle) framework. The system implementation's outcomes show increases in task execution oversight, activity transparency, and project management effectiveness. Additionally, the designed system expedites the reporting process and reduces recording errors. It is anticipated that PT Saka Guru Utama will improve its performance and competitiveness in project management as a result of this digital transformation. Keywords: digitalization, information systems, procurement, project management, PT Saka Guru Utama.

Implementasi Load Balancing dan Failover Recursive untuk Peningkatan Kinerja dan Keandalan Jaringan Mikrotik di PT. Telkom Indonesia Witel Semarang Wildan Khoiri Priandana; Abdul Rohman
Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika Vol. 4 No. 2 (2025): Volume 4 Nomor 2 Oktober 2025
Publisher : Universitas Ngudi Waluyo

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

In the digital era, a stable and reliable internet connection is crucial, especially for telecommunications companies like PT. Telkom Indonesia. This study aims to implement a Per-Packet Classifier (PCC) load balancing technique with recursive failover using two different Internet Service Provider (ISP) sources to improve network performance and reliability. The method used involves configuring a MikroTik router to distribute traffic evenly and automatically redirect connections when one of the paths experiences disruption. Test results show that this implementation successfully increased network speed (speedtest) by 105% and average throughput by up to 89% for downloads and 82% for uploads, compared to the non-load balancing method. Furthermore, delay and jitter values were also significantly reduced, demonstrating improved network stability. Failover testing demonstrated that the system could quickly redirect traffic to the remaining active ISP, while the monitoring system successfully sent automatic notifications when disruptions occurred. It was concluded that the PCC load balancing technique with recursive failover is effective in creating a more reliable and efficient internet connection, making it an ideal solution for corporate environments. Keywords: PCC, failover, recursive, network, ISP, MikroTik Dalam era digital, koneksi internet yang stabil dan andal sangat krusial, terutama bagi perusahaan telekomunikasi seperti PT. Telkom Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan teknik load balancing Per-Packet Classifier (PCC) dengan failover recursive menggunakan dua sumber Internet Service Provider (ISP) yang berbeda untuk meningkatkan kinerja dan keandalan jaringan. Metode yang digunakan meliputi konfigurasi router MikroTik untuk mendistribusikan trafik secara merata dan mengalihkan koneksi secara otomatis saat salah satu jalur mengalami gangguan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa implementasi ini berhasil meningkatkan kecepatan jaringan (speedtest) sebesar 105% dan throughput rata-rata hingga 89% untuk unduhan dan 82% untuk unggahan, dibandingkan dengan metode non-load balancing. Selain itu, nilai delay dan jitter juga berkurang secara signifikan, membuktikan stabilitas jaringan yang lebih baik. Pengujian failover menunjukkan sistem dapat mengalihkan trafik dengan cepat ke ISP yang masih aktif, sementara sistem monitoring berhasil mengirimkan notifikasi otomatis saat terjadi gangguan. Disimpulkan bahwa teknik load balancing PCC dengan failover recursive efektif dalam menciptakan koneksi internet yang lebih handal dan efisien, menjadikannya solusi ideal untuk lingkungan korporat. Kata Kunci: PCC, failover, recursive, jaringan, ISP, MikroTik

Forecasting Tren Pencarian Masyarakat Indonesia Mengenai 5G di Era AI dan IoT Imelda Valentina Octavia; Zaehol Fatah
Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika Vol. 4 No. 2 (2025): Volume 4 Nomor 2 Oktober 2025
Publisher : Universitas Ngudi Waluyo

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

Abstrak Penelitian ini menganalisis dan memproyeksikan tren pencarian masyarakat Indonesia terkait teknologi 5G menggunakan metode Simple Exponential Smoothing (SES). Data penelitian berupa time series dari Google Trends periode 2020-2024 dengan total 262 observasi. Metode SES dipilih karena kemampuannya menangkap tren dalam data univariate dengan computational complexity yang rendah. Data dibagi menjadi training set (250 observasi) dan testing set (12 observasi) dengan rasio 95:5. Model SES berhasil dibangun dengan performance metrics pada training set menghasilkan RMSE 4.99 dan MAE 3.58, sementara pada testing set diperoleh RMSE 10.88 dan MAE 10.24. Model digunakan untuk memproyeksikan 30 bulan ke depan, menunjukkan tren pencarian yang cenderung stabil dengan fluktuasi minimal. Hasil forecasting mengindikasikan minat masyarakat Indonesia terhadap teknologi 5G akan tetap konsisten dalam jangka menengah. Temuan ini memberikan insights bagi stakeholder untuk strategic planning pengembangan infrastruktur dan kebijakan teknologi 5G di Indonesia. Kata Kunci: 5G, Simple Exponential Smoothing, Google Trends, Forecasting, Time Series This study analyzes and projects Indonesian public search trends related to 5G technology using Simple Exponential Smoothing (SES) method. Research data consists of time series from Google Trends covering period 2020-2024 with total 262 observations. SES method was selected due to its capability to capture trends in univariate data with low computational complexity. Data was divided into training set (250 observations) and testing set (12 observations) with 95:5 ratio. SES model was successfully built with performance metrics on training set yielding RMSE 4.99 and MAE 3.58, while testing set achieved RMSE 10.88 and MAE 10.24. The model was used to project 30 months ahead, showing search trends that tend to be stable with minimal fluctuations. Forecasting results indicate Indonesian public interest toward 5G technology will remain consistent in medium term. These findings provide insights for stakeholders in strategic planning of 5G infrastructure development and technology policy in Indonesia. Kata Kunci: 5G, Simple Exponential Smoothing, Google Trends, Forecasting, Time Series

Penerapan Algoritma Random Forest dan Teknik SMOTE untuk Prediksi Kematian Akibat Gagal Jantung Menggunakan RapidMiner Islamiyatul Addewiyah; Zaehol Fatah
Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika Vol. 4 No. 2 (2025): Volume 4 Nomor 2 Oktober 2025
Publisher : Universitas Ngudi Waluyo

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

Penelitian ini mengusulkan pengembangan model klasifikasi yang efektif untuk memprediksi risiko kematian akibat gagal jantung, memanfaatkan kombinasi algoritma Random Forest dan teknik Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE). Penyakit gagal jantung merupakan penyebab utama morbiditas dan mortalitas global, dengan kemampuan prediksi yang akurat menjadi krusial untuk intervensi dini dan peningkatan prognosis pasien. Tantangan signifikan dalam pengembangan model prediktif di bidang medis adalah ketidakseimbangan kelas pada dataset, di mana jumlah kasus minoritas (misalnya, pasien meninggal) jauh lebih sedikit dibandingkan kelas mayoritas (pasien bertahan hidup), menyebabkan bias pada model. Untuk mengatasi ini, teknik SMOTE diterapkan untuk menyeimbangkan distribusi data dengan menghasilkan sampel sintetis dari kelas minoritas. Dataset yang digunakan berasal dari Kaggle, terdiri dari 299 data rekam medis pasien dengan 13 atribut klinis relevan. Proses penelitian meliputi tahapan preprocessing data, balancing data menggunakan SMOTE, pelatihan model menggunakan Random Forest, dan evaluasi komprehensif. Evaluasi kinerja model dilakukan menggunakan metrik-metrik standar seperti akurasi, presisi, recall, F1-score, dan Area Under the Receiver Operating Characteristic (AUC). Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model yang dikembangkan mampu mencapai akurasi sebesar 84.60%, presisi 90.49%, recall 86.79%, dan nilai AUC sebesar 0.916. Nilai F1-score yang tinggi sebesar 88.59% lebih lanjut menegaskan keseimbangan yang baik antara presisi dan recall model. Temuan ini mengindikasikan bahwa kombinasi Random Forest dan SMOTE secara signifikan meningkatkan kemampuan prediksi kematian akibat gagal jantung, menawarkan alat yang berpotensi berharga bagi tenaga medis dalam mengidentifikasi pasien berisiko tinggi dan merencanakan strategi intervensi yang lebih optimal. Kata Kunci: classification, heart failure, random forest, rapidminer, smote. This study proposes the development of an effective classification model to predict the risk of mortality from heart failure, utilizing a combination of the Random Forest algorithm and the Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE). Heart failure is a leading cause of global morbidity and mortality, with accurate predictive capabilities being crucial for early intervention and improved patient prognosis. A significant challenge in developing predictive models in the medical field is class imbalance in datasets, where the number of minority cases (e.g., deceased patients) is significantly lower than the majority class (surviving patients), leading to model bias. To address this, the SMOTE technique is applied to balance the data distribution by generating synthetic samples from the minority class. The dataset used is from Kaggle, comprising 299 patient medical records with 13 relevant clinical attributes. The research process includes data preprocessing, data balancing using SMOTE, model training with Random Forest, and comprehensive evaluation. Model performance evaluation is conducted using standard metrics such as accuracy, precision, recall, F1-score, and Area Under the Receiver Operating Characteristic (AUC). Experimental results demonstrate that the developed model achieved an accuracy of 84.60%, precision of 90.49%, recall of 86.79%, and an AUC value of 0.916. A high F1-score of 88.59% further confirms a good balance between the model's precision and recall. These findings indicate that the combination of Random Forest and SMOTE significantly enhances the predictive capability for heart failure mortality, offering a potentially valuable tool for medical professionals in identifying high-risk patients and planning more optimal intervention strategies. Keyword: classification, heart failure, random forest, rapidminer, smote.

Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) untuk Memprediksi Kelulusan Mahasiswa Menggunakan RapidMiner. Herlinatus Safira Muasolli; Zaehol Fatah
Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika Vol. 4 No. 2 (2025): Volume 4 Nomor 2 Oktober 2025
Publisher : Universitas Ngudi Waluyo

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

Prediksi kelulusan mahasiswa dapat membantu perguruan tinggi dalam meningkatkan mutu dan efisiensi penyelenggaraan pendidikan. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model klasifikasi kelulusan mahasiswa dengan bantuan metode K-Nearest Neighbor yang diterapkan melalui perangkat lunak RapidMiner. Data yang digunakan mencakup berbagai atribut akademik dan administratif mahasiswa, dan telah melalui tahap prapemrosesan seperti normalisasi dan penetapan label. Hasil menunjukkan bahwa algoritma K-NN mampu mencapai akurasi sebesar 95,88%, terutama fokus pada klasifikasi mahasiswa dengan kelulusan sesuai waktu yang ditentukan, hal ini membuktikan bahwa algoritma K-NN mampu digunakan sebagai perangkat yang berperan signifikan dalam proses evaluasi dan pengambilan keputusan akademik Kata Kunci: Klasifikasi, K-NN, RapidMiner, Kelulusan Mahasiswa, Data Mining Student graduation prediction can help universities improve the quality and efficiency of education delivery. This study aims to build a classification model using the K-Nearest Neighbor (K-NN) method implemented through RapidMiner software. The dataset consists of various academic and administrative attributes of students and has been processed through several stages, including normalization and labeling. The results show that the K-NN algorithm achieves an accuracy of 95.88%, particularly in classifying students who graduate within the specified time, indicating that this algorithm can serve as a reliable tool to support evaluation processes and academic decision-making Keywords: Classification, K-NN, RapidMiner, Student Graduation, Data Mining

Home Page

OAI Link

Editorial Team

Contact

Reviewer

Google Scholar

Contact Name
Universitas Ngudi Waluyo

Contact Email
ekonurhermansyah@unw.ac.id

Phone
+628561717901

Journal Mail Official
abdulrohman15@gmail.com

Editorial Address
Jl. Diponegoro no 186 Gedanganak - Ungaran Timur, Kab. Semarang Jawa Tengah

Location
Kab. semarang,

Jawa tengah

INDONESIA

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Home Page

OAI Link

Editorial Team

Contact

Reviewer

Google Scholar

Contact Name Universitas Ngudi Waluyo

Contact Email ekonurhermansyah@unw.ac.id

Phone +628561717901

Journal Mail Official abdulrohman15@gmail.com

Editorial Address Jl. Diponegoro no 186 Gedanganak - Ungaran Timur, Kab. Semarang Jawa Tengah

Location Kab. semarang, Jawa tengah INDONESIA

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Contact Name
Universitas Ngudi Waluyo

Contact Email
ekonurhermansyah@unw.ac.id

Phone
+628561717901

Journal Mail Official
abdulrohman15@gmail.com

Editorial Address
Jl. Diponegoro no 186 Gedanganak - Ungaran Timur, Kab. Semarang Jawa Tengah

Location
Kab. semarang,

Jawa tengah

INDONESIA