INFOMATEK: Jurnal Informatika, Manajemen dan Teknik merupakan jurnal perencanaan, pengembangan dan penerapan teknologi yang mewadahi hasil penelitian dan kegiatan ilmiah lainnya di bidang INFORMATIKA, MANAJEMEN dan TEKNOLOGI. Jurnal ini ber tujuan untuk mendesiminasikan hasil dharma penelitian dan kegiatan ilmiah lainnya kepada masyarakat umum, termasuk komunitas ilmiah demi kemajuan bersama. Jurnal Infomatek terbit 2 kali setahun yaitu pada bulan Juni dan bulan Desember, terindeks oleh DOAJ, Google Scholar, dan IPI. Pemasukan manuskrip dapat dilakukan dengan pengiriman melalui sistem submission OJS atau dikirim ke alamat email: bambang.ariantara@unpas.ac.id
Implementasi K-Nearest Neighbor untuk Klasifikasi Tingkat Kemiskinan Sebagai Pendukung Pengambilan Keputusan Sosial di Indonesia
Kemiskinan tetap menjadi tantangan utama dalam pembangunan berkelanjutan di Indonesia, yang diperparah oleh kurangnya sistem identifikasi presisi untuk penyaluran bantuan sosial. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi efektivitas algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) dalam mengklasifikasikan tingkat kemiskinan di 514 kabupaten/kota di Indonesia guna mendukung pengambilan keputusan kebijakan sosial yang lebih tepat sasaran. Metode yang digunakan mencakup analisis dataset dengan 12 atribut indikator sosial-ekonomi, seperti Indeks Pembangunan Manusia (IPM) dan akses sanitasi. Tahapan pra-pemrosesan data melibatkan normalisasi min-max untuk menyelaraskan skala fitur yang heterogen serta teknik Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) untuk mengatasi ketidakseimbangan distribusi kelas antara kategori "Miskin" dan "Tidak Miskin". Model divalidasi menggunakan metode 10-fold cross-validation dengan menguji variasi parameter k (3, 5, dan 7) melalui perangkat lunak RapidMiner. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa algoritma KNN dengan parameter k=3 menghasilkan performa paling optimal dengan tingkat akurasi sebesar 89,88%. Meskipun presisi untuk kelas minoritas (miskin) tercatat sebesar 55,00%, model ini mampu mencapai nilai recall yang sangat tinggi, yakni 88,71%, serta rata-rata tertimbang F1-score sebesar 93,45%. Tingginya nilai recall menunjukkan kemampuan model dalam mendeteksi mayoritas penduduk miskin secara akurat, sehingga meminimalkan risiko pengabaian bantuan sosial. Penelitian ini menyimpulkan bahwa integrasi normalisasi dan SMOTE pada algoritma KNN secara signifikan meningkatkan sensitivitas model dalam mengidentifikasi kelompok rentan. Penggunaan model ini dianggap layak untuk kebijakan sosial inklusif karena lebih mengutamakan pengurangan kesalahan pengabaian (false negative). Namun, terdapat keterbatasan pada penggunaan data agregat wilayah yang berisiko memicu ecological fallacy. Untuk penelitian mendatang, disarankan penggunaan data tingkat rumah tangga yang lebih mikro serta integrasi indikator multidimensi yang lebih luas guna meningkatkan presisi identifikasi individu
Analisis Sistematis Dampak E-Commerce Mobile Platform terhadap Profitabilitas UMKM Digital
Digitalisasi merupakan keharusan strategis bagi UMKM untuk mempertahankan resiliensi di pasar digital. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi dampak integrasi platform mobile e-commerce terhadap profitabilitas UMKM digital. Metodologi yang digunakan adalah Systematic Literature Review (SLR) dengan protokol PRISMA terhadap 18 studi dari basis data Scopus periode 2019-2025. Temuan menunjukkan adanya ambivalensi dampak; meskipun jangkauan pasar dan volume penjualan meningkat signifikan, hal tersebut tidak berkorelasi linier dengan pertumbuhan laba bersih. Divergensi ini dipicu oleh tingginya biaya komisi platform, inefisiensi logistik, serta keterbatasan manajemen data internal. Selain itu, transparansi harga yang tinggi memicu perang harga ekstrem yang menekan margin keuntungan. Kesimpulannya, efektivitas e-commerce sangat bergantung pada transformasi kapabilitas internal dan strategi diferensiasi produk untuk memitigasi risiko algoritme pasar. Penelitian ini merekomendasikan pelatihan penetapan harga yang efektif guna menjamin keberlanjutan bisnis jangka panjang.
Circular Business Model: Development of Reusable Camera to Reduce E-Waste from Disposable Camera
An increase demand for reusable cameras among the millennial and Z-generation in Indonesia has created a significant environmental dilemma, considering the consequently increasing production of electronic waste. Although the principle of circular economy has been adapted in various electronic industry sector, its implementation in particularly the camera industry is still left to explore. This study aims to design and validate a comprehensive circular business model for reusable cameras in Indonesia that can measurably reduce electronic waste from disposable cameras while maintaining economic and environmental value creation To achieve this objective, the study applies a circular business model canvas integrated with a qualitative case study on reusable camera usage in Indonesia, a systematic literature review on circular economy practices in the electronics sector, and a product sustainability assessment using quantitative metrics. This paper concludes that the proposed circular business model for reusable cameras represents the most suitable development option because it simultaneously reduces e‑waste from disposable cameras and enhances economic and environmental value creation in Indonesia. This study also develops three hybrid business model strategies – ‘ownership plus, ‘try-before-you-buy’, and ‘community-based ownership pools’ – all of which accommodate consumer ownership preferences in Indonesia while maintaining the circular economy principles. This paper concludes by highlighting the operability of the circular business model for camera and its potential contribution to the sustainable development goals. This notwithstanding, its implementation requires multi-stakeholder collaboration, investments in digital infrastructure, capacity building, and government support on regulations.
Design and Implementation of a Website-Based Laundry Service Information System for Laundry SMEs using the Waterfall Method
Operasional manual pada UMKM laundry seringkali menyebabkan inefisiensi, risiko kesalahan pencatatan, dan kurangnya transparansi status layanan kepada pelanggan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem informasi manajemen laundry berbasis web pada UMKM Para Laundry guna mengotomatisasi proses bisnis dan meningkatkan akurasi data. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah Waterfall, yang meliputi tahapan analisis kebutuhan, desain sistem, implementasi kode, pengujian, hingga pemeliharaan. Sistem dibangun menggunakan teknologi frontend Next.js dan TypeScript, basis data MySQL, serta diimplementasikan (deployment) menggunakan platform Vercel. Hasil penelitian ini adalah sebuah aplikasi web terintegrasi dengan tiga hak akses (Pelanggan, Pegawai, Pemilik) yang dilengkapi fitur unggulan pelacakan status cucian real-time berbasis QR Code, pencatatan transaksi digital, serta rekapitulasi laporan keuangan otomatis. Berdasarkan pengujian Black Box, sistem terbukti berjalan sesuai spesifikasi fungsional. Penerapan sistem ini disimpulkan mampu mempercepat waktu transaksi, meminimalkan human error, serta memudahkan pemilik usaha dalam memantau kinerja bisnis secara real-time.
Identifikasi Kebutuhan Fungsional dan Nonfungsional Website Company Profile UMKM Nounoufood Menggunakan Pendekatan Deskriptif Kualitatif
Transformasi digital termasuk kebutuhan penting bagi Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) agar meningkatkan daya saing, namun banyak pemilik usaha masih terkendala dalam proses penerapannya. Salah satu UMKM yang mengalami permasalahan tersebut adalah Nounoufood yang saat ini menjalankan usahanya mulai dari penjualan dan promosi secara terpisah, sehingga informasi produk masih tersebar dan sulit untuk membangun citra profesional. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi kebutuhan fungsional dan kebutuhan nonfungsional untuk dasar pengembangan website company profile UMKM Nounoufood, sehingga dapat menjadi identitas digital pusat resmi yang informatif, profesional, dan menarik. Metode penelitian menggunakan pendekatan deskriptif kualitatif dengan proses pengumpulan data melalui wawancara langsung dengan pemilik usaha dan observasi kegiatan usaha, dilanjutkan dengan menganalisis hasil data untuk menentukan kebutuhan pengguna secara mendalam. Hasil penelitian menunjukkan bahwa teridentifikasi 30 kebutuhan fungsional berupa fitur-fitur yang dibutuhkan seperti katalog produk informatif, validasi kredibilitas melalui sertifikasi halal, dan fitur call-to-action agar transaksi lebih mudah. Selain itu, teridentifikasi 8 kebutuhan nonfungsional mengenai standar kualitas sistem, meliputi konsistensi identitas visual usaha, dukungan bilingual (Indonesia-Inggris), responsivitas tampilan, keamanan data, dan kecepatan akses kurang dari 3 detik. Secara keseluruhan, hasil penelitian ini tidak hanya dapat berkontribusi sebagai acuan akurat bagi pengembang sistem pada tahap pengembangan website selanjutnya, tetapi juga memberikan identifikasi kebutuhan akurat untuk meningkatkan kredibilitas, kenyamanan, dan pengalaman pengguna sistem.
Analisis Penggunaan Website Dinas Sumber Daya Air Provinsi DKI Jakarta dalam Menyampaikan Informasi Publik
Website Dinas Sumber Daya Air Provinsi DKI Jakarta berperan sebagai kanal informasi publik, termasuk informasi kebencanaan dan layanan pengaduan, sehingga kualitas kemudahan penggunaan dan kinerja teknisnya perlu dievaluasi. Penelitian ini bertujuan menganalisis usability dan web performance website tersebut. Metode yang digunakan adalah kuantitatif deskriptif dengan pengumpulan data melalui kuesioner System Usability Scale pada 96 responden serta pengukuran kinerja teknis menggunakan Google PageSpeed Insights dan GTmetrix berbasis metrik Core Web Vitals pada mode telepon genggam dan desktop/laptop. Hasil menunjukkan rata-rata skor System Usability Scale sebesar 85 yang mengindikasikan kategori Excellent dan grade B, sehingga secara persepsi pengguna situs dinilai mudah dipahami dan nyaman digunakan. Namun, pengujian kinerja teknis memperlihatkan kendala utama pada mode telepon genggam, yaitu Largest Contentful Paint 5,8 detik, Cumulative Layout Shift 0,82, dan Time to First Byte 3,2 detik, sedangkan Interaction to Next Paint 495 ms masih berada pada kategori perlu perbaikan. Pada mode desktop/laptop, Interaction to Next Paint 154 ms sudah baik, tetapi Largest Contentful Paint 3,9 detik dan Cumulative Layout Shift 0,64 masih perlu dioptimalkan. Kesimpulannya, website memiliki usability yang sangat baik, tetapi performa pemuatan, respons awal server, dan stabilitas visual terutama pada mode telepon genggam perlu ditingkatkan agar akses informasi publik lebih cepat, stabil, dan andal.
Analisis Kepuasan Kerja Karyawan di PT Almega Sejahtera menggunakan Pendekatan Importance-Performance Analysis (IPA)
Kepuasan kerja karyawan merupakan faktor kunci yang berpengaruh terhadap motivasi, produktivitas, dan keputusan karyawan untuk bertahan dalam suatu organisasi. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menilai tingkat kepuasan kerja karyawan PT Almega Sejahtera serta menyusun prioritas perbaikan melalui metode Importance Performance Analysis (IPA). Pendekatan yang diaplikasikan adalah kuantitatif deskriptif melalui penyebaran kuesioner skala Likert kepada lima karyawan dari berbagai divisi. Responden diminta menilai sepuluh indikator kepuasan kerja, yaitu kualitas hasil kerja, pengetahuan tentang tugas, produktivitas, kemampuan beradaptasi, keandalan, pengambilan keputusan, inisiatif dan pemanfaatan sumber daya, kualitas kepemimpinan, hubungan interpersonal, dan kinerja. Hasil penelitian memperlihatkan rata-rata tingkat kesesuaian antara kepentingan dan kepuasan sebesar 76,13 persen, yang mengindikasikan bahwa kepuasan kerja berada pada kategori cukup baik namun masih belum sepenuhnya memenuhi harapan karyawan. Seluruh indikator memiliki selisih bernilai negatif sehingga tetap diperlukan upaya perbaikan. Empat indikator, yaitu produktivitas, kemampuan beradaptasi, kualitas kepemimpinan, dan hubungan interpersonal, masuk dalam kategori prioritas utama perbaikan. Tiga indikator berada pada kategori yang perlu dipertahankan, dua indikator termasuk prioritas rendah, dan satu indikator memiliki kinerja tinggi dengan tingkat kepentingan relatif lebih rendah. Temuan ini menunjukkan bahwa perusahaan perlu memfokuskan perbaikan pada indikator yang menjadi prioritas utama dan merumuskan strategi pengembangan sumber daya manusia yang lebih terarah untuk memperkuat kinerja organisasi.
Rekonsiliasi Temporal dan Struktural Hierarkis untuk Meningkatkan Akurasi Peramalan Penjualan pada UKM Ritel
Usaha Kecil dan Menengah terutama pada sektor retail menghadapi tantangan tingginya jumlah produk, keterbatasan sumberdaya, serta pola karakteristik permintaan produk yang fluktuatif dan intermittent. Penelitian ini menginvestigasi peran struktural rekonsiliasi dan temporal rekonsiliasi dalam meningkatkan akurasi ramalan penjualan UKM Funan Mart, sebuah ritel sembako di Kabupaten Belu, Nusa Tenggara Timur. Model dasar yang digunakan dalam penelitian ini yaitu State Space Exponential Smoothing (ETS) yang banyak digunakan karena tidak memerlukan biaya komputasi yang tinggi dan dapat menyesuaikan dengan berbagai jenis data deret waktu. Hasil ramalan dasar dari ETS kemudian direkonsiliasi menggunakan pendekatan MinTrace (OLS), MinTrace dengan batasan negatif, Weighted Least Squares structural scaling (WLS-S), dan WLS-S non-negatif. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa rekonsiliasi dapat meningkatkan akurasi ramalan terutama pada level hierarki bawah dan agregasi temporal bulanan. Metode WLS-S dengan batasan negatif menghasilkan kinerja terbaik melalui penurunan RMSE dari model dasar ETS 0,638 menjadi 0,626. Pada level ProdukByMonth, kesalahan ramalan berkurang sebesar 6,7% terhadap model dasar ETS, sedangkan pada KategoriByMonth terjadi peningkatan akurasi sebesar 1,4%.
Penerapan Algoritma Apriori untuk Menentukan Pola Asosiasi Penjualan Di PT KOI Jaya Delapan
Perusahaan dituntut mampu mengelola data penjualan secara efektif untuk mendukung pengambilan keputusan bisnis yang tepat, namun PT KOI Jaya Delapan sebagai industri tekstil belum memanfaatkan data penjualan yang besar untuk mengetahui hubungan pola antara produk yang sering dibeli pelanggan, sehingga promosi yang dilakukan kurang tepat sasaran. Penelitian ini memiliki tujuan untuk menemukan pola asosiasi produk penjualan menggunakan algoritma Apriori sebagai dasar penyusunan strategi pemasaran dan pengelolaan stok di PT KOI Jaya Delapan. Metode yang dipakai yaitu Association Rule Mining dengan Algoritma Apriori pada 50 data transaksi penjualan bulan April 2025 yang melibatkan 6 jenis produk. Parameter yang ditetapkan adalah Minimum Support 0.1 (10%) dan Minimum Confidence 70%. Hasil analisis Frequent 1-Itemset menunjukkan produk KOI Biru (Support 72%) dan KOI Merah (Support 58%) adalah produk paling dominan. Kombinasi dengan Support tertinggi adalah KOI Merah dan KOI Biru (Support 40%), mengindikasikan prioritas Co-stocking. Satu-satunya aturan asosiasi yang lolos ambang batas Minimum Confidence adalah KOI Hijau,KOI Biru dengan nilai Confidence 75%. Kesimpulan dari temuan ini adalah aturan KOI Hijau, KOI Biru merupakan dasar utama yang teruji kuat untuk menyusun strategi penjualan silang (Cross-selling) dan Bundling produk. Pola ini juga menjadi acuan untuk memperkirakan kebutuhan stok bersama.
Identifikasi Risiko Bahaya K3 pada Proyek Revitalisasi Bendungan di Kabupaten Bogor dengan Metode HIRARC
Tingginya angka kecelakaan kerja di sektor konstruksi Indonesia, ditambah kompleksitas risiko ganda (darat dan perairan) pada proyek berbasis air seperti revitalisasi bendungan, menuntut penerapan manajemen Kesehatan dan Keselamatan Kerja (K3) yang terstruktur. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi potensi bahaya, menilai tingkat risiko, dan merumuskan pengendalian spesifik menggunakan metode Hazard Identification, Risk Assessment, and Risk Control (HIRARC) pada proyek revitalisasi bendungan di Kabupaten Bogor. Data diperoleh melalui observasi, wawancara, dan telaah dokumen, kemudian dianalisis menggunakan standar AS/NZS 4360:2004 untuk 6 kegiatan (pekerjaan persiapan, pengerukan, pembuatan dinding penahan tanah, pembuatan saluran gendong, pembuatan box culvert, pembuatan saluran pelimpah). Hasil penelitian menunjukkan dari 6 kegiatan terdapat 18 potensi risiko yang menunjukkan bahwa 83,3% risiko berada dalam kategori risiko sedang, sementara 16,7% risiko diklasifikasikan sebagai risiko tinggi. Risiko tinggi ini terpusat pada kegiatan pengerukan (cedera akibat longsoran galian), pembuatan saluran gendong (luka akibat runtuhnya dinding galian), dan pembuatan saluran pelimpah (cedera akibat jatuh dari ketinggian). Pengendalian diprioritaskan pada tingkat rekayasa teknik, meliputi pemasangan sistem penahan dinding galian, penggunaan kotak parit, serta pemasangan pagar pengaman dan jaring pengaman untuk pekerjaan di ketinggian. Selain itu, langkah administratif wajib mencakup sistem izin kerja, penetapan prosedur kerja aman, dan pelatihan spesifik. Penelitian ini memberikan panduan praktis dan ilmiah dalam memprioritaskan alokasi sumber daya K3 dan merumuskan intervensi mitigasi risiko secara tepat sasaran pada konstruksi berbasis air.
Sistem Klasifikasi Citra Daun Obat Tradisional Dayak Kenyah Menggunakan Metode Convolutional Neural Network Dengan Arsitektur MobileNetV2
Masyarakat Suku Dayak Kenyah mewarisi pengetahuan tradisional dalam pemanfaatan tumbuhan sebagai obat. Namun, kemiripan morfologi antarspesies, terutama pada bagian daun, sering menjadi hambatan dalam proses identifikasi yang akurat. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem klasifikasi citra daun obat tradisional Suku Dayak Kenyah menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur MobileNetV2. Tiga jenis daun yang menjadi fokus penelitian adalah daun senggani (Melastoma malabathricum L.), daun jarak (Jatropha curcas), dan daun sengkubak (Pycnarrhena cauliflora). Dataset penelitian terdiri dari 900 citra utama yang telah melalui tahap preprocessing dan augmentation, menghasilkan total 2.340 citra yang dibagi menjadi 80% data latih, 10% data validasi, dan 10% data uji. Pelatihan model dilakukan hingga 50 epoch, menghasilkan akurasi pelatihan dan validasi sebesar 100%, serta validation loss sebesar 0,0565. Evaluasi menggunakan data uji menunjukkan nilai precision, recall, dan F1-score rata-rata sebesar 100%. Namun, pengujian dengan 90 data uji eksternal (di luar dataset) menunjukkan penurunan performa dengan nilai precision 88%, recall 84%, dan F1-score 83% yang mengindikasikan adanya keterbatasan dalam generalisasi model terhadap data di luar distribusi pelatihan. Meskipun begitu, model MobileNetV2 mampu memberikan performa tinggi dalam klasifikasi citra daun pada dataset terkontrol serta mengidentifikasi tantangan generalisasi pada data eksternal. Oleh karena itu, model ini berpotensi dikembangkan lebih lanjut sebagai dasar sistem identifikasi tanaman obat berbasis citra daun yang adaptif dan aplikatif di lapangan.
Technopreneurship dan Transformasi Digital UMKM: Tinjauan Sistematis Tentang Penerapan AI dalam Pengambilan Keputusan Bisnis
Transformasi digital melalui Artificial Intelligence (AI) telah menjadi kebutuhan mendesak bagi UMKM untuk meningkatkan daya saing di tengah dinamika pasar global. Penelitian ini bertujuan untuk meninjau secara sistematis penerapan AI dalam mendukung technopreneurship dan pengambilan keputusan bisnis strategis pada UMKM. Metode yang digunakan adalah Systematic Literature Review (SLR) dengan protokol PRISMA, menganalisis 57 artikel terpilih dari basis data Scopus dan Google Scholar yang diterbitkan hingga tahun 2025. Hasil kajian menunjukkan bahwa integrasi AI pada UMKM telah bergeser dari sekadar alat otomatisasi menuju mitra strategis, terutama dengan munculnya Generative AI dan Strategic Intelligence yang mendominasi tren publikasi 2024-2025. Temuan mengungkapkan bahwa model pengambilan keputusan paling efektif adalah simbiosis antara kecerdasan buatan dan intuisi manusia (Human-AI Symbiosis), yang terbukti meningkatkan efisiensi pembiayaan, mempercepat inovasi produk, dan memperkuat ketahanan rantai pasok melalui integrasi Blockchain. Hambatan utama adopsi kini bergeser dari kendala biaya menjadi isu kesiapan data dan kesenjangan keterampilan digital. Dapat disimpulkan bahwa AI membuka peluang bagi pelaku usaha kecil untuk mengakses strategi bisnis modern yang sebelumnya sulit dijangkau. Oleh karena itu, pemilik UMKM perlu memprioritaskan dua hal, yaitu membangun organisasi yang siap menggunakan data dan memimpin dengan etika untuk menghindari bias teknologi. Langkah ini juga krusial untuk mendorong terciptanya bisnis berbasis teknologi yang berkelanjutan.
Analisis Klaster Kinerja Dosen STITEKNAS Jambi menggunakan Metode Clustering Berdasarkan Kepuasan Pelanggan Pendidikan
Institusi pendidikan dengan mahasiswa sebagai pelanggan sangat membutuhkan dosen yang berkompeten di dalam pendistribusian ilmu pengetahuan. Hal ini ditujukan agar standar nasional pendidikan tinggi dan standar institusi terpenuhi, dan juga kinerja dosen mendapatkan nilai yang tinggi di dalam evaluasinya. Salah satu penilaian kinerja dosen adalah dilakukan oleh mahasiswa yang bersifat transparan dan tanpa tekanan. Penilaian yang dilakukan dalam lima dimensi yakni tangible, reliability, responsiveness, assurance, dan empathy, adalah mencakup seluruh kebutuhan konsumen pendidikan di dalam proses pembelajarannya. Berdasarkan data penilaian dosen STITEKNAS Jambi pada semester genap TA 2024 / 2025 oleh mahasiswa diperoleh bahwasanya kinerja dosen digolongkan menjadi 3 kelompok, yakni cukup, unggul, dan baik, dengan dominan dosennya memiliki kinerja pada cluster baik. Dibutuhkan peningkatan terhadap dosen yang masih berada pada cluster cukup, dipertahankan bahkan ditingkatkan bagi dosen yang berada pada cluster lainnya.
Analisis TPM pada Mesin Milling Menggunakan Metode OEE: Studi Kasus di Salah Satu Jasa Konstruksi di Kota Cilegon
Dalam proses produksi, mesin memiliki peran penting karena sangat menentukan kelancaran kerja, kualitas hasil, dan efisiensi waktu. Ketika mesin tidak bekerja secara optimal, dampaknya tidak hanya pada keterlambatan produksi, tetapi juga pada peningkatan biaya operasional dan potensi penurunan kualitas produk. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis efektivitas mesin milling menggunakan pendekatan Total Productive Maintenance (TPM) dengan metode Overall Equipment Effectiveness (OEE) pada salah satu jasa konstruksi di Kota Cilegon. Penelitian dilakukan dengan pendekatan deskriptif kuantitatif melalui studi kasus. Data dikumpulkan melalui observasi langsung, wawancara dengan operator dan teknisi, serta dokumentasi data operasional yang meliputi waktu kerja mesin, downtime, jumlah produksi, dan produk cacat. Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai Availability sebesar 94,71%, Performance sebesar 84,25%, dan Quality sebesar 92,00%, sehingga diperoleh nilai OEE sebesar 73,41%. Nilai tersebut masih berada di bawah standar ideal 85%. Hasil ini menunjukkan bahwa mesin sebenarnya cukup tersedia untuk digunakan, namun belum dimanfaatkan secara optimal dalam proses produksi. Permasalahan utama tidak hanya berasal dari downtime tidak terencana, tetapi juga dari penurunan performa mesin saat beroperasi yang menyebabkan kehilangan produktivitas secara tidak langsung. Perbaikan yang disarankan meliputi penguatan preventive maintenance, peningkatan keterlibatan operator melalui autonomous maintenance, serta penerapan inspeksi harian yang lebih disiplin. Dengan perbaikan tersebut, efektivitas mesin diharapkan dapat meningkat dan proses produksi menjadi lebih stabil, efisien, dan berkelanjutan.
Model Hybrid PSO, Feature Selection Correlation dan Logistic Regression untuk Deteksi Penyakit Jantung
Penyakit jantung merupakan salah satu penyebab utama kematian baik di Indonesia maupun secara global sehingga diperlukan model deteksi dini yang akurat. Penelitian ini bertujuan meningkatkan kinerja Logistic Regression dengan regularisasi L2 melalui optimasi Particle Swarm Optimization (PSO) dan feature selection berbasis correlation. Metode yang digunakan meliputi pre-processing, standarisasi, seleksi fitur, serta evaluasi menggunakan K-10 Fold Cross Validation. Hasil pengujian menunjukkan bahwa Logistic Regression menghasilkan accuracy 82,47%, precision 80,31%, recall 88,56%, dan F1-score 84,10%. Setelah dioptimasi dengan PSO, performa meningkat menjadi accuracy 84,45%, precision 81,74%, recall 91,01%, dan F1-score 85,98%. Hasil tersebut menegaskan bahwa pendekatan hybrid yang diusulkan efektif dalam meningkatkan deteksi penyakit jantung.
Menentukan Pola Asosiasi Penjualan di Minimarket Sakpore SMK Negeri 2 Pekalongan menggunakan Algoritma Apriori
Perkembangan ritel modern menuntut pengelolaan data transaksi agar dapat mendukung pengambilan keputusan bisnis yang tepat dan akurat, termasuk pada minimarket yang berfungsi sebagai unit bisnis praktik. Dilakukannya penelitian ini memiliki tujuan menemukan pola asosiasi penjualan menggunakan algoritma Apriori dan menghasilkan sistem rekomendasi barang pada Minimarket Sakpore SMK Negeri 2 Pekalongan guna membantu pengelolaan stok dan strategi penjualan. Metodologi yang dipakai adalah tahapan Knowledge Discovery in Databases (KDD) yang meliputi seleksi data, pembersihan data, transformasi data, proses data mining atau hasil dan pembahasan menggunakan algoritma Apriori, dan evaluasi hasil. Data yang digunakan berupa 254 transaksi penjualan pada bulan April 2025. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Apriori mampu mengidentifikasi beberapa aturan asosiasi yang relevan, dengan nilai minimum minimum support yaitu 0,1(10%) dan minimum confidence yaitu 50%. Salah satu aturan asosiasi dengan nilai confidence tertinggi adalah pembelian Aice Semangka 65g yang diikuti dengan pembelian le minerale 330ml dengan nilai confidence yaitu sebesar 53% yang menunjukkan adanya kecenderungan pembelian kedua produk tersebut. Pola asosiasi ini dapat dimanfaatkan sebagai dasar pemberian rekomendasi produk dan penyusunan strategi promosi seperti paket penjualan produk atau bundling produk yang sering dibeli secara bersamaan. Kesimpulan dari temuan ini adalah bahwa penerapan algoritma Apriori ini mampu mengidentifikasi pola asosiasi pembelian produk berdasarkan data penjualan, salah satunya adalah kecenderungan pembelian produk Aice Semangka 65g dan le minerale 330ml, pola asosiasi yang telah diperoleh ini selaras dengan tuuan penelitian dan dapat dimanfaatkan sebagai dasar dalam strategi promosi seperti bundling produk serta pengelolaan stok yang menjadi lebih efektif.
Perancangan Sistem Informasi Perpustakaan Daerah Kabupaten Subang (SIPERKA) Berbasis Website untuk Meningkatkan Layanan Peminjaman dan Pengelolaan Koleksi
Di Kabupaten Subang, pengelolaan data perpustakaan desa masih belum optimal dan cenderung terfragmentasi, sehingga belum mampu menyediakan informasi yang akurat dan terintegrasi untuk mendukung pengembangan literasi masyarakat. Kondisi ini berdampak pada keterbatasan dalam pemantauan dan peningkatan Indeks Pembangunan Literasi Masyarakat (IPLM). Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem informasi perpustakaan berbasis web yang sesuai dengan kebutuhan pengelolaan perpustakaan desa di tingkat kabupaten guna mengintegrasikan data, meningkatkan efisiensi pengelolaan, serta mempermudah proses monitoring literasi secara terpusat dan real time. Metode yang digunakan adalah pendekatan system design research dengan model pengembangan Waterfall yang difokuskan pada tahap analisis kebutuhan dan perancangan sistem. Hasil penelitian berupa rancangan Sistem Informasi Perpustakaan Kabupaten Subang (SIPERKA) yang mencakup fitur utama seperti pengelolaan koleksi buku, data pustakawan, pencatatan kunjungan, serta dashboard monitoring dan pemetaan lokasi perpustakaan berbasis geolokasi. Sistem yang dirancang diharapkan mampu meningkatkan kelengkapan, akurasi, dan keterpaduan data perpustakaan desa, serta mendukung pengambilan keputusan berbasis data dalam penyusunan kebijakan literasi daerah. Dengan demikian, SIPERKA berpotensi menjadi solusi strategis dalam meningkatkan kualitas layanan perpustakaan sekaligus memperkuat pemantauan IPLM di Kabupaten Subang.
Application of The RFM Model and K-Means Clustering for Customer Segmentation in E-Wallet Top-Up Services
The implementation of digital payment technology through e-wallet top-up services requires financial institutions to understand user characteristics and behavior comprehensively The objective of this study is to segment customers based on their e-wallet top-up behavior by analyzing 143,836 bill payment transaction records using the RFM (Recency, Frequency, Monetary) model combined with the K-Means clustering algorithm. The dataset contains more than one hundred thousand transaction entries, with RFM parameters representing the time since the last transaction, the frequency of top-ups, and the monetary value spent by users. The RFM scoring process is applied to quantify user activity levels before entering the clustering stage. The K-Means clustering model successfully grouped customers into three distinct segments. The first segment represents low-activity users, the second consists of moderately active customers with stable transaction behavior, while the third segment captures highly engaged users with the highest transaction frequency and value. Evaluation metrics, including a silhouette score of 0.64, a Calinski-Harabasz index of 21690.50, and a Davies-Bouldin score of 0.70, demonstrate strong clustering performance and reliable separation between groups. The findings provide valuable insights for designing service strategies, improving mobile banking system performance, and developing targeted marketing approaches tailored to each customer segment. This research highlights the potential of RFM based clustering as a decision-support tool for enhancing digital payment service optimization and customer engagement.
Analisis Pengaruh Pencahayaan Terhadap Identifikasi Daun Cabai Menggunakan GLCM dan JST
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh variasi pencahayaan terhadap kinerja identifikasi jenis daun cabai berbasis pengolahan citra digital. Permasalahan utama yang diangkat adalah ketidakstabilan hasil ekstraksi fitur tekstur akibat perubahan intensitas cahaya pada saat proses akuisisi citra. Metode yang digunakan meliputi ekstraksi fitur tekstur menggunakan Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) dengan parameter kontras, korelasi, energi, dan homogenitas, serta klasifikasi menggunakan Jaringan Saraf Tiruan (JST) dengan arsitektur Multilayer Perceptron. Dataset penelitian terdiri dari lima jenis daun cabai dengan total 1.250 citra yang dibagi menjadi 80% data latih (1.000 citra) dan 20% data uji (250 citra), serta diuji pada lima variasi pencahayaan menggunakan 1 hingga 5 sumber cahaya LED. Hasil penelitian menunjukkan bahwa variasi pencahayaan memiliki pengaruh signifikan terhadap performa sistem, di mana pencahayaan rendah menyebabkan noise dan kehilangan detail tekstur, sedangkan pencahayaan berlebih menimbulkan overexposure yang mengurangi kualitas fitur. Kondisi pencahayaan optimal diperoleh pada penggunaan 2 lampu, dengan akurasi tertinggi sebesar 44.8%, yang menunjukkan kinerja terbaik model dalam kondisi pencahayaan sedang. Selain itu, hasil menunjukkan bahwa kestabilan fitur GLCM sangat dipengaruhi oleh distribusi intensitas cahaya pada permukaan objek. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam menunjukkan pentingnya pengaturan pencahayaan pada tahap akuisisi citra untuk meningkatkan kualitas ekstraksi fitur dan akurasi klasifikasi, serta dapat menjadi acuan dalam pengembangan sistem identifikasi tanaman berbasis citra yang lebih robust terhadap variasi lingkungan.
Manajemen Insiden, Notifikasi Multi-Kanal, dan Pelaporan Otomatis pada Sistem Monitoring Suhu dan Kelembapan pada PT. J Ekstrim Tech Indonesia
Sistem pemantauan suhu dan kelembapan ruang server di PT. J Ekstrim Tech Indonesia saat ini hanya sebatas menampilkan peringatan visual di dasbor tanpa adanya kapabilitas untuk mengirimkan notifikasi instan kepada teknisi maupun mencatat rekam jejak penyelesaian masalah, sehingga kerap mengakibatkan keterlambatan penanganan anomali perangkat keras. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pemantauan lingkungan tersebut menjadi platform manajemen insiden yang proaktif melalui penambahan fungsionalitas pencatatan tiket insiden, notifikasi multi-kanal, dan pelaporan otomatis. Pengembangan sistem dilakukan menggunakan lingkungan kerja Node.js dan basis data SQL Server, yang mencakup integrasi antarmuka pemrograman aplikasi (API) untuk pengiriman pesan instan serta pemanfaatan pustaka pembuat dokumen untuk generasi laporan, dengan pengujian fungsional menggunakan metode black box. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem secara otomatis berhasil mencatat setiap pembacaan sensor yang melampaui batas toleransi sebagai tiket insiden baru yang harus diselesaikan oleh teknisi. Sistem juga sukses mendistribusikan pesan peringatan secara seketika kepada teknisi melalui aplikasi WhatsApp dan Telegram, serta mengonversi kumpulan data historis log penanganan menjadi dokumen evaluasi PDF bulanan secara otomatis. Kesimpulannya, transformasi fungsionalitas sistem ini terbukti mampu mempercepat waktu tanggap penyelesaian masalah teknis secara signifikan dan menciptakan rekam jejak audit digital yang transparan. Implikasi dari penelitian ini adalah pihak manajemen dapat memanfaatkan data laporan otomatis tersebut untuk mengevaluasi kualitas infrastruktur pendingin dan merencanakan jadwal pemeliharaan fasilitas pabrik secara lebih efisien, terukur, dan berbasis data nyata.
Deteksi Tanggal Kedaluwarsa pada Produk Kemasan: Analisis Komparatif YOLOV8 dan YOLOV11 Berbasis PaddleOCR
Tanggal kedaluwarsa pada produk kemasan sering sulit terbaca sehingga diperlukan sistem otomatis untuk mendeteksi dan mengenalinya. Penelitian ini mengintegrasikan algoritma You Only Look Once versi 8 (YOLOv8) dan versi 11 (YOLOv11) dengan Paddle Optical Character Recognition (OCR) pada dataset sekunder berisi 510 gambar produk kemasan. Evaluasi performa model dilakukan menggunakan Confusion Matrix untuk menghitung metrik seperti recall, precision, mAP, dan F1-Score. Kedua model YOLO menunjukkan performa tinggi, dengan YOLOv8 mencapai recall 81,2%, precision 92,5%, mAP50 89%, mAP50-95 72%, dan F1-Score 86,5%, sedangkan YOLOv11 memperoleh recall 89,5%, precision 88%, mAP50 93%, mAP50-95 70,1%, dan F1-Score 92,7%. PaddleOCR berhasil mengenali teks dengan akurasi karakter 94,76%. Hasil ini membuktikan bahwa kombinasi deteksi objek dan OCR efektif serta praktis untuk membaca tanggal kedaluwarsa.
Prediksi Penyakit Mangga Menggunakan Model Klasifikasi Multi-Label Berdasarkan Data Cuaca
Penyakit pada tanaman mangga merupakan salah satu faktor utama yang dapat menurunkan produktivitas buah tropis, sehingga diperlukan pendekatan prediksi dini yang efektif berbasis data. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model klasifikasi multi-label untuk memprediksi risiko beberapa penyakit mangga secara simultan berdasarkan data cuaca historis. Dataset yang digunakan terdiri dari data harian suhu, kelembapan relatif, dan curah hujan di Kabupaten Majalengka, Jawa Barat selama periode 2011–2023. Proses pelabelan dilakukan menggunakan pendekatan berbasis aturan untuk menghasilkan indikator biner tiga penyakit utama yaitu antraknosa, embun tepung, dan bercak daun. Model Multi-Output Random Forest dilatih menggunakan 80% data dan diuji pada 20% data dengan evaluasi menggunakan akurasi, presisi, recall, F1-score, dan hamming loss. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model mampu mencapai akurasi sebesar 0.8811, presisi 0.8920, recall 0.9227, F1-score 0.9062, serta hamming loss yang rendah sebesar 0.0396. Model menunjukkan performa sangat baik dalam mendeteksi embun tepung dan bercak daun, namun masih menghadapi tantangan moderat pada prediksi antraknosa akibat kemiripan pola kondisi cuaca. Penelitian ini menyimpulkan bahwa integrasi pelabelan berbasis pengetahuan domain dengan pembelajaran mesin pada data cuaca efektif untuk mendukung prediksi multi-penyakit secara simultan. Temuan ini berimplikasi pada peningkatan sistem peringatan dini dan pengambilan keputusan berbasis data dalam pengelolaan penyakit tanaman mangga.
Kajian Efektivitas Operasional Pengelolaan Sampah pada TPST Batununggal Indah Kota Bandung
Pertumbuhan populasi dan peningkatan aktivitas perkotaan, volume sampah di Kota Bandung terus meningkat, mencapai ± 1496 ton per hari pada tahun 2025, dengan 60% didominasi oleh sampah rumah tangga dan sebagian besar berupa sampah organik. TPST Batununggal Indah didirikan sebagai upaya Pemerintah Kota Bandung untuk mengurangi ketergantungan pada Tempat Pemrosesan Akhir (TPA) dan memaksimalkan nilai guna sampah melalui proses pengumpulan, pemilahan, penggunaan ulang, pendauran ulang, pengolahan, dan pemrosesan akhir. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan gambaran komprehensif mengenai operasional TPST Batununggal Indah, termasuk teknologi yang digunakan, serta mengidentifikasi permasalahan yang muncul dan mencari solusi efektif. Metode penelitian melibatkan observasi langsung terhadap aspek teknis operasional seperti pewadahan, pengumpulan, pengangkutan, timbulan sampah, pemilahan, dan pengolahan. Hasil kajian menunjukkan bahwa TPST Batununggal Indah telah menerapkan berbagai teknologi pengolahan sampah menangani 3,51 ton/hari, namun masih menghadapi tantangan baik dari segi non-teknis maupun teknis dengan sampah residu 10%. Analisis kesesuaian dengan Peraturan Menteri Pekerjaan Umum No. 03 Tahun 2013 juga dilakukan untuk mengevaluasi kinerja TPST. Temuan ini diharapkan dapat memberikan rekomendasi strategis untuk peningkatan efektivitas dan efisiensi operasional pengelolaan sampah di TPST Batununggal Indah, serta berkontribusi pada upaya keberlanjutan pengelolaan sampah di Kota Bandung secara keseluruhan.
Rancangan Simulasi Konsep Pelaksanaan Ground Check DVOR dengan Menggunakan Drone
Doppler VHF Omnidirectional Range (DVOR) merupakan perangkat navigasi udara yang berperan penting dalam memberikan informasi arah (bearing) kepada pesawat secara akurat. Pelaksanaan ground check DVOR perlu dilakukan secara berkala untuk menjamin keandalan dan akurasi sistem, namun di lapangan masih ditemukan variasi metode pelaksanaan yang berpotensi menimbulkan inkonsistensi hasil pengukuran. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengevaluasi konsep pelaksanaan ground check DVOR menggunakan DRONE berbasis simulasi perangkat lunak. Metode yang digunakan adalah ADDIE (Analysis, Design, Development, Implementation, Evaluation) yang memberikan pendekatan sistematis dalam pengembangan konsep. Pengumpulan data dilakukan melalui wawancara terstruktur dan tidak terstruktur serta kuesioner kepada teknisi navigasi udara dan regulator. Hasil penelitian menunjukkan bahwa konsep simulasi ground check berbasis DRONE mampu memodelkan prosedur pengukuran secara lebih fleksibel, terstruktur, dan seragam dibandingkan metode konvensional. Rancangan simulasi yang dikembangkan dapat mengilustrasikan alur kerja, titik pengukuran, serta proses evaluasi sinyal DVOR secara sistematis. Kesimpulan penelitian ini adalah bahwa penggunaan DRONE berbasis simulasi software berpotensi meningkatkan efisiensi, konsistensi prosedur, dan efektivitas pelaksanaan ground check DVOR. Konsep ini dapat menjadi referensi awal dalam pengembangan metode pengujian navigasi udara berbasis teknologi digital.