Jurnal SISKOM-KB (Sistem Komputer dan Kecerdasan Buatan)

Pengembangan Sistem Informasi Manajemen Skripsi Berbasis Web

Afiful Khoir, Hoiriyah Hoiriyah, Aang Kisnu Darmawan — Mon, 28 Oct 2024 00:00:00 +0000

Abstrak

Skripsi merupakan salah satu syarat untuk mendapatkan gelar sarjana. Mahasiswa harus menyelesaikan skripsi sebagai mata kuliah akhir agar memenuhi syarat tersebut. Di Universitas Islam Madura (UIM), setiap fakultas umumnya melalui beberapa tahapan dalam pelaksanaan ujian skripsi, yaitu pengajuan judul skripsi, pengajuan proposal skripsi, seminar proposal skripsi, penelitian, dan sidang skripsi. Namun, proses ini sering kali terhambat oleh ketiadaan sistem informasi yang memadai, sehingga memperlambat pengerjaan skripsi. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem informasi manajemen skripsi berbasis web dengan studi kasus di Universitas Islam Madura (UIM), menggunakan metode pengembangan sistem waterfall. Pengumpulan data dilakukan melalui observasi dan wawancara. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem manajemen skripsi berbasis web yang dihasilkan dapat memberikan kemudahan bagi Universitas Islam Madura (UIM) dan mahasiswa dalam proses penulisan skripsi. Pengujian aplikasi menggunakan metode blackbox testing menunjukkan bahwa aplikasi tersebut valid. Hal ini membuktikan bahwa sistem ini berfungsi dengan baik dan memberikan kepuasan yang tinggi kepada pengguna.

Keywords: Skripsi, Universitas Islam Madura, Sistem Informasi, Website

Identifikasi Penyakit Daun Tembakau Berbasis Pengolahan Citra Identifikasi Penyakit Daun Tembakau Berbasis Pengolahan Citra dengan Metode Convolutional Neural Network (CNN) Dan Metode Transfer Learning

Achmadi Achmadi, Busro Akramul Umam, Anwari Anwari — Mon, 28 Oct 2024 00:00:00 +0000

Abstract— Tujuan dari penelitian ini adalah mengidentifikasi penyakit pada daun tembakau
menggunakan pemrosesan gambar berbasis Convolutional Neural Network (CNN) dan metode Transfer
Learning. Daun tembakau memiliki nilai komersial yang tinggi karena merupakan bahan baku rokok.
Daun tembakau dengan kualitas unggul bisa mencapai harga yang sangat mahal dibandingkan
komoditas lainnya, sehingga pemeliharaan daun tembakau sangat penting. Seperti tanaman lainnya,
daun tembakau juga rentan terhadap penyakit seperti busuk daun dan mosaic tembakau. Namun,
petani sering kali kesulitan mendeteksi penyakit ini secara akurat hanya berdasarkan gejala yang
terlihat. Kesalahan dalam mengenali gejala dapat mengarah pada kesimpulan yang salah dan
penanganan yang tidak tepat. Untuk mempermudah proses ini, deteksi penyakit pada daun tembakau
dapat dilakukan melalui citra daun dengan menggunakan metode Convolutional Neural Network
(CNN). Dalam penelitian ini, metode Transfer Learning dengan model CNN Pre-Trained MobileNet
digunakan untuk mengklasifikasikan tiga jenis daun tembakau. Evaluasi dilakukan pada model akhir
setelah 20 epoch, dengan ukuran batch 10 dan ukuran data uji 103 gambar. Hasil penelitian
menunjukkan nilai precision sebesar 73%, recall 69%, dan f1-score 68%. Akurasi berdasarkan data
uji tercatat sebesar 69%. Saran untuk penelitian selanjutnya adalah memperkaya dataset dengan lebih
banyak gambar daun tembakau dari berbagai kondisi pencahayaan, sudut pandang, dan berbagai
tingkat keparahan penyakit dan membandingkan dengan model CNN lainnya seperti ResNet,
Inception, atau EfficientNet, untuk mengetahui model mana yang memberikan hasil terbaik dalam
identifikasi penyakit daun tembakau.

Kata Kunci : CNN, Daun Tembakau, Pengolahan citra, Transfer learning

ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM INFORMASI INVENTORY STOCK BARANG MENGGUNAKAN CODEIGNITER DAN BOOSTRAP (STUDI KASUS: KUANTO COFFEE)

Rizky Fauziah, Muhamad Femy Mulya; Saipul Anwar, Pramitha Dwi Larasati — Sat, 28 Sep 2024 00:00:00 +0000

Abstrak--Dari masa ke masa teknologi sangatlah penting dalam kehidupan. Semakin berkembangnya kehidupan, semakin pesat juga perkembangan teknologi. Dengan berkembangnya teknologi yang sangat pesat, mengakses informasi yang tersedia hanya membutuhkan waktu beberapa menit. Adanya teknologi ini dapat menyelesaikan permasalahan yang terdapat pada sebuah instansi ataupun bisnis secara efisien dan optimal. Kuanto Coffee merupakan sebuah bisnis yang bergerak di bidang F&B di daerah Tanjung Duren, Jakarta Barat. Kuanto Coffee merupakan bisnis F&B yang baru berdiri saat November 2021. Saat ini Kuanto Coffee dalam mengelola stock-stock barang mereka masih dilakukan secara manual. Setiap melakukan pembukuan para staff barista memasukkan data secara manual. Hal ini menimbulkan sering terjadinya kesalahan dalam pembukuan karena masih menggunakan sistem manual. Dengan permasalahan diatas peneliti bermaksud untuk membuat sebuah Sistem Informasi Inventory berbasis website yang di mana dapat diakses oleh para staff Kuanto Coffee. Pembuatan sistem ini menggunakan CodeIgniter sebagai framework PHP dan Bootstap sebagai framework CSS. Sistem yang dihasilkan berupa website yang dapat mencatat transaksi barang masuk, barang keluar, data barang, data supplier serta dapat mencetak laporan transaksi perharinya. Selain itu sistem dapat mengatur siapa saja yang dapat mengakses website agar keamanan data lebih terjaga. Kesimpulan dari sistem yang dibuat ialah sistem informasi inventoy ini memudahkan para barista serta tim operasional Kuanto Coffee mencatat pembukuan untuk inventaris stock barang perharinya. Diharapkan sistem ini dapat dikembangkan lagi untuk fitur-fitur lebih lanjut serta dapat diakses secara mobile.

Kata Kunci: Website, Sistem Informasi, Inventory, Prototype, CodeIgniter.

RANCANG BANGUN SISTEM MONITORING PEMAKAIAN ARUS DENGAN APLIKASI BLYNK (STUDI KASUS: PENGGUNA JALAN UMUM)

Mohammad Insanul Kamil, Busro Akramul Umam, Masdukil Makruf — Mon, 28 Oct 2024 00:00:00 +0000

Abstract—— Tujuan penelitian yaitu untuk merancang bangun sistem monitoring Pemakaian Arus Dengan Aplikasi Blynk (Studi Kasus: Pengguna Jalan Umum). Metode yang digunakan adalah riset. Perangkat ini memanfaatkan modul PZEM-004T untuk mengukur tegangan dengan arus, dan menggunakan Blynk untuk platform Internet of Things (IoT). dampak pengetesan menyatakan bahwa perangkat ini mampu mengukur tegangan, arus, dan daya listrik dengan akurat. Selain itu, perangkat ini dapat memantau penggunaan listrik pada Penerangan Jalan Umum (PJU) dan dilengkapi dengan fitur notifikasi untuk mendeteksi kebocoran arus. Penelitian ini dapat membantu PLN dalam mendeteksi terjadinya kebocoran arus atau gangguan pada PJU sehingga pemborosan energy listrik dapat dicegah.

Kata kunci: Blynk, monitoring arus, PJU, PZEM-004T

Pengembangan Sistem Informasi Kesehatan Mental dengan Mengukur Persepsi Tingkat Stres Menggunakan Instrumen Perceived Stress Scale (PSS)

Muhamad Junenda, Tri Wahyu Widyanigsih, Ahmad Rifqi — Mon, 28 Oct 2024 00:00:00 +0000

Abstract–Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kesehatan mental melalui pengukuran persepsi tingkat stres dengan menggunakan teknologi sistem informasi berbasis instrumen Perceived Stress Scale (PSS). Pengukuran stres yang efektif menjadi aspek penting dalam memantau kesehatan mental, terutama dalam upaya pencegahan dan penanganan dini gangguan stres. Sistem informasi yang dikembangkan dalam penelitian ini dirancang untuk memudahkan pengguna mengakses dan mengukur tingkat stres secara mandiri, cepat dan fleksibel. Metodologi penelitian melibatkan beberapa tahapan, yaitu analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi dan pengujian. Instrumen PSS yang digunakan terdiri dari tiga varian PSS, yaitu PSS-14, PSS-10 dan PSS-4 dengan kategori tingkat stres rendah, stres sedang dan stres tinggi. Hasil penelitian menggunakan PSS-14 menunjukkan perempuan masuk ke dalam kategori stres tinggi, sedangkan laki-laki msuk ke dalam kategori stres rendah dan sedang. Dengan metode PSS-10 dihasilkan bahwa perempuan masuk dalam kategori stres rendah dan tinggi dan laki-laki masuk dalam kategori stres sedang. Metode PSS-4 menunjukkan bahwa perempuan masuk dalam kategori stres rendah
dan tinggi, sementara laki-laki masuk ke dalam kategori stres sedang. Kategori stres rendah dengan nilai lebih tinggi dapat dikatakan memiliki kesehatan mental yang baik, sebaliknya persentase tinggi pada kategori stres tinggi menunjukkan kesehatan mental yang kurang baik. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa instrumen PSS dapat menghasilkan analisis yang cukup baik dalam mengukur tingkat stres secara langsung.

Keywords – Kesehatan Mental, PSS-14, PSS-10, PSS-4, Stres

Pengembangan Model Klasifikasi Produk Furniture Sebagai Visual Search Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network

Akbar Ihsanul Ahadin, Fida Maisa Hana, Agung Prihandono, Imam Prayogo Pujiono — Mon, 28 Oct 2024 00:00:00 +0000

Dalam era digital yang semakin maju, kebutuhan akan sistem pencarian visual yang efektif untuk produk furniture meningkat pesat. Penelitian ini mengeksplorasi pengembangan model deep learning untuk pencarian dan klasifikasi produk furniture berbasis gambar menggunakan framework Keras dan merancang model Convolutional Neural Network (CNN) yang mampu mengenali dan mengklasifikasikan gambar furniture dari berbagai sudut pandang. Dataset gambar furniture digunakan untuk melatih model, dengan hasil yang menunjukkan akurasi tinggi dalam klasifikasi multi-kelas. Model ini dioptimalkan untuk meningkatkan kinerja dan akurasi dalam pengenalan visual untuk memberikan solusi inovatif yang dapat diterapkan pada sistem pencarian berbasis gambar di industri retail dan e-commerce. . Image search engine memanfaatkan VGG-16 yang merupakan convolutional neural network yang sudah melewati proses training.Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan, dapat disimpulkan bahwa penelitian ini berhasil mengimplementasikan metode Convolutional Neural Network menggunakan library keras dengan hasil persentase yang cukup baik dengan tingkat kecocokan data sebesar 97,78%.

Mengukur Tingkat Kepuasan Pelanggan Menggunakan Metode Customer Satisfaction Index (CSI) Mengukur Tingkat Kepuasan Pelanggan Menggunakan Metode Customer Satisfaction Index (CSI)

Muhamad Priya Nur Alfatih, Tri Wahyu Widyaningsih — Mon, 28 Oct 2024 00:00:00 +0000

Ketan Susu adalah sebuah hidangan yang terdiri dari ketan putih yang khas. Sehingga hidangan ini sering kali menjadi camilan yang populer di banyak tempat, Owner perlu mengetahui tingkat kepuasan pelanggan guna meningkatkan kualitas pelayanan. Metode pengumpulan data dilakukan melalui testimoni pelanggan yang diperoleh melalui aplikasi yang telah dikembangkan. Terdapat lima kelompok pertanyaan dalam aplikasi tersebut untuk memahami berbagai aspek pengalaman konsumen. Setelah data testimoni terkumpul, kepuasan pelanggan diukur dengan menggunakan metode Customer Satisfaction Index (CSI)[1]. Metode CSI digunakan untuk menganalisis dan menilai sejauh mana pelanggan puas dengan layanan yang diberikan. Dengan menggunakan metode CSI, dapat disimpulkan bahwa tingkat kepuasan konsumen dapat diukur secara objektif dan sistematis. Berdasarkan hasil pengukuran CSI dari 40 responden menunjukkan bahwa aspek Jarak Lokasi mencapai 84,475%, Pelayanan 80,675%, Kualitas 83,15%, Kenyamanan 79,55%, dan Harga 84,475%. Dengan total skor sebesar 82,4% dan dapat di simpulkan bahwa konsumen merasa sangat puas. Analisis ini memberikan pandangan yang jelas terkait aspek-aspek yang perlu perbaikan serta keberhasilan pelayanan yang telah dilakukan. Kemudian dilakukan pengujian black box untuk memeriksa fungsionalitas aplikasi. Dari hasil pengujian menunjukkan bahwa aplikasi dapat bekerja dengan baik, meliputi proses login admin, pengisian kuisioner, menampilkan menu yang menampilkan informasi bahan dan gizi. Kesimpulan dari uji black box menunjukkan bahwa aplikasi dapat memperoleh data kepuasan konsumen yang valid dan reliabel yang di gunakan untuk mengumpulkan data kepuasan pelanggan. Hasil pengukuran ini dapat menjadi dasar bagi pemilik restoran untuk mengimplementasikan perubahan yang diperlukan guna meningkatkan kepuasan pelanggan dan menjaga daya saing di industri kuliner.

Keywords — Kepuasan Pelanggan, Kuesioner, Customer Satisfaction Index (CSI), Pengujian Black Box

Perancangan Website Pemesanan Menu Secara Online pada Coffee Shop

Mon, 28 Oct 2024 00:00:00 +0000

Tujuan penelitian ini adalah untuk merancang dan mengembangkan sebuah situs web yang akan memungkinkan customer untuk memesan menu di sebuah coffee shop secara online. Dalam era internet saat ini, sistem pemesanan yang efisien dan mudah digunakan sangat penting untuk meningkatkan kepuasan customer dan efisiensi operasi kedai kopi. Website yang dirancang memiliki fitur penting seperti pemesanan online, pembayaran digital, dan pelacakan status pesanan secara real-time. Metode rekayasa sistem yang digunakan dalam penelitian ini adalah waterfall model dengan tahapan yang dilakukan yaitu Analisis kebutuhan, desain sistem, dan implementasi sistem. Penelitian ini menunjukkan bahwa website telah selesai dirancang dan diimplementasikan dengan menggunakan bahasa pemrograman php. Website ini diharapkan dapat meningkatkan efisiensi layanan dan memperluas jangkauan pemasaran coffee shop

Sistem Pakar Rekomendasi Obat Batuk Non-Resep Dokter untuk Dewasa dengan Menggunakan Metode Forward Chaining SISTEM PAKAR REKOMENDASI OBAT BATUK NON-RESEP DOKTER UNTUK DEWASA DENGAN MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING

Mon, 28 Oct 2024 00:00:00 +0000

Abstract

Menurut KBBI, batuk adalah penyakit pada jalan pernapasan atau paru-paru yang kerap kali menimbulkan rasa gatal pada tenggorokan sehingga merangsang penderita mengeluarkan bunyi yang keras seperti menyalak. Tidak semua batuk memerlukan penanganan lebih lanjut atau harus dengan obat yang sesuai dengan resep dokter. Batuk juga dapat diobati dengan obat non-resep dokter (obat bebas) yang dapat dibeli di apotik, warung, dan sebagainya. Penelitian ini bertujuan untuk merekomendasikan jenis obat batuk non-resep dokter untuk dewasa berdasarkan dengan gejala yang dialami oleh pengguna agar tidak terjadi keracunan akibat salah obat. Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode forward chaining. Metode forward chaining biasa disebut juga metode pelacakan ke depan atau runut maju, di mana pendekatan yang dimotori data. Pendekatan ini pelacakan dimulai dengan memasukkan informasi terlebih dahulu yang selanjutnya mencoba mendeskripsikan kesimpulan (Antoni et al,. 2022). Hasil dari penelitian ini berupa aplikasi sistem pakar berbasis web yang dapat diakses oleh masyarakat umum.

Keywords: Batuk, Dewasa, Forward Chining, Non-Resep Dokter, Obat, Sistem Pakar.

Deteksi Pelanggaran Sepeda Motor Menggunakan Algoritma Yolo Dan Mean Average Precision Deteksi Pelanggaran Sepeda Motor Menggunakan Algoritma YOLO dan Mean Average Precision

Fauzi Taufik Hidayat, Adithya Kusuma Whardana — Mon, 28 Oct 2024 00:00:00 +0000

Karena keterbatasan Polisi Lalu Lintas dalam melakukan sosialisasi di jalan raya untuk meminimalkan jumlah pelanggaran, pelanggaran kendaraan sepeda motor kerap terjadi di jalan raya di antara mereka yang tidak memakai helm. Teknologi baru di bidang kecerdasan buatan mengajarkan komputer untuk menginterpretasikan dan menguasai gambar. Untuk melakukan deteksi, penelitian ini menggunakan tiga objek: helm, sepeda motor, dan tanpa helm. Algoritma You Only Look Once (YOLO) versi 5s dan 8s juga digunakan sebagai perbandingan, menggunakan dataset internet dan realtime yang berbeda. Selain itu, framework streamlit digunakan untuk melakukan implementasi berbasis website dan framework deepsort digunakan untuk menghitung jumlah pelanggaran tanpa helm. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dataset internet YOLOv5 memiliki akurasi sebesar 94%, dengan dataset internet YOLOv5, YOLOv8, dan realtime masing-masing memiliki akurasi sebesar 93%. Dataset internet YOLOv5 unggul dibandingkan dengan dataset internet lainnya.

Kata kunci — Pelanggaran Sepeda Motor, YOLO V5s & V8s, mean Average Precision (mAP).