Perubahan Alamat INOVTEK Polbeng - Seri Informatika Kami dengan senang hati menginformasikan kepada para kontributor, pembaca, dan mitra kami bahwa Jurnal Inovasi dan Teknologi (INOVTEK) Polbeng - Seri Informatika mulai Volume 9 Nomor 2 telah pindah ke URL baru. Pemindahan ini akan membantu kami melayani komunitas kami dengan lebih baik dengan sumber daya yang ditingkatkan dan lingkungan kolaboratif yang baru. Alamat Baru: https://jurnal.polbeng.ac.id/index.php/ISI Mohon perbarui catatan Anda dengan alamat baru kami. Kami berharap dapat melanjutkan pekerjaan dan kolaborasi kami di lokasi baru ini. Untuk detail lebih lanjut, kunjungi situs web resmi kami: https://jurnal.polbeng.ac.id/index.php/ISI Terima kasih atas dukungan dan kerjasama Anda yang terus menerus.
Copyright (c) 2024 Jurnal Inovtek Polbeng Seri Informatika https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
Aplikasi Metrik Kesehatan Pribadi dengan Framework hGraph
Kesehatan merupakan salah satu indikator untuk mengukur tingkat kesejahteraan masyarakat. Dalam satu dekade terakhir ini, dunia kesehatan mengalami perubahan atau disrupsi yang cukup besar. Perkembangan teknologi di bidang kesehatan saat memerlukan fasilitas yang mempermudah melihat informasi kesehatan seseorang secara cepat dan darimana saja. Penelitian ini bertujuan untuk membuat Aplikasi Metrik Kesehatan Personal dengan framework hGraph. Aplikasi yang dibangun menyajikan data kesehatan berdasarkan label-label kesehatan dan dirangkai menjadi sebuah grafik yang mudah dibaca. Aplikasi menyediakan tiga user yaitu pasien, dokter, dan petugas klinik dengan hak akses yang berbeda-beda. Pasien memiliki fitur profile user untuk melengkapi data diri dan dashboard menampilkan grafik kesehatan dengan menggunakan hGraph. Petugas Klinik memiliki tiga fitur yaitu pasien berisi daftar pasien, daftar dokter. Petugas klinik dapat membuat, mengupdate, dan menghapus semua data pasien dan dokter. Aplikasi Metrik Kesehatan Personal telah berhasil diimplementasikan dengan menggunakan framewok hGraph, software JavaScript, dan database Mongodb. Aplikasi mempermudah dokter untuk melihat rekam medis ketika akan melakukan perawatan kepada pasien-pasiennya dan membuat data rekam medis menjadi catatan digital yang mudah diakses kapan saja dan dimana saja.
SISTEM INFORMASI MONITORING INSYIRA PEKANBARU BERBASIS WEB MENGGUNAKAN AGILE DEVELOPMENT
Perkembangan teknologi informasi saat ini memiliki dampak signifikan pada berbagai aspek kehidupan di Indonesia. Sistem Informasi Manajemen (SIM) menjadi elemen kunci bagi pelaku bisnis, termasuk Rumah Produksi Insyira di Pekanbaru, untuk meningkatkan efisiensi dan produktivitas. Meski demikian, rumah produksi ini menghadapi tantangan dalam mengelola bahan baku dan proses produksi, sehingga memerlukan solusi yang efektif. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan menerapkan "Sistem Informasi Monitoring Satu Pintu" di Rumah Produksi Insyira, berdasarkan metode Agile Development dan pendekatan Object Oriented Analysis Design (OOAD). Fokusnya adalah mengoptimalkan pengumpulan dan pemrosesan data produksi, mempermudah pemantauan stok bahan baku, serta mendukung pengambilan keputusan manajemen. Dengan adopsi sistem ini, diharapkan efisiensi dan efektivitas produksi Rumah Produksi Insyira dapat meningkat. Keamanan data menjadi perhatian utama dalam pengembangan sistem ini. Implementasi ini diharapkan dapat meningkatkan kualitas produk, memperbaiki efisiensi waktu produksi, dan memberikan dukungan yang lebih baik dalam pengambilan keputusan manajemen. Secara keseluruhan, diharapkan "Sistem Informasi Monitoring Satu Pintu" menjadi solusi terintegrasi yang mendukung pertumbuhan dan keberlanjutan bisnis Rumah Produksi Insyira. Sistem ini telah didukung dan diuji menggunakan metode pengujian blackbox dan User Acceptance Testing (UAT), dengan hasil nilai 96%, menunjukkan penerimaan yang baik dari pengguna.
ANALISIS KUALITAS LAYANAN APLIKASI LINKAJA TERHADAP KEPUASAN PENGGUNA MENGGUNAKAN METODE E-SERVQUAL DAN KANO
LinkAja merupakan bagian dari e-wallet yang merupakan layanan keuangan elektronik berbasis aplikasi yang bertujuan untuk memberikan kemudahan kepada pengguna memungkinkan pelanggan melakukan transaksi seperti pembelian, pembayaran, transfer,dan lainnya dengan cepat dan mudah. Hasil survey menunjukkan bahwa masalah pertama yang pengguna rasakan adalah sangat kecewa sistem error dan sering terjadi gangguan seperti saldo ada tapi tidak bisa mengirim kesesama pengguna ataupun ke rekening bank. Hasil dari perhitungan metode e-service quality pada setiap atribut masih memiliki rata-rata keseluruhan nilai gap negatif sebesar 0,800 yang berarti Q ≤ 1. Untuk hasil perhitungan kano, 11 atribut teridentifikasi sebagai kebutuhan pengguna yang jelas dan diharapkan dapat dipenuhi, diprioritaskan dan ditingkatkan dalam layanan, 10 atribut layanan perlu diimplementasikan, jika atribut tersebut terpenuhi maka pendapatan dari atribut tersebut dapat meningkatkan kepuasan pengguna yang tinggi walaupun kinerja atribut tersebut mengalami penurunan. Dan 6 atribut layanan yang dibutuhkan untuk mempengaruhi kepuasan pengguna dapat dilihat dari bagaimana layanan tersebut. Aplikasi LinkAja sudah cukup baik namun masih perlu dilakukan evaluasi dan perbaikan pada setiap layanannya agar dapat digunakan dengan lebih efisien. Tujuan penelitian ini adalah untuk menentukan tingkat kepuasan pengguna terhadap layanan yang ditawarkan oleh aplikasi LinkAja.
Implementasi The Concurrent Development Model Untuk Membangun Learning Management System
Technology plays an important role in the educational process. The weakness of the current educational process is that there is no media that helps store data, share data and monitor data properly. Learning Management System (LMS) is a web-based software program that has five main elements for management, documentation, monitoring, reporting, administration and distribution of educational content. This research aims to develop an LMS that is in accordance with the five main features in the LMS. with software development methods using The Concurrent Development Model. In this model, work activities are carried out simultaneously, each work process has several work triggers for the activity. Triggers can come from the beginning of the work process or from other triggers because each trigger will be interconnected. In system design, the concept of Object-Oriented Analysis Design (OOAD) is used with use case diagrams, activity diagrams and class diagrams.
A TOPSIS Framework for Supplier Selection Problem
The Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) stands as a widely recognized and extensively utilized method for addressing the complexities of supplier selection across diverse industries. Acknowledged for its systematic framework, TOPSIS serves as a valuable aid for decision-makers in meticulously evaluating and ranking potential suppliers, taking into account a variety of criteria. This paper provides a exploration of the TOPSIS framework in the field of supplier selection, aiming to empower decision-makers with insights to effectively utilize TOPSIS as a strategic tool. The objective is to facilitate informed and optimal supplier selections. The findings can contribute to both theoretical understanding and practical guidance, emphasizing the strategic significance of TOPSIS in decision-making.
Klasifikasi Tumor Otak Menggunakan Convolutional Neural Network
Metode klasifikasi citra MRI otak yang digunakan pada penelitian ini adalah Deep Learning dengan Convolutional Neural Network (CNN) dengan 2 model skema arsitektur CNN. Model skema 1 terdapat 2 max pooling layer dan 2 hidden layer, sedangkan model skema 2 terdapat 3 max pooling layer dan 4 hidden layer. Dataset yang digunakan memuat citra MRI otak manusia dengan total 7023 citra, dengan rincian 1621 Glioma, 1645 Meningioma, 1757 Pituitary, dan 2000 Notumor. Evaluasi F1-Score model skema 1 dan skema 2 berturut-turut: 96% dan 97%, Sedangkan untuk nilai Accuracy yaitu 98%. Hal ini menunjukkan bahwa nilai F1-Score dan Accuracy, model skema 2 lebih baik. Untuk menguji dataset digunakan 10 fold cross-validation menghasilkan nilai rata-rata Accuracy, F1-Score, Precision, dan Recall berturut-turut 0,8520, 0,8470, 0,8493 dan 0,8504, dengan standar deviasi yang kecil, yaitu berturut-turut 0,0352; 0,0346; 0,0337 dan 0,0353 yang menunjukkan bahwa penyimpangan sebaran nilai semakin mendekati nilai rata-ratanya. nilai metrik F1-score dan accuracy berturut-turut, 97,47% dan 97,39%. Hasil accuracy penelitian ini lebih tinggi dibandingkan dengan beberapa penelitian sebelumnya, yakni dari [1], [2], [3], [5], [7], dan [8], berturut-turut: 94.39%, 97.54%, 97.18%, 96.08%, 96,36%, dan 95.55%.
Analisa Marketplace Facebook terhadap Kepuasan Pengguna dengan menggunakan Metode E-Servqual
Pada tahun 2016, fitur baru Marketplace diluncurkan di aplikasi Facebook. Sesuai namanya, ini adalah pasar online yang melayani berbagai transaksi jual beli penggunanya. Meskipun begitu, Marketplace Facebook masih belum menjadi pilihan utama oleh para pengguna yang ingin berbelanja online. Adapun latar belakang untuk penelitian ini yaitu ditemukannya beberapa permasalahan oleh pengguna Marketplace Facebook seperti ketika ingin mencari produk, beberapa produk tidak muncul. Lalu fitur yang ada di Marketplace Facebook dirasa masih kurang dibandingkan dengan E-Commerce lain, seperti tidak adanya fitur live, fitur keranjang, dan fitur tracking barang. Penelitian ini juga dirasa penting untuk mengukur kepuasan pengguna terhadap layanan yang ada di Marketplace Facebook, dan juga agar mengetahui variabel yang dominan dalam mempengaruhi kepuasan pengguna. Data yang dikumpulkan melalui penyebaran kuesioner kepada sampel sebanyak 95 orang, dengan studi kasus dari penelitian ini yaitu Grup Lapak Online Perawang. Untuk pengolahan datanya dilakukan dengan menggunakan bantuan aplikasi SMART-PLS 4. Menurut hasil, didapat sebuah kesimpulan bahwa ada 5 variabel yang memiliki hubungan secara signifikan dan dianggap telah memenuhi harapan, yaitu Variabel Fulfillment, Contact, Privacy, Responsivness dan Efficiency. Sedangkan 2 Variabel lainnya yaitu Compensation, dan System Avaibility masih belum memenuhi harapan pengguna. Hal ini menunjukkan bahwa pengguna masih cukup puas dan menawarkan 2 rekomendasi perbaikan.
Penggunaan Metode FMEA dalam Penilaian Manajemen Risiko Keamanan Sistem Informasi Rumah Sakit
Untuk mengurangi risiko yang terkait dengan suatu organisasi, identifikasi dan pengendalian risiko disebut manajemen risiko. Tujuan manajemen risiko adalah untuk melindungi dan memperkecil setiap kegagalan keamanan sistem informasi perusahaan dari tingkat risiko yang paling tinggi sehingga tidak dapat mencapai tujuan perusahaan. Metode FMEA (Failure Mode and Effect Analysis) adalah salah satu metode yang digunakan dalam penilaian dan pengelolaan risiko. Penelitian ini menganalisa risiko pada sistem informasi suatu industri yang bergerak dibidang kesehatan, yaitu RSU Indah Bagan Batu. RSU Indah Bagan Batu menerapkan sistem informasi yang Bernama SIMRS Khanza. Menentukan tingkat risiko yang ada pada sistem informasi RSU Indah Bagan Batu adalah tujuan dalam penelitian ini, karena SIMRS Khanza harus melindungi data pasien, dokter, obat-obatan, dan staf lainnya dari potensi ancaman. Berdasarkan penilaian risiko menggunakan metode FMEA yang dihitung melalui perkalian severity, occurrence, dan detection maka mendapatkan hasil RPN dengan 34 risiko yang terdapat pada sistem informasi yang digunakan. Dari 34 RPN yang dihasilkan terdapat 5 kategori level RPN yaitu 3 kategori very high dengan rentang 500-504, 5 kategori high dengan rentang 120-180, 6 kategori moderate dengan rentang 84-108, 17 kategori low dengan rentang 20-72 dan 4 kategori very low dengan rentang 8-15.
EVALUATION OF IT GOVERNANCE BASED ON SPBE USING COBIT 2019 AND ISO/IEC 38500:2015
SPBE is a mandatory IT Governance framework implemented by all government agencies in Indonesia. Since its implementation in 2018, the national average maturity level remains very low, with the main obstacle being in the fundamental domain of IT Governance, as identified during the 2022 evaluations. An evaluation was conducted on government agencies facing similar challenges using COBIT 2019 as the framework, providing the best practices and widely used standards for IT Governance. This was combined with the principles of ISO/IEC 38500:2015, an international standard for IT Governance. Maturity level measurements were taken to assess the current conditions of the agencies and provide improvement recommendations linked to indicators in the SPBE maturity level evaluation guidelines. The improvement recommendations provided were able to enhance maturity levels holistically, not only in the IT Governance domain but across the entire management processes and product services of the agencies, aiming to achieve sustainable benefits and objectives.
Design of Cybersecurity Maturity Assessment Framework Using NIST CSF v1.1 and CIS Controls v8
Cybersecurity threats are constantly evolving, making it crucial for organizations to maintain a robust and maturing cybersecurity posture. According to the 2022 Annual Report of the Honeynet Project of the National Cyber and Crypto Agency (BSSN), there were 370,022,283 cyber attacks against Indonesia. Â One of the strategies that can be implemented is to conduct a cybersecurity maturity assessment to determine the organization's current level of cybersecurity implementation. This paper proposes a design for a cybersecurity maturity assessment framework leveraging two established standards: the National Institute of Standards and Technology (NIST) Cybersecurity Framework (CSF) v1.1 and the Center for Internet Security (CIS) Controls v8. The proposed framework utilizes a mapping between the NIST CSF v.1.1 subcategories and the CIS Controls v8 subcontrols, enabling a comprehensive assessment of an organization's cybersecurity maturity. The assessment methodology focuses on evaluating the implementation and effectiveness of controls aligned with each NIST CSF function. This approach allows organizations to identify strengths and weaknesses in their cybersecurity posture and prioritize areas for improvement. This research developed a mapping between the NIST CSF framework and CIS Controls v8. The mapping aligns 23 integrated cybersecurity categories from NIST CSF (including 64 subcategories out of a possible 108) with 124 subcontrols from CIS Controls v8 (out of a total 153). This combined framework serves as a tool to help organizations improve their cybersecurity maturity and capabilities.
Analisis Kepuasan Pengguna Akhir Aplikasi Mytelkomsel Menggunakan Metode End User Computing Satisfaction (EUCS)
Aplikasi MyTelkomsel merupakan layanan yang diciptakan Telkomsel berbentuk aplikasi sehingga memberikan kemudahan kepada pengguna dalam mengelola akun dan mengakses layanan menggunakan smartphone. Tujuan penelitian ini adalah untuk menilai pengaruh variabel isi, keakuratan, bentuk, kemudahan pengguna, dan ketepatan waktu terhadap user satisfaction (kepuasan pengguna) aplikasi Mytelkomsel, dengan harapan hasilnya dapat meningkatkan user satisfaction di masa mendatang. Penelitian ini menggunakan metode End User Computing Satisfaction (EUCS) dengan lima variabel bebas : isi, keakuratan, bentuk, kemudahan pengguna, ketepatan waktu, serta satu variabel terikat user satisfaction. untuk proses pengumpulan data sebagai bahan penelitian maka dilakukan penyebaran kusioner secara online kepada pengguna aktif aplikasi Mytelkomsel versi terbaru dan data diolah menggunakan perangkat lunak SPSS 26. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dari uji T parsial, setiap dari lima variabel, yaitu Variabel isi, keakuratan, bentuk, kemudahan pengguna, ketepatan waktu, menunjukkan pengaruh yang significant terhadap user satisfaction, sehingga hipotesis H1, H2, H3, H4, dan H5 dapat diterima. Hasil uji F juga mengindikasikan bahwa secara bersama-sama, Isi, keakuratan, bentuk, kemudahan pengguna, ketepatan waktu mempengaruhi user satisfaction aplikasi Mytelkomsel, sehingga H6 diterima. Variabel independen yang paling dominan memengaruhi user satisfaction adalah Format sebab memiliki hasil koefisien regresi tertinggi pada analisa regresi linier berganda.
DETEKSI PLAGIAT TESIS BERBAHASA INDONESIA MENGGUNAKAN METODE COSINE SIMILARITY
This research aims to test the performance of the Cosine Similarity method in comparison with the Jaccard Similarity method and to obtain the percentage of similarity. Sample data is obtained from students' data at Budi Luhur campus. The test model will be evaluated by comparing several original theses with documents containing plagiarism. The original documents are processed using Natural Language Processing (NLP) methods. One important NLP method is the Jaro Winkler method, which focuses on spelling correction. Subsequently, text mining algorithms are applied for text processing. The results showed that the Cosine Similarity method achieved high accuracy, at 96.63%, demonstrating its ability to classify documents well as plagiarism or not. The use of Jaccard Similarity shows low accuracy, around 50.5%, but provides an overview of potential improvements or updates to the model to improve performance. Keywords - Cosine Similarity, Jaccard Similarity Thesis Classification, Threshold, NLP
Pengembangan Sistem Informasi Pariwisata Kabupaten Toraja Utara Menggunakan User Centered Design dan WebQual 4.0
Permasalahan yang dihadapi pariwisata Kabupaten Toraja Utara yaitu kurangnya informasi yang memadai mengenai objek wisata, belum adanya sistem yang memberikan informasi pariwisata secara menyeluruh tentang objek wisata, penyebaran informasi masih bergantung pada metode tradisional yakni dari mulut ke mulut sehingga informasi mengenai tempat wisata masih belum tersebar secara luas. Â Untuk mengatasi permasalahan tersebut, diperlukan sistem yang dapat mengelola informasi objek wisata serta menyediakan informasi yang lengkap dan mudah diakses. Penelitian ini mengembangkan sistem informasi pariwisata Kabupaten Toraja Utara menggunakan metode User Centered Design (UCD) dan WebQual 4.0. Salah satu tujuan utama pengembangan sistem informasi pariwisata di Kabupaten Toraja Utara adalah sebagai alat bantu dalam menyampaikan informasi mengenai kawasan wisata yang tersedia di daerah tersebut kepada para wisatawan, dengan tujuan membantu administrasi daerah dalam mengoptimalkan sektor pariwisatanya. Penelitian ini juga bertujuan untuk mengevaluasi sistem informasi pariwisata yang telah di kembangkan menggunakan Webqual 4.0. Dari hasil evaluasi sistem informasi pariwisata menggunakan WebQual 4.0, ditemukan bahwa nilai Usability Quality mencapai 85.60%, Information Quality sebesar 85.24%, dan Interaction Quality sebesar 82.35%, dengan kategori 'Baik' pada setiap variabel. Penilaian tinggi pada Usability Quality menandakan antarmuka sistem memberikan pengalaman pengguna yang baik dan mudah digunakan. Sementara itu, Information Â Â Â Quality yang tinggi menunjukan bahwa informasi yang disajikan dalam sistem mudah dipahami, akurat, dan relevan. Nilai tinggi pada Interaction Quality menandakan bahwa sistem memberikan pengalaman interaksi yang memuaskan bagi pengguna. Dari hasil tersebut dapat diambil kesimpulan bahwa pengembangan Sistem informasi pariwisata di Kabupaten Toraja Utara telah terbukti sebagai alat yang efektif dalam menyampaikan informasi tentang kawasan wisata kepada para wisatawan dan juga membantu administrasi daerah dalam mengoptimalkan sektor pariwisatanya.
Pengaruh E-service Quality terhadap Customer Satisfaction dan Customer Loyalty pada Aplikasi Transportasi Online maxim
maxim adalah perusahaan transportasi berbasis teknologi yang menggunakan aplikasi online sebagai sarana utama. Sebagai salah satu perusahaan taksi terbesar ketiga di Rusia, maxim telah memperluas operasinya di Indonesia sejak 2018, menyediakan layanan transportasi online termasuk taksi, ojek, dan mobil. Respons terhadap layanan maxim bervariasi, dianggap sebagai solusi untuk kebutuhan transportasi umum terutama di daerah-daerah terpencil. Penelitian dilakukan untuk memberikan dampak Kualitas Layanan Elektronik terhadap Tingkat Kepuasan dan Kesetiaan Pelanggan terhadap aplikasi Maxim yang telah disimpan. Pendekatan penelitian ini bersifat kuantitatif dengan pengambilan sampel secara purposive dari 100 pengguna aplikasi Gojek di Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau. Hasil analisis menunjukkan bahwa Kualitas Layanan Elektronik mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap Kepuasan Pelanggan, namun tidak berpengaruh secara signifikan terhadap Kesetiaan Pelanggan. Sementara itu, Kepuasan Pelanggan berdampak pada Kesetiaan Pelanggan, dengan Kepuasan Pelanggan sebagai mediator antara Kualitas Layanan Elektronik dan Kesetiaan Pelanggan. . Disarankan penelitian selanjutnya mempertimbangkan variabel dependen lainnya dan memasukkan variabel-variabel yang lebih luas terkait kualitas layanan elektronik untuk pemahaman yang lebih mendalam
Pemodelan Estimasi Kelulusan Mahasiswa Berbasis Data Akademik Melalui Regresi Linier Berganda
Intisari -Â Penggunaan data akademis mahasiswa telah dimanfaatkan untuk menghasilkan informasi berharga yang mendukung pengelolaan dan pemantauan durasi pendidikan mahasiswa di program studi sistem informasi. Melalui aplikasi metode regresi linier berganda, telah dikembangkan sebuah model persamaan Y yang berfungsi untuk memperkirakan waktu kelulusan mahasiswa, yang juga didukung oleh pembuatan prototipe. Analisis yang dilaksanakan menggunakan sembilan variabel independen—yaitu SKS1, SKS2, SKS3, SKS4, IPS1, IPS2, IPS3, IPS4, dan jumlah mata kuliah yang diulang—untuk mahasiswa angkatan 2019 hingga 2023 menghasilkan formula: Y = 13.49 + 0.099X1 - 0.068X2 + 0.025X3 - 0.059X4 - 0.585X5 - 0.443X6 - 0.155X7 - 0.368X8 - 0.082X9. Formula ini menunjukkan tingkat kesalahan model berdasarkan Mean Squared Error (MSE) dan Root Mean Squared Error (RMSE) sebesar 0.1166 dan 0.3415, berturut-turut. Prototipe yang dikembangkan menggunakan PHP, dengan Sublime Text sebagai editor teks dan XAMPP sebagai server lokal, memperlihatkan potensi besar dalam mendukung proses pemantauan durasi studi mahasiswa jika terintegrasi dan didukung sepenuhnya oleh manajemen. Â Kata kunci: penambangan data, regresi linier berganda, prediksi, pemantauan, durasi pendidikan
PENGEMBANGAN KNOWLEDGE MANAGEMENT SYSTEM UNTUK PENINGKATAN PEMAHAMAN PEGAWAI DI BADAN PERENCANAAN DAN PEMBANGUNAN DAERAH KOTA MEDAN
Pengetahuan adalah aset berharga yang harus diperlakukan dengan baik disetiap lembaga atau organisasi. Untuk membantu proses kerjanya dalam meningkatkan pemahaman serta rencana dan perumusan kebijakan, Badan Perencanaan dan Pembangunan Daerah (BAPPEDA) Kota Medan membutuhkan transfer pengetahuan yang efektif. Tujuan dari penelitian ini ialah untuk mengembangkan sebuah Knowledge Management System (KMS) berbasis website guna membantu pengelolaan, penyimpanan, penyebarluasan, dan identifikasi sumber daya pengetahuan pada BAPPEDA Kota Medan. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah waterfall dengan tahapan penelitian berupa analisis, desain, pengkodean, pengujian dan pemeliharaan dengan menggunakan kerangka kerja Laravel dan bahasa pemrograman HTML, PHP, dan MySQL untuk manajemen server database. Pengujian dilakukan menggunakan metode Black Box Texting yang mengkonfirmasi bahwa sistem beroperasi sesuai dengan tujuan yang dimaksudkan. KMS yang dikembangkan berhasil mengelola, menyimpan, menyebarluaskan, dan mengidentifikasi pengetahuan secara terpusat dalam bentuk digital untuk memudahkan pegawai mengakses dan berbagi pengetahuan guna meningkatkan pemahaman pegawai serta mendukung perumusan kebijakan dan rencana pembangunan daerah.
PREDIKSI NILAI PENGADAAN BARANG DAN JASA PADA SEBUAH PERUSAHAAN PARIWISATA MENGGUNAKAN METODE ARIMA DAN FUZZY TIME SERIES
PT XYZ does not have a tested evaluation metric to measure the accuracy of procurement prediction models. This research aims to find a suitable metric by comparing two methods: Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) and Fuzzy Time Series (FTS). Both methods were chosen based on the ability of ARIMA to handle time patterns and trends, and the flexibility of FTS in dealing with uncertainty in procurement values. The research uses Root Mean Squared Error (RMSE) values to measure prediction accuracy. The ARIMA implementation analyzes historical data to forecast patterns, while FTS accommodates fluctuations and uncertainties, allowing for more adaptive and accurate predictions. The analysis results show that the ARIMA model has an AIC value of 3953.57 and a residual value of 3351745.26, while FTS has a residual of -224.79. The RMSE evaluation shows the ARIMA value of 3351745.30 and FTS of 224793895.00. The predicted value of ARIMA is 440,326,255, while FTS is 668,471,895. Based on these results, FTS shows superior prediction accuracy compared to ARIMA. FTS is recommended to be implemented at PT XYZ due to its ability to effectively manage uncertainty and fluctuations in procurement values, enabling more accurate strategic decisions. Further research is needed to understand the factors that influence the performance difference between these two methods.
Sistem Notifikasi dan Kontrolling Smart Home Berbasis Internet of Things
Kehidupan modern seringkali menghadirkan tantangan keamanan, baik di perkampungan maupun lingkungan yang ramai dan padat penduduk. Dikutip dari Databoks Data Publish, Polisi melaporkan ada 137.419 kasus kejahatan selama periode Januari-April 2023. Jumlahnya meningkat 30,7% dibandingkan Januari-april tahun lalu berjumlah 105.133. Mayoritas kejahatan yang terjadi pada waktu malam hari pada pukul 18.00-21.59, sebanyak 15.703 kasus. Setara 11,42% dari total kasus kejahatan di Indonesia pada Januari-April 2023. Dengan meningkatnya jumlah kejahatan, perlunya solusi keamanan yang efektif dan canggih semakin mendesak. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem keamanan pintu rumah yang memanfaatkan teknologi Internet of Things (IoT) dengan menggunakan mikrokontroler ESP32, Solenoid, buzzer, dan Relay. Sistem ini memungkinkan pengawasan dan pengendalian pintu rumah secara real-time dari jarak jauh melalui web dan notifikasi WhatsApp. Pengujian sistem dilakukan dalam dua tahapan, yaitu fungsi kontrol jarak jauh dan respons sistem terhadap perubahan status pintu yang dilakukan sebanyak 6 kali pengujian dengan 4 device dan jarak yang berbeda. Hasil pengujian menunjukkan bahwa prototype sistem ini berfungsi dengan baik, bahkan dalam kondisi jaringan yang berbeda dan jarak pantauan yang jauh. Dibuktikan dengan hasil uji coba sistem diperangkat berbeda dengan jarak pantauan 60cm; 3m; 2km; 21km dan 126km. Evaluasi menunjukkan tingkat keberhasilan notifikasi, waktu respons, dan keandalan sistem kontrol. Temuan ini memberikan wawasan berharga bagi pengembangan sistem keamanan pintu rumah berbasis IoT yang lebih efisien dan responsif. Dengan adanya solusi ini, diharapkan dapat meningkatkan keamanan rumah secara efektif sekarang dan masa mendatang.
Klasifikasi Tulang Tengkorak Berdasarkan Jenis Kelamin dalam Antropologi Forensik Menggunakan Metode Support Vector Machine
Classification of skull bones by sex is part of human biological profile identification in forensic anthropology that aims to determine whether the skeleton belongs to a male or female. The most popular method for determining sex from bones is DNA analysis. However, under some conditions such as burnt, damaged, or very dry skeletal remains, DNA analysis cannot provide accurate results. So forensic anthropology is developing by utilizing the help of machine learning technology. This research shows the performance of Support Vector Machine in classifying skull bones based on gender. The skull parameter data used is data collected by Dr. William Howells from craniometric measurements consisting of male and female data with a total of 2524 data and 82 features, namely bizygomatic breadth, glabello-occipital lenght and others. In building the skull bone classification model, the Support Vector Machine kernels used are linear, RBF, and polynomial. Based on the test results, the best accuracy was obtained in each kernel function, namely the linear kernel obtained the best accuracy of 88.14% with C = 2. For the RBF kernel, the best accuracy was 91.30% at C = 2, γ = 'auto'. For the polynomial kernel, the best accuracy was 88.14% at C = 1 and 2, γ = 1 and 2, d = 1. The evaluation results show that the Support Vector Machine model with the RBF kernel has proven to be the optimal choice in skull bone classification compared to other kernels, based on accuracy, precision, recall, and CrossValidation measurements reaching values above 90%. These results indicate that the skull bone classification model based on gender using Support Vector Machine is recommended in forensic anthropology.
Sentimen Analisis Pada Ulasan Aplikasi Ajaib Di Google Play Store Dengan Algoritma Support Vector Machine
Perkembangan aplikasi mobile di bidang keuangan telah memberikan kemudahan dalam berinvestasi. Salah satu aplikasi yang bisa melakukan investasi adalah aplikasi Ajaib. Dalam menggunakan aplikasi, Anda dapat melihat rating dan review yang diberikan oleh pengguna di platform Google Play Store. Ulasan pengguna pada Aplikasi Ajaib memberikan gambaran penting bagi calon pengguna dalam memahami kualitas dan kepuasan pengguna. Namun, banyaknya tinjauan membuat analisis manual menjadi sulit dan tidak efisien. Oleh karena itu diperlukan suatu teknik klasifikasi review yang memanfaatkan algoritma Support Vector Machine (SVM). Implementasinya dilakukan melalui bahasa pemrograman Python. Teknik Support Vector Machine menunjukkan akurasi luar biasa dalam menangani data berdimensi tinggi dan data tidak seimbang. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memfasilitasi kemajuan Aplikasi Ajaib dengan memanfaatkan umpan balik yang diberikan, mengatasi keluhan pelanggan, dan meningkatkan pengalaman pengguna secara keseluruhan. Data yang digunakan diambil dari review aplikasi sebanyak 5000 data dengan rating yang bervariasi pada bulan Januari hingga Oktober 2023. Berdasarkan hasil penelitian diperoleh akurasi sebesar 87,57%. Pada kelas positif diperoleh presisi 93%, recall 97%, dan skor f-1 95%. Sedangkan kelas netral memperoleh presisi sebesar 75%, recall 53%, dan skor f-1 sebesar 62%. Serta pada kelas negatif mendapatkan presisi sebesar 75%, recall sebesar 87%, dan skor f-1 sebesar 80%.
Komparasi Algoritma Naïve Bayes dan Support Vector Machine (SVM) pada Analisis Sentimen Capcut
Capcut adalah platform pengeditan video yang dapat digunakan pada smartphone Android, PC, dan browser. Dengan fitur-fiturnya yang inovatif dan kreatif, Capcut terus berupaya untuk meningkatkan kualitas layanannya melalui update berkala. Namun, setiap perubahan tidak selalu sesuai dengan apa yang diharapkan semua pengguna. Ini mengakibatkan berbagai perspektif dan pengalaman dengan aplikasi Capcut, yang tercermin dalam ulasan pengguna di Play Store. Salah satu langkah penting untuk memahami persepsi dan pengalaman pengguna dengan Capcut adalah melaksanakan analisa sentimen. Pada analisis ini melakukan komparasi algortima naïve bayes dan SVM dengan menerapkan optimasi SMOTE. Hasil komparasi pada algoritma naïve bayes mempunyai akurasi 81% dan algoritma SVM mempunyai akurasi 86%, yang menunjukkan bahwa kedua algortima memiliki senimen positif yang lebih baik daripada sebelum menggunakan SMOTE. Disimpulkan dari kedua algoritma bahwa model Support Vector Machine (SVM) terbukti algoritma terbaik. Hasil visualisasi wordcloud sentimen positif mengacu pada kepuasan pengguna dan fitur yang disukai, sedangkan hasil visualisasi wordcloud negatif mengacu pada ketidaknyamanan pengguna dalam melakukan proses pengeditan video.
SISTEM MONITORING PERKEMBANGAN SISWA DI SEKOLAH DASAR MENGGUNAKAN METODE PEER COMPARISON BERBASIS WEBSITE
Dalam era kemajuan teknologi informasi, pengembangan sistem informasi menjadi esensial, terutama dalam mendukung efisiensi dan efektivitas di bidang pendidikan. Artikel ini memperkenalkan sebuah sistem monitoring perkembangan siswa di sekolah dasar menggunakan metode peer comparison berbasis website. Cara kerja dari peer comparison adalah mengidentifikasi kriteria perbandingan, mengidentifikasi subjek perbandingan dan hasil akhir Â perbandingan. Permasalahan utama yang diidentifikasi adalah penggunaan raport dalam proses monitoring siswa, yang dapat mengakibatkan risiko kehilangan data dan ketidakakuratan dalam penilaian perkembangan siswa. Melalui tahap identifikasi masalah, pengumpulan data, perencanaan sistem, implementasi, dan pengujian, sistem ini dikembangkan menggunakan metode Rapid Application Development (RAD). Langkah-langkah metode RAD termasuk requirement planning, RAD design workshop, dan implementasi.
Analisis Kualitas Sistem SLIMS Terhadap Kepuasan Mahasiswa Dengan Metode E-Servqual dan Importance Performance Analysis
SLIMS at the XYZ University library has been built since 2014 and began to be implemented in 2018 and has been running until now. During implementation there were several problems, including incomplete book collections, this caused students to prefer choosing books manually. Apart from that, sometimes there are still some problems that occur when processing the data used. Many users still don't understand how to use SLIMS. This research aims to measure the level of user satisfaction and provide suggestions for improving the SLIMS system. The method used in this research is E-Servqual which has 5 variables in this method and the Importance Performance Analysis method is used to compare user assessments of the level of importance of service quality. The data obtained from this research was distributing questionnaires to a sample of 100 respondents. Data processing was carried out using the SMART-PLS 4 tool. The analysis results obtained for the level of user satisfaction were 3 variables that were significant and influenced user satisfaction, namely the Empathy, Responsiveness and Tangible variables. Meanwhile, the other 2 variables, namely Assurance and Reliability, do not have a significant relationship with user satisfaction. This shows that students are still quite satisfied and a science analysis was carried out on 4 quadrants to evaluate service factor based on the level of user satisfaction
Deteksi Kepribadian Melalui Margin Pada Tulisan Tangan Menggunakan Random Forest
Intisari – Karakter atau kepribadian seseorang merujuk pada kumpulan sifat, perilaku, sikap, dan pola pikir yang membentuk identitas unik individu tersebut. Grafologi padatulisan tangan merupakan teknik menilai kepribadian seseorang dilihat dari berbagai aspek goresan tangan seperti tulisan tangan, tanda tangan ataupun gambar. Margin merupakan salah satu aspek dalam tulisan tangan yang sering digunakan oleh para peneliti dalam emmbaca kepribadian Dalam grafologi, margin yang terbentuk pada tulisan tangan menunjukkan cara pandang penulis terhadap masa lalu dan masa depan seseorang. Margin diukur dengan mengetahui jarak tepi kertas dan permulaan tulisan. Tidak banyak orang yang dapat menilai kepribadian melalui ukuran margin. Penelitian ini mengusulkan teknik visi komputer dalam deteksi tipe margin. Metode penelitian yang dilakukan dibagi dalam empat tahapan yaitu: pre-processing, ekstraksi fitur, klasifikasi dan evaluasi. Dataset yang digunakan adalah IAM handwriting dataset yang berjumlah 100 dataset dengan 25 citra pada tiap kelas. Ekstraksi fitur geometri digunakan untuk mengukur posisi tepi kertas dengan awal tulisan yang didapat dari pembuatan bounding box tiap baris tulisan. Klasifikasi yang digunakan adalah random forest. Adapun jenis margin yang dideteksi dikelompokkan dalam empat kelas yaitu lebar, sempit, melebar dan menyempit. Hasil klasifikasi memberikan akurasi sebesar 95%. Â Kata Kunci – tulisan_tangan, kepribadian, visi_komputer, geometri, random_ forest
Optimasi Algoritma Support Vector Machine (SVM) Dengan Menggunakan Feature Selection Gain Ratio Untuk Analisis Sentimen
The ease of internet access has had a positive impact on the increase in the number of social media users in Indonesia. One of the most widely used applications is X or Twitter. Users often upload posts that contain opinions or sentiments, which trigger debates and discussions. This is interesting to analyze as a study of sentiments or opinions that are trending in society. For this analysis, algorithms such as Support Vector Machine (SVM) are required, which are often used for sentiment analysis. However, SVM lacks in accuracy due to the large number of similar words in the dataset. Words related to sentiment analysis usually have large dimensions, so feature selection is needed to improve SVM performance. This research aims to optimize SVM accuracy by using Feature Selection Gain Ratio. The object of research is a dataset related to the 2017 DKI elections from GitHub. The results showed an increase in SVM accuracy with Feature Selection Gain Ratio. With threshold weight gain ratio > 0.0001 (1732 features), accuracy increases from 61.63% to 71.51%. For threshold weights > 0.002 (518 features), the accuracy increased from 61.63% to 62.79%. Feature selection with Feature Selection Gain Ratio gain ratio produces better accuracy than gain ratio, namely 56.40% with gain ratio and 71.51% with gain ratio for weights > 0.0001. The implications of these findings show that the use of Feature Selection Gain Ratio can improve the accuracy of SVM in sentiment analysis. Social media practitioners can utilize this technique to gain more accurate insights from user data. Further research can focus on developing sentiment analysis algorithms with more sophisticated feature selection techniques for various applications on social media platforms.
Rancang Bangun Sistem Realtime Notification Progress to Customer Berbasis Website
PT Agung Automall SM. Amin Pekanbaru is a branch of PT Agung Automall, a company operating in the automotive sector. PT Agung Automall SM. Amin, there are several divisions of work, one of which is the Body & Paint (BP) division. Problems that arise in the Body & Paint (BP) division is that the current system in Body & Paint (BP) is less effective, it's because customers have difficulty knowing the progress of their cars. Customers are required to ask the service advisor to find out the progress of their car service. However, with a work system like this, human error often occurs, such as service advisors forgetting/being late in providing information on customer car service progress to customers. Therefore, a system is needed that can provide WhatsApp notifications of customer car service progress. This system uses the WhatsApp API to send notifications to customers. The design stages of this system use the prototype development method. This research produces a Website-based Realtime Notification Progress System that can be used by customers to see the progress of their car. Testing of this system was carried out using black box testing and showed that the system was running well.
KLASIFIKASI KUALITAS PERMUKAAN JALAN RAYA MENGGUNAKAN METODE CNN BERBASIS ARSITEKTUR XCEPTION
Jalan raya merupakan prasarana utama untuk transportasi darat, semakin baik kondisi suatu jalan raya semakin baik pula kecepatan dan keselamatan pengendara yang melintas. Oleh karena hal tersebut pengawasan dan perawatan kondisi permukaan jalan sangat penting dilakukan. Pengecekan kualitas jalan raya umumnya dilakukan secara manual, cara ini memakan waktu dan tenaga yang cukup besar. Oleh karena itu, dikembangkan sistem "Klasifikasi Kualitas Perukaan Jalan Raya Menggunakan Metode CNN Berbasi Aristektur Xception” sebagai salah satu alternatif untuk melakukan pengecekan kualitias permukaan jalan raya. Metode ini menggunakan deep learning CNN dengan arsitektur transfer learning Xception, pemilihan Xception dipilih karena mempunyai arsitektur yang kompleks namun efisien dalam penggunaan waktunya dan memiliki akurasi yang tinggi untuk melakukan klasifikasi gambar, menghasilkan model akurat dengan waktu pelatihan singkat. Model dibuat menggunakan dataset dengan pembagian 4 kelas berdasarkan pada tingkat kerusakan yang rilis oleh Kementrian PUPR. Hasil pengujian tertinggi menunjukkan akurasi model 90,11% dan 90% untuk pengujian.
PENGKLASTERAN DAN SEGMENTASI KARAKTERISTIK DONATUR SEDEKAH DARING DENGAN TEKNIK PENAMBANGAN DATA
Dalam era kemajuan filantropi dan platform digital yang semakin berkembang, PPPA Daarul Qur’an aktif dalam mengumpulkan dana amal online, terutama zakat, sedekah, dan wakaf (ziswaf). Selain itu, mereka juga terlibat dalam program dakwah dan sosial, dengan fokus pada pembangunan masyarakat melalui tahfizhul Qur'an, beasiswa, bantuan kemanusiaan, dan kesehatan. Tantangan utama yang dihadapi adalah kesulitan dalam menentukan profil donatur potensial dan menyasar program ziswaf dengan tepat. Dalam penelitian ini, segmentasi data donatur dilakukan menggunakan algoritma Fuzzy C-Means (FCM) dan DBSCAN. FCM digunakan untuk mengelompokkan data berdasarkan kesamaan dengan pusat cluster, sementara DBSCAN mengidentifikasi kelompok berdasarkan kepadatan spasial. Kedua metode ini diharapkan menghasilkan clustering data yang lebih baik. Validasi SSE, Calinski-Harabasz Index (CH), Silhouette Coefficient, dan Davies Bouldin Index (DBI) digunakan untuk memperoleh nilai K optimal.Variabel LRFM digunakan untuk menggambarkan perilaku donatur selama berdonasi. Evaluasi menunjukkan SSE FCM: 4563140439.7347, CHI: 0.3128562606910544, SS: 0.08061440564597909, dan DBI: 9.910899528742423. Evaluasi DBSCAN menunjukkan CHI: 3237127.1389106703, SS: 0.8479515063332151, dan DBI: 2.1939426200975047. DBSCAN tampak memberikan hasil klasterisasi yang lebih baik, dengan pemisahan dan homogenitas klaster yang lebih baik dibandingkan FCM.
RANCANG BANGUN APLIKASI SISTEM INFORMASI SEMINAR PRAKTISI POLBENG BERBASIS WEB MENGGUNAKAN METODE EXTREME PROGRAMMING
A practitioner seminar is an event where professionals in a specific field share their experiences and skills. The implementation of the Extreme Programming method in creating an Information System for Practitioner Seminars at Politeknik Negeri Bengkalis can be done effectively. Currently, the management of seminar data at Politeknik Negeri Bengkalis is still manual, including participant registration, attendance, and certificates. The current system results in poor data storage and the manual one-by-one distribution of seminar certificates to participants. This research aims to design and develop a system that will facilitate the management of seminar participant data. The system applied in this research is titled "Design and Development of a Web-Based Information System for Practitioner Seminars at Polbeng Using the Extreme Programming Method." The author hopes that this system will help manage practitioner seminar data efficiently and simplify data retrieval when needed. This system includes features such as participant data management, seminar registration, event scheduling, and participant certificates.
Pengembangan Sistem Deployment Deteksi untuk Kista Ginjal pada Citra Ct Scan dengan Metode Yolo
Kidney cysts are a medical condition characterized by the formation of fluid-filled sacs on the kidneys, where CT scan image analysis is crucial for diagnosis and management. This study aims to develop a YOLOv5-based object detection model to identify kidney cysts in CT scan images. The research methodology involved training the model with a public dataset from Kaggle and validating it using private clinical data, with manual annotation conducted by a radiographer to ensure data accuracy. The results indicate that the YOLOv5 model achieved high performance with a Mean Average Precision (mAP) of 99.3%, a precision of 97.4%, and a recall of 99.1%. The model was successfully integrated into a Flask-based application, facilitating real-time kidney cyst detection in clinical practice. Consequently, this study demonstrates that the use of YOLOv5 can effectively support medical diagnosis, enhancing the accuracy and speed of kidney cyst detection, and offering a practical and innovative diagnostic tool for healthcare professionals. These findings open up opportunities for applying similar deep learning technologies to other medical conditions, significantly contributing to technological advancements in healthcare.
Pengaruh Image Enhancement Contrast Stretching dalam Klasifikasi CT-Scan Tumor Ginjal menggunakan Deep Learning
Kidney tumors are the third most common after prostate and bladder tumors, accounting for around 208,500 cases (2%) of all cancer cases globally. Renal Cell Carcinoma constitutes 85% of these cases, transitional cell cancer 12%, and other types 2%. In Indonesia, the incidence is 3 per 100,000 people, with a male-to-female ratio of 3.2:1. Ultrasound, CT scans, and MRI are used to detect, diagnose, and assess kidney tumors, with CT scans being crucial for evaluating complex lesions, both cystic and solid. This study uses the Image Enhancement Contrast Stretching technique to improve CT-Scan image quality for deep learning classification using the EfficientNet-B0 architecture. The dataset is split into training, validation, and testing sets in an 80:20 ratio. Hyperparameters include Adamax and RAdam optimizers with learning rates of 0.01, 0.001, and 0.0001. The highest performance was achieved using the Image Enhancement Contrast Stretching technique with the RAdam optimizer and a learning rate of 0.01, resulting in 100% accuracy, precision, recall, and F1-score. For the original dataset using the Adamax optimizer with a 0.01 learning rate, the highest performance was 99.12% accuracy, 98.28% precision, 100% recall, and 99.13% F1-score. This technique significantly enhances the performance of kidney tumor classification models.
Pengaruh Contrast Limited Adaptive Histogram Equlization dalam Klasifikasi CT-Scan Tumor Ginjal menggunakan Deep Learning
The human excretory system, comprising the kidneys, ureters, and bladder, plays a crucial role in maintaining overall body health by filtering blood and eliminating waste products, including water and toxins. However, kidneys are susceptible to various diseases, such as kidney tumors, which present a significant global health challenge, with over 430,000 new cases reported in 2020. This research focuses on using CT-scan imaging techniques to analyze and assess kidney tumors. The study employs the Image Enhancement Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE) method to enhance the quality of Kidney Tumor CT-Scan images for deep learning classification using the MobileNetV2 Architecture. The dataset, consisting of 4,560 images, is divided into training, validation, and testing sets in an 80:20 ratio. Applying CLAHE with a clip limit of 20 and an 8x8 tile grid significantly improves evaluation metrics compared to non-CLAHE datasets, achieving an impressive f1-score of 99.56% and accuracy of 99.56%. This improvement is achieved using the Adam optimizer with a learning rate of 0.01. These findings underscore the efficacy of CLAHE in enhancing the model's performance in kidney tumor classification. They are particularly valuable for radiologists as they enhance diagnostic accuracy and efficiency, potentially reducing diagnostic errors and improving patient outcomes.
Post-COVID-19 Software Development Life Cycle Method Analysis: A Literature Review
The evolution of Software Development Life Cycle (SDLC) methods post-COVID-19 has been critical in navigating the changing landscape of software development practices. This study conducted a comprehensive literature review to explain the adaptation and innovation of SDLC methods after the pandemic. It explores the importance of SDLC in information systems development and its role in promoting transparency, quality, and risk management. Leveraging a systematic literature review methodology, this study analyzes a series of studies published from 2021 to 2024, with a focus on SDLC models commonly used post-COVID-19. Despite potential bias in the selection of literature and limitations in time coverage, this study provides valuable insights into the most widely used uses of agile and scrum methodologies in various sectors, including business, education, government, finance, health, employment, and the food industry. This study underscores the importance of understanding the post-pandemic SDLC method landscape and its implications for software development practices. These findings are important for practitioners and researchers looking to navigate the dynamic environment of software development following the COVID-19 pandemic.
Prediksi Harga Bitcoin Menggunakan Algoritma Long Short Term Memory (LSTM)
Cryptocurrency is a digital currency made from sequence code or called blockchain, one of the cryptocurrencies is bitcoin. Prediction is a process that projects or imagines what might happen in the future based on data in the past or factors that influence the current situation. Bitcoin price prediction uses a deep learning approach with the Long Short Term Memory method. Long Short-Term Memory is a type of model from the Recurrent Neural Network (RNN) algorithm, a method designed to process data and can overcome the problem of price movements that have long-term dependencies that cannot be handled by traditional RNN models, the LSTM model has the ability “Remembers” information over long periods of time, so as to recognize patterns and trends. In this study, the prediction period used a dataset from 12 December 2020 to 14 April 2024. The evaluation results for the RMSE method for train data were 17318.40 and for test data were 27921.84 and for the MAPE method for train data it was 3.24% and for test data it was 3.24%. 5.36%. This shows that the RMSE and MAPE values in the data train are relatively small because they are vulnerable to the bitcoin price being too wide.
Penerapan Algoritma Cerdas Bidirectional Encoder Refresentations From Transformers Dalam Menganalisis Opini Publik Terhadap Produk Yang Mengalami Boikot
Social media, particularly Instagram, has become a primary platform for expressing opinions and participating in public discussions on various social, economic, and political issues. One of the prominent issues on social media is product boycotting. Boycotting a product can significantly impact the brand's image and sales. Famous brands such as McDonald’s, KFC, Starbucks, Burger King, and Pizza Hut are the main targets in boycott actions. This study uses a dataset of 1,750 comments from Instagram accounts on related products. The data is divided into two labels, positive and negative, based on automatic labeling from transformers and manual labeling. Sentiment analysis results show that McDonald’s has 41.43% positive sentiment and 58.57% negative sentiment, KFC has 85.14% positive and 14.86% negative, Starbucks has 97.71% positive and 2.29% negative, Burger King has 50% positive and negative, and Pizza Hut has 80.57% positive and 19.43% negative. Modeling results using the pre-trained Bidirectional Encoder Representation From Transformers (BERT) from Bert-Base-Uncased show accuracy results for McDonald’s products at 84.14%, KFC products at 95%, Starbucks products at 94.16%, Burger King products at 91.42%, and Pizza Hut products at 93.80%.