Jurnal Sistem Informasi Robotik (JSR) diterbitkan oleh LPPM AMIK Mitra Gama, sejak tahun 2015. JSR adalah jurnal open akses dengan pelibatan mitra bebestari (peer-reviewed). JSR terbit dua kali dalam setahun, Maret dan September. JSR mempublikasikan naskah asli yang memiliki kontribusi kepada state-of-the-art dan aplikasi dari bidang Komputer. Adapun ruang lingkup jurnal JSR adalah: 1. Sistem Pendukung Keputusan (SPK/DSS) 2. Sistem Informasi Geografis (GIS/SIG) 3. Sistem informasi skala enterprise (ERP, EAI, CRM, SCM) 4. Keamanan Sistem Informasi 5. Sistem Informasi Berbasis Web 6. Sistem Berbasis Pengetahuan & Data mining 7. Mobile Computing 8. Multimedia 9. Control 10. Networking JSR menerima kontribusi berupa teori (termasuk teknik baru, konsep dan analisis) dan praktis (termasuk percobaan dan prototipe sistem dan aplikasi baru). Download Template Jurnal disini
DESAIN ARSITEKTUR ENTERPRISE SISTEM ADMINISTRASI PENGAJARAN GURU MENGGUNAKAN TOGAF
Teknologi informasi (TI) adalah bidang yang mempelajari, merancang, mengembangkan, mengimplementasikan, mendukung, dan mengelola sistem berbasis komputer untuk mengolah data menjadi informasi yang bermanfaat. Arsitektur Enterprise (Enterprise Architecture/EA) adalah kerangka kerja yang digunakan organisasi untuk merancang, mengorganisir, dan mengintegrasikan sistem teknologi informasi serta proses bisnis agar selaras dengan tujuan strategis perusahaan. Dengan EA, perusahaan dapat memastikan bahwa investasi TI mendukung kebutuhan bisnis, meningkatkan efisiensi, dan meminimalkan risiko. TOGAF (The Open Group Architecture Framework) adalah kerangka kerja arsitektur enterprise yang dikembangkan oleh The Open Group. Tujuannya adalah membantu organisasi dalam merencanakan, merancang, mengimplementasikan, dan mengelola arsitektur perusahaan secara terstruktur dan efisien sebagai Metode Penelitian. Hasil dari penelitian ini adalah blueprint arsitektur yang komprehensif, yang mencakup desain entitas data, fungsi bisnis, serta aplikasi yang diusulkan. Dengan adanya arsitektur enterprise dengan Togaf agar strategi bisnis, tata Kelola dengan system teknologi informasi, memberikan metodologi sistematis untuk pengembangan arsitektut, serta mengatur struktur data dan aliran informasi.
Hak Cipta (c) 2026 Jaringan Sistem Informasi Robotik-JSR
Analisis Serangan Siber Tahapan Eksploitasi, Persistensi, dan Penghapusan Jejak Dengan Uji Penetrasi Menggunakan DVWA
Keamanan aplikasi web adalah hal yang krusial di tengah meningkatnya serangan siber yang menyasar aplikasi berbasis web. Tidak hanya keamanan aplikasi web namun keamanan sistem tempat aplikasi tersebut berada. Berdasarkan laporan milik Sophos tahun 2024, menunjukkan bahwa kejahatan siber semakin marak dijumpai melibatkan pencurian data. Hal ini menjadi sangat krusial bagi untuk memiliki kesadaran akan pentingnya keamanan siber mengenai bagaimana sebuah serangan dapat dilakukan. Penelitian ini melakukan simulasi serangan siber dari awal sampai akhir secara detil, sesuatu yang biasanya dilakukan vendor siber secara rahasia pada klien mereka. Ini penting bagi tim IT untuk dapat memperbarui solusi keamanan organisasi mereka. Penelitian ini melakukan eksploitasi terhadap Damn Vulnerable Web Application (DVWA) meliputi tahapan reconnaissance, exploitation, privilege escalation, persistence access, payload execution, dan trace removal. Hasil penelitian menunjukkan bahwa serangan siber end-to-end dapat dilakukan secara realistis dengan teknologi terbaru.
SISTEM INFORMASI PETTY CASH INTERAKTIF: PENDEKATAN AGILE SCRUM UNTUK PENINGKATAN AKURASI DAN EFISIENSI DI PT. MOBILKOM TELEKOMINDO
Penelitian Kemajuan teknologi informasi di era digital mendorong perusahaan untuk mengelola keuangannya secara lebih efektif, efisien, dan transparan. PT. Mobilkom Telekomindo yang bergerak di bidang telekomunikasi dan teknologi informasi masih menggunakan metode manual seperti pencatatan berbasis kertas dan spreadsheet, sehingga meningkatkan risiko kesalahan manusia. Keadaan ini menyebabkan berbagai kendala, seperti kesalahan pencatatan, keterlambatan pelaporan, dan kesulitan dalam memantau penggunaan dana secara akurat. Metodologi yang digunakan dalam pengembangan sistem ini adalah Agile Scrum. Pendekatan ini dipilih untuk memastikan adaptasi yang cepat terhadap kebutuhan pengguna (Staf Keuangan) dan menghasilkan fitur-fitur fungsional secara bertahap (iteratif). Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem informasi manajemen kas kecil berbasis Visual Basic .Net dengan basis data MySQL, merancang dan mengimplementasikan sistem informasi manajemen kas kecil yang interaktif dan terkomputerisasi yang diharapkan dapat meningkatkan akurasi pencatatan, efisiensi proses, serta meminimalkan risiko kesalahan dan kehilangan data. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan sistem ini dapat mempercepat proses pencatatan, pengajuan, dan pembukuan penggunaan dana operasional kecil, menyediakan fitur pemantauan saldo secara real-time, dan memudahkan pembuatan laporan pengeluaran. Dengan penerapan sistem ini, departemen akuntansi dapat lebih mudah memantau penggunaan dana, menjaga konsistensi data, dan memperkuat pengendalian internal perusahaan. Sistem informasi manajemen kas kecil yang telah dikembangkan dapat meningkatkan transparansi, efisiensi waktu, dan mendukung kelancaran operasional perusahaan secara keseluruhan. Kata Kunci : Sistem Informasi, Kas Kecil, Visual Basic .Net, MySQL, Manajemen Keuangan , Agile Scrum
Hak Cipta (c) 2025 Jaringan Sistem Informasi Robotik-JSR
Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Dinas Dukcapil Terbaik Dalam Penyelenggaraan Administrasi Kependudukan Menggunakan Metode SAW
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) merupakan alat penting dalam membantu pengambilan keputusan yang lebih efisien dan akurat di berbagai bidang, termasuk dalam penilaian kinerja Dinas Kependudukan dan Pencatatan Sipil. Terciptanya pelayanan yang baik dan nayaman pada Dinas Kependudukan dan Pencatatan Sipil Provinsi Sumatera Barat menjadi perhatian guna terselenggaranya pelayanan yang berkualitas. Namun pada faktanya Dinas Dukcapil Provinsi Sumatera Barat belum sistem dalam penilaian terhadap sistem pelayanan yang ada. Berdasarkan hal tersebut maka tujuan penelitian ini adalah untuk melakukan penilaian terhadap sistem pelayanan pada Dinas Dukcapil dalam penyelenggaraan administrasi kependudukan. Metode yang digunakan dalam proses penilaian mengadopsi kinerja Simple Additive Weighting (SAW) pada konsep SPK. Kinerja SAW mampu menyajikan hasil yang dapat memberikan rekomendasi dalam pengambilan keputusan. Hasil kinerja SAM mampu menyajikan hasil analisa dengan menampilkan alternatif yang diperoleh berdasarkan proses perangkingan. Berdasarkan hasil eksperimen yang dilakukan maka keluaran SAW memberikan tingkat ketepatan analisis dalam penilaian kualitas pelayanan terbaik sebesar 97%. Hasil tersebut cukup membuktikan bahwa kinerja metode SAW memberikan asumsi positif dalam pengambilan keputusan serta dapat berkontribusi aktif dapat menyajikan rekomendasi dalam penilaian terhadap sistem pelayanan pada Dinas Dukcapil.
ANALISIS PENERIMAAN PENGGUNA TERHADAP APLIKASI POLRI SUPER APP MENGGUNAKAN METODE UTAUT
Penelitia$n ini bertu$ju$a$n u$ntu$k menga$na$lisis penerima$a$n ma$sya$ra$ka$t terha$da$p a$plika$si POLRI Su$per A$pp denga$n menggu$na$ka$n pendeka$ta$n U$nified Theory of A$ccepta$nce a$nd U$se of Technology (U$TA$U$T). A$plika$si ini meru$pa$ka$n inova$si la$ya$na$n pu$blik da$ri institu$si kepolisia$n ya$ng mengintegra$sika$n berba$ga$i la$ya$na$n da$la$m sa$tu$ pla$tform. Penelitia$n dila$ku$ka$n di wila$ya$h Menda$lo Da$ra$t, Provinsi Ja$mbi denga$n menggu$na$ka$n metode su$rvei kepa$da$ 100 responden ya$ng tela$h menggu$na$ka$n a$plika$si. Da$ta$ dia$na$lisis menggu$na$ka$n Stru$ctu$ra$l Equ$etion Modeling (SEM) berba$sis Pa$rtia$l Lea$st Squ$a$res (PLS) mela$lu$i Sma$rtPLS. Ha$sil penelitia$n menu$nju$kka$n ba$hwa$ da$ri lima$ hipotesis u$ta$ma$, ha$nya$ du$a$ ya$ng berpenga$ru$h signifika$n, ya$itu$ penga$ru$h sosia$l terha$da$p nia$t perila$ku$ da$n nia$t perila$ku$ terha$da$p perila$ku$ penggu$na$a$n. Sementa$ra$ itu$, ekspekta$si kinerja$, ekspekta$si u$sa$ha$, da$n kondisi pemfa$silita$si tida$k berpenga$ru$h signifika$n terha$da$p nia$t da$n perila$ku$ penggu$na$a$n. Temu$a$n ini menu$nju$kka$n ba$hwa$ fa$ktor sosia$l mema$inka$n pera$n penting da$la$m meningka$tka$n intensi da$n a$dopsi penggu$na$ terha$da$p a$plika$si, seda$ngka$n fa$ktor teknis da$n ketersedia$a$n fa$silita$s belu$m cu$ku$p mendorong penggu$na$a$n a$ktif. Ha$sil ini da$pa$t menja$di la$nda$sa$n u$ntu$k pengemba$ng stra$tegi peningka$ta$n penerima$a$n a$plika$si POLRI Su$per A$pp.
Perancangan Sistem Prediksi Pendapatan BRT Menggunakan Penerapan Hybrid Random Forest dan LSTM
Penelitin ini berfokus pada penerapan pendekatan hybrid machine leaerning yang menggabungkan algoritma Random Forest dan Long Short-Term Memory (LSTM) untuk memprediksi pendapatan Bus Rapid Transit (BRT) berdasarkan pola perilaku pelanggan. Dengan semakin pentingnya manajemen transportasi umum, prediksi pendapatan yang akurat telah menjadi krusial untuk perencanaan operasional dan pembuatan kebijakan. Penelitian ini mengatasi tantangan yang dihadapi oleh Dinas Perhubungan Kota Cirebon dalam mengelola operasi BRT tanpa sistem prediksi pendapatan yang memadai untuk mendukung kebijakan tarif transportasi publik yang berkelanjutan. Menggunakan data operasional dari Januari hingga Desember 2024, penelitian ini mengusulkan pendekatan hybrid baru di mana Random Forest digunakan untuk pemilihan fitur dan analisis kepentingan, sementara LSTM menangani pengenalan pola temporal untuk prediksi pendapatan. Model hybrid memproses berbagai variabel termasuk data pelanggan (dewasa dan pelajar), data operasional (rute, jadwal), dan faktor eksternal (hari libur nasional, hari libur sekolah). Algoritma Random Forest berhasil mengidentifikasi 5 fitur kunci dari 15 fitur awal, dengan total penumpang (korelasi: 0,996) dan 3 penumpang stasiun teratas (korelasi: 0,996) menunjukkan pentingnya tertinggi. Model LSTM mencapai akurasi prediksi dengan MAE sebesar 8,90%, MSE sebesar 0,0134, RMSE sebesar 11,59%, dan R² sebesar 75,97%. Pendekatan hybrid menunjukkan peningkatan yang signifikan dalam akurasi prediksi pendapatan dibandingkan dengan metode tradisional, memberikan wawasan berharga bagi otoritas transportasi di Kota Cirebon untuk merumuskan kebijakan tarif transportasi publik yang berkelanjutan.
Implementasi Sistem Prediksi Pendapatan Penjualan Susu Kemasan Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda
Industri susu kemasan di Indonesia mengalami perkembangan signifikan seiring meningkatnya kesadaran masyarakat akan pentingnya asupan nutrisi. CV Cita Nasional sebagai produsen susu kemasan menghadapi tantangan dalam memprediksi penjualan secara akurat di wilayah Jawa Barat. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem prediksi penjualan menggunakan metode Regresi Linier Berganda berbasis web. Data penjualan selama 24 bulan (Januari 2023 - Desember 2024) dari enam wilayah distribusi dianalisis dengan variabel independen meliputi Cup, Pp, Mp, Ygt, Y Btl, Spm-c-s, Ppm serta transformasi musiman Month_Sin dan Month_Cos. Implementasi sistem menggunakan framework Laravel untuk backend dan frontend, serta Python untuk pemodelan. Hasil evaluasi model menunjukkan MAE sebesar 0,0250, MSE 0,0011, RMSE 0,0334, dan MAPE 11,71% pada data testing, yang mengindikasikan akurasi prediksi yang baik. Sistem berhasil mengidentifikasi variabel Spm-c-s sebagai faktor terkuat dengan korelasi 0,9542 terhadap pendapatan. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam bentuk sistem prediksi yang dapat membantu optimalisasi perencanaan produksi dan distribusi.
WEBSITE ADMINISTRASI E-COMMERCE GROSIR MODEL WATERFALL
Website Administrasi E-Commerce Grosir menyediakan barang yang dijual . Proses ini masih dikerjakan secara manual karena pelanggan yang datang dari jauh, kebingungan menentukan kategori dari barang, transaksi ditulis tangan berupa nota, dan juga laporan penjualan ditulis di buku manual. Untuk mengatasi masalah tersebut dibuatnya Sistem Website Administrasi E-Commerce Grosir untuk mempermudah dalam proses transaksi penjualan online. Metode yang dipakai adalah Object Oriented Analysis Design (OOAD) yaitu proses pengembangan perangkat lunak yang sistematis. OOAD membantu Anda merencanakan, mengembangkan, menguji, dan memelihara perangkat lunak Anda. Model yang akan digunakan adalah Model Waterfall yang dimulai dengan spesifikasi persyaratan pelanggan dan menyoroti tahapan berurutan dan sistematis yang bergerak melalui perencanaan, desain, implementasi, pemeriksaan, dan pemeliharaan. Dan juga alat bantunya adalah Unified Modeling Language (UML) yang digunakan untuk merancang, mendokumentasikan, dan memahami sistem perangkat lunak. Hasil yang diperoleh dicapai melalui analisa proses bisnis, rancangan basis data, dan rancangan layar. Ini memudahkan kita untuk membeli barang lewat berbasis website. Sistem informasi berbasis web e-commerce memudahkan untuk menentukan barang, kategori, nota, dan laporan penjualan diakses oleh entry data menggunakan sistem basis data untuk mengakses semua data dari database di mana semua data akan dikumpulkan.
Analisis Kinerja jaringan terhadap Performa CPU pada Router MikroTik yang Menerapkan Per Connection Classifier (PCC) Load Balancing Studi Kasus pada Jaringan Internet POLNEP
Jaringan komputer yang andal dan efisien merupakan kebutuhan utama dalam lingkungan akademik, termasuk di Politeknik Negeri Pontianak (POLNEP). Salah satu permasalahan utama dalam pengelolaan jaringan adalah optimalisasi distribusi lalu lintas agar kinerja CPU pada perangkat jaringan tetap stabil. Teknik loadbalancing menggunakan Per Connection Classifier (PCC) pada router MikroTik sering diterapkan untuk meningkatkan efisiensi jaringan, namun dapat menimbulkan peningkatan beban CPU yang berpotensi menurunkan kinerja jaringan secara keseluruhan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh implementasi PCC terhadap kinerja CPU, membandingkan efektivitasnya dengan teknik loadbalancing lain seperti Equal-Cost Multi-Path (ECMP) dan Nth Load Balancing, serta menemukan strategi optimalisasi yang mampu mengurangi beban CPU tanpa mengorbankan kualitas layanan jaringan. Metode penelitian dilakukan secara eksperimental di laboratorium jaringan POLNEP, meliputi pengumpulan data kinerja CPU, throughput, latency, dan jitter; analisis perbandingan antar metode; serta pengembangan algoritma optimasi berdasarkan ambang batas. Hasil sementara menunjukkan bahwa implementasi PCC memberikan efisiensi distribusi lalu lintas yang baik namun meningkatkan penggunaan CPU hingga 15–25% dibandingkan teknik ECMP. Tahapan selanjutnya meliputi pengujian optimasi algoritma untuk menekan konsumsi CPU dan validasi efektivitasnya melalui simulasi. Penelitian ini diharapkan menghasilkan model optimasi loadbalancing berbasis PCC serta rekomendasi teknis bagi administrator jaringan akademik.
Mengukur Performa UI/UX Aplikasi Pendakian Gunung Kerinci: Studi Eksperimental Efisiensi, Efektivitas, dan Kepuasaan Pengguna
Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi rancangan prototipe aplikasi mobile e-ticket pendakian Gunung Kerinci pada aspek usability dengan menggunakan metode usability testing, yaitu teknik Performance Measurement, Retrospective Thinking Aloud (RTA), dan kuesioner System Usability Scale (SUS), serta memberikan rekomendasi perbaikan berdasarkan hasil evaluasi usability yang dilakukan. Aspek usability yang diuji meliputi efektivitas, efisiensi, dan kepuasan pengguna. Penelitian ini melibatkan 12 responden yang terdiri dari 6 orang pendaki yang pernah membeli tiket pendakian Gunung Kerinci dan 6 orang pendaki yang belum pernah membeli tiket. Pengumpulan data dilakukan secara online dan offline dengan menggunakan tools Maze untuk Performance Measurement, wawancara langsung untuk RTA, dan Google Form untuk kuesioner SUS. Hasil pengujian menunjukkan bahwa aplikasi telah memenuhi kriteria efektivitas dengan tingkat keberhasilan tugas sebesar 99,6%, efisiensi dengan rata-rata waktu penyelesaian tugas 15 detik dan nilai ORE sebesar 99,5%, serta kepuasan pengguna yang tinggi berdasarkan nilai SUS sebesar 89 (kategori Excellent). Saran perbaikan dari penelitian ini antara lain pada halaman Ubah Bahasa, kalender kuota, laporan pendaki, dan kartu tiket di halaman beranda. Temuan ini penting sebagai dasar perbaikan desain sebelum tahap implementasi penuh, untuk memastikan aplikasi dapat memberikan pengalaman pengguna yang optimal.
Integrasi IoT dan Algoritma CatBoost untuk Deteksi Kualitas Udara Secara Real-Time di Wilayah Kota Padang
Penelitian ini mengembangkan sistem monitoring kualitas udara berbasis Internet of Things (IoT) dan algoritma machine learning CatBoost untuk mendeteksi tingkat pencemaran udara di Kota Padang secara real-time. Sistem ini menggunakan sensor Nova PM (PM2.5 dan PM10) dan MQ-7 (karbon monoksida/CO) yang dihubungkan ke mikrokontroler Wemos D1, lalu mengirimkan data secara otomatis ke Google Sheets sebagai basis penyimpanan. Data yang terkumpul diproses melalui tahapan preprocessing menggunakan StandardScaler, kemudian dilatih menggunakan model CatBoost. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model CatBoost mampu mengklasifikasikan lima kategori kualitas udara (Baik, Sedang, Tidak Sehat, Sangat Tidak Sehat, dan Berbahaya) dengan akurasi mencapai 95%, serta nilai precision dan f1-score rata-rata di atas 0.90. Sistem ini juga diimplementasikan dalam bentuk antarmuka pengguna (GUI) berbasis Streamlit yang menampilkan data sensor terkini dan hasil prediksi secara visual. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa integrasi IoT dan machine learning dapat menjadi solusi yang efektif dalam mendeteksi dan memantau kualitas udara secara real-time di kawasan perkotaan.
IMPLEMENTASI METODE BACKPROPAGATION DALAM MEMPREDIKSI JUMLAH EKSPOR BUAH-BUAHAN BEDASARKAN NEGARA TUJUAN UNTUK MENINGKATKAN PERTUMBUHAN EKONOMI
Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi jumlah ekspor buah-buahan menurut negara tujuan di tahun yang akan datang berdasarkan data di tahun sebelumnya serta megimplementasikan metode Backpropagation dalam menghasilkan tingkat akutrasi yang tinggi, sehingga membantu dalam memprediksi ekspor buah- buahan menurut negara tujuan. Penerapan pada sebuah prediksi sangat penting dalam melakukan penelitian. Metode yang digunakan adalah Backpropagation untuk memprediksi ekspor buah-buahan menurut negara tujuan. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah jumlah eksper buah-buahan menurut negara tujuan pada tahun 2025. Akuratnya sebuah hasil pelatihan ataupun pengujian terhadap nilai output dalam memprediksi ekspor buah-buahan menurut negara tujuan, tergantung pada pola arsitektur jaringan yang digunakan. Metode yang digunakan dalam melakukan prediksi ini adalah Jaringan Saraf Tiruan (JST) dengan algoritma Backpropagation. Arsitektur yang digunakan dalam penelitian ini adalah arsitektur 4-2-1, 4-4-1, 4-6-1, 4-8-1, 4-4-2-1, dan 4-3-6-1. Hasil pengujian diperoleh prediksi ekspor buah-buahan menurut Negara tujuan dengan tingkat akurasi. Arsitektur yang terbaik untuk penelitian metode Jaringan Saraf Tiruan dalam memprediksi ekspor buah-buahan menurt negara tujuan adalah dengan menggunakan algoritma backpropagation adalah model 4-4-1 dengan proses perulangan (epoch) pada saat pelatihan dengan nilai epoch = 3036 dan pencapaian MSE pada saat pengujian dengan MSE = 0,0363 dengan tingkat akurasi 91%.
PROTOTIPE ALAT PENYIRAMAN TANAMAN TOMAT OTOMATIS MENGGUNAKAN SENSOR KELEMBAPAN BERBASIS ARDUINO
Selama ini, penyiraman pada tanaman tomat dilakukan dengan cara manual. Namun, sering kali orang tidak memiliki cukup waktu untuk menyirami tanaman tomat dan juga kurang mengetahui berapa jumlah air yang tepat untuk kebutuhan tanaman tersebut. Berdasarkan hal tersebut, dirancanglah sebuah sistem penyiraman otomatis yang digunakan tanaman tomat agar memudahkan pekerjaan manusia dalam hal menyirami tanaman. Dengan menggunakan perangkat ini, diharapkan penyiraman tomat dengan volume air yang diperlukan dapat dilakukan pada waktu yang sesuai. Penulis melakukan penelitian ini bertujuan untuk melakukan perancangan dan membuat system yang bisa menyirami tanaman tomat secara otomatis dengan memakai suatu sensor kelembapan tanah yakninya soil moisture sensor, yang dikendalikan oleh Arduino Uno dan disertai tampilan nilai kelembapan tanah pada layar LCD. Sistem irigasi tomat ini dapat melakukan penyiraman secara otomatis. Nilai kondisi tanah, apakah kering, lembap, atau basah, akan ditampilkan pada layar LCD sesuai hasil pembacaan sensor kelembapan tanah tersebut.
OPTIMASI MODEL SUPPORT VECTOR REGRESSION (SVR) DENGAN GRIDSEARCHCV UNTUK PREDIKSI HARGA SAHAM BANK BRI
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk meningkatkan kinerja model Support Vector Regression (SVR) saat memprediksi harga saham Bank BRI (BBRI.JK) di pasar modal Indonesia. Investor sering memperhatikan harga saham Bank BRI, yang merupakan salah satu saham paling likuid di pasar modal Indonesia. Perubahan harga saham ini dapat mempengaruhi pasar secara signifikan, sehingga sangat penting bagi pelaku pasar di Indonesia untuk membuat prediksi yang akurat tentang pergerakan harga saham ini. Peramalan harga saham dapat membantu para investor untuk memperkirakan pola investasi pada masa yang akan datang. Penelitian ini menggunakan data harga penutupan harian dari 1 Oktober 2022 hingga 31 Oktober 2024, karena prediksi harga saham yang akurat sangat penting bagi investor. Data dikumpulkan dari Yahoo Finance, diperhalus dengan normalisasi Min-Max, dan dibagi menjadi set latihan dan uji. GridSearchCV digunakan untuk mengevaluasi model SVR baik dengan maupun tanpa optimasi parameter. Tujuannya adalah untuk menemukan kombinasi parameter terbaik (C, epsilon, dan gamma). Hasil penelitian menunjukkan bahwa, dibandingkan dengan model tanpa optimasi, model SVR yang dioptimalkan dengan GridSearchCV menunjukkan akurasi prediksi yang lebih tinggi. Koefisien Determinasi (R2), Root Mean Squared Error (RMSE), dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) menunjukkan peningkatan yang signifikan dalam kinerja. Nilai RMSE turun dari 0,0401 menjadi 0,0364, dan R2 meningkat dari 0,8999 menjadi 0,9174. Studi ini menemukan bahwa menggunakan SVR bersamaan dengan optimasi parameter adalah metode yang efektif untuk memprediksi harga saham. Metode ini memberikan nasihat berharga bagi investor saat mereka membuat keputusan investasi di pasar modal Indonesia.
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMA BEASISWA MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT (WP)
Beasiswa kurang mampu merupakan beasiswa yang diberikan oleh pihak sekolah kepada siswa yang memenuhi kriteria-kriteria tertentu. Agar memudahkan pihak sekolah dalam menentukan siswa penerima beasiswa kurang mampu tentunya diperlukan sebuah sistem yang dapat memberikan sebuah referensi keputusan. Untuk itu diperlukan sebuah Sistem Pendukung Keputusan yang dapat memberikan perangkingan siswa penerima beasiswa kurang mampu. Adapun metode yang digunakan dalam Sitem Pendukung Keputusan ini adalah metode Weighted Product (WP). Metode WP adalah metode Sistem Pendukung Keputusan yang digolongkan kedalam model Multiple Attribute Decision Making (MADM). Pada penelitian ini menggunakan 10 alternatif dan 5 kriteria yaitu Penerima Kartu Perlindungan Sosial 10%, Status siswa 30%, Penghasilan Orang Tua 30%, Tanggungan Orang Tua 20%, dan Jenis Tinggal 10%. Pada penelitian ini menghasilkan alternatif A06 sebagai alternatif tertinggi dengan nilai akhir 0.994.
Pemanfaatan Neural Networks untuk Integrasi dan Nilai Filosofis dalam Pendidikan Kejuruan Berbasis Teknologi di Era Industri 4.0
Abstrak Pendidikan kejuruan di era Industri 4.0 memerlukan pendekatan yang tidak hanya mengedepankan keterampilan teknis, tetapi juga pemahaman tentang nilai-nilai etika dan filosofi yang mendasari aplikasi teknologi. Artikel ini bertujuan untuk mengeksplorasi bagaimana Neural Networks dapat digunakan untuk mengintegrasikan nilai-nilai etika dan filosofi dalam pendidikan kejuruan berbasis teknologi. Melalui pendekatan Mixed-Methods, penelitian ini menganalisis data kualitatif dan kuantitatif mengenai penerapan etika dalam kurikulum pendidikan kejuruan, serta pengaruhnya terhadap pengembangan keterampilan teknis siswa. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan Neural Networks dalam pendidikan tidak hanya meningkatkan pemahaman siswa tentang teknologi, tetapi juga mempromosikan penerapan nilai-nilai etika secara praktis dalam dunia industri. Data yang diolah melalui Neural Networks memberikan wawasan yang lebih dalam mengenai hubungan antara nilai-nilai etika, filosofi pendidikan, dan keterampilan teknis di era digital. Kata Kunci: Pendidikan kejuruan, Industri 4.0, Neural Networks, nilai etika, filosofi pendidikan, Mixed-Methods, keterampilan teknis
Peran Agile Leadership dalam Menghadapi Ketidakpastian Industri 4.0 Berbasis Decision Trees untuk Pengambilan Keputusan
Industri 4.0 membawa tantangan ketidakpastian yang tinggi, memerlukan pemimpin yang adaptif dan responsif terhadap perubahan cepat. Agile Leadership adalah pendekatan kepemimpinan yang menekankan fleksibilitas, kolaborasi, dan pengambilan keputusan cepat. Penelitian ini mengeksplorasi peran Agile Leadership dalam mengelola ketidakpastian di lingkungan industri berbasis teknologi, dengan fokus pada penggunaan Decision Trees sebagai alat komputasi untuk mendukung pengambilan keputusan adaptif. Decision Trees memungkinkan pemimpin untuk menganalisis berbagai pilihan dan konsekuensi keputusan secara sistematis, membantu mereka memilih tindakan yang tepat dalam kondisi yang tidak pasti. Metode ini juga memungkinkan visualisasi berbagai skenario dan potensi dampaknya. Penelitian ini menggunakan studi kasus pada organisasi yang telah mengimplementasikan Agile Leadership dan Decision Trees untuk mengatasi ketidakpastian yang terkait dengan perubahan teknologi dan pasar. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan tentang bagaimana Agile Leadership dan algoritma komputasi seperti Decision Trees dapat meningkatkan pengambilan keputusan dalam situasi dinamis. Temuan ini diharapkan memberikan panduan praktis bagi pemimpin untuk lebih efektif mengelola perubahan dan membuat keputusan yang adaptif di era industri yang serba cepat ini. Kata Kunci: Agile Leadership, Decision Trees, Industri 4.0, Ketidakpastian, Pengampilan keputusan
Kombinasi Hybrid K-Means untuk Klasterisasi Multivariat dalam Analisis Stunting
Penelitian ini mengintegrasikan metode Principal Component Analysis (PCA) dan K-Means clustering untuk melakukan klasterisasi multivariat pada dataset stunting. PCA diterapkan untuk mengurangi dimensi data yang kompleks, dengan mempertahankan sekitar 69,65% dari variansi total melalui 17 komponen utama, sehingga analisis menjadi lebih efisien tanpa kehilangan informasi penting. Setelah reduksi dimensi, algoritma K-Means digunakan untuk mengelompokkan individu berdasarkan kesamaan karakteristik, dengan jumlah cluster optimal ditentukan menggunakan analisis Within-Cluster Sum of Squares (WCSS). Hasil klasterisasi membagi data menjadi dua cluster yang memiliki perbedaan karakteristik, yang mencerminkan variasi dalam faktor-faktor yang mempengaruhi stunting, seperti status gizi, akses terhadap layanan kesehatan, dan faktor sosial ekonomi. Penerapan PCA dan K-Means clustering memberikan pemahaman yang lebih jelas mengenai pola dan distribusi faktor penyebab stunting, serta mendukung analisis stunting lebih lanjut.
PENERAPAN DATA MINING UNTUK PREDIKSI PENDAFTARAN PDB DI SMKN3 METRO MENGGUNAKAN MACHINE LEARNING
Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan teknik data mining dalam memprediksi jumlah pendaftar Penerimaan Peserta Didik Baru (PPDB) di SMKN3 Metro menggunakan algoritma machine learning, khususnya Decision Tree (C4.5). Masalah utama yang dihadapi adalah tantangan pengelolaan data historis dan keterbatasan kapasitas sekolah dalam merencanakan penerimaan siswa secara efektif. Metode penelitian meliputi pengumpulan data historis pendaftaran, pra-pemrosesan data, penerapan algoritma machine learning, serta evaluasi kinerja model menggunakan metrik seperti Mean Squared Error (MSE), Root Mean Squared Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE), dan koefisien determinasi (R²).Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Decision Tree (C4.5) memiliki performa terbaik dibandingkan algoritma lain, dengan nilai MSE sebesar 290,948, RMSE 17,057, MAE 11,096, dan R² sebesar 0,893. Akurasi prediksi yang tinggi ini menunjukkan potensi besar algoritma tersebut dalam mendukung pengelolaan PPDB secara lebih efisien. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi solusi inovatif bagi SMKN3 Metro dalam merencanakan penerimaan siswa baru dan optimalisasi sumber daya sekolah. Selain itu, model ini dapat menjadi referensi bagi institusi pendidikan lain dalam mengadopsi teknologi serupa. Kata Kunci: Data Mining, Prediksi Pendaftar, PPDB, Decision Tree, SMKN3 Metro Abstract This research focuses on implementing data mining to predict the number of registrants for new student admissions (PPDB) at SMKN3 Metro using the C4.5 machine learning algorithm. The study aims to address annual challenges in data management and school capacity limitations. By leveraging historical registration data, an accurate predictive model is developed to assist the school in planning student admissions more effectively. The methodology includes data collection and preprocessing, application of the C4.5 algorithm, and model performance evaluation based on prediction accuracy. Preliminary results indicate that the C4.5 algorithm outperforms other models, achieving a Mean Squared Error (MSE) of 290.948, Root Mean Squared Error (RMSE) of 17.057, and a coefficient of determination (R²) of 0.893. These findings demonstrate the model's reliability in estimating the number of registrants for key competencies such as Software Engineering and Computer Network Engineering. This implementation is expected to improve the efficiency of the PPDB process and resource planning at SMKN3 Metro, while providing a practical application of data mining and machine learning in educational management. Keywords: Data Mining, PPDB Prediction, Machine Learning, C4.5 Algorithm, SMKN3 Metro
PREDIKSI PUTUSAN PERCERAIAN BERDASARKAN FAKTOR EKONOMI MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION
Faktor ekonomi yang menjadi salah satu pengaruh sebagai isu terkini atas kelanggengan dan tidaknya suatu hubungan perkawinan. Kasus perceraian yang terjadi di Kabupaten Simalungun menjadi fenomena yang sangat jelas terlihat bahwa angka kasus perceraian meningkat dikarenakan faktor ekonomi atau keuangan. Meningkatnya perceraian bisa disinyalir karena ada perubahan gaya hidup yang dipicu meningkatnya kebutuhan dan minimnya penghasilan. Namun tidak semua rumahtangga yang menjadikan faktor ekonomi sebagai penyebab perceraian atau sebaliknya yang menjamin bertahannya suatu rumahtangga. Penelitian ini bertujuan untuk prediksi putusan perceraian berdasarkan faktor ekonomi. Adapun metode yang digunakan yaitu jaringan saraf tiruan dengan algoritma backpropagation. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini yaitu faktor ekonomi kelompok atas, kelompok menengah, kelompok rentan dan kelompok miskin dan target yang digunakan yaitu jumlah perceraian. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini yaitu dataset tentang data perceraian yang terdata pada Pengadilan Agama Simalungun mulai tahun 2021, 2022 dan 2023. Penelitian ini menggunakan lima model arsitektur pelatihan dan pengujian pada data, yaitu arsitektur 2-2-1, 2-5-1, 2-10-1, 2-15-1, 2-25-1. Hasil penelitian menunjukkan bahwa arsitektur terbaik yaitu 2-10-1 dengan MSE pengujian 0,000907942, epoch 10500 dengan tingkat akurasi 89,58%. Peningkatan jumlah perceraian pada tahun 2024 terletak pada tingkat kelompok rentan dengan kenaikan 39 kasus dari tahun sebelumnya.
PROTOTYPE WEBSITE SELEKSI PPDB JALUR PRESTASI DAN PROSES DAFTAR ULANG
School is one of the educational support facilities which has a very important function as a place to seek knowledge. PPDB is an activity for accepting new students. It is hoped that this online new student admission (PPDB) system will make the implementation of PSB more transparent, accountable and accommodating. In processing the selection for new student admissions (PPDB), usually the school still records data manually so the process is considered less effective, this also greatly affects the storage of archived data, if something undesirable happens, for example data is lost or damaged, then This important data cannot be used anymore. The aim is to build a web-based application that can help both schools and students to simplify the registration process for prospective new students and speed up the data processing process. The Fast Framework model is used to create websites. The result of this research is the PPDB Achievement Track Selection Website Prototype and Re-Registration Process.
METODE KLASIFIKASI SPESIES IKAN BERDASARKAN KARAKTERISTIK MORFOMETRIK (Studi Kasus: Ikan Betok dan Ikan Kurisi)
Produksi ikan betok dan ikan kurisi saat ini masih sangat bergantung pada hasil tangkapan dari alam, dan bila tidak dilakukan pembatasan, hal ini akan menyebabkan peningkatan dalam penangkapan ikan yang berdampak negatif pada jumlah populasi ikan di masa mendatang. Ikan betok merupakan salah satu spesies yang terancam punah, selain menghadapi penurunan populasi yang terus berlanjut, polusi, dan metode budidaya yang belum sepenuhnya maju pada saat ini. Dengan mengklasifikasikan ikan berdasarkan morfometrik dapat memberikan kontribusi dalam memonitor dan mengelola sumber daya perikanan. Penelitian ini bertujuan untuk menguji sejauh mana model klasifikasi ini efektif dan akurat dalam membedakan antara data set ikan betok dan ikan kurisi berdasarkan karakteristik morfometrik. Untuk mencapai tujuan ini, digunakan tiga metode data mining, yaitu Naive Bayes, K-Nearest Neighbor, dan Decision Tree. Penelitian ini merupakan penelitian eksperimen untuk menemukan algoritma terbaik dalam mengklasifikasi spesies ikan menggunakan metode Naive Bayes, K-Nearest Neighbor, dan Decision Tree. untuk mengklasifikasikan spesies ikan metode Decision Tree lebih unggul daripada metode Naive Bayes dan metode K-Nearest Neighbor. Dengan hasil pengujian yang dilakukan dengan mendapatkan nilai akurasi sebesar 94,74%.
PERANCANGAN ULANG USER INTERFACE WEBSITE JURNAL ONLINE UNIVERSITAS JAMBI MENGGUNAKAN METODE DESIGN THINKING
Online Journal Universitas Jambi (UNJA) bertujuan untuk memfasilitasi pertukaran pengetahuan dan penelitian yang lebih terbuka, efisien, dan terjangkau bagi komunitas akademik di UNJA dan masyarakat luas. Akan tetapi, dari hasil evaluasi dengan metode system usability scale (SUS) terhadap 15 responden didapatkan skor sebesar 68. Skor SUS tersebut masuk kedalam kategori “OK” dan termasuk kedalam grade “D”. Selain itu, dari hasil wawancara terhadap ketua pengelola website dan dari hasil indetifikasi UX Law terhadap website menunjukan bahwa system yang diterapkan masih perlu perbaikan untuk menjawab permasalahan yang dirasakan pengguna. Berdasarkan permasalahan tersebut maka diperlukan perancangan ulang tampilan antarmuka pengguna website journal UNJA yang khusus di desain dengan fitur-fitur yang dapat dipahami pengguna dengan melakukan riset dan perancangan User Interface (UI) website dengan metode design thinking. Dengan metode design thinking proses perancangan mampu menggambarkan permasalahan dan menghasilkan rancangan desain solusi untuk menyelesaikan permasalahan. Hasil perancangan solusi dilakukan evaluasi menggunakan metode SUS kembali untuk dapat mengetahui apakah hasil desain solusi mampu meningkatkan usability pengguna dari desain sebelumnya. Evaluasi SUS setelah desain mendapatkan score sebesar 93 atau termasuk kedalam grade A dengan nilai adjective rating 'Best Imagineble' dan rentang akseptabilitas pada posisi acceptable/dapat diterima. Dari hasil usability maka dapat disimpulkan bahwa hasil perancangan ulang telah secara efektif meningkatkan usability sistem. Peningkatan ini terlihat dari skor usability testing secara keseluruhan yang meningkat dari 68 menjadi 93. Pada skala pengukuran SUS, kegunaan sistem telah bertransisi dari dapat diterima dengan margin terendah menjadi dapat diterima dengan baik.
ANALISIS USER EXPERIENCE APLIKASI OTENTIKASI TASPEN PADA BABY BOOMER DENGAN METODE ENHANCED COGNITIVE WALKTHROUGH
Taspen menghadirkan inovasi melalui aplikasi Otentikasi untuk mempermudah pensiunan dalam verifikasi kehadiran tanpa harus datang ke kantor setiap bulan. Namun, generasi baby boomer yang berusia lebih atau sama dengan 58 tahun ke atas menghadapi kesulitan dalam penggunaan aplikasi, terutama terkait user interface dan instruksi yang kurang jelas. Penelitian ini menganalisis user experience aplikasi menggunakan metode Enhanced Cognitive Walkthrough dengan lima responden pengguna baru dan merupakan nasabah PT.Taspen (persero) Cabang Jambi. Metode Enhanced Cognitive Walkthrough merupakan metode evaluasi yang berfokus pada model usability yaitu Learnability. Metode Enhanced Cognitive Walkthrough merupakan metode evaluasi user experience dimana responden diminta untuk mengerjakan tugas berbasis skenario yang telah dipersiapkan oleh peneliti. Hasil analisis mengindikasikan bahwa rata-rata tingkat permasalahan pada setiap matriks analisis berada pada tingkat rendah namun pada tugas yang sangat penting. Permasalahan paling banyak ditemukan yaitu pada task 6 (Ucapkan huruf A) yang juga memiliki nilai permasalahan tertinggi, diikuti oleh task 3 (Kedipkan mata) dan task 1 (Masukkan notas) yang menunjukkan tingkat permasalahan cukup signifikan. Dengan adanya evaluasi usability Otentikasi Taspen didapatkan 3 tampilan rekomendasi perbaikan dan 2 rekomendasi tambahan, dimana rekomendasi perbaikannya yaitu terdapat penambahan halaman petunjuk sebelum memasukkan notas, perbaikan instruksi kedipkan mata, perbaikan instruksi ucapkan huruf A, penambahan riwayat otentikasi pada halaman konfirmasi status otentikasi dan penambahan notifikasi otentikasi. Rekomendasi perbaikan dibuatkan berupa rancangan mockup sistem
Metode Decision Trees untuk Evaluasi dan Supervisi Pembentukan Karakter Siswa di Sekolah Kejuruan
Abstrak Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi hasil pendidikan di lembaga pendidikan teknologi dan kejuruan yang berada di wilayah Sumatera. Faktor-faktor yang diteliti mencakup Fasilitas Pendidikan, Kurikulum, Kualifikasi Guru, Dukungan Pemerintah, dan keterlibatan Industri Mitra. Data dikumpulkan melalui metode survei, wawancara, serta pengumpulan data sekunder dari beberapa institusi yang terkait. Analisis data dilakukan dengan memakai pendekatan kuantitatif menggunakan algoritma tertentu untuk memetakan hubungan antara variabel-variabel yang ada.Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa Fasilitas Pendidikan yang memadai, Kurikulum yang komprehensif, serta Kualifikasi Guru yang unggul memiliki pengaruh yang signifikan terhadap pencapaian hasil pendidikan yang optimal. Selain itu, Dukungan Pemerintah yang memadai dan keterlibatan Industri Mitra juga terbukti berperan secara substansial dalam peningkatan kualitas pendidikan. Sebaliknya, kekurangan pada faktor-faktor tersebut dihubungkan dengan hasil pendidikan yang rendah. Temuan ini memberikan gambaran yang komprehensif mengenai kondisi pendidikan teknologi dan kejuruan di wilayah Sumatera serta menawarkan rekomendasi bagi para pemangku kepentingan dalam upaya pengembangan kebijakan pendidikan. Kata Kunci: pendidikan teknologi dan kejuruan, fasilitas pendidikan, kurikulum, kualifikasi guru, dukungan pemerintah, industri mitra, Sumatera.
Pengembangan Media Game interaktif berbasis Scratch untuk Meningkatkan Literasi dan Minat Baca Pada Anak
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan media game interaktif berbasis Scratch sebagai upaya untuk meningkatkan literasi membaca siswa. Dengan meningkatnya tantangan di era digital, penggunaan teknologi dalam pendidikan menjadi sangat penting. Melalui pendekatan Game Edukasi, penelitian ini menerapkan metode Research and Development (R&D) dengan model ADDIE untuk merancang, mengembangkan, dan mengevaluasi aplikasi game edukasi. Hasil uji coba menunjukkan bahwa aplikasi ini mampu meningkatkan minat baca, terlihat dari tingkat keberhasilan siswa yang mencapai 86% dalam menjawab 20 soal latihan. Dengan demikian, game interaktif berbasis Scratch terbukti efektif sebagai media pembelajaran yang inovatif untuk mendukung literasi membaca pada anak.
Perancangan Desain Prototype Aplikasi Layanan Administrasi Mahasiswa Jurusan Teknik Informatika Politeknik Negeri Bengkalis
Layanan administrasi mahasiswa merupakan salah satu bagian terpenting dalam mendukung proses belajar mengajar di perguruan tinggi. Namun, seringkali mahasiswa menghadapi kendala dalam mengakses layanan administrasi karena sistem yang kurang efisien dan memerlukan proses manual yang lama. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk merancang desain prototype aplikasi layanan administrasi mahasiswa yang mampu meningkatkan efisiensi, kemudahan, dan kecepatan akses layanan. Metodologi yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode design thinking yang terdiri dari lima tahap: empathize, define, ideate, prototype, dan test. Hasil penelitian menunjukkan bahwa prototype aplikasi yang dirancang berhasil memenuhi kebutuhan pengguna dengan menyediakan antarmuka yang mudah digunakan, fitur-fitur yang relevan, dan sistem yang terintegrasi. Kata Kunci: Perancangan, Prototipe, Aplikasi, Administrasi, Informatika
Hak Cipta (c) 2024 Jaringan Sistem Informasi Robotik-JSR
PERBANDINGAN KINERJA LIMA ALGORITMA KLÀSIFIKASI DASAR UNTUK PREDIKSI PENYAKIT JANTUNG “CLASSIFIER: NB, DTC4.5, KNN, ANN & SVM”.
Penelitian ini membandingkan kinerja lima algoritma klasifikasi dasar untuk prediksi penyakit jantung, yaitu Naive Bayes, Decision Tree C4.5, K-Nearest Neighbors, Artificial Neural Network, dan Support Vector Machine. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa algoritma Support Vector Machine memiliki akurasi tertinggi, diikuti oleh Artificial Neural Network, K-Nearest Neighbors, Naïve Bayes, dan Decision Tree. Kurva Receiver Operating Characteristic juga menunjukkan bahwa Artificial Neural Network memiliki hasil terbaik. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi signifikan dalam pengembangan model prediksi penyakit jantung yang lebih handal. Tujuan dari pemilihan fitur akuisisi informasi adalah untuk memilih fitur atau atribut yang secara signifikan mempengaruhi penyakit jantung. Kata Kunci: Klasifikasi, SVM, KNN, ANN, Decision Tree, Naïve Bayes
KLASTERISASI PENDONOR BERDASARKAN USIA MENGGUNAKAN METODE FUZZY C-MEANS (STUDI KASUS: PMI KOTA CIREBON)
Donor darah merupakan salah satu kegiatan penting dalam bidang kesehatan. Tujuan donor darah adalah untuk penggunaan darah bagi keperluan pengobatan dan pemulihan kesehatan yang mencakup masalah pengadaan, pengolahan, dan penyampaian darah kepada pasien. Sebelum melakukan donor darah, calon pendonor akan melewati pemeriksaan dengan ketentuan beberapa syarat. Tujuan adanya pengecekan ini adalah untuk memastikan bahwa calon pendonor dalam keadaan sehat dan mengidentifikasi faktor risiko yang dapat mempengaruhi keamanan dan kualitas darah. Selain itu, dalam penelitian ini berfokus pada salah satu syarat pendonor yaitu pada usia. Adanya penelitian ini bertujuan agar bertujuan agar mengetahui berapa banyak usia yang berhasil mendonorkan darah dengan minimal usia 17-64 tahun. Pengklasifikasian data dengan cara mengelompokan pendonor berhasil berdasarkan usia menggunakan Fuzzy C-Means. Fuzzy C-Means merupakan teknik pengelompokan data dimana keberadaan tiap-tiap titik data dalam suatu cluster ditentukan oleh derajat keanggotaan. Hasil yang diperoleh dari pengolahan fuzzy c-means akan di validasi kembali menggunakan Tools Rapidminer. Hasil yang diperoleh dari perhitungan menggunakan fuzzy c-means ialah penentuan klasifikasi usia yang terbagi menjadi 3 klaster yaitu klaster 1 muda, klaster 2 parobaya dan klaster 3 tua. Selanjutnya di visualisasikan menggunakan tools Rapidminer untuk memperoleh hasil yang lebih akurat. Hasil dari kedua proses tersebut di analisis serta di sinkronisasi pencocokan dan mendapatkan hasil bahwa klasifikasi usia terbagi menjadi 3 kalster yaitu klaster 1 muda dengan jumlah 1026 data, klaster 0 parobaya dengan jumlah 1029 data dan klaster 2 tua dengan jumlah 231 data. Kata Kunci: Fuzzy C-Means, Donor Darah, Clustering
Penerapan Framework CRISP-DM Menggunakan Metode Fuzzy C-Means Untuk Clustering Data Perguruan Tinggi Swasta Di LLDIKTI Wilayah IV
Penelitian ini menerapkan kerangka kerja CRISP-DM dengan menggunakan metode Fuzzy C-Means untuk melakukan clustering data perguruan tinggi swasta (PTS) di LLDIKTI Wilayah IV. Hal ini diharapkan dapat membantu dalam perkembangan dan analisis kualitas PTS di LLDIKTI 4. Penelitian ini dilakukan dalam enam tahap sesuai dengan kerangka kerja CRISP-DM yang terdiri dari Business Understanding, Data Understanding, Data Preparation, Modelling, Evaluation dan Deployment . Software yang digunakan dalam penelitian ini adalah Microsoft Excel 2019 dan RapidMiner. Penelitian ini menggunakan metode Fuzzy C-Means untuk clustering data perguruan tinggi dan terdapat dua cluster yaitu Cluster 1 (Ideal) dengan 205 PTS dan Cluster 2 (Memadai) dengan 110 PTS. Hasil dari clustering tersebut dilakukan evaluasi dengan menggunakan metode Davies Bouldin Index atau DBI diperoleh hasil evaluasi yaitu -0,854. Hasil akhir dari penelitian ini yaitu dashboard yang menampilkan hasil clustering dengan visualisasi yang mudah dipahami.