Jurnal Teknologi Informasi Digital (JTID) adalah jurnal ilmiah yang mempublikasikan hasil penelitian, kajian teoretis, studi kasus, dan implementasi praktis dalam bidang teknologi informasi digital. Jurnal ini bersifat multidisiplin dan menerima kontribusi dari kalangan akademisi, peneliti, profesional industri, dan praktisi teknologi. Fokus utama jurnal adalah pada pengembangan dan penerapan teknologi digital untuk mendukung inovasi, efisiensi, dan transformasi dalam berbagai sektor. Jurnal Teknologi Informasi Digital (JTID) diterbitkan 3 (tiga) kali dalam satu tahun yaitu pada bulan Maret, Juli dan November.
Prediksi dan Klasifikasi Volatilitas IHSG Menggunakan Random Forest dengan Pendekatan Realized Volatility
Prediksi dan klasifikasi volatilitas Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) menjadi aspek penting dalam memahami dinamika risiko pasar keuangan. Dalam kajian ini, digunakan algoritma Random Forest dengan pendekatan realized volatility untuk memodelkan pergerakan volatilitas berdasarkan data historis IHSG yang telah diolah menjadi berbagai fitur teknikal dan statistik. Ketidakseimbangan data ditangani menggunakan metode SMOTE, sementara pembagian data dilakukan dengan pendekatan time series split ke dalam periode pelatihan, validasi, dan pengujian. Hasil evaluasi model regresi menunjukkan performa yang baik dengan nilai MAE sebesar 0.019306, RMSE sebesar 0.032344, dan R² sebesar 0.807307 pada data uji, yang mencerminkan kemampuan model dalam menangkap pola volatilitas secara akurat. Selain itu, model juga digunakan untuk mengklasifikasikan volatilitas ke dalam dua kategori dengan tingkat akurasi sebesar 88%. Nilai precision dan recall masing-masing mencapai 0.91 dan 0.92 untuk kelas mayoritas, serta 0.80 dan 0.78 untuk kelas minoritas, dengan F1-score sebesar 0.79 pada kelas minoritas. Confusion matrix menunjukkan bahwa sebagian besar data berhasil diklasifikasikan dengan benar, meskipun masih terdapat sejumlah kesalahan pada kondisi tertentu. Secara keseluruhan, pendekatan yang digunakan mampu memberikan hasil yang efektif dalam prediksi dan klasifikasi volatilitas IHSG, meskipun masih memiliki keterbatasan dalam menangani lonjakan volatilitas yang ekstrem.
Copyright (c) 2026 Jurnal Teknologi Informasi Digital
Pemodelan Klasifikasi Efisiensi Kalori Berbasis Data Aktivitas dan Kondisi Fisiologis Menggunakan Random Forest dan SMOTE
Calorie efficiency classification based on activity data and physiological conditions has become an important approach in data-driven fitness analysis. The dataset used is categorized into three classes: High Efficiency (0), Low Efficiency (1), and Moderate (2). The main challenge addressed in this study is the class imbalance problem, which can negatively affect the performance of classification models. To overcome this issue, the Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE) was applied to balance the number of samples in each class. After applying SMOTE, each class contained an equal number of samples, totaling 750,594 instances. A classification model was then developed using the Random Forest algorithm, which is well-known for handling complex data and reducing overfitting. The evaluation results show that the model achieved an accuracy of 87.17%. The best performance was observed in the Low Efficiency class, with a precision of 0.95, recall of 0.92, and an f1-score of 0.93. In contrast, the Moderate and High Efficiency classes showed lower performance, particularly in recall values of 0.25 and 0.09, respectively. The macro-average f1-score of 0.45 indicates that the model's performance across classes is still imbalanced, while the weighted-average f1-score of 0.89 reflects good overall performance. In conclusion, the combination of Random Forest and SMOTE improves classification accuracy, although further improvements are needed to enhance performance on minority classes.
Klasifikasi Efisiensi Pembakaran Kalori Menggunakan Algoritma Decision Tree pada Data Aktivitas Fisik
This study aims to classify calorie-burning efficiency based on physical activity data using the Decision Tree algorithm. The dataset includes various activity-related variables such as duration, intensity, and type of activity that influence the number of calories burned. The classification is divided into three main categories: Low Efficiency, Moderate, and High Efficiency. The Decision Tree model was developed and evaluated using performance metrics including accuracy, precision, recall, and F1-score. The experimental results show that the model achieved an accuracy of 87.94%, with a precision of 89.43%, recall of 87.94%, and an F1-score of 88.66%. Although the overall performance of the model is considered good, further analysis reveals the presence of class imbalance, where the Low Efficiency category dominates the dataset. This imbalance leads to relatively poor performance in minority classes such as High Efficiency and Moderate, as indicated by low precision and recall values for these categories. Therefore, this study demonstrates that the Decision Tree algorithm is effective for classifying calorie-burning efficiency. However, further improvements are needed to address class imbalance in order to enhance classification performance across all categories
Analisis Sentimen dan Karakteristik Linguistik Komentar Publik terhadap Kebijakan Militer Menggunakan Model RoBERTa
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen serta karakteristik linguistik dalam komentar publik terhadap kebijakan militer menggunakan model berbasis transformer, yaitu RoBERTa. Dataset yang digunakan terdiri dari 32.184 komentar yang terbagi ke dalam tiga kategori sentimen, yaitu positif sebanyak 15.518 data, netral 9.064 data, dan negatif 7.602 data. Tahapan penelitian meliputi prapemrosesan teks, pelabelan, pelatihan model, serta evaluasi menggunakan metrik precision, recall, f1-score, dan confusion matrix. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model RoBERTa memiliki kinerja yang sangat baik dengan tingkat akurasi sebesar 95%. Secara rinci, kelas negatif memperoleh precision 0,81 dan recall 1,00, kelas netral mencapai precision 0,96 dan recall 1,00, sementara kelas positif menunjukkan precision 1,00 dan recall 0,92. Nilai f1-score masing-masing kelas berada pada kisaran tinggi, dengan macro average sebesar 0,94 dan weighted average sebesar 0,95. Confusion matrix menunjukkan bahwa sebagian besar prediksi dilakukan dengan tepat, dengan kesalahan klasifikasi yang relatif kecil, terutama pada sebagian data positif yang terklasifikasi sebagai negatif atau netral. Selain itu, analisis karakteristik linguistik menunjukkan bahwa komentar negatif didominasi oleh ekspresi emosional dan kritik langsung, komentar netral bersifat informatif, sedangkan komentar positif mencerminkan dukungan terhadap kebijakan. Distribusi data yang tidak seimbang juga menunjukkan dominasi sentimen positif dalam opini publik. Penelitian ini menegaskan bahwa RoBERTa efektif dalam menangkap nuansa bahasa dan dapat dimanfaatkan sebagai alat analisis opini publik untuk mendukung perumusan kebijakan yang lebih adaptif dan berbasis data.
Perencanaan Strategi Sistem Informasi Dan Teknologi Informasi Pada Sistem Informasi Manajemen Rumah Sakit
Penggunaan teknologi informasi (TI) dalam pengelolaan rumah sakit telah menjadi faktor kunci dalam meningkatkan efisiensi operasional, kualitas layanan, dan keselamatan pasien. Sistem Informasi Manajemen Rumah Sakit (SIMRS) yang diatur dalam Peraturan Menteri Kesehatan No. 82 Tahun 2013 dirancang untuk mendukung operasional yang lebih baik dan pengambilan keputusan berbasis data. Implementasi rekam medis elektronik (Electronic Medical Record/EMR) terbukti mampu mempercepat proses pelayanan dan meningkatkan akurasi diagnosis. Meski demikian, penerapan teknologi ini menghadapi berbagai tantangan, seperti kurangnya aplikasi mobile, dokumentasi manual, keterbatasan digitalisasi, dan rendahnya kompetensi operator dalam penggunaan teknologi. Penelitian ini menggunakan analisis SWOT dan value chain untuk mengevaluasi kesiapan rumah sakit dalam menghadapi digitalisasi serta memberikan rekomendasi strategis. Hasil kajian menekankan pentingnya kolaborasi lintas departemen, pelatihan intensif, dan inovasi berkelanjutan untuk menciptakan sistem pelayanan kesehatan yang lebih cerdas dan efisien, sehingga rumah sakit dapat memenuhi kebutuhan pasien secara optimal dan meningkatkan kualitas kesehatan secara keseluruhan.
Sistem Informasi Manajemen Rumah Sakit (SIMRS)
Sistem Monitoring Kesehatan dan Lokasi Ayam Petelur Berbasis Internet of Things (IoT) untuk Optimalisasi Produksi
Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem monitoring kesehatan dan lokasi ayam petelur berbasis Internet of Things (IoT) guna meningkatkan efisiensi manajemen peternakan. Sistem yang dibangun memanfaatkan berbagai sensor (DHT22, pulse sensor, accelerometer, RFID) dan mikrokontroler ESP32 yang terhubung ke platform cloud (ThingSpeak dan Firebase). Data yang dikumpulkan ditampilkan secara real-time melalui dashboard berbasis web dan aplikasi mobile, serta diolah untuk memberikan notifikasi otomatis dan mengaktifkan pemberian pakan sesuai kebutuhan ayam. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem mampu memantau suhu tubuh, detak jantung, kelembapan kandang, serta aktivitas ayam dengan tingkat akurasi lebih dari 92% dan latency pengiriman data rata-rata 2,3 detik. Sistem juga mampu menjalankan kontrol aktuator secara otomatis berdasarkan data sensor. Evaluasi menunjukkan bahwa sistem ini layak diimplementasikan pada peternakan skala kecil hingga menengah, dan dapat dikembangkan lebih lanjut menggunakan teknologi kecerdasan buatan untuk analisis prediktif.
Rancang Bangun Sistem Informasi Manajemen Barang pada PT. Medianusa Permana Cabang Medan
Perkembangan teknologi informasi telah mendorong perubahan dalam cara organisasi mengelola dan menyampaikan informasi secara cepat dan akurat. PT. Medianusa Permana Cabang Medan masih menghadapi permasalahan dalam pengelolaan inventaris barang masuk dan barang keluar yang dilakukan secara semi manual menggunakan pencatatan kertas dan aplikasi pengolah angka sederhana, sehingga berpotensi menimbulkan kesalahan dan kehilangan data. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem informasi inventory barang masuk dan barang keluar yang terintegrasi guna meningkatkan efektivitas pengelolaan data. Metode yang digunakan meliputi analisis kebutuhan sistem, perancangan sistem, implementasi, serta pengujian sistem. Sistem dikembangkan menggunakan framework Laravel versi 9 dengan PHP versi 8, database MySQL, serta user interface berbasis Bootstrap. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dibangun mampu mengelola data barang masuk dan barang keluar secara terstruktur, aman, dan terintegrasi. Selain itu, sistem menyediakan fitur pelaporan yang dapat dicetak serta diekspor dalam format PDF dan Excel. Dengan demikian, sistem informasi yang dikembangkan dapat membantu meningkatkan efisiensi, akurasi, dan kualitas pengelolaan inventaris di PT. Medianusa Permana Cabang Medan
Penentuan Platform E-Commerce Terbaik Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process
Pemilihan platform e-commerce yang tepat menjadi tantangan penting bagi pengguna dan pelaku bisnis di tengah pesatnya perkembangan ekonomi digital di Indonesia. Banyaknya platform dengan karakteristik yang relatif serupa menuntut adanya pendekatan pengambilan keputusan yang mampu mempertimbangkan berbagai aspek secara objektif. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan platform e-commerce terbaik di Indonesia menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) berdasarkan empat kriteria, yaitu keamanan, kegunaan, kesiapan teknologi, dan biaya pengembangan. Data diperoleh melalui kuesioner perbandingan berpasangan yang diisi oleh pengguna aktif e-commerce, kemudian diolah menggunakan metode geometric mean untuk menggabungkan penilaian responden. Proses perhitungan dilakukan secara manual menggunakan Microsoft Excel dan diimplementasikan ke dalam sistem pendukung keputusan berbasis aplikasi untuk memastikan konsistensi hasil. Alternatif platform yang dianalisis meliputi Shopee, Tokopedia, dan Lazada. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kriteria keamanan memiliki bobot prioritas tertinggi dibandingkan kriteria lainnya. Berdasarkan sintesis prioritas global, Shopee menempati peringkat pertama dengan nilai 0,5790, diikuti oleh Tokopedia sebesar 0,2582 dan Lazada sebesar 0,1628. Hasil perhitungan sistem menunjukkan nilai yang konsisten dengan perhitungan manual, sehingga membuktikan bahwa sistem pendukung keputusan yang dikembangkan telah mengimplementasikan metode AHP secara benar. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi referensi dalam pengambilan keputusan pemilihan platform e-commerce serta pengembangan sistem pendukung keputusan berbasis multikriteria.
Implementasi Model LSTM Untuk Peramalan Curah Hujan Di Bekasi Dengan Pemanfaatan Data Cuaca BMKG
Penelitian ini membahas implementasi model Long Short-Term Memory (LSTM) untuk peramalan curah hujan harian di wilayah Bekasi dengan memanfaatkan data cuaca dari Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika (BMKG) tahun 2025. Data yang digunakan mencakup variabel curah hujan, suhu maksimum, kelembapan relatif, tekanan udara, kecepatan angin, dan lama penyinaran matahari dengan total 941 data harian setelah proses pembersihan. Missing value diimputasi menggunakan metode moving average untuk menjaga kontinuitas deret waktu. Model LSTM dilatih selama 100 epoch menggunakan optimizer Adam dan loss function Mean Squared Error (MSE). Hasil pelatihan menunjukkan penurunan training loss dari 0.0252 menjadi 0.0073 serta validation loss dari 0.0309 menjadi 0.0137 tanpa indikasi overfitting, dibuktikan dengan pola konvergensi yang stabil. Pada pengujian, model menghasilkan nilai MSE sebesar 0.0137 atau RMSE sebesar 0.117, menandakan tingkat kesalahan prediksi yang rendah terhadap data ter-normalisasi. Selain itu, model digunakan untuk memprediksi curah hujan tiga hari ke depan (per jam) serta divisualisasikan secara spasial menggunakan peta interaktif Folium dengan integrasi data GADM. Visualisasi menunjukkan pola curah hujan yang bervariasi antar wilayah, dengan rata-rata prediksi 0,3 mm dan intensitas lebih tinggi pada wilayah utara dan timur Bekasi. Secara keseluruhan, model LSTM mampu mempelajari pola temporal meteorologis dengan baik dan dapat dimanfaatkan sebagai pendukung sistem peringatan dini cuaca lokal di Bekasi.
Copyright (c) 2025 Jurnal Teknologi Informasi Digital
Implementasi Model EfficientNetB0 Pada Pembuatan Aplikasi Desktop Untuk Identifikasi Hama Tanaman Sawi Berbasis Deep Learning
Deteksi hama pada tanaman sawi merupakan langkah penting untuk menjaga kualitas hasil pertanian. Penelitian ini mengembangkan aplikasi desktop untuk mengidentifikasi daun sawi ada hama atau tanpa hama menggunakan metode deep learning berbasis EfficientNetB0. Dataset yang digunakan berasal dari CAISIM dan terdiri dari dua kelas citra daun sawi. Model dilatih menggunakan binary cross-entropy serta teknik data augmentation untuk meningkatkan generalisasi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model EfficientNetB0 mampu mencapai akurasi validasi sebesar 97,65% dengan nilai loss 0,0544, sehingga sangat efektif dalam membedakan daun sawi yang terinfeksi hama dan yang sehat. Model terlatih kemudian diintegrasikan ke dalam aplikasi desktop berbasis Python, sehingga pengguna dapat melakukan deteksi secara langsung melalui antarmuka yang sederhana dan mudah digunakan. Penelitian ini membuktikan bahwa integrasi EfficientNetB0 dalam aplikasi desktop dapat menjadi solusi praktis untuk mendukung sistem deteksi hama pada pertanian modern.
Klasifikasi Indeks Pembangunan Manusia Menggunakan Model Stacking Random Forest-XGBoost
Pembangunan manusia merupakan indikator kunci keberhasilan pembangunan, di mana Indeks Pembangunan Manusia (IPM) menjadi untuk mengukur kualitas sumber daya manusia dan membedakan kategori wilayah (rendah, sedang, tinggi, sangat tinggi). Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan menguji model klasifikasi IPM yang robust dengan memanfaatkan keunggulan ensemble learning melalui teknik Stacking yang mengintegrasikan Random Forest (RF) dan XGBoost. Data yang digunakan adalah IPM Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Timur tahun 2024 (38 sampel dari BPS), yang diproses dengan LabelEncoder dan StandardScaler sebelum dibagi menjadi 75% data latih dan 25% data uji. Model RF dan XGBoost digunakan sebagai base learner yang kemudian digabungkan melalui Stacking. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Model Stacking mencapai performa klasifikasi yang sempurna dengan akurasi 100% pada data uji, terkonfirmasi melalui Confusion matrix tanpa adanya kesalahan prediksi. Akurasi ini menyamai RF dan mengungguli XGBoost (90%). Analisis Feature importance secara konsisten mengidentifikasi Rata-rata Lama Sekolah, Indeks Pengetahuan, dan Pengeluaran sebagai variabel paling dominan dalam klasifikasi IPM. Terbukti bahwa model Stacking Ensemble XGBoost-Random Forest terbukti efektif dan sangat andal untuk klasifikasi IPM. Temuan ini menegaskan bahwa faktor pendidikan dan ekonomi adalah kunci utama penentu kategori pembangunan manusia, yang dapat menjadi landasan strategis untuk intervensi kebijakan.
Implementasi Black Box Testing Dalam Pengujian Fungsionalitas Website Leo Gym
Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi keandalan dan kelengkapan fungsionalitas sistem pada website Leo Gym menggunakan metode black box testing. Masalah utama yang dihadapi adalah potensi terjadinya kesalahan validasi input dan inkonsistensi pada proses bisnis anggota, admin, paket, produk, dan order. Pengujian dilakukan secara sistematis berdasarkan 173 test case yang merepresentasikan seluruh bisnis proses dan hasil aktual eksekusi pada aplikasi. Metode black box testing digunakan dengan fokus pengujian pada output sistem terhadap berbagai input tanpa memperhatikan struktur internal kode. Hasil penelitian menunjukkan 91% test case dinyatakan lulus (pass) dengan 158 kasus berhasil, sedangkan 9% gagal (fail) dengan 15 kasus tidak memenuhi kriteria, menandakan mayoritas fitur berjalan baik namun masih terdapat kekurangan terutama pada validasi edge case dan penolakan input yang tidak sesuai aturan. Kesimpulannya, implementasi black box testing terbukti efektif untuk mengidentifikasi cacat pada website Leo Gym dan menjadi acuan perbaikan berkelanjutan pada sistem.
Implementasi Algoritma Priority Scheduling dan FIFO Serta Notifikasi WhatsApp Pada Sistem Informasi Manajemen Laundry Berbasis Website
Pengelolaan layanan laundry secara manual sering menimbulkan berbagai kendala, seperti antrian yang tidak teratur, keterlambatan proses pengerjaan, serta kurangnya komunikasi yang efektif dengan pelanggan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan Sistem Informasi Manajemen Laundry berbasis website dengan menerapkan algoritma Priority Scheduling dan First In First Out (FIFO) untuk mengatur antrian pesanan secara adil dan efisien. Selain itu, sistem ini dilengkapi dengan integrasi notifikasi WhatsApp untuk memberikan informasi status pesanan secara otomatis kepada pelanggan. Sistem dikembangkan menggunakan Framework Laravel dengan metode pengembangan Incremental. Proses penelitian meliputi analisis kebutuhan, perancangan sistem dengan Unified Modeling Language (UML), implementasi kode, serta pengujian menggunakan Black Box Testing. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu meningkatkan efisiensi operasional, memudahkan pelanggan dalam memantau status cucian, serta mempercepat komunikasi melalui notifikasi real-time. Dengan demikian, sistem ini dapat menjadi solusi efektif dalam meningkatkan kualitas layanan dan pengelolaan bisnis laundry.
Pengelompokkan Sembako Terlaris Menggunakan Algoritma K-Means
Perkembangan teknologi informasi telah mendorong digitalisasi dalam berbagai sektor, termasuk sektor penjualan ritel. Toko Biru Agen Sembako Bekasi merupakan usaha yang bergerak di bidang distribusi kebutuhan pokok, yang mengalami kendala dalam manajemen stok karena belum adanya sistem informasi yang memadai. Skripsi ini bertujuan untuk mengembangkan sistem informasi berbasis web yang mampu mengelompokkan produk sembako terlaris dengan menggunakan algoritma K-Means Clustering. Metode penelitian yang digunakan meliputi observasi, wawancara, dan studi pustaka, serta pengembangan sistem menggunakan metode prototipe dan framework CodeIgniter. Sistem ini mengelompokkan data penjualan produk berdasarkan tingkat permintaan selama dua tahun (2023–2024) untuk membantu pemilik toko dalam pengambilan keputusan stok dan strategi penjualan. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem mampu mengelompokkan produk secara akurat ke dalam kategori berdasarkan pola penjualan, serta menampilkan data secara interaktif melalui antarmuka web. Dengan demikian, sistem ini dapat meningkatkan efisiensi operasional dan mengurangi risiko kekosongan atau penumpukan stok barang.
Implementasi Sistem Web Inventory dengan Metode Rapid Application Development (RAD) dan Framework Laravel
Manajemen persediaan barang sangat penting, terutama untuk memastikan bahwa proses bisnis berjalan lancar baik bagi bisnis yang terlibat dalam produksi dan distribusi. Pengelolaan inventory secara manual sering menghadapi masalah seperti data stok yang tidak sesuai, keterlambatan informasi, kesalahan pencatatan, dan masalah dalam menyusun laporan. Kondisi ini dapat menyebabkan kerugian dan menghambat operasi. Oleh karena itu, sebuah sistem informasi inventory yang terkomputerisasi dan terintegrasi diperlukan. Sistem ini juga harus dapat menyampaikan data stok secara real-time. Tujuan penelitian ini adalah untuk membangun sistem web inventory dengan menggunakan metode pengembangan aplikasi cepat (RAD) dan framework Laravel. RAD dipilih karena mampu mempercepat proses pengembangan melalui iterasi prototipe, keterlibatan pengguna yang aktif, dan fleksibilitas untuk menyesuaikan kebutuhan sistem. Selain itu, framework Laravel digunakan sebagai platform utama karena struktur Model-View-Controller (MVC)-nya yang membuat pengembangan aplikasi lebih mudah. Analisis kebutuhan, perancangan sistem menggunakan UML, pengembangan aplikasi menggunakan teknologi Laravel, MySQL, PHP, dan Bootstrap, dan pengujian sistem menggunakan metode black box adalah bagian dari tahapan penelitian. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dibangun dapat memantau stok, membuat laporan stok, mencatat barang masuk dan keluar, dan memberikan data secara cepat dan akurat. Diharapkan bahwa penerapan sistem ini akan meningkatkan efektivitas manajemen persediaan dan mengurangi kesalahan pencatatan.
Integrasi SAW dan TOPSIS untuk Optimasi Keputusan Investasi Saham Teknologi
Investasi saham semakin populer di kalangan milenial dan Generasi Z karena potensi imbal hasilnya yang tinggi. Namun, risiko yang tinggi dan kurangnya pengetahuan mengenai fundamental saham sering kali membuat investor pemula mengalami kerugian yang cukup besar. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) untuk membantu investor dalam memilih saham-saham terbaik di sektor teknologi Indonesia. Metodologi yang digunakan mengintegrasikan dua teknik Multi-Criteria Decision Making (MCDM) yaitu Simple Additive Weighting (SAW) dan Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). SAW digunakan untuk memberikan bobot pada setiap kriteria, sedangkan TOPSIS memberi peringkat alternatif berdasarkan kedekatannya dengan solusi positif dan negatif yang ideal. Analisis ini mempertimbangkan empat kriteria keuangan utama: Margin Laba Kotor, Margin Laba Bersih, Pengembalian Ekuitas, dan Rasio Hutang terhadap Ekuitas. Hasil penelitian menunjukkan bahwa integrasi metode SAW dan TOPSIS dapat memberikan rekomendasi saham yang obyektif dan menjadi referensi yang berharga bagi investor dalam mengambil keputusan investasi yang lebih akurat.
Penerapan Algoritma Random Forest Untuk Prediksi Risiko Diabetes Berdasarkan Data Kesehatan Pasien
Diabetes melitus terus menjadi salah satu tantangan kesehatan global terbesar dengan prevalensi yang meningkat pesat. Deteksi dini merupakan kunci untuk mencegah komplikasi yang parah dan menekan biaya perawatan. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan dan mengevaluasi algoritma Random Forest dalam memprediksi risiko diabetes pada pasien berdasarkan data kesehatan klinis. Metode penelitian mencakup beberapa tahapan utama: pengumpulan data, pra-pemrosesan data untuk menangani nilai yang hilang dan normalisasi, pelatihan model, serta evaluasi kinerja. Model Random Forest dilatih dan dibandingkan dengan tiga algoritma klasifikasi populer lainnya, yaitu Decision Tree, Support Vector Machine (SVM), dan Logistic Regression. Evaluasi dilakukan menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Random Forest mencapai kinerja tertinggi dengan akurasi 96,5%, mengungguli model pembanding lainnya. Analisis kepentingan fitur (feature importance) juga mengidentifikasi bahwa kadar glukosa, indeks massa tubuh (IMT), dan usia adalah tiga prediktor paling signifikan dalam menentukan risiko diabetes. Kesimpulan dari penelitian ini adalah bahwa Random Forest merupakan algoritma yang sangat efektif dan andal untuk dikembangkan sebagai sistem pendukung keputusan klinis dalam skrining awal risiko diabetes.
Pemanfaatan Machine learning untuk Klasifikasi Sentimen Pelanggan pada Media Sosial
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis performa algoritma Naïve Bayes, Support Vector Machine (SVM), dan Long Short-Term Memory (LSTM) dalam klasifikasi sentimen pelanggan berbasis data media sosial. Dataset berupa 10.000 tweet dikumpulkan menggunakan Twitter API dengan kata kunci terkait opini pelanggan. Proses pra-pemrosesan data meliputi pembersihan teks, tokenisasi, Stemming, dan penghapusan Stop Words. Dataset dibagi menjadi training set (70%), validation set (15%), dan test set (15%). Hasil penelitian menunjukkan bahwa LSTM unggul dengan akurasi 91,2%, diikuti oleh SVM (84,7%) dan Naïve Bayes (78,5%). LSTM berhasil memahami pola semantik dan temporal dalam teks, menjadikannya algoritma terbaik untuk data media sosial yang kompleks. SVM memberikan hasil yang stabil dengan memanfaatkan fitur TF-IDF, sementara Naïve Bayes cocok untuk dataset kecil namun memiliki keterbatasan dalam memahami hubungan antar kata. Penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma Machine learning dapat digunakan secara efektif untuk analisis sentimen pelanggan. Hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi panduan dalam memilih algoritma yang sesuai untuk strategi pemasaran digital berbasis data pelanggan.
Integrasi GPT dan MBTI untuk Personalisasi Modul Ajar: Pendekatan Berbasis Karakter Psikologis Siswa SD
Perkembangan teknologi kecerdasan buatan (AI) menghadirkan peluang baru dalam personalisasi pembelajaran di pendidikan dasar. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan integrasi antara model Generative Pre-trained Transformer (GPT) dan Myers-Briggs Type Indicator (MBTI) dalam proses penyusunan modul ajar yang disesuaikan dengan karakter psikologis siswa. Pendekatan ini dikembangkan sebagai solusi atas tantangan guru dalam memahami kebutuhan belajar individual siswa yang beragam. Metodologi yang digunakan terdiri dari tiga tahap: identifikasi karakteristik siswa melalui tes MBTI berbasis observasi, pengelompokan hasil menggunakan prinsip interpretasi psikologis, dan penggunaan GPT untuk menghasilkan rekomendasi modul ajar yang relevan berdasarkan tipe kepribadian. Evaluasi dilakukan secara terbatas melalui uji fungsional logika sistem dan tinjauan isi hasil modul oleh tenaga pendidik. Hasil menunjukkan bahwa metode ini memberikan alternatif yang efektif dalam menyusun konten pembelajaran yang lebih responsif terhadap kebutuhan emosional dan kognitif siswa. Penelitian ini tidak hanya memperlihatkan potensi integrasi AI dan psikometri dalam dunia pendidikan, tetapi juga membuka ruang pengembangan sistem pembelajaran berbasis data untuk mendukung guru dalam proses perencanaan pembelajaran yang lebih adaptif.
Implementasi Algoritma Sequential Search Dalam Sistem Presensi Karyawan Online Berbasis Website
Perkembangan teknologi informasi telah mendorong perusahaan untuk bertransformasi ke arah digital, termasuk dalam proses pencatatan kehadiran karyawan. Kendala yang biasa dihadapi pada suatu perusahaan saat ini masih menggunakan metode presensi manual melalui pencatatan buku, yang berpotensi menimbulkan manipulasi data dan ketidakakuratan dalam validasi lokasi kehadiran. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem informasi presensi karyawan berbasis web secara real-time dengan diintegrasikan penerapan algoritma Sequential Search untuk mendukung proses pencarian data karyawan. Sistem dikembangkan menggunakan metode Waterfall yang terdiri dari lima tahapan utama, yaitu analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, pengujian menggunakan Black Box Testing, dan pemeliharaan. Implementasi dilakukan menggunakan bahasa pemrograman PHP, basis data MySQL, dan server lokal XAMPP. Sistem ini dirancang agar dapat mencatat data presensi secara otomatis berdasarkan waktu dan lokasi aktual karyawan, sekaligus memberikan akses bagi admin untuk memantau data kehadiran secara terpusat. Penerapan algoritma Sequential Search digunakan dalam pencarian nama karyawan secara berurutan dalam data presensi yang tersedia. Hasil pengujian Black Box Testing, seluruh fungsi sistem berjalan sesuai dengan yang dirancang dan memenuhi kebutuhan pengguna secara fungsional.
Implementasi Metode FIFO dan Reorder Point dalam Sistem Informasi Penjualan Produk pada Toko Makanan
Pemanfaatan teknologi informasi dalam dunia usaha sangat penting untuk meningkatkan efisiensi dan efektivitas operasional. Termasuk pada manajeman usaha kecil menengah, salah satunya toko Barokah Mukti Snack yang proses pemesanan dan pengelolaan stok masih dilakukan secara manual, sehingga rentan terhadap kesalahan pencatatan, keterlambatan pelayanan, dan kehabisan stok. Berdasarkan hal tersebut maka penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem informasi pemesanan produk makanan berbasis Web yang dapat mengatasi kendala tersebut. Fokus sistem adalah membantu pelanggan dalam melakukan pemesanan secara online serta membantu admin dalam pengelolaan stok dan pesanan. Metode pengembangan sistem menggunakan pendekatan Waterfall yang terdiri dari tahapan analisis, desain, implementasi, dan pengujian. Sistem ini juga menerapkan metode First In First Out (FIFO) untuk mengatur urutan pemrosesan pesanan dan metode Reorder Point (ROP) untuk mendeteksi kebutuhan restok berdasarkan stok minimum. Hasil penelitian ini menghasilkan aplikasi web untuk mempermudah pemesanan dan pemantauan stok. Metode First In First Out (FIFO) diterapkan dengan mengurutkan pesanan berdasarkan order_time, sehingga setiap pesanan diproses sesuai urutan kedatangannya. Sementara itu, metode Reorder Point (ROP) menghitung batas minimal stok menggunakan average rate of usage, lead time, dan safety stock, yang menghasilkan nilai ROP sebesar 20 unit. Jika stok turun di bawah batas tersebut, sistem akan otomatis memberi notifikasi kepada admin. Integrasi FIFO dan ROP terbukti menjadi pendekatan yang efektif dan strategis, di mana FIFO memperlancar pelayanan pelanggan dan ROP menjaga ketersediaan produk.