Seluruh Katalog Repository Institusi
Penelusuran metadata karya ilmiah dan dokumen institusi Universitas Bina Insani.
Filter Otomatis
ResetSeluruh Katalog Repository Institusi
Menampilkan 5 karya ilmiah repository terverifikasi (Skripsi & Artikel Jurnal OJS)
| Detail Karya Ilmiah & Metadata | Tipe & Program Studi | Aksi Metadata |
|---|---|---|
SISTEM PAKAR PENENTUAN JURUSAN MENGGUNAKAN FORWARD CHAINING DAN CERTAINTY FACTOR DI SMK BINA INDUSTRI
Penulis: ELSA KUSUMA, Dr. Ir. SALUDIN MUIS, M.Kom. |
2026
Elsa Kusuma (2022310025) Sistem Pakar Penentuan Jurusan Menggunakan Forward Chaining dan Certainty Factor di SMK Bina Industri Proses penentuan jurusan siswa baru di SMK Bina Industri Cikarang masih dilaksanakan secara manual melalui wawancara singkat dan pengisian angket minat yang dinilai secara subjektif oleh guru bimbingan dan konseling. Kondisi ini menyebabkan proses penentuan jurusan berlangsung lama, tidak konsisten antarsiswa, dan berpotensi menghasilkan rekomendasi yang kurang tepat karena tidak mempertimbangkan profil kemampuan akademik, minat, serta bakat siswa secara komprehensif dan terpadu. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan sistem pakar berbasis web yang mampu memberikan rekomendasi jurusan secara otomatis, objektif, dan terukur terhadap empat program keahlian yang tersedia di SMK Bina Industri Cikarang, yaitu Teknik dan Bisnis Sepeda Motor, Teknik Elektronika Industri, Manajemen Perkantoran dan Layanan Bisnis serta Manajemen Logistik. Metode inferensi yang digunakan adalah Forward Chaining, yang bekerja dengan menelusuri fakta masukan data siswa secara maju untuk menghasilkan rekomendasi jurusan. Penanganan ketidakpastian penilaian dilakukan menggunakan metode Certainty Factor berdasarkan standar nilai CF dengan rentang 0,0 hingga 1,0, sehingga setiap rekomendasi yang dihasilkan disertai derajat keyakinan yang dapat diukur secara kuantitatif. Basis pengetahuan sistem disusun berdasarkan hasil wawancara dengan guru bimbingan dan konseling selaku pakar domain di SMK Bina Industri Cikarang. Sistem dikembangkan menggunakan model Rapid Application Development (RAD) dengan teknologi Next.js dan PostgreSQL, serta diuji menggunakan metode black box testing. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem pakar yang dikembangkan mampu memberikan rekomendasi jurusan secara otomatis, konsisten, dan disertai nilai keyakinan terukur, sehingga dapat membantu guru bimbingan dan konseling dalam mengambil keputusan penentuan jurusan yang lebih objektif dan terstandarisasi.
#Certainty Factor
#Forward Chaining
#Penentuan Jurusan
#SMK Bina Industri
|
Skripsi (S1)
Teknik Informatika (S1)
Restricted Fulltext PDF
|
|
PENGEMBANGAN SISTEM CHATBOT LAYANAN DI LAUNDRY ONDEL-ONDEL MENGGUNAKAN WHATSAPP DENGAN PENDEKATAN HYBRID ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Penulis: Bimo Aria Putra Pratama, Dr. Ir. SALUDIN MUIS, M.Kom. |
2026
Pelayanan pelanggan pada Laundry Ondel-Ondel masih dilakukan secara manual melalui WhatsApp sehingga admin harus menjawab pertanyaan yang berulang mengenai harga layanan, jam operasional, status cucian, layanan antar-jemput, dan estimasi pengerjaan. Kondisi tersebut menyebabkan waktu respons menjadi lebih lama dan mengurangi efisiensi operasional. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem chatbot layanan pelanggan berbasis WhatsApp dengan pendekatan Hybrid Artificial Intelligence untuk meningkatkan kualitas pelayanan dan efisiensi kerja. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah Evolutionary Prototype, sedangkan metode kecerdasan buatan yang diterapkan menggabungkan Rule-Based, Natural Language Processing (NLP), dan Generative AI (DeepSeek). Sistem dikembangkan menggunakan Node.js, WPPConnect, Supabase, serta dashboard berbasis web untuk mengelola data pelanggan dan pesanan laundry. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu memberikan informasi layanan secara otomatis, meliputi harga, jenis layanan, status pesanan, estimasi pengerjaan, dan layanan antar-jemput melalui WhatsApp. Berdasarkan pengujian Black Box Testing, seluruh fungsi utama sistem berjalan sesuai dengan kebutuhan. Uji coba terhadap 11 responden menunjukkan bahwa 8 responden menyatakan sangat setuju, 2 responden setuju, dan 1 responden cukup setuju bahwa sistem layak digunakan. Dengan demikian, sistem chatbot yang dikembangkan mampu meningkatkan kecepatan penyampaian informasi, mempermudah pelanggan memperoleh layanan, serta meningkatkan efisiensi operasional pada Laundry Ondel-Ondel.
#Chatbot
#Generative AI
#Hybrid Artificial Intelligence
#Laundry
|
Skripsi (S1)
Teknik Informatika (S1)
Restricted Fulltext PDF
|
|
IMPLEMENTASI SISTEM DETEKSI MALWARE PADA SIEM WAZUH VIA SHUFFLE SOAR DI DISKOMINFOSTANDI KOTA BEKASI
Penulis: Sugiarto Catrio Mulyo Rachmanto, Dr. Ir. SALUDIN MUIS, M.Kom. |
2026
Keamanan infrastruktur teknologi informasi pada instansi pemerintah merupakan aspek kritis yang perlu mendapat perhatian serius, mengingat tingginya risiko ancaman siber yang dapat mengganggu keberlangsungan layanan publik. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan skema integrasi keamanan siber terintegrasi pada infrastruktur Dinas Komunikasi, Informatika, Statistik dan Persandian (Diskominfostandi) Kota Bekasi menggunakan SIEM Wazuh yang diintegrasikan dengan Shuffle SOAR, MISP, DFIR-IRIS, dan notifikasi Discord. Pengujian kerentanan dilakukan secara langsung pada sistem nyata menggunakan dua skenario serangan, yaitu Cross-Site Scripting (XSS) dan unggahan webshell, yang masing-masing dinilai menggunakan standar CVSS v3.1 dengan skor 6.1 (Medium) dan 9.8 (Critical). Setelah implementasi skema integrasi dilakukan, pengujian ulang menunjukkan bahwa sistem mampu mendeteksi ancaman secara otomatis, menghapus file berbahaya melalui fitur Active Response Wazuh, mencatat insiden di DFIR-IRIS, memperkaya data ancaman melalui MISP, serta mengirimkan notifikasi real-time ke Discord tanpa intervensi manual. Hasil implementasi dibuktikan dengan penurunan skor CVSS pada kerentanan XSS dari 6.1 menjadi 4.3 dan kerentanan webshell dari 9.8 menjadi 6.5, yang mencerminkan peningkatan signifikan dalam kemampuan deteksi dan respons insiden keamanan siber secara otomatis dan terintegrasi.
#Keamanan Siber
#SIEM
#Wazuh
#SOAR
|
Skripsi (S1)
Teknik Informatika (S1)
Restricted Fulltext PDF
|
|
SISTEM PAKAR DIAGNOSA KERUSAKAN DAN MAINTENANCE SCHEDULING ALAT BERAT BERBASIS CASE-BASED REASONING
Penulis: Mayli Ayutiya Wulandari, Dr. Ir. SALUDIN MUIS, M.Kom. |
2026
Proses diagnosis kerusakan alat berat pada PT. Sarinah Cahaya Sejahtera masih dilakukan secara manual dan bergantung pada pengalaman teknisi, sehingga berpotensi menimbulkan ketidakkonsistenan dalam menentukan jenis kerusakan dan solusi perbaikan. Selain itu, proses maintenance scheduling belum terintegrasi dengan proses diagnosis sehingga kegiatan perawatan alat berat masih dilakukan secara terpisah dan kurang optimal. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem pakar berbasis web yang mampu melakukan diagnosis kerusakan alat berat serta memberikan rekomendasi maintenance scheduling menggunakan metode Case-Based Reasoning (CBR). Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Case-Based Reasoning dengan pendekatan similarity menggunakan metode Nearest Neighbor. Pengembangan sistem menggunakan model Prototype yang terdiri dari tahapan communication, quick design, build prototype, evaluation, dan refinement. Data penelitian diperoleh melalui observasi, wawancara, dan studi pustaka, kemudian diimplementasikan ke dalam basis pengetahuan yang terdiri dari data gejala, kerusakan, solusi, dan maintenance. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu melakukan diagnosis kerusakan alat berat berdasarkan gejala yang diinputkan pengguna serta menghasilkan rekomendasi maintenance scheduling sesuai hasil diagnosis. Berdasarkan pengujian akurasi menggunakan 10 data uji, sistem memperoleh tingkat akurasi sebesar 90%. Pengujian usability menggunakan metode System Usability Scale (SUS) memperoleh skor rata-rata sebesar 81,5 dengan kategori Excellent, sedangkan pengujian Black Box Testing menunjukkan seluruh fitur sistem berjalan sesuai dengan fungsi yang dirancang. Dengan demikian, sistem yang dibangun mampu membantu teknisi dalam proses diagnosis dan maintenance alat berat secara lebih cepat, terstruktur, dan efektif.
#Alat Berat
#Case-Based Reasoning
#Diagnosis Kerusakan
#Maintenance Scheduling
|
Skripsi (S1)
Teknik Informatika (S1)
Restricted Fulltext PDF
|
|
SISTEM PAKAR DIAGNOSIS KECANDUAN GAME ONLINE SISWA SMK BERBASIS FORWARD CHAINING DAN CERTAINLY FACTOR
Penulis: Antonio Yosie Setiawan, Dr. Ir. SALUDIN MUIS, M.Kom. |
2026
Kecanduan game online pada siswa Sekolah Menengah Kejuruan berdampak negatif terhadap prestasi akademik dan interaksi sosial. Di SMK Bina Industri Cikarang, proses identifikasi kecanduan masih mengandalkan penilaian manual oleh guru Bimbingan dan Konseling tanpa kriteria terstandarisasi, mengakibatkan diagnosis yang tidak konsisten. Penelitian ini mengembangkan sistem pakar berbasis web yang menggabungkan metode Forward Chaining dan Certainty Factor untuk mendiagnosis tingkat kecanduan game online secara otomatis dan terukur. Forward Chaining berfungsi sebagai mesin inferensi untuk menelusuri gejala menuju kesimpulan diagnostik, sedangkan Certainty Factor menghitung tingkat kepercayaan dengan menggabungkan nilai kepastian pakar dan pengguna. Pengumpulan data melibatkan observasi, wawancara dengan guru BK, dan studi literatur. Pengembangan sistem mengikuti model Rapid Application Development menggunakan framework Next.js TypeScript. Basis pengetahuan mencakup gejala kecanduan dan aturan diagnostik dari wawancara pakar dan literatur ilmiah. Pengujian menggunakan metode alpha dan beta. Hasil menunjukkan sistem mampu memberikan diagnosis kecanduan yang terstruktur dan konsisten dengan skor kepercayaan terukur, mendukung guru BK dalam deteksi dini dan intervensi. Kontribusi utama terletak pada integrasi Forward Chaining dan Certainty Factor khusus untuk diagnosis kecanduan game online pada siswa SMK, menawarkan akurasi diagnostik dan tingkat kepercayaan kuantitatif untuk mendukung pengambilan keputusan.
#Certainty Factor
#Forward Chaining
#Kecanduan Game Online
#Sistem Pakar
|
Skripsi (S1)
Teknik Informatika (S1)
Restricted Fulltext PDF
|