Jl. Siliwangi No. 6, Rawa Panjang, Bekasi Timur | [email protected] | (021) 82436886

Seluruh Katalog Repository Institusi

Penelusuran metadata karya ilmiah dan dokumen institusi Universitas Bina Insani.

Filter Otomatis
Reset
Filter otomatis disaring tanpa menekan tombol.
Seluruh Katalog Repository Institusi

Menampilkan 10 karya ilmiah repository terverifikasi (Skripsi & Artikel Jurnal OJS)

Detail Karya Ilmiah & Metadata Tipe & Program Studi Aksi Metadata
PENERAPAN CHATBOT BERBASIS NATURAL LANGUAGE PROCESSING (NLP) UNTUK LAYANAN INFORMASI SPMB DI SMPS PLUS FAJAR SENTOSA
Penulis: Ahmad Gusnaedi, NADYA SAFITRI, S.T., M.Kom. | 2026

Sistem Penerimaan Murid Baru (SPMB) di SMPS Plus Fajar Sentosa masih menghadapi keterlambatan respons karena layanan informasi bergantung pada panitia yang juga bertugas sebagai guru, serta belum adanya standar jawaban yang menyebabkan informasi kurang konsisten. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengembangkan chatbot berbasis Natural Language Processing (NLP) dengan metode Naive Bayes untuk memberikan informasi SPMB secara cepat, tepat, dan seragam melalui website dan WhatsApp. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah Rapid Application Development (RAD) yang meliputi requirements planning, user design, construction, dan cutover, sedangkan pengumpulan data dilakukan melalui observasi, wawancara, dan studi pustaka. Pertanyaan pengguna diproses melalui tahapan preprocessing teks dan diklasifikasikan menggunakan Naive Bayes untuk menentukan jawaban sesuai kategori informasi. Hasil pengujian fungsional menunjukkan bahwa fitur-fitur sistem berjalan sesuai dengan skenario yang dirancang. Pengujian User Acceptance Testing (UAT) terhadap 28 responden yang terdiri atas 26 pengguna dan 2 admin memperoleh nilai keseluruhan sebesar 87,24% dari pengguna dan 95,00% dari admin, yang keduanya berada pada kategori sangat setuju. Hasil tersebut menunjukkan bahwa chatbot mampu membantu mempercepat layanan informasi, meningkatkan konsistensi jawaban, serta memudahkan admin dalam mengelola informasi SPMB. Dengan demikian, sistem yang dikembangkan layak digunakan sebagai media layanan informasi SPMB di SMPS Plus Fajar Sentosa.

#Chatbot #Natural Language Processing #Naive Bayes #SPMB
Skripsi (S1) Teknik Informatika (S1) Restricted Fulltext PDF
SISTEM MONITORING DETEKSI RESIKО STUNTING BAGI BALITA DENGAN IOT PADA POSYANDU BOUGENVELLE
Penulis: David Pakpahan, NADYA SAFITRI, S.T., M.Kom. | 2026

David Pakpahan (2021310054) ABSTRAK Monitoring Deteksi Resiko Stunting Bagi Balita dengan Iot pada Posyandu Bougenvelle. Stunting merupakan kondisi gagal tumbuh dalam balita akibat kekurangan gizi kronis, yang dapat memengaruhi perkembangan fisik dan kognitif anak. Di Posyandu Bougenvelle, pelaksanaan program "Zero New Stunting" menghadapi berbagai kendala, seperti keterlambatan pencatatan data dan kurangnya standar pemberian asupan gizi. Penelitian ini merancang sistem berbasis Internet of Things (loT) untuk memonitoring dan pemberian rekomendasi asupan gizi balita yang berisiko stunting. Sistem terdiri dari perangkat keras berupa sensor tinggi badan (VL53L1X) dan berat badan (Load Cell serta modul HX711) yang terintegrasi dengan mikrokontroler ESP8266, serta sistem berbasis web yang menyimpan dan menimpilkan riwayat data pertumbuhan. Sistem ini juga menghitung Z index Score untuk klasifikasi status gizi dan mengirim rekomendasi asupan protein melalui WhatsApp. Metode pengembangan yang digunakan adalah prototype, yang memungkinkan penyesuaian sistem secara iteratif berdasarkan kebutuhan pengguna. Hasil implementasi menunjukan bahwa sistem dapat membantu meningkatkan akurasi data dan mempermudah proses evaluasi serta pemantauan pertumuhan balita oleh tenaga Kesehatan dan Orang tua.

#Stunting #IoT #Z index Score #Posyandu
Skripsi (S1) Teknik Informatika (S1) Restricted Fulltext PDF
IMPLEMENTASI METODE RAG DALAM PENGEMBANGAN CHATBOT PADA LAYANAN INFORMASI PENGADUAN DENGAN INTERGRASI GPT 4.o PADA INSTANSI BEA CUKAI PUSAT
Penulis: Dedy Wijaya, NADYA SAFITRI, S.T., M.Kom. | 2026

Layanan pengaduan masyarakat pada Direktorat Jenderal Bea dan Cukai masih menghadapi beberapa kendala, seperti tingginya jumlah laporan, keterlambatan respons petugas, serta belum tersedianya layanan informasi yang dapat menjawab pertanyaan pengguna secara otomatis. Kondisi tersebut menyebabkan proses pelayanan menjadi kurang efektif dan memengaruhi kepuasan pengguna. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem layanan pengaduan berbasis chatbot dengan mengimplementasikan metode Retrieval-Augmented Generation (RAG) dan mengintegrasikan API GPT-4o untuk meningkatkan kualitas layanan informasi pada Direktorat Jenderal Bea dan Cukai. Penelitian menggunakan metode pengembangan sistem Rapid Application Development (RAD) dengan teknik pengumpulan data berupa observasi, wawancara, dan studi pustaka. Metode RAG diterapkan untuk mengambil informasi dari dokumen dan basis pengetahuan internal sebelum diproses oleh GPT-4o, sehingga chatbot mampu menghasilkan jawaban yang lebih akurat, relevan, dan sesuai dengan informasi resmi instansi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa chatbot yang dikembangkan mampu memberikan informasi layanan pengaduan secara otomatis, membantu pengguna memahami prosedur pelaporan, serta mengurangi beban petugas dalam menjawab pertanyaan yang berulang. Berdasarkan hasil pengujian menggunakan skala Likert terhadap 35 responden, sistem memperoleh tingkat kelayakan sebesar 86,86% dengan kategori sangat layak. Dengan demikian, implementasi metode RAG dan integrasi GPT-4o dapat mendukung peningkatan efektivitas layanan informasi pengaduan pada Direktorat Jenderal Bea dan Cukai.

#Bea dan Cukai #GPT-4o #Chatbot #layanan pengaduan
Skripsi (S1) Teknik Informatika (S1) Restricted Fulltext PDF
SISTEM INFORMASI MANAJEMEN MEMBER BERBASIS ANDROID PADA PARIS GYM
Penulis: Ahmad Hawary, NADYA SAFITRI, S.T., M.Kom. | 2026

Paris Gym merupakan tempat kebugaran yang dalam operasionalnya masih mengandalkan proses manual dalam pengelolaan data. Berdasarkan hasil observasi, proses manajemen member belum terintegrasi dengan baik, meliputi pendaftaran yang dicatat dalam buku, penjadwalan latihan yang tidak terstruktur, serta pencatatan kunjungan yang dilakukan tanpa sistem komputerisasi. Kondisi tersebut berpotensi menimbulkan ketidakteraturan data dan menurunkan kualitas pelayanan terhadap member. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sistem manajemen member yang sedang berjalan serta merancang dan membangun sistem informasi manajemen member berbasis android sebagai solusi atas permasalahan yang ada. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah Rapid Application Development (RAD), yang memungkinkan proses perancangan dilakukan secara iteratif dan berfokus pada kebutuhan pengguna dengan mencakup empat tahapan utama, yaitu requirements planning, user design, construction, dan cutover. Aplikasi dikembangkan menggunakan Flutter dengan Firebase sebagai basis data. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem berhasil menyediakan fitur pengelolaan data member, penjadwalan latihan, pencatatan kehadiran menggunakan QR Code, serta pemantauan aktivitas member. Pengujian alpha menggunakan metode black box testing menunjukkan seluruh fungsi sistem berjalan sesuai dengan kebutuhan. Selain itu, pengujian beta menggunakan metode User Acceptance Testing (UAT) memperoleh nilai persentase sebesar 87,0% dari responden Admin dan 90,0% dari responden Member yang termasuk dalam kriteria "Sangat Baik". Hasil tersebut menunjukkan bahwa aplikasi E-FitGym telah memenuhi kebutuhan pengguna dan layak diterapkan untuk mendukung proses manajemen pada lingkungan gym.

#Kata Kunci: Sistem informasi #Manajemen member #Aplikasi android #Rapid application development (RAD)
Skripsi (S1) Rekayasa Perangkat Lunak (S1) Restricted Fulltext PDF
RANCANG BANGUN SISTEM INVENTORY STOCK BERBASIS WEB MENGGUNAKAN METODE AGILE SOFTWARE DEVELOPMENT PADA TOKO BERKAH JAYA
Penulis: Niken Palupy Lumintowati, NADYA SAFITRI, S.T., M.Kom. | 2026

Niken Palupy Lumintowati (2021320069) Rancang Bangun Sistem Inventory Stock Berbasis Web Menggunakan Metode Agile Software Development Pada Toko Berkah Jaya Toko Berkah Jaya masih menghadapi permasalahan dalam pengelolaan persediaan barang, yaitu ketidaksesuaian antara data stok dengan kondisi fisik barang akibat pencatatan yang dilakukan secara manual, kesulitan dalam memantau ketersediaan stok secara real-time, proses penyusunan laporan yang membutuhkan waktu, serta belum tersedianya fitur export laporan dalam format spreadsheet (Excel). Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem informasi inventory stock berbasis web yang dapat meningkatkan keakuratan data stok, mempermudah pemantauan persediaan secara real-time, mempercepat penyusunan laporan, serta mempermudah pengelolaan dan analisis data stok. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah Agile Software Development dengan tahapan planning, design, development, testing, review, dan lauch. Sistem dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman PHP dengan framework Laravel dan MySQL sebagai basis data. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem informasi inventory stock berbasis web mampu meningkatkan keakuratan data stok dengan menggantikan proses pencatatan manual sehingga meminimalkan ketidaksesuaian antara data sistem dan kondisi fisik barang. Sistem juga mampu menampilkan informasi ketersediaan stok secara real-time sehingga memudahkan pengguna dalam memantau persediaan. Selain itu, proses penyusunan laporan menjadi lebih mudah, cepat, dan akurat. Fitur export laporan dalam format spreadsheet (Excel) juga memudahkan pemilik toko dalam melakukan analisis data dan penyusunan laporan secara lebih efektif dan efisien.

#Kata Kunci: Sistem Informasi #Inventory Stock #Website #Laravel
Skripsi (S1) Sistem Informasi (S1) Restricted Fulltext PDF
SISTEM INFORMASI MONITORING KINERJA KARYAWAN MENGGUNAKAN METODE AGILE BERBASIS WEB PADA PT BANGUN KREATIF ABADI
Penulis: Susan Dwi Novianti, NADYA SAFITRI, S.T., M.Kom. | 2026

PT Bangun Kreatif Abadi saat ini masih menghadapi kendala dalam pengawasan kinerja karyawan karena proses pelaporan dan penilaian yang berjalan masih bersifat manual menggunakan kertas serta spreadsheet terpisah, sehingga rentan terhadap risiko kehilangan data dan keterlambatan evaluasi. Tujuan dari penelitian ini adalah merancang dan mengembangkan sistem informasi monitoring kinerja berbasis web untuk mengatasi permasalahan tersebut. Metode pengembangan yang digunakan adalah Agile Software Development, yang dipilih karena kemampuannya beradaptasi dengan perubahan kebutuhan. Sistem dikembangkan menggunakan framework Django, React.js, dan database SQLite. Pengujian alfa menunjukkan fungsionalitas sistem berjalan dengan valid, sementara pengujian beta yang melibatkan 16 responden memperoleh tingkat kelayakan sebesar 94,17% dengan kategori "Sangat Layak". Dengan adanya sistem ini, pengelolaan monitoring kinerja di PT Bangun Kreatif Abadi diharapkan menjadi lebih efisien, akurat, terpusat, serta menyajikan informasi secara real-time.

#Monitoring Kinerja #Agile Development #Sistem Informasi #Website
Skripsi (S1) Sistem Informasi (S1) Restricted Fulltext PDF
IMPLEMENTASI CHATBOT LAYANAN INFORMASI PPDB MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES PADA MTS ATTAQWA 04 BEKASI
Penulis: Ade Yusuf Ardiyansyah, NADYA SAFITRI, S.T., M.Kom. | 2026

Layanan informasi Penerimaan Peserta Didik Baru (PPDB) di MTs Attaqwa 04 Kabupaten Bekasi saat ini dilayani melalui Group WhatsApp oleh sepuluh panitia yang merangkap mengajar, balasan respons sangat bergantung pada ketersediaan waktu petugas. Kondisi ini menyebabkan keterlambatan respons dan ketidaktersediaan layanan 24 jam serta komunikasi manual melalui pesan teks berpotensi menimbulkan kesalahan informasi yang dapat menyebabkan ketidaksesuaian informasi antara petugas PPDB dan calon pendaftar. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan chatbot WhatsApp berbasis Natural Language Processing (NLP) dengan algoritma Multinomial Naïve Bayes untuk klasifikasi intent pertanyaan calon pendaftar. Sistem dikembangkan menggunakan metode Extreme Programming (XP) dengan integrasi WhatsApp HTTP API (WAHA), backend Python-Flask, ekstraksi fitur Term Frequency–Inverse Document Frequency (TF-IDF), dan pipeline praproses yang mencakup case folding, cleaning, normalisasi berbasis aturan, serta symspell correction. Model dilatih menggunakan 1116 data intent dan diuji pada 224 data uji holdout. Hasil pengujian menunjukkan akurasi klasifikasi sebesar 87%, sedangkan Pengujian User Acceptance Testing (UAT) terhadap 28 responden memperoleh persentase penerimaan sebesar 85,21% dengan nilai rata-rata keseluruhan 4,26 (kategori "Sangat Setuju"). Hasil tersebut menunjukkan bahwa sistem chatbot WhatsApp mampu memberikan layanan informasi PPDB secara otomatis, cepat, mudah digunakan, dan tersedia selama 24 jam.

#Chatbot #Naïve Bayes #Natural Language Processing #PPDB
Skripsi (S1) Teknik Informatika (S1) Restricted Fulltext PDF
IMPLEMENTASI ALGORITMA RANDOM FOREST DALAM SISTEM PREDIKSI LEVEL BELAJAR SISWA PADA NEW CONCEPT
Penulis: Atha Zainum Muttaqin, NADYA SAFITRI, S.T., M.Kom. | 2026

Penentuan level belajar siswa baru di New Concept English Education Centre masih dilakukan secara manual sehingga berpotensi menimbulkan subjektivitas dalam penempatan kelas. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan algoritma Random Forest dalam sistem prediksi level belajar siswa berbasis web untuk mendukung proses penentuan level belajar yang lebih objektif, konsisten, dan efisien. Penelitian menggunakan metode Prototype dengan dataset sebanyak 1.522 data siswa yang terdiri atas variabel umur, tingkat kelas sekolah, nilai placement test, dan level belajar siswa. Tahapan penelitian meliputi preprocessing data, encoding, pembagian data training dan testing, pelatihan model Random Forest, evaluasi menggunakan confusion matrix dan classification report, serta implementasi model ke dalam sistem berbasis web yang dilengkapi fitur placement test online. Hasil pengujian menunjukkan model Random Forest memperoleh akurasi sebesar 85,57%, sedangkan hasil User Acceptance Testing (UAT) memperoleh nilai 84% pada aspek kemudahan penggunaan sistem. Sistem yang dikembangkan mampu menghasilkan prediksi level belajar secara otomatis dan membantu proses penentuan level belajar siswa secara lebih cepat, objektif, dan berbasis data.

#Machine Learning #Prediksi Level Belajar #Placement Test #Random Forest
Skripsi (S1) Teknik Informatika (S1) Restricted Fulltext PDF
IMPLEMENTASI AGENTIC AI PADA SISTEM LAYANAN INFORMASI PELANGGAN DI PT ABUYA BERKAH INDONESIA
Penulis: Ferrel Hermawan Putra, NADYA SAFITRI, S.T., M.Kom. | 2026

Dalam industri kuliner, kecepatan dan konsistensi penyampaian informasi kepada pelanggan merupakan faktor penting dalam menjaga kualitas layanan. PT Abuya Berkah Indonesia saat ini masih mengandalkan crew outlet yang juga merangkap menangani operasional harian untuk merespons pertanyaan pelanggan secara manual melalui WhatsApp, sehingga menyebabkan keterlambatan respons, ketidakkonsistenan informasi, serta meningkatnya beban kerja terutama ketika volume pertanyaan pelanggan meningkat di tengah kesibukan operasional outlet. Kondisi ini berpotensi menurunkan kepuasan pelanggan dan menghambat efisiensi operasional perusahaan. Untuk menjawab permasalahan tersebut, penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan sistem layanan informasi pelanggan berbasis Agentic AI yang terintegrasi dengan platform WhatsApp. Metode pengembangan yang digunakan adalah metode Prototype, dengan pengumpulan data melalui observasi, wawancara, dan studi pustaka. Sistem dibangun menggunakan platform n8n sebagai automation engine, Large Language Model (LLM) sebagai komponen pemroses bahasa alami, Gateway API sebagai jembatan koneksi WhatsApp, Google Spreadsheet sebagai sumber data menu dan diskon, serta Supabase sebagai basis data penyimpanan log percakapan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu memberikan respons otomatis secara akurat sesuai dengan jenis permintaan pelanggan, mencakup informasi menu, harga, lokasi outlet, promo, dan alur pemesanan, serta mampu melakukan eskalasi percakapan kepada admin apabila dibutuhkan. Pengujian fungsional menggunakan metode Black Box Testing terhadap delapan skenario layanan menunjukkan bahwa seluruh fungsi sistem berjalan sesuai dengan kebutuhan fungsional yang telah ditetapkan. Uji coba pengguna menggunakan metode User Acceptance Testing (UAT) yang melibatkan 24 responden pelanggan memperoleh skor rata-rata keseluruhan sebesar 3,94 dari skala 5, yang berada pada kategori "Setuju", sehingga sistem dinilai telah memenuhi ekspektasi pengguna. Dengan demikian, sistem Agentic AI berbasis n8n dan WhatsApp ini terbukti efektif sebagai solusi otomasi layanan informasi pelanggan dan memiliki potensi untuk dikembangkan lebih lanjut di masa mendatang.

#Agentic AI #Chatbot #Customer Service #Large Language Model
Skripsi (S1) Teknik Informatika (S1) Restricted Fulltext PDF
PERANCANGAN SISTEM INFORMASI PENGELOLAAN BARANG HILANG BERBASIS WEB DI PT KERETA COMMUTER INDONESIA
Penulis: ARYA FADILA, NADYA SAFITRI, S.T., M.Kom. | 2026

Kehilangan barang merupakan suatu kondisi ketika seseorang tidak lagi mengetahui keberadaan barang miliknya sehingga barang tersebut tidak dapat ditemukan atau dikuasai oleh pemiliknya. Kehilangan dapat terjadi akibat aktivitas mobilitas yang tinggi sehingga menyebabkan kehilangan barang milik penumpang di area fasilitas umum seperti ruang tunggu, kendaraan transportasi, dan stasiun. Salah satu upaya yang dilakukan oleh PT Kereta Commuter Indonesia adalah dengan memberikan layanan lost and found atau kehilangan dan penemuan barang dengan mengidentifikasi dan mengatasi barang yang tertinggal kembali ke pemiliknya. Layanan lost and found barang ini masih dilakukan secara konvensional, yaitu dengan menggunakan metode pencatatan menggunakan form kertas dan juga pencatatan melalui google form. Hal ini menyebabkan pekerjaan menjadi tidak efisien, karena informasi yang di dapatkan oleh petugas Passenger Service perlu memakan waktu. Untuk dapat memfasilitasi semua proses yang terjadi pada layanan lost and found barang di PT Kereta Commuter Indonesia maka dibutuhkan sebuah sistem berbasis web yang dapat mempermudah proses pelaporan temuan barang hilang dan memonitoring layanan lost and found tersebut. Metode pengembangan sistem yang digunakan untuk membangun aplikasi berbasis web ini adalah Agile Development yang memiliki 7 tahapan. Tahapan tersebut meliputi plan, design, develop, test, deploy, review dan launch. Dalam proses pengembangan aplikasi ini, perancangan sistem juga dilakukan dengan membuat use case diagram, activity diagram, sequence diagram, dan class diagram. Pada proses membangun aplikasi juga menggunakan Visual Studi Code, framework Laravel, PHP, Javascript dan Figma. Berdasarkan hasil pengujian alfa (Black-box Testing), seluruh fitur fungsional pada aplikasi telah teruji dan berfungsi dengan baik sesuai dengan skenario yang diharapkan. Selain itu, pengujian beta yang dilakukan menggunakan metode User Acceptance Testing (UAT) melalui penyebaran kuesioner kepada pengguna memperoleh persentase skor sebesar 92%, yang dikategorikan sangat baik dan layak digunakan dalam operasional sehari-hari. Hasil penelitian menghasilkan aplikasi lost and found yang mampu menggantikan sistem konvensional, memfasilitasi pencatatan dan pengelolaan laporan temuan secara digital, mempercepat pencarian data, menyajikan laporan rekapitulasi lebih efektif, serta mendukung monitoring layanan lost and found secara terintegrasi. Aplikasi ini di harapkan dapat meningkatkan efisiensi bagi petugas Passenger Service PT Kereta Commuter Indonesia.

#Lost and Found #Sistem Informasi Berbasis Web #Agile Development #PT Kereta Commuter Indonesia
Skripsi (S1) Sistem Informasi (S1) Restricted Fulltext PDF