Katalog Program Studi: Teknik Informatika (S1)
Penelusuran metadata karya ilmiah dan dokumen institusi Universitas Bina Insani.
Filter Otomatis
ResetKatalog Program Studi: Teknik Informatika (S1)
Menampilkan 15 karya ilmiah repository terverifikasi (Skripsi & Artikel Jurnal OJS)
| Detail Karya Ilmiah & Metadata | Tipe & Program Studi | Aksi Metadata |
|---|---|---|
SISTEM MONITORING SUHU KULKAS DISPLAY BERBASIS INTERNET OF THINGS DENGAN METODE PROTOTYPE PADA METROPOLITAN MALL
Penulis: Yuli dhea mujianti, RIKA APRIANI, S.Kom., M.Kom. |
2026
Kulkas display di toko ritel sering mengalami masalah fluktuasi suhu yang tidak terpantau karena pengawasan masih dilakukan secara manual oleh petugas. Keterlambatan dalam mendeteksi perubahan suhu atau pintu yang tidak tertutup rapat dapat menyebabkan kerusakan pada produk makanan dan minuman. Kondisi tersebut menunjukkan pentingnya sistem monitoring yang mampu melakukan pengawasan secara real-time dan memberikan peringatan dini agar tindakan penanganan dapat segera dilakukan. Penelitian ini bertujuan merancang sistem monitoring suhu otomatis yang bekerja 24 jam menggunakan mikrokontroler ESP32 dan sensor suhu DS18B20. Alat ini juga dilengkapi sensor Magnetic Switch untuk mendeteksi status pintu kulkas. Sistem dirancang untuk membaca suhu setiap 5 menit. Jika suhu melebihi batas aman (di atas 8°C) atau pintu terbuka terlalu lama, alat akan mengaktifkan alarm buzzer dan mengirim notifikasi peringatan ke smartphone pengelola melalui aplikasi Telegram dan Blynk. Metode pengembangan menggunakan prototype, mulai dari perakitan alat hingga pengujian langsung pada unit kulkas. Pengujian dilakukan menggunakan metode black box testing untuk memastikan setiap fungsi sistem berjalan sesuai dengan rancangan. Hasil pengujian menunjukkan alat mampu memantau suhu secara real-time dan memberikan peringatan dini kepada pengelola, sehingga risiko kerusakan produk dapat diminimalkan tanpa perlu pengecekan fisik secara terus-menerus. Sistem yang dikembangkan diharapkan dapat membantu meningkatkan efektivitas proses monitoring suhu kulkas display di lingkungan ritel memberikan peringatan dini kepada peneglola, sehingga Risiko kerusakan produk dapat diminimalisirkan tanpa perlu pengecekkan fisik terus menerus.
#Internet Of Things
#prototype
#Monitoring Suhu
#Kulkas Display
|
Skripsi (S1)
Teknik Informatika (S1)
Restricted Fulltext PDF
|
|
Perancangan Sistem Monitoring Ketinggian Air Sungai Berbasis IoT dan Firebase untuk Peringatan Dini Banjir
Penulis: Sharan Roshan Kalia, RULLY PRAMUDITA, S.T., M.Kom. |
2026
Banjir merupakan permasalahan utama di Perumahan Fontana Lake akibat meluapnya air sungai. Pemantauan ketinggian air yang saat ini dilakukan secara manual dinilai tidak efektif, subjektif, dan terbatas, terutama pada malam hari saat warga beristirahat. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan merancang purwarupa sistem peringatan dini banjir berbasis Internet of Things (IoT) yang mampu beroperasi secara otomatis 24 jam dan memberikan informasi ketinggian air secara objektif dan terukur. Pengembangan perangkat lunak dan keras dalam sistem ini menggunakan metode Prototype yang meliputi tahapan komunikasi, perencanaan singkat, pemodelan, konstruksi purwarupa, serta penyerahan dan evaluasi umpan balik. Perangkat keras utama yang digunakan adalah mikrokontroler NodeMCU ESP32 sebagai pusat kendali dan pengelola komunikasi Wi-Fi, serta sensor ultrasonik tahan air JSN-SR04T yang dipasang untuk mengukur jarak ketinggian air. Sistem ini juga mengintegrasikan platform Blynk untuk pemrosesan data instan, Firebase Realtime Database sebagai media penyimpanan riwayat log pemantauan, dan aplikasi Android bernama “Monitoring Fontana Lake” yang dibuat menggunakan Kotlin di Android Studio sebagai antarmuka pemantauan pengguna. Berdasarkan hasil perancangan dan pengujian, sistem mampu mengklasifikasikan ketinggian air ke dalam tiga status peringatan melalui logika percabangan sederhana (If-Else), yaitu kondisi Aman (hijau) untuk ketinggian air ≤ 15 cm, Waspada (kuning) untuk rentang > 15 cm hingga 25 cm, dan Bahaya (merah) untuk ketinggian > 25 cm. Apabila status mencapai level Waspada atau Bahaya, mikrokontroler akan memicu layanan OneSignal untuk mengirimkan pesan notifikasi secara otomatis ke aplikasi pengguna, di mana status Bahaya akan secara khusus memicu suara alarm heads-up pada ponsel cerdas warga.
#Firebase
#Internet of Things
#Ketinggian Air
#NodeMCU ESP32
|
Skripsi (S1)
Teknik Informatika (S1)
Restricted Fulltext PDF
|
|
KLASIFIKASI EMOSI MANUSIA BERDASARKAN EKSPRESI WAJAH PADA VIDEO MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) DAN TRANSFER LEARNING
Penulis: Jengkar Ayogya Widji Lestari, JAFAR SHADIQ, S.Kom., M.Kom. |
2026
Pengenalan emosi berdasarkan ekspresi wajah merupakan salah satu penerapan Artificial Intelligence (AI) dan Computer Vision. Penelitian ini bertujuan mengembangkan prototype sistem pengenalan emosi secara real-time menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan pendekatan Transfer Learning. Sistem dirancang untuk mendeteksi wajah dan mengklasifikasikan tiga kategori emosi, yaitu serius, ngobrol, dan ngantuk, melalui video dari webcam. Proses penelitian meliputi deteksi wajah menggunakan YOLO, prapemrosesan citra, ekstraksi fitur dengan CNN, dan klasifikasi emosi. Hasil deteksi ditampilkan pada antarmuka dalam bentuk bounding box, label emosi, dan nilai confidence. Pengujian menunjukkan bahwa prototype mampu melakukan deteksi wajah dan klasifikasi emosi secara otomatis dengan performa real-time, sehingga berpotensi mendukung penerapan sistem pengenalan emosi pada bidang pendidikan, kesehatan, dan interaksi manusia dengan komputer.
#Artificial Intelligence (AI)
#Computer Vision
#Convolutional Neural Network (CNN)
#Ekspresi Wajah
|
Skripsi (S1)
Teknik Informatika (S1)
Restricted Fulltext PDF
|
|
IMPLEMENTASI SISTEM KEAMANAN CLOSED CIRCUIT TELEVISION DI JALAN ACACIA TAMAN CILEUNGSI
Penulis: Rafly Ammar Gata, JAFAR SHADIQ, S.Kom., M.Kom. |
2026
Kekosongan pengawasan fisik di lingkungan perumahan Jalan Acacia, Taman Cileungsi RT 01/RW 09 akibat berhentinya aktivitas operasional petugas keamanan memicu potensi kerawanan tindak kriminalitas dan keresahan warga. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem pengawasan keamanan berbasis Closed Circuit Television (CCTV) mandiri terintegrasi yang dapat diakses secara real-time dari jarak jauh. Pengembangan sistem menerapkan metode Prototype yang berfokus pada iterasi pengembangan berbasis kebutuhan pengguna. Infrastruktur jaringan dibangun memanfaatkan transmisi nirkabel dengan menghubungkan empat unit kamera wireless ke Access Point yang dilengkapi antena omnidirectional untuk memperluas jangkauan cakupan sinyal ke peladen pusat berarsitektur Network Video Recorder (NVR) berbasis perangkat lunak Shinobi. Sistem diintegrasikan dengan kecerdasan buatan berbasis TensorFlow Object Detection untuk analisis visual dan deteksi objek otomatis, notifikasi email via SMTP, serta layanan IP Tunneling berbasis Zrok agar antarmuka pemantauan web localhost dapat diakses publik secara aman. Selain itu, diterapkan mekanisme Role-Based Access Control (RBAC) untuk memisahkan hak akses administratif pengurus dan akses view-only bagi warga. Hasil pengujian menunjukkan infrastruktur jaringan nirkabel beroperasi dengan sangat stabil, menghasilkan rata-rata latensi sebesar 94 ms dengan akses website dengan kecepatan 0.64s dengan koneksi lokal dan 4.97s untuk koneksi online, sehingga mampu mentransmisikan stream video dan playback secara lancar. Implementasi sistem CCTV ini terbukti efektif memberikan pengawasan visual 24/7, memulihkan rasa aman warga, serta siap menyediakan barang bukti rekaman digital yang valid apabila terjadi insiden keamanan.
#CCTV
#Keamanan
#NVR
#Object Detection
|
Skripsi (S1)
Teknik Informatika (S1)
Restricted Fulltext PDF
|
|
IMPLEMENTASI SISTEM PENGECEKAN EXPIRED DATE PRODUK MENGGUNAKAN MACHINE LEARNING BERBASIS MOBILE
Penulis: Muhamad Jaryas Kurillah, MARDI YUDHI PUTRA, S.T., M.Kom. |
2026
Proses pengecekan tanggal kedaluwarsa produk pada toko ritel seperti Indomaret Victoria Village Bekasi selama ini masih dilakukan secara manual dengan memeriksa produk satu per satu dan mencatatnya di buku, sehingga proses tersebut membutuhkan waktu yang cukup lama, rentan terhadap kesalahan pencatatan, serta menyulitkan pengguna dalam memantau produk yang mendekati atau telah melewati masa kedaluwarsa. Berdasarkan permasalahan tersebut, penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan aplikasi mobile berbasis Flutter yang menerapkan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) untuk mengklasifikasikan kondisi produk ke dalam tiga kategori yaitu aman, mendekati kedaluwarsa, dan kedaluwarsa, berdasarkan selisih hari antara tanggal saat ini dengan tanggal kedaluwarsa produk, dengan menggunakan metode pengembangan sistem Agile yang bersifat iteratif dan inkremental. Hasil pengujian menunjukkan bahwa algoritma KNN dengan nilai K=3 berhasil mencapai akurasi sebesar 97,50% dari 40 data uji, dan berdasarkan hasil kuesioner yang disebarkan kepada 5 responden diperoleh rata-rata skor kepuasan pengguna sebesar 4,63 dari skala 5,00, sehingga sistem yang dikembangkan terbukti mampu membantu proses pengecekan expired date secara lebih cepat, terstruktur, dan efisien dibandingkan metode manual yang selama ini digunakan.
#Agile
#Aplikasi Mobile
#Expired Date
#K-Nearest Neighbor
|
Skripsi (S1)
Teknik Informatika (S1)
Restricted Fulltext PDF
|
|
SISTEM PAKAR ANALISIS RISIKO KESELAMATAN KERJA BERBASIS WEB MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING DAN CERTAINTY FACTOR
Penulis: Khansa Danish Aqeela, RIKA APRIANI, S.Kom., M.Kom. |
2026
Keselamatan kerja merupakan aspek penting dalam kegiatan fabrikasi karena berbagai aktivitas kerja memiliki potensi bahaya yang dapat menyebabkan kecelakaan kerja. Proses identifikasi dan analisis risiko yang ada di PT Binder Indonesia masih dilakukan secara manual, sering kali memerlukan waktu yang cukup lama serta bergantung pada ketersediaan pakar K3. Kondisi tersebut dapat menyebabkan keterlambatan dalam pengambilan tindakan pengendalian risiko. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem pakar berbasis web yang dapat membantu proses analisis risiko keselamatan kerja pada area fabrikasi PT Binder Indonesia. Metode Forward Chaining digunakan untuk mengidentifikasi risiko berdasarkan aktivitas kerja dan kondisi bahaya yang dipilih pengguna, sedangkan metode Certainty Factor digunakan untuk menghitung tingkat keyakinan terhadap risiko yang teridentifikasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu mengidentifikasi risiko keselamatan kerja dan memberikan tingkat keyakinan, kategori risiko, serta rekomendasi pengendalian sesuai kondisi yang dipilih pengguna. Berdasarkan hasil uji pengguna, sistem memperoleh nilai sebesar 85,5% yang termasuk dalam kategori sangat baik. Dengan demikian, sistem yang dikembangkan dapat digunakan sebagai alat bantu dalam proses analisis risiko keselamatan kerja secara lebih terstruktur dan membantu pengguna dalam memperoleh informasi risiko berdasarkan pengetahuan pakar yang telah diimplementasikan ke dalam sistem.
#Analisis Risiko
#Certainty Factor
#Forward Chaining
#Keselamatan Kerja
|
Skripsi (S1)
Teknik Informatika (S1)
Restricted Fulltext PDF
|
|
Rancang Bangun Sistem Monitoring Keamanan Ruang Aset Berbasis Computer Vision Menggunakan YOLOv8
Penulis: Muhammad Nur Ilyas, JAFAR SHADIQ, S.Kom., M.Kom. |
2026
Keamanan ruang aset merupakan aspek penting dalam menjaga dan melindungi aset perusahaan dari risiko kehilangan atau penyalahgunaan. Namun, ruang aset IT di PT MNC Tourism Indonesia saat ini belum dilengkapi dengan sistem pengamanan yang memadai sehingga masih bergantung pada kunci pintu konvensional. Kondisi tersebut menimbulkan potensi terjadinya akses oleh pihak yang tidak berwenang tanpa dapat terdeteksi secara langsung. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem monitoring keamanan ruang aset berbasis Computer Vision menggunakan algoritma YOLOv8. Sistem yang dikembangkan memanfaatkan IP Camera TP-Link Tapo C202 berbasis protokol RTSP untuk mendeteksi keberadaan manusia secara Real-time, melakukan identifikasi pengakses berdasarkan wajah, melakukan pelacakan objek menggunakan algoritma BoT-SORT, mencatat riwayat keberadaan pengakses ke dalam basis data SQLite, serta mengirimkan notifikasi peringatan dini secara otomatis melalui Telegram Bot. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah Artificial Intelligence Lifecycle. Pengujian dilakukan menggunakan metode Black Box Testing untuk menguji fungsionalitas sistem, evaluasi performa model menggunakan metrik Precision, Recall, mAP, dan F1-Score, serta pengujian lapangan (Field Deployment Testing) pada kondisi operasional sesungguhnya. Hasil evaluasi model menunjukkan nilai Precision sebesar 97,38%, Recall sebesar 99,51%, mAP@50 sebesar 99,36%, dan F1-Score sebesar 98,44%. Seluruh fungsi utama sistem berhasil berjalan sesuai dengan kebutuhan fungsional yang telah ditetapkan. Berdasarkan hasil tersebut, sistem yang dirancang mampu meningkatkan efektivitas pengamanan ruang aset IT di PT MNC Tourism Indonesia melalui proses monitoring yang otomatis dan Real-time.
#BoT-SORT
#Computer Vision
#Keamanan Ruang Aset
#Telegram Bot
|
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
|
|
PENGEMBANGAN CHATBOT INFORMASI PPDB KB & TK AS SALAM MENGGUNAKAN TF-IDF DAN COSINE SIMILARITY
Penulis: Ikhwan Ningrattama, ARI NURUL ALFIAN, S.Pd., M.Kom. |
2026
Perkembangan teknologi informasi mendorong lembaga pendidikan menyediakan layanan informasi yang cepat, mudah diakses, dan interaktif. Chatbot pada website KB & TK As Salam sebelumnya masih menggunakan conditional statement dan pilihan menu, sehingga calon wali murid belum dapat mengajukan pertanyaan menggunakan kalimat sendiri. Selain itu, dataset pertanyaan dan jawaban tersimpan di dalam source code serta percakapan pengguna belum dicatat. Penelitian ini bertujuan mengembangkan chatbot informasi Penerimaan Peserta Didik Baru (PPDB) menggunakan Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) dan Cosine Similarity, dilengkapi halaman pengelolaan dataset dan log percakapan. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah Rapid Application Development (RAD), sedangkan pengumpulan data dilakukan melalui observasi, wawancara, dan studi pustaka. Pertanyaan pengguna diproses melalui case folding, tokenisasi, stopword removal, dan stemming, kemudian diberikan bobot TF-IDF dan dibandingkan dengan 77 pasangan pertanyaan dan jawaban pada basis pengetahuan menggunakan Cosine Similarity. Hasil hold-out testing terhadap 16 pertanyaan uji terpisah menghasilkan accuracy 93,75%, precision 92,86%, recall 100%, dan F1-Score 96,30%. Pengujian fungsional menggunakan Black-Box Testing menunjukkan seluruh 16 skenario memperoleh hasil sesuai. Uji coba pengguna terhadap 10 responden dengan 12 pernyataan menghasilkan nilai rata-rata 4,31 dan persentase penerimaan 86,17% dalam kategori Sangat Setuju. Dengan demikian, chatbot berhasil dikembangkan untuk memberikan informasi PPDB secara lebih fleksibel serta membantu administrator mengelola basis pengetahuan dan mengevaluasi percakapan pengguna.
#Kata Kunci: Chatbot
#Cosine Similarity
#PPDB
#TF-IDF
|
Skripsi (S1)
Teknik Informatika (S1)
Restricted Fulltext PDF
|
|
PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING UNTUK ANALISIS INVENTORY ATK PADA BANK RAYA INDONESIA
Penulis: Rifqi Yovila Candra, RULLY PRAMUDITA, S.T., M.Kom. |
2026
Pengelolaan persediaan alat tulis kantor (ATK) pada Divisi Finance and Asset Management (FAM) Bank Raya Indonesia memerlukan analisis berbasis data untuk mengidentifikasi pola konsumsi divisi, pergerakan produk, dan prioritas kebutuhan ATK. Penelitian ini menerapkan algoritma K-Means Clustering dengan kerangka kerja CRISP-DM untuk menganalisis 4.271 data transaksi permintaan ATK periode 2017–2026 yang mencakup 27 jenis item ATK dari beberapa divisi internal. Tiga model segmentasi dibangun secara simultan dari satu dataset yang sama, yaitu Model 1 (segmentasi konsumsi divisi), Model 2 (segmentasi pergerakan produk), dan Model 3 (pemetaan prioritas hubungan divisi-item), yang dievaluasi menggunakan WCSS, Silhouette Score, dan Davies-Bouldin Index (DBI). Model 1 menghasilkan tiga cluster (K=3, Silhouette=0,6697, DBI=0,4776) terdiri dari 55 divisi konsumsi rendah, 27 sedang, dan 3 tinggi. Model 2 menghasilkan dua cluster (K=2, Silhouette=0,8718, DBI=0,0618) dengan Materai 10.000 sebagai satusatunya produk fast moving dari 27 produk. Model 3 menghasilkan dua cluster (K=2, Silhouette=0,8417, DBI=0,5477) dengan 20 pasangan divisi-item berprioritas tinggi dari 647 pasangan yang dianalisis. Hasil segmentasi diimplementasikan dalam dashboard analitik interaktif berbasis Streamlit yang dilengkapi fitur visualisasi, import dataset, dan export laporan dalam format Excel dan PDF. Pengujian melalui Alpha Testing dan User Acceptance Testing (UAT) menunjukkan seluruh fungsi sistem berjalan sesuai kebutuhan fungsional dengan nilai kepuasan UAT sebesar 85%, yang mengindikasikan sistem layak digunakan oleh Divisi FAM Bank Raya Indonesia.
#ATK
#CRISP-DM
#Dashboard Analitik
#K-Means Clustering
|
Skripsi (S1)
Teknik Informatika (S1)
Restricted Fulltext PDF
|
|
IMPLEMENTASI SISTEM PAKAR DETEKSI DINI KOMPLIKASI KEHAMILAN MENGGUNAKAN METODE DEMPSTER SHAFER DI PUSKESMAS KALIBAKUNG
Penulis: Puja Vita Maharani, ARI NURUL ALFIAN, S.Pd., M.Kom. |
2026
Komplikasi kehamilan masih menjadi salah satu penyebab tingginya angka kematian ibu, terutama pada wilayah dengan keterbatasan akses layanan kesehatan. Pemeriksaan di Puskesmas Kalibakung masih bergantung pada kunjungan langsung dan analisis tenaga medis, sehingga diperlukan sistem yang dapat membantu deteksi dini secara mandiri. Penelitian ini bertujuan merancang dan membangun sistem pakar berbasis website untuk mendeteksi dini komplikasi kehamilan menggunakan metode Dempster Shafer. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah Expert System Development Life Cycle (ESDLC). Data diperoleh melalui observasi di Puskesmas Kalibakung, wawancara dengan dua pakar kebidanan, dan studi pustaka. Sistem dikembangkan menggunakan PHP dan MySQL untuk mengolah gejala yang dipilih pengguna, menghitung nilai keyakinan, serta menampilkan hasil diagnosis awal dan rekomendasi penanganan. Hasil penelitian menunjukkan sistem mampu mendeteksi delapan komplikasi kehamilan dengan tingkat akurasi 96,15% dan nilai kepuasan pengguna 89,61%. Sistem ini berdampak dalam membantu ibu hamil melakukan deteksi dini secara lebih cepat, mandiri, dan mendukung pelayanan kesehatan maternal.
#Dempster Shafer
#Deteksi Dini
#Komplikasi Kehamilan
#Sistem Pakar
|
Skripsi (S1)
Teknik Informatika (S1)
Restricted Fulltext PDF
|
|
PERANCANGAN CHATBOT INFORMASI PPDB MENGGUNAKAN ALGORITMA MULTINOMIAL NAIVE BAYES DI TK DELIMA
Penulis: Ismail Hasan, ARI NURUL ALFIAN, S.Pd., M.Kom. |
2026
TK Delima belum memiliki website resmi sebagai media informasi Penerimaan Peserta Didik Baru (PPDB), sehingga penyampaian informasi dan penanganan pertanyaan dari wali calon peserta didik masih bergantung pada staf administrasi melalui komunikasi tatap muka, brosur, dan pesan WhatsApp. Penelitian ini bertujuan merancang dan membangun website informasi PPDB yang dilengkapi chatbot untuk membantu penyampaian informasi dan menangani pertanyaan berulang. Pembangunan sistem menerapkan metode Rapid Application Development (RAD). Untuk mengenali maksud pertanyaan pengguna dalam bahasa Indonesia tidak baku, chatbot menerapkan pendekatan Natural Language Processing (NLP) melalui tahapan text preprocessing dan algoritma Multinomial Naive Bayes sebagai metode klasifikasi intent. Algoritma tersebut dikombinasikan dengan teknik Laplace Smoothing untuk mengatasi permasalahan zero probability serta mekanisme confidence check untuk menangani masukan di luar domain chatbot. Sistem diimplementasikan secara native menggunakan bahasa pemrograman PHP, framework CodeIgniter 3, dan basis data MySQL tanpa menggunakan library machine learning eksternal. Pengujian menggunakan Confusion Matrix terhadap 40 kalimat uji menghasilkan nilai accuracy sebesar 92,50%, precision sebesar 93,24%, recall sebesar 92,50%, dan F1-Score sebesar 92,36%. Uji coba pengguna melalui kuesioner menghasilkan tingkat persetujuan sebesar 80,1% yang termasuk dalam kategori Setuju. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Multinomial Naive Bayes berhasil mengklasifikasikan intent pertanyaan pengguna dengan tingkat akurasi 92,50% dan chatbot dapat membantu menyediakan informasi PPDB secara terprogram kepada wali calon peserta didik di luar jam operasional sekolah.
#Chatbot
#Klasifikasi Intent
#Multinomial Naive Bayes
#NLP
|
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
|
|
Implementasi Sistem Monitoring dan Kontrol pH Larutan Nutrisi pada Hidroponik NFT Berbasis IoT
Penulis: Rafif Zetta Rajendra Pragiwoko, RULLY PRAMUDITA, S.T., M.Kom. |
2026
Sistem hidroponik Nutrient Film Technique (NFT) membutuhkan pengelolaan kondisi larutan nutrisi yang stabil untuk mendukung proses pertumbuhan tanaman. Salah satu parameter utama yang perlu diperhatikan adalah nilai pH karena berpengaruh terhadap kemampuan tanaman dalam menyerap unsur hara. Berdasarkan hasil observasi pada greenhouse Mega Regency, proses pemantauan pH dan nutrisi masih dilakukan secara manual menggunakan alat ukur konvensional sehingga perubahan kondisi larutan tidak dapat diketahui secara kontinu dan belum tersedia pencatatan data historis.Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan sistem monitoring dan kontrol pH larutan nutrisi berbasis Internet of Things (IoT) pada hidroponik NFT. Pengembangan sistem dilakukan menggunakan metode Rapid Application Development (RAD). Sistem yang dibangun menggunakan ESP32 sebagai mikrokontroler utama yang terintegrasi dengan sensor pH, sensor TDS, sensor suhu DS18B20, sensor ultrasonik HC-SR04, serta pompa peristaltik sebagai aktuator pengendalian larutan. Data hasil pembacaan sensor dikirimkan menuju platform ThingsBoard Cloud melalui protokol MQTT sehingga pengguna dapat melakukan pemantauan secara real-time. Metode Exponential Moving Average (EMA) diterapkan untuk meningkatkan kestabilan data sensor, sedangkan metode hysteresis digunakan sebagai mekanisme kontrol otomatis berdasarkan batas nilai pH yang telah ditentukan.Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu melakukan monitoring dan kontrol larutan nutrisi secara otomatis dengan tingkat akurasi sensor pH sebesar 95,84%, sensor TDS sebesar 98,66%, dan sensor ultrasonik sebesar 97,14%. Implementasi EMA mampu mengurangi fluktuasi pembacaan sensor sehingga data yang digunakan dalam proses kontrol menjadi lebih stabil. Selain itu, pengujian integrasi menunjukkan adanya interferensi antara sensor pH dan TDS yang berhasil diminimalkan melalui pemisahan posisi probe pada aliran sistem NFT. Berdasarkan hasil tersebut, sistem yang dikembangkan dapat membantu proses pengelolaan hidroponik melalui pemantauan real-time, kontrol otomatis, dan dokumentasi data berbasis Cloud.
#ESP32
#Hidroponik NFT
#Internet of Things
#Kontrol Hysteresis
|
Skripsi (S1)
Teknik Informatika (S1)
Restricted Fulltext PDF
|
|
SISTEM REKAM MEDIS HEWAN BERBASIS WEB INTEGRASI RADIO FREQUENCY IDENTIFICATION PADA KLINIK HUG ME BY VET
Penulis: DAVIDRA DEVA, RITA WAHYUNI ARIFIN, S.Kom., M.Kom |
2026
Klinik Hug Me By Vet merupakan klinik hewan yang membutuhkan pencatatan rekam medis secara terstruktur untuk mendukung proses pelayanan pasien hewan. Berdasarkan hasil observasi, proses pencatatan rekam medis sebelumnya masih menggunakan berkas kertas, sehingga pencarian riwayat pasien membutuhkan waktu lebih lama dan berisiko terjadi kesalahan atau kehilangan data. Permasalahan juga muncul ketika hewan dibawa oleh orang selain pemilik, karena informasi yang dibutuhkan untuk menemukan riwayat pasien sering tidak lengkap. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem rekam medis hewan berbasis website yang terintegrasi dengan RFID sebagai media identifikasi pasien. Metode pengembangan yang digunakan mengacu pada tahapan IoT lifecycle, yaitu Collect, communicate, analyze, dan act. Sistem dikembangkan menggunakan teknologi website dengan dukungan PHP, TypeScript, JSON, Vite, serta database MySQL. Integrasi RFID dilakukan menggunakan RFID reader RC522/MFRC522 dan Mikrokontroler ESP32 untuk membaca UID kartu RFID. UID tersebut kemudian digunakan untuk memanggil data pasien yang tersimpan pada database. Sistem ini menyediakan fitur pengelolaan data pemilik, data hewan, rekam medis, pembayaran, rawat inap, serta website publik sebagai media company profile klinik. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem dapat melakukan login berdasarkan hak akses, mengelola data pasien, membaca UID RFID, menampilkan data pasien dan riwayat rekam medis, mengirim data pasien dari front office ke dokter secara real-time, serta menyimpan hasil pemeriksaan ke database. Sistem juga dapat mendukung proses identifikasi pasien secara lebih cepat dibandingkan pencarian berkas manual. Namun, masih terdapat catatan pada proses cetak invoice atau struk yang memerlukan penyesuaian jaringan printer dan pengaturan ukuran kertas. Dengan demikian, sistem ini dapat membantu pengelolaan rekam medis hewan menjadi lebih terstruktur, terpusat, dan terintegrasi.
#RFID
#ESP32
#Rekam Medis Hewan
#Website
|
Skripsi (S1)
Teknik Informatika (S1)
Restricted Fulltext PDF
|