Hasil Pencarian: "rapid application development" (Semua Bidang (Umum))
Penelusuran metadata karya ilmiah dan dokumen institusi Universitas Bina Insani.
Filter Otomatis
ResetHasil Pencarian: "rapid application development" (Semua Bidang (Umum))
Menampilkan 6 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
|
|
Perancangan Sistem Monitoring Ketersediaan Meja Coffee Shop Berbasis Computer Vision Menggunakan YOLOv8
Penulis: Muhammad Ilham Syawal Sanusi, Jafar Shadiq, S.Kom. M.Kom |
2026
Perkembangan sektor Food and Beverages di Indonesia mendorong Coffee shop untuk memberikan pelayanan yang cepat dan efisien. Namun, di Naluri Kopi Bojong Gede, proses pemantauan ketersediaan meja masih dilakukan secara manual oleh petugas, sehingga membutuhkan waktu dan berpotensi menimbulkan keterlambatan dalam memberikan informasi kepada pelanggan, terutama pada jam sibuk. Penelitian ini bertujuan merancang sistem monitoring okupansi meja yang mampu memberikan informasi ketersediaan meja secara real-time, serta mengimplementasikan teknologi Deep Learning dan Computer Vision menggunakan algoritma YOLOv8n untuk mendeteksi status meja kosong dan terisi secara otomatis. Penelitian ini menggunakan model pengembangan Rapid Application Development (RAD) yang terdiri atas tahap Requirements Planning, User Design, Construction, dan Cutover. Model YOLOv8n pretrained berbasis dataset MS COCO digunakan untuk mendeteksi objek person pada area meja yang telah dikalibrasi (Region of Interest), kemudian dipadukan dengan mekanisme Temporal Filtering untuk menentukan status meja available atau occupied yang ditampilkan pada dashboard monitoring berbasis web. Kontribusi penelitian ini adalah tersedianya solusi otomatisasi pemantauan meja tanpa memerlukan pelatihan model tambahan. Hasil pengujian fungsional menggunakan Black Box Testing menunjukkan seluruh 12 skenario pengujian berjalan valid. Pengujian akurasi terhadap 300 data menghasilkan nilai Accuracy sebesar 89,00%, Precision sebesar 88,67%, Recall sebesar 90,38%, dan F1-Score sebesar 89,52%. Berdasarkan hasil tersebut, dapat disimpulkan bahwa sistem monitoring okupansi meja berbasis YOLOv8n mampu mendeteksi status ketersediaan meja secara real-time dengan tingkat ketepatan yang baik, sehingga dapat membantu petugas mengurangi pengecekan manual dan meningkatkan efisiensi pelayanan pada Coffee shop.
#Computer Vision
#Deep Learning
#YOLOv8n
#Monitoring Okupansi Meja
|
Skripsi (S1)
Teknik Informatika (S1)
Restricted Fulltext PDF
|
|
PERANCANGAN SISTEM PAKAR IDENTIFIKASI BULLYING VERBAL SISWA SMP PLUS FAJAR SENTOSA MENGGUNAKAN FORWARD CHAINING
Penulis: Rayan Ikmal Amala, Dwi Ismiyana Putri, M.M.S.I |
2026
Bullying verbal masih dijumpai dalam lingkungan sekolah dan berpotensi memengaruhi kondisi psikologis siswa. Pada SMP Plus Fajar Sentosa, identifikasi bullying verbal masih bertumpu pada pengamatan guru serta laporan siswa, sehingga pelaksanaannya belum sepenuhnya optimal dan konsisten. Penelitian ini mengembangkan aplikasi sistem pakar berbasis web yang digunakan guru Bimbingan Konseling sebagai pendukung dalam mengenali indikasi bullying verbal pada siswa melalui proses yang terstruktur. Metode penalaran yang digunakan adalah Forward Chaining, sedangkan pengembangan sistem menggunakan model Rapid Application Development (RAD). Hasil penelitian berupa sistem pakar berbasis web yang menerapkan mekanisme Forward Chaining untuk mengolah gejala atau indikator siswa hingga diperoleh kategori hasil identifikasi. Pada pengujian awal, hasil sistem dibandingkan dengan validasi guru Bimbingan Konseling (BK) terhadap 100 data siswa dan memperoleh tingkat akurasi 84%. Pada tahap beta testing, penilaian guru BK sebagai pengguna menghasilkan skor kelayakan sebesar 88% dan berada pada kategori Sangat Layak. Temuan pengujian memperlihatkan bahwa aplikasi dapat mendukung pelaksanaan identifikasi bullying verbal sekaligus menyediakan pencatatan hasil siswa secara lebih teratur.
#Bullying Verbal
#Forward Chaining
#Identifikasi
#Sistem Pakar
|
Skripsi (S1)
Teknik Informatika (S1)
Restricted Fulltext PDF
|
|
Perancangan Sistem Informasi Pergudangan Menggunakan Rapid Application Development pada PT. Lami Indo Medika
Penulis: Ravina, RULLY PRAMUDITA, S.T., M.Kom. |
2026
Pengelolaan pergudangan pada PT. Lami Indo Medika, sebuah perusahaan yang bergerak di bidang penyediaan peralatan rumah sakit dan laboratorium, sebelumnya masih dilakukan secara semi-terkomputerisasi menggunakan spreadsheet terpisah. Kondisi ini memicu berbagai kendala, seperti ketidakakuratan data stok, lambatnya pemantauan persediaan secara real-time, risiko duplikasi input data, serta proses penyusunan laporan yang memakan waktu lama. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem informasi pergudangan berbasis web yang terintegrasi guna meningkatkan efisiensi dan akurasi operasional gudang. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah Rapid Application Development (RAD) dengan tahapan Requirements Planning, User Design, Construction, dan Cutover. Sistem ini dibangun menggunakan bahasa pemrograman PHP dengan framework CodeIgniter 3, antarmuka Bootstrap 5, serta basis data MySQL. Hasil penelitian menghasilkan sistem pergudangan terpusat yang mampu mencatat transaksi barang masuk dan keluar, memantau stok secara real-time, mengelola data supplier, mengontrol tanggal kadaluarsa produk, dan menyajikan laporan gudang secara otomatis. Pengujian sistem dilakukan melalui Black Box Testing (Pengujian Alfa) dan User Acceptance Testing (Pengujian Beta). Hasil pengujian UAT memperoleh persentase rata-rata sebesar 83,6% yang menunjukkan bahwa sistem informasi pergudangan ini sangat diterima atau sangat layak untuk diterapkan dalam mendukung operasional perusahaan.
#CodeIgniter 3
#MySQL
#Rapid Application Development (RAD)
#Sistem Informasi Pergudangan
|
Skripsi (S1)
Sistem Informasi (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
|
|
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
|