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 12 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
|
|
SISTEM PREDIKSI JUMLAH KUNJUNGAN WISATAWAN BUNIHAYU MENGGUNAKAN METODE SEASONAL AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE
Penulis: David Octavyanto, SUMARDIONO, S.Kom., M.Kom. |
2026
Jumlah pengunjung wisata di Hutan Wisata Bunihayu berubah setiap periode, sehingga membuat pihak pengelola kesulitan memperkirakan jumlah pengunjung pada periode berikutnya. Selain itu, data kunjungan masih dikelola dengan menggunakan spreadsheet, sehingga belum dimanfaatkan secara maksimal sebagai dasar untuk melakukan prediksi. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membuat sistem prediksi jumlah pengunjung wisata berbasis web dengan menggunakan metode Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) agar dapat membantu dalam perencanaan kegiatan operasional serta pengambilan keputusan. Metode penelitian yang digunakan adalah metode prototyping, yang mencakup analisis kebutuhan, desain prototype, proses pengodean, uji coba, dan evaluasi sistem. Data yang digunakan adalah catatan jumlah pengunjung wisatawan ke Hutan Wisata Bunihayu selama periode Januari 2024 sampai Desember 2025. Sistem ini dibuat menggunakan framework Laravel dan model SARIMA, sedangkan proses pengujian dilakukan dengan metode Black Box Testing dan User Acceptance Testing (UAT). Penelitian ini menunjukkan bahwa sistem prediksi berbasis web telah berhasil dibuat dan mampu memberikan perkiraan jumlah kunjungan wisatawan berdasarkan data sebelumnya. Model SARIMA mendapatkan tingkat kesalahan rata-rata absolut persentase (MAPE) sebesar 38,77%, yang menunjukkan akurasi prediksi cukup baik. Sistem ini juga bisa menampilkan hasil prediksi berupa tabel, grafik, dan informasi evaluasi model untuk membantu perencanaan operasional dan pengambilan keputusan oleh pihak manajemen Hutan Wisata Bunihayu.
#Laravel
#Prediksi Kunjungan Wisatawan
#Prototype
#SARIMA
|
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 TRANSFORMER-BASED LLM CHATBOT BERBASIS AI PADA WEBSITE REKRUTMENT PT PATRA DRILLING CONTRACTOR
Penulis: Ridar Setiawan Effendi, RITA WAHYUNI ARIFIN, S.Kom., M.Kom. |
2026
Pada proses rekrutment sebelumnya di PT Patra Drilling Contractor masih dilakukan secara manual menggunakan pretty form dan Google Form sehingga menimbulkan beberapa kendala dan masalah, diantaranya tingginya jumlah kandidat yang mengajukan pertanyaan seputar proses rekrutmen sehingga menambah beban kerja dari Tim Human Capital (HC), pertanyaan pelamar yang menumpuk melalui email sehingga Tim HC harus membuat media komunikasi tambahan melalui grup WhatsApp untuk menyampaikan informasi, serta Tim HC yang harus membalas satu per satu pertanyaan dari pelamar secara manual akibat belum tersedianya sistem yang dapat menjawab pertanyaan pelamar secara otomatis dan real-time. Penelitian kali ini bertujuan untuk merancang dan membangun sebuah website karir PT Patra Drilling Contractor yang dilengkapi oleh implementasi dari Transformer-Based Large Language Model (LLM) Chatbot yang berbasis Artificial Intelligence (AI) sebagai solusi dari permasalahan tersebut. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah metode Agile dengan melakukan pendekatan iteratif melalui tiga sprint, untuk sprint pertama difokuskan kepada perancangan dan pengembangan website rekrutmen dan database, sprint kedua pada pengembangan chatbot umum, serta sprint ketiga untuk melakukan pengembangan chatbot personal. Model AI yang diimplementasikan adalah Natural Language Processing berbasis Transformer-Based LLM dengan mekanisme Retrieval-Augmented Generation (RAG) yang diintegrasikan melalui sebuah API yakni Groq API dan Rule-Based Keyword Matching untuk klasifikasi intent pertanyaan pengguna. Sistem chatbot yang dibangun terdiri dari dua jenis yakni chatbot umum yang dapat diakses tanpa memerlukan login ke dalam aplikasi untuk menjawab pertanyaan seputar informasi lowongan dan tata cara melamar dan chatbot personal yang dapat diakses setelah login ke dalam aplikasi untuk memberikan rekomendasi posisi berdasarkan profil pelamar dan menyampaikan informasi status lamaran secara personal. Berdasarkan hasil pengujian fungsional menggunakan metode Blackbox Testing dan Whitebox Testing, seluruh jalur pemrosesan utama pada komponen chatbot AI berhasil berjalan sesuai spesifikasi yang dirancang.
#Transformer-Based LLM
#Chatbot AI
#Natural Language Processing
#Retrieval-Augmented Generation
|
Skripsi (S1)
Teknik Informatika (S1)
Restricted Fulltext PDF
|
|
PENGEMBANGAN TIMBANGAN DIGITAL UNTUK IDENTIFIKASI JENIS BUAH MENGGUNAKAN ALGORITMA YOLOv8 BERBASIS VIRTUAL PRIVATE SERVER
Penulis: Tiana Ramdani, RULLY PRAMUDITA, S.T., M.Kom. |
2026
Tiana Ramdani (2022310058) Pengembangan Timbangan Digital untuk Identifikasi Jenis Buah Menggunakan Algoritma YOLOv8 Berbasis Virtual Private Server PT Interskala Mandiri Indonesia selama ini masih mengandalkan input kode Price Look Up (PLU) melalui keypad pada proses penimbangan digital, yang mana cara tersebut kerap memunculkan kesalahan manusia dan menurunkan efisiensi kerja secara keseluruhan. Berangkat dari permasalahan tersebut, penelitian ini bertujuan merancang timbangan digital berbasis AIoT yang mampu mendeteksi jenis buah secara otomatis dengan memanfaatkan algoritma YOLOv8, sekaligus memusatkan pengelolaan data melalui Virtual Private Server (VPS). Proses penelitian dan pengembangannya mengacu pada model ADDIE. Dari sisi perangkat keras, sistem ini dibangun menggunakan mikrokontroler ESP32 NodeMCU-32S, ESP32-S3 CAM sebagai modul pengambilan gambar, serta load cell yang dikombinasikan dengan modul HX711 untuk menghasilkan pengukuran berat yang presisi. Model YOLOv8 dilatih menggunakan lima kelas buah, yakni apel fuji, jeruk, lemon, pir century, dan buah naga, kemudian dideploy pada backend VPS melalui Flask API. Untuk pencetakan struk, sistem terhubung ke printer termal Bluetooth T3 menggunakan perangkat lunak RawBT, sementara pemantauan monitoring dilakukan lewat dasboard berbasis React.js. Pada tahap pengujian, model YOLOv8 mampu mencapai performa deteksi real-time yang sangat baik, dengan nilai mAP@50 sebesar 99,5%, presisi 99,97%, recall 100%, dan F1-score 100%. Di sisi lain, sensor load cell memberikan tingkat akurasi 99,74% dengan toleransi kesalahan 0,26%. Bila diimplementasikan secara penuh, inovasi AIoT ini diyakini dapat menghapus kebutuhan input PLU secara manual, mengelola penimbangan secara terpusat, dan sekaligus menjadi solusi modernisasi timbangan digital bagi industri ritel.
#AIoT
#Deteksi Objek
#Timbangan Digital
#Virtual Private Server
|
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
|
|
SISTEM PAKAR DIAGNOSIS HAMA DAN PENYAKIT TANAMAN PADI MENGGUNAKAN METODE TEOREMA BAYES PADA BPP CIBARUSAH
Penulis: Rini Sukma Ayu, Dwi Ismiyana Putri, M.M.S.I |
2026
Padi merupakan salah satu tanaman pangan utama di Indonesia dan memainkan peran penting dalam memenuhi kebutuhan pangan masyarakat. Namun, produksi padi rentan mengalami penurunan akibat serangan Organisme Pengganggu Tumbuhan (OPT) berupa hama dan penyakit yang menyerang tanaman padi. Di Balai Penyuluhan Pertanian (BPP) Kecamatan Cibarusah, jumlah Petugas Pengendali Organisme Pengganggu Tumbuhan (POPT) masih terbatas dibandingkan dengan luasnya wilayah kerja serta pengetahuan petani mengenai gejala dan penanganan OPT juga masih terbatas sehingga menyebabkan layanan konsultasi belum dapat menjangkau seluruh petani secara optimal. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem pakar diagnosis OPT pada tanaman padi berbasis website menggunakan metode Teorema Bayes untuk membantu petani memperoleh diagnosis awal beserta rekomendasi penanganan. Metode pengembangan sistem yang digunakan dalam penelitian ini adalah Rapid Application Development (RAD). Basis pengetahuan diperoleh melalui observasi, wawancara dengan pakar OPT di BPP Cibarusah, POPT Penyelia BBPOPT, serta studi pustaka. Pengujian sistem dilakukan melalui validasi pakar, Black Box Testing, dan User Acceptance Testing (UAT). Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem pakar berhasil dikembangkan dan mampu memberikan diagnosis awal berdasarkan gejala yang dipilih pengguna. Hasil validasi menunjukkan tingkat kesesuaian diagnosis sistem terhadap diagnosis pakar mencapai 100%. Selain itu, hasil Black Box Testing memperoleh tingkat keberhasilan sebesar 96,88%, sedangkan User Acceptance Testing (UAT) memperoleh nilai kelayakan sebesar 82,16% dengan kategori sangat layak berdasarkan skala Likert. Hasil tersebut menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan telah berfungsi sesuai kebutuhan serta dapat dimanfaatkan sebagai alat bantu diagnosis awal Organisme Pengganggu Tumbuhan (OPT) pada tanaman padi.
#Diagnosis OPT
#Sistem Pakar
#Teorema Bayes
#Tanaman Padi
|
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
|
|
IMPLEMENTASI SISTEM PENGELOLAAN RELAAS MENGGUNAKAN OPTICAL CHARACTER RECOGNITION DENGAN EXTREME PROGRAMMING DI PENGADILAN NEGERI BEKASI
Penulis: Muhammad Arkaan Zain, RULLY PRAMUDITA, S.T., M.Kom. |
2026
Pengelolaan surat relaas di Pengadilan Negeri Bekasi sebelumnya belum didukung oleh website khusus untuk pengiriman dan pengelolaan awal dokumen antara jurusita dan unit Perencanaan, Teknologi Informasi, dan Pelaporan (PTIP). Dokumen surat relaas dikirim dalam bentuk PDF hasil pemindaian sehingga petugas PTIP harus membuka dokumen dan mengetik ulang informasi penting ke dalam sistem, yang berpotensi menimbulkan kesalahan pencatatan data. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan website pengelolaan surat relaas berbasis Optical Character Recognition (OCR) yang mampu mengekstraksi informasi penting dari dokumen secara otomatis sehingga proses pengelolaan data menjadi lebih terstruktur dan efektif. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah Extreme Programming (XP) yang meliputi tahapan Planning, Design, Coding, dan Testing. Website dibangun menggunakan CodeIgniter 3 dengan bahasa pemrograman PHP dan basis data MySQL. Proses OCR memanfaatkan Tesseract OCR sebagai mesin pengenalan karakter dan Ghostscript untuk mengonversi dokumen PDF menjadi citra sebelum dilakukan Preprocessing. Informasi yang diekstraksi meliputi nomor perkara, nama penggugat, nama tergugat, tanggal surat, dan kategori relaas. Hasil pengujian terhadap 5 sampel dokumen surat relaas yang dipilih dari 15 dokumen yang diproses pada hari pengujian menunjukkan bahwa sistem memperoleh Word Accuracy sebesar 81,11%, Precision sebesar 83,00%, Recall sebesar 95,00%, dan F1-Score sebesar 87,78%. Selain itu, hasil evaluasi pengguna menggunakan kuesioner skala Likert memperoleh nilai rata-rata 4,50 atau 90,00% yang termasuk dalam kategori Setuju, sehingga menunjukkan bahwa website yang diterapkan dapat diterima dengan baik oleh pengguna. Berdasarkan hasil tersebut, implementasi website berbasis OCR mampu membantu mengurangi kebutuhan penelusuran dokumen dan pengetikan ulang data dari dokumen PDF, sehingga proses pengelolaan surat relaas menjadi lebih terstruktur dan risiko kesalahan pencatatan data dapat diminimalkan.
#Extreme Programming
#Ghostscript
#Optical Character Recognition (OCR)
#Surat Relaas
|
Skripsi (S1)
Teknik Informatika (S1)
Restricted Fulltext PDF
|
|
IMPLEMENTASI TF-IDF DAN COSINE SIMILARITY PADA CHATBOT WEBSITE INFORMASI PPDB DI SMP SEJAHTERA 2
Penulis: Raditya Mayesha Beldyq, RIKA APRIANI, S.Kom., M.Kom. |
2026
Pelayanan informasi Penerimaan Peserta Didik Baru (PPDB) di SMP Sejahtera 2 Cileungsi masih dilakukan secara manual sehingga menyebabkan keterlambatan respon informasi dan penumpukan pertanyaan dari calon pendaftar. Selain itu, sekolah belum memiliki Website resmi sebagai media penyampaian informasi secara terpusat. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun website informasi PPDB yang terintegrasi dengan chatbot berbasis kecerdasan buatan guna membantu penyampaian informasi secara otomatis, cepat, dan dapat diakses kapan saja. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah Rapid Application Development (RAD). Adapun metode Natural Language Processing (NLP) yang diterapkan yaitu Term Frequency–Inverse Document Frequency (TF-IDF) untuk pembobotan kata dan Cosine Similarity untuk mengukur kemiripan pertanyaan pengguna dengan basis pengetahuan chatbot. Sistem yang dibangun dilengkapi dengan dashboard admin untuk pengelolaan dataset serta fitur Evaluasi Log guna mencatat seluruh riwayat pertanyaan pengguna baik yang berhasil dijawab maupun yang tidak terjawab oleh chatbot. Hasil pengujian fungsionalitas menggunakan Black Box Testing menunjukkan bahwa seluruh fitur pada sistem berjalan valid. Hasil pengujian User Acceptance Test (UAT) terhadap 25 responden memperoleh tingkat kepuasan pengguna sebesar 87,4% dengan kategori Sangat Baik/Sangat Layak. Selain itu, hasil evaluasi model menunjukkan tingkat akurasi sebesar 82,9% dalam proses pencocokan intent pertanyaan pengguna dengan rata-rata waktu respons sebesar 1,05 detik. Berdasarkan hasil penelitian, dapat disimpulkan bahwa implementasi chatbot berbasis TF-IDF dan Cosine Similarity mampu membantu layanan informasi PPDB SMP Sejahtera 2 secara lebih cepat, otomatis, dan mudah digunakan.
#Chatbot
#Cosine similarity
#Firebase
#PPDB
|
Skripsi (S1)
Teknik Informatika (S1)
Restricted Fulltext PDF
|
|
SISTEM PAKAR DETEKSI DINI RISIKO STUNTING BALITA BERBASIS WEB MENGGUNAKAN METODE TEOREMA BAYES PADA PUSKESMAS CILEUNGSI
Penulis: Elmayda Dyah Irama, RITA WAHYUNI ARIFIN, S.Kom., M.Kom. |
2026
Stunting merupakan masalah gizi kronis yang dapat menghambat pertumbuhan fisik dan perkembangan kognitif balita. Di wilayah kerja Puskesmas Cileungsi masih ditemukan keterlambatan deteksi akibat rendahnya pemahaman orang tua dan keterbatasan akses terhadap pelayanan kesehatan. Penelitian ini bertujuan membangun sistem pakar berbasis web untuk membantu orang tua melakukan deteksi dini risiko stunting secara mandiri serta menerapkan Teorema Bayes berdasarkan hasil perhitungan Z-score. Data dikumpulkan melalui observasi, wawancara dengan tenaga kesehatan, dan studi pustaka, sedangkan sistem dikembangkan menggunakan metode pengembangan aplikasi cepat. Proses analisis menggunakan indikator BB/U, TB/U, dan BB/TB serta gejala atau faktor risiko yang dipilih pengguna. Hasil Bayes berdasarkan Z-score diberikan bobot sebesar 30%, sedangkan hasil Bayes berdasarkan gejala diberikan bobot sebesar 70%. Pengujian dilakukan melalui pengujian fungsional, pengujian akurasi terhadap 33 data balita, dan pengujian penerimaan pengguna. Hasil pengujian menunjukkan bahwa seluruh fungsi sistem berjalan sesuai kebutuhan. Sebanyak 32 dari 33 hasil klasifikasi sesuai dengan penilaian pakar sehingga diperoleh akurasi sebesar 96,97%. Pengujian penerimaan pengguna memperoleh nilai sebesar 91,66% dari pengelola sistem dan 92,72% dari 29 orang tua balita, yang termasuk dalam kategori sangat baik. Sistem mampu menghasilkan klasifikasi risiko stunting rendah, sedang, atau tinggi beserta nilai probabilitas dan rekomendasi pencegahan, sehingga dapat digunakan sebagai alat bantu skrining awal tanpa menggantikan pemeriksaan tenaga kesehatan.
#Sistem Pakar
#Stunting
#Teorema Bayes
#Z-Score
|
Skripsi (S1)
Teknik Informatika (S1)
Restricted Fulltext PDF
|