Biner : Jurnal Ilmiah Informatika dan Komputer
Biner : Jurnal Ilmiah Informatika dan Komputer merupakan jurnal yang memuat artikel hasil penelitian maupun kajian ilmiah para peneliti, dosen, mahasiswa ataupun para praktisi di bidang Teknik Informatika dan Komputer. Jurnal ini dikelola oleh Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer (FASTIKOM), Universitas Sains Al-Qur'an (UNSIQ) Wonsoobo yang terbit secara berkala pada bulan Januari dan Juli dengan ISSN (print): 2828-0210 | ISSN (online): 2828-0229.
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Sains Al-Qur'an
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License. An author who publishes in this Journal agrees to the following terms: Author retains the copyright and grants the journal the right of first publication of the work simultaneously licensed under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal Author is able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book) with the acknowledgement of its initial publication in this journal. Author is permitted and encouraged to post his/her work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of the published work (See The Effect of Open Access).
PENGENALAN BIJI KOPI BERDASARKAN GREEN BEAN MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) BERBASIS ANDROID
Kabupaten Wonosobo merupakan salah satu daerah penghasil kopi di Jawa Tengah yang memiliki potensi besar, khususnya pada komoditas kopi dalam bentuk green bean. Namun, perbedaan karakteristik visual antar jenis biji kopi seperti Arabika, Robusta, Liberika, dan Ekselsa sering kali sulit dikenali secara kasat mata, terutama oleh masyarakat umum. Penelitian ini bertujuan untuk membangun aplikasi berbasis Android yang mampu mengenali jenis biji kopi berdasarkan citra green bean menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN). Dataset yang digunakan berupa citra biji kopi green bean yang diperoleh melalui proses observasi dan pengambilan gambar langsung dengan pengaturan resolusi, ISO, dan tingkat kecerahan tertentu. Proses penelitian meliputi pengolahan data, augmentasi citra, perancangan arsitektur CNN, pelatihan model menggunakan Google Colaboratory, serta konversi model ke format TensorFlow Lite untuk diimplementasikan pada aplikasi Android menggunakan bahasa pemrograman Kotlin. Evaluasi kinerja model dilakukan menggunakan confusion matrix untuk mengukur akurasi, presisi, dan recall. Selain itu, pengujian sistem dilakukan melalui pengujian blackbox dan usability untuk memastikan fungsi aplikasi berjalan sesuai kebutuhan pengguna. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode CNN mampu mengenali jenis biji kopi green bean dengan baik dan aplikasi yang dikembangkan dapat digunakan sebagai alat bantu identifikasi biji kopi secara cepat dan praktis bagi petani, pelaku usaha, maupun konsumen kopi di Wonosobo.
Copyright (c) 2026 Biner : Jurnal Ilmiah Informatika dan Komputer http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
IMPLEMENTASI SISTEM POINT OF SALE PADA UMKM BERBASIS ESP32 DAN SENSOR LOAD CELL
Penelitian ini dilatarbelakangi oleh peran krusial Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) sebagai pilar ekonomi Indonesia, yang kontribusinya terhambat oleh inefisiensi operasional akibat proses bisnis manual. Tantangan ini semakin signifikan bagi UMKM yang menjual produk berdasarkan berat, di mana pencatatan manual rentan terhadap kesalahan. Tujuan penelitian ini adalah merancang, membangun, dan mengimplementasikan sebuah sistem Point of Sale (POS) yang terintegrasi dengan timbangan digital berbasis Internet of Things (IoT) untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah model prototipe (prototyping) untuk memastikan produk akhir sesuai dengan kebutuhan spesifik pengguna UMKM melalui siklus umpan balik yang iteratif. Hasil penelitian ini adalah sebuah prototipe fungsional yang terdiri dari perangkat keras timbangan IoT menggunakan mikrokontroler ESP32 dan sensor load cell dengan tingkat akurasi pengukuran di atas 98%, serta aplikasi POS berbasis Android yang intuitif. Implementasi pada studi kasus UMKM menunjukkan peningkatan efisiensi operasional, penurunan waktu transaksi, dan peningkatan akurasi manajemen inventaris.
IMPLEMENTASI SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) DALAM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN GURU BERPRESTASI DI SMK NU UNGARAN
Guru merupakan pendidik profesional yang berperan penting dalam meningkatkan mutu pendidikan, sehingga diperlukan penilaian kinerja yang objektif untuk menentukan guru berprestasi. Permasalahan di SMK NU Ungaran adalah proses pemilihan guru berprestasi yang masih dilakukan secara manual dan belum menggunakan kriteria penilaian yang terstruktur, sehingga berpotensi menimbulkan ketidaktepatan dan subjektivitas. Penelitian ini bertujuan membangun Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis web untuk membantu penentuan guru berprestasi menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW). Metode SAW digunakan untuk melakukan pembobotan dan perangkingan berdasarkan empat kriteria, yaitu kompetensi pedagogik, kepribadian, sosial, dan profesional sesuai pedoman DIKMEN dan DIKSUS tahun 2019. Pengembangan sistem dilakukan dengan metode Waterfall, sedangkan pengumpulan data dilakukan melalui wawancara dan kuesioner. Hasil pengujian menunjukkan sistem berjalan sesuai fungsinya berdasarkan uji Blackbox, memperoleh nilai usability sebesar 86,55% dengan kategori sangat layak, serta tingkat akurasi metode SAW sebesar 88% berdasarkan Confusion Matrix. Dengan demikian, SPK ini mampu membantu pemilihan guru berprestasi secara lebih akurat, objektif, dan efisien.
Sistem Pendukung Keputusan, Simple Additive Weighting, Pemilihan Guru Berprestasi
APLIKASI PEMBELAJARAN TAJWID BERBASIS SPEECH RECOGNITION MENGGUNAKAN METODE CNN-LSTM
Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem deteksi bacaan tajwid dengan menggunakan pendekatan deep learning berbasis speech recognition dengan arsitektur Convolutional Neural Network dan Long Short-Term Memory (CNN-LSTM). Sistem ini dirancang untuk mendeteksi apakah bacaan yang dilakukan pengguna termasuk "benar" atau "salah" berdasarkan karakteristik fitur suara yang diperoleh melalui ekstraksi Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC). Dataset yang digunakan terdiri dari lebih dari 350 file audio bacaan ayat pendek, kemudian diperluas menjadi 700 dataset melalui teknik augmentasi dan denoise untuk meningkatkan variasi dan kualitas data. Model CNN-LSTM dilatih menggunakan data MFCC berdimensi tetap dan dievaluasi berdasarkan tingkat akurasi serta confusion matrix pada data validasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model memiliki performa yang baik dalam mengklasifikasikan bacaan dengan tingkat akurasi yang cukup baik. Evaluasi menggunakan uji model memberikan hasil akurasi pelatihan sebesar 90,83% dan akurasi validasi sebesar 77,78% yang bisa dibilang cukup akurat. Sistem ini diintegrasikan ke dalam aplikasi berbasis Flask dan Flutter, sehingga pengguna dapat mendapatkan hasil klasifikasi secara real-time. Diharapkan penelitian ini dapat menjadi kontribusi dalam pengembangan media pembelajaran Al-Qur'an yang adaptif dan berbasis teknologi suara.
Deteksi bacaan, tajwid, deep learning, CNN-LSTM, pengenalan suara, MFCC
Copyright (c) 2025 Biner : Jurnal Ilmiah Informatika dan Komputer
RANCANG BANGUN APLIKASI KEUANGAN DAN INVENTARIS BERBASIS WEB PADA TOKO KOPERASI MTSN 2 BANJARNEGARA
Koperasi MTsN 2 Banjarnegara merupakan koperasi sekolah yang menyediakan berbagai kebutuhan harian siswa melalui toko koperasi. Namun, pengelolaan transaksi, keuangan, dan inventaris masih dilakukan secara manual, yang menyebabkan keterlambatan dalam pelaporan dan pengambilan keputusan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan aplikasi berbasis web untuk manajemen keuangan dan inventaris toko koperasi. Metode yang digunakan meliputi observasi, wawancara, dan studi pustaka untuk pengumpulan data, serta pendekatan waterfall dalam pengembangan sistem. Aplikasi dikembangkan menggunakan PHP dan framework CodeIgniter 4, serta dirancang menggunakan alat bantu UML. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dibangun mampu mempercepat proses transaksi, mempermudah pengelolaan data barang, serta menyajikan laporan keuangan dan penjualan secara real-time dan terintegrasi. Aplikasi ini diharapkan menjadi solusi dan dapat meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam pengelolaan toko koperasi, serta menjadi referensi bagi pengembangan sistem serupa di lingkungan pendidikan.
SISTEM PAKAR REKOMENDASI BUKU BACAAN BERDASARKAN MINAT SISWA SEKOLAH DASAR MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING
Rendahnya minat baca di kalangan siswa sekolah dasar menjadi tantangan dalam peningkatan literasi di Indonesia, terutama di daerah pedesaan dengan keterbatasan sarana dan variasi buku bacaan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pakar berbasis website yang dapat merekomendasikan buku bacaan sesuai dengan minat siswa menggunakan metode forward chaining. Sistem dirancang untuk menelusuri jawaban siswa terhadap sepuluh pertanyaan sederhana yang mencerminkan preferensi genre, gaya buku, dan karakter tokoh favorit. Proses inferensi dilakukan dengan mencocokkan fakta awal (jawaban siswa) dengan basis aturan IF–THEN yang telah disusun dalam tiga tingkat: penentuan genre, gaya buku, dan judul buku. Sistem ini dikembangkan menggunakan HTML, CSS, PHP, dan MySQL, serta diuji pada sepuluh siswa kelas 3–6 SD dengan minat baca yang bervariasi. Hasil sistem berupa rekomendasi buku dalam bentuk genre dan judul spesifik yang relevan dengan preferensi siswa. Penelitian ini menunjukkan bahwa metode forward chaining efektif dalam menghasilkan rekomendasi yang personal dan aplikatif, serta berpotensi menjadi alat bantu dalam mendukung gerakan literasi anak sejak dini.
sistem pakar, forward chaining, rekomendasi buku, minat baca, siswa sekolah dasar
PERANCANGAN WEBSITE FASHION ELEVEN SEBAGAI MEDIA PENJUALAN ONLINE DENGAN METODE PENGEMBANGAN WATERFALL
Perkembangan teknologi dan informasi yang semakin maju, menjadikan berbagai kegiatan yang dilakukan sangat mudah dan cepat. Salah satunya, memudahkan kegiatan jual beli yang dapat dilakukan dengan memanfaatkan internet. Konsumen atau pembeli dapat melakukan sebuah transaksi dengan penjual lebih cepat melalui internet tanpa harus konsumen atau pembeli datang ke toko terlebih dahulu. Sebuah usaha penjualan dapat dilakukan secara online melalui media website. Cara tersebut dapat sangat memudahkan penjualan untuk meningkatkan pemasaran. Website fashion eleven ini menyediakan baju-baju fashion mulai dari anak-anak, remaja, hingga dewasa yang dibuat secara pribadi oleh seorang penjahit yang sudah berpengalaman. Tersedia juga contoh-contoh model baju yang dapat dipilih untuk pembuatan baju sesuai keinginan. Metode yang digunakan dalam pembuatan website fashion eleven ini sebagai media penjualan online adalah metode waterfall, sedangkan teknik pengumpulan data dilakukan melalui observasi dan kuesinoer. Hasil dari pengembangan website ini menunjukan bahwa sistem dapat berjalan dengan baik sesuai kebutuhan pengguna, mempermudah proses pemesanan produk secra online, serta memberikan peningkatan efektivitas dalam penyebaran infromasi produk dan jangkauan pemasaran.
IMPLEMENTASI SISTEM ABSENSI MAHASISWA BERBASIS WEB DENGAN QR BARCODE PADA STIMIK TUNAS BANGSA BANJARNEGARA
Absensi adalah bukti kehadiran yang umum digunakan untuk laporan di berbagai institusi termasuk pendidikan. Mengikuti perkembangan teknologi saat ini, proses absensi juga sudah banyak perkembangannya mulai dari sistem homemade hingga sistem terkomputerisasi seperti saat ini. Didalam institusi pendidikan termasuk perguruan tinggi absensi sangat penting perannya dalam menunjang perkembangan mahasiswa, kehadiran Mahasiswa berpengaruh pada penilaian mereka. Tapi kebanyakan perguruan tinggi masih menerapkan sistem absensi homemade sebagai tanda kehadiran siswa, sehingga masih banyak celah kesalahan baik dari pihak dosen ataupun siswa dalam menandai kehadiran. Solusi yang diusulkan adalah sistem absensi berbasis web dengan QR code. QR merupakan sebuah code dengan respon cepat dan code tersebut dapat dibaca melalui scanner (pembaca code) oleh karena itu sangat berguna untuk diterapkan di STIMIK TUNAS BANGSA BANJARNEGRA.Adapun Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode pengembangan model air terjun (waterfall/cascade), Model air terjun(waterfall/cascade) yang merupakan salah satu teknik pendekatan alur hidup perangkat lunak secara sekuensial atau terurut. Bahasa pemograman yang digunakan yaitu PHP dengan dan database MySQL. Metode penelitian yang digunakan yaitu metode kualitatif karena pada penelitian ini dilakukan dengan cara pengumpulan data. Adanya website ini dapat memudahkan mahasiswa dalam melakukan absensi sehingga dapat mengurangi penggunaan kertas.
KLASIFIKASI CITRA CACAR MONYET MENGGUNAKAN GRAY LEVEL CO-OCCURRENCE MATRIX DAN ALGORITMA LINEAR DISCRIMINANT ANALYSIS
Monkeypox atau cacar monyet merupakan penyakit menular yang disebabkan oleh virus orthopoxvirus yang berasal dari hewan primata dan hewan pengerat. Berdasarkan data WHO sejak Januari 2022 sampai Juni 2023 terdapat 88.060 kasus terkonfirmasi cacar monyet dan 147 kasus kematian akibat cacar monyet yang tersebar di 112 negara di dunia. Penyebaran kasus cacar monyet yang terus meluas diberbagai negara, membuat cacar monyet menjadi salah satu penyakit yang banyak diperbincangkan. Pada penelitian ini dilakukan proses identifikasi citra lesi penyakit cacar monyet dan citra non-cacar monyet (campak dan cacar ayam) dengan melalui tahap preprocessing, tahap ekstraksi ciri GLCM dengan 7 fitur (contras, correlation, energi, homogenitas, entropi, mean dan variance), dan tahap pelatihan model pembelajaran mesin klasifikasi menggunakan algoritma LDA. Melalui proses evaluasi 10-fold cross validation didapakan hasil evaluasi model pembelajaran klasifikasi yang dibangun menunjukkan nilai performa rata-rata akurasi sebesar 80,55%, presisi 78%, recall 80%, dan spesificity 79%. Hasil ini menunjukkan bahwa model klasifikasi yang dikembangkan memiliki performa yang baik (good classification) dalam membedakan citra cacar monyet dan non-cacar monyet.
SISTEM PAKAR PENENTUAN ROLE PEMAIN MOBILE LEGENDS MENGGUNAKAN AHP
Mobile Legends: Bang Bang (MLBB) merupakan game MOBA yang menuntut pembagian role yang tepat agar strategi tim berjalan optimal. Namun, banyak pemain mengalami kesulitan menentukan role yang sesuai dengan gaya bermain dan hero yang digunakan, terutama saat bermain solo. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem pakar penentuan role pemain Mobile Legends menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP). Penelitian menggunakan pendekatan studi kasus dengan pengumpulan data melalui wawancara dan kuesioner perbandingan berpasangan. Kriteria yang digunakan meliputi gaya bermain, tipe hero, dan fleksibilitas role, dengan alternatif role Roamer, Explaner, Jungler, Goldlaner, dan Midlaner. Hasil perhitungan AHP menunjukkan bahwa kriteria gaya bermain memiliki bobot tertinggi sebesar 0,50, diikuti tipe hero sebesar 0,35 dan fleksibilitas role sebesar 0,15. Hasil perangkingan alternatif menunjukkan role Roamer sebagai pilihan utama dengan bobot 0,58, disusul Explaner sebesar 0,37. Nilai Consistency Ratio (CR) < 0,1 menunjukkan hasil yang konsisten. Penelitian ini membuktikan bahwa AHP efektif digunakan sebagai sistem pakar penentuan role pemain Mobile Legends.
SISTEM PAKAR PENGELOLAAN SAMPAH RUMAH TANGGA MENGGUNAKAN METODE BACKWARD CHAINING DI DESA PRIGI
Pengelolaan sampah rumah tangga merupakan masalah penting yang berpotensi menimbulkan kerusakan lingkungan serta mempengaruhi kesehatan masyarakat, khususnya di wilayah pedesaan seperti Desa Prigi. Penelitian ini mengarah pada pembuatan sistem pakar dengan metode backward chaining untuk memberikan rekomendasi teknologi pengolahan sampah yang sesuai dan berkelanjutan. Informasi tentang kebutuhan masyarakat diperoleh melalui wawancara kualitatif, kemudian sistem pakar dirancang menggunakan aturan yang mengelompokkan sampah berdasarkan jenis dan kondisinya. Sistem ini berfungsi sebagai media edukasi sekaligus alat bantu pengambilan keputusan bagi warga dalam mengelola sampah secara ramah lingkungan. Berdasarkan hasil penelitian, sistem pakar ini terbukti dapat meningkatkan pemahaman dan kesadaran warga serta membantu pengelolaan sampah secara lebih efisien di Desa Prigi. Penerapan sistem ini diharapkan mampu menekan atau memperkecil dampak buruk yang mungkin terjadi.
sistem pakar, backward chaining, pengelolaan sampah, sampah rumah tangga
PENERAPAN CLOUD COMPUTING DALAM MANAJEMEN PELANGGAN (CRM) UNTUK MENINGKATKAN LOYALITAS KONSUMEN
Cloud computing telah muncul sebagai kekuatan transformasional yang mengubah wajah manajemen bisnis. Teknologi ini memungkinkan perusahaan untuk beralih dari infrastruktur IT tradisional menuju solusi yang lebih fleksibel dan skalabel, mendukung kebutuhan bisnis yang terus berkembang. Artikel ini mengkaji bagaimana cloud computing tidak hanya memfasilitasi penyimpanan dan pengelolaan data, tetapi juga mendorong efisiensi operasional, inovasi produk, dan peningkatan pengalaman pelanggan. Salah satu metode yang dapat diintegrasikan dengan cloud computing adalah Customer Relationship Management (CRM). Dengan memanfaatkan platform CRM berbasis cloud, perusahaan dapat mengelola interaksi dengan pelanggan secara lebih efektif. CRM membantu dalam mengumpulkan, menganalisis, dan memanfaatkan data pelanggan untuk memahami preferensi dan perilaku mereka. Dengan informasi ini, perusahaan dapat menawarkan produk dan layanan yang disesuaikan berdasarkan kebutuhan dan keinginan pelanggan, meningkatkan komunikasi dengan menggunakan data untuk berkomunikasi secara lebih tepat waktu dan relevan, serta memonitor loyalitas pelanggan dengan mengidentifikasi pelanggan setia dan mengembangkan program penghargaan yang menarik. Selain itu, CRM memungkinkan perusahaan untuk mengumpulkan dan menganalisis umpan balik pelanggan untuk melakukan perbaikan berkelanjutan pada produk dan layanan. Dengan memanfaatkan cloud computing dan metode CRM, organisasi dapat mengoptimalkan proses bisnis, menjawab tantangan pasar dengan cepat, dan menciptakan nilai tambah yang berkelanjutan. Pengintegrasian kedua teknologi ini tidak hanya meningkatkan efisiensi operasional tetapi juga memperkuat hubungan dengan pelanggan, yang pada gilirannya berkontribusi pada pertumbuhan dan keberlanjutan bisnis.
Cloud computing, Manajemen bisnis, Customer Relationship Management.
IMPLEMENTASI GOOGLE ML KIT UNTUK LIVENESS DETECTION DALAM SISTEM FACE RECOGNITION: ANALISIS KINERJA DAN KEAMANAN PADA APLIKASI MOBILE
Penelitian ini mengkaji implementasi Google ML Kit untuk deteksi liveness dalam sistem pengenalan wajah pada aplikasi mobile dengan tujuan untuk meningkatkan keamanan aplikasi dan mencegah ancaman spoofing. Pengenalan wajah telah banyak diterapkan dalam berbagai aplikasi, namun kerentanannya terhadap serangan menggunakan foto atau video statis menimbulkan tantangan besar dalam hal keamanan. Oleh karena itu, deteksi liveness yang mengidentifikasi apakah wajah yang dikenali merupakan wajah hidup menjadi sangat penting. Penelitian ini fokus pada integrasi teknologi liveness detection dalam pengenalan wajah menggunakan Google ML Kit, yang memungkinkan aplikasi mobile untuk mendeteksi gerakan kepala (geleng kanan, kiri) dan kedipan mata sebagai indikator wajah yang hidup. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem dapat mencapai akurasi tinggi dengan kecepatan pengenalan yang baik, serta mampu mengurangi potensi serangan spoofing. Penelitian ini memberikan kontribusi pada pengembangan aplikasi mobile yang lebih aman dan dapat diandalkan dalam pengenalan wajah, dengan memastikan bahwa sistem tidak hanya mengenali wajah, tetapi juga memastikan bahwa wajah tersebut adalah wajah yang hidup.
Google ML Kit, Liveness Detection, Face Recognition, Mobile Application
RANCANG BANGUN APLIKASI KASIR ZEUS TECH MEGGUNAKAN VISUAL BASIC DAN PHPMYADMIN UNTUK PENGELOLAAN TRANSAKSI ELEKTRONIK
Perkembangan teknologi informasi sekarang telah mendorong transformasi dalam berbagai aspek kehidupan, termasuk sistem penjualan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun aplikasi kasir elektronik Zeus Tech menggunakan Visual Basic sebagai desain tampilan dan PHPMyAdmin sebagai pengelola basis data. Aplikasi ini dirancang untuk membantu toko elektronik dalam mengelola transaksi secara efisien dan terintegrasi. Fitur utama yang dikembangkan meliputi pengelolaan stok barang, pencatatan transaksi penjualan, melakukan transaksi penjualan, laporan pengeluaran dan pemasukan, serta laba/rugi. Antarmuka Visual Basic memberikan kemudahan membuat aplikasi dan interaksi pengguna, sementara PHPMyAdmin memungkinkan pengelolaan data berbasis MySQL yang terstruktur dan aman. Aplikasi ini diharapkan dapat menjadi solusi bagi pengusaha toko elektronik agar dapat memudah proses transaksi. Hasil dari penelitian ini, aplikasi dapat digunakan dengan baik tanpa ada bug dalam aplikasi sehingga dapat membantu kasir dalam melakukan pengelolaan toko.
RANCANG BANGUN CHATBOT PADA SISTEM EKAPTA BERBASIS NATURAL LANGUAGE PROCESSING DENGAN ALGORITMA ARTIFICIAL NEURAL NETWORK
Buku panduan mahasiswa adalah media yang berperan dalam perguruan tinggi dan berisi terlalu banyak informasi. EKAPTA adalah sistem elektronik kerja dan tugas akhir yang digunakan dalam Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer dari Universitas Sains Al-Qur’an. ChatBot telah digunakan dalam banyak hal, termasuk memberikan edukasi, hiburan, dan masih banyak lagi. ChatBot telah terbukti menjadi alat yang berguna dalam membantu kegiatan manusia. Penelitian dilakukan oleh Marwan Noor Fauzy dan Kusrini, menjadi potensi ChatBot untuk diimplementasikan menjadi virtual assistant pada pusat layanan informasi akademik berbasis Natural Language Processing (NLP) dengan algoritma Artificial Neural Network (ANN). Penelitian ini diharapkan solusi dari permasalahan dan mengambil Penelitian Skripsi dengan Judul “Rancang Bangun ChatBot Pada Sistem EKAPTA Berbasis Natural Language Processing Dengan Algoritma Artificial Neural Network” dengan memudahkan Mahasiswa dan Dosen untuk mendapatkan informasi terkait EKAPTA.
IMPLEMENTASI METODE RANDOM FOREST BERBASIS WEBSERVICES API PPoE UNTUK KLASIFIKASI PELANGGAN INTERNET DIAL UP
Internet merupakan kebutuhan primer bagi setiap orang untuk kegiatan sehari-hari baik berupa hiburan atau pekerjaan. Salah satu sumber mendapatkan internet ialah dari penyedia Internet Service Provider. Internet Service Provider atau ISP sekarang berlomba untuk melakukan layanan terbaik ke pelanggan. Penelitian ini dilakukan untuk menentukan klasifikasi pelanggan internet pada CV. Tabung Creative Digital sebagai ISP. Dalam menentukan klasifikasi, metode yang digunakan yaitu menggunakan Metode Random Forest. Dengan menggunakan Metode Random Forest membutuhkan atribut untuk melakukan perhitungan probabilitas, entropy dan gain. Dalam penelitian ini atribut yang digunakan yaitu profile, keadaan sosial dan nilai redaman. Klasifikasi dilakukan dengan cara merangkum dataset tersedia, kemudian dataset dirangkum berdasarkan klasifikasi training, kemudian menghitung entropy dari setiap atribut diperoleh nilai serta menghitung gain dari sub atribut kemudian diperoleh rule dari gain terbesar ke terkecil untuk melakukan klasifikasi. Selanjutnya klasifikasi diujikan dengan data riil dengan hasil uji system. Hasil dari klasifikasi tersebut kemudian diimplementasikan kedalam sistem dan menjadi sistem klasifikasi pelanggan internet serta diuji dengan blackbox supaya analisa dan perancangan sesuai sehingga dapat digunakan
Random Forest, Pelanggan Internet, Gain, Entropy, Blackbox
PREDIKSI HARGA KENTANG DI WONOSOBO DENGAN MENGGUNAAN METODE LONG SHORT TERM MEMORY (LSTM)
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model prediksi harga kentang di Wonosobo menggunakan metode Long Short Term Memory (LSTM). Harga kentang merupakan parameter penting dalam sektor pertanian dan ekonomi lokal. Metode LSTM dipilih karena kemampuannya dalam menangani data berurutan dan ketergantungan jangka panjang. Data harga kentang dari Wonosobo dikumpulkan dan dibagi menjadi set pelatihan dan validasi. Model LSTM dijalankan pada set pelatihan dengan hasil Root Mean Square Error (RMSE) sebesar 155.87, menunjukkan kemampuan model dalam mengestimasi harga kentang pada data pelatihan. Evaluasi model pada set validasi menghasilkan RMSE sebesar 186.31, memberikan gambaran kinerja model pada data yang tidak digunakan selama pelatihan. Selain itu, Mean Absolute Percentage Error (MAPE) digunakan untuk mengukur tingkat kesalahan relatif. Model memberikan MAPE sebesar 0.62 pada data pelatihan dan 0.82 pada data validasi. Hasil tersebut menunjukkan tingkat akurasi model dalam meramalkan perubahan harga kentang, dengan nilai yang rendah menandakan kualitas prediksi yang baik. Penelitian ini menyoroti potensi penggunaan metode LSTM dalam meramalkan harga komoditas pertanian di tingkat lokal.
Deep Learning, LSTM, Prediksi, Harga Kentang
APLIKASI GAME EDUKASI PENGENALAN OBJEK DALAM BAHASA INGGRIS “ANSWER ME” BERBASIS ANDROID
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan mengevaluasi sebuah aplikasi game edukasi berbasis Android tentang pengenalan objek dalam bahasa Inggris. Aplikasi ini dirancang untuk membantu dan mempermudah proses pembelajaran anak dalam mempelajari kosa kata bahasa Inggris dengan cara yang efektif, interaktif, dan menyenangkan. Metode waterfall digunakan untuk merancang dan mengembangkan aplikasi, dengan fokus pada perencanaan tata letak, pemilihan objek yang relevan, dan penyusunan letak tampilan yang menarik bagi pengguna. Sebelum game dibuat, dilakukan analisis kebutuhan hardware dan software, kemudian dilakukan desain diagram menggunakan use case, activity, sequence, antarmuka. Animasi dan suara ditambahkan pada objek untuk meningkatkan interaksi dan keterlibatan pengguna. Aplikasi ini dikembangkan menggunakan teknologi pemrograman Android dan dievaluasi dengan menguji keefektifan dan kemudahan penggunaannya.
game edukasi, pembelajaran, bahasa inggris, android
Copyright (c) 2024 Biner : Jurnal Ilmiah Informatika dan Komputer
ANALISIS KINERJA PENJUALAN MENGGUNAKAN SISTEM POS BERBASIS AI
Sistem Point of Sale (POS) berbasis kecerdasan buatan (AI) semakin diadopsi oleh bisnis ritel untuk meningkatkan efisiensi dan efektivitas operasional. Sistem POS berbasis AI memungkinkan pengumpulan data transaksi secara real-time dengan akurasi tinggi, menganalisis tren penjualan, dan memprediksi kebutuhan inventori berdasarkan data historis dan faktor eksternal. AI dapat mengidentifikasi preferensi pelanggan dan memberikan rekomendasi produk yang dipersonalisasi, yang meningkatkan pengalaman berbelanja dan kepuasan pelanggan. Dari penerapan POS pada UKM menunjukkan peningkatan signifikan dalam penjualan dan efisiensi operasional setelah menerapkan teknologi ini. Terdapat beberapa tantangan dalam penerapannya, seperti keterbatasan infrastruktur teknologi, risiko keamanan data, dan resistensi terhadap perubahan oleh staf. Solusi yang diusulkan mencakup peningkatan infrastruktur, penerapan protokol keamanan yang lebih kuat, dan program pelatihan berkelanjutan. Dengan mengatasi tantangan ini, pelaku bisnis dapat memaksimalkan manfaat dari sistem POS berbasis AI, meningkatkan kinerja penjualan, dan meraih keunggulan kompetitif di pasar yang semakin digital. Pentingnya integrasi AI dalam POS untuk mendukung keputusan bisnis yang lebih cerdas dan berbasis data.
RANCANG BANGUN TAMPILAN GAME EDUKASI PENGENALAN SATWA LANGKA MENGGUNAKAN METODE GAME DEVELOPMENT LIFE CYCLE (GDLC) BERBASIS ANDROID
Dalam era berkembangnya teknologi masa ini, Game menjadikan sarana hiburan serta pendidikan untuk lintas usia, termasuk sebagai bahan pembelajaran bagi siswa. Game mobile adalah game yang dimainkan pada smartphone, tablet, maupun gawai semacamnya. Dibalik pesatnya perkembangan teknologi di Indonesia, populasi satwa – satwa langka endemik di Indonesia mengalami penurunan hingga mengalami kepunahan. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan pengetahuan anak – anak tertarik belajar menggunakan gawai nya untuk hal yang positif dan menambah pengetahuan tentang satwa langka yang ada di Indonesia. Salah satu media yang menarik dan menyenangkan adalah melalui suatu game, tentu dapat memberi informasi mengenai satwa – satwa langka di Indonesia. Dalam penelitian ini proses perancangan menggunakan metode GDLC (Game Development Life Cycle) berbasis mobile android dan menggunakan Construct 3 untuk mengembangkan game. Kesimpulan dari penelitian ini dengan hasil beta testing menunjukan nilai usability dari keseluruhan tes yang dilakukan mendapat nilai presentase rata – rata 83.2%.
game, satwa, game development life cycle, android
OPTIMASI DETEKSI TEPI PADA CITRA DIGITAL MELALUI TUNING HYPERPARAMETER CLAHE DAN FILTER BILATERAL: STUDI KASUS PADA GAMBAR KENDARAAN
Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan deteksi tepi gambar dengan menggabungkan metode Holistically-Nested Edge Detection (HED) dan filter Sobel-Laplacian. Metode ini diterapkan setelah tahap preprocessing yang mencakup Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE) untuk peningkatan kontras dan filter bilateral untuk pengurangan noise. Tuning hyperparameter dilakukan untuk meningkatkan performa deteksi tepi. Evaluasi menunjukkan hasil terbaik dengan Precision sebesar 0.1920, Recall 0.5747, F1 Score 0.2878, Accuracy 0.7231, IoU Score 0.1681, dan ROC AUC Score 0.6569. Temuan ini menunjukkan bahwa metode yang diusulkan dapat meningkatkan akurasi deteksi tepi dengan hasil Recall dan Accuracy yang lebih baik dibandingkan metode konvensional, meskipun Precision dan IoU masih menunjukkan potensi untuk perbaikan lebih lanjut. Penelitian ini memberikan wawasan tentang pengaruh preprocessing dan tuning hyperparameter terhadap hasil deteksi tepi, serta aplikasinya dalam berbagai bidang pengolahan citra.
KLASIFIKASI KOMENTAR TERHADAP KRIMINAL SAAT MALAM HARI PADA MEDIA SOSIAL YOUTUBE MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES
Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan komentar mengenai kejahatan kriminal pada malam hari dari media sosial di Youtube dengan menggunakan metode Naïve Bayes. Data komentar dikumpulkan dari video yang telah membahas kejadian kejahatan kriminal pada malam hari, secara khusus yaitu perampokan dengan kata lain adalah begal. Pada Proses Pemrosesan data meliputi normalisasi teks, tokenisasi, pemfilteran, dan stemming untuk mempersiapkan data sebelum dianalisis oleh peneliti. Setelah prapemrosesan, metode Naïve Bayes diterapkan untuk melatih dan menguji pada model klasifikasi. Hasil penelitian telah menunjukkan bahwa metode ini mampu mengklasifikasikan komentar dengan tingkat akurasi sebesar 0.703. Visualisasi data menunjukkan bahwa sentimen positif lebih dominan daripada sentimen negatif dalam komentar yang telah dianalisis. Hasil pada Laporan klasifikasi menunjukkan bahwa precision, recall, dan f1-score masing-masing sebesar 0.64, 0.65, dan 0.64 untuk sentimen negatif, serta 0.75, 0.74, dan 0.75 untuk sentimen positif. Akurasi keseluruhan model adalah 0.70, dengan macro average dan weighted average untuk precision, recall, dan f1-score masing-masing sebesar 0.70. Pada Penelitian ini memberikan pandangan mengenai tanggapan dari masyarkat terhadap kejahatan kriminal pada malam hari serta dapat digunakan untuk mengembangkan strategi yang lebih efektif sehingga untuk mengurangi kejadian perampokan dan kejahatan lainnya.
Analisis Sentimen, Klasifikasi, Media Sosial, Naïve Bayes
PENGATURAN PERSEDIAAN BARANG MELALUI PERANCANGAN SISTEM INVENTORI BERBASIS JAVA PADA TOKO SEMBAKO EDI
Penelitian ini berfokus pada penyelesaian masalah tentang ketidaksesuaian data persediaan barang pada Toko Sembako Edi di mana sebelumnya proses pencatatan dilakukan secara manual, diubah menjadi pencatatan secara otomatis menggunakan aplikasi sistem inventori berbasis Java. Hal ini bertujuan untuk mengontrol keluar masuk barang agar dapat meminimalisir kesalahan dalam perhitungan dan pelaporan stok barang yang tersedia sehingga data stok barang menjadi lebih valid. Penelitian ini menggunakan metode research and development (R&D) yang merupakan proses atau langkah-langkah untuk mengembangkan suatu produk baru atau menyempurnakan produk yang telah ada. Adapun metode pengembangan sistem yang digunakan yaitu metode waterfall. Hasil penelitian ini adalah aplikasi sistem inventori dengan proses mendesain sistem, lalu menulis kode program untuk setiap modul menggunakan bahasa pemrograman Java dengan tools NetBeans dan database yaitu MySQL. Sebelum sistem diimplementasikan ke pengguna, sistem tersebut dilakukan pengujian menggunakan blackbox testing. Hasil dari penulisan program adalah sebuah sistem yang sudah layak untuk digunakan oleh owner dan karyawan.
PERANCANGAN APLIKASI BIOGUARD OS UNTUK MENDUKUNG KEAMANAN SIBER YANG BERBASIS BIOMETRIK
Dalam era digital yang semakin terhubung, keamanan siber menjadi aspek yang sangat penting bagi sistem operasi. Ancaman terhadap keamanan data semakin canggih, sehingga menuntut pengembangan solusi autentikasi yang lebih kuat. Salah satu solusi yang diusulkan adalah integrasi teknologi biometrik ke dalam sistem operasi, seperti yang dilakukan dalam BioGuard OS. Perancangan ini bertujuan untuk mengevaluasi efektivitas BioGuard OS dalam melindungi sistem dari ancaman siber dengan menggunakan teknologi biometrik. Biometrik berasal dari kata Yunani "bios" yang berarti hidup dan "metron" yang berarti ukuran, dan secara ilmiah, biometrik adalah teknologi yang berfokus pada pengenalan makhluk hidup berdasarkan karakteristik unik masing-masing individu. Teknologi biometrik didefinisikan sebagai penggunaan otomatis karakteristik fisiologis atau perilaku untuk menentukan atau memverifikasi identitas seseorang. Teknologi ini mencoba menghasilkan model komputer dari karakteristik fisik dan perilaku manusia dengan tujuan identifikasi pribadi yang dapat diandalkan. Dalam BioGuard OS, teknologi biometrik yang digunakan untuk meningkatkan keamanan siber termasuk pengenalan wajah, sidik jari, dan pengenalan suara. Analisis informasi biometrik telah menjadi perhatian sejak lama, dengan berbagai solusi autentikasi berdasarkan karakteristik seperti tanda tangan, sidik jari, integrasi wajah, geometri tangan, serta pemindaian iris dan retina. Penelitian ini berfokus pada seberapa efektif BioGuard OS dalam menggunakan teknologi tersebut untuk melindungi sistem dari berbagai ancaman siber.
ANALISIS PERBANDINGAN METODE ARITHMETIC MEAN FILTER DAN MEDIAN FILTER UNTUK REDUKSI NOISE PADA CITRA DIGITAL
Citra digital sering terpengaruh oleh noise yang mengurangi kualitas visual dan informasi yang terkandung di dalamnya. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perbandingan efektivitas metode Arithmetic Mean Filter dan Median Filter dalam mereduksi noise pada citra digital. Penelitian ini menggunakan citra grayscale yang telah ditambahkan Gaussian noise. Kemudian, citra tersebut diproses menggunakan kedua metode filtering dengan kernel 3x3. Hasil filtering dievaluasi secara visual dan kuantitatif menggunakan metrik Mean Squared Error (MSE) dan Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR). Hasil penelitian menunjukkan bahwa Median Filter lebih unggul dalam mereduksi noise pada citra digital dibandingkan Arithmetic Mean Filter. Hal ini dibuktikan dengan nilai MSE yang lebih rendah dan nilai PSNR yang lebih tinggi pada citra hasil filter Median. Selain itu, secara visual, citra hasil filter Median terlihat lebih baik dalam mempertahankan detail-detail penting pada citra. Penelitian ini memberikan pemahaman dalam kinerja kedua metode filtering dan memberikan rekomendasi dalam memilih metode yang tepat untuk meningkatkan kualitas citra digital yang terdegradasi oleh noise.
Citra Digital, Reduksi Noise, Noise Gaussian, Arithmetic Mean Filter, Median Filter
RANCANG BANGUN LABORATORIUM VIRTUAL MEDIA PEMBELAJARAN INTERAKTIF IPA BERBASIS ANDROID PADA SISWA MINU JATIREJOYOSO, KABUPATEN MALANG
Latar belakang penelitian ini berdasarkan permasalahan yang dialami oleh Madrasah Ibtidaiyah Nahdlatul Ulama (MINU) Jatirejoyoso yaitu tidak memiliki ruang laboratorium IPA. Penelitian ini dilakukan untuk mengatasi permasalahan ketiadaan ruang laboratorium IPA di MINU Jatirejoyoso, yang menghambat optimalisasi kegiatan praktikum IPA. Tujuan dari penelitian ini adalah merancang dan membangun aplikasi laboratorium virtual IPA berbasis Android sebagai media pembelajaran interaktif bagi siswa. Metode pengumpulan data yang digunakan meliputi observasi, wawancara, dan studi literatur. Aplikasi ini dikembangkan menggunakan model ADDIE dan software Adobe Animate dengan bahasa pemrograman Actionscript 3.0. Pengujian aplikasi dilakukan dengan teknik White-box Testing berbasis Path dan Black-box Testing berbasis Equivalence Partitions. Hasil pengujian menunjukkan bahwa aplikasi berfungsi dengan baik, dengan 11 keberhasilan dari 11 uji percobaan tanpa kegagalan dengan persentase sebesar 100%. Kesimpulannya, meskipun fasilitas praktikum IPA di MINU Jatirejoyoso masih kurang memadai, siswa tetap dapat melakukan praktikum IPA secara virtual menggunakan aplikasi ini.
OPTIMASI RUTE DISTRIBUSI TEMBAKAU DI PT BAWANG EMAS MENGGUNAKAN SOLVER EXCEL
Industri tembakau di Indonesia merupakan salah satu sektor penting yang berkontribusi terhadap perekonomian nasional. PT Bawang Emas, sebagai salah satu perusahaan tembakau terkemuka di Kota Pamekasan, dihadapkan pada tantangan dalam mengoptimalkan rute distribusi produknya. Hal ini penting untuk meminimalkan biaya transportasi dan meningkatkan efisiensi operasional. Penelitian ini bertujuan menerapkan aplikasi solver excel untuk menerapkan metode jalur terpendek dalam mengoptimalkan rute distribusi tembakau di PT Bawang Emas menggunakan Solver Excel. Metode yang digunakan adalah metode Jalur terpendek, Metode tersebut digunakan karena bisa menghitung rute terpendek dengan meminimalkan total jarak tempuh. Penelitian ini memiliki 16 variabel keputusan, dan satu tujuan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa rute terpendek dari PT Bawang Emas (S) ke Gudang Sampang (T) melalui Desa A, B, C, D, dan E dengan total jarak tempuh 40 Kilometer, Jarak dari PT Bawang Emas (S) ke desa B sejauh 18 Kilometer, jarak dari desa B ke desa E sejauh 8 Kilometer, dan jarak dari desa E ke ke Gudang Sampang (T) sejauh 14 Kilometer . Penerapan metode ini dapat membantu PT Bawang Emas dalam mengoptimalkan rute distribusi tembakau, sehingga meminimalkan biaya transportasi dan meningkatkan efisiensi operasional.
SISTEM PRESENSI KARYAWAN PT SAMUDERA RAYA ENGINEERING BERBASIS FACE RECOGNITION DENGAN METODE HAAR CASCADE CLASSIFIER
Tujuan penelitian ini adalah membangun sistem presensi Karyawan PT Samudera Raya Engineering Berbasis Face Recognition Dengan Metode Haar Cascade Classifier. Aplikasi Presensi dilakukan dengan cara karyawan melakukan swafoto secara real time, sehingga karyawan tidak perlu mengisi daftar hadir secara fisik (konvensional). Melalui Face Recognition, karyawan tidak bisa menitipkan presensi kepada karyawan yang lain karena dilakukan secara real time. Metode Haar Cascade Classifier dipilih sebagai algoritma pengenalan wajah yang digunakan pada sistem ini karena kecepatan dan akurasinya yang telah teruji dalam berbagai sistem aplikasi pengenalan wajah. Aplikasi presensi berbasis face recognition berhasil dibangun dengan akurasi 90% dalam mengenali wajah.
Presensi, Face Recognition, Haar Cascade Classifier
PERANCANGAN APLIKASI MANAJEMEN SEKOLAH BERBASIS WEBSITE DI SD NEGERI 3 KUTABANJARNEGARA
Proses manajemen data dan informasi sekolah di SD Negeri 3 Kutabanjarnegara masih dilakukan secara manual yaitu pencatatan data masih menggunakan kertas dan media lain seperti Microsoft Excel, seperti rekap data siswa , data guru maupun rekap data profil sekolah. Akibat dari pengelolaan data sekolah yang masih manual yaitu manajemen data sekolah menjadi tidak efektif dan efisien serta terhambatnya proses akses data sekolah saat diperlukan. Metode yang digunakan adalah pengumpulan data untuk kebutuhan perancangan aplikasi dengan cara observasi, wawancara, dan dokumentasi, dan metode pengembangan sistem waterfall. Penilaian UI (User Interface) dilakukan untuk menilai rancangan sistem yang di usulkan. Hasil dari penilaian UI yang telah dilakukan dengan cara membagikan kuesioner secara online kepada 16 responden sebesar 50% yang masuk pada kategori setuju, sehingga dapat diketahui bahwa perancangan dari tampilan aplikasi manajemen sekolah di SD Negeri 3 Kutabanjarnegara telah sesuai dengan kebutuhan user maupun admin.
Aplikasi, Manajemen Sekolah, Website, Penilaian UI, Kutabanjarnegara
SISTEM INFORMASI AGENDA RAPAT BERBASIS WEB DI PROGRAM STUDI SISTEM INFORMASI UNIVERSITAS ISLAM NAHDLATUL ULAMA JEPARA
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan Sistem Informasi Agenda Rapat Berbasis Web di Program Studi Sistem Informasi UNISNU Jepara. Masalah yang dihadapi adalah pengelolaan agenda rapat yang efisien di lingkungan pendidikan tinggi. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode pengembangan sistem, yang melibatkan analisis kebutuhan, perancangan, implementasi prototipe, dan evaluasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa implementasi sistem secara signifikan meningkatkan efisiensi manajemen rapat di program studi tersebut. Admin dapat mengelola agenda, notulen, absensi, ruangan, peserta, dan pengguna melalui antarmuka yang intuitif. Pengguna juga menyatakan kepuasan terhadap fitur-fitur yang disediakan. Penelitian ini memberikan kontribusi inovatif dalam domain sistem informasi agenda rapat berbasis web dan membuka peluang untuk pengembangan lebih lanjut dan studi lanjutan di lingkungan akademis.