DIPAKOMSI

Sistem Prediksi Waktu Penyelesaian Kegiatan Perbaikan Meteran Pada Distribusi PLN Galesong Menggunakan Metode Triple Exponential Smoothing

2026-03-09T10:06:09+08:00

Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan metode Triple Exponential Smoothing (TES) pada sistem berbasis website guna memprediksi waktu penyelesaian kegiatan lapangan pada Distribusi PLN Galesong. Sistem dibangun menggunakan framework Laravel untuk mengelola data laporan kegiatan lapangan yang kemudian diproses dengan model Triple Exponential Smoothing guna menghasilkan estimasi durasi pekerjaan berdasarkan data historis. Data penelitian berupa 106 record kegiatan Perbaikan Meteran tahun 2025 yang dibagi menjadi 80% data training dan 20% data testing untuk mengukur akurasi menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Parameter yang digunakan adalah alpha = 0,3, beta = 0,4, dan gamma = 0,1 untuk membentuk komponen level, trend, dan seasonal sehingga mampu mengidentifikasi pola durasi pekerjaan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu menghasilkan prediksi waktu penyelesaian kegiatan dengan tingkat akurasi yang baik dengan nilai MAPE sebesar 7,31% yang termasuk kategori sangat baik. Kontribusi penelitian ini adalah pengembangan sistem prediksi operasional berbasis web yang dapat membantu pengawas lapangan dalam memperkirakan durasi penyelesaian pekerjaan secara lebih terukur berdasarkan data historis. Sistem ini juga memberikan kemudahan monitoring kegiatan lapangan serta mendukung pengambilan keputusan operasional secara lebih efisien dibandingkan proses estimasi manual yang sebelumnya digunakan.

Pengaruh Penggunaan Gadget, Minat Belajar Dan Kehadiran Terhadap Prestasi Belajar Siswa Di SMKN 1 Maros Dengan Regresi Linier Berganda

2026-03-04T20:34:13+08:00

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh penggunaan gadget, minat belajar, dan kehadiran terhadap prestasi belajar siswa di SMKN 1 Maros. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan metode regresi linear berganda, dengan sampel sebanyak 249 siswa kelas XI. Data dikumpulkan melalui kuesioner untuk mengukur variabel penggunaan gadget, minat belajar, dan kehadiran, serta dokumentasi nilai rapor untuk mengukur prestasi belajar siswa. Analisis data dilakukan menggunakan metode Ordinary Least Squares (OLS) dengan bantuan Google Colaboratory. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan gadget, minat belajar, dan kehadiran berpengaruh signifikan terhadap prestasi belajar siswa, baik secara parsial maupun simultan. Nilai koefisien determinasi (R²) sebesar 0,853 menunjukkan bahwa variabel penggunaan gadget, minat belajar, dan kehadiran mampu menjelaskan 85,3% variasi prestasi belajar siswa, sedangkan sisanya dijelaskan oleh faktor lain di luar model. Oleh karena itu, hasil penelitian ini menunjukkan bahwa penggunaan gadget, minat belajar, dan kehadiran merupakan faktor penting yang berkaitan dengan prestasi belajar siswa.

Perancangan Web Pengaduan Fasilitas Klinik Inggit Medika Menggunakan Metode TOPSIS

2025-11-24T10:38:52+08:00

Klinik Inggit Medika masih menghadapi kendala dalam penyampaian dan penanganan keluhan pasien karena proses pengaduan yang berjalan, sehingga keluhan sering terlambat ditangani dan tidak terdokumentasi dengan baik. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem pengaduan fasilitas berbasis web yang mampu meningkatkan efektivitas penyampaian keluhan, mempermudah proses tindak lanjut, serta memberikan rekomendasi prioritas perbaikan. Metode yang digunakan adalah pendekatan Web Engineering untuk analisis, perancangan, hingga implementasi sistem, serta penerapan metode Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) dalam menentukan urutan prioritas pengaduan berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan, seperti tingkat kerusakan, urgensi, dan frekuensi keluhan. Data penelitian diperoleh melalui observasi, wawancara dengan pihak pengelola, serta dokumentasi terkait keluhan pasien. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan mampu memproses pengaduan secara lebih cepat, transparan, dan akurat. Selain itu, metode TOPSIS berhasil memberikan rekomendasi prioritas penanganan pengaduan yang sesuai dengan kondisi lapangan. Dengan demikian, penerapan sistem ini diharapkan dapat meningkatkan kualitas pelayanan dan efektivitas pemeliharaan fasilitas di Klinik Inggit Medika.

Analisis Pengaruh Implementasi Teknologi Blockchain Terhadap Keamanan Transaksi Cryptocurrency Di Pasar Indonesia

2025-10-18T12:25:12+08:00

Teknologi blockchain telah merevolusi sistem transaksi digital melalui transparansi, desentralisasi, dan keutuhan datanya. Namun, di Indonesia, peningkatan penggunaan cryptocurrency belum sepenuhnya diimbangi dengan efektivitas penerapan blockchain dalam menghadapi risiko keamanan seperti peretasan dan penipuan. Celah penelitian ini muncul karena masih terbatasnya kajian kuantitatif yang secara langsung mengukur pengaruh implementasi blockchain terhadap keamanan transaksi dan kepercayaan pengguna di pasar kripto nasional. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sejauh mana fitur blockchain berkontribusi terhadap persepsi keamanan dan kepercayaan pengguna. Data primer diperoleh melalui penyebaran kuesioner skala Likert kepada 5.000 pengguna aktif cryptocurrency di Makassar, termasuk anggota komunitas kripto dan sivitas akademika Universitas Hasanuddin. Instrumen penelitian diuji validitas dan reliabilitasnya, lalu dianalisis menggunakan regresi linear berganda dengan bantuan perangkat lunak Python dan SPSS versi 26. Selain itu, dilakukan analisis risiko berbasis ISO 31000 untuk mengevaluasi potensi ancaman seperti peretasan dompet digital dan eksploitasi smart contract. Hasil penelitian menunjukkan bahwa fitur transparansi, desentralisasi, dan keutuhan data dalam blockchain berpengaruh signifikan terhadap keamanan transaksi (R² = 0,692) dan kepercayaan pengguna (R² = 0,720). Temuan ini memperkuat bukti empiris bahwa blockchain tidak hanya meningkatkan keamanan transaksi digital tetapi juga menjadi fondasi penting dalam memperkuat kepercayaan publik terhadap ekosistem kripto. Aspek kebaruan penelitian ini terletak pada kombinasi pendekatan risk assessment ISO 31000 dengan analisis regresi kuantitatif, yang memberikan implikasi praktis bagi pengembang dan regulator untuk merancang kebijakan keamanan berbasis blockchain yang lebih adaptif dan berorientasi pada perlindungan pengguna.

Implementasi User Experience Dalam Perancangan Aplikasi Penyewaan Lapangan Bulutangkis Di Gor Nafa Sport Dengan Pendekatan Design Thinking

2025-10-08T08:50:22+08:00

Penelitian ini bertujuan merancang aplikasi mobile penyewaan lapangan bulutangkis di GOR Nafa Sport dengan menerapkan prinsip User Experience (UX) melalui pendekatan Design Thinking. Masalah utama yang diangkat ialah ketiadaan sistem pemesanan digital yang efisien sehingga proses sewa masih manual dan menurunkan kenyamanan pengguna. Metode Design Thinking diterapkan dalam lima tahap Empathize, Define, Ideate, Prototype, dan Test dengan pelibatan pengguna melalui wawancara, penyusunan persona, pembuatan wireframe, serta pengembangan prototipe interaktif menggunakan Figma. Evaluasi usability dilakukan melalui usability testing dan kuesioner System Usability Scale (SUS). Hasil menunjukkan skor SUS rata-rata 80,00 yang tergolong Excellent (Grade B) dan dapat diterima dengan baik oleh pengguna. Temuan ini menegaskan rancangan aplikasi mudah digunakan serta mendukung proses penyewaan yang lebih efektif dan efisien. Disimpulkan bahwa implementasi UX berbasis Design Thinking menghasilkan rancangan yang meningkatkan pengalaman pengguna sekaligus kualitas layanan pemesanan di GOR Nafa Sport.

Rancang Bangun Sistem Informasi Layanan Dan Pemasaran Sarung Sutra Berbasis Web Dengan Algoritma Content Based Filtering Di Desa Aluppang Kabupaten Wajo

2026-03-09T10:19:23+08:00

Layanan dan pemasaran sarung sutra di Desa Aluppang, Kabupaten Wajo masih dilakukan secara konvensional sehingga jangkauan pemasaran terbatas dan calon pembeli mengalami kesulitan dalam menemukan produk berdasarkan corak dan harga. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem informasi layanan dan pemasaran sarung sutra berbasis web dengan menerapkan algoritma Content-Based Filtering (CBF) untuk memberikan rekomendasi produk secara otomatis. Metode penelitian menggunakan pendekatan rancang bangun sistem yang meliputi analisis kebutuhan, perancangan menggunakan Unified Modeling Language (UML), implementasi dengan PHP dan MySQL, serta pengujian menggunakan metode Black Box Testing dan System Usability Scale (SUS). Hasil pengujian algoritma menunjukkan bahwa produk dengan corak dan harga yang sama menghasilkan nilai Cosine Similarity tertinggi sebesar 1,00, sedangkan produk dengan corak sama namun harga berbeda memperoleh nilai 0,96. Produk dengan corak berbeda memiliki nilai similarity lebih rendah, yaitu 0,33 dan 0,22. Pengujian usability yang melibatkan 56 responden menghasilkan skor rata-rata SUS sebesar 74,91 yang termasuk kategori Good (Acceptable). Hasil ini menunjukkan bahwa sistem mampu memberikan rekomendasi produk secara kuantitatif serta dapat digunakan dan diterima oleh pengguna sebagai media layanan dan pemasaran sarung sutra berbasis web.

Analisis Pola Peminjaman Buku Perpustakaan Menggunakan Algoritma Apriori Untuk Optimasi Koleksi

2026-03-09T09:57:51+08:00

Perpustakaan Perpustakaan perguruan tinggi memiliki peran strategis dalam mendukung kegiatan akademik mahasiswa melalui penyediaan koleksi buku yang relevan dan sesuai kebutuhan. Namun, Perpustakaan Universitas Dipa Makassar masih menghadapi permasalahan ketidakseimbangan antara ketersediaan koleksi dan tingkat kebutuhan mahasiswa. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pola peminjaman buku serta mengidentifikasi keterkaitan antarjudul buku yang sering dipinjam secara bersamaan sebagai dasar rekomendasi pengelolaan koleksi. Metode yang digunakan adalah association rule mining dengan menerapkan algoritma Apriori yang diimplementasikan menggunakan bahasa pemrograman Python melalui Google Colab. Data yang dianalisis terdiri atas 254 transaksi peminjaman buku pada periode tahun 2019–2025. Evaluasi pola asosiasi dilakukan berdasarkan nilai support, confidence, dan lift. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pasangan buku Pemrograman C dan C++ dan Algoritma dan Pemrograman memiliki tingkat keterkaitan paling kuat dengan nilai support sebesar 0,02, confidence sebesar 1,0, dan lift sebesar 11. Temuan ini menunjukkan bahwa algoritma Apriori efektif dalam menghasilkan aturan asosiasi yang signifikan serta dapat dimanfaatkan sebagai dasar rekomendasi penambahan stok dan optimalisasi pengelolaan koleksi perpustakaan.

Perancangan Sistem Informasi Layanan Berbasis Progressive Web App Terintegrasi Qr Code Menggunakan Algoritma Prophet Pada Kafe Stone House

2026-02-26T07:07:23+08:00

Kafe Stone House menghadapi kendala operasional karena sistem pemesanan yang masih terpusat di meja kasir. Hal ini kerap memicu antrean panjang dan lamanya waktu tunggu pelanggan, diperparah dengan proses pencatatan stok bahan baku yang belum terstruktur sehingga manajemen kesulitan memprediksi kebutuhan stok harian. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem informasi layanan berbasis Progressive Web Application (PWA) yang terintegrasi dengan pemindaian QR Code untuk memangkas waktu pemesanan, sekaligus mengimplementasikan algoritma peramalan Prophet guna memprediksi ketersediaan stok bahan baku. Pengembangan sistem menggunakan metode Research and Development (R&D) dengan pendekatan Prototype. Hasil pengujian Black Box memastikan seluruh fungsionalitas sistem berjalan valid. Berdasarkan simulasi perhitungan, implementasi algoritma Prophet mampu memprediksi kebutuhan bahan baku dengan tingkat akurasi mencapai 95,55% atau tingkat kesalahan (MAPE) hanya sebesar 4,45%. Kehadiran sistem ini terbukti berhasil memangkas waktu proses operasional hingga 87,75% dan meraih tingkat kepuasan pelanggan yang sangat positif di angka 80,40%.

Sistem Monitoring Postur Duduk Berbasis Internet Of Things Menggunakan Sensor Akselerometer MPU6050

2025-11-08T05:22:41+08:00

Postur duduk yang tidak ergonomis dalam jangka waktu lama merupakan faktor risiko utama untuk berbagai gangguan kesehatan, termasuk nyeri punggung dan masalah tulang belakang. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan sistem monitoring postur duduk real-time berbasis Internet of Things (IoT). Sistem ini diimplementasikan sebagai rompi yang dapat dikenakan (wearable vest) yang dilengkapi dengan dua sensor akselerometer MPU6050 untuk mendeteksi orientasi punggung atas dan bawah. Data sensor diproses oleh mikrokontroler ESP32 dan diklasifikasikan menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) untuk membedakan postur 'Tegak' (ergonomis) dan 'Bungkuk' (non-ergonomis). Jika postur bungkuk terdeteksi, sistem memberikan umpan balik langsung kepada pengguna berupa peringatan suara buzzer dan notifikasi melalui aplikasi Telegram. Model SVM yang dilatih menggunakan 3643 sampel data mencapai akurasi 100% pada data uji (729 sampel). Lebih lanjut, pengujian fungsional black-box pada prototipe menunjukkan akurasi real-time sebesar 97% dalam skenario penggunaan dinamis. Hasil ini menunjukkan bahwa sistem yang diusulkan adalah solusi yang valid dan efektif untuk meningkatkan kesadaran pengguna dan mendorong koreksi postur duduk secara proaktif.

Aplikasi Penentuan Tanaman Yang Sesuai Pada Dataran Tinggi Menggunakan Metode Random Forest

2025-10-18T08:14:01+08:00

Pemilihan tanaman yang sesuai untuk lahan pertanian di dataran tinggi sering menjadi tantangan bagi petani, terutama di Desa Garing, Kecamatan Tompobulu, Kabupaten Gowa, yang masih mengandalkan pengalaman pribadi dalam menentukan jenis tanaman. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi penentuan tanaman berbasis Android menggunakan metode Random Forest guna membantu petani dalam memilih tanaman berdasarkan kondisi lingkungan seperti pH tanah, suhu, kelembaban, intensitas cahaya, curah hujan, dan cuaca. Dengan pendekatan kuantitatif, data dikumpulkan melalui observasi lapangan, wawancara dengan petani, serta sumber sekunder untuk melatih model prediksi. Aplikasi ini memungkinkan petani memasukkan data kondisi lahan secara langsung dan mendapatkan rekomendasi tanaman dengan tingkat akurasi tertentu. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model Random Forest yang diterapkan memiliki akurasi rata-rata sebesar 68%, dengan performa terbaik pada tanaman kopi dan jagung yang memiliki presisi dan recall tinggi. Dengan adanya aplikasi ini, diharapkan petani dapat mengambil keputusan yang lebih tepat dalam memilih tanaman yang sesuai, sehingga meningkatkan produktivitas lahan dan efisiensi pertanian di Desa Garing.