Prosiding Seminar Sosial Politik, Bisnis, Akuntansi dan Teknik
Prosiding Seminar SoBAT berisi kumpulan hasil penelitian yang telah dipresentasikan pada Seminar SoBAT (Sosial Politik, Bisnis, Akuntansi dan Teknik). Seminar SoBAT merupakan seminar tahunan yang diselenggarakan oleh Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat (LPPM) Universitas Sangga Buana. Tahun 2022 ini adalah tahun ke-4 dari pelaksanaan seminar tersebut.
Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
PENERAPAN RANDOM FOREST DALAM PENENTUAN PENERIMA ZAKAT (STUDI KASUS BAZNAS KOTA BANDUNG)
Penyaluran zakat yang tepat sasaran merupakan faktor penting dalam meningkatkan efektivitas lembaga zakat di Indonesia. Saat ini, proses identifikasi mustahik sering dilakukan secara manual, sehingga berpotensi menimbulkan keterlambatan dan ketidakefisienan dalam distribusi dana zakat. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pendukung keputusan penerima zakat berbasis algoritma Random Forest guna membantu Badan Amil Zakat Nasional (BAZNAS) Kota Bandung dalam menentukan calon mustahik secara objektif dan akurat. Data yang digunakan meliputi informasi sosial ekonomi keluarga mustahik, yang diklasifikasikan berdasarkan ketentuan syariat melalui perhitungan Had Kifayah. Model dibangun menggunakan algoritma Random Forest dan dievaluasi dengan metode K-Fold Cross Validation untuk mengukur kinerja sistem. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mencapai akurasi rata-rata sebesar 91,86% dengan nilai recall 92,07%. Tingginya nilai recall menunjukkan bahwa sistem dapat secara efektif mendeteksi keluarga yang benar-benar berhak menerima zakat, sehingga mengurangi risiko mustahik layak terlewat. Keunggulan penelitian ini terletak pada integrasi metode pembelajaran mesin dengan pendekatan syariat, sehingga hasil yang diperoleh tidak hanya kuat secara teknis tetapi juga sahih secara normatif. Penelitian ini masih terbatas pada dataset berukuran kecil dari satu lembaga, sehingga generalisasi hasil perlu pengujian lebih lanjut. Meskipun demikian, penelitian ini membuktikan bahwa penerapan algoritma Random Forest dapat menjadi solusi praktis dan andal untuk membantu lembaga zakat menyalurkan dana secara lebih tepat sasaran dan efisien, sekaligus mendukung pengambilan keputusan berbasis data.
PREDIKSI JEMAAH HAJI KEMENTERIAN AGAMA KOTA BANDUNG MENGGUNAKAN METODE LSTM
Jumlah pendaftar jemaah haji di Indonesia, khususnya Kota Bandung, terus meningkat setiap tahun sehingga menimbulkan tantangan bagi Kementerian Agama dalam pengelolaan kuota, fasilitas, dan administrasi. Sistem SISKOHAT yang ada belum mampu memprediksi jumlah pendaftar di masa depan, sehingga diperlukan sistem prediktif untuk mendukung perencanaan kebijakan. Penelitian ini membangun sistem prediksi jumlah calon jemaah haji menggunakan metode Long Short-Term Memory (LSTM) dengan Data historis pendaftar Kota Bandung tahun 2014–2024. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan Data, preprocessing, normalisasi, transformasi time series, pemisahan Data, pembangunan model LSTM, evaluasi dengan RMSE, MAPE, dan MSE, serta pengembangan sistem berbasis web menggunakan Python dan Flask. Hasil pengujian menunjukkan model LSTM memiliki akurasi prediksi yang cukup tinggi. Sistem telah divalidasi dengan metode black box dan kuesioner, menghasilkan nilai rata-rata 70,6%, yang menunjukkan sistem berfungsi baik dan layak digunakan Kementerian Agama Kota Bandung sebagai solusi digitalisasi layanan publik berbasis AI.
OPTIMASI DETEKSI SPAM EMAIL DENGAN RANDOM FOREST DAN RANDOM SEARCH
Deteksi spam pada email merupakan komponen penting dalam sistem keamanan dan penyaringan informasi digital. Untuk meningkatkan akurasi dalam klasifikasi spam, digunakan algoritma Random Forest Classifier yang dikenal karena stabilitas dan keandalannya dalam memproses data dengan banyak fitur. Penelitian ini menerapkan teknik hyperparameter tuning menggunakan metode Random Search Cross-Validation untuk mengoptimalkan kinerja model dengan menemukan kombinasi parameter terbaik. Random Search Cross-Validation memungkinkan proses pencarian parameter yang efisien tanpa harus menguji seluruh kemungkinan seperti pada Grid Search Cross-Validation. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa gabungan antara model Random Forest dan Hyperparameter-Tuning menggunakan metode Random Search Cross-Validation memiliki performa yang lebih tinggi dibandingkan model default, terutama dalam hal akurasi dan presisi deteksi spam. Sistem ini dapat membantu pengguna maupun organisasi dalam mengelola email secara lebih efektif dan aman.
SISTEM PEMANTAUAN DAN PENGAMAN BANJIR PADA RUANG KONTROL BERBASIS INTERNET OF THINGS (IOT)
Ruang kontrol pada sistem distribusi kelistrikan merupakan area yang sangat vital dan harus terlindungi dari berbagai gangguan eksternal, termasuk banjir. Genangan air yang terjadi di dalam ruang kontrol dapat menyebabkan kerusakan perangkat elektronik, gangguan operasional, bahkan risiko keselamatan kerja. Untuk mengatasi hal tersebut, diperlukan sistem pemantauan dan pengaman banjir yang bekerja secara otomatis dan dipantau dari jarak jauh. Penelitian ini merancang dan mengimplementasikan sistem pemantauan banjir berbasis Internet of Things dengan menggunakan mikrokontroler ESP32. Sistem ini menggunakan sensor elektroda untuk mendeteksi ketinggian air secara bertingkat, menampilkan informasi melalui LCD, serta mengirimkan data secara real-time ke smartphone melalui koneksi internet. Selain itu, sistem juga dilengkapi dengan buzzer sebagai peringatan dini dan mampu mengaktifkan pompa air secara otomatis menggunakan relay jika air mencapai level tertentu. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem ini dapat mendeteksi dan menangani potensi banjir di ruang kontrol, serta memberikan peringatan dan respon otomatis dengan kisaran waktu 3-5 menit. Sistem ini diharapkan dapat meningkatkan keamanan dan keandalan sistem kelistrikan, khususnya pada sektor industri.
PERANCANGAN APLIKASI “SPORT ALERT” MELALUI PENDEKATAN USER-CENTERED DESIGN DAN EVALUASI HEURISTIK
Meningkatnya kesadaran masyarakat akan gaya hidup sehat telah mendorong individu untuk berolahraga secara mandiri. Namun, banyak yang melakukan latihan tanpa pengawasan profesional, yang dapat mengakibatkan teknik yang tidak tepat dan potensi cedera. Studi ini bertujuan untuk merancang dan mengevaluasi Sport Alert, sebuah platform berbasis web yang menghubungkan pengguna dengan pelatih kebugaran bersertifikat. Dengan menggunakan pendekatan Desain Berpusat pada Pengguna (UCD), proses pengembangan menekankan kebutuhan pengguna di setiap tahap—mulai dari analisis kebutuhan hingga desain antarmuka dan pembuatan prototipe interaktif. Pengujian kegunaan dilakukan melalui Evaluasi Heuristik berdasarkan sepuluh prinsip Nielsen. Temuan menunjukkan bahwa antarmuka Sport Alert intuitif, konsisten secara estetika, dan mudah dinavigasi. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa sistem mencapai tingkat kegunaan yang tinggi dan secara efektif mendukung interaksi pengguna-pelatih, mempromosikan praktik olahraga yang aman dan sehat.
PERBANDINGAN ALGORITMA LSTM DAN BILSTM DALAM ANALISIS SENTIMEN DATA ULASAN HOTEL
Perkembangan teknologi digital dan meningkatnya penggunaan platform ulasan daring membuat pelanggan hotel semakin mudah dalam menyampaikan opini dan pengalaman mereka. Ulasan tersebut umumnya berisi teks yang menggambarkan emosi pengguna terhadap pelayanan hotel. Analisis sentimen merupakan proses untuk menentukan kecenderungan emosi dalam teks, apakah bersifat positif, negatif, atau netral. Penelitian ini melakukan analisis sentimen multiclass pada ulasan pelanggan hotel berbahasa Indonesia menggunakan model Long Short-Term Memory (LSTM) dan Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM). Kedua model dipilih karena mampu memahami data teks berurutan dan menangkap konteks kata dalam kalimat. Dataset yang digunakan terdiri dari 4.671 data ulasan yang telah melalui proses preprocessing dan balancing agar distribusi kelas seimbang. Model dilatih menggunakan embedding layer berukuran 128 dimensi dengan dropout 0,3, batch size 32, dan learning rate 0,001. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model BiLSTM menghasilkan akurasi tertinggi sebesar 98,77% dan loss sebesar 0,0746, sedangkan LSTM memperoleh akurasi 95,39% dengan loss 0,1627. Berdasarkan hasil tersebut, model BiLSTM memiliki kemampuan yang lebih baik dalam memahami konteks kalimat dan menghasilkan prediksi sentimen yang lebih akurat dibandingkan dengan LSTM.
SISTEM KLASIFIKASI MOTIF BATIK JOMBANG BERBASIS CNN UNTUK PELESTARIAN WARISAN BUDAYA
Batik, sebagai aset dan identitas budaya nasional, wajib dilestarikan dan dilaporkan perkembangannya secara berkala, yang meliputi aspek pewarisan, penggunaan, dan penyebarluasan. Tantangan utama dalam upaya pelestarian ini adalah keanekaragaman motif yang kompleks, yang memerlukan solusi digital untuk klasifikasi dan dokumentasi yang efisien. Penelitian ini bertujuan mengatasi tantangan tersebut dengan mengembangkan Sistem Klasifikasi Motif Batik Jombang berbasis Deep Learning arsitektur EfficientNetB0, dan mengintegrasikannya ke dalam aplikasi website Streamlit yang interaktif. Model ini sukses mengklasifikasikan enam motif utama Batik Jombang (Burung Hong, Sulur Kangkung, Ploso Bersemi, Jombang Berseri, Merak Kinasih Keyna Galeri, dan Garudan) dengan hasil evaluasi yang menunjukkan generalisasi kuat; akurasi mencapai 0.9408 (94.08%) dan loss hanya 0.0055. Implementasi sistem ini menyediakan katalog digital yang mendukung pengrajin dan mempopulerkan motif batik kepada masyarakat luas. Dengan demikian, website ini secara signifikan berkontribusi pada inovasi digital dan komitmen pelestarian Batik Jombang sebagai bagian dari identitas nasional, sejalan dengan kebutuhan evaluasi budaya yang berkelanjutan.
DESAIN PROTOTIPE UI/UX PLATFORM E-COMMERCE DALAM MENDUKUNG EKONOMI SIRKULAR BERBASIS SDG
Krisis limbah elektronik (E-Waste) global yang terus meningkat, ditambah dengan model konsumsi linear "ambil-buang" yang masih dominan di sektor teknologi informasi, menjadi penghambat besar dalam pencapaian Tujuan Pembangunan Berkelanjutan (TPB/SDG), khususnya pola konsumsi dan produksi bertanggung jawab (SDG 12). Penelitian ini mengatasi masalah tersebut dengan merancang dan mengevaluasi sebuah prototipe UI/UX untuk platform e-commerce spesialis hardware dan software, yang dikonseptualisasikan sebagai instrumen digital untuk memajukan ekonomi sirkular. Dengan menggunakan metodologi Design Science Research (DSR), penelitian ini mengembangkan prototipe berfidelitas tinggi yang dilengkapi fitur-fitur kunci: beranda yang mempromosikan produk refurbished dan ramah lingkungan, compatibility checker untuk mencegah pembelian yang berujung sampah, halaman pencarian dengan filter khusus barang bekas, bagian terkurasi untuk software open-source dan ringan, serta bundel revitalisasi PC. Analisis kualitatif menunjukkan bahwa desain prototipe secara aktif membimbing perilaku pengguna menuju pola konsumsi berkelanjutan, memperpanjang masa pakai produk, dan mengoperasionalkan prinsip-prinsip ekonomi sirkular. Studi ini menyimpulkan bahwa ilmuwan komputer dan desainer UI/UX dapat mengembangkan peran mereka dari sekadar pemrogram dan desainer menjadi arsitek sosio-teknis, yang dengan sengaja menciptakan ekosistem digital yang berkontribusi nyata terhadap SDG. Prototipe ini menjadi contoh ilustratif dan inspirasi untuk mengembangkan sistem perangkat lunak yang berkelanjutan.
ANALISIS SENTIMEN MEDIA SOSIAL TERHADAP PENGELOLAAN SAMPAH BANDUNG MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES
Pengelolaan sampah di perkotaan menjadi tantangan serius yang memerlukan perhatian berkelanjutan, khususnya di Kota Bandung. Media sosial seperti Instagram memberikan ruang bagi masyarakat untuk menyampaikan opini dan tanggapan terkait isu lingkungan, termasuk pengelolaan sampah, namun informasi tersebut belum dimanfaatkan secara optimal untuk memahami persepsi publik. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen masyarakat terhadap pengelolaan sampah di Kota Bandung dengan menggunakan algoritma Naive Bayes. Data diperoleh melalui scraping dari akun Instagram resmi @halobandung dan @humas_bandung pada periode Januari 2022 hingga Juni 2025. Proses analisis meliputi tahapan preprocessing teks, pelabelan data, klasifikasi sentimen (positif, negatif, netral), dan evaluasi model menggunakan confusion matrix, precision, recall, serta F1-score. Hasil pengujian menunjukkan bahwa rasio pembagian data 80:20 menghasilkan akurasi tertinggi sebesar 82%. Temuan ini menunjukkan bahwa algoritma Naive Bayes mampu mengklasifikasikan sentimen publik secara efektif pada data media sosial, sehingga dapat digunakan sebagai dasar bagi pemerintah dalam merumuskan strategi pengelolaan sampah berbasis opini masyarakat.
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN EVALUASI KINERJA KARYAWAN BERBASIS METODE AHP
Evaluasi kinerja karyawan merupakan hal penting bagi setiap instansi atau perusahaan untuk menilai kualitas kerja serta meningkatkan kompetensi dan loyalitas sumber daya manusia. Melalui penilaian kinerja yang tepat, perusahaan dapat memberikan berbagai bentuk penghargaan seperti perpanjangan kontrak, kenaikan golongan gaji, promosi jabatan, pengangkatan posisi, hingga pemberian tunjangan yang dapat memotivasi karyawan. Penelitian ini bertujuan mempermudah Owner CV. Bukipet Indonesia dalam melakukan penilaian kinerja karyawan dengan memanfaatkan Sistem Pendukung Keputusan berbasis metode Analytic Hierarchy Process (AHP).Manfaat dari penelitian ini antara lain untuk membangun sebuah Sistem Pendukung Keputusan dengan menggunakan metode AHP untuk mengevaluasi kinerja karyawan dari beberapa kriteria, dan akan menghasilkan penilaian lebih obyektif yang akan ditampilkan sesuai nilai menggunakan perangkingan metode AHP. Dari hasil penelitian ini menunjukan sistem yang dibangun dapat berjalan lebih efektif dan terintegrasi dikarenakan sistem sebelumnya berjalan secara manual yang tidak efektif dan menghabiskan banyak waktu, maka dengan adanya sistem yang baru ini kinerja karyawan perusahaan lebih produktif dan stabil, sehingga Owner perusahaan dapat memonitoring secara realtime kinerja karyawan dengan tepat dan lebih obyektif dari karyawan perusahaan CV. Bukipet Indonesia.
PENERAPAN K-MEANS CLUSTERING PADA STOK KOMODITAS PASAR TRADISIONAL SUMEDANG
Pasar tradisional memiliki peran strategis dalam mendukung perekonomian daerah, termasuk di Kabupaten Sumedang, sebagai pusat distribusi kebutuhan pokok masyarakat. Namun, pergeseran pola belanja masyarakat menuju platform daring dan ritel modern menyebabkan penurunan jumlah pengunjung, yang berdampak pada pendapatan pedagang. Salah satu permasalahan mendasar dalam pengelolaan pasar adalah ketidakefisienan dalam pengelompokan barang berdasarkan pola jumlah dan kebutuhan konsumen, yang dapat memicu ketidaksesuaian stok, pemborosan sumber daya, dan hambatan perencanaan distribusi. Upaya pemerintah melalui program Gerakan Pangan Murah (GPM) hanya bersifat sementara, sehingga dibutuhkan pendekatan berbasis data untuk mendukung pengambilan keputusan yang lebih efektif. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pola rata-rata jumlah dan kebutuhan barang serta mengimplementasikan algoritma K-Means Clustering untuk mengelompokkan barang berdasarkan dua variabel utama tersebut. Data yang digunakan mencakup transaksi Januari–November 2024 dengan 37 jenis barang bersatuan kilogram. Proses analisis mengikuti tahapan CRISP-DM dan menghasilkan dua cluster dengan konvergensi pada iterasi ke-4: Cluster C1 berisi barang dengan kebutuhan rendah–sedang, sedangkan Cluster C2 berisi barang kebutuhan pokok seperti beras dan gula dengan kebutuhan tinggi. Evaluasi menggunakan rasio BCV/WCV menunjukkan kualitas pengelompokan yang baik, dan hasilnya diimplementasikan melalui dashboard interaktif berbasis Streamlit. Temuan ini diharapkan mendukung pengambilan keputusan terkait pengelolaan stok, distribusi, dan kebijakan berbasis data.
BEYOND COMPLIANCE: MENGEMBANGKAN "DIGITAL ETHICS FRAMEWORK" UNTUK KEUNGGULAN KOMPETITIF YANG BERKELANJUTAN
Perkembangan teknologi digital yang pesat telah menghadirkan tantangan etis yang kompleks bagi organisasi, terutama terkait transparansi, privasi, dan tanggung jawab sosial dalam pengelolaan data serta penerapan kecerdasan buatan. Permasalahan utama yang muncul adalah kecenderungan organisasi memandang etika digital sebatas kepatuhan terhadap regulasi tanpa mengintegrasikannya ke dalam strategi bisnis yang berkelanjutan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan kerangka kerja etika digital yang dapat menjadi dasar bagi strategi organisasi dalam menciptakan keunggulan kompetitif yang berkelanjutan. Metode penelitian yang digunakan adalah studi literatur sistematis dengan menganalisis berbagai publikasi ilmiah terkini untuk mengidentifikasi dimensi, prinsip, serta model penerapan etika digital dalam konteks manajerial dan teknologi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan prinsip transparansi, inklusi digital, dan penghormatan terhadap hak asasi manusia dalam empat dimensi utama—fisik, kognitif, informasi, dan tata kelola—dapat memperkuat kepercayaan publik, meningkatkan reputasi organisasi, serta mendorong inovasi yang bertanggung jawab. Penelitian ini menyimpulkan bahwa Digital Ethics Framework yang terintegrasi secara strategis mampu mentransformasikan etika digital dari sekadar kepatuhan normatif menjadi sumber daya kompetitif yang berkelanjutan, sehingga organisasi dapat menciptakan nilai ekonomi sekaligus nilai sosial dalam era transformasi digital.
PENILAIAN KELAYAKAN PEMINJAMAN DANA UNTUK KARYAWAN DENGAN METODE MULTI ATTRIBUTE UTILITY THEORY
Proses penilaian kelayakan peminjaman dana karyawan yang dilakukan secara manual di CV XYZ sering menimbulkan keterlambatan, ketidakefisienan, serta potensi subjektivitas dalam pengambilan keputusan. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, penelitian ini mengembangkan sistem pendukung keputusan berbasis web dengan menerapkan metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT). Sistem ini dirancang untuk menilai kelayakan pinjaman berdasarkan delapan kriteria utama, yaitu status kawin, jumlah anak, status tempat tinggal, penghasilan, lama bekerja, riwayat pinjaman, tanggungan, dan tujuan peminjaman. Setiap kriteria diberikan bobot sesuai tingkat kepentingannya dan diolah melalui proses normalisasi serta agregasi nilai utilitas untuk memperoleh nilai total setiap alternatif. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif-deskriptif dengan metode pengembangan Extreme Programming (XP). Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu menghasilkan keputusan yang objektif, terukur, dan konsisten dalam menentukan karyawan yang layak memperoleh pinjaman. Berdasarkan hasil perhitungan, Karyawan 1 (KRY-1) memperoleh nilai tertinggi sebesar 0,3685, sehingga dinyatakan paling layak menerima pinjaman. Penerapan metode MAUT terbukti meningkatkan kecepatan, akurasi, serta transparansi dalam proses pengambilan keputusan dan mengurangi risiko bias dalam penilaian kelayakan pinjaman karyawan pada CV XYZ.
PERENCANAAN DINDING GESER PADA GEDUNG LABORATORIUM TEKNIK KIMIA XV INSTITUT TEKNOLOGI BANDUNG
Perencanaan gedung berlantai banyak di Indonesia, yang terletak di wilayah rawan gempa, memerlukan sistem struktur yang mampu menahan beban lateral secara efektif. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perilaku struktur gedung Laboratorium Teknik Kimia XV Institut Teknologi Bandung dengan menerapkan sistem ganda dan merencanakan dimensi dinding geser. Metode yang digunakan adalah pemodelan struktur menggunakan perangkat lunak ETABS 2018 dengan analisis respons spektrum berdasarkan SNI 1726:2019 dan SNI 2847:2019, serta melakukan evaluasi terhadap simpangan antar lantai, pengaruh P-Delta, dan ketidakberaturan struktur. Hasil penelitian menunjukkan bahwa struktur memenuhi persyaratan simpangan antar lantai dengan nilai maksimum 24,963 mm di bawah batas izin 38,462 mm, koefisien stabilitas P-Delta di bawah batas aman, serta didapatkan konfigurasi tulangan balok, kolom, dan dinding geser yang memadai. Kesimpulannya, sistem ganda yang diterapkan berhasil meningkatkan kinerja struktur terhadap beban gempa dengan semua parameter yang dicek telah memenuhi persyaratan perencanaan.
DEEP LEARNING UNTUK DIAGNOSTIK PENYAKIT DAUN JAGUNG SEBAGAI KONTRIBUSI TERHADAP PENCAPAIAN SDG 2
Serangan penyakit pada daun jagung merupakan salah satu faktor utama yang menyebabkan penurunan produktivitas pertanian dan mengancam ketahanan pangan nasional. Proses identifikasi penyakit secara manual masih banyak dilakukan oleh petani melalui pengamatan visual yang membutuhkan waktu lama dan berpotensi menghasilkan diagnosis yang tidak akurat. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem diagnostik otomatis berbasis Deep Learning untuk mengklasifikasikan penyakit daun jagung secara cepat dan tepat. Metode yang digunakan adalah Pre-Trained MobileNetV2 and Fine-Tuning Model, dengan memanfaatkan arsitektur yang efisien untuk pengenalan pola citra dan melakukan penyesuaian parameter agar sesuai dengan karakteristik data lokal. Dataset yang digunakan terdiri dari empat kelas, yaitu daun sehat, gray leaf spot, common rust, dan blight, yang diproses melalui teknik augmentasi citra serta pembagian data latih, validasi, dan uji. Model dilatih menggunakan algoritma optimisasi Adam dengan tingkat pembelajaran rendah dan fungsi kehilangan kategorikal. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model mencapai tingkat akurasi sekitar 96 persen dalam mengklasifikasikan jenis penyakit daun jagung. Kesimpulan dari penelitian ini adalah bahwa penerapan Deep Learning dengan pendekatan transfer pengetahuan mampu memberikan hasil diagnosis yang akurat, mendukung deteksi dini penyakit tanaman, serta berkontribusi terhadap peningkatan produktivitas pertanian dan pencapaian Sustainable Development Goals poin ke-2, yaitu Zero Hunger.
PENGELOMPOKAN BARANG DI GUDANG MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING
Manajemen stok di gudang merupakan elemen vital dalam rantai pasok, khususnya bagi industri manufaktur seperti PT Kahatex. Pengelolaan stok yang masih berbasis Excel menyebabkan risiko ketidaksesuaian data, keterlambatan pembaruan, dan inefisiensi penataan barang. Penelitian ini mengembangkan sistem manajemen stok berbasis web yang mengintegrasikan algoritma K-Means dan MySQL untuk meningkatkan akurasi pencatatan dan efisiensi penempatan barang. Sistem dibangun menggunakan framework CodeIgniter 4 dan mengimplementasikan metode clustering K-Means berdasarkan atribut spesifik. Evaluasi sistem mencakup uji fungsionalitas, akurasi clustering, dan efisiensi operasional. Hasilnya menunjukkan bahwa sistem mampu mempercepat pencarian barang, meminimalkan kesalahan penempatan, serta meningkatkan ketepatan pencatatan stok. Sistem ini diharapkan dapat menunjang efisiensi operasional dan mengurangi risiko human error dalam manajemen gudang PT Kahatex.
ANALISIS LINGKUNGAN KERJA INDUSTRI KONVEKSI CV. BATIS PRODUCTION
Lingkungan kerja yang tertata, bersih, dan aman merupakan faktor penting dalam mendukung produktivitas serta keselamatan kerja. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi dan menganalisis kondisi lingkungan kerja di konveksi CV. Batis Production serta mengimplementasikan metode 6S (Seiri, Seiton, Seiso, Seiketsu, Shitsuke, dan Safety) guna meningkatkan efektivitas kerja. Metode penelitian yang digunakan adalah deskriptif kualitatif dengan teknik pengumpulan data berupa observasi, wawancara, dan dokumentasi. Penilaian dilakukan menggunakan instrumen checklist 6S yang mencakup 21 indikator penilaian. Hasil observasi awal menunjukkan skor rata-rata 1,72 hingga 1,80 yang termasuk dalam kategori unacceptable, menandakan penerapan metode 6S belum optimal. Setelah dilakukan perbaikan berdasarkan prinsip 6S, hasil penilaian meningkat menjadi rata-rata 3,5 hingga 4,2, menunjukkan peningkatan signifikan dalam keteraturan, kebersihan, dan keselamatan lingkungan kerja. Dengan demikian, penerapan metode 6S terbukti efektif dalam menciptakan tempat kerja yang lebih efisien dan produktif di konveksi CV. Batis Production.
PENERAPAN ALGORITMA APRIORI UNTUK SISTEM REKOMENDASI PRODUK DI D’YUMMY CATERING
Aktivitas penjualan yang terjadi secara terus menerus akan menghasilkan data yang semakin melimpah dan berpotensi memberikan informasi berharga apabila diolah dengan tepat. Penelitian ini menerapkan algoritma Apriori dalam sebuah sistem berbasis web menggunakan bahasa pemrograman PHP dengan input data berupa file CSV untuk menganalisis pola pembelian produk. Berdasarkan pengujian terhadap 1.994 data transaksi, sistem berhasil menemukan 21 aturan asosiasi yang menggambarkan keterkaitan antar produk yang sering dibeli bersamaan. Selain itu, pengujian survei kepada 10 pengguna menunjukkan bahwa sistem yang dibangun memperoleh tingkat kepuasan dengan hasil 60% sangat memuaskan, 30% memuaskan, dan 10% cukup. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa sistem rekomendasi dapat membantu dalam penyediaan stok, strategi penjualan, serta memberikan rekomendasi produk yang relevan bagi pelanggan.
DESAIN UI/UX APLIKASI GAMIFIKASI AKIDAH AKHLAK MENGGUNAKAN METODE DESIGN THINKING
Pembelajaran Akidah Akhlak di sekolah dasar masih menghadapi kendala dalam penyampaian materi yang kurang menarik dan belum memanfaatkan teknologi digital secara optimal. Hal ini menyebabkan rendahnya motivasi dan keterlibatan siswa dalam proses belajar. Penelitian ini bertujuan untuk merancang antarmuka pengguna (UI) dan pengalaman pengguna (UX) dari aplikasi e-learning Akidah Akhlak berbasis gamifikasi menggunakan metode Design thinking. Tahapan Design thinking mencakup Empathize, Define, Ideate, Prototype, dan test. Pengumpulan data dilakukan melalui wawancara dengan guru dan siswa, serta usability testing dengan pendekatan UX Matrix kategori emosional dan perseptual. Pengujian melibatkan 10 siswa dan 1 guru di SDN Ciburial 01. Hasil pengujian menunjukkan bahwa aplikasi memenuhi aspek efektivitas, dengan tingkat keberhasilan mencapai 97,13% pada siswa dan 100% pada guru. Pada pengukuran efisiensi, siswa menyelesaikan tugas dengan rata-rata 0,26 tugas per detik (3,85 detik per tugas), dan guru 0,15 tugas per detik (6,67 detik per tugas). Hasil efisiensi ini mengindikasikan bahwa navigasi aplikasi cukup baik, meskipun antarmuka untuk guru masih dapat ditingkatkan dari segi kelancaran dan kejelasan. Kesimpulan dari penelitian ini adalah pendekatan Design thinking efektif dalam merancang UI/UX aplikasi pembelajaran berbasis gamifikasi yang sesuai dengan kebutuhan siswa sekolah dasar.
RANCANG BANGUN PENGIRIS BUAH DALAM UPAYA MEKANISASI PROSES PRODUKSI KERIPIK MANGGA
Keripik adalah salah satu makanan yang banyak diminati oleh masyarakat indonesia. Umumnya keripik terbuat dari umbi – umbian seperti singkong dan talas. Dengan berkembangnya informasi, saat ini keripik bukan hanya dibuat dari umbi – umbian saja, tetapi beberapa buah bisa untuk diolah menjadi keripik salah satunya adalah buah mangga gedong gincu. Sebelum menjadi keripik, buah mangga harus melewati beberapa proses salah satunya adalah pengirisan. Agar hasil irisannya seragam maka dilakukanlah perancangan alat pengiris buah. Dalam perancangan alat pengiris ini. Alat yang akan dibuat mengutamakan ketahanan, mudah untuk dioperasikan, mudah untuk diperbaiki jika terjadi kerusakan, dan mudah untuk dilakukan pembaruan. Oleh karena itu, untuk mencapai poin ketahanan alat akan dibuat dengan bahan logam. Agar mudah diperbaiki, pada perancangan alat pengiris menggunakan komponen - komponen yang banyak tersedia dipasaran. Selain itu, dalam pembuatannya dapat menggunakan peralatan manual atau hand tools. Pembuatan pengiris mangga ini melewati beberapa tahapan mulai dari pemotongan, penyambungan, dan tahapan finishing sebagai langkah akhir.
PENERAPAN METODE SAW UNTUK PEMILIHAN VENDOR DALAM PENGADAAN BARANG/JASA PEMERINTAH
Proses pengadaan barang/jasa pemerintah, meskipun telah mengalami digitalisasi melalui e-katalog, masih menghadapi tantangan terkait dengan subjektivitas dalam pemilihan vendor. Penelitian ini mengatasi kesenjangan tersebut dengan mengembangkan Sistem Pendukung Keputusan pengadaan barang/jasa pemerintah, dengan studi kasus di Badan Perencanaan Pembangunan Daerah Provinsi Jawa Barat. Sistem ini memanfaatkan metode Simple Additive Weighting (SAW) untuk memberi peringkat vendor secara objektif berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan dan diberi bobot, termasuk harga, pengalaman, dan legalitas. Melalui studi kasus, makalah ini menunjukkan efektivitas sistem dalam mengubah pemilihan yang berpotensi bias menjadi rekomendasi yang transparan dan didorong oleh data. Aplikasi yang dihasilkan menyediakan alat praktis yang meminimalkan bias subjektif, meningkatkan integritas proses pengadaan, dan mendukung tujuan strategis untuk memperoleh nilai terbaik dalam barang/jasa.
PENERAPAN METODE PROFILE MATCHING DAN SAW PADA REKRUTMEN BAZNAS
Sistem rekrutmen yang efektif dan objektif sangat penting untuk memastikan kandidat yang terpilih memiliki kualifikasi sesuai dengan kebutuhan organisasi. Sistem pendukung keputusan berbasis web yang menggabungkan metode Profile Matching dan Simple Additive Weighting (SAW) mampu memberikan pendekatan yang terstruktur dalam mengevaluasi calon karyawan. Profile Matching membandingkan kompetensi pelamar dengan standar ideal melalui analisis selisih (gap) dan pembobotan faktor inti serta pendukung. Sementara itu, SAW menghitung peringkat berdasarkan jumlah bobot dari nilai yang telah dinormalisasi. Penggunaan kedua metode ini meningkatkan akurasi dalam pengambilan keputusan sekaligus mempercepat proses seleksi. Profile Matching unggul dalam ketepatan pencocokan, sedangkan SAW menawarkan kemudahan dan kecepatan perhitungan. Implementasi sistem ini membantu tim sumber daya manusia dalam melakukan seleksi kandidat secara lebih efisien dan objektif.
PERANCANGAN TURBIN VORTEX MIKROHIDRO BERDASARKAN ANALISIS POTENSI DAYA DAN SIMULASI
Ketersediaan energi listrik yang belum merata, terutama di daerah terpencil, mendorong pengembangan sistem pembangkit listrik skala kecil berbasis energi terbarukan. Salah satu solusi yang potensial adalah sistem mikrohidro dengan turbin vortex, yang mampu memanfaatkan aliran air berdebit rendah tanpa memerlukan bendungan besar. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan menguji prototipe turbin vortex mikrohidro skala kecil dengan pendekatan berbasis analisis potensi daya serta simulasi Computational Fluid Dynamics (CFD) guna memperoleh desain yang efisien dan optimal. Tahapan penelitian meliputi analisis karakteristik aliran air, perhitungan potensi daya berdasarkan debit dan ketinggian jatuh air, serta simulasi aliran vortex dalam tangki turbin untuk menentukan geometri optimal. Hasil perancangan menghasilkan prototipe turbin vortex yang mampu beroperasi pada debit aliran sebesar 0,231 m³/s. Dari hasil pengujian performa, diperoleh daya potensial sebesar 226,6 watt dengan efisiensi konversi energi sebesar 46,24%. Capaian ini menunjukkan bahwa meskipun berukuran kecil, turbin memiliki kemampuan yang cukup baik dalam mengubah energi potensial air menjadi energi listrik. Rancangan ini juga membuktikan bahwa pendekatan simulasi CFD mampu membantu dalam mengoptimalkan performa aliran fluida di dalam sistem turbin. Prototipe yang dikembangkan berpotensi untuk dikembangkan lebih lanjut sebagai solusi pembangkit listrik ramah lingkungan di wilayah yang memiliki akses terbatas terhadap jaringan listrik utama.
MOBILE PRESENCE: APLIKASI ANDROID UNTUK DIGITALISASI ABSENSI
Seiring dengan perkembangan teknologi informasi dan kebutuhan efisiensi di dunia industri, sistem absensi manual semakin tidak memadai, terutama dalam hal akurasi dan kecepatan pelaporan kehadiran. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun aplikasi absensi digital berbasis Android sebagai solusi pengganti sistem absensi manual yang selama ini digunakan di perusahaan. Aplikasi dikembangkan menggunakan metode Prototype, dengan tahapan pengumpulan kebutuhan, pembuatan prototype, evaluasi serta perbaikan berdasarkan umpan balik pengguna, implementasi, dan pengujian. Teknologi seperti GPS diterapkan untuk meningkatkan keandalan dan keamanan data absensi. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa aplikasi yang dikembangkan mampu mencatat kehadiran secara real-time, meminimalkan kesalahan, serta mempercepat proses pelaporan. Dengan demikian, sistem absensi digital ini tidak hanya relevan secara teknologi, tetapi juga memberikan kontribusi nyata dalam mendukung produktivitas dan manajemen sumber daya manusia di perusahaan.
SISTEM PEMANTAUAN POWER METER BERBASIS IOT DENGAN NODEMCU ESP 8266
Kebutuhan energi listrik rumah tangga merupakan kebutuhan pokok yang terus meningkat seiring berkembangnya perangkat elektronik dalam kehidupan sehari-hari. Penggunaan listrik yang tidak terkontrol dapat menyebabkan pemborosan energi dan tingginya biaya. Untuk itu, sistem monitoring konsumsi energi listrik sangat diperlukan guna mendorong efisiensi dan gaya hidup hemat energi. Penelitian ini merancang sistem monitoring power meter berbasis IoT menggunakan sensor PZEM 004T yang terhubung dengan NodeMCU V3 (ESP8266). Data hasil pengukuran tegangan, arus, daya, dan energi dikirim secara real-time melalui platform Blynk, serta peringatan anomali dikirim melalui Telegram bot. Sistem ini diharapkan mampu meningkatkan kesadaran pengguna terhadap penggunaan energi dan mendukung efisiensi energi rumah tangga.
PENGARUH RASIO PEMBAGIAN DATASET PADA KINERJA CNN KLASIFIKASI TUBERKULOSIS
Tuberkulosis masih menjadi tantangan kesehatan global dengan angka kematian yang tinggi. Citra X-ray dada umum digunakan dalam diagnosis, tetapi interpretasinya sering subjektif. Convolutional Neural Network (CNN) dapat menjadi salah satu solusi untuk deteksi tuberkulosis secara otomatis. Namun, kinerja CNN sangat dipengaruhi oleh kualitas data, salah satunya pembagian datast. Oleh karena itu penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh rasio pembagian dataset terhadap kinerja model Convolutional Neural Network (CNN) dalam klasifikasi citra X-ray dada untuk deteksi tuberkulosis. Dataset yang digunakan terdiri atas 2.198 citra dari berbagai sumber publik dengan dua kelas, yaitu Normal dan Tuberculosis. Dua skenario pembagian dataset diterapkan, yakni 80:10:10 dan 70:10:20, untuk mengevaluasi pengaruh proporsi data terhadap performa model. Model CNN dirancang dengan tiga lapisan konvolusi dan dilatih menggunakan optimizer Adam serta fungsi loss binary cross-entropy. Evaluasi dilakukan menggunakan metrik akurasi, precision, recall, dan F1-score. Hasil menunjukkan bahwa model dengan rasio 80:10:10 memiliki kinerja terbaik dengan akurasi pengujian sebesar 85,97% dan loss 0,3217, menunjukkan kemampuan generalisasi yang lebih baik dibandingkan model 70:10:20. Temuan ini menegaskan bahwa pemilihan rasio dataset yang tepat dapat meningkatkan stabilitas dan akurasi CNN dalam mengklasifikasikan citra medis. Dari hasil penelitian ini diharapkan dapat mendukung upaya peningkatan kualitas deteksi dini tuberkulosis guna mempercepat diagnosis dan berkontribusi terhadap penurunan angka kematian akibat Tuberkulosis di masyarakat.
PENGEMBANGAN MODEL INDOBERT UNTUK DETEKSI KOMENTAR PROMOSI JUDI ONLINE DI YOUTUBE
Perkembangan teknologi digital telah mengubah pola interaksi masyarakat, termasuk meningkatnya aktivitas promosi judi online di kolom komentar media sosial seperti YouTube. Fenomena ini menimbulkan kekhawatiran serius terhadap keamanan digital dan berdampak negatif pada masyarakat, khususnya generasi muda. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model berbasis Natural Language Processing (NLP) menggunakan IndoBERT untuk mendeteksi serta mengekstraksi komentar yang mengandung promosi judi online secara otomatis. Metode yang digunakan meliputi dua tahap utama, yaitu klasifikasi teks untuk mengidentifikasi komentar promosi judi online dan Named Entity Recognition (NER) untuk mengekstraksi entitas seperti nama situs atau istilah yang sering digunakan dalam promosi judi online tersebut. Model dikembangkan melalui proses fine-tuning terhadap dataset komentar berbahasa Indonesia. Hasil pengujian menunjukkan performa yang sangat tinggi, dengan akurasi 99,74%, nilai F1-score sebesar 0,9953, dan AUC-ROC 0,9998 pada model klasifikasi, serta F1-score 0,9765 pada model NER. Temuan ini membuktikan bahwa model IndoBERT mampu memahami konteks linguistik Indonesia dengan baik dan efektif digunakan untuk mendukung moderasi komentar secara otomatis. Penelitian ini juga memiliki relevansi dengan SDG 16 (Peace, Justice, and Strong Institutions) melalui penguatan tata kelola digital yang aman, serta SDG 9 (Industry, Innovation, and Infrastructure) melalui penerapan inovasi teknologi AI untuk membangun ekosistem digital yang berkelanjutan dan bertanggung jawab.
PENERAPAN METODE SAW PADA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PENENTUAN RUMAH TANGGA MISKIN SEBAGAI DUKUNGAN TERHADAP SDG 1 DI KABUPATEN TUBAN
Penelitian ini mengembangkan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis Simple Additive Weighting (SAW) untuk membantu penentuan status Rumah Tangga Miskin (RTM) di Kabupaten Tuban sebagai dukungan terhadap SDGs 1 (Tanpa Kemiskinan). Delapan kriteria digunakan dengan pembobotan seimbang (masing-masing 0,125) guna menghindari bias awal dan memudahkan adopsi di tingkat operator. Data mentah dipetakan ke skala numerik sesuai tipe kriteria (benefit/cost), kemudian dinormalisasi per Persamaan SAW; nilai preferensi dihitung sebagai penjumlahan tertimbang. Ambang operasional 0,50 diterapkan untuk klasifikasi, di mana nilai ≥0,50 ditetapkan “Tidak Miskin” dan nilai <0,50 ditetapkan “Miskin”. Hasil menunjukkan rentang nilai preferensi sekitar 0,337–0,884; skor tertinggi mengindikasikan rumah tangga paling tidak miskin, sedangkan skor terendah paling berisiko. Uji kekokohan ambang sederhana menunjukkan klasifikasi relatif stabil dengan perubahan hanya pada kasus borderline. SPK ini menghasilkan peringkat yang transparan, mudah diaudit, dan siap digunakan sebagai dasar verifikasi lapangan serta penajaman sasaran bantuan.
Alya Izzah Zalfa Rihadah Ramadhani Nirwana Putri
SINERGI KOMUNIKASI ILMIAH DAN ADMINISTRASI BISNIS DALAM MEWUJUDKAN INOVASI BERKELANJUTAN UNTUK SDG’S
Perkembangan global menuju Tujuan Pembangunan Berkelanjutan (Sustainable Development Goals/SDGs) menuntut adanya kolaborasi lintas bidang antara komunikasi ilmiah dan administrasi bisnis. Permasalahan utama yang diangkat dalam penelitian ini adalah masih rendahnya integrasi antara pendekatan ilmiah dan strategi bisnis dalam mendorong inovasi yang berkelanjutan di berbagai sektor. Komunikasi ilmiah sering kali berjalan terpisah dari praktik manajemen dan pengambilan keputusan bisnis, sehingga hasil riset tidak sepenuhnya diimplementasikan secara efektif dalam konteks korporasi. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis bagaimana sinergi antara komunikasi ilmiah dan administrasi bisnis dapat memperkuat proses inovasi yang berkelanjutan serta mendukung pencapaian SDGs. Metode yang digunakan adalah pendekatan kualitatif deskriptif melalui studi literatur, analisis dokumen, dan telaah terhadap praktik kolaborasi antara lembaga riset, sektor industri, serta organisasi bisnis yang berorientasi pada keberlanjutan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa komunikasi ilmiah yang terintegrasi dengan strategi bisnis mampu meningkatkan efisiensi inovasi, mempercepat transfer pengetahuan, dan memperkuat nilai keberlanjutan dalam rantai bisnis. Sinergi ini juga menciptakan model kolaborasi baru yang berbasis pada sains, teknologi, dan nilai sosial-ekonomi yang seimbang.Kesimpulannya, kolaborasi strategis antara komunikasi ilmiah dan administrasi bisnis menjadi kunci dalam mewujudkan inovasi berkelanjutan. Integrasi ini tidak hanya memperkuat daya saing organisasi, tetapi juga memberikan kontribusi nyata terhadap pencapaian SDGs melalui penerapan ilmu pengetahuan yang relevan dengan kebutuhan dunia usaha dan masyarakat.
KESEJAHTERAAN PETANI KELAPA SAWIT: DAMPAK DARI HARGA DAN PRODUKTIVITAS
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh fluktuasi harga dan produktivitas terhadap kesejahteraan ekonomi petani kelapa sawit di Desa Perian, Kecamatan Muara Muntai, Kabupaten Kutai Kartanegara. Latar belakang penelitian ini berangkat dari kondisi nyata di lapangan, di mana harga tandan buah segar (TBS) yang tidak stabil serta perbedaan tingkat produktivitas kebun sering kali memengaruhi pendapatan dan kesejahteraan petani. Untuk mencapai tujuan tersebut, penelitian ini menggunakan metode kuantitatif dengan analisis regresi linear berganda guna mengukur hubungan dan pengaruh antarvariabel. Sampel penelitian ditentukan melalui teknik nonprobability sampling, dengan melibatkan 61 orang petani kelapa sawit di Desa Perian, Kecamatan Muara Muntai, Kabupaten Kutai Kartanegara sebagai responden. Hasil penelitian menunjukkan bahwa uji t pada variabel fluktuasi harga memiliki nilai t-hitung sebesar 2,399 dengan signifikansi 0,020, dan pada variabel Produktivitas memiliki t-hitung sebesar 3,348 dengan signifikansi 0,001, yang menunjukkan bahwa kedua variabel tersebut berpengaruh positif dan signifikan terhadap kesejahteraan petani secara parsial. Sementara itu, uji F memiliki nilai F hitung sebesar 13,261 dengan signifikansi 0,001 (< 0,05), yang menunjukkan bahwa fluktuasi harga dan produktivitas secara simultan berpengaruh signifikan terhadap kesejahteraan petani. Berdasarkan hasil tersebut, dapat disimpulkan bahwa peningkatan kesejahteraan petani kelapa sawit dapat diwujudkan melalui kebijakan stabilisasi harga, peningkatan produktivitas, penerapan perawatan kebun yang optimal, serta pemanfaatan teknologi pertanian modern untuk mendukung efisiensi produksi dan pendapatan petani.