Journal of Informatics and Computer Science (JINACS)
JINACS (Journal of Informatics and Computer Science) diterbitkan oleh Program Studi S1 Teknik Informatika Universitas Negeri Surabaya dalam empat kali setahun dengan No ISSN Online : 2686-2220 JINACS merupakan jurnal ilmiah dalam bidang Teknik Informatika dan Computer Science. Jurnal ini mencakup bidang ilmu Rekayasa Perangkat Lunak, Jaringan dan Arsitektur Komputer, Komputasi Bergerak, Sistem Temu Kembali Informasi, Kecerdasan Buatan, Pengolahan Citra Digital, Data Mining dll. JINACS terbit 4 (empat) nomor dalam setahun, yaitu bulan September, Desember, Maret dan Juni. Artikel yang telah dinyatakan diterima akan diterbitkan dalam nomor In-Press sebelum nomor regular terbit. Artikel yang diterbitkan telah melalui tes plagiasi maksimal 25%. Template dapat diunduh di sini . Artikel yang diunggah maksimum berukuran 2 MB. Harap mengisikan semua author yang terlibat dalam penulisan artikel.
Model Rekomendasi Lagu Berbasis Genre Menggunakan Metode Random Forest Dan Decision Tree
Abstrak— Penelitian ini mengembangkan model sistem rekomendasi lagu berbasis genre menggunakan algoritma Random Forest dan Decision Tree. Proses pemodelan dimulai dengan analisis feature importance untuk mengidentifikasi sepuluh fitur audio utama yang paling berpengaruh terhadap klasifikasi genre. Evaluasi performa dilakukan menggunakan teknik cross-validation guna memastikan hasil yang konsisten dan dapat digeneralisasi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa algoritma Random Forest memberikan performa yang lebih unggul dibandingkan Decision Tree, ditunjukkan oleh nilai akurasi, presisi, recall, dan F1-score yang lebih tinggi. Secara kuantitatif, model Random Forest mencatat rata-rata akurasi sebesar 83%, sedangkan Decision Tree hanya mencapai 79%. Keunggulan ini menegaskan bahwa Random Forest merupakan metode yang lebih efektif dan andal untuk digunakan dalam membangun model rekomendasi lagu berdasarkan genre. Kata Kunci— Sistem Rekomendasi, Genre Musik, Random Forest, Decision Tree, Feature Importance, Cross-Validation, Machine Learning.
Copyright (c) 2025 Journal of Informatics and Computer Science (JINACS)
Perancangan dan Pembuatan Website Sistem Informasi untuk Unit Kegiatan Mahasiswa Pramuka Unesa dengan Implementasi Metode Design Thinking
Abstrak— Kemajuan pesat dalam teknologi informasi mendorong organisasi mahasiswa untuk mengelola data dengan cara yang lebih terstruktur dan efisien. UKM Pramuka Unesa, yang terlibat secara aktif dalam kegiatan kepramukaan, menghadapi kesulitan dalam penyampaian informasi serta pengelolaan data keanggotaan yang selama ini bergantung pada media sosial dan platform yang tidak saling terhubung. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sebuah situs web sistem informasi yang interaktif dan informatif untuk UKM Pramuka Unesa dengan menggunakan metode Design Thinking. Langkah-langkah dari metode ini mencakup: Empathize, Define, Ideate, Prototype, dan Test. Dalam pelaksanaannya, dilakukan observasi dan wawancara dengan pengguna (anggota, pembina, dan pengurus) untuk menemukan kebutuhan utama. Hasil dari pengembangan ini adalah sebuah website yang dilengkapi dengan fitur-fitur pendukung untuk mengelola organisasi. Pengujian sistem dilakukan dengan menggunakan dua metode. Metode pertama adalah Single Ease Questionnaire (SEQ), yang bertujuan untuk mengukur tingkat kemudahan penggunaan (usability) dari website berdasarkan persepsi pengguna setelah menyelesaikan tugas tertentu. Hasil pengujian SEQ website yang telah dikembangkan menunjukkan bahwa rata-rata skor SEQ berada di atas standar minimal 5,5 yaitu 6,3 yang berarti pengguna merasa sistem mudah digunakan. Metode kedua adalah pengujian Black Box, digunakan untuk mengevaluasi fungsionalitas sistem yang diujikan pada masing-masing peran, mulai dari admin dengan hasil skor 93,33%, anggota dengan skor 94,97%, dan non-anggota dengan skor 95,17% menunjukkan bahwa dari ketinganya memiliki fungsi sistem yang berjalan dengan baik sesuai dengan spesifikasi yang telah ditentukan. Oleh karena itu, sistem informasi ini berpotensi untuk meningkatkan efisiensi dalam pengelolaan dan penyebaran informasi di dalam UKM Pramuka Unesa. Kata Kunci— Website, Sistem Informasi, Design Thinking, Single Ease Questionnaire, Black Box.
Prediksi Tingkat Stres Berdasarkan Pola Hidup Menggunakan Machine Learning
Abstrak— Stres merupakan kondisi psikologis yang dapat mengakibatkan dampak yang serius terhadap kesehatan mental dan fisik individu. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model prediksi tingkat stres berdasarkan pola hidup individu menggunakan pendekatan Machine Learning dengan algoritma Random Forest. Proses pengembangan model meliputi pengumpulan dataset pola hidup individu, preprocessing data, pembagian data, Penyeimbangan data dengan SMOTE serta pelatihan dan evaluasi model Random Forest. Data pada penelitian ini diperoleh melalui kuesioner mencakup variabel-variabel pola hidup seperti kualitas tidur, aktivitas fisik, konsumsi kafein, kebiasaan merokok, dan konsumsi alkohol serta menggunakan hasil dari pengukuruan Skala Perceived Stress Scale (PSS-10) dengan total 204 data. Evaluasi model dilakukan menggunakan metrik akurasi, precision, recall, dan F1-score, menghasilkan akurasi tertinggi 83% dengan menggunakan Random Forest yang diuji menggunakan teknik Stratified K-Fold Cross Validation. Dengan demikian, penelitian ini diharapkan dapat menjadi dasar bagi sistem pendukung keputusan dalam upaya preventif menjaga kesehatan mental melalui perbaikan pola hidup. Namun, model ini belum dapat dijadikan acuan tunggal dalam penentuan diagnosis stres tanpa mempertimbangkan faktor lain serta validasi klinis lebih lanjut. Kata Kunci—Stres, pola hidup, Machine Learning, Random Forest, PSS-10, prediksi tingkat stres
Prediksi Kelayakan Pinjaman Berdasarkan Profil Risiko Nasabah Menggunakan Logistic Regression dan Random Forest
Abstrak— Penilaian kelayakan pinjaman menjadi faktor krusial dalam menjaga kualitas pembiayaan, terutama bagi lembaga seperti PNM Mekaar yang menyasar kelompok perempuan prasejahtera sebagai target utama. Penelitian ini mengembangkan sistem prediksi kelayakan pinjaman berdasarkan profil risiko nasabah dengan memanfaatkan dua pendekatan algoritmik, yaitu Logistic Regression dan Random Forest. Model Logistic Regression digunakan untuk menilai kelayakan awal berdasarkan variabel usia, jenis kelamin, pendapatan mingguan, jumlah pinjaman, serta persetujuan kelompok dan penanggung jawab. Sementara itu, Random Forest diterapkan untuk memprediksi kelayakan top-up pinjaman dengan mempertimbangkan histori keterlambatan pembayaran dan durasi peminjaman, serta dilengkapi teknik SMOTE untuk menangani ketidakseimbangan kelas pada data pelatihan. Hasil menunjukkan bahwa Logistic Regression mampu memisahkan nasabah layak tanpa perlu penerapan oversampling, sedangkan Random Forest efektif dalam mengklasifikasikan risiko nasabah ke dalam tiga kategori, yaitu rendah, sedang, dan tinggi. Evaluasi dengan k-fold cross-validation menunjukkan bahwa kedua model memiliki performa yang andal dan stabil dalam melakukan klasifikasi. Temuan ini diharapkan dapat mendukung pengambilan keputusan yang lebih akurat dan berbasis data dalam proses pembiayaan, serta meningkatkan ketepatan dalam penilaian risiko nasabah secara menyeluruh. Kata Kunci— kelayakan pinjaman, profil risiko, Logistic Regression, Random Forest, SMOTE, PNM Mekaar.
Perbandingan Metode ARIMA dan SARIMA dalam Forecasting Anggaran Bantuan Usaha BAZNAS Surabaya
Abstrak— Penelitian ini dilatarbelakangi oleh kebutuhan BAZNAS Kota Surabaya dalam meningkatkan efisiensi perencanaan anggaran distribusi bantuan rombong dan modal usaha. Selama ini, proses perencanaan masih dilakukan secara manual, menyebabkan terjadinya overbudgeting dan underbudgeting yang berdampak pada ketidaktepatan distribusi bantuan. Penelitian ini bertujuan membangun model peramalan anggaran menggunakan pendekatan time series forecasting dengan metode ARIMA dan SARIMA, serta membandingkan performanya untuk mengetahui model terbaik yang sesuai karakteristik data. Data yang digunakan adalah data historis distribusi bantuan dari tahun 2022 hingga 2024 yang telah diolah dan divisualisasikan. Penelitian ini mengacu pada pendekatan CRISP-DM dalam setiap tahapnya. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model SARIMA memiliki performa terbaik dengan nilai MAE sebesar Rp 1.397.828, RMSE sebesar Rp 2.163.667, dan MAPE sebesar 0,89%, dibandingkan model ARIMA yang memiliki MAPE lebih tinggi. Temuan ini menunjukkan bahwa SARIMA lebih mampu menangkap pola musiman dalam data distribusi bantuan. Dengan adanya model prediktif ini, BAZNAS Kota Surabaya diharapkan dapat merencanakan anggaran secara lebih akurat dan responsif berdasarkan data historis. Kata Kunci— ARIMA, SARIMA, Forecasting, CRISP-DM, Streamlit, Distribusi Bantuan, Rombong Usaha, Modal Usaha
Implementasi Workmanager Dalam Sistem Task Scheduling Pada CV. Kenongo Wedding Organizer Di Kota Kediri
Abstrak— CV. Kenongo Wedding Organizer masih menggunakan metode manual dalam pengelolaan tugas, yang berisiko menimbulkan miskomunikasi antar tim. Penelitian ini bertujuan membangun sistem task scheduling berbasis mobile dengan menggunakan WorkManager untuk mendukung penjadwalan tugas dan pengiriman notifikasi secara real-time di latar belakang. Sistem dikembangkan menggunakan Flutter dan Firebase, serta mendukung tiga peran pengguna yaitu, Admin, Project Manager (PM), dan Person in Charge (PIC). WorkManager digunakan untuk mengeksekusi tugas di latar belakang meskipun aplikasi ditutup. Fitur utama meliputi pembuatan tugas, pembagian PIC, perubahan status tugas, unggah bukti, dan notifikasi otomatis sesuai dengan wakru tertentu. Hasil pengujian menunjukkan bahwa seluruh fitur berjalan dengan baik, notifikasi dikirim tepat sesuai kondisi tugas, dan performa sistem yang dilakukan menggunakan DevTools menunjukan stabil dengan rata-rata 59 FPS. Sistem ini dapat meningkatkan koordinasi saat proses persiapan dan eksekusi event. Kata Kunci— : WorkManager, Task Scheduling, Wedding Organizer
Pengaruh Implementasi Headless Content Management System Terhadap Performa dan Kinerja E-Learning
Abstrak— Perkembangan sistem e-learning saat ini masih menghadapi berbagai kendala, terutama dalam hal performa dan kecepatan akses. Permasalahan seperti waktu muat halaman yang lambat dan kinerja sistem yang kurang optimal dapat mengganggu proses pembelajaran. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan arsitektur Headless Content Management System (CMS) pada website e-learning guna meningkatkan performa dan fleksibilitas sistem. Penelitian menggunakan Strapi sebagai Headless CMS, React.js sebagai frontend, Railway untuk hosting backend, dan Vercel untuk hosting frontend. Pengujian dilakukan dengan empat konten kursus yang memiliki ukuran data bervariasi mulai dari 50 MB hingga 300 MB. Hasil pengujian menunjukkan bahwa website mampu merespons dengan waktu render di bawah 1,5 detik dan skor performa konsisten di atas 90. Metrik seperti First Contentful Paint (FCP), Largest Contentful Paint (LCP), Total Blocking Time (TBT), dan Speed Index menunjukkan performa yang optimal dan stabil. Implementasi Headless CMS pada website e-learning memberikan hasil performa secara signifikan, ditunjukkan dengan nilai rata-rata Speed Index sebesar 1 detik, Total Blocking Time hanya 6 milidetik, serta skor performa Lighthouse mencapai 93,6. Kata Kunci— : E-learning, Headless CMS, Strapi, React.js, Performa Website
Sistem Rekomendasi Gaya Rambut Personal Berdasarkan Analisis Wajah dan Rambut
Abstrak— Pemilihan gaya rambut seringkali bersifat subjektif dan tidak didasarkan pada karakteristik visual yang objektif, sehingga mengurangi tingkat personalisasi dan kepuasan pengguna. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem identifikasi gaya rambut berbasis website yang mampu memberikan rekomendasi personal berdasarkan analisis data visual. Untuk mencapai tujuan tersebut, penelitian ini menerapkan pendekatan deep learning dengan mengembangkan dua arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) pada EfficientNetB0 untuk tugas klasifikasi bentuk wajah dan ResNet50 untuk klasifikasi jenis rambut. Metode penelitian yang digunakan adalah Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM), yang mencakup tahapan pemahaman bisnis, pemahaman data, persiapan data dengan augmentasi, pemodelan menggunakan transfer learning, evaluasi, hingga implementasi. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah aplikasi web fungsional yang mampu melakukan klasifikasi bentuk wajah dan jenis rambut dari gambar yang diunggah pengguna. Sistem ini berhasil mengintegrasikan kedua model untuk memberikan identifikasi gaya rambut yang lebih akurat dan personal, sehingga dapat menjadi solusi objektif dalam industri kecantikan digital. Kata Kunci— Identifikasi Gaya Rambut, Klasifikasi Gambar, EfficientNet, ResNet, Personalisasi Rambut.
Pre-Trained Convolutional Neural Network Benchmark For Multi-Class Weather Modeling
Abstract— Weather forecasting plays a crucial role in reducing the risks of extreme events that threaten human safety, economic stability, and the environment. Traditional forecasting methods relying on manual observation have developed into modern approaches using satellite, radar, and computational models; however, prediction accuracy remains limited due to the complexity of atmospheric systems and data constraints. In this context, deep learning, particularly Convolutional Neural Networks (CNNs), provides significant potential for automatic weather classification through digital imagery. This study evaluates and compares the performance of four pre-trained CNN architectures VGG16, ResNet50, AlexNet, and InceptionV3 on the Kaggle “Multi-class Weather Dataset,” which contains 860 images categorized into four classes: Cloudy, Shine, Rain, and Sunrise. The methodology involves data augmentation, fine-tuning, and systematic experimentation with various hyperparameters and data split ratios to enhance model generalization. The evaluation metrics applied include accuracy, precision, recall, and F1-score. Experimental results reveal that InceptionV3 outperforms other models, achieving up to 98% training accuracy and 96% validation accuracy due to its effective multi-scale feature extraction and regularization. ResNet50 delivers balanced results with validation accuracy up to 94%, while AlexNet records relatively high detection counts but lower overall performance. In contrast, VGG16 yields the lowest accuracy among the tested models. These findings highlight InceptionV3 as the most robust architecture for weather image classification and emphasize the importance of model selection in balancing prediction accuracy and computational efficiency. The study contributes as a foundation for the development of deep learning-based weather recognition systems that can support early warning applications and disaster risk reduction. Keywords— Convolutional Neural Network, Weather Classification, ResNet50, VGG16, AlexNet, InceptionV3
Sistem Informasi Pengelolaan Stok barang berbasis web dengan Metode FEFO dan ROP (Studi Kasus: Toko Amin Jaya)
Toko Amin Jaya merupakan agen cemilan kemasan di Surabaya yang masih mencatat transaksi dan stok secara manual, tanpa adanya pencatatan yang terstruktur dan terdokumentasi. Hal ini menyulitkan pemilik toko dalam memantau stok produk dan transaksi penjualan. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan mengembangun sistem informasi pengelolaan stok barang berbasis web untuk mencatat transaksi pembelian, penjualan, dan pengelolaan stok secara terstruktur. Sistem ini dikembangkan menggunakan MySQL, XAMPP dan Visual studio code, serta menerapkan metode First Expired First Out (FEFO) untuk mengatur pengeluaran produk berdasarkan tanggal kadaluwarsa, serta metode Re order Point (ROP) untuk menghitung batas minimum stok. Sistem ini dilengkapi dengan fitur pencatatan transaksi pembelian, penjualan, pengelolaan data produk dan supplier serta cetak nota. Pengujian sistem ini dilakukan menggunakan blackbox testing dan whitebox testing, hasil pengujian menunjukkan bahwa seluruh fitur berjalan dengan baik. Sistem ini dapat membantu toko dalam mengelola stok, mengurangi kerugian akibat barang kadaluwarsa dan mempermudah pencatatan transaksi. Kata Kunci: Sistem Informasi, Inventory Management, FEFO, ROP, Web-based System.
Pemilihan Arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) untuk Deteksi Tempat Wisata di Surabaya
Abstrak— Penelitian ini berfokus pada pemilihan arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) untuk mendeteksi tempat wisata di Surabaya melalui klasifikasi citra digital. Latar belakang penelitian ini didasari oleh pentingnya teknologi kecerdasan buatan dalam mendukung promosi pariwisata yang lebih interaktif dan efisien. Data penelitian dikumpulkan dari berbagai sumber, yaitu Google, Google Maps, serta dokumentasi langsung, dengan total 21.500 citra yang terbagi ke dalam 43 kelas tempat wisata. Metodologi yang digunakan adalah CRISP-DM, mencakup tahapan pemahaman bisnis, persiapan data, pemodelan, evaluasi, hingga implementasi. Eksperimen dilakukan dengan enam arsitektur CNN, yaitu SENet, ResNeXt, Inception v4, ResNet, Inception v3, dan Inception v2. Selain itu, penelitian ini juga menguji kombinasi arsitektur untuk memperoleh performa lebih optimal. Hasil pengujian menunjukkan bahwa ResNet merupakan arsitektur tunggal terbaik dengan akurasi 83,49%. Namun, kombinasi ResNet dan SENet dengan optimizer RMSProp, learning rate 0,0001, serta batch size 32, menghasilkan performa tertinggi dengan akurasi 89,02%. Model terbaik ini kemudian diimplementasikan pada aplikasi web berbasis Flask, yang diuji melalui black box testing dan terbukti berjalan sesuai kebutuhan pengguna. Secara keseluruhan, penelitian ini berhasil menunjukkan efektivitas CNN dalam klasifikasi gambar tempat wisata, sekaligus memberikan kontribusi praktis berupa aplikasi web yang dapat membantu wisatawan mengenali destinasi wisata Surabaya. Dengan demikian, penelitian ini tidak hanya memperkuat pemanfaatan deep learning dalam sektor pariwisata, tetapi juga membuka peluang pengembangan teknologi serupa untuk promosi wisata di kota lain. Kata Kunci— Convolutional Neural Network, Deteksi Citra, Tempat Wisata Surabaya, Deep Learning, Flask, Ensemble Learning.
Perbandingan SVM dan XGBoost Menggunakan SMOTE pada Aplikasi KA Bandara PT. Railink
Abstrak— Perkembangan teknologi digital telah mendorong perusahaan transportasi seperti PT. Railink untuk menyediakan layanan berbasis aplikasi guna mempermudah pengguna dalam memesan tiket Kereta Api Bandara. Namun, berdasarkan ulasan pengguna di Google Play Store, aplikasi KA Bandara masih menghadapi berbagai keluhan, terutama terkait sistem pembayaran dan stabilitas aplikasi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen ulasan pengguna terhadap aplikasi KA Bandara menggunakan dua metode klasifikasi, yaitu Support Vector Machine (SVM) dan Extreme Gradient Boosting (XGBoost), serta membandingkan kinerjanya berdasarkan nilai akurasi, recall, precision, dan F1-score. Proses klasifikasi didahului dengan tahapan preprocessing teks, pembobotan menggunakan TF-IDF, dan penanganan data tidak seimbang menggunakan teknik SMOTE. Penelitian ini juga menggunakan dua pendekatan pelabelan data, yaitu manual dan lexicon-based. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode XGBoost memiliki performa yang paling unggul dengan nilai accuracy sebesar 89%. Penggunaan pelabelan lexicon secara signifikan meningkatkan akurasi kedua metode. Temuan ini diharapkan dapat menjadi acuan dalam mengevaluasi dan meningkatkan kualitas aplikasi KA Bandara agar lebih optimal dalam memenuhi kebutuhan pengguna. Kata Kunci— Sentimen, Aplikasi KA Bandara, SVM, XGBoost, SMOTE
Penerapan Metode Rapid Application Development (RAD) Pada Aplikasi Administrasi Desa Tunjungmekar Berbasis Website Dan Whatsapp
Abstrak— Penelitian ini mengimplementasikan sistem informasi administrasi desa berbasis website dan WhatsApp Gateway di Kantor Balai Desa Tunjungmekar, Kabupaten Lamongan. Kondisi eksisting menunjukkan bahwa proses administrasi kependudukan masih dilakukan secara manual, sehingga menimbulkan antrean panjang, pelayanan lambat, dan beban kerja tinggi bagi perangkat desa. Tujuan penelitian ini adalah menghadirkan solusi digital yang efisien, transparan, serta mudah diakses masyarakat desa. Metode Rapid Application Development (RAD) digunakan dalam pengembangan sistem, dengan fokus pada siklus pembangunan cepat dan iteratif. Pendekatan ini melibatkan partisipasi aktif pengguna mulai tahap perencanaan kebutuhan, perancangan prototipe, pengujian, hingga implementasi. Pengujian sistem dilakukan menggunakan metode Blackbox Testing untuk memastikan seluruh fungsi berjalan sesuai harapan. Hasil pengujian menunjukkan validitas 100%, membuktikan bahwa fitur utama seperti pengajuan surat daring, manajemen data oleh admin, dan notifikasi otomatis melalui WhatsApp dapat berfungsi baik. Sistem ini berhasil memfasilitasi pelayanan administrasi secara digital, memungkinkan warga mengajukan surat dari mana saja serta memperoleh informasi real-time terkait status permohonan. Dengan demikian, implementasi aplikasi ini tidak hanya meningkatkan efisiensi dan kecepatan layanan, tetapi juga mengurangi kendala geografis maupun operasional, sehingga mendukung terwujudnya pelayanan publik yang lebih baik di tingkat desa. Kata Kunci—, Administrasi Desa, Website, WhatsApp.
Aplikasi Management Dan Rekomendasi Atlet Pada Pengurus Besar Ju-Jitsu Kota Surabaya Berbasis Website Dengan Metode Naïve Bayes
Abstrak— Perkembangan teknologi informasi telah membawa perubahan signifikan dalam berbagai bidang, termasuk olahraga. Pendataan atlet yang dilakukan secara manual pada Pengurus Besar Ju-Jitsu Indonesia (PBJI) Kota Surabaya sering menimbulkan masalah seperti data yang tidak valid, duplikasi, dan memakan waktu lama. Untuk mengatasi permasalahan ini, penelitian ini mengembangkan aplikasi manajemen dan rekomendasi atlet berbasis website menggunakan metode Naïve Bayes untuk mendukung proses seleksi atlet berprestasi. Sistem rekomendasi menggunakan metode Naïve Bayes yang memanfaatkan data prestasi atlet untuk menghasilkan rekomendasi yang akurat. Selain itu, sistem ini dibandingkan dengan pendekatan berbasis query filter untuk menilai kelebihan masing-masing metode berdasarkan akurasi, kecepatan, dan kemudahan implementasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Naïve Bayes memiliki tingkat akurasi yang sama dengan query filter, dan memerlukan waktu pemrosesan yang lebih lama. Aplikasi ini telah diuji menggunakan metode Blackbox Testing dan User Acceptance Testing (UAT) dengan hasil bahwa semua fitur berfungsi sesuai kebutuhan pengguna. Aplikasi ini diharapkan dapat meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam manajemen dan seleksi atlet berprestasi di PBJI Kota Surabaya. Kata Kunci: Naïve Bayes, Query Filter, Manajemen Atlet, RAD, Rekomendasi, PBJI Kota Surabaya.
Implementasi Metode Content-Based Filtering Pada Website Rekomendasi Pariwisata Di Kota Mojokerto
Abstrak – Pariwisata berperan penting dalam pembangunan berkelanjutan, namun keterbatasan informasi wisata di Kota Mojokerto menurunkan minat kunjungan. Penelitian ini mengembangkan sistem rekomendasi pariwisata berbasis website dengan metode Content-Based Filtering menggunakan Weighted Sum Model dan Cosine Similarity, memanfaatkan atribut rating dan jumlah kunjungan. Sistem dibangun dengan framework Laravel serta dilengkapi fitur pengguna dan admin. Hasil pengujian menunjukkan seluruh fungsi berjalan baik melalui Black Box Testing, akurasi rekomendasi sistem mencapai 95% berdasarkan Precision Testing, dan performa optimal dengan Laravel Debugbar. Sistem ini berpotensi menjadi media promosi digital untuk meningkatkan kunjungan wisata di Kota Mojokerto. Kata kunci – Pariwisata, Sistem Rekomendasi, Content-Based Filtering, Weighted Sum Model, Cosine Similarity.
Rancang Bangun Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Lokasi Rumah Berbasis Metode Weighted Product (WP) di PT Blambangan Makmur Mandiri
Abstrak— PT Blambangan Makmur Mandiri merupakan perusahaan yang bergerak di bidang pengembangan dan pemasaran perumahan baik bersubsidi maupun komersial. Dalam proses pemilihan rumah, calon pelanggan sering mengalami kesulitan dalam menentukan pilihan yang sesuai dengan kebutuhan dan anggaran. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis web menggunakan metode Weighted Product (WP) dalam memberikan rekomendasi lokasi rumah terbaik. Metode WP dipilih karena mampu menilai alternatif rumah berdasarkan kriteria tertentu seperti harga, lokasi, luas tanah, luas bangunan, fasilitas, akses transportasi, dan jarak dari tempat kerja. Sistem dibangun menggunakan bahasa pemrograman PHP dengan basis data MySQL dan diuji menggunakan metode Blackbox Testing serta User Acceptance Test (UAT). Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem dapat memberikan rekomendasi rumah yang sesuai dengan kriteria pengguna. Nilai rata-rata UAT sebesar 4,29 menunjukkan tingkat kepuasan 85,7%, menandakan sistem mudah digunakan, fungsional, serta membantu pengguna dalam menentukan rumah yang sesuai. Dengan demikian, sistem ini dapat meningkatkan efektivitas pemasaran dan kepuasan pelanggan pada PT Blambangan Makmur Mandiri. Kata Kunci— Sistem Pendukung Keputusan, Weighted Product, Perumahan, PT Blambangan Makmur Mandiri.
Analisis Sentimen Terhadap RUU TNI Di Platform X (Twitter) Menggunakan Metode Ensemble Berbasis Naïve Bayes Dan Support Vector Machine
Abstrak— Revisi Rancangan Undang-Undang Tentara Nasional Indonesia (RUU TNI) menjadi isu strategis yang memicu dinamika opini publik di media sosial. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen masyarakat terhadap Revisi RUU TNI di platform X (Twitter). Sebanyak 15.090 tweet dikumpulkan dan dianalisis menggunakan pendekatan machine learning untuk mengidentifikasi kecenderungan opini publik terhadap kebijakan tersebut. Data melalui beberapa tahap pengolahan, meliputi data cleaning, case folding, tokenization, stopword removal, dan TF-IDF vectorization sebelum dilakukan pelabelan dan pemodelan sentimen. Proses klasifikasi menggunakan tiga algoritma utama, yaitu Naïve Bayes, Support Vector Machine (SVM), serta metode Ensemble Weighted Soft Voting (Naïve Bayes–SVM) untuk memperoleh hasil yang lebih akurat dan stabil. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sentimen publik di ruang digital terhadap Revisi RUU TNI cenderung negatif dan menunjukkan kekhawatiran terhadap meningkatnya peran militer dalam ranah sipil, sekaligus menggarisbawahi pentingnya komunikasi publik yang transparan dan partisipasi masyarakat dalam proses legislasi. Hasil klasifikasi menunjukkan bahwa opini publik didominasi oleh sentimen negatif sebesar 47,87%, diikuti sentimen netral sebesar 33,87%, dan positif sebesar 18,26%. Model SVM menghasilkan akurasi tertinggi sebesar 95,34%, diikuti Naïve Bayes dengan 93,67%, sementara ensemble Weighted Soft Voting mencapai 96,00%, meskipun peningkatan tersebut tidak signifikan secara statistik. Kata Kunci— Analisis Sentimen, RUU TNI, Twitter, Naïve Bayes, Support Vector Machine, Ensemble, Framing Media.
Analisis Sentimen Pengguna X/Twitter Terhadap Timnas Sepakbola Indonesia di Era Shin Tae Yong dengan BERT&RNN
Abstrak— Perkembangan media sosial, khususnya Twitter (X), menjadikan platform ini sebagai ruang utama bagi masyarakat untuk mengekspresikan opini terhadap performa Timnas Sepakbola Indonesia di bawah kepelatihan Shin Tae Yong (STY). Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan membandingkan performa empat model analisis sentimen berbasis kombinasi IndoBERT dan arsitektur Recurrent Neural Network (RNN), yaitu IndoBERT + RNN, IndoBERT + LSTM, IndoBERT + BiLSTM, dan IndoBERT + GRU. Data dikumpulkan menggunakan Tweet Harvest dan melalui tahapan preprocessing meliputi cleaning, case folding, normalisasi, tokenizing, stopword removal, stemming, serta labeling menggunakan InSet Lexicon yang kemudian divalidasi secara manual. Setiap model dilatih menggunakan beberapa konfigurasi hyperparameter, seperti variasi hidden size, batch size, dropout, learning rate, serta jumlah unit RNN untuk menemukan performa optimal pada tahap pelatihan dan validasi. Konfigurasi terbaik dari masing-masing model kemudian digunakan sebagai model final untuk dievaluasi pada skenario tiga label (positif, netral, negatif) dan dua label (positif, negatif). Evaluasi dilakukan menggunakan classification report dan confusion matrix. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pada skenario tiga label, model IndoBERT+RNN memberikan performa terbaik dengan akurasi 0,69 dan Macro F1-Score 0,68. Sementara itu, pada skenario dua label, model IndoBERT+GRU menghasilkan performa tertinggi dengan akurasi dan Macro F1-Score sebesar 0,83. Temuan ini menegaskan bahwa pemilihan konfigurasi optimal pada kombinasi model berbasis transformer dan jaringan berulang berpengaruh signifikan terhadap peningkatan akurasi analisis sentimen berbahasa Indonesia. Kata Kunci— Analisis sentimen, IndoBERT, RNN, Twitter, Timnas Indonesia
Analisis Sentimen Ulasan Google Maps Menggunakan Long Short-Term Memory (LSTM) (Studi Kasus: Kafe di Surabaya)
Abstrak – Pertumbuhan pesat kafe di Surabaya telah menjadikan ulasan Google Maps sebagai sumber informasi krusial bagi konsumen, namun volume ulasan yang besar menyulitkan untuk analisis secara manual. Penelitian ini bertujuan melakukan analisis sentimen pada ulasan kafe tersebut menggunakan metode Long Short-Term Memory (LSTM) yang diperkuat dengan mekanisme Attention. Data ulasan dikumpulkan melalui teknik scraping menggunakan SerpAPI (114.960 ulasan dari 218 kafe) dan dibagi secara sekuensial (Sequential split) untuk pelatihan dan pengujian. Ulasan diklasifikasikan ke dalam tiga kelas sentimen: positif, netral, dan negatif. Model dibangun dengan arsitektur spesifik: embedding layer berdimensi 128, LSTM (64 unit), attention layer, dropout (0,5), dan dense layer dengan tiga output neuron. Evaluasi kinerja model, yang diukur menggunakan akurasi, presisi, recall, dan F1-score, menunjukkan hasil terbaik dengan akurasi 92,45%, presisi 91,84%, recall 92,45%, dan F1-score 92,01%. Model terbukti cukup efektif dalam mendeteksi sentimen ekstrem (positif dan negatif), tetapi kesulitan dalam mengklasifikasikan kelas netral akibat ketidakseimbangan distribusi data. Hal ini menunjukkan bahwa penyeimbangan data atau penyederhanaan kelas sentimen diperlukan untuk meningkatkan performa model secara keseluruhan pada penelitian mendatang. Kata Kunci – Analisis Sentimen, LSTM, Google Maps, Ulasan Kafe, Deep Learning.
Implementasi Cowrie Honeypot Dan Snort Inline-Mode Untuk Mendeteksi Serangan Brute-Force Dan Simulasi Deteksi Serangan Dos
Abstrak— Pada era digital saat ini, keamanan jaringan menjadi perhatian utama seiring meningkatnya intensitas dan kompleksitas serangan siber. Dua serangan yang sering mengancam sistem adalah brute-force dan Denial of Service (DoS). Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan Cowrie Honeypot dan Snort Inline-Mode sebagai upaya mendeteksi dan memantau serangan brute-force serta simulasi deteksi serangan DoS. Cowrie Honeypot digunakan untuk menjebak dan mencatat aktivitas serangan brute-force, sedangkan Snort Inline-Mode diimplementasikan untuk mendeteksi dan memblokir lalu lintas mencurigakan yang mengindikasikan serangan DoS. Penelitian ini dilakukan dalam lingkungan jaringan virtual menggunakan Virtual Machine. Evaluasi kinerja sistem dilakukan dengan parameter Detection Rate, Prevention Rate, Accuracy, Resource Usage, dan Availability. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kombinasi Cowrie dan Snort dapat mendeteksi aktivitas serangan brute-force dan DoS dengan efektivitas yang cukup baik, serta mampu memberikan data yang bermanfaat untuk analisis pola serangan. Temuan ini diharapkan dapat menjadi acuan bagi praktisi keamanan jaringan dalam mengembangkan sistem pertahanan terhadap serangan siber. Kata Kunci - Cowrie Honeypot, Snort, keamanan jaringan
Validasi Data Kemiskinan Berbasis Web Menggunakan Algoritma Isolation Forest di Mojo Surabaya
Validitas data kemiskinan pada permukiman padat penduduk di Surabaya kerap terdistorsi oleh subjektivitas dan keterbatasan proses verifikasi manual. Kondisi ini meningkatkan risiko ketidaktepatan penyaluran bantuan sosial, baik berupa exclusion error maupun inclusion error. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem validasi data kemiskinan berbasis web yang mengintegrasikan algoritma Isolation Forest guna mendeteksi anomali data secara otomatis. Pengembangan sistem mengadopsi metodologi Design Science Research (DSR) dengan arsitektur terpisah (decoupled) yang menghubungkan framework Laravel dan layanan analitik FastAPI. Variabel penelitian meliputi indikator kapabilitas ekonomi warga, mencakup total pendapatan, jumlah tanggungan, skor penggunaan listrik, kepemilikan kendaraan bermotor, dan akses internet. Strategi pemisahan dataset (data splitting) diterapkan berdasarkan status awal warga (Miskin dan Non-Miskin) untuk menjamin deteksi anomali yang kontekstual. Pengujian empiris dilakukan menggunakan data riil dari 248 warga di RT 04 RW 05, Kelurahan Mojo, Surabaya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem berhasil mengidentifikasi 18 data anomali (7,3%) dengan karakteristik yang menyimpang dari populasi mayoritas. Lebih lanjut, sistem terbukti efektif dalam menyingkap kasus exclusion error pada kelompok rentan. Evaluasi utilitas sistem menggunakan Technology Acceptance Model (TAM) menghasilkan skor Perceived Usefulness sebesar 4,52 (kategori "Sangat Bermanfaat"), yang mengindikasikan efektivitas sistem dalam meningkatkan efisiensi dan objektivitas verifikasi data. Kata Kunci: Deteksi Anomali, Isolation Forest, Verifikasi Data Kemiskinan, Bantuan Sosial, Design Science Research, Technology Acceptance Model (TAM).
Pengembangan Sistem Informasi Persediaan Gudang Bahan Campuran Pakan Hewan Ternak pada Peternakan Sumber Alam Sejahtera Menggunakan Metode PIECES
Abstrak— Peternakan Sumber Alam Sejahtera merupakan salah satu perternakan skala besar yang memproduksi pakan hewan ternak secara mandiri untuk mendukung produktivitas dan kualitas hasil ternak, khususnya telur ayam. Dalam praktiknya, proses pencatatan dan pengelolaan persediaan bahan campuran pakan masih dilakukan secara manual menggunakan buku dan catatan kertas. Hal ini menyebabkan sering terjadi keterlambatan informasi, kesalahan pencatatan, dan rendahnya efisiensi kerja di gudang. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem informasi persediaan gudang berbasis web guna mempermudah proses pencatatan barang masuk dan keluar, serta pengelolaan stok secara otomatis. Pengembangan sistem dilakukan menggunakan metode PIECES (Performance, Information, Economy, Control, Efficiency, and Service) sebagai dasar analisis kebutuhan sistem. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem informasi yang dikembangkan mampu meningkatkan akurasi data, mempercepat pencatatan transaksi, serta menyediakan informasi stok secara real-time. Dengan demikian, sistem ini dapat menjadi solusi efektif dalam mendukung manajemen persediaan bahan campuran pakan di Peternakan Sumber Alam Sejahtera. Kata Kunci— Sistem Informasi, Persediaan Gudang, PIECES, Web.
Automasi Pakan Ternak Ayam Berbasis IoT Menggunakan Protokol MQTT
Abstrak— Peternakan ayam merupakan sektor penting dalam penyediaan pangan yang menuntut efisiensi dalam manajemen pemberian pakan guna menunjang pertumbuhan dan produktivitas ternak. Pemberian pakan secara manual memiliki keterbatasan dalam hal efisiensi waktu terutama bagi peternak dengan aktivitas padat. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem otomatisasi pemberian pakan ayam berbasis Internet of Things (IoT) menggunakan protokol MQTT. Sistem dibangun dengan perangkat keras seperti ESP8266, servo motor, sensor ultrasonik, dan modul RTC (Real-Time Clock), serta perangkat lunak berbasis web untuk memantau dan mengatur jadwal pemberian pakan secara daring. Dashboard Web berbasis React digunakan untuk pemantauan dan pengendalian jarak jauh. Data jadwal disimpan secara lokal menggunakan EEPROM sehingga tetap dapat berfungsi saat koneksi internet terputus. Evaluasi meliputi latensi komunikasi end-to-end, ketepatan eksekusi jadwal terhadap waktu RTC, akurasi estimasi level pakan pada tiga kondisi (penuh, setengah, kosong), kinerja sistem saat offline, dan kuantitas keluaran pakan berdasarkan durasi bukaan servo. Hasil pengujian menunjukkan latensi komunikasi kurang dari 1 detik, deviasi eksekusi jadwal ±1 detik, akurasi estimasi level pakan rata-rata 80%, keberhasilan eksekusi penjadwalan 100% dalam kondisi offline, dan pengujian durasi bukaan 1.000 ms menghasilkan keluaran rata-rata 14,2g. Kata Kunci— Internet of Things, MQTT, Pakan Ayam, ESP8266, Peternakan
Pengembangan Sistem Antrian Digital Berbasis Website untuk Layanan Multi-Kelompok
Sistem antrian konvensional sering kali mengalami kendala signifikan dalam mengelola layanan multi-kelompok, seperti ketimpangan distribusi beban kerja antar loket dan ketidakpastian waktu tunggu pelanggan. Kondisi ini sering memicu penumpukan antrian yang tidak terurai serta ketidakadilan distribusi pelayanan yang berdampak negatif pada kepuasan pelanggan. Penelitian ini bertujuan merancang dan membangun sebuah sistem antrian digital berbasis website untuk menangani masalah tersebut dengan menerapkan model Multi-Queue. Pengembangan sistem dilakukan menggunakan framework Laravel serta integrasi teknologi WebSocket (Laravel Reverb) untuk memfasilitasi komunikasi data secara real-time. Model pengembangan yang diterapkan adalah Waterfall yang meliputi tahapan analisis, desain, implementasi, hingga pengujian. Evaluasi kualitas sistem dilakukan secara komprehensif melalui serangkaian pengujian kuantitatif. Pengujian fungsionalitas menggunakan metode black-box testing memastikan seluruh fitur berjalan sesuai rancangan. Evaluasi keadilan (Fairness) menggunakan metrik Jain’s Fairness Index (JFI) menghasilkan nilai sempurna 1.0 pada skenario beban seimbang, serta membuktikan keberhasilan isolasi antrian di mana antrian layanan yang padat tidak menghambat antrian layanan yang sepi. Dari sisi respon sistem, pengujian mencatat rata-rata Response Time (TTFB) yang sangat responsif, yaitu 35-56 ms, jauh melampaui standar rekomendasi Google (< 800 ms). Audit kualitas teknis frontend menggunakan Google Lighthouse juga memberikan skor 100 pada aspek Performance. Penelitian ini menyimpulkan bahwa sistem antrian Multi-Queue berbasis web yang dikembangkan tidak hanya berhasil secara fungsional dalam mendigitalkan proses antrian, tetapi juga terbukti adil, responsif, dan memiliki standar kualitas kode yang optimal. Kata Kunci— Sistem Antrian, Multi-Queue, Response Time, Google Lighthouse, Websocket.
Sistem Pendukung Keputusan Diagnosis Tipe Penyakit Diabetes Berbasis Web Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Abstract - Meningkatnya prevalensi Diabetes Melitus (DM) di Indonesia menuntut adanya sistem diagnosis yang lebih efisien, cepat, dan akurat. Proses diagnosis di rumah sakit umumnya masih dilakukan secara manual dan bergantung pada jumlah dokter spesialis yang terbatas, sehingga dapat menghambat pelayanan di tengah meningkatnya jumlah pasien. Penelitian ini mengembangkan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis web untuk membantu proses identifikasi tipe diabetes menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW). Sistem dirancang untuk membedakan empat tipe diabetes, yaitu Tipe 1, Tipe 2, Gestasional, dan Latent Autoimmune Diabetes in Adults (LADA), berdasarkan 12 kriteria diagnosis yang terdiri atas faktor klinis, gejala, dan indikator laboratorium. Metode SAW diterapkan melalui tahap normalisasi matriks keputusan, pembobotan, dan perhitungan nilai preferensi untuk memperoleh hasil diagnosis yang paling sesuai dengan kondisi pasien. Hasil pengujian pada studi kasus menunjukkan bahwa nilai preferensi tertinggi diperoleh pada Diabetes Tipe 1 sebesar 0,845, diikuti LADA sebesar 0,57, Gestasional 0,4625, dan Tipe 2 sebesar 0,435. Nilai tersebut menggambarkan tingkat kesesuaian profil pasien terhadap masing-masing tipe diabetes. Selain itu, pengujian blackbox menunjukkan seluruh fitur sistem, mulai dari login, input data pasien, proses perhitungan, hingga manajemen pengguna, berjalan dengan status Pass. Penelitian ini membuktikan bahwa metode SAW efektif diterapkan pada SPK berbasis web untuk mempercepat proses diagnosis, meningkatkan akurasi identifikasi tipe diabetes, serta mendukung tenaga medis dalam pengambilan keputusan klinis. Kata Kunci— Sistem Pendukung Keputusan; Diabetes Melitus; Simple Additive Weighting; Diagnosis Diabetes; Sistem Berbasis Web.
Rancang Bangun Pembelajaran Smartnesa Berbasis Web Dengan Model Pembelajaran Blended Learning (Metode Flipped Classroom) Untuk Meningkatkan Keterampilan Menulis Karya Tulis Ilmiah Mahasiswa
Abstrak - Rendahnya mutu karya tulis ilmiah mahasiswa masih menjadi tantangan dalam proses pembelajaran di perguruan tinggi, khususnya terkait penguasaan konsep penulisan akademik, ketepatan sistematika, serta kemampuan mengartikulasikan gagasan secara ilmiah. Kondisi tersebut dipengaruhi oleh keterbatasan ketersediaan media pembelajaran yang bersifat interaktif serta belum optimalnya integrasi teknologi dalam kegiatan pembelajaran. Oleh karena itu, penelitian ini diarahkan untuk merancang, mengembangkan, dan mengevaluasi efektivitas media pembelajaran Smartnesa berbasis website yang menerapkan model Blended Learning dengan pendekatan Flipped Classroom dalam meningkatkan kompetensi penulisan karya tulis ilmiah mahasiswa. Penelitian ini menggunakan metode Research and Development (R&D) dengan model ADDIE yang mencakup tahapan analisis, desain, pengembangan, implementasi, dan evaluasi. Penelitian dilaksanakan di Universitas Negeri Surabaya dengan melibatkan 76 mahasiswa Fakultas Teknik sebagai subjek penelitian. Pengumpulan data dilakukan melalui tes awal (pretest) dan tes akhir (posttest), angket validasi media dan materi, serta angket respon mahasiswa. Analisis data dilakukan menggunakan uji normalitas Kolmogorov–Smirnov, perhitungan N-gain, dan uji Wilcoxon. Hasil penelitian menunjukkan bahwa media pembelajaran Smartnesa memperoleh persentase kelayakan sebesar 83% dengan kategori sangat baik. Selain itu, penerapan Smartnesa dengan pendekatan Flipped Classroom terbukti mampu meningkatkan kompetensi penulisan karya tulis ilmiah mahasiswa, yang ditunjukkan oleh nilai rata-rata N-gain sebesar 0,556 pada kategori sedang serta hasil uji Wilcoxon yang menunjukkan nilai signifikansi 0,01 (p < 0,05). Temuan tersebut mengindikasikan adanya peningkatan kemampuan kognitif mahasiswa secara signifikan setelah mengikuti pembelajaran menggunakan Smartnesa. Kata Kunci— Smartnesa, Flipped Classroom, Learning Management System, Karya Tulis Ilmiah, Keterampilan.
Deteksi Penyakit pada Tanaman Tomat Menggunakan Model Inception V3 Berbasis Mobile
Abstrak - Tomat merupakan salah satu komoditas hortikultura yang memiliki tingkat konsumsi tinggi di masyarakat serta berperan penting dalam sektor ekonomi pertanian. Meskipun demikian, produktivitas tanaman tomat kerap mengalami penurunan akibat serangan berbagai penyakit. Terdapat sembilan jenis penyakit utama yang umum menyerang tanaman tomat, yaitu Bacterial Spot, Early Blight, Late Blight, Leaf Mold, Septoria Leaf Spot, Spider Mite, Target Spot, Yellow Leaf Curl Virus, dan Mosaic Virus. Oleh karena itu, upaya deteksi penyakit pada tahap awal menjadi sangat krusial agar petani dapat melakukan langkah pencegahan dan pengendalian secara tepat. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pendeteksian penyakit daun tomat berbasis Convolutional Neural Network (CNN) sebagai pendekatan inovatif dalam meningkatkan akurasi identifikasi penyakit. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini adalah PlantVillage Dataset, yang terlebih dahulu melalui tahap pra-pemrosesan sebelum dilakukan proses pelatihan menggunakan arsitektur Inception V3 dengan Adam Optimizer. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model yang dikembangkan mampu mencapai tingkat akurasi sebesar 98% dalam mengklasifikasikan jenis penyakit pada daun tomat. Temuan ini mengindikasikan bahwa model Inception V3 memiliki potensi yang sangat baik untuk diimplementasikan sebagai sistem pendukung bagi petani dalam memantau kesehatan tanaman serta meningkatkan kualitas dan kuantitas hasil produksi tomat. Kata Kunci— Tanaman Tomat, Penyakit, Convolutional Neural Network, Inception V3, Mobile.
Rancang Bangun Sistem Reservasi Hotel Online Untuk Mendukung Digitalisasi Layanan Hotel X
Abstrak— Perkembangan teknologi informasi yang pesat telah mendorong transformasi signifikan dalam industri perhotelan, khususnya melalui penerapan sistem e-commerce untuk pemesanan kamar secara daring. Pemanfaatan teknologi ini memberikan kemudahan bagi pelanggan dalam mencari, membandingkan, dan memesan kamar hotel kapan saja dan dimana saja, sekaligus meningkatkan efisiensi operasional bagi pihak hotel. OmahPutih sebagai penyedia layanan akomodasi masih menggunakan metode reservasi manual, sehingga menimbulkan keterbatasan dalam akses dan efisiensi pelayanan. Untuk menjawab permasalahan tersebut, penelitian ini membangun sistem pemesanan hotel berbasis website dengan menggunakan metode Waterfall. Metode ini dipilih karena pendekatannya yang terstruktur dan sistematis melalui tahapan analisis, perancangan, implementasi, hingga pengujian. Hasil dari penelitian ini diharapkan mampu memberikan solusi berupa sistem pemesanan yang efisien dan akurat, sehingga dapat meningkatkan kepuasan pelanggan, memperluas pasar, dan memperkuat daya saing OmahPutih di era digitalisasi. Kata Kunci : Sistem Pemesanan Hotel, E-commerce, Website, Waterfall
Copyright (c) 2026 Journal of Informatics and Computer Science (JINACS)
Analisis Sentimen Berbasis Aspek Kinerja Pemerintah Kota Surabaya Menggunakan Algoritma Naïve Bayes
Abstrak—Dalam era digital, media sosial menjadi sarana yang sangat penting bagi masyarakat untuk menyuarakan opini terhadap kinerja pemerintah. Penelitian ini bertujuan menganalisis sentimen masyarakat terhadap kinerja Pemerintah Kota Surabaya berdasarkan aspek infrastruktur, ekonomi, pendidikan, dan kesehatan. Data dikumpulkan dari komentar publik di Instagram menggunakan teknik crawling dan dilabeli secara manual berdasarkan aspek dan polaritas sentimen. Setelah melalui tahapan pra-pemrosesan dan transformasi dengan TF-IDF, model dilatih menggunakan algoritma Multinomial Naïve Bayes. Hasil evaluasi menunjukkan performa model yang bervariasi pada setiap aspek. Pada aspek ekonomi, model mencapai akurasi 90%, dengan f1-score 0,93 (negatif) dan 0,82 (positif). Pada aspek kesehatan, akurasi sebesar 92%, dengan f1-score 0,93 (negatif) dan 0,90 (positif). Aspek pendidikan memperoleh akurasi 89%, dengan f1-score 0,92 (positif). Sementara itu, aspek infrastruktur memiliki performa terendah dengan akurasi 69%, dan f1-score hanya 0,45 untuk sentimen positif. Penelitian ini membuktikan bahwa pendekatan aspect-based sentiment analysis menggunakan Naïve Bayes efektif untuk mengidentifikasi persepsi masyarakat, serta memberikan kontribusi dalam pengambilan kebijakan berbasis data yang lebih responsif. Kata Kunci— Analisis Sentimen, Aspect-Based Sentiment Analysis, Multinomial Naïve Bayes, Media Sosial, Infrastruktur, Ekonomi, Pendidikan, Kesehatan, Pemerintah Kota Surabaya.
Comparative Analysis of Traditional Machine Learning Models (SVM, KNN, and Linear Regression) for KSE 100 Stock Price Forecasting
Abstract—The erratic volatility of stock prices presents a significant challenge for analysts and investors when making informed investment decisions. Although the Efficient Market Hypothesis suggests that price prediction is theoretically impossible, numerous studies indicate that predictive models can yield high-quality results. This research compares the effectiveness of three traditional machine learning algorithms—Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbors (KNN), and Linear Regression (LR)—in forecasting the daily stock prices of the KSE 100 Index from the Pakistan Stock Exchange (PSX). The study utilized 3,221 daily closing prices recorded between February 22, 2008, and February 23, 2021. The models were implemented in Python and optimized through hyperparameter tuning using GridSearchCV. To ensure robust evaluation, five distinct data-splitting techniques were employed: a chronological split of 2020 and proportional splits of 80:20, 75:25, and 70:30. Performance was measured using MSE, RMSE, MAE, MAPE, and Accuracy metrics. The findings reveal that Linear Regression (LR) consistently delivered the best and most stable performance across all testing schemes. LR achieved its highest accuracy of 97.9% and lowest error (MSE 0.000404) in the 70:30 split, while maintaining a 97.3% accuracy in the 2020 test data. In contrast, KNN was the most sensitive model, with accuracy dropping to 92.2% in the 30% test scheme. These results underscore that LR is the most accurate and dependable option for stock price time-series prediction among these traditional models, proving that simpler models can remain highly competitive. Keywords— Stock Price Forecasting, Machine Learning, Linear Regression (LR), Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbors (KNN).