JURNAL TEKNIK INFORMATIKA UNIS

Klasifikasi Penilaian Pinjaman Agunan Pada PT KB Finansia Multi Finance Menggunakan Metode Random Forest

Nabil Hanif Abdul Aziz — 2025-04-24

Dalam dunia perbankan, terdapat tawaran kepada nasabah berupa pinjaman dengan syarat agunan, seperti rumah, tanah, atau kendaraan sebagai jaminan. Proses ini bertujuan untuk mengurangi risiko kredit bagi bank, karena jika nasabah gagal membayar, bank dapat mengambil dan menjual agunan untuk menutup kerugian. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis efektivitas kebijakan pinjaman dengan agunan di sektor perbankan serta dampaknya terhadap tingkat risiko kredit dan kepuasan nasabah. Dengan menggunakan metode data mining dan teknik klasifikasi Random Forest, studi ini akan mengevaluasi pola pembayaran nasabah, tingkat keberhasilan pengembalian pinjaman, dan elemen-elemen yang mempengaruhi pilihan nasabah dalam memanfaatkan layanan pinjaman dengan jaminan. Penelitian ini juga mempertimbangkan ketidakseimbangan data dengan menerapkan Teknik Oversampling, seperti Random Over Sampling untuk meningkatkan jumlah sampel pada kelas minoritas sehingga menjadi seimbang dengan kelas mayoritas. Hasil penelitian akan membandingkan efektivitas kedua teknik tersebut dalam memperbaiki ketepatan prediksi. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan bagi bank untuk mengoptimalkan kebijakan pinjaman mereka, meningkatkan manajemen risiko, dan menawarkan produk pinjaman yang lebih sesuai dengan kebutuhan nasabah.

Analisis dan Perancangan Sistem untuk Mengukur Kandungan Emisi pada Penggunaan Gas LPG di Wilayah Joglo

Azriel Putra Pradiva — 2024-11-30

Meningkatnya jumlah penngguna Gas LPG untuk aktivitas sehari-hari dapat meningkatkan pemanasan global.Hal tersebut dikarenakan pengunaan gas lpg menghasilkan emisi yang cukup tinggi yang berdampak pada pemanasan global. Penelitian ini telah menghitung besarnya emisi pada gas LPG dari aktivtas rumah tangga di Wilayah Joglo dan memberikan informasi kepada masyrakat. Senyawa pada gas LPG untuk menghitung jumlah emisi terdiri dari CO2, CH4, dan N2O.Pengumpulan data dilakukan dengan cara wawancara dan melalui google form yang nantinya akan diisi oleh masing masing penduduk di wilayah joglo. Dari hasil analisis yang dilakukan, emisi gas dari rumah tangga di Wilayah Joglo adalah 10.509,5 kgCO2 eq/Tahun. Angka tersebut menunjukan bahwa emisi yang dihasilkan melebihi batas standarisasi pertahun yaitu 2 sampai 10 ton/tahun. Dengan membangun aplikasi untuk menghitung emisi berdasarkan jumlah pengguna gas LPG, dapat membantu proses pengambilan keputusan untuk menjaga lingkungan

Pengembangan Design UI/UX pada Website SMP Negeri 2 Bojonggede menggunakan Metode User Centered Design (UCD)

Puji Astuti — 2024-11-30

SMP Negeri 2 Bojonggede membutuhkan media untuk menyampaikan informasi atau promosi sekolah, dengan pertimbangan menggunakan website sekolah. Penelitian ini berfokus pada analisis website SMP Negeri 2 Bojonggede yang sebelumnya tidak berfungsi optimal dan memiliki tampilan yang kurang efektif, elemen gambar yang tidak menarik, serta tata letak yang tidak efisien. Tujuan penelitian ini adalah mengembangkan desain UI/UX website SMP Negeri 2 Bojonggede sehingga menghasilkan prototipe website yang efektif dan menarik. Untuk mencapai tujuan ini, penelitian menggunakan metode User Centered Design (UCD), yang melibatkan pemahaman pengguna website, identifikasi kebutuhan pengguna, pembuatan solusi desain, dan evaluasi desain UI/UX hingga sesuai dengan keinginan dan kebutuhan pengguna. Hasil dari penerapan metode UCD menunjukan peningkatan signifikan dalam aksesbilitas, navigasi yang mudah, dan daya tarik visualisasi prototype website. Desain yang diinginkan tidak hanya memenuhi kebutuhan informasi, tetapi juga mendukung tidak lain dari hal pendidikan. Dengan demikian, pengembangan UCD ini dapat menciptakan prototype yang menarik, dan user-friendly serta mendukung interaksi yang lebih baik di sekolah

Implementasi Algoritma Naive Bayes Untuk Analisis Kepuasan Pelanggan Pada Sistem Layanan Jasa Internet (Studi Kasus PT. Kawan Lama Kreatif)

ROKIB ROKIB — 2024-11-30

Kepuasan pelanggan merupakan faktor kunci yang memengaruhi daya saing suatu perusahaan, terutama dalam industri layanan internet. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi penghitung kepuasan pelanggan berbasis web di PT. Kawan Lama Kreatif dengan menggunakan Metode Naive Bayes. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dalam pengumpulan data dalam bentuk kuisioner, melalui platform aplikasi web yang dikembangkan khusus. Data kuisioner kemudian dianalisis menggunakan Metode Naive Bayes, untuk mengklasifikasikan tingkat kepuasan pelanggan menjadi beberapa kategori yang relevan dalam menganalisis kualitas PT. Kawan Lama Kreatif. Seperti tingkat kepuasan pada kategori harga paket internet, layanan petugas lapangan, kualitas layanan internet, kelengkapan peralatan, dan kenyamanan bertransaksi. Yang dimana data-data tersebut akan diolah pada aplikasi dan akan memberikan hasil dalam bentuk grafik. Hasil dari penelitian ini, didapatkan tingkat kepuasan dari pelanggan terhadap kinerja PT. Kawan Lama Kreatif berada pada tingkat puas dan juga tingkat netral di berbagai variabel, seperti harga paket internet, layanan petugas lapangan, kualitas layanan internet, kelengkapan peralatan, dan kenyamanan bertransaksi. Maka dengan adanya aplikasi ini, penghitungan kepuasan pelanggan internet di PT. Kawan Lama Kreatif menjadi lebih efektif dan efisien. Serta membantu para pengambil keputusan dalam menganalisis kualitas layanan

Sistem Monitoring Kualitas Air Hidroponik di AABS Purwokerto Berbasis Website Menggunakan Metode Prototipe

Irsyad Ainur Rofiq — 2024-11-30

Akuaponik, sebagai inovasi sistem budidaya, mengintegrasikan akuakultur dan hidroponik dalam ekosistem resirkulasi yang saling menguntungkan. Melalui pemanfaatan bakteri alami, limbah dari akuakultur diubah menjadi nutrisi tanaman, menciptakan daur ulang yang mengurangi dampak lingkungan. Proses ini memanfaatkan aliran air kaya nutrisi dari pemeliharaan ikan untuk menyuburkan tanaman hidroponik, dengan limbah hidroponik berfungsi sebagai biofilter yang membersihkan air sebelum dialirkan kembali ke akuakultur. Teknologi Internet of Things (IoT) diterapkan dengan menggunakan sensor pH, suhu, Total Dissolved Solids (TDS), dan mikrokontroler untuk memonitor kondisi lingkungan. Penggunaan smart farming dalam monitoring memungkinkan petani untuk secara efisien memantau, mengolah data, dan mengoptimalkan kondisi lingkungan akuaponik. Penelitian ini mengusulkan sistem monitoring akuaponik berbasis IoT dengan pendekatan metode prototype, melibatkan komunikasi dengan pengguna, perencanaan cepat, konstruksi prototipe, dan pengembangan sistem. Hasil pengujian sensor dan website menunjukkan kinerja yang baik, dengan data yang akurat dan terstruktur. Sebagai upaya meningkatkan keberlanjutan pertanian, sistem ini diharapkan dapat memberikan kontribusi signifikan dalam mendukung smart farming 4.0

Sistem Pendeteksi Nama dan Harga Barang Pada Toko Sudiman Menggunakan Teachable Machine

Muhammad Rizky Thio — 2024-11-30

Toko Sudiman menghadapi masalah dalam identifikasi dan penentuan harga barang yang lambat dan kurang efisien, menyebabkan kesalahan harga dan menurunkan kepuasan pelanggan. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem otomatis berbasis Pembelajaran Mesin untuk mendeteksi nama dan harga barang secara akurat. Menggunakan model dari Teachable Machine Google, sistem ini dibangun dengan arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) untuk klasifikasi gambar, yang terbukti efektif. Penelitian ini menargetkan akurasi lebih dari 80% dan diujikan dalam kondisi ideal untuk memastikan performa optimal. Diharapkan sistem ini mampu meningkatkan efisiensi operasional, mengurangi kesalahan harga, dan meningkatkan kepuasan pelanggan di Toko Sudiman.

Pengembangan Wearable Heart Rate Monitoring System Berbasis IoT

Ade Ismail — 2024-11-30

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pemantauan detak jantung berbasis Internet of Things (IoT) yang diterapkan pada olahraga balap sepeda, memungkinkan pemantauan kondisi atlet secara real-time tanpa ketergantungan pada perangkat tambahan yang mahal. Teknologi yang digunakan meliputi sensor detak jantung Coospo HW 706 yang terhubung melalui Bluetooth dengan perangkat keras LilyGO T-Call serta protokol komunikasi MQTT yang mengirimkan data ke server untuk ditampilkan melalui platform Node-RED. Sistem ini dirancang sebagai solusi yang lebih hemat biaya dan akurat dibandingkan perangkat pemantauan konvensional. Pengujian menunjukkan bahwa perangkat yang dikembangkan memiliki tingkat akurasi tinggi dalam mendeteksi detak jantung dan stabilitas koneksi Bluetooth yang memadai, menjadikannya solusi yang andal untuk pemantauan kesehatan atlet selama latihan dan perlombaan. Sistem ini diharapkan dapat mendukung optimasi pelatihan atlet dengan memberikan data kebugaran yang real-time dan mudah diakses.

Prediksi Kelancaran Nasabah Terhadap Pembayaran Angsuran Pinjaman Dengan Menggunakan Metode Algoritma Klasifikasi C4.5

Gikaldi Arbiyan Septuri — 2024-11-30

Pinjaman adalah salah satu kegiatan terpenting lembaga keuangan. Masalah yang umum terjadi di lembaga keuangan adalah banyak nasabah yang kesulitan membayar cicilan, sehingga perusahaan berpotensi mengalami kerugian. Masalah ini diselesaikan dengan teknik data mining., yaitu menggunakan algoritma C4.5 untuk memprediksi kelancaran nasabah pembayaran terhadap angsuran. Tetapi, Data yang tidak seimbang merupakan tantangan bagi kinerja algoritma C4.5. Keadaan dimana model hanya mampu memprediksi kelas mayoritas. Akibatnya model C4.5 cenderung mengenali data minoritas sebagai data mayoritas. Masalah ini akan diselesaikan dengan metode penyeimbangan data Random Oversampling. Hasil dari penelitian ini mengungkapkan bahwa dengan hanya metode algoritma C4.5 menunjukkan akurasi sebesar 0.88 namun hanya memprediksi kelas mayoritas, Sedangkan penerapan Random Oversampling terbukti algoritma C4.5 berhasil mengenali distribusi kedua kelas dengan akurasi sebesar 0.79 dalam memprediksi kelancaran nasabah dalam membayar angsuran.

Rekomendasi Pemilihan Sepeda Motor Menggunakan Metode Content Based Filtering Dan Item Based Colaborative Filtering

Raihan Martin Permana — 2024-11-30

Sepeda motor menjadi andalan moda transportasi yang paling dibutuhkan orang tua dan remaja saat ini. Pemilihan sepeda motor sebagai alat transportasi yang paling diminati saat ini didasari oleh keunggulan sepeda motor itu sendiri dalam hal perawatan, bahan bakar, waktu tempuh yang lebih cepat, dan kemampuan mengatasi kemacetan yang terjadi di jalan kota. peneliti melakukan penggabungan dari kedua metode yang pertama yaitu content-based filtering dimana metode ini berdasarkan preferensi pengguna berdasarkan interaksi dengan data atau informasi selanjutnya akan dicocokkan dengan serangkaian karakteristik atribut dari barang yang akan direkomendasikan. Barang dengan tingkat kecocokan tertinggi akan menjadi rekomendasi untuk pengguna untuk metode yang kedua yaitu item based collaborative filtering metode ini menghitung kemiripan item yang disuaki oleh pengguna dengan menggunakan cosine similarity kemudian item yang memiliki nilai kesamaannya disimpan dan digunakan sebagai nilai untuk menghasilkan suatu rekomendasi. evaluasi pada penelitian ini menggunakan precesion, recall dan f1-score yang berguna untuk mengukur kinerja dari sistem rekomendasi. Hasil dari evaluasi memberikan hasil precesion 54.5 %, recall 97.0% dan f1-score 69.6% Dengan hasil ini untuk sistem rekomendasi sepeda motor dengan menggunakan metode content based filtering dan item based collaborative filtering memiliki hasil baik berdasarkan hasil evaluasi dan dapat diimplementasikan kedalam sistem rekomendasi yang dapat membantu pengguna dalam mencari sepeda motor yang sesuai dengan kriteria dan kebutuhan pengguna

Pengelompokan Menu Minuman Berdasarkan Tingkat Penjualan Menggunakan Metode K-Means Pada Kedai MilkyMoo

Idris Marzuki — 2024-11-30

Kedai Milky Moo merupakan sebuah usaha yang bergerak pada bidang minuman, produk yang ditawarkan oleh kedai Milky Moo adalah produk minuman yang berbahan baku susu sapi murni atau UHT. Eksistensi Milky Moo yang bergerak dibidang kuliner khusus nya minuman, dengan banyaknya persaingan dengan usaha yang mirip tidak lepas dari strategi pemasaran yang dilakukan oleh pemilik Milky Moo sendiri. Juga, harga yang terjangkau mulai dari yang termurah Rp5000 hingga yang termahal Rp12.000 sehingga mampu bertahan dan banyak dikenal oleh masyarakat sekitar. Data mining dimaksudkan dalam memberi solusi bagi para pengambil keputusan di dunia bisnis dalam mengembangkan bisnis tersebut. Metode K-Means yang digunakan pada penelitian ini untuk merancang strategi persediaan barang dalam pengelompokan menu minuman. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menerapkan algoritma K-Means pada data penjualan dari Kedai Milky Moo sebagai contoh tipikal. Hasil analisis penelitian dari 20 record bahwa cluster menengah sebanyak 8 menu memiliki tingkat penjualan tertinggi sebanyak 495,625 gelas selama 6 bulan.