INTEK : Jurnal Informatika dan Teknologi Informasi

Analisis Sentimen Pengguna Aplikasi Mobile Jaminan Kesehatan Nasional di Playstore Menggunakan Metode Naive Bayes

2025-05-29T03:01:57+07:00

Aplikasi Mobile JKN yang dikembangkan oleh BPJS Kesehatan bertujuan untuk mempermudah masyarakat dalam mengakses layanan Jaminan Kesehatan Nasional secara online. Namun, berdasarkan ulasan yang terdapat di Google Play Store, terdapat beberapa keluhan mengenai kualitas layanan, seperti kesulitan dalam mengakses aplikasi, gangguan teknis, dan kekurangan fitur, yang menciptakan pertanyaan terkait tingkat kepuasan pengguna. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen pengguna terhadap aplikasi Mobile JKN dengan menggunakan metode Multinomial Naïve Bayes untuk menilai tingkat kepuasan pengguna dan memberikan rekomendasi bagi pengembang untuk meningkatkan kualitas layanan. Pemilihan metode ini didasarkan pada kemampuannya yang efektif dalam mengolah data teks dengan distribusi multinomial, di mana frekuensi kemunculan kata sangat relevan untuk analisis sentimen. Data penelitian dikumpulkan melalui web scraping, menghasilkan 1.000 ulasan pengguna pada bulan September 2024. Hasil analisis menunjukkan bahwa sentimen positif mendominasi dengan 49,9%, diikuti sentimen negatif 39,3%, dan netral 10,8%. Model yang dikembangkan menunjukkan akurasi 94%, presisi 92%, recall 85%, dan F1-Score 88%, yang mengindikasikan efektivitas metode dalam klasifikasi sentimen. Temuan ini dapat membantu pengembang untuk meningkatkan kualitas layanan dan kepuasan pengguna aplikasi

In-Match and Out-Match Tactical Team-Based Shoot Game Screen and Network Performances Analysis (Case Study: East Jakarta, Indonesia)

2025-05-29T03:02:05+07:00

Online games have transformed the gaming landscape by connecting players from around the globe in immersive and interactive virtual environments. First-person shooters have gained immense popularity among the various genres due to their fast-paced action, strategic gameplay, and realistic graphics. The Sony PlayStation 5 (PS5) has revolutionized the gaming landscape since its launch, establishing itself as a dominant force in the global market. This research aimed to find screen performance (in FPS) and network performance (in ping) during in-match and out-of-match while playing the game on the PS5 gaming console. This research applied a quantitative method, primary data, and a descriptive approach. The analysis of in-match network ping, with an average of 22.7-5.78 ms, reveals a relatively stable connection with some variability. Although occasional spikes up to 32 ms may cause brief delays, the overall network performance is satisfactory for typical internet usage. Conversely, the out-of-match network ping demonstrates exceptional stability, with an average of 24.43-0.82 ms, indicating minimal latency variation and ensuring a smooth experience for various online activities. The frame rate analysis on the PS5 showcases a consistent FPS of 60, reflecting a rock-solid performance free from stuttering or frame drops, essential for both casual and competitive gaming.

Implementasi Metode TOPSIS dalam Sistem Pendukung Keputusan untuk Pemilihan Smartphone Terbaik

2025-05-29T03:02:12+07:00

The advancement of communication technology has progressed rapidly in recent years. One prominent example of this technology is the smartphone, which serves as a primary communication tool for many people. Smartphones are compact devices designed to provide users with access to information anytime and anywhere. Therefore, a Decision Support System (DSS) is needed to assist in eval_uating and selecting smartphones based on several criteria such as RAM, storage capacity, color, and price. The TOPSIS method (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) is implemented to help prospective buyers identify the most suitable smartphone according to their preferences. This study involved several stages, including data collection from Kaggle, data preprocessing, determining alternatives and criteria, processing with the TOPSIS method, and system eval_uation. The eval_uation results revealed that the use of 237 smartphone alternatives led to a slowdown in the TOPSIS processing phase when displaying results on the website. Despite this challenge, the system proved effective in assessing and ranking smartphones. Among all alternatives, the Realme 11 Pro 12/512/Black was identified as the best choice, with a preference value of 0.8251.

Strategi Pengelolaan Bandwidth Adaptif Pada Jaringan Komputer Berbasis Virtualisasi

2025-05-29T03:02:19+07:00

Pengelolaan bandwidth yang efisien pada jaringan komputer berbasis virtualisasi menjadi tantangan yang signifikan, mengingat sifat dinamis dan fluktuatif dari beban trafik. Fluktuasi trafik yang tidak terprediksi dan keterbatasan infrastruktur fisik menjadi hambatan utama dalam mengoptimalkan penggunaan bandwidth. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan mengidentifikasi strategi pengelolaan bandwidth adaptif yang efektif pada jaringan berbasis virtualisasi, serta bagaimana solusi-solusi tersebut dapat meningkatkan kinerja jaringan. Jenis penelitian yang digunakan adalah penelitian kualitatif dengan pendekatan studi kasus. Pengumpulan data dilakukan melalui wawancara mendalam dengan pengelola jaringan dan observasi langsung terhadap implementasi pengelolaan bandwidth di beberapa organisasi yang menerapkan teknologi virtualisasi. Data yang diperoleh dianalisis menggunakan analisis tematik untuk mengidentifikasi tantangan, strategi yang diterapkan, dan solusi yang diambil untuk mengelola bandwidth adaptif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa alokasi bandwidth dinamis berbasis pemantauan trafik real-time, penggunaan algoritma prediksi, pengaturan QoS berbasis aplikasi, dan otomatisasi pengelolaan bandwidth merupakan strategi utama yang diterapkan untuk mengatasi fluktuasi trafik dan mengoptimalkan penggunaan sumber daya jaringan. Penerapan strategi-strategi tersebut terbukti efektif dalam meningkatkan efisiensi pengelolaan bandwidth serta mengurangi kemacetan pada jaringan virtualisasi. Kesimpulannya, pengelolaan bandwidth adaptif yang berbasis data real-time dan otomatisasi dapat meningkatkan kualitas layanan pada jaringan komputer berbasis virtualisasi. Penelitian selanjutnya disarankan untuk mengeksplorasi penerapan machine learning dalam memprediksi kebutuhan bandwidth dan mengembangkan algoritma canggih untuk pengelolaan sumber daya jaringan.

Implementasi Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means untuk Mempermudah Pengelompokkan Wilayah Rawan Stunting di Kabupaten Cirebon

2025-05-29T03:02:30+07:00

Stunting merupakan masalah gizi kronis yang ditandai dengan pertumbuhan tinggi badan anak yang terhambat akibat kurangnya asupan gizi yang memadai dalam waktu yang panjang. Pada tahun 2023, preval___ensi Stunting di Kabupaten Cirebon tercatat mengalami peningkatan signifikan, naik menjadi 22,9% dari 18,6% pada tahun sebelumnya. Penelitian ini bertujuan untuk memanfaatkan algoritma K-Means dalam mengelompokkan wilayah rawan stunting di Kabupaten Cirebon, Indonesia. Data diperoleh dari Dinas Kesehatan Kabupaten Cirebon yang mencakup tinggi badan, berat badan, dan status gizi anak balita pada periode Juni hingga Agustus 2023. Proses penelitian mengacu pada metode Knowledge Discovery in Databases (KDD), meliputi pengumpulan data, preprocessing, klasterisasi, eval___uasi, dan visualisasi hasil. Penentuan jumlah klaster optimal dilakukan menggunakan Davies-Bouldin Index (DBI), menghasilkan nilai terbaik pada K=5 dengan DBI sebesar 0,614. Hasil visualisasi menggunakan scatter plot mempermudah identifikasi wilayah prioritas intervensi. Penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma K-Means efektif untuk menganalisis distribusi risiko stunting di daerah penelitian. Implementasi ini relevan dengan data preval___ensi stunting nasional yang ditetapkan oleh WHO, memberikan wawasan baru bagi pemerintah daerah dalam menyusun strategi intervensi berbasis data. Pendekatan ini memungkinkan alokasi sumber daya yang lebih tepat sasaran untuk menurunkan angka stunting secara signifikan.

Pengembangan Media Pembelajaran Interaktif Bahasa Indonesia Menggunakan Scratch Dengan Metode Multimedia Development Life Cycle

2025-05-29T03:02:38+07:00

Penelitian ini dilakukan dengan mengamati peserta didik kelas 2 SDN Keseneng Purworejo. Ditemukan permasalahan terkait rendahnya pemahaman peserta didik dalam memahami cerita pendek pada mata pelajaran Bahasa Indonesia serta kurangnya motivasi mereka dalam belajar. Untuk mengatasi permasalahan ini, peneliti mengembangkan media pembelajaran interaktif Bahasa Indonesia berbasis Scratch guna meningkatkan pemahaman peserta didik terhadap cerita pendek serta memberikan dorongan motivasi dalam proses belajar. Penelitian ini menggunakan metode Multimedia Development Life Cycle (MDLC) yang terdiri dari enam tahapan, yaitu concept (perancangan konsep), design (desain), material collecting (pengumpulan elemen), assembly (perakitan), testing (pengujian), dan distribution (pendistribusian produk). Media pembelajaran yang dikembangkan kemudian diuji kelayakannya menggunakan System Usability Scale (SUS) untuk menilai efektivitas dan tingkat pemahaman pengguna terhadap aplikasi. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa media pembelajaran interaktif Bahasa Indonesia yang dikembangkan memperoleh skor 71,18 berdasarkan sistem usability scale, yang dikategorikan sebagai baik. Hal ini menandakan bahwa peserta didik dapat menerima media pembelajaran ini dengan baik dan aplikasi yang dikembangkan layak digunakan sebagai sarana pembelajaran interaktif Bahasa Indonesia. Dengan adanya media pembelajaran berbasis Scratch ini, diharapkan pemahaman siswa terhadap cerita pendek dalam Bahasa Indonesia dapat meningkat, serta memberikan pengalaman belajar yang lebih menarik dan menyenangkan. Penelitian ini juga membuka peluang bagi pengembangan lebih lanjut guna meningkatkan kualitas pembelajaran interaktif di tingkat sekolah dasar.

Pengembangan Aplikasi Akademik Helpdesk Sebagai Dukungan Untuk Layanan Akademik Di Perguruan Tinggi Menggunakan Metode Agile

2025-05-29T03:02:50+07:00

Optimally functioning academic services play a crucial role in supporting the operational success of a higher education institution. However, many universities still face various challenges in managing these services, such as the lack of prompt response to student complaints, suboptimal academic data management, and delays in providing solutions. To address these challenges, this study designs and develops an Academic Helpdesk application using the Agile approach. Agile was chosen because it offers flexibility, adaptability to changes, and accelerates the software development process. This application focuses on supporting academic services, including complaint handling, monitoring the status of submissions, and providing faster and more systematic solutions. Based on testing results, the application has proven to enhance service efficiency by reducing complaint handling time by up to 40% compared to traditional methods. Furthermore, surveys indicate an increase in user satisfaction among both students and academic staff, reaching 85%. These findings demonstrate that implementing the Agile method in the development of the Academic Helpdesk is an innovative and adaptive approach to improving academic services in higher education environments.

Prototipe Tempat Parkir Menggunakan ESP-32 Terintegrasi RFID dan Sensor Infrared Untuk Monitoring Slot Parkir

2025-05-29T03:02:57+07:00

Keamanan dan efisiensi parkir masih menjadi masalah di area parkir yang ada, terutama di lingkungan sekolah. Masalah utama yang diidentifikasi meliputi kurangnya jaminan keamanan, jalur masuk dan keluar yang sama, serta ketidakmampuan untuk mengetahui ketersediaan tempat parkir secara real-time. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah prototipe sistem parkir berbasis mikrokontroler yang dapat mendeteksi ketersediaan tempat parkir dan memberikan informasi secara langsung kepada pengendara. Sistem ini juga menggunakan teknologi RFID untuk identifikasi pengguna dan pengaturan portal parkir. Metode yang digunakan melibatkan penggunaan NodeMCU ESP32, sensor infrared FC-51, dan aplikasi Blynk untuk monitoring real-time. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem dapat mendeteksi ketersediaan tempat parkir dengan baik dan mengirimkan data secara efektif dengan waktu respons rata-rata sekitar 7 detik. Penggunaan sensor infrared terbukti efektif dalam mendeteksi objek besar, meskipun sensor tidak dapat mendeteksi objek kecil seperti batu. Integrasi aplikasi Blynk memungkinkan pengguna untuk memantau status parkir dengan mudah. Diharapkan, prototipe ini dapat diterapkan untuk meningkatkan efisiensi dan kenyamanan dalam pengelolaan parkir. Saran untuk penelitian selanjutnya termasuk penambahan RFID pada pintu keluar untuk pencatatan yang lebih akurat dan peningkatan aplikasi dengan fitur notifikasi untuk pengguna.

Sistem Rekomendasi Pemilihan Film Menggunakan Metode Collaborative Filtering dan Content-Based Filtering

2025-05-29T03:03:07+07:00

Perkembangan teknologi di era modern telah mempermudah akses terhadap berbagai layanan digital, termasuk hiburan seperti film dan serial televisi yang dapat dinikmati melalui platform streaming. Meskipun memberikan banyak pilihan, keberagaman film yang tersedia sering kali membuat penonton kesulitan dalam menentukan tontonan yang sesuai dengan preferensi mereka. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem rekomendasi film berbasis metode Collaborative Filtering (CF) dan Content-Based Filtering (CBF) guna memberikan rekomendasi film yang lebih akurat dan personal. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini adalah MovieLens, yang berisi data rating film oleh pengguna serta informasi konten film seperti genre dan tag. Dengan membandingkan antara CF dan CBF, sistem rekomendasi ini dapat memberikan hasil yang lebih relevan dengan mengidentifikasi kesamaan preferensi antar pengguna serta karakteristik film. Hasil penelitian ini berupa platform berbasis website yang menampilkan rekomendasi film yang sesuai dengan minat pengguna. Dari hasil penyebaran kuesioner bagi responden maka pada metode yang direkomendasikan didapatkan bahwa metode CF lebih diminati dibandingkan dengan CBF, hasil tersebut didukung dari pertanyaan ke-11 yang menyatakan CF bermanfaat bagi responden sebesar 53%. Sedangkan CBF hanya sebesar 39% dengan sisanya memilih rekomendasi trending sebesar 8%.

Prototype Alat Jemuran Otomatis Berbasis Internet of Things Dengan Deteksi Cuaca Menggunakan Sensor Air Dan Sensor Light Dependent Resistor

2025-05-29T03:03:20+07:00

Sistem ini bertujuan untuk mengembangkan prototype jemuran otomatis berbasis IoT guna membantu bisnis laundry dalam mengatasi permasalahan pengeringan pakaian akibat perubahan cuaca yang tidak menentu. Prototype ini menggunakan berbagai komponen elektronik seperti ESP32, sensor air, sensor Light Dependent Resistor (LDR), motor stepper (28BYJ-48), driver ULN2003, serta aplikasi Blynk sebagai antarmuka pemantauan sistem secara jarak jauh.

Sistem ini dirancang untuk mendeteksi kondisi cuaca secara otomatis menggunakan sensor air yang mendeteksi hujan dan sensor LDR yang mengukur intensitas cahaya matahari. Ketika hujan terdeteksi, motor stepper akan menggerakkan jemuran ke area tertutup, sementara saat kondisi cerah, jemuran akan kembali ke tempat terbuka untuk mempercepat pengeringan pakaian. Semua komponen dalam sistem bekerja secara terintegrasi untuk memastikan kinerja yang optimal.

Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem ini bekerja sesuai dengan rencana, di mana sensor mampu mendeteksi kondisi cuaca dengan akurat dan mengirimkan sinyal ke motor stepper untuk menggerakkan jemuran secara otomatis. Dengan adanya sistem ini, diharapkan dapat memberikan solusi yang efektif dalam meningkatkan efisiensi proses pengeringan pakaian, terutama dalam usaha laundry, serta mengurangi ketergantungan pada mesin pengering listrik.

Analisis Performa Convolutional Neural Networks pada Deteksi Penyakit Malaria Berbasis Citra Mikroskopis

2025-05-29T03:03:30+07:00

Deteksi otomatis malaria melalui analisis citra mikroskopis sel darah memegang peranan penting dalam diagnosis tepat waktu. Penelitian ini berfokus pada implementasi dan evaluasi model Convolutional Neural Network (CNN) untuk mengklasifikasikan citra sel darah ke dalam kategori 'Tidak Terinfeksi' dan 'Parasit'. Arsitektur CNN, yang terdiri dari lapisan konvolusi, pooling, dan dense, dilatih selama 13 epoch menggunakan optimizer Adam dan fungsi loss Binary Crossentropy. Sebelum pelatihan, citra diubah ukurannya menjadi 128x128 piksel, dikonversi menjadi array NumPy, dan nilai piksel dinormalisasi ke rentang 0-1. Model terlatih mencapai akurasi pelatihan akhir sebesar 91.79% dengan loss 0.3356. Saat dievaluasi pada dataset pengujian yang belum pernah dilihat, model menunjukkan akurasi yang sebanding, yaitu 91.79%, mengindikasikan efektivitasnya dalam mengidentifikasi parasit malaria dalam citra sel darah. Penelitian ini menyoroti potensi signifikan CNN untuk mengembangkan alat diagnostik malaria otomatis dan akurat.

Pembaharuan Data Kependudukan Permanen dan Non-Permanen di Kabupaten Purworejo dengan Metode Crowdsourcing

2025-05-29T03:03:37+07:00

The primary issue in updating population data in Purworejo Regency lies in the lack of inter-agency integration, limited community participation, and the absence of a system capable of real-time data updates. To address these challenges, this study aims to develop a participatory and integrated model for updating permanent and non-permanent population data using a crowdsourcing approach. A mixed-method design was employed, combining quantitative surveys of citizens and village officials with qualitative data gathered through in-depth interviews and focus group discussions (FGDs) involving key stakeholders such as the Civil Registry Office (Disdukcapil), Statistics Bureau (BPS), Communication and Informatics Agency, the Education and Health Offices, and local governments. The results indicate that the proposed model—based on a middleware system and digital portal—facilitates automated data exchange via APIs, enables citizen-led reporting, and ensures data security and validation through centralized verification. The model was deemed feasible and applicable based on stakeholder validation and is expected to enhance the accuracy, efficiency, and inclusiveness of population data management, supporting the development of a Smart Society in Purworejo Regency.