HOAQ (High Education of Organization Archive Quality) : Jurnal Teknologi Informasi
HOAQ (High Education of Organization Archive Quality): Jurnal Teknologi Informasi adalah jurnal ilmiah yang diterbitkan oleh STIKOM Uyelindo Kupang, sebuah perguruan tinggi di Indonesia, dan telah memperoleh Akreditasi Nasional (SINTA) dari Kementerian Pendidikan, Kebudayaan, Riset, dan Teknologi. Jurnal ini secara berkala menerbitkan artikel-artikel penelitian orisinal yang berkontribusi pada pengembangan ilmu pengetahuan di bidang teknologi informasi, dengan penekanan pada inovasi teknologi serta aplikasi praktis yang relevan dengan kebutuhan masyarakat kontemporer. Publikasi di jurnal ini mencakup berbagai hasil riset yang mendalam, seperti pengembangan sistem berbasis teknologi terkini, analisis data cerdas, keamanan informasi, serta solusi teknologi yang mendukung transformasi digital, sehingga menjadi referensi penting bagi akademisi, peneliti, dan praktisi untuk memajukan pengetahuan dan implementasi teknologi informasi di Indonesia.
Jurnal HOAQ (High Education of Organization Archive Quality) : Jurnal Teknologi Informasi diterbitkan berdasarkan lisensi Creative Commons Attribution 4.0 International License (CC BY 4.0). Lisensi ini memungkinkan setiap orang untuk Berbagi: menyalin dan mendistribusikan kembali materi ini dalam format atau bentuk apapun; Adaptasi: merombak, mengubah, dan membuat turunan dari materi ini untuk keperluan apa pun, termasuk keperluan komersial, asalkan mereka memberikan pengakuan kepada Penulis Asli atas hasil karya aslinya.
IMPLEMENTASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENGGUNAKAN METODE ADDITIVE RATIO ASSESSMENT (ARAS) UNTUK PENENTUAN SMK TERBAIK DI KOTA KUPANG
Penentuan Sekolah Menengah kejuruan (SMK) terbaik di kota Kupang adalah suatu keputusan yang paling penting bagi para siswa, orang tua, dan pemangku kepentingan pendidikan. Dalam konteks ini, Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dapat menjadi alat yang efektif untuk membantu proses pengambilan keputusan tersebut. Salah satu metode SPK dapat digunakan adalah metode Additive Ratio Assessment (ARAS). Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan metode ARAS dalam pengambilan keputusan penentuan SMK terbaik di Kota Kupang. Metode ARAS digunakan untuk menilai dan membandingkan kinerja dan beberapa alternatif SMK berdasarkan berbagai kriteria yang relevan. Kriteria – kriteria tersebut dapat mencakup akreditasi, jumlah siswa, SPP, dan jumlah guru. Data mengenai kriteria-kriteria tersebut dikumpulkan dan diolah untuk menghasilkan nilai-nilai penilaian kinerja relatif dari masing-masing alternatif SMK. Kemudian, metode Additive Ratio Assessment (ARAS) digunakan untuk menghitung skor agregat dan merangking alternatif-alternatif tersebut. Hasil dari penelitian ini adalah website yang mampu menyajikan informasi yang komprehensif dan terstruktur mengenai berbagai faktor yang relevan dalam pemilihan sekolah menengah kejuruan terbaik yang dapat membantu para siswa, orang tua, dan pemangku kepentingan Pendidikan dalam memilih SMK terbaik berdasarkan preferensi terhadap kriteria-kriteria yang ada. Determining the best vocational high school (SMK) in the city of Kupang is the most important decision for students, parents and education stakeholders. In this context, Decision Support Systems (DSS) can be an effective tool to assist the decision-making process. One SPK method that can be used is the Additive Ratio Assessment (ARAS) method. This research aims to implement the ARAS method in making decisions to determine the best vocational school in Kupang City. The ARAS method is used to assess and compare the performance of several vocational school alternatives based on various relevant criteria. These criteria can include accreditation, number of students, tuition fees, and number of teachers. Data regarding these criteria is collected and processed to produce relative performance assessment values for each alternative vocational school. Then, the Additive Ratio Assessment (ARAS) method is used to calculate the aggregate score and rank the alternatives. The result of this research is a website that is able to present comprehensive and structured information regarding various factors that are relevant in selecting the best vocational high school which can help students, parents and education stakeholders in choosing the best vocational school based on preferences for existing criteria.
Copyright (c) 2026 HOAQ (High Education of Organization Archive Quality) : Jurnal Teknologi Informasi https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
PENERAPAN ALGORITMA RANDOM FOREST REGRESSION DALAM PREDIKSI HARGA SAHAM BBRI
Pergerakan harga saham dipengaruhi oleh berbagai faktor dan bersifat fluktuatif, sehingga diperlukan metode prediksi yang mampu menangkap pola data yang kompleks. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi harga saham menggunakan metode Random Forest Regression. Data yang digunakan dibagi menjadi data pelatihan dan data pengujian untuk mengevaluasi kinerja model. Kinerja model dievaluasi menggunakan beberapa metrik, yaitu Mean Absolute Error (MAE), Root Mean Squared Error (RMSE), dan koefisien determinasi (R²). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Random Forest Regression setelah optimasi menghasilkan nilai MAE sebesar 64,02, RMSE sebesar 84,51, dan R² sebesar 0,8484. Nilai-nilai tersebut mengindikasikan bahwa model memiliki tingkat kesalahan prediksi yang rendah dan mampu menjelaskan 84,84% variasi pada data harga saham. Berdasarkan hasil tersebut, dapat disimpulkan bahwa Random Forest memiliki kinerja yang baik dan cukup andal dalam memprediksi harga saham. Stock price movements are influenced by various factors and exhibit high volatility, making accurate prediction a challenging task. This study aims to predict stock prices using the Random Forest Regression method. The dataset is divided into training and testing sets to evaluate the model’s performance. The performance of the model is assessed using Mean Absolute Error (MAE), Root Mean Squared Error (RMSE), and the coefficient of determination (R²). The results show that the Random Forest Regression model after optimization achieves an MAE of 64,02, an RMSE of 84,51, and an R² value of 0.8484. These results indicate a low prediction error and demonstrate that the model is able to explain 84.84% of the variance in stock price data. Therefore, it can be concluded that Random Forest is an effective and reliable method for stock price prediction.
PENERAPAN ALGORITMA APRIORI UNTUK ANALISIS POLA PEMILIHAN MENU DI RH STORE
Fluktuasi penjualan yang dialami RH Store menunjukkan perlunya pemanfaatan data transaksi secara optimal untuk mendukung pengambilan keputusan bisnis. Selama ini, data transaksi penjualan belum dimanfaatkan secara maksimal untuk mengidentifikasi pola pemilihan menu pada data transaksi penjualan RH Store. Metode yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif deskriptif dengan mengikuti tahapan Knowledge Discovery in Databases (KDD), meliputi seleksi data, pembersihan data, transformasi ke bentuk market basket, serta pembentukan aturan asosiasi. Data yang digunakan berupa 101 transaksi penjualan pada periode Juli hingga September 2025 dan dianalisis menggunakan aplikasi Orange Data Mining. Pengujian dilakukan dengan beberapa kombinasi nilai support dan confidence, yaitu 30%-60%, 40%-80%, dan 50%-90%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pada nilai support 50% dan confidence 90% diperoleh 17 aturan asosiasi dengan nilai confidence tertinggi sebesar 95% dan seluruh nilai lift lebih besar dari 1. Produk Roti Tumpuk, Roti Bulat, dan Roti Kukus memiliki tingkat keterkaitan paling dan sering muncul sebagai consequent. Hasil analisis ini dapat dimanfaatkan sebagai dasar dalam penyusunan menu paket, strategi promosi, serta pengelolaan persediaan produk di RH Store. Sales fluctuations experienced by RH Store indicate the need to optimize the use of transaction data to support business decision-making. To date, sales transaction data have not been fully utilized to identify menu selection patterns at RH Store. This study employs a descriptive quantitative approach following the Knowledge Discovery in Databases (KDD) stages, including data selection, data cleaning, transformation into a market basket format, and association rule generation. The dataset consists of 101 sales transactions collected from July to September 2025 and was analyzed using Orange Data Mining. Experiments were conducted using several combinations of support and confidence thresholds, namely 30%–60%, 40%–80%, and 50%–90%. The results show that at a support threshold of 50% and a confidence threshold of 90%, 17 association rules were generated, with the highest confidence value reaching 95% and all lift values exceeding 1. The products Roti Tumpuk, Roti Bulat, and Roti Kukus exhibit the strongest associations and frequently appear as consequents. These findings can be utilized as a basis for designing menu packages, promotional strategies, and inventory management at RH Store.
ANALISIS KESADARAN MAHASISWA TERHADAP PRIVASI DATA DENGAN MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES
Privasi data merupakan aspek penting dalam aktivitas digital, terutama bagi mahasiswa yang aktif menggunakan berbagai platform daring. Penelitian ini bertujuan menganalisis tingkat kesadaran privasi data mahasiswa menggunakan algoritma Naïve Bayes. Data primer dikumpulkan melalui kuesioner Google Form yang berisi 13 indikator kesadaran privasi dan disebarkan melalui media sosial dengan teknik voluntary response sampling. Sebanyak 56 mahasiswa berpartisipasi sebagai sampel penelitian. Pengolahan data mengikuti tahapan Knowledge Discovery in Database (KDD), meliputi seleksi data, pembersihan, transformasi, pemodelan, serta evaluasi. Transformasi dilakukan dengan menghitung skor total per responden dan mengelompokkan tingkat kesadaran ke dalam kategori “Tinggi” dan “Standar” menggunakan cut-off empiris untuk menjaga keseimbangan kelas. Analisis klasifikasi dilakukan menggunakan algoritma Naïve Bayes melalui aplikasi Orange Data Mining, dengan evaluasi menggunakan Test and Score serta Confusion Matrix. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model mampu mengklasifikasikan tingkat kesadaran privasi dengan akurasi 91.1%, precision 92.6%, recall 91.1%, F1-score 91.5%, AUC 0.976, dan MCC 0.738. Temuan ini menunjukkan bahwa Naïve Bayes efektif dalam mengenali pola kesadaran privasi mahasiswa dan layak digunakan sebagai dasar pengembangan program edukasi privasi data di lingkungan perguruan tinggi. Data privacy is a critical aspect of digital activity, particularly for university students who frequently engage with online platforms. This study aims to analyze students’ awareness of data privacy using the Naïve Bayes classification algorithm. Primary data were collected through a Google Form questionnaire consisting of 13 indicators of privacy awareness and distributed via social media using a voluntary response sampling technique. A total of 56 students participated in this study. Data processing followed the Knowledge Discovery in Database (KDD) stages, including data selection, cleaning, transformation, modeling, and evaluation. The transformation process involved calculating the total awareness score for each respondent and categorizing awareness levels into “High” and “Standard” using an empirical cut-off to maintain class balance. The Naïve Bayes algorithm was applied using the Orange Data Mining application, with performance evaluated through the Test and Score and Confusion Matrix tools. The results indicate that the model performed effectively, achieving an accuracy of 91.1%, precision of 92.6%, recall of 91.1%, F1-score of 91.5%, AUC of 0.976, and MCC of 0.738. These findings demonstrate that Naïve Bayes is suitable for analyzing student privacy awareness patterns and can serve as a foundation for designing educational interventions to improve privacy literacy in academic environments.
PENERAPAN CLUSTERING K-MEANS UNTUK SEGMENTASI PELANGGAN PADA BISNIS RETAIL
Perkembangan bisnis retail online yang semakin pesat menuntut perusahaan untuk memahami perilaku pelanggan secara lebih mendalam agar dapat merancang strategi pemasaran yang efektif. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan segmentasi pelanggan berdasarkan pola transaksi dengan menggunakan metode K-Means Clustering. Data yang digunakan merupakan data sekunder dari Online Retail Dataset yang diperoleh melalui UCI Machine Learning Repository, yang berisi catatan transaksi 4.338 pelanggan dari sebuah toko online di Inggris. Tahapan penelitian meliputi data preprocessing, pembentukan variabel Recency, Frequency, Monetary (RFM), standarisasi data, dan penerapan algoritma K-Means dengan jumlah cluster (k) = 3. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pelanggan terbagi ke dalam tiga kelompok utama: pelanggan loyal (0,3%), potensial (74,8%), dan pasif (24,9%). Validitas clustering dikonfirmasi melalui tiga metrik evaluasi dengan Silhouette Score 0,602, Davies-Bouldin Index 0,756, dan Calinski-Harabasz Score 3.124,58. Cluster loyal berkontribusi 18,4% dari total revenue meskipun hanya 0,3% populasi. Penerapan metode K-Means terbukti efektif dalam mengidentifikasi pola perilaku pelanggan yang dapat dimanfaatkan untuk menentukan strategi retensi dan promosi yang lebih tepat sasaran. The rapid growth of online retail businesses requires companies to deeply understand customer behavior in order to design effective marketing strategies. This study aims to perform customer segmentation based on transactional patterns using the K-Means Clustering method. The dataset used is secondary data obtained from the Online Retail Dataset available in the UCI Machine Learning Repository, containing transaction records of 4,338 customers from a UK-based online store. The research stages include data preprocessing, construction of Recency, Frequency, Monetary (RFM) variables, data standardization, and implementation of the K-Means algorithm with the number of clusters (k) set to three. The results show that customers are grouped into three main segments: loyal customers (0.3%), potential customers (74.8%), and passive customers (24.9%). Clustering validity is confirmed through three evaluation metrics with Silhouette Score of 0.602, Davies-Bouldin Index of 0.756, and Calinski-Harabasz Score of 3,124.58. The loyal cluster contributes 18.4% of total revenue despite representing only 0.3% of the population. The application of the K-Means method proves effective in identifying customer behavior patterns that support management in developing more targeted retention and promotional strategies.
PENERAPAN KECERDASAN BUATAN DALAM SISTEM PENGENALAN GERAK TANGAN UNTUK MENDUKUNG KOMUNIKASI PADA PENYANDANG TUNAWICARA
Perkembangan teknologi kecerdasan buatan (AI) telah mendorong peningkatan signifikan dalam interaksi antara manusia dan mesin, khususnya dalam menyediakan akses komunikasi yang lebih baik bagi individu dengan gangguan bicara. Penelitian ini mengusulkan sebuah sistem penerjemah Bahasa Isyarat Indonesia (BISINDO) berbasis computer vision yang mengintegrasikan deteksi landmark tangan secara real-time menggunakan MediaPipe dengan proses klasifikasi gestur berbasis Convolutional Neural Network (CNN). Sistem ini dirancang untuk mengenali pola gerakan tangan secara dinamis dan mengubahnya menjadi teks atau suara sintetis melalui modul Google Text-to-Speech (gTTS). Pendekatan yang digunakan menggabungkan analisis spasial dan temporal untuk menghasilkan interpretasi gestur yang akurat dan responsif terhadap konteks. Penelitian ini juga mengidentifikasi tantangan implementasi terkait kemampuan generalisasi model terhadap perbedaan pengguna, kondisi pencahayaan, dan lingkungan, serta menawarkan solusi melalui teknik augmentasi data dan optimalisasi arsitektur jaringan saraf. Dengan desain yang fleksibel dan adaptif, sistem ini memiliki potensi besar untuk menjadi dasar pengembangan teknologi bantuan komunikasi inklusif berbasis AI di Indonesia serta mendorong kolaborasi antara bidang visi komputer, bahasa isyarat, dan teknologi Internet of Things (IoT). Advances in artificial intelligence (AI) technology have driven significant improvements in human–machine interaction, particularly in enhancing communication accessibility for individuals with speech impairments. This study proposes an Indonesian Sign Language (BISINDO) interpreter system based on computer vision, integrating real-time hand landmark detection using the MediaPipe framework with gesture classification powered by a Convolutional Neural Network (CNN). The system is designed to dynamically recognize hand gesture patterns and convert them into text or synthetic speech through the Google Text-to-Speech (gTTS) module. This approach combines spatial and temporal analysis to produce accurate and contextually responsive gesture interpretations. The study also identifies implementation challenges related to the model’s generalizability across different users, lighting conditions, and environments, while offering solutions through data augmentation techniques and neural network architecture optimization. With its flexible and adaptive design, the proposed system has strong potential to serve as a foundation for the development of AI-based inclusive communication technologies in Indonesia and to foster collaboration across the fields of computer vision, sign language, and Internet of Things (IoT) applications.
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN KARYAWAN TERBAIK PADA COFFEE SHOP ECHO SPACE MENGGUNAKAN METODE AHP
Perkembangan bisnis Coffee Shop di Indonesia yang semakin pesat mendorong setiap pemilik usaha untuk meningkatkan pelayanan, salah satunya dengan pemilihan karyawan terbaik. Ketidakadilan dan ketidakefisienan dalam pengambilan keputusan sering terjadi di Coffee Shop Echo Space karena proses pemilihan karyawan terbaik masih dilakukan secara manual dan tidak terstuktur tanpa standar penilaian. Dengan menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP), penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem yang paling efektif untuk mendukung keputusan pemilihan karyawan. Tujuannya adalah untuk membuat proses penilaian menjadi lebih terukur, objektif, dan transparan. Identifikasi masalah, studi pustaka, pengumpulan data melalui observasi dan wawancara, dan analisis menggunakan Analytical Hierarchy Process (AHP). AHP ini mencakup pembentukan hierarki, perbandingan berpasangan, normalisasi, perhitungan bobot, dan pengujian konsistensi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem dapat mengolah data penilaian sesuai dengan lima kriteria utama, yaitu kedisiplinan, komunikasi, kualitas kerja, kerja sama tim, dan tanggung jawab. Bobot tertinggi dimiliki oleh kriteria tanggung jawab sebesar 0.387, sedangkan nilai Consistency Ratio (CR) pada matriks kriteria adalah 0.019 yang menunjukkan hasil konsisten (CR ? 0.1). Peringkat akhir menunjukkan bahwa karyawan Eric memperoleh skor tertinggi sebesar 0.278 dan direkomendasikan sebagai karyawan terbaik. Penelitian ini menemukan bahwa metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dapat membantu manajemen membuat keputusan berbasis data di konteks usaha kecil seperti coffee shop. Proses evaluasi karyawan yang lebih adil, efisien, dan terdokumentasi akan diimplikasikan sebagai hasil dari penelitian ini. Selain itu, dapat berfungsi sebagai dasar untuk pengembangan sistem berbasis web atau mobile di masa mendatang. The rapid growth of the coffee shop business in Indonesia has prompted every business owner to improve their services, one of which is by selecting the best employess. Inequity and inefficiency in decision-making often occur at Echo Space Coffee Shop because the process of selecting the best employees is still done manually and unstructured without any assessment standards. By using the Analytical Hierarchy Process (AHP) method, this study aims to develop the most effective system to support employee selection decisions. The objective is to make the evaluation process more measurable, objective, and transparent. The research involves problem identification, literature review, data collection through observation and interviews, and analysis using the Analytical Hierarchy Process (AHP). The AHP includes hierarchy formation, pairwise comparisons, normalization, weight calculation, and consistency testing. The research results show that the system can process evaluation data according to five main criteria: discipline, communication, work quality, teamwork, and responsibility. The system determines the final ranking for each employee based on the highest score. This study found that the Analytical Hierarchy Process (AHP) method can assist management in making data-driven decisions in the context of small businesses such as coffee shops. A more fair, efficient, and documented employee evaluation process will be implied as a result of this research. In addition, it can serve as a basis for the development of web-based or mobile systems in the future.
PENERAPAN ALGORITMA ARTIFICIAL NEURAL NETWORK UNTUK KLASIFIKASI KUALITAS BUAH APEL
Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan kualitas buah apel menggunakan algoritma Artificial Neural Network (ANN) sebagai solusi terhadap keterbatasan metode seleksi manual yang cenderung subjektif, memakan waktu, dan kurang efisien pada skala industri. Dataset yang digunakan diperoleh dari situs Kaggle dan terdiri dari 4.000 data sampel apel dengan tujuh atribut fisik: ukuran, berat, kemanisan, kerenyahan, kejuicy-an, kematangan, dan keasaman. Data dibagi menjadi tiga bagian menggunakan metode stratified hold-out sampling, yaitu 70% untuk pelatihan, 15% untuk validasi, dan 15% untuk pengujian. Model ANN yang diterapkan menggunakan arsitektur Multilayer Perceptron (MLP) dengan dua hidden layer berisi 20 dan 10 neuron serta dilatih menggunakan algoritma Scaled Conjugate Gradient. Evaluasi dilakukan menggunakan confusion matrix dan metrik seperti akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil menunjukkan bahwa model ANN mencapai akurasi 92% pada data pengujian dengan performa optimal pada epoch ke-106. Perbandingan dengan algoritma lain seperti Random Forest (88,3%) dan Support Vector Machine (74,7%) menunjukkan keunggulan ANN dalam klasifikasi kualitas apel. Kurva ROC dan histogram error memperkuat bukti bahwa model memiliki generalisasi yang baik tanpa overfitting. Penelitian ini membuktikan bahwa ANN dapat menjadi solusi efektif dan efisien dalam otomasi penilaian mutu buah apel serta berpotensi diterapkan lebih luas pada produk hortikultura lainnya. This study aims to classify apple fruit quality using the Artificial Neural Network (ANN) algorithm as a solution to the limitations of manual selection methods, which tend to be subjective, time-consuming, and inefficient on an industrial scale. The dataset used was obtained from Kaggle and consists of 4,000 apple samples with seven physical attributes: size, weight, sweetness, crunchiness, juiciness, ripeness, and acidity. The data was divided into three parts using the stratified hold-out sampling method: 70% for training, 15% for validation, and 15% for testing. The ANN model implemented uses a Multilayer Perceptron (MLP) architecture with two hidden layers containing 20 and 10 neurons, and it is trained using the Scaled Conjugate Gradient algorithm. Evaluation was performed using a confusion matrix and metrics such as accuracy, precision, recall, and F1-score. The results show that the ANN model achieved 92% accuracy on the test data, with optimal performance reached at epoch 106. Comparisons with other algorithms such as Random Forest (88.3%) and Support Vector Machine (74.7%) demonstrate the superiority of ANN in classifying apple quality. The ROC curve and error histogram further confirm that the model has good generalization capabilities without overfitting. This study demonstrates that ANN is an effective and efficient solution for automating the assessment of apple fruit quality and has the potential to be more broadly applied to other horticultural products.
EVALUASI KAPABILITAS PENGGUNAAN SISTEM POS DI LAFERA SPACE BERDASARKAN FRAMEWORK COBIT 2019
Sistem Point of Sale (POS) telah menjadi komponen penting dalam operasional bisnis ritel dan kuliner, termasuk pada usaha mikro seperti Lafera Space. Namun, pemanfaatan sistem POS masih belum optimal. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi tingkat kapabilitas pengelolaan sistem POS di Lafera Space dengan menggunakan framework COBIT 2019 pada tiga domain: APO04 (Manage Innovation), BAI02 (Manage Requirements Definition), dan MEA01 (Monitor, Evaluate and Assess Performance and Conformance). Metode penelitian meliputi observasi, wawancara, serta penyebaran kuesioner berbasis atribut proses COBIT 2019. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa ketiga domain berada pada capability level 1 hingga 2. Rekomendasi strategis diajukan untuk mengatasi kesenjangan dan meningkatkan tata kelola sistem POS secara berkelanjutan. Point of Sale (POS) systems have become an important component in retail and culinary business operations, including micro businesses such as Lafera Space. However, the utilization of POS systems is still not optimal. This study aims to evaluate the level of POS system management capabilities at Lafera Space using the COBIT 2019 framework in three domains: APO04 (Manage Innovation), BAI02 (Manage Requirements Definition), and MEA01 (Monitor, Evaluate, and Assess Performance and Conformance). The research methods include observation, interviews, and the distribution of a questionnaire based on the COBIT 2019 process attributes. The evaluation results indicate that all three domains are at capability levels 1 to 2. Strategic recommendations are proposed to address the gaps and improve the management of the POS system sustainably.
ANALISIS ALGORITMA PENJADWALAN SHORTEST JOB FIRST PADA TEMPAT FOTOCOPY
Perkembangan teknologi semakin maju dan semakin canggih dalam memajukan teknologi dengan efektivitas operasional peningkatan kualitas pelayanan. Sistem Operasi sangat berperan penting dalam mengatur sumber daya komputer untuk mengatur data, mengontrol proses yang berjalan. Algoritma penjadwalan proses SJF Shortest Job First-Preemptive Algoritma Shortest Job First merupakan algoritma yang mengatur proses penjadwalan yang ada di antrian dan akan dieksekusi berdasarkan burst time terkecil atau terpendek. Permasalahan pada fotocopy ICC karena ketidakefisien antrian layanannya oleh sebab itu dengan adanya algoritma Shortest Job First untuk mengoptimalkan antrian layanan di fotocopy ICC. Tujuan penelitian ini dilakukan untuk memberikan layanan yang baik dengan memprioritaskan pelanggan yang mana proses dengan waktu terpendek maka diberikan prioritas terlebih dahulu untuk diproses. Metode penelitian ini menggunakan wawancara dan observasi secara langsung pada fotocopy ICC. Sehingga dapat disimpulkan bahwa algoritma penjadwalan SJF Shortest Job First-Preemptive lebih optimal dalam menjalankan suatu proses serta mengetahui rata-rata waktu tunggu pelanggan dari hasil perhitungan algoritma SJF. The development of technology is increasingly advanced and sophisticated in advancing technology with operational effectiveness of improving service quality. The Operating System plays a very important role in managing computer resources to organize data, control running processes. SJF Shortest Job First-Preemptive Process Scheduling Algorithm The Shortest Job First algorithm is an algorithm that regulates the scheduling process in the queue and will be executed based on the smallest or shortest burst time. The problem with ICC photocopying is due to the inefficiency of its service queue, therefore with the Shortest Job First algorithm to optimize the service queue in ICC photocopying. The purpose of this study was to provide good service by prioritizing customers where the process with the shortest time is given priority first to be processed. This research method uses interviews and direct observation on ICC photocopying. So it can be concluded that the SJF Shortest Job First-Preemptive scheduling algorithm is more optimal in running a process and knowing the average customer waiting time from the results of the SJF algorithm calculation
EVALUASI EFEKTIVITAS TEKNIK PRIVACY-PRESERVING: K-ANONYMITY, L-DIVERSITY, T-CLOSENESS PADA DATA SENSITIF
Perlindungan privasi menjadi aspek krusial dalam pengumpulan, pengolahan, dan publikasi data sensitif, namun potensi risiko kebocoran informasi dapat menimbulkan konsekuensi hukum maupun kerugian reputasi. Untuk menjaga keseimbangan antara kegunaan data dan privasi individu, teknik anonimisasi menjadi pendekatan utama, termasuk penerapan k-anonymity dan evaluasi menggunakan l-diversity dan t-closeness. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi efektivitas teknik-teknik tersebut dalam mengurangi risiko pengungkapan identitas dan atribut sensitif pada dataset kesehatan. Studi kasus menggunakan 55500 dataset medis dengan quasi-identifier Age, Gender, dan Blood Type, serta atribut sensitif Medical Condition. Dataset dianonimkan menggunakan k-anonymity melalui proses generalisasi dan supresi untuk membentuk equivalence class dengan ukuran minimum k ? 5. Selanjutnya, dataset dievaluasi menggunakan l-diversity untuk mengukur keberagaman atribut sensitif dalam setiap kelompok, serta t-closeness untuk menilai kesamaan distribusi atribut sensitif terhadap distribusi global menggunakan Earth Mover’s Distance (EMD). Hasil pengujian menunjukkan bahwa seluruh equivalence class telah memenuhi k ? 5 dengan suppression rate sebesar 1,15%. Evaluasi l-diversity menunjukkan tidak terdapat equivalence class dengan l < 2, sehingga risiko attribute disclosure dapat diminimalkan. Pengujian t-closeness menggunakan Earth Mover’s Distance (EMD) menunjukkan mayoritas kelas memiliki EMD ? 0,15 dan hanya satu kelas dengan nilai sedikit di atas ambang batas t = 0,2. Dari sisi utilitas data, nilai Normalized Generalized Information Loss (NGIL) sebesar 0,079 (7,9%) dan AECS sebesar 6,28 menunjukkan tingkat kehilangan informasi yang rendah tanpa terjadi over-generalization. Secara keseluruhan, kombinasi metode yang diterapkan berhasil mencapai keseimbangan antara perlindungan privasi dan data utility. Privacy protection has become a crucial aspect in the collection, processing, and publication of sensitive data, as potential risks of information leakage may lead to legal consequences and reputational damage. To maintain a balance between data utility and individual privacy, anonymization techniques serve as a primary approach, including the implementation of k-anonymity and its evaluation using l-diversity and t-closeness. This study aims to evaluate the effectiveness of these techniques in reducing the risk of identity and attribute disclosure in a healthcare dataset. The case study utilizes a 55500 dataset medis containing the quasi-identifiers Age, Gender, and Blood Type, as well as the sensitive attribute Medical Condition. The dataset was anonymized using k-anonymity through generalization and suppression to form equivalence classes with a minimum size of k ? 5. Subsequently, the dataset was evaluated using l-diversity to measure the diversity of sensitive attributes within each group, and t-closeness to assess the similarity between the distribution of sensitive attributes in each group and the global distribution using Earth Mover’s Distance (EMD). The results indicate that all equivalence classes satisfy k ? 5 with a suppression rate of 1.15%. The l-diversity evaluation shows that no equivalence class has l < 2, thereby minimizing the risk of attribute disclosure. The t-closeness assessment reveals that the majority of classes have EMD ? 0.15, with only one class slightly exceeding the threshold of t = 0.2. In terms of data utility, the Normalized Generalized Information Loss (NGIL) value of 0.079 (7.9%) and an AECS of 6.28 indicate a low level of information loss without over-generalization. Overall, the combination of methods successfully achieves a balance between privacy protection and data utility, ensuring that the dataset remains suitable for further analysis and secondary data publication.
ANALISIS KUALITAS PERANGKAT LUNAK PADA WEBSITE SARAH DI UNIVERSITAS SARI MULIA
Sistem Aplikasi Penerimaan Mahasiswa Baru (SARAH) merupakan platform strategis Universitas Sari Mulia dalam mendukung proses rekrutmen mahasiswa secara daring. Kualitas perangkat lunak sistem ini secara langsung memengaruhi efisiensi proses bisnis, pengalaman pengguna, dan citra institusi. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi kualitas perangkat lunak website SARAH berdasarkan standar ISO/IEC 25010 dengan fokus pada dimensi Functional Suitability, Performance Efficiency, dan Usability. Metode yang digunakan meliputi pengujian black-box untuk validasi fungsional, pengukuran kinerja frontend menggunakan Core Web Vitals melalui Google Lighthouse, serta pengujian skalabilitas backend menggunakan stress testing berbasis Apache JMeter. Hasil penelitian menunjukkan adanya cacat fungsional kritis berupa tautan mati pada navigasi utama, kinerja mobile yang buruk dengan nilai Largest Contentful Paint (7,9 detik), serta degradasi performa server pada beban tinggi dengan waktu respons mencapai 22,3 detik. Temuan ini mengindikasikan bahwa kualitas perangkat lunak SARAH masih berada pada tingkat risiko tinggi. Penelitian ini berkontribusi dengan menyajikan model evaluasi kualitas sistem PMB yang komprehensif dan memberikan rekomendasi teknis berbasis data untuk peningkatan keandalan sistem. The New Student Admission Application System (SARAH) is a strategic platform for Sari Mulia University in supporting the online student recruitment process. The quality of this system's software directly affects business process efficiency, user experience, and institutional image. This study aims to evaluate the quality of the SARAH website software based on the ISO/IEC 25010 standard with a focus on the dimensions of Functional Suitability, Performance Efficiency, and Usability. The methods used include black-box testing for functional validation, front-end performance measurement using Core Web Vitals through Google Lighthouse, and back-end scalability testing using Apache JMeter-based stress testing. The results show critical functional defects in the form of dead links in the main navigation, poor mobile performance with a Largest Contentful Paint value of 7.9 seconds, and server performance degradation under high load with a response time reaching 22.3 seconds. These findings indicate that the quality of the SARAH software remains at a high risk level. This study contributes by presenting a comprehensive PMB system quality evaluation model and providing data-driven technical recommendations for improving system reliability
KLASTERISASI MODEL PEMBELAJARAN DI UNIVERSITAS TIMOR MENGGUNAKAN METODE K-MEANS
Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi pola model pembelajaran di Universitas Timor menggunakan metode K-Means. Lima variabel utama yang digunakan dalam klasterisasi meliputi metode pembelajaran, jenis evaluasi, ketersediaan sumber daya, tingkat kepuasan, dan fleksibilitas waktu belajar. Data primer diperoleh dari 1.018 mahasiswa aktif melalui kuesioner skala Likert. Jumlah klaster optimal ditentukan menggunakan metode Elbow, yang menghasilkan dua klaster utama. Klaster 1 didominasi oleh mahasiswa yang memilih pembelajaran offline dengan pendekatan diskusi dan evaluasi berupa tugas individu. ketersediaan sumber daya masih terbatas, tingkat kepuasan tinggi dan fleksibilitas waktu belajar sangat baik. Klaster 2 juga menunjukkan preferensi terhadap pembelajaran offline dengan metode pendekatan dosen berupa diskusi jenis evaluasinya tugas individu. Sumber daya baru sebagian yang terpenuhi , dengan tingkat kepuasan yang baik dan fleksibilitas waktu belajar yang cukup baik. Evaluasi kualitas hasil klaster menggunakan metode Silhouette Coefficient menghasilkan nilai 0,3377, yang termasuk dalam kategori Weak Structure. Hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi bahan pertimbangan dalam pengembangan kebijakan pembelajaran dan penyusunan kurikulum yang lebih sesuai dengan karakteristik mahasiswa. This study aims to identify learning pattern types at the University of Timor using the K-Means clustering method. Five main variables were used in the clustering process, including learning method, type of evaluation, availability of resources, student satisfaction, and time flexibility. Primary data were obtained from 1,018 active students through a Likert-scale questionnaire. The optimal number of clusters was determined using the Elbow method, which resulted in two main clusters. Cluster 1 is dominated by students who prefer offline learning with a discussion-based approach and individual task evaluation. Resource availability is still limited, but the level of satisfaction is high, and learning time flexibility is considered very good. Cluster 2 also shows a preference for offline learning with a discussion-based teaching approach and individual task evaluation. However, resource availability is only partially met, with good satisfaction levels and fairly good time flexibility. The quality of the clustering results was evaluated using the Silhouette Coefficient method, which produced a score of 0.3377, categorized as a Weak Structure. The results of this study are expected to serve as a consideration in developing learning policies and curriculum planning that better align with student characteristics.
PENERAPAN METODE CERTAINTY FACTOR PADA SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT PADA ORANG LANJUT USIA
Penyakit pada orang lanjut usia (lansia) sering sulit dikenali sejak dini akibat keterbatasan pengetahuan masyarakat serta akses layanan kesehatan yang terbatas. Berbagai penelitian sebelumnya telah menerapkan sistem pakar untuk diagnosis penyakit, namun sebagian besar belum secara khusus memfokuskan pada diagnosis penyakit lansia dengan pendekatan tingkat keyakinan berbasis ketidakpastian yang mudah diakses masyarakat umum. Kesenjangan penelitian (research gap) terletak pada masih terbatasnya sistem diagnosis mandiri berbasis web yang mampu mengakomodasi ketidakpastian gejala lansia menggunakan metode Certainty Factor. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem pakar berbasis web untuk diagnosis awal penyakit pada lansia menggunakan metode Certainty Factor. Sistem dikembangkan melalui tahapan analisis, perancangan, implementasi menggunakan PHP dan MySQL, serta pengujian sistem. Evaluasi dilakukan melalui pengujian fungsional black box dan pengujian akurasi dengan membandingkan hasil diagnosis sistem dan pakar menggunakan data 50 lansia. Hasil pengujian menunjukkan bahwa 46 data diagnosis sesuai dan 4 data tidak sesuai, sehingga diperoleh tingkat akurasi sebesar 92%. Hasil tersebut menunjukkan bahwa sistem memiliki performa yang baik sebagai alat bantu diagnosis awal penyakit pada lansia. Meskipun jumlah sampel masih terbatas, hasil ini sejalan dengan penelitian sistem pakar berbasis Certainty Factor sebelumnya yang menunjukkan akurasi pada kisaran menengah hingga tinggi. Sistem yang dikembangkan memberikan kontribusi berupa platform diagnosis awal yang mudah diakses dan mendukung pengambilan keputusan kesehatan awal bagi lansia. Diseases in older adults (elderly) are often difficult to identify at an early stage due to limited public knowledge and restricted access to healthcare services. Previous studies have implemented expert systems for disease diagnosis; however, most have not specifically focused on elderly disease diagnosis using uncertainty-based confidence approaches that are easily accessible to the general public. The research gap lies in the limited availability of web-based self-diagnosis systems capable of accommodating uncertainty in elderly symptoms using the Certainty Factor method. This study aims to develop a web-based expert system for early diagnosis of diseases in elderly individuals using the Certainty Factor method. The system was developed through stages of analysis, design, implementation using PHP and MySQL, and system testing. Evaluation was conducted through functional testing using the black-box method and accuracy testing by comparing system diagnosis results with expert diagnoses using data from 50 elderly patients. The testing results showed that 46 diagnoses were consistent with expert evaluations while 4 diagnoses were inconsistent, resulting in an accuracy rate of 92%. These results indicate that the developed system performs well as a supporting tool for early disease diagnosis in elderly individuals. Although the sample size remains limited, the findings are consistent with previous Certainty Factor–based expert system studies reporting moderate to high accuracy levels. The developed system contributes a web-based early diagnosis platform that is easily accessible and supports preliminary health decision-making for elderly individuals.
MODEL ESTIMASI WAKTU TEMPUH MENGGUNAKAN PENDEKATAN PEMODELAN MATEMATIS DAN OPTIMASI
Estimasi waktu tempuh yang akurat sangat krusial bagi efisiensi sistem transportasi dan layanan logistik di perkotaan. Penelitian ini mengembangkan model estimasi waktu tempuh untuk wilayah Surabaya dengan mengintegrasikan metode interpolasi, regresi linear, dan teknik optimasi Newton-Raphson. Data yang digunakan bersumber dari rute OpenStreetMap serta variabel cuaca (curah hujan dan suhu) dari BMKG. Hasil analisis menunjukkan bahwa jarak tempuh, intensitas hujan, dan kondisi jam sibuk secara signifikan memengaruhi durasi perjalanan. Model ini memiliki tingkat akurasi yang tinggi dengan koefisien determinasi RSquare (???? 2 ) sebesar 0,92. Adapun tingkat kesalahan model diukur melalui Mean Absolute Error (MAE) sebesar 201,05 detik (sekitar 3,3 menit) dan Root Mean Squared Error (RMSE) sebesar 267,53 detik. Melalui simulasi optimasi rute, model ini mampu memberikan saran perjalanan yang 8–15% lebih cepat dibandingkan strategi pemilihan rute konvensional berbasis jarak terpendek. Dengan hasil tersebut, model ini dapat diimplementasikan pada sistem navigasi adaptif dan responsif terhadap perubahan kondisi lingkungan dan lalu lintas. Accurate travel time estimates are crucial for the efficiency of transportation systems and logistics services in urban areas. This study developed a travel time estimation model for the Surabaya area by integrating interpolation, linear regression, and Newton-Raphson optimization techniques. The data used was sourced from OpenStreetMap routes and weather variables (rainfall and temperature) from the BMKG. The results of the analysis show that travel distance, rainfall intensity, and rush hour conditions significantly affect travel duration. This model has a high level of accuracy with a coefficient of determination R Square (R2 ) of 0.92. The model's error rate is measured by the Mean Absolute Error (MAE) of 201.05 seconds (approximately 3.3 minutes) and the Root Mean Squared Error (RMSE) of 267.53 seconds. Through route optimization simulations, this model is able to provide travel suggestions that are 8–15% faster than conventional route selection strategies based on the shortest distance. With these results, this model can be implemented in adaptive navigation and responsive systems that respond to changes in environmental and traffic conditions.