Jurnal INSAN Journal of Information System Management Innovation

Perancangan Aplikasi LAPIM (Laporan Insiden Masyarakat) Pada Dinas Perhubungan Pusat Data Dan Informasi DKI Jakarta Berbasis Website

Ryandaru Aryasatya, Noer Hikmah, Rangga Pebrianto — Mon, 14 Oct 2024 00:00:00 +0700

Aplikasi LAPIM (Laporan Insiden Masyarakat) merupakan solusi inovatif yang dikembangkan oleh Dinas Perhubungan Pusat Data dan Informasi DKI Jakarta untuk meningkatkan efisiensi dalam penanganan insiden transportasi. LAPIM memungkinkan masyarakat Jakarta melaporkan secara langsung insiden-insiden seperti parkir liar, masalah transportasi umum, dan kondisi jalanan berbahaya melalui platform berbasis website. Saat ini, terdapat beberapa permasalahan utama yang perlu diatasi, yaitu tingkat keterbatasan informasi mengenai laporan insiden terkait parkir liar, masalah transportasi umum, dan jalanan berbahaya di Jakarta, serta keterlambatan dalam pelaporan insiden dari masyarakat. Selain itu, tantangan lain adalah bagaimana membuat aplikasi LAPIM yang dapat mempermudah karyawan Dishub dalam menjalankan tugas mereka.Tujuan utama aplikasi ini adalah untuk memfasilitasi pelaporan insiden secara cepat dan akurat, serta memberikan data yang terpercaya kepada pihak berwenang untuk respons yang lebih efektif. Dengan fitur-fitur notifikasi real-time dan sistem pelacakan status laporan, LAPIM mempermudah interaksi antara masyarakat dan pihak terkait, meningkatkan responsibilitas dan transparansi dalam penanganan masalah transportasi. Integrasi teknologi dalam LAPIM tidak hanya mengoptimalkan pengumpulan dan manajemen data, tetapi juga menguatkan partisipasi publik dalam memantau dan meningkatkan kondisi transportasi kota. Pengembangan LAPIM sebagai platform digital menegaskan komitmen DKI Jakarta untuk menjadi smart city yang responsif terhadap kebutuhan masyarakat dalam mengelola infrastruktur transportasi. Diharapkan, keberhasilan LAPIM sebagai model aplikasi pelaporan insiden transportasi dapat menjadi inspirasi bagi pengembangan teknologi serupa di kota-kota besar lainnya, menjadikan transportasi lebih aman, efisien, dan berkelanjutan bagi seluruh penduduk Jakarta.

Penerapan Algoritma Naïve Bayes Untuk Prediksi Tren Pertumbuhan UMKM Berdasarkan Jenis Usaha Di Kota Depok

Mon, 14 Oct 2024 00:00:00 +0700

Peran UMKM sangat penting dalam perekonomian negara. UMKM menjadi pusat yang berkontribusi pada pertumbuhan ekonomi, penciptaan lapangan kerja, serta pemerataan pendapatan. Namun, semakin meningkatnya pertumbuhan UMKM semakin banyak pula permasalahan dan tantangan yang di hadapi para UMKM. Penelitian digunakan untuk memahami tren pertumbuhan UMKM serta tantangan yang dihadapi oleh pemilik usaha di berbagai sektor, selain itu juga agar dapat mengetahui jenis usaha yang mengalami peningkatan (berkembang cepat) dan mengalami penurunan (berkembang lambat). Penelitian ini memberikan informasi untuk pengambilan keputusan yang mendukung kebijakan pertumbuhan UMKM. Dalam penelitian ini dilakukkan pengolahan data UMKM untuk prediksi tren pertumbuhan UMKM berdasarkan jenis usaha di Kota Depok dengan menggunakan metode Naïve Bayes. Berdasarkan hasil pengujian yang diperoleh metode Naïve Bayes bekerja cukup baik dengan nilai akurasi sebesar 72.78%, dari hasil klasifikasi tren pertumbuhan UMKM jenis usaha yang berkembang cepat yaitu makanan dan yang berkembang lambat yaitu kesehatan. Dengan adanya prediksi tren pertumbuhan UMKM dapat membantu para UMKM menghadapi tantangan serta mampu bersaing dan berkembang dimasa yang akan datang, selain itu pemangku kepentingan, termasuk pemerintah, lembaga keuangan dan pelaku bisnis dapat mengambil langkah-langkah proaktif untuk mendukung pengembangan UMKM secara berkelanjutan di Kota Depok.

Perancangan Sistem Pakar Dalam Mendiagnosa Kerusakan Pada Laptop Berbasis Web Menggunakan Metode Certainty Factor

Muhammad Alvha Ridho Kurnia, Ali Haidir — Mon, 14 Oct 2024 00:00:00 +0700

Laptop adalah sebuah perangkat elektronik yang populer di kalangan pengguna saat ini dan digunakan secara luas sebagai alat untuk berkomunikasi, bekerja, menyimpan data, dan lain sebagainya. Meskipun laptop telah menjadi perangkat penting dalam kehidupan sehari-hari, banyak pengguna laptop cenderung mengabaikan pentingnya merawatnya dengan baik. Inilah yang menyebabkan laptop rentan mengalami berbagai jenis kerusakan. Ketika kerusakan terjadi, para pengguna sering kali kesulitan untuk mengetahui atau mendiagnosis masalah yang sebenarnya. Akibatnya, banyak pengguna hanya menyadari adanya masalah ketika kerusakan sudah cukup parah, yang memerlukan perbaikan lebih mahal atau bahkan penggantian perangkat. Oleh sebab itu, dibutuhkanlah sistem pakar berbasis web dalam mendiagnosis kerusakan laptop menggunakan Certainty Factor (CF) sering digunakan untuk menangani ketidakpastian dan memberikan tingkat keyakinan pada hasil diagnosa atau kesimpulan yang diambil. Sistem ini dirancang agar dapat membantu pengguna, terutama yang tidak memiliki keahlian teknis, dalam menganalisis dan menentukan jenis kerusakan pada laptop mereka dengan cepat dan akurat. Dalam membantu pengembangan sistem pakar yang dibuat ini menggunakan metode waterfall dipilih karena pendekatannya yang terstruktur dan sistematis. Hasil penelitian ialah bahwa sistem pakar yang dibangun dapat memberikan diagnosa yang akurat dan dapat diandalkan, sehingga memudahkan pengguna dalam mengidentifikasi masalah pada laptop mereka.

Sistem Absensi Karyawan Pada Perusahaan KU Creatives Unlimited Menggunakan Teachable Machine

Marselino Raja Putra Tambunan, Ibnu Alfarobi — Wed, 08 Jan 2025 00:00:00 +0700

Dalam era digital, pencatatan kehadiran secara manual memiliki banyak kekurangan seperti rentan terhadap kesalahan dan manipulasi data. Oleh karena itu, diperlukan sistem yang lebih efisien dan akurat. Teknologi pengenalan wajah menggunakan algoritma Convolutional Neural Networks (CNN) diintegrasikan dengan Teachable Machine yang dikembangkan oleh Google untuk melatih model pengenalan wajah karyawan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem absensi karyawan berbasis pengenalan wajah menggunakan Teachable Machine di Perusahaan KCU. Sistem ini diuji dalam berbagai kondisi dan menunjukkan tingkat akurasi yang tinggi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem ini tidak hanya meningkatkan efisiensi dan akurasi pencatatan kehadiran, tetapi juga mengurangi risiko kesalahan dan manipulasi data. Implementasi teknologi ini sejalan dengan perkembangan industri 4.0 yang menekankan otomatisasi dan digitalisasi proses bisnis

Analisa Penjualan Rokok Dengan Metode Klasifikasi Menggunakan Formula Algoritma C4.5 Pada CV Jaya Berkah Mas

Wed, 08 Jan 2025 00:00:00 +0700

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan mengklasifikasikan data penjualan rokok menggunakan algoritma C4.5 pada CV Jaya Berkah Mas. Penelitian dilakukan dengan mengumpulkan data melalui observasi dan wawancara, serta melakukan pembersihan data untuk mengatasi inkonsistensi dan duplikasi. Algoritma C4.5 digunakan untuk menghasilkan pohon keputusan yang dapat memprediksi penjualan rokok terlaris. Hasil dari analisis menunjukkan bahwa metode C4.5 dapat digunakan untuk memberikan wawasan yang bermanfaat dalam menentukan strategi penjualan yang optimal. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam bidang data mining dengan menerapkan algoritma C4.5 pada kasus nyata di industri rokok. Hasil nilai akurasi tertinggi perhitungan Algoritma C4.5 dengan data sebanyak 212 entry menunjukkan tingkat Akurasi 96.73%, Presisi 98.00%, dan Recall 85.17%.