Technologica

Kesesuaian Lahan untuk Tanaman Kopi Arabika Menggunakan Teknologi SIG di Kecamatan Lebakbarang Kabupaten Pekalongan

2025-07-03T23:37:14+07:00

Kopi arabika merupakan salah satu komoditas unggulan yang memiliki nilai ekonomi tinggi dan potensi pengembangan yang luas di wilayah dataran tinggi, termasuk di Kecamatan Lebakbarang, Kabupaten Pekalongan. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi kesesuaian lahan untuk budidaya tanaman kopi arabika dengan memanfaatkan teknologi Sistem Informasi Geografis (SIG). Metode yang digunakan melibatkan analisis spasial terhadap enam parameter utama, yaitu ketinggian, kelerengan, curah hujan tahunan, tekstur tanah, kadar nitrogen total, dan penggunaan lahan. Data diperoleh melalui survei lapangan, pengambilan sampel tanah, dan pengolahan data spasial dari berbagai sumber. Masing-masing parameter diklasifikasikan berdasarkan standar kesesuaian lahan dan dianalisis melalui pendekatan overlay berbobot menggunakan perangkat lunak SIG. Hasil penelitian menunjukkan bahwa wilayah Kecamatan Lebakbarang terdiri atas 1.086 ha (14,860%) kelas sangat sesuai (S1), 2.551,154 ha (34,909%) cukup sesuai (S2), dan 3.670,872 ha (50,231%) sesuai marjinal (S3), tanpa ditemukan lahan yang tidak sesuai (N). Faktor pembatas utama pada wilayah sesuai marjinal (S3) meliputi curah hujan tinggi, lereng curam, dan kadar nitrogen tanah yang rendah. Faktor pembatas tersebut dapat diatasi dengan strategi konservasi lahan dan manajemen kesuburan yang berkelanjutan. Penelitian ini menunjukkan bahwa teknologi SIG efektif dalam memetakan potensi lahan secara spasial

Desain Aplikasi Pembelajaran Interaktif Berbasis Augmented Reality untuk Mata Kuliah Dasar Teknik Komputer Bagi Mahasiswa Vokasi

2025-09-06T07:25:41+07:00

Pembelajaran pada mata kuliah Dasar Teknik Komputer umumnya masih berorientasi pada pendekatan konvensional yang bersifat teoritis, sehingga kurang mendukung pemahaman mahasiswa mengenai keterkaitan fungsi antar komponen perangkat keras. Penelitian ini bertujuan mengembangkan aplikasi pembelajaran interaktif berbasis Augmented Reality (AR) sebagai alternatif inovatif untuk meningkatkan pemahaman mahasiswa vokasi. Metode yang digunakan adalah Research and Development (R&D) dengan model pengembangan 4D, meliputi tahap Define, Design, Develop, dan Disseminate. Aplikasi AR dikembangkan pada platform Android dengan memanfaatkan Unity dan Vuforia SDK. Produk yang dihasilkan dievaluasi melalui uji validitas oleh dua orang ahli serta uji kepraktisan yang melibatkan 15 mahasiswa Program Studi Teknologi Rekayasa Komputer Jaringan (TRKJ). Hasil uji validitas menunjukkan bahwa aplikasi pembelajaran ini termasuk dalam kategori “Valid” dengan indeks validitas sebesar 0,79. Adapun hasil uji kepraktisan memperoleh kategori “Sangat Praktis” dengan persentase rata-rata 89,72%. Dengan demikian, aplikasi pembelajaran interaktif berbasis AR ini dinyatakan valid dan sangat praktis, serta berpotensi efektif untuk digunakan sebagai media pendukung pada pembelajaran mata kuliah Dasar Teknik Komputer di lingkungan pendidikan vokasi

Pemodelan Sistem Informasi Manajemen Stadion Universitas Tanjungpura Menggunakan Unified Modeling Language (UML)

2025-09-25T22:55:52+07:00

Penelitian ini bertujuan merancang model sistem informasi manajemen untuk Stadion Universitas Tanjungpura. Selama ini, pengelolaan stadion masih dilakukan secara manual sehingga menimbulkan kendala berupa rendahnya efisiensi, akurasi, serta keterbukaan data dalam pelaporan reservasi. Untuk mengatasi masalah ini, perlu sekiranya sistem terintegrasi yang dapat mengelola seluruh operasional stadion dengan lebih baik sehingga mudah untuk diketahui manfaatnya. Penelitian menggunakan pendekatan Unified Modeling Language (UML) untuk menggambarkan struktur dan perilaku sistem secara visual. Tahapan penelitian meliputi identifikasi kebutuhan pengguna, analisis proses bisnis eksisting, arsitektur sistem dan perancangan diagram UML, seperti use case diagram, class diagram, dan activity diagram. Penelitian ini sudah berhasil memodelkan sistem informasi secara konseptual yang mencerminkan kebutuhan fungsional dan non-fungsional pengguna, dan dapat menjadi acuan untuk pengembangan sistem yang sesungguhnya. Penelitian ini sudah berada pada Tingkat Kesiapterapan Teknologi (TKT) level 3 atau proof of concept, yang berfokus pada perancangan sistem tanpa implementasi perangkat lunak. Dengan model ini, Universitas Tanjungpura memiliki fondasi kuat untuk membangun sistem manajemen stadion yang efisien dan terstruktur.

Perbandingan Algoritma Klasifikasi Terhadap Review Aplikasi Maxim Menggunakan Teknik Klasifikasi Machine learning

2025-05-21T22:31:34+07:00

Perkembangan teknologi telah membawa dampak besar terhadap sistem transportasi publik, salah satunya dengan munculnya layanan ojek online yang memungkinkan pemesanan melalui aplikasi digital. Salah satu layanan transportasi daring yang cukup populer adalah Maxim, yang telah diunduh lebih dari 50 juta kali. Ulasan pengguna terhadap aplikasi ini menjadi sumber informasi penting untuk menilai pengalaman mereka serta sebagai dasar dalam upaya peningkatan kualitas layanan. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi dan membandingkan kinerja beberapa algoritma machine learning dalam mengklasifikasikan sentimen dari ulasan pengguna Maxim. Data dikumpulkan menggunakan metode web scraping dan dikelompokkan berdasarkan rating bintang. Tahapan pra-pemrosesan mencakup pembersihan teks, tokenisasi, stemming, dan pembobotan menggunakan metode TF-IDF. Algoritma yang digunakan meliputi Logistic Regression, Naive Bayes, Support Vector Machine (SVM), Decision Tree, K-Nearest Neighbors (KNN), dan Random Forest (RF). Evaluasi dilakukan menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Berdasarkan hasil analisis, algoritma Random Forest menunjukkan kinerja terbaik dengan akurasi mencapai 95%. Secara umum, hasil penelitian ini menegaskan bahwa Random Forest unggul dibandingkan algoritma lain dalam menganalisis sentimen ulasan pengguna aplikasi Maxim

Data Management System in Agriculture: A Bibliometric Analysis

2025-11-13T19:29:51+07:00

Pertanian yang didasari oleh pemanfaatan dan manajemen data yang baik, dapat membantu petani dalam menyelesaikan permasalahan yang dihadapi dan juga dapat lebih tepat dalam mengambil sebuah keputusan. Menelusuri pengimplementasian data management system di literatur menjadi hal yang krusial dikarenakan sangat penting untuk mempelajari kesulitan dan tantangan yang dihadapi para peneliti sebelumnya guna meningkatkan kualitas dari sistem terdahulu. Dalam penelitian ini, metode analisis bibliometrik digunakan dengan tujuan untuk mengevaluasi literatur yang membahas terkait data management system di pertanian. Penggunaan metode ini dalam meninjau literatur pada topik data management di bidang pertanian masih terbatas, meskipun metode ini mampu memodelkan penelitian-penelitian yang paling signifikan dalam memberikan pengaruhnya pada perkembangan data management system di pertanian. Sehingga, studi ini bertujuan untuk mengisi gap penelitian dengan menggunakan analisis bibliometrik untuk mengidentifikasi penerapan data management system di bidang pertanian sebagai panduan untuk melihat tren dan arah dalam pengembangan pertanian cerdas. Secara keseluruhan, hasil analisis bibliometrik dengan teknik analisis co-word menunjukkan bahwa penelitian manajemen data di bidang pertanian adalah bidang multidisiplin. Penelitian ini berakar kuat pada manajemen data dan informasi untuk mendukung pengambilan keputusan dilihat dari 373 kemunculan kata kunci “information management” dan 192 kemunculan kata kunci “data management”. Bidang ini secara aktif mengintegrasikan teknologi baru seperti IoT dan blockchain untuk beralih menuju sistem pertanian yang lebih cerdas, efisien, dan transparan. Hasil dari analisis pada literatur memberikan pengetahuan yang cukup untuk melihat pola tren terkini pada penelitian data management system di pertanian.

Analisis Data Penjualan Alat-Alat Pancing Menggunakan Algoritma Apriori pada Toko Zacozi Pancing

2025-07-17T05:01:31+07:00

Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi pola pembelian alat-alat pancing di Toko Zacozi Pancing dengan menerapkan algoritma Apriori. Data yang dianalisis berasal dari 100 transaksi yang dipilih secara acak dari total 1.200 transaksi penjualan joran pancing yang terekam selama Januari hingga Juli 2025, mencakup10 merek berbeda. Analisis dilakukan menggunakan pendekatan market basket analysis dengan parameter minimum support sebesar 40% dan minimum confidence sebesar 60%. Hasil analisis menunjukkan bahwa kombinasi paling signifikan terjadi antara merek Daiwa_X dan Abu_B, dengan support sebesar 42% dan confidence masing-masing 87,50% dan 102,44%. Nilai lift sebesar 2,13 menandakan hubungan antar kedua item sangat kuat dan tidak terjadi secara acak. Temuan ini memberikan wawasan penting mengenai kebiasaan belanja konsumen yang dapat dimanfaatkan untuk menyusun strategi penjualan seperti penempatan produk yang berdekatan, pembuatan bundling, dan promosi gabungan. Kesimpulannya, algoritma Apriori terbukti efektif sebagai alat bantu dalam menggali pola tersembunyi pada data transaksi dan mendukung pengambilan keputusan bisnis berbasis data nyata.

Manajemen Promosi dan Branding Perguruan Tinggi Berdasarkan Analisis Spasial Sebaran Calon Mahasiswa Baru Berbasis SIG

2025-12-03T08:09:22+07:00

Penelitian ini memiliki tujuan untuk mengeksplorasi pola distribusi geografis calon mahasiswa baru di STT Payakumbuh dengan menggunakan pendekatan Sistem Informasi Geografis (SIG) yang berbasis pada QGIS selama periode 2021 hingga 2025. Data yang dianalisis terdiri dari 422 calon mahasiswa yang berasal dari 61 sekolah yang setelah proses pembersihan dan penggabungan lokasi yang berhasil dijadikan 59 titik geocoding. Teknik analisis yang digunakan meliputi point mapping, heatmap (Kernel Density Estimation), Graduated Symbol Map, dan analisis buffer untuk mendeskripsikan sebaran spasial pendaftar. Analisis spasial menunjukkan bahwa distribusi calon mahasiswa baru banyak terkumpul di daerah Kota Payakumbuh dan sebagian di Kabupaten Lima Puluh Kota. Visualisasi heatmap menunjukkan beberapa kawasan hotspot dengan jumlah pendaftar yang cukup tinggi, sedangkan peta simbol tergraduasi mengindikasikan bahwa beberapa sekolah tertentu menyuplai pendaftar yang lebih banyak dibandingkan sekolah lainnya. Analisis buffer menunjukkan bahwa 335 pendaftar, yang setara dengan 79%, berasal dari sekolah-sekolah yang berada dalam jarak ≤10 km dari kampus STT Payakumbuh. Hasil penelitian ini menyoroti bahwa analisis spasial yang dipandu oleh SIG sangat efektif dalam menggambarkan fitur geografis asal calon mahasiswa dengan cara terukur dan berbasis data yang dapat digunakan sebagai alat bantu untuk menentukan daerah prioritas dan sasaran sekolah dalam merumuskan manajemen promosi dan branding perguruan tinggi.

Implementasi Aplikasi Point of Sale (POS) Berbasis Mobile Menggunakan Metode Research and Development pada Coffee Shop

2025-12-24T08:59:28+07:00

Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan aplikasi Point of Sale (POS) berbasis mobile sebagai solusi pendukung pengelolaan data penjualan pada coffee shop. Metode penelitian yang digunakan adalah Research and Development (R&D) yang meliputi tahapan identifikasi masalah, analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, dan pengujian. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi POS berbasis mobile yang dikembangkan memiliki fitur utama berupa pengelolaan data produk dan kategori, pencatatan transaksi penjualan, serta penyajian laporan penjualan berdasarkan periode tertentu. Pengujian fungsional menggunakan metode black-box testing menunjukkan bahwa seluruh fitur aplikasi berjalan sesuai dengan fungsi yang dirancang. Penelitian ini berkontribusi dalam menyediakan aplikasi POS berbasis mobile yang mampu meningkatkan keteraturan, efisiensi, dan efektivitas pengelolaan data penjualan dibandingkan sistem pencatatan manual pada coffee shop.

Perancangan Aplikasi Smart RT 26 Berbasis Prototyping untuk Meningkatkan Efisiensi Administrasi Warga

2025-12-11T20:42:32+07:00

Penelitian ini menghasilkan rancangan aplikasi "Smart RT 26" sebagai solusi digital untuk mentransformasi proses administrasi manual di RT 26 Kelurahan Cempaka Putih - Jambi yang sebelumnya memakan waktu dan kurang transparan. Menggunakan metode Prototyping dengan pemodelan Unified Modelling Language (UML), penelitian ini mengintegrasikan fitur informasi dan pengumuman, fitur database dan fitur administrasi surat. Hasil penelitian mencakup model sistem fungsional yang terdiri dari Use Case dan Class Diagram, serta prototipe high-fidelity yang telah divalidasi. Pengujian fungsional menggunakan Black Box Testing menunjukkan bahwa seluruh fitur utama berjalan 100% sesuai dengan kebutuhan pengguna. Indikator keberhasilan penelitian ini terbukti melalui pemangkasan alur layanan pengajuan surat yang dapat diproses secara real-time, meningkatkan efisiensi waktu administrasi secara signifikan dibandingkan sistem konvensional. Kontribusi utama penelitian ini terletak pada penerapan metode user-centered prototyping yang menghasilkan antarmuka spesifik bagi karakteristik warga lokal, memberikan keunggulan fleksibilitas dibandingkan aplikasi administrasi umum. Sistem ini menjadi model transformasi digital yang valid dan siap diimplementasikan untuk meningkatkan pelayanan publik yang adaptif di tingkat rukun tetangga

Klasifikasi Kualitas Biji Kopi Arabika Berdasarkan Nilai Cupping Menggunakan Backpropagation Neural Network

2025-12-29T20:02:43+07:00

Penilaian kualitas biji kopi Arabika merupakan proses penting dalam menjaga konsistensi cita rasa dan mutu produk kopi. Metode cupping yang umum digunakan masih memiliki tingkat subjektivitas yang tinggi karena dipengaruhi oleh perbedaan pengalaman dan persepsi panelis. Penelitian ini mengusulkan model klasifikasi kualitas biji kopi Arabika menggunakan Backpropagation Neural Network untuk menghasilkan penilaian yang lebih objektif dan konsisten. Data yang digunakan merupakan data sekunder dari Coffee Quality Institute (CQI) yang diperoleh melalui platform Kaggle dengan total 207 sampel kopi Arabika. Atribut yang digunakan meliputi aroma, flavor, acidity, body, aftertaste, balance, dan moisture. Kualitas biji kopi diklasifikasikan ke dalam tiga kelas, yaitu Grade A, Grade B, dan Grade C, berdasarkan nilai total cupping points. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model menghasilkan akurasi sebesar 85,7%, dengan nilai precision 55,6%, recall 60,4%, dan F1-score 56,6%. Perbedaan nilai metrik evaluasi tersebut menunjukkan bahwa meskipun model mampu melakukan klasifikasi secara umum dengan baik, kemampuannya dalam mengidentifikasi setiap kelas secara tepat masih dipengaruhi oleh distribusi data, sehingga evaluasi kinerja tidak dapat hanya bergantung pada nilai akurasi. Model yang diusulkan berpotensi membantu proses penilaian kualitas biji kopi dengan menyediakan hasil klasifikasi beserta informasi probabilitas.

Pemodelan topik Dokumen Tesis menggunakan Metode Latent dirichlet allocation

2025-08-06T22:34:11+07:00

Penelitian merupakan suatu langkah yang dilakukan untuk mengembangkan ilmu pengetahuan dan mencari kebenaran. Dasar dalam melakukan penelitian adalah membaca dokumen penelitian sebelumnya. Namun, pencarian dokumen penelitian yang saling berhubungan seringkali membutuhkan banyak waktu. Maka, dibutuhkan pemodelan topik yang dapat mengelompokkan dokumen berdasarkan topiknya agar membantu peneliti dalam melaksanakan tugasnya. Penelitian ini menggunakan metode Latent dirichlet allocation untuk memodelkan topik dalam dokumen, dan menggunakan perhitungan nilai coherence untuk menentukan jumlah topik yang akan dimodelkan. Hasil analisis menunjukkan bahwa pemodelan topik dengan metode Latent dirichlet allocation berhasil membagi 340 dokumen tesis dalam 5 topik utama dengan nilai coherence yaitu 0.445. Karakteristik yang terdapat dalam tiap topik merupakan bidang kajian tertentu yaitu sistem informasi, kebakaran lahan, bioinformatika, pengolahan citra, dan robotika. Hasil yang didapatkan menunjukkan metode LDA telah berhasil mengelompokkan dokumen dalam kesamaan topik atau kajian tertentu.

Implementasi Electronic Proof of Delivery (e-POD) dan Mobile Printing untuk Meningkatkan Efisiensi Manajemen Logistik (Studi Kasus: Flores Travel)

2025-12-29T01:31:29+07:00

Ketidakteraturan administrasi logistik akibat ketergantungan pada dokumentasi fisik dan proses manual di Flores Travel menjadi hambatan utama dalam validasi serah terima barang serta transparansi data pengiriman. Penelitian ini bertujuan untuk mengatasi inefisiensi tersebut melalui pengembangan aplikasi logistik berbasis React Native yang mengintegrasikan fitur Electronic Proof of Delivery (e-POD) dan Mobile Printing. Metode penelitian mengikuti kerangka System Development Life Cycle (SDLC) yang meliputi tahap analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi kode, hingga pengujian fungsional. Fitur utama yang dikembangkan mencakup otomasi pencetakan label resi dengan protokol Thermal Standard Printer Language (TSPL) melalui koneksi Bluetooth, distribusi surat jalan digital melalui WhatsApp Gateway, serta verifikasi penerimaan barang menggunakan pemindaian barcode dan tanda tangan elektronik. Hasil penelitian menunjukkan adanya transformasi proses dari administrasi berbasis kertas menuju sistem digital yang mampu meminimalisir risiko kehilangan dokumen dan mempercepat pemutakhiran status pengiriman dari lapangan ke sistem pusat. Integrasi teknologi e-POD ini memberikan kepastian data penerimaan yang lebih akurat serta memperlancar koordinasi operasional antara peran admin, karani, dan supir secara terpadu. Kesimpulannya, implementasi sistem ini berhasil mengoptimalkan efisiensi operasional dan meningkatkan transparansi alur logistik secara real-time tanpa bergantung pada birokrasi fisik yang lambat

Perancangan Mobile Apps Monitoring Dan Penyiraman Tanaman Terong Pada Mandiri Farm Simalanggang

2025-08-17T17:02:38+07:00

Meningkatnya kebutuhan akan praktik pertanian yang efisien dan berbasis data mendorong integrasi teknologi dalam budidaya tanaman hortikultura. Penelitian ini menyajikan perancangan dan pengembangan aplikasi mobile berbasis Internet of Things (IoT) untuk monitoring dan penyiraman tanaman terong (Solanum melongena) di Mandiri Farm Simalanggang. Sistem ini menggunakan mikrokontroler ESP32, sensor kelembapan tanah, sensor intensitas cahaya BH1750, serta pompa air mini yang dikendalikan secara otomatis. Data sensor dikirimkan secara real-time dan divisualisasikan melalui aplikasi blynk, yang menyediakan dua mode penyiraman yaitu otomatis dan manual. Penelitian ini menggunakan pendekatan Research and Development (R&D) dengan model pengembangan agile, meliputi tahapan Planning, Design, develop, testing, Deployment, dan Review. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem mampu meningkatkan efisiensi penyiraman, mengurangi ketergantungan terhadap tenaga kerja manual, serta mempermudah petani dalam memantau kondisi tanaman secara jarak jauh. Penelitian ini berkontribusi pada pengembangan solusi smart farming yang aplikatif bagi petani hortikultura skala kecil.