Kualitas air yang aman untuk dikonsumsi sangatlah penting bagi kesehatan masyarakat luas di setiap daerah, namun kualitas air diberbagai daerah semakin menurun terutama untuk kebutuhan manusia dalam hal air minum, dampak dari kualitas air yang tidak aman untuk dikonsumsi dapat menyebabkan penyakit seperti kolera, diare, hepatitis A dan lainnya, hal ini dikarenakan air yang memiliki sanitasi yang buruk dan zat-zat yang melebihi kadar standar. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui hasil evaluasi dari model yang dihasilkan untuk dapat memprediksi kualitas air yang dapat dikonsumsi atau tidaknya dengan menerapkan algoritma klasifikasi data mining yaitu adalah algoritma K-Nearest Neighbor. Algoritma ini diterapkan untuk menghitung probabilitas kualitas air yang aman atau tidak untuk dikonsumsi berdasarkan data rekaman yang diambil dari lingkungan sekitar terutama di daerah padat penduduk. Kumpulan data diperoleh dari website kaggle, hasil pemodelan diukur menggunakan tabel Confusion Matrix untuk menghitung akurasi. Setelah diuji, model ini memiliki tingkat akurasi tertinggi 85,52% dengan nilai k (tetangga terdekat) = 3.
Aplikasi Jobstreet merupakan sebuah aplikasi lowongan pekerjaan yang sudah didownload oleh lebih dari 10 juta masyarakat yang menyediakan beberapa jenis pekerjaan seperti akuntansi, sumber daya manusia, pemasaran, komunikasi, pelayanan, dan lainnya. Dengan banyaknya masyarakat yang mendownload aplikasi ini maka masyarakat pasti memberikan ulasan-ulasan mereka terhadap aplikasi ini. Di masa pandemi seperti ini, banyak orang yang mencari pekerjaan menggunakan aplikasi android dimana informasinya lebih cepat dan mudah untuk mencari lowongan pekerjaan, oleh karena itu aplikasi Jobstreet membantu masyarakat dalam mencari lowongan pekerjaan di perusahaan yang mereka inginkan. Ulasan komentar opini masyarakat ini bisa dijadikan peluang untuk menggali keterangan tentang evaluasi dan penilaian atas pelayanan aplikasi jobstreet yang telah berjalan menggunakan analisis sentimen. Tujuan dari penelitian ini adalah melakukan klasifikasi sentimen terhadap ulasan pada aplikasi Jobstreet dengan metode Naïve Bayes. Dalam penelitian ini opini akan dibagi kedalam dua golongan sebagai positif dan negatif, kemudian diklasifikasikan dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes. Hasil pengujian yang didapat menggunakan data uji memiliki nilai akurasi sebesar 0,96; nilai precision sebesar 0,98; nilai recall sebesar 0,94.
Semakin berkembangnya teknologi informasi menjadikan beberapa sektor baik itu pendidikan hingga perekonomian memanfaatkan penggunaan sistem informasi untuk meningkatkan kinerja serta efektifitas proses bisnis yang terdapat di dalamnya. Salah satu contoh pemanfaatan sistem informasi pada sektor perekonomian adalah manajemen pengelolaan pada inventory barang yang dapat mempercepat proses perhitungan barang dan pencarian data barang. Seperti yang diketahui bahwa masih terdapat usaha dagang yang belum menerapkan sistem informasi di dalam proses bisnisnya. Bariklie Collection merupakan usaha dagang yang bergerak dibidang penjualan celana anak dengan sistem penjualan grosir kepada reseller. Penerapan sistem informasi terkait proses bisnis Bariklie Collection belum dilakukan dengan baik sehingga masih menggunakan cara manual di dalam pengolahan inventory barang yang mengakibatkan terjadinya kesalahan pencatatan stok barang, tidak akuratnya data stok dan pegawai sering lambat terhadap proses pengadaan barang jika stoknya habis. Maka dari itu, diperlukan suatu sistem informasi yang dapat mengatur persediaan barang, membuat pesanan produksi, mengontrol barang keluar, dan melaporkan data. Sebagai landasannya, penelitian ini memanfaatkan proses pengembangan sistem Prototype, basis data MySQL dan pemrograman PHP. Analisis ini menghasilkan pembuatan sistem inventory yang dapat membantu mempercepat pegawai dalam pendataan stok barang, menjadikan data yang dihasilkan akurat dan mempermudah proses pelaporan data kepada pemilik Bariklie Collection.
Teknologi atau media komunikasi dan informasi berbasis web sangat perlu dihadirkan dalam dunia pendidikan. Menlo Park School adalah sekolah menengah pertama dan menengah formal bertaraf internasional yang saat ini sedang melakukan pendaftaran siswa baru. Menlo Park School masih menggunakan beberapa aplikasi dalam proses pendaftarannya. Hal ini dapat menyebabkan terhambatnya alur proses registrasi dan penyampaian informasi karena masih menggunakan aplikasi yang berbeda. Selain itu, proses rekap data masih terhambat karena tampilan yang masih sulit dipahami. Dari permasalahan tersebut maka diperlukan suatu wadah utama yaitu sistem informasi pendaftaran yang berisi tentang proses pendaftaran mulai dari pemberian informasi pendaftaran, pengisian formulir, pengecekan data, dan pelaporan hasil seleksi dalam bentuk website. Pembuatan website akan menggunakan HTML dan PHP. Hasil penelitian tentang Perancangan Sistem Informasi Pendaftaran Berbasis Web di Menlo Park School oleh Schoters ini dapat mempermudah dan membantu semua pihak yang terlibat dalam proses pendaftaran.
Sebagai organisasi pendidikan yang banyak melakukan kegiatan administrasi, Mabit Nurul Fikri belum mengimplementasi manajemen sistem informasi sehingga data-data yang ada belum saling terintegrasi. Tujuan penelitian ini adalah untuk membangun sistem informasi penggajian pengajar di Mabit Nurul Fikri guna meningkatkan pengelolaan administrasi yang efisien. Penulis menggunakan Waterfall sebagai metode perancangan sistem. Penulis juga menggunakan diagram UML untuk memodelkan sistem juga sebagai kerangka berfikir dalam perancangan berbasis objek. Penelitian ini menggunakan framework PIECES untuk menganalisis masalah pada sistem saat ini. Sistem informasi manajemen penggajian pengajar ini dibangun menggunakan CodeIgniter, Angular, dan MySQL. Ada 2 jenis aktor pada sistem ini yaitu Bendahara dan Kepala Departemen. Bendahara memiliki hak akses ke semua use case dalam sistem, sedangkan Kepala Departemen tidak. Hasil dari penelitian ini yaitu berupa dashboard internal Mabit Nurul Fikri yang dapat menyimpan data pengajar, presensi, dan insentif, menghitung gaji pengajar, serta mengunduh dokumen insentif dalam bentuk PDF.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.