Jurnal Teknologi Informasi dan Digital

MONITORING GAS BERBAHAYA KARBON MONOKSIDA (CO) PADA RUANG KERJA MENGGUNAKAN SENSOR MQ 135 DAN LED MATRIX P10 SEBAGAI TAMPILAN

Carudin — 2025-07-31

Perkembangan teknologi dan pembangunan yang pesat, memberikan dampak negatif yaitu mengakibatkan kualitas udara semakin menurun akibat terkontaminasi oleh polutan yang berasal dari aktivitas pembakaran sampah, gas buang kendaraan bermotor, dan kegiatan industri yang menghasilkan polusi. Pekerja atau karyawan kantoran seringkali lalai dalam memperhatikan kualitas udara dalam ruang kerjanya hal yang bisa menurunkan kualitas udara dalam ruangan adalah hasil dari AC dan atau gas sisa pembakaan lainya sehingga menyebabkan kerugian bagi manusia. Selain itu, gas-gas tersebut juga mengakibatkan terjadinya efek rumah kaca. Untuk mengatasi masalah tersebut, dirancanglah sebuah sistem monitoring gas berbahaya karbon monoksida menggunakan protokol TCP/IP untuk mengirimkan data ke platform IoT Ganesha16. Dalam input sistem digunakan sensor MQ-135 yang dapat mendeteksi metana. Data dari sensor akan dikirimkan ke Arduino, kemudian ditampilkan pada Led Matrix P10 sebagai Tampilan dan diteruskan melalui modul wifi ESP8266 agar dapat dikirimkan ke platform IoT Ganesha16. Data yang dikirimkan ke web server menggunakan protokol TCP/IP untuk kemudian ditampilkan dalam web server Ganesha16 agar data dapat ditampilkan secara realtime. Dalam eksekusi keseluruhan program yang dijalankan, didapatkan bahwa antara proses pertama (pembacaan sensor) sampai ke menampilkan data di Ganesha16 di dapatkan delay rata-rata 1,95 second. Delay pada bagian TCP/IP didapatkan rata-rata 1,37 second pada waktu realtime.

OPTIMALISASI APLIKASI GOOGLE APPSHEET UNTUK PENCATATAN DAN VISUALISASI DATA PRODUKSI DI PT. FUTABA INDUSTRIAL INDONESIA

Satria — 2025-07-31

Futaba Industrial Indonesia merupakan perusahaan Manufacture Automotive untuk Chassis Parts, Body Parts dan Exhaust Manifolds berupaya melakukan proses manufaktur secara baik agar menghasilkan produk berkualitas tinggi dengan biaya yang rendah. Sebagai salah satu pelaku dalam industri ini Salah satu aspek krusial dari proses operasional sehari-hari adalah penyusunan laporan produksi. Namun, seperti yang telah diamati, proses ini seringkali disertai dengan sejumlah masalah yang mempengaruhi kinerja dan efisiensi perusahaan secara keseluruhan. Kesalahan - kesalahan kecil seperti salah penulisan part number (kode barang) atau pencatatan jam produksi yang tidak tepat seringkali terjadi. Meskipun tampak tidak terlalu berarti, kesalahan semacam ini memiliki konsekuensi yang signifikan. Misalnya, kesalahan dalam pencatatan jam produksi dapat mengakibatkan perhitungan biaya produksi yang tidak akurat, sedangkan kesalahan dalam penulisan part number dapat menyebabkan kesulitan dalam identifikasi dan pengelolaan stok barang. Untuk mengatasi tantangan-tantangan ini, pengembangan aplikasi menggunakan platform Google AppSheet dan metode Rapid Application Development (RAD) dianggap sebagai solusi yang menarik dan efektif. Aplikasi ini dapat mengoptimalkan proses pencatatan, pengolahan, dan visualisasi data produksi secara lebih efisien dan akurat, dengan data disimpan menggunakan spreadsheet.

PENGUKURAN KEMIRIPAN KALIMAT BAHASA INDONESIA MENGGUNAKAN REPRESENTASI WORD EMBEDDING FASTTEXT

Belinda Eka Sarah Dewi — 2025-07-31

Pengukuran kemiripan kalimat merupakan komponen penting dalam berbagai aplikasi pemrosesan bahasa alami (NLP), seperti pencarian semantik, sistem tanya jawab, dan deteksi plagiarisme. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi kemampuan model word embedding FastText dalam mengukur kemiripan semantik antar kalimat berbahasa Indonesia. Dataset yang digunakan adalah Semantic Textual Similarity Benchmark (STS-B) versi Bahasa Indonesia, yang memuat pasangan kalimat beserta skor kemiripan berdasarkan penilaian manusia. Setiap kalimat direpresentasikan sebagai rata-rata vektor dari kata-kata penyusunnya menggunakan model FastText pralatih untuk Bahasa Indonesia. Kemiripan antar kalimat dihitung menggunakan cosine similarity, dan hasilnya dibandingkan dengan skor referensi manusia menggunakan korelasi Pearson dan Spearman. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa FastText mampu menangkap sebagian besar makna semantik antar kalimat, dengan nilai korelasi Pearson sebesar 0.3658 dan Spearman sebesar 0.4260. Meskipun demikian, hasil tersebut mengindikasikan bahwa pendekatan berbasis word-level embedding seperti FastText memiliki keterbatasan dalam memahami konteks yang lebih kompleks. Penelitian ini memberikan gambaran awal mengenai efektivitas FastText dalam tugas pengukuran similarity semantik untuk Bahasa Indonesia dan membuka peluang pengembangan metode representasi yang lebih kontekstual di masa depan.

IMPLEMENTASI ALGORITMA DIJKSTRA UNTUK MENEMUKAN RUTE TERDEKAT PENGAMBILAN BARANG BEKAS BERBASIS WEB PADA LAPAK RONGSOK BROSOT, BEKASI

HS. Sulistyowati — 2025-07-31

Pengelolaan sampah dan limbah yang memiliki nilai sebagai bahan baku, khususnya barang bekas, menjadi tantangan dalam hal pengambilan dan rute yang efisien bagi agent pengumpul barang rongsokan. Penelitian ini mengimplementasikan Algoritma Dijkstra untuk menentukan rute terdekat bagi agen rongsokan dalam proses pengambilan barang bekas di Lapak Rongsok Brosot. Aplikasi dirancang agar berjalan pada smartphone dengan platform android yang digunakan mayoritas pada saat ini. Berdasarkan pengujian didapatkan pemilihan rute terpendek menggunakan algoritma dijkstra dinilai sangat efektif berdasarkan pencarian rute terpendek dari setiap perhitungan bobot jarak dengan node yang dijalurkan kearah tujuan. Platform berbasis web yang dikembangkan memanfaatkan algoritma ini mampu mengoptimalkan rute agen, sehingga dapat mengurangi waktu dan tenaga yang dibutuhkan serta meningkatkan efisiensi operasional. Sistem yang dibangun juga memudahkan masyarakat untuk menghubungi agen terdekat, mempercepat proses transaksi, dan meningkatkan jumlah barang yang berhasil dikumpulkan. Selain itu, penelitian ini memberikan peluang bagi pengembangan lebih lanjut melalui penerapan algoritma alternatif serta peningkatan fitur seperti

RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI PREDIKSI PENJUALAN DENGAN METODE TREND MOMENT PADA UMKM BALIKAPUTRA

I Nyoman Arya Putra Adnyana — 2025-07-31

UMKM Balikaputra di Kota Bekasi bergerak di bidang distribusi kebutuhan rumah tangga seperti air isi ulang, gas LPG, dan air mineral. Kendala utama dalam operasionalnya adalah pencatatan transaksi manual dan ketiadaan sistem prediksi penjualan, yang berdampak pada perencanaan stok dan efisiensi usaha. Penelitian ini mengembangkan sistem informasi berbasis web dengan pencatatan transaksi real-time dan prediksi penjualan menggunakan metode Trend Moment. Sistem dirancang dengan pendekatan Unified Modeling Language (UML) dan dibangun menggunakan React.js, Node.js, Express.js, MySQL, dan Tailwind CSS. Sistem memiliki dua jenis pengguna: admin dan pelanggan, serta menyediakan fitur laporan pesanan dan prediksi yang dapat diekspor dalam format PDF dan Excel. Pengujian data Januari–Mei 2025 menunjukkan hasil prediksi penjualan Air RO untuk Juni 2025 sebesar 715 unit, dengan hasil evaluasi Mean Squared Error (MSE) sebesar 218,48 dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 1,71%. Uji User Acceptance Testing (UAT) menunjukkan seluruh fitur berjalan sesuai kebutuhan. Sistem ini terbukti meningkatkan efisiensi pencatatan dan mendukung pengambilan keputusan berbasis data aktual.

IMPLEMENTASI AUTOMATION MANAGE USER PADA JARINGAN BERBASIS MIKROTIK DENGAN PYTHON

Kikim Mukiman — 2025-07-31

Manajemen pengguna dalam jaringan MikroTik, seperti pada layanan hotspot dan VPN, merupakan kegiatan yang memerlukan ketelitian dan konsistensi. Proses manajemen secara manual melalui antarmuka Winbox atau WebFig berpotensi menimbulkan kesalahan konfigurasi dan memakan waktu, terutama pada jaringan berskala menengah hingga besar. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan sistem otomasi manajemen pengguna pada perangkat MikroTik dengan menggunakan bahasa pemrograman Python. Dalam implementasinya, sistem ini memanfaatkan API MikroTik yang diakses melalui library Python seperti routeros-api, sehingga memungkinkan penambahan, penghapusan, serta pembaruan akun pengguna secara otomatis. Hasil pengujian menunjukkan bahwa otomasi ini mampu mempercepat proses manajemen pengguna hingga lebih dari 60% dibandingkan metode manual, serta mengurangi kesalahan input konfigurasi. Dengan demikian, sistem ini memberikan solusi yang efisien, cepat, dan terstruktur dalam pengelolaan pengguna jaringan berbasis MikroTik.