Jurnal RISTER : Riset Sistem Cerdas adalah lembaga jurnal yang diterbitkan oleh Universitas Lamappapoleonro yang memiliki disiplin ilmu komputer. Jurnal RISTER : Riset Sistem Cerdas didirikan pada tahun 2024 dengan tujuan sebagai wadah untuk mempublikasikan penelitian dosen, Mahasiswa, Peneliti. lembaga ini hanya menerbitkan jurnal penelitian yang disiplin ilmu komputer dengan Scope: Artificial Intelegent, Expert System, Decision Support System, Internet of things, Data Mining, Machine Learning, Deep Learning.Jurnal RISTER : Riset Sistem Cerdas Menerbitkan Artikel Ilmiah dua kali satu tahun yaitu Bulan Mei dan Bulan November.
Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan Guru Terbaik di SMKN 4 Soppeng Menggunakan Metode WP
SMKN 4 Soppeng merupakan salah satu sekolah kejuruan yang terus mengembangkan kualitas tenaga pendidiknya. Namun, proses penentuan guru terbaik di sekolah tersebut masih dilakukan secara manual melalui musyawarah internal, sehingga sering menimbulkan ketidakpuasan dari guru yang dinilai karena hasil penilaian dianggap kurang objektif dan tidak terukur. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, penelitian ini merancang sebuah Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis web yang mampu melakukan perhitungan penilaian guru terbaik menggunakan metode Weighted Product (WP). Pada penelitian ini, kriteria dan bobot ditentukan melalui penyebaran kuesioner kepada tim penilai, kemudian sistem melakukan proses normalisasi, pembobotan, dan perankingan untuk mendapatkan alternatif guru terbaik yang paling optimal. Pengembangan sistem dilakukan menggunakan pendekatan Web Engineering dengan bahasa pemrograman PHP dan basis data MySQL. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi yang dirancang mampu mempercepat proses pengolahan data penilaian guru, meningkatkan objektivitas penilaian, serta membantu pihak sekolah dalam menentukan guru terbaik berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan
Hak Cipta (c) 2026 Jurnal RISTER : Riset Sistem Cerdas
Optimasi Komposisi Menu MBG Berbasis Graph Neural Network dan Explainable AI
Program Makan Bergizi Gratis (MBG) membutuhkan perencanaan menu yang seimbang, bervariasi, dan mudah dievaluasi berdasarkan kecukupan gizi. Permasalahan utama dalam penyusunan menu adalah banyaknya kombinasi bahan pangan yang harus dipertimbangkan, seperti energi, protein, lemak, karbohidrat, serat, kalsium, biaya, dan ketersediaan bahan. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model optimasi komposisi menu MBG berbasis Graph Neural Network (GNN) dan Explainable AI. Data penelitian berupa simulasi komposisi bahan pangan yang disusun berdasarkan kelompok karbohidrat, protein, sayur, buah, dan susu. Setiap bahan pangan direpresentasikan sebagai node, sedangkan hubungan kesesuaian antar bahan direpresentasikan sebagai edge pada graf menu. Model GNN digunakan untuk mempelajari pola hubungan antar bahan dan menghasilkan skor kesesuaian menu. Explainable AI digunakan untuk menafsirkan kontribusi setiap komponen nutrisi terhadap rekomendasi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model GNN memperoleh skor kesesuaian gizi sebesar 94,20%, lebih tinggi dibandingkan rule-based sebesar 84,20% dan MLP sebesar 89,10%. Faktor paling berpengaruh terhadap optimasi menu adalah protein, energi, kalsium, dan serat. Hasil penelitian menunjukkan bahwa GNN dan Explainable AI dapat mendukung penyusunan menu MBG yang lebih objektif, transparan, dan berbasis data
Pengembangan Sistem Informasi Penggajian Berbasis Kecerdasan Buatan Pada Desa Balla
Pengelolaan penggajian perangkat desa merupakan salah satu aspek penting dalam mendukung tata kelola pemerintahan desa yang transparan, akuntabel, dan efisien. Di Desa Balla, Kecamatan Bajo, Kabupaten Luwu, proses penggajian masih menghadapi berbagai kendala, seperti pencatatan data yang dilakukan secara manual, potensi kesalahan perhitungan, keterlambatan penyusunan laporan, serta kesulitan dalam pengelolaan arsip data. Permasalahan tersebut dapat memengaruhi efektivitas pelayanan administrasi desa dan akurasi informasi keuangan. Berbagai penelitian menunjukkan bahwa sistem penggajian berbasis web mampu meningkatkan efisiensi, akurasi, dan transparansi dalam pengelolaan data penggajian. Penelitian ini bertujuan untuk Pengembangan Sistem Informasi Penggajian Berbasis Kecerdasan Buatan Pada Desa Balla. Metode pengembangan sistem menggunakan pendekatan Waterfall yang meliputi tahap analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Sistem yang dibangun menyediakan fitur pengelolaan data perangkat desa, perhitungan gaji otomatis, pengelolaan tunjangan dan potongan, pembuatan slip gaji digital, serta laporan penggajian secara real-time. Penerapan AI dalam sistem direkomendasikan untuk mendukung analisis data penggajian, mendeteksi kesalahan input, memberikan prediksi kebutuhan anggaran penggajian, serta menghasilkan laporan dan ringkasan keuangan secara otomatis. Dengan adanya integrasi AI, proses pengambilan keputusan di tingkat pemerintahan desa dapat dilakukan lebih cepat dan berbasis data. Hasil yang diharapkan dari penelitian ini adalah terciptanya sistem penggajian yang lebih efektif, efisien, akurat, dan transparan sehingga mampu meningkatkan kualitas pengelolaan keuangan Desa Balla, Kecamatan Bajo, Kabupaten Luwu
Digitalisasi Hasil Pertanian Padi Desa Balla Kecamatan Bajo Kabupaten Luwu
Sektor pertanian di Desa Balla, Kecamatan Bajo, merupakan pilar utama ekonomi masyarakat, namun pengelolaan data hasil panen padi masih dilakukan secara manual menggunakan buku catatan. Hal ini menyebabkan risiko kehilangan data, ketidakefisienan pelaporan, dan sulitnya pengambilan keputusan berbasis data oleh pemerintah desa. Penelitian ini bertujuan untuk membangun Sistem Informasi Hasil Pertanian Padi berbasis web untuk mendigitalisasi manajemen data pertanian. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah metode Waterfall, meliputi tahap analisis, perancangan, implementasi, dan pengujian. Pengumpulan data dilakukan melalui observasi, wawancara, dan studi pustaka. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem ini mampu mengelola data petani, luas lahan, hasil panen, serta menyajikan statistik produksi secara real-time. Fitur asisten virtual (chatbot) juga diintegrasikan untuk memberikan informasi harga pasar dan tips pertanian bagi petani. Dengan adanya sistem ini, proses pendataan menjadi lebih akurat, transparan, dan dapat mendukung perencanaan ketahanan pangan di Desa Balla secara lebih efektif
Hak Cipta (c) 2025 Jurnal RISTER : Riset Sistem Cerdas
Implementasi Augmented Reality Marker- Based dalam Pembelajaran Planet-Planet Tata Surya di Sekolah Dasar
Keterbatasan media visualisasi dalam pembelajaran astronomi di tingkat sekolah dasar sering kali menghambat pemahaman siswa terhadap objek yang bersifat abstrak. Kondisi tersebut selaras dengan temuan di SDN 136 Labessi, dimana penggunaan alat peraga planetarium konvensional masih memiliki dependensi yang tinggi terhadap kondisi pencahayaan ruangan, sehingga proses belajar menjadi kurang fleksibel. Penelitian ini bertujuan untuk mengintegrasikan teknologi Augmented Reality (AR) berbasis marker sebagai solusi inovatif dalam menghadirkan simulasi planetarium yang interaktif dan portabel. Dengan mengadopsi metode Multimedia Development Life Cycle (MDLC), penelitian ini mengembangkan sebuah aplikasi Android yang mampu memproyeksikan model tiga dimensi (3D) planet disertai narasi audio otomatis. Hasil implementasi menunjukkan bahwa penggunaan AR marker-based berhasil menyajikan visualisasi yang presisi dan mampu mengatasi kendala teknis pada alat peraga fisik sebelumnya. Berdasarkan hasil uji coba lapangan, media ini secara signifikan meningkatkan antusiasme serta daya serap siswa kelas VI terhadap materi tata surya. Implementasi ini membuktikan bahwa teknologi AR dapat menjadi instrumen pendukung yang efektif dalam memodernisasi media pembelajaran di lingkungan sekolah dasar.
Pengembangan Aplikasi Augmented Reality Untuk Visualisasi 3D Planet Tata Surya sebagai Media Pembelajaran Interaktif bagi Anak Sekolah
Aplikasi Pemantau Harga Jagung Secara Real-Time Bagi Pedagang Mitra Berbasis Augmented Reality Pada Platform Android
Ketidakpastian fluktuasi harga jagung di tingkat daerah sering kali menghambat pedagang mitra dalam memperoleh informasi yang akurat dan tepat waktu. Keterlambatan data memicu kesalahan penetapan harga jual yang berdampak pada stabilitas bisnis. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi pemantauan harga jagung berbasis real-time yang mengintegrasikan teknologi augmented reality (AR) pada platform android guna meningkatkan efektivitas visualisasi data. Pengembangan sistem menggunakan metode Waterfall yang mencakup tahapan analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, hingga pengujian. Aplikasi ini dibangun menggunakan Unity dan Vuforia Engine dengan metode marker-based AR untuk menampilkan informasi harga dalam format objek virtual 3D. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem berhasil mengintegrasikan basis data harga terkini dengan fitur pemindaian AR yang stabil pada perangkat android. Pengujian black box mengonfirmasi bahwa seluruh fungsi, mulai dari manajemen data oleh admin hingga akses riwayat harga oleh pedagang, berjalan sesuai spesifikasi. Inovasi ini memberikan solusi interaktif bagi pedagang dalam memantau dinamika pasar secara lebih responsif dan akurat.
Inovasi Pengolahan Data Geospasial Berbasis Machine Learning untuk Pemetaan Sumber Mata Air di Kabupaten Soppeng
Penelitian ini menghadirkan inovasi dalam pemetaan sumber mata air di Kabupaten Soppeng melalui integrasi Sistem Informasi Geografis (SIG) dan metode Machine Learning.SIG digunakan untuk pengelolaan dan visualisasi data spasial,sadangkan Machine Learning diterapkan untuk menganalisis pola lingkungan yang berpotensi menghasislkan mata air.Data yang digunakan mencakup citra satelit, model elevasi digital,tutupan lahan,jarak terhadap sungai,serta parameter lingkungan releven lainnya. Algoritma Random Forest dipilih karena kemampuannya dalam menangani kompleksitas data geospasial secara efektif. Hasil analisis menunjukkan bahwa model prediktif mencapai akurasi 87-90%,dengan variable paling berpengaruh berupa kemiringan lereng, NDVI,dan jarak sungai. Integrasi SIG dan Machine Learning memungkinkan pemetaan mata air eksisting sekaligus prediksi lokasi potensial secara akurat. Sistem ini diharapkan menjadi alat yang efektif dalam pengelolaan sumber daya air dan perencanaan berbasis data di Kabupaten Soppeng. Penelitian ini juga memberikan kontribusi langsung terhadap peningkatan efektivitas monitoring sumber mata air melalui penyajianpeta digital yang mudah diakses dan diperbarui.Dengan dukungan teknologi geospasial,pemerintah daerah dapat melakukan identifikasi dini terhadap wilayah rawan kekeringan serta menentukan prioritas konservasi berdasarkan tangkat potensi sumber air. Selain itu, model prediktif yang menghasilkan dapat dikembangkan lebih lanjut dengan memasukkan parameter tambahan atau metode Machine Learning lainnya untuk meningkatkan akurasi di masa mendatang. This study presents an innovative approach to mapping spring water sources in Soppeng Regency through the integration of Geographic information Systems (GIS) and Machine Learning methods.GIS is utilized for managing and visualizing spatial data, while Machine Learning is applied to analyze environmental patterns that potentially indicate spring locations. The data used include satellite umagery, digital elevation models, land cover, distance to rivers, and other relevant environmental parameters. The Random Forest algorithm was chosen due to its effectiveness in handling complex geospatial data. The analysis results indicate that the predictive model achieves an accuracy of 87-90%, with the most influential variables being slope, NDVI, and distance from rivers. The integration of GIS and Machine Learning enables mapping of existing springs as well as accurate prediction of potential sites. This system is expected to serve as an effective tool for water resource management and data-driven planning in Soppeng Regency. This research also provides a direct contribution to improving the effectiveness of spring-source monitoring thtough the presentation of digital maps that are easy to access and update. With the support of geospatial technology, local governments can conduct early identification of drought-prone areas and determine conservation priorities based on the potential level of water resources. In addition, the predictive model produced can be further developed by adding new parameters or applying other Machinr Learning methods to enhance accuracy in the future. empatkan abstrak berbahasa Inggris pada bagian ini. Gunakan font Times New Roman 10pt, italic.
Rancang Bangun Aplikasi Augmented Reality sebagai Media Pembelajaran Interaktif Pengenalan Hewan Berbasis Mobile untuk Anak Usia Dini di KB Al-Fatih
Pembelajaran pengenalan "hewan pada anak usia dini memerlukan media yang menarik, interaktif, dan sesuai dengan karakteristik perkembangan anak. Namun, proses pembelajaran di KB Al-Fatih masih menggunakan media tradisional seperti gambar dua dimensi dan flash card yang bersifat statis, sehingga kurang mampu menarik perhatian dan mempertahankan fokus anak dalam jangka waktu lama. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun aplikasi pengenalan hewan berbasis Augmented Reality (AR) sebagai media pembelajaran interaktif untuk anak usia dini. Metode penelitian yang digunakan meliputi observasi, wawancara, dan studi literatur, serta perancangan sistem menggunakan use case diagram. Aplikasi dikembangkan menggunakan Unity 3D dengan menampilkan objek hewan tiga dimensi yang disertai audio pengenalan dan dioperasikan melalui pemindaian kode QR menggunakan perangkat mobile berbasis Android. Pengujian sistem dilakukan menggunakan metode blackbox untuk memastikan seluruh fungsi aplikasi berjalan sesuai dengan kebutuhan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi pengenalan hewan berbasis Augmented Reality dapat berfungsi dengan baik dan mampu menyajikan media pembelajaran yang lebih interaktif dan menarik dibandingkan media tradisional. Aplikasi ini diharapkan dapat meningkatkan motivasi belajar, keterlibatan, serta pemahaman anak usia dini dalam mengenal hewan.
Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan Smartphone Terbaik Dengan Metode Technique For Order Preference By Similarity To Ideal Solution
Pemilihan smartphone terbaik sering menjadi tantangan bagi konsumen karena banyaknya produk dengan spesifikasi yang beragam. Keputusan yang diambil secara subjektif dan tanpa pertimbangan kriteria yang terstruktur dapat menyebabkan ketidakpuasan. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis web yang dapat merekomendasikan smartphone terbaik secara objektif. Metode yang digunakan adalah Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS), yang bekerja dengan prinsip bahwa alternatif terbaik harus memiliki jarak terpendek dari solusi ideal positif (Positive Ideal Solution) dan jarak terjauh dari solusi ideal negatif (Negative Ideal Solution). Kriteria yang digunakan meliputi : Harga, RAM, Kapasitas Memori Internal (ROM), Kualitas Kamera, dan Kapasitas Baterai. Sistem berbasis web dibangun menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL, sehingga mudah diakses oleh pengguna. Hasil pengujian menunjukkan bahwa SPK ini mampu mengolah data kriteria dan alternatif, melakukan perhitungan TOPSIS, serta menghasilkan peringkat smartphone terbaik secara cepat, akurat, dan transparan, membantu konsumen dalam mengambil keputusan pembelian yang optimal
Pemetaan Lahan Pertanian Padi Berbasis Machine Learning untuk Mendukung Ketahanan Pangan Kabupaten Soppeng
Penelitian ini mengembangkan pendekatan pemetaan lahan padi berbasis machine learning untuk memperkuat perencanaan ketahanan pangan di Kabupaten Soppeng. Studi memanfaatkan citra satelit resolusi menengah, indeks vegetasi time-series, dan fitur spasial-temporal (curah hujan, elevasi, tekstur spektral) guna mengklasifikasikan tutupan lahan padi serta memetakan dinamika luas tanam dan pola musim. Model utama membandingkan algoritma terawasi (Random Forest, SVM) dan arsitektur deep learning berbasis segmentasi, dengan strategi validasi silang spasial dan verifikasi lapangan terbatas. Keluaran penelitian berupa peta probabilistik lahan padi, layer intensitas tanam musiman, serta estimasi indikatif produktivitas berbasis proxy vegetasi. Hasil menunjukkan peningkatan akurasi klasifikasi dan konsistensi spasial pada model yang menggabungkan fitur time-series dan data iklim, sekaligus menurunkan kebutuhan label melalui skema active learning. Temuan ini diintegrasikan ke dalam prototipe dashboard spasial untuk mendukung pengambilan keputusan yaitu penetapan target intervensi irigasi, penjadwalan tanam-panen, dan antisipasi risiko kekeringan. Pendekatan ini memberikan kerangka replikasi berbiaya efisien bagi pemerintah daerah, dengan potensi integrasi data resmi statistik pertanian dan perluasan ke skala kecamatan/desa untuk perencanaan pangan yang lebih adaptif dan berbasis bukti
SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PENILAIAN KESEHATAN KOPERASI DI KABUPATEN SOPPENG MENGGUNAKAN METODE SAW
Proses penilaian kesehatan koperasi di Kabupaten Soppeng selama ini masih dilakukan secara manual melalui pemeriksaan dokumen satu per satu menggunakan pedoman penilaian kesehatan koperasi. Proses manual ini menyebabkan lamanya penilaian, rawan human error, dan tidak konsisten antar penilai. Penelitian ini bertujuan mengembangkan Sistem Penunjang Keputusan (SPK) untuk menilai kesehatan koperasi menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW). Metode SAW dipilih karena mampu melakukan proses normalisasi dan pemeringkatan alternatif berdasarkan bobot kriteria secara sederhana dan akurat. Sistem ini dirancang untuk membantu dinas terkait dalam melakukan penilaian koperasi berdasarkan beberapa kriteria utama seperti permodalan, kualitas aset, likuiditas, efisiensi usaha, dan kepatuhan administrasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem dapat menghasilkan perhitungan yang cepat, konsisten, dan akurat dalam menentukan predikat kesehatan koperasi, serta meningkatkan efisiensi proses penilaian dibandingkan metode manual.
Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik Dengan Menggunakan Metode AHP Pada BPS Kab. Soppeng
Pemilihan karyawan terbaik adalah salah satu upaya evaluasi kinerja pegawai yang memiliki tujuan untuk meningkatkan motivasi, efektivitas kerja, dan kualitas layanan. Namun, proses pemilihan terkadang menghadapi kendala karena adanya subjektivitas penilaian dan tidak adanya standar pembobotan kriteria yang terukur. Penelitian ini memiliki tujuan untuk membuat Sistem Penunjang Keputusan (SPK) pemilihan karyawan terbaik menggunakan metode Analytic Hierarchy Process (AHP) dengan studi kasus pada Badan Pusat Statistik (BPS) Kabupaten Soppeng. Metode AHP sering kali digunakan untuk menentukan prioritas dan bobot kriteria secara objektif melalui perbandingan berpasangan. Sistem yang dibangun dalam membantu pengambilan keputusan serta melakukan penilaian berdasarkan kriteria seperti kedisiplinan, kualitas kerja, kehadiran, dan tanggung jawab. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem dapat memberikan rekomendasi alternatif terbaik secara terstruktur dan akurat sesuai nilai bobot kriteria. Dengan demikian, SPK berbasis AHP dapat meningkatkan objektivitas dan transparansi dalam proses pemilihan karyawan terbaik.
Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan Peserta Olimpiade Berbasis Web Menggunakan Metode Weighted Product di SDN 184 Dareajue
Pemilihan peserta olimpiade di SDN 184 Dareajue selama ini menghadapi kendala akibat belum adanya sistem terstruktur yang terintegrasi. Penelitian ini bertujuan membuat Sistem Penunjang Keputusan (SPK) berbasis web menggunakan metode Weighted Product (WP) untuk mengoptimalkan proses seleksi. Sistem inovasi terletak pada pengintegrasian multi-aspek penilaian ke dalam satu platform tes terpadu, dimana peserta hanya mengerjakan satu paket tes komprehensif yang mencakup: penguasaan materi akademik, kecepatan dan ketepatan menjawab, serta rekam jejak prestasi yang telah diinput guru. Metode Weighted Product dipakai untuk memproses aspek ketiga tersebut guna menghasilkan peringkat kandidat.
Sistem Penunjang Keputusan Penerima Bantuan Sosial Kepada Masyarakat Kurang mampu Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Bantuan Sosial (Bansos) merupakan program strategi Pemerintah Indonesia untuk menanggulangi kemiskinan dan meningkatkan kesejahteraan masyarakat. Di Desa Kampiri, Kabupaten Soppeng, proses penentuan penerima Bansos, termasuk Program Keluarga Harapan (PKH) dan Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT), masih mengandalkan manual verifikasi dan Musyawarah Desa (MusDes) berdasarkan kriteria luas dari Data Terpadu Kesejahteraan Sosial (DTKS). Metode ini rentan terhadap subjektivitas, rendahnya transparansi, dan berpotensi menyebabkan ketidaktepatan target konvensional. Untuk kelemahan mengatasi hal tersebut dan mewujudkan seleksi yang lebih efektif serta efisien, penelitian ini mengusulkan implementasi Sistem Pendukung Keputusan (SPK). SPK dikembangkan berbasis web dengan menerapkan metode Simple Additive Weighting (SAW). Metode SAW dipilih karena kemampuannya dalam menentukan peringkat relatif alternatif berdasarkan bobot kriteria kelayakan spesifik (seperti kondisi ekonomi, jumlah tanggungan, dan status pekerjaan). Hasil perhitungan metode SAW menghasilkan daftar peringkat (ranking) penerima bantuan berdasarkan nilai preferensi tertinggi. Dengan demikian, SPK berbasis SAW ini berhasil memberikan rekomendasi keputusan yang terstruktur, terukur, dan teruji, sehingga proses seleksi penerima Bansos di Desa Kampiri menjadi lebih objektif dan transparan.
Pengembangan Sistem Kepakaran Berbasis Forward Chaining untuk Diagnosa Kesulitan Belajar Matematika pada Siswa
Kesulitan belajar matematika merupakan salah satu permasalahan utama yang sering dialami siswa dan berdampak pada capaian akademik secara keseluruhan. Guru sering kali mengalami kendala dalam mendiagnosis secara cepat dan tepat jenis kesulitan belajar yang dialami siswa, sehingga dibutuhkan suatu sistem yang dapat membantu proses identifikasi tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pakar berbasis forward chaining yang mampu mendiagnosis kesulitan belajar matematika siswa secara sistematis dan akurat. Metode penelitian yang digunakan meliputi analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, serta pengujian dengan membandingkan hasil diagnosis guru dan sistem. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem pakar yang dikembangkan mampu memberikan diagnosis dengan tingkat akurasi yang tinggi, ditunjukkan dengan persentase kesesuaian 90% antara hasil diagnosis guru dan sistem. Grafik dan tabel perbandingan hasil diagnosis memperkuat temuan bahwa sistem ini dapat menjadi alat bantu yang efektif bagi guru dalam mengidentifikasi jenis kesulitan belajar siswa, seperti kesulitan pemahaman konsep, kesalahan prosedural, maupun keterbatasan logika matematis. Dengan demikian, sistem pakar berbasis forward chaining ini berpotensi meningkatkan efisiensi dan ketepatan diagnosis, sekaligus mendukung intervensi pembelajaran yang lebih tepat sasaran
Sistem Pendukung Keputusan Penerima Bantuan Bedah Rumah di Desa Kampiri Kabupaten Soppeng Menggunakan Metode AHP
Peneliti ini mengkaji dalam menentukan warga miskin yang layak menerima bantuan bedah rumah diadakan proses seleksi yang sangat ketat agar tidak salah pilih orang. Kesalahan dalam memilih orang yang tepat sangat besar dampaknya terhadap hasil seleksi. Karena menerima orang yang salah untuk memberikan bantuan akan menimbulkan masalah seperti keributan hasil keputusan bedah rumah.Penelitian ini Bertujuan untuk Untuk merancang dan mengimplementasikan Sistem Pendukung Keputusan Penerima Bantuan Bedah Rumah di Desa Kampiri Kabupaten Soppeng menggunakan Metode AHP (Analytical Hierarchy Process) .aplikasi ini dibuat dengan menggunakan metode AHP program ini dibuat dengan berbasis web sehingga dapat diakses dan dimanfaatkan petugas desa dengan baik. Hasil implementasi Sistem Pendukung Keputusan Penerima Bantuan Bedah Rumah di Desa Kampiri Kabupaten Soppeng menggunakan Metode AHP (Analytical Hierarchy Process) memberikan hasil penilaian penerima bantuan bedah rumah menjadi akurat dan cepat
Sistem Monitoring Dan Kontrol Suhu Dan Kelembapan Kumbung Jamur Berbasis Iot Dengan Metode Fuzzy Logic
Penelitian ini membahas tentang rancang bangun alat monitoring dan kontrol suhu dan kelembapan kumbung jamur. Kumbung jamur tiram harus memiliki kemampuan untuk menjaga kondisi suhu dan kelembapan jamur agar jamur dapat tumbuh secara optimal. Proses penyiraman dan penganginan yang masih manual menyebabkan petani jamur tiram kesulitan dalam mengontrol suhu dan kelembapan pada kumbung Penelitian ini bertujuan menguji dan mengimplementasikan alat monitoring dan kontrol suhu dan kelembapan kumbung jamur. Rancangan alat monitoring ini dibangun menggunakan metode Fuzzy Logic sebagai perhitungannya serta metode blackbox sebagai pengujiannya. Alat yang digunakan pada perancangan sistem yaitu NodeMcu sebagai mikrokontrollernya dan DHT11 sebagai sensor suhu dan kelembapan, adapun aplikasi pendukung yang digunakan yaitu Blynk Apk. Berdasarkan hasil penelitian sistem monitoring dan kontrol suhu dan kelembapan kumbung jamur berbasis IoT dengan metode fuzzy logic dapat diimplementasikan dengan menunjukkan bahwa sistem berhasil menjaga suhu dan kelembapan kumbung, dengan nilai suhu dan kelembapan berada pada kondisi normal dengan nilai rata-rata suhu 26oC dan kelembapan 80%. Dengan demikian dapat memudahkan petani dalam memonitoring dan kontrol suhu dan kelembapan kumbung jamur
Sistem Pakar Penyakit Tanaman Padi Di Kecamatan Marioriawa Menggunakan Metode Depth-First Search
Konsultasi tentang penyakit tanaman padi dan untuk mengetahui gejala serta cara pencegahan hama penyakit tersebut para petani tidak harus menunggu para penyuluh datang ke kampung mereka untuk melakukan konsultasi, maka diperlukan sebuah sistem yang mempermudah para petani, agar hasil panen bisa tetap terjaga kualitas dan kuantitasnya. Penelitian ini Bertujuan untuk dibuat suatu sistem aplikasi Sistem pakar penyakit tanaman padi di wilayah Kecamatan Marioriawa menggunakan metode DFS yang memberikan informasi mengenai identifikasi penyakit tanaman padi agar dapat mengidentifikasikan gejala–gejala penyakit sekaligus memberikan solusi penanggulangannya. aplikasi ini dibuat dengan menggunakan metode DFS . DFS bisa merujuk pada "Depth-First Search," yaitu algoritma pencarian dalam struktur data seperti graf, yang bisa digunakan untuk menyelesaikan berbagai masalah termasuk dalam deteksi penyakit tanaman. Hasil Implementasi Sistem pakar penyakit tanaman padi di wilayah Kecamatan Marioriawa menggunakan metode DFS sangat memudahkan pihak petani untuk mengidentifikasi penyakit tanaman padi, sehingga petani bisa melakukan secara mandiri tanpa menunggu atau memanggil petugas dari dinas pertanian, proses identifikasi dengan aplikasi ini sangat mudah dan cepat
Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Bantuan Hukum Secara Gratis Menggunakan Metode Saw Pada LBH Cita Keadilan Watansoppeng
Kendala yang dihadapi oleh LBH Cita Keadilan Watansoppeng adalah kesulitan dalam memutuskan siapa yang layak menerima bantuan hukum sesuai dengan undang-undang yang berlaku. Sering terjadi kekeliruan dalam memutuskan hak pemberian bantuan hukum bagi masyarakat Kabupaten Soppeng, yang disebabkan oleh sistem yang digunakan dan pengimputan data yang masih manual. Proses ini mengharuskan pemeriksaan berkas satu per satu, sehingga memerlukan waktu yang lama. Penelitian ini Bertujuan untuk dibuat Untuk membuat aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Bantuan Hukum Secara Gratis Menggunakan Metode SAW Pada LBH Cita Keadilan Watansoppeng sebagai alat bantu untuk mempermudah LBH Cita dalam menentukan pemberian bantuan hukum kepada masyarakat. Aplikasi ini dibuat dengan menggunakan metode SAW . Metode SAW dipilih karena Simple Additive Weighting menggunakan teknik pemeringkatan atau evaluasi berdasarkan bobot atau nilai relatif dari kriteria yang diberikan. Dengan adanya sistem pendukung keputusan menggunakan metode Simple Additive Weighting ini dapat membantu pihak LBH Cita Keadilan Watansoppeng dalam memutuskan siapa saja warga Kabupaten Soppeng yang berhak menerima bantuan hukum sesuai undang undang bantuan hukum Republik Indonesia
Rancang Bangun Sistem Pengering Biji Kakao Berbasis Internet Of Things Di Desa Citta
Perancangan sistem pengering biji kakao di desa citta dengan menerapkan sistem IoT(Internet of Things) dalam menghadapi tantangan dalam pengelolaan yakni pengeringan biji kakao yang masih menggunakan cara tradisional yang menyebabkan tidak efisien dan kesulitan di kala musim hujan datang .Untuk mengatasi masalah ini, peneliti bertujuan untuk menganalisis merancang, membangun dan mengimplementasikan sistem pengering pada tanaman kakao berbasis IoT untuk memudahkan petani kakao dalam melakukan pengeringan biji. Metode pengumpulan data dalam penelitian ini yaitu menggunakan metode studi literature, wawancara dan dokumentasi. Teknologi sistem pengering biji kakao ini mendeteksi suhu disekitar ruangan pengering dan relay berfungsi menyalakan heater untuk melakukan pemanasan terhadap biji kakao sehingga proses pengeringan dapat merata,alat pengering biji kakao ini dapat juga dijalankan menggunakan aplikasi blynk apabila terdapat kondisi yang memungkinkan melakukan pemanasan diluar kondisi tersebut. Hasil dari perancangan alat pengering biji kakao ini dapat disimpulkan bahwa alat pengering biji kakao ini dapat memudahkan pekerjaan petani kakao dalam melakukan pengeringan biji kakao dan dapat dikontrol menggunakan aplikasi blynk. Dengan fitur otomatisasi, alat dapat mengatur suhu secara otomatis berdasarkan data yang dikumpulkan, sehingga meningkatkan efisiensi pengeringan dan mengurangi kemungkinan kesalahan manusia
Sistem Pakar Deteksi Dini Gizi Buruk pada Balita Menggunakan Metode Dempster-Shafer
Masalah gizi buruk pada balita merupakan isu krusial dalam dunia kesehatan, khususnya di Indonesia. Deteksi dini terhadap kondisi ini sangat diperlukan agar intervensi dapat dilakukan lebih awal dan tepat sasaran. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pakar berbasis web yang mampu mendiagnosa gizi buruk pada balita menggunakan metode Dempster-Shafer. Sistem ini dirancang dengan menggabungkan sejumlah gejala yang diamati pada balita ke dalam basis pengetahuan, yang dikombinasikan menggunakan teori Dempster-Shafer untuk menangani ketidakpastian. Hasil pengujian sistem menunjukkan akurasi sebesar 90% dibandingkan dengan diagnosis pakar, serta dapat memberikan hasil dalam waktu yang cepat. Sistem ini diharapkan dapat menjadi alat bantu bagi tenaga medis maupun masyarakat dalam melakukan deteksi dini gizi buruk
Implementasi Machine Learning Dengan Metode Regresi Linear Untuk Prediksi Gaji Karyawan Berdasarkan Masa Kerja
Permasalahan yang muncul di perusahaan PT. Zhafran Putra Utama Kabupaten Soppeng adalah masih banyak karyawan yang sudah lama bekerja namun tidak mendapatkan kenaikan gaji. Hal ini terjadi karena perusahaan tersebut belum memiliki model atau cara untuk menentukan atau memprediksi besaran gaji yang diterima karyawan berdasarkan pengalaman lama bekerja atau masa kerja. Untuk mengetahui besaran gaji yang diterima karyawan berdasarkan lama bekerja dapat diatasi dengan menggunakan penerapan teknologi sistem cerdas yaitu machine learning. Teknologi machine learning dapat bekerja dengan baik apabila menggunakan metode tertentu sesuai dengan kasus yang akan diselesaikan. Pada kasus prediksi besaran gaji karyawan berdasarkan lama bekerja akan digunakan metode regresi linear sederhana. regresi linier sederhana adalah hubungan secara linear antara satu variabel independen (X) dengan variabel dependen (Y). Hasil implementasi Sistem machine learning dengan metode regresi linear untuk prediksi gaji karyawan berdasarkan masa kerja pada PT. Zhafran Putra Utama Kabupaten Soppeng didapatkan hasil prediksi bahwa dengan lama waktu mengbdi karyawan selama 15 tahun maka diprediksi mendapatkan gaji karyawan sebesar 16700000. dan lama waktu mengbdi karyawan selama 20 tahun maka diprediksi mendapatkan gaji karyawan sebesar 21373.500
Penerapan Data Mining Untuk Klasifikasi Penerima Beasiswa Di SMK Negeri 3 Soppeng Menggunakan Metode Decision Tree
SMK Negeri 3 Soppeng merupakan sekolah yang menyelenggarakan program beasiswa kurang mampu bagi siswanya. Namun dalam pelaksanaan program beasiswa tersebut muncul masalah-masalah yang dialami oleh pihak sekolah yaitu pihak sekolah mengalami kesulitan dalam penentuan siswa penerima beasiswa, hal ini dikarenakan banyaknya jumlah siswa pemohon beasiswa Sedangkan jumlah siswa yang akan diberi beasiswa terbatas. Selain itu, Prosedur pengolahan data yang dilakukan meliputi kegiatan pengumpulan data, pengelompokan, pencocokan data dengan biodata siswa, perkiraan siswa penerima, dilakukan cukup lama yaitu kurang lebih mencapai 6 sampai 7 minggu. Oleh sebab itu, diperlukan adanya sistem data mining klasifikasi untuk penyeleksian penerimaan beasiswa apakah pemohon diterima atau ditolak untuk program beasiswa. Data mining klasifikasi merupakan model analisis data dengan membentuk model keputusan seperti layak atau tidak layak. Dalam proses analisis data pada data mining membutuhkan metode khusus untuk memodelkan sistem. klasifikasi penerima bantuan beasiswa di SMK Negeri 3 Soppeng metode yang digunakan adalah decision tree. Metode ini mempunyai kelebihan yaitu dapat menggali informasi tersembunyi dalam sekumpulan data, membagi sekumpulan data menjadi himpunan-himpunan yang lebih kecil dan hasil analisa berupa diagram pohon yang mudah untuk dimengerti. Hasil implementasi Penerapan Data Mining untuk Klasifikasi Penerima Beasiswa di SMK Negeri 3 Soppeng menggunakan Metode Decision Tree berjalan dengan baik dan menghasilkan tiga bentuk klasifikasi berdasarkan prediksi yaitu menerima, tidak menerima dan tidak layak. Hasil implementasi mendapatkan 26 siswa menerima, 2 siswa tidak menerima dan 2 siswa tidak layak dari total data siswa sebanyak 30 siswa. Atau sebanyak 86% (menerima), 7%(tidak menerima) dan 7%(tidak layak)
Hak Cipta (c) 2024 Jurnal RISTER : Riset Sistem Cerdas
Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Jurusan Menggunakan Metode Multi Facktor Evaluation Process (MFEP) Di SMAN 7 Soppeng
Penelitian ini membahas tentang Sistem Pendukung keputusan penentuan jurusan menggunakan metode Multi Factor Evaluation Process (MFEP) di SMAN 7 Soppeng. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan Sistem Pendukung keputusan penentuan jurusan menggunakan metode Multi Factor Evaluation Process (MFEP) di SMAN 7 Soppeng. Jenis penelitian yang digunakan adalah penelitian Kualitatif. Tehnik pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah Observasi, Wawancara dan Studi Pustaka serta metode pengembangan sistem menggunakan metode System Development Life Cycle (SDLC). Berdasarkan Hasil implementasi Sistem Pendukung keputusan penentuan jurusan menggunakan metode Multi Factor Evaluation Process (MFEP) di SMAN 7 Soppeng memberikan kemudahan dalam penjurusan siswa. Hal ini dilihat dari Metode MEFP berjalan efektif dalam penilaian proses pengambilan keputusan dalam penentuan jurusan siswa
Implementasi Metode K–Nearest Neighbors Untuk Prediksi Cuaca Dengan Konsep Data Mining
Prediksi cuaca terus berkembang seiring dengan kemajuan dalam ilmu atmosfer, teknologi komputasi, dan analisis data. Namun, penting untuk diingat bahwa cuaca adalah sistem yang kompleks dan sulit untuk diprediksi dengan sempurna. Prediksi cuaca masih memiliki keterbatasan dan tingkat ketidakpastian tertentu, terutama dalam jangka waktu yang lebih lama dan dalam menghadapi peristiwa cuaca ekstrem yang kompleks. Data hasil pengamatan ini sangatlah penting untuk melihat karakteristik cuaca di tempat tersebut dan pembuatan informasi perkiraan cuaca beberapa hari ke depan. Setiap harinya Badan Meteorologi dan Geofisika (BMKG) melakukan pengukuran terhadap faktor-faktor cuaca. Ketersediaan data yang melimpah tentang faktorfaktor cuaca tersebut akan mendukung penggalian informasi untuk prakiraan cuaca, Sementara itu dalam proses pembuatan informasi perkiraan cuaca terdapat beberapa hambatan, Pertama susahnya membuat informasi perkiraan cuaca di karenakan melibatkan lebih dari satu sumber data seperti data hasil pengamatan, data hasil model aplikasi cuaca, data hasil gambar kondisi awan dari satelit, data hasil kondisi awan dari radar. Hambatan Kedua, perkiraan cuaca pada umumnya mengandalkan keahlian dari seorang prakirawan cuaca, sehingga interpretasi yang di hasilkan bisa berbeda antar perkirawan satu dengan yang lain karena bergantung dari pengalaman dan keahlian masing-masing. Dengan menggabungkan teknik data mining dengan pemahaman mendalam tentang ilmu atmosfer, para peneliti cuaca dapat menghasilkan prediksi cuaca yang lebih andal dan akurat. Ini memiliki implikasi penting dalam berbagai bidang, termasuk pertanian, transportasi, manajemen bencana, dan banyak lagi. Penerapan teknik data mining untuk sistem prediksi dapat menggunakan berbagai metode salah satunya adalah metode K-Nearest Neighbors. KNN bekerja dengan cara mencari k-tetangga terdekat dari data yang ingin diklasifikasikan atau diprediksi, lalu mengambil mayoritas kelas tetangga tersebut sebagai prediksi kelas atau nilai regresi untuk data tersebut. Hasil implementasi Sistem Analisis Pengujian Metode Knn (K–Nearest Neighbors) Pada Studi Kasus Prediksi Cuaca Menggunakan Model Data Mining berjalan dengan baik dan menghasilkan tiga bentuk prediksi berdasarkan prediksi yaitu hujan dan tidak hujan. Hasil implementasi mendapatkan 33% Prediksi hujan, dan 75% Prediksi tidak hujan dari total data cuaca sebanyak 8 Data
Sistem Pendukung Keputusan Identifikasi Penyakit Ayam Broiler Menggunakan Metode Saw Di Kabupaten Soppeng
Salah satu faktor yang menjadi penghambat dalam budidaya Ayam Broiler adalah mudahnya terserang penyakit pada Ayam Broiler. Ketidak tahuan orang awam terhadap gejala dan diagnosa penyakit ayam membuat ayam mudah terkena penyakit dan dapat berakibat kematian pada ayam tersebut. Penanganan yang tepat dan cepat dapat menghilangkan atau mengurangi dampak dari penyakit pada Ayam Broiler. Penelitian ini Bertujuan untuk dibuat suatu sistem aplikasi yang memberikan informasi mengenai identifikasi penyakit pada ternak ayam Broiler agar dapat mengidentifikasikan gejala–gejala penyakit sekaligus memberikan solusi penanggulangannya, yang nantinya dapat digunakan untuk mengurangi atau memperkecil resiko kerugian pada para peternak. Aplikasi ini dibuat dengan menggunakan metode SAW . program ini dibuat dengan berbasis web sehingga dapat diakses dan dimanfaatkan peternak secara luas tanpa harus mendatangkan PPL maupun petugas kesehatan pada unggas. Hasil Implementasi Sistem Pendukung Keputusan Identifikasi Penyakit Ayam Broiler menggunakan Metode SAW di Kelurahan Labessi Kabupaten Soppeng sangat memudahkan pihak peternak untuk mengidentifikasi penyakit ayam, sehingga peternak bisa melakukan secara mandiri tanpa menunggu atau memanggil petugas dari dinas peternakan, Proses identifikasi penyakit ayam broiler dengan penggunaan aplikasi ini mudah dan cepat.
Aplikasi Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pada Tanaman Jagung Berbasis Web Menggunakan Metode Certainty Factor
Penyakit tanaman jagung merupakan hal yang tidak diinginkan bagi petani jagung, karena dapat menyebabkan produksi tidak maksimal dan kematian bagi tanaman jagung. Untuk mengatasi kendala tersebut maka petani jagung membutuhkan suatu pengetahuan tentang informasi penyakit, gejala, dan penanganan untuk penyakit tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem pakar yang dapat digunakan untuk mendiagnosa penyakit jagung menggunakan metode Certainty Factor (CF). Sistem pakar ini dirancang untuk menganalisis gejala-gejala yang diamati pada tanaman jagung dan memberikan hasil diagnosis berdasarkan tingkat keyakinan tertentu. Metode CF dipilih karena kemampuannya dalam menangani ketidakpastian informasi yang sering ditemukan dalam proses diagnosis penyakit tanaman. Sistem ini dirancang dengan melibatkan pakar pertanian untuk mengumpulkan pengetahuan tentang gejala dan penyakit jagung, yang kemudian diubah menjadi aturan berbasis pengetahuan. Sistem ini juga menyediakan antarmuka pengguna yang intuitif sehingga dapat dioperasikan oleh petani dengan mudah. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem pakar ini mampu memberikan diagnosis yang akurat dengan tingkat kepercayaan yang bervariasi tergantung pada jumlah dan relevansi gejala yang dimasukkan. Dengan implementasi sistem ini, diharapkan dapat membantu petani dalam mengambil tindakan pencegahan dan pengendalian penyakit secara tepat waktu, sehingga mendukung peningkatan hasil produksi tanaman jagung.
Penerapan Metode Ceratinty Factor Pada Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Ayam Kate Di Wilayah Kabuapten Soppeng
Ayam kate atau ayam katai atau dalam bahasa Inggris dikenal sebagai Bantam chicken. Karena bentuknya tubuhnya yang mini dan lucu, ayam jenis ini sering digunakan sebagai ayam hias, bukan untuk ayam pedaging atau petelur. Masalah yang dihadapi pada saat kita akan mendeteksi penyakit ayam kate adalah kekurangtelitian dalam melihat secara langsung dengan kasat mata gejala yang ada pada ayam kate yang dapat menyebabkan kesalahan dalam menyimpulkan apakah ayam kate yang diternak terkena penyakit atau tidak. Untuk mengatasi permasalahan yang diuraikan sebelumnya tentang proses melakukan diagnosa penyakit ayam kate maka dibutuhkan adanya suatu pengembangan sistem kecerdasan buatan atau artificial intelligence berbasis komputer dalam bentuk aplikasi yaitu sistem pakar (expert system). Pengembangan aplikasi sistem pakar diagnosa penyakit ayam kate ini menggunakan salah satu metode sistem pakar yang cocok untuk permasalahan yaitu Metode Certainty Factor. Teori metode certainty factor ini diharapkan dapat menghasilkan diagnosa yang tepat, mengurangi ketidakpastian sehingga dapat menghasilkan diagnosis yang valid. Metode pengujian yang digunakan pada penelitian ini adalah metode Blackbox testing. Sistem pakar diagnosa penyakit ayam kate ini diimplementasikan berbasis web dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP, penyimpanannya menggunakan aplikasi database MySQL. Sistem pakar telah diimplementasikan dan berjalan lanjar sesuai aturan dan pengetahuan yang telah diperoleh dari para pakar. Hal ini dapat membantu masyarakat di wilayah Kabupaten Soppeng untuk mendiagnosa penyakit ayam kate secara mandiri
Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Maag Menggunakan Metode Forward Chaining
Tujuan penelitian kami adalah untuk membuat suatu sistem pakar diagnosa penyakit maag yang sistematis, terstruktur dan terarah sehingga dapat membantu user dalam mengetahui penyakit yang diderita.Adapun metode dan pendekatan yang digunakan dalam penelitian adalah metode pengumpulan data meliputi teknik observasi, kepustakaan, dan wawancara serta pendekatan terstruktur yang menggunakan beberapa alat bantu dan teknik pengerjaan, seperti diagram konteks, dan Data Flow Diagram ( DFD ). Dengan diterapkannya sistem pakar diagnosa penyakit maag menggunakan metode forward chaining dengan menggunakan bahasa pemograman borland delphi dan database MySQL Front 2.5 diharapkan dapat mempermudah dalam mendiagnosa penyakit, tanpa harus terjadi redudansi data dan kesalahan dalam mengelola data tersebut. Sehingga user bisa mendapatkan informasi yang tepat dan maksimal