PROSIDING SEMINAR NASIONAL BISNIS, TEKNOLOGI DAN KESEHATAN (SENABISTEKES)
Seminar Nasional Bisnis, Kesehatan, dan Sains (SENABISTEKES) merupakan wadah diseminasi ilmiah multidisiplin yang mempertemukan para akademisi, peneliti, praktisi, dan mahasiswa untuk membedah tantangan serta peluang di era transformasi digital dan global. Prosiding ini mendokumentasikan hasil pemikiran dan penelitian orisinal yang telah melalui proses seleksi ketat (peer-review), guna memberikan kontribusi nyata terhadap pengembangan ilmu pengetahuan dan solusi praktis di masyarakat. Cakupan Fokus (Focus & Scope) Prosiding ini menghimpun naskah-naskah ilmiah yang terbagi ke dalam tiga pilar utama: Bisnis: Meliputi manajemen inovasi, kewirausahaan, ekonomi digital, perilaku konsumen, strategi pemasaran, serta pemberdayaan UMKM melalui teknologi informasi. Kesehatan: Mencakup kesehatan masyarakat, teknologi kesehatan, kebijakan layanan kesehatan, informatika medis, serta studi klinis dan promotif yang relevan dengan kebutuhan terkini. Sains & Teknologi: Meliputi pengembangan sistem informasi, kecerdasan buatan (artificial intelligence), pemodelan bisnis, teknik industri, serta inovasi teknologi tepat guna yang mendukung integrasi bisnis dan kesehatan.
LP3M UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH MUARA BUNGO
Transformasi digital umkm melalui implementasi qris sebagai sistem pembayaran elektronik
Transformasi digital turut memberikan pengaruh terhadap Usaha Mikro Kecil dan Menengah (UMKM), salah satunya dalam sistem pembayaran elektronik menggunakan Quick Response Code Indonesian Standard (QRIS). Dalam konteks perkembangan teknologi digital dan evolusi preferensi konsumen, adopsi QRIS menjadi imperativ strategis untuk optimalisasi efisiensi transaksi, ekspansi akses pasar, dan akselerasi digitalisasi pencatatan keuangan. Pendampingan ini dilakukan untuk memberikan pemahaman manfaat dan keuntungan pengimplementasian pembayaran digital serta dalam penggunaannya. Peneliti mengindikasikan bahwa beberapa UMKM di Kecamatan Bojong Rawalumbu Kota Bekasi masih bergantung pada sistem pembayaran konvensional (cash-based payment), namun menunjukkan intensi positif untuk bertransformasi menuju metode pembayaran digital. Metode pelaksanaan pendampingan ini menggunakan pendekatan kualitatif deskriptif melalui observasi lapangan dan wawancara mendalam terhadap beberapa pelaku UMKM. Melalui intervensi pendampingan dan edukasi, pelaku UMKM memperlihatkan peningkatan signifikan dalam pemahaman dan kesiapan adopsi teknologi pembayaran elektronik, yang berkontribusi terhadap akselerasi inklusi keuangan dan penguatan ekosistem ekonomi digital di level mikro.
Copyright (c) 2026 PROSIDING SEMINAR NASIONAL BISNIS, TEKNOLOGI DAN KESEHATAN (SENABISTEKES)
RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI ADMINISTRASI DESA BERBASIS WEB GUNA MENINGKATKAN EFISIENSI PELAYANAN MASYARAKAT
Perkembangan teknologi informasi mendorong pemerintah desa untuk meningkatkan kualitas pelayanan administrasi agar lebih efektif dan efisien. Namun, Desa Tanah Merah masih menghadapi berbagai kendala dalam pengelolaan administrasi secara manual, seperti lambatnya pelayanan, risiko kehilangan data, dan pengarsipan dokumen yang kurang tertata. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengembangkan Sistem Informasi Administrasi Desa berbasis web untuk meningkatkan efisiensi pelayanan kepada masyarakat. Penelitian menggunakan pendekatan field research dan library research dengan teknik pengumpulan data melalui observasi, wawancara semi-terstruktur, dan studi pustaka. Pengembangan sistem menerapkan metode Waterfall yang meliputi analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan, serta dimodelkan menggunakan Diagram Konteks, Data Flow Diagram (DFD), dan Entity Relationship Diagram (ERD). Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu mengelola data penduduk, mendukung pengajuan surat secara mandiri, proses verifikasi dan persetujuan surat, pengelolaan pengaduan masyarakat, serta notifikasi otomatis melalui WhatsApp. Berdasarkan pengujian Black Box Testing, seluruh fitur utama berfungsi sesuai dengan kebutuhan. Sistem ini berhasil meningkatkan efisiensi pelayanan administrasi, mengurangi kesalahan pencatatan, serta mendukung pengarsipan digital yang lebih aman dan terstruktur di Desa Tanah Merah.
PREDIKSI HARGA CABAI RAWIT MERAH DI KOTA SURABAYA MENGGUNAKAN METODE ARIMA
Harga cabai rawit merah di Kota Surabaya cenderung berfluktuasi disebabkan tingginya permintaan cabai rawit merah tidak diimbangi oleh produksi lokal yang memadai sehingga ketergantungan terhadap pasokan dari daerah lain. Fluktuasi harga yang tinggi menimbulkan ketidakpastian bagi pelaku usaha dan konsumen sehingga diperlukan suatu model prediksi yang mampu menggambarkan pergerakan harga di masa mendatang. Penelitian ini bertujuan memprediksi harga cabai rawit merah di Kota Surabaya menggunakan metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). Data yang digunakan berupa data historis harga cabai rawit merah di Kota Surabaya yang diperoleh dari Sistem Informasi Ketersediaan dan Perkembangan Harga Bahan Pokok (SISKAPERBAPO). Tahapan penelitian meliputi identifikasi pola data, uji stasioneritas menggunakan Augmented Dicker-Fuller (ADF), identifikasi parameter melalui plot ACF dan PACF, penentuan kombinasi parameter dengan Akaike Information Criterion (AIC), dan diakhiri dengan evaluasi performa menggunakan MAPE. Berdasarkan hasil identifikasi dan estimasi parameter, ARIMA(2,0,1) dipilih sebagai model terbaik karena memiliki nilai AIC terendah dengan nilai evaluasi MAPE sebesar 12,73%. Nilai evaluasi tersebut menunjukkan bahwa model cukup baik dalam memodelkan harga cabai rawit merah di Kota Surabaya. Dengan adanya penelitian ini, masyarakat dapat menggunakan prediksi harga sebagai informasi awal sebagai bahan pertimbangan dalam menghadapi fluktuasi harga.
Penggunaan Kamusku untuk Meningkatkan Kemampuan Mengidentifikasi Gagasan Utama dalam Teks Laporan pada Siswa Kelas XI Desain Komunikasi Visual
Tujuan utama sesi saya adalah untuk berbagi penggunaan Kamusku , yang tersedia di Play Store, untuk meningkatkan kemampuan murid kelas 11 semester kedua di sebuah sekolah kejuruan di Ungaran, Jawa Tengah dalam mengidentifikasi ide utama dalam teks laporan berbahasa Inggris. Alat teknologi ini mencakup kamus daring, yang dapat membantu murid memahami arti kata-kata sulit, sehingga mereka dapat memahami teks tersebut. Di Indonesia, Kamusku adalah alat yang dapat menerjemahkan kata-kata bahasa Inggris ke dalam bahasa Indonesia dengan cepat dan mudah. Selain itu, murid dapat mengakses alat ini secara daring atau luring. Karena aplikasi Kamusku dapat diakses secara luring, baik di dalam maupun di luar kelas, aplikasi ini sangat berguna bagi murid dengan akses internet yang sangat terbatas. Selain mencari arti kata, mereka juga dapat belajar cara pengucapannya. Sesi saya akan membantu guru membantu murid memahami bacaan (teks laporan) dan memperluas kosakata mereka. Murid akan memperoleh pengalaman baru dengan mengintegrasikan proses pembelajaran dengan teknologi yang bermanfaat.
Implementasi metode topsis dalam sistem pendukung keputusan rekomendasi calon penerima beasiswa di lazimy
Beasiswa merupakan bentuk dukungan pendidikan yang diberikan kepada peserta didik untuk membantu keberlangsungan pendidikan dan meningkatkan prestasi. Permasalahan yang terjadi pada proses penentuan calon penerima beasiswa di LAZIMY masih dilakukan secara manual sehingga membutuhkan waktu yang cukup lama, berpotensi menimbulkan kesalahan perhitungan, serta subjektivitas dalam pengambilan keputusan. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem pendukung keputusan rekomendasi calon penerima beasiswa menggunakan metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) agar proses seleksi dapat dilakukan secara lebih cepat, tepat, dan objektif. Metode penelitian yang digunakan yaitu penelitian lapangan (field research) dan penelitian pustaka (library research) dengan teknik pengumpulan data berupa observasi, wawancara, dan studi literatur. Sistem ini memproses lima kriteria yaitu jumlah tanggungan keluarga, keaktifan santri, kondisi rumah, nilai akademik, dan tagihan PLN. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode TOPSIS dapat menghasilkan perangkingan calon penerima beasiswa berdasarkan nilai preferensi. Hasil perhitungan memperoleh alternatif Hafiz dengan nilai preferensi tertinggi sebesar 0.884495 sebagai peringkat pertama, diikuti Lailatul sebesar 0.561576, Aisyatin sebesar 0.339353, Indriyani sebesar 0.314597, dan Dini sebesar 0.208505.
PENERAPAN METODE MOORA DALAM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTU BEASISWA DI SMAI SUNAN BONANG ARJASA SITUBONDO
Proses penentuan penerima beasiswa di SMAI Sunan Bonang Arjasa Situbondo masih dilakukan secara konvensional dengan membandingkan data siswa satu per satu berdasarkan asumsi petugas, sehingga rentan terhadap subjektivitas, kesalahan, dan ketidaktepatan sasaran. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem pendukung keputusan penentuan penerima beasiswa menggunakan metode Multi Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA). Penelitian ini menggunakan jenis penelitian terapan dengan pendekatan kuantitatif di SMAI Sunan Bonang Arjasa Situbondo, Kabupaten Situbondo, Provinsi Jawa Timur. Populasi adalah seluruh calon penerima beasiswa dengan sampel berjumlah 8 alternatif siswa (A1–A8) menggunakan teknik purposive sampling. Kriteria yang digunakan meliputi pekerjaan orang tua, penghasilan orang tua, kondisi rumah, status orang tua, dan prestasi siswa. Metode analisis data menggunakan MOORA dengan tahapan normalisasi matriks keputusan, optimasi, dan perangkingan. Berdasarkan perhitungan metode MOORA, diperoleh nilai tertinggi pada alternatif A4 dengan nilai 0,238711784 sebagai rekomendasi penerima beasiswa utama, sedangkan nilai terendah pada alternatif A8 dengan nilai 0,001234567. Sistem pendukung keputusan dengan metode MOORA dapat membantu SMAI Sunan Bonang Arjasa Situbondo dalam menentukan prioritas calon penerima beasiswa secara lebih objektif, akurat, dan dapat dipertanggungjawabkan.
SISTEM MONITORING KETINGGIAN AIR DAN PEMBERIAN PUPUK OTOMATIS BERBASIS INTERNET OF THINGS (IoT) DITAMBAK BANDENG DESA GELAMAN KANGEAN
Perkembangan teknologi Internet of Things (IoT) telah memberikan kontribusi yang signifikan dalam meningkatkan efisiensi dan produktivitas di sektor perikanan, khususnya pada pengelolaan tambak ikan bandeng. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem berbasis Internet of Things (IoT) untuk memantau ketinggian air serta mengotomatisasi distribusi pupuk pada tambak ikan bandeng yang berlokasi di Desa Gelaman. Sistem yang diusulkan dirancang untuk memantau ketinggian air secara real-time menggunakan sensor serta mengendalikan pemberian pupuk secara otomatis maupun manual melalui aplikasi berbasis web. Data yang diperoleh dari sensor dikirimkan ke server dan ditampilkan pada antarmuka web sehingga pengguna dapat memantau dan mengelola kondisi tambak dari jarak jauh. Selain itu, sistem ini dilengkapi dengan fitur otomatisasi yang memungkinkan proses pemberian pupuk dilakukan berdasarkan parameter yang telah ditentukan tanpa memerlukan intervensi langsung dari pengguna. Metode penelitian meliputi perancangan perangkat keras, pengembangan perangkat lunak, serta pengujian sistem secara langsung di lingkungan tambak. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu bekerja secara efektif dalam memantau ketinggian air dan mengelola proses pemberian pupuk dengan efisien. Sistem ini diharapkan dapat membantu petambak meningkatkan produktivitas, mengurangi ketergantungan pada proses manual, serta meminimalkan kesalahan dalam pengelolaan tambak.
SISTEM PAKAR PENENTUAN MENU MAKANAN BERDASARKAN KEBUTUHAN GIZI BAGI PENDERITA OBESITAS MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING
Obesitas merupakan masalah kesehatan global yang prevalensinya terus meningkat di Indonesia, sementara akses masyarakat terhadap konsultasi ahli gizi masih sangat terbatas. Penelitian ini bertujuan merancang sistem pakar penentuan menu makanan berdasarkan kebutuhan gizi bagi penderita obesitas menggunakan metode Forward Chaining. Desain penelitian adalah pengembangan sistem dengan pendekatan field research dan library research. Populasi adalah penderita obesitas dewasa berusia 18–60 tahun dengan IMT ≥ 23,0 kg/m². Sampel terdiri dari lima skenario uji dengan variasi data antropometri, tingkat aktivitas fisik, dan kondisi alergi. Sistem dikembangkan menggunakan model waterfall, PHP, MySQL, dan Tabel Komposisi Pangan Indonesia (TKPI) 2017, serta diuji menggunakan Black Box Testing. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem berhasil mengklasifikasikan status obesitas, menghitung kebutuhan energi harian, dan mendistribusikan kebutuhan makronutrien ke dalam lima waktu makan. Mesin inferensi Forward Chaining yang dibangun dengan sejumlah rule berhasil menghasilkan rekomendasi menu yang sesuai dengan kondisi pada seluruh skenario uji. Sistem pakar berbasis Forward Chaining ini berhasil diimplementasikan dengan fungsionalitas yang telah terverifikasi dan dapat menjadi alat bantu praktis bagi penderita obesitas dalam merencanakan pola makan harian secara mandiri. , , , ,
Sistem Informasi Absensi Guru Menggunakan Face Recognition dengan Notifikasi WhatsApp di SMP Darul Hidayah Berbasis Web
Proses absensi guru di SMP Darul Hidayah masih dilakukan secara manual menggunakan buku, sehingga berpotensi menimbulkan kesalahan pencatatan, keterlambatan rekapitulasi, dan kurangnya pengawasan. Penelitian ini bertujuan membangun Sistem Informasi Absensi Guru menggunakan “Face Recognition” dengan Notifikasi WhatsApp Berbasis Web guna meningkatkan efektivitas dan akurasi pengelolaan kehadiran. Metode pengembangan yang digunakan adalah “Prototype”dengan tahapan komunikasi, perancangan cepat, pemodelan sistem, pembangunan “Prototype”, dan evaluasi pengguna. Pengumpulan data melalui observasi, wawancara, dan studi literatur. Sistem dikembangkan menggunakan Laravel 11, PHP 8.2, MySQL, “Face-api.js”, serta Fonnte API untuk pengiriman pesan WhatsApp. Pengujian sistem dilakukan menggunakan metode “Black Box Testing”. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem berhasil diimplementasikan dengan fitur pengelolaan data guru, absensi wajah, pengajuan cuti, laporan, penggajian, dan notifikasi WhatsApp otomatis secara “Real-Time”. Seluruh fitur utama sistem telah berjalan sesuai dengan fungsi yang dirancang sehingga mampu meningkatkan efisiensi pengelolaan data kehadiran, mempercepat penyampaian informasi, serta mendukung transparansi dalam proses penggajian guru di sekolah tersebut.
Rancang bangun smart security di kantor keAmanan putra pondok pesantren salafiyah syafi’iyah sukorejo berbasis iot menggunakan fingerprint dan foto selfie
Perkembangan teknologi Internet of Things (IOT) telah memberikan kontribusi besar dalam pengembangan sistem keamanan yang lebih modern, otomatis dan terintegrasi. Salah satu permasalahan yang terjadi di Bagian Perizinan Putra Pondok Pesantren Salafiyah Syafi’iyah Sukorejo adalah masih digunakannya sistem perizinan manual yang rentan terhadap penyalahgunaan wewenang, pemalsuan izin, serta lemahnya pengawasan akses petugas. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem smart security berbasis IoT menggunakan autentikasi fingerprint dan foto selfie guna meningkatkan keamanan, akuntabilitas, dan transparansi proses penerbitan surat izin. Sistem dirancang menggunakan Arduino Mega 2560 sebagai pengendali utama, sensor fingerprint sebagai autentikasi biometrik, ESP32-CAM sebagai pengambil foto selfie sekaligus modul IoT, relay dan solenoid door lock sebagai pengunci otomatis, serta aplikasi Blynk sebagai media monitoring dan pencatatan data secara real-time. Metode penelitian yang digunakan adalah Research and Development (R&D) dengan pendekatan Engineering Design Process (EDP) yang meliputi identifikasi masalah, perancangan, pembuatan, pengujian, dan evaluasi sistem. Hasil yang diharapkan dari penelitian ini adalah terciptanya sistem keamanan yang mampu memverifikasi identitas petugas secara akurat, merekam aktivitas akses sebagai audit trail digital, serta meminimalkan terjadinya pelanggaran penerbitan surat izin tidak sah. Dengan adanya sistem ini, diharapkan keamanan dan integritas proses perizinan di lingkungan pondok pesantren dapat meningkat secara efektif dan efisien.
Analisis Sentimen Media Sosial Terkait Isu Pembangunan Ibu Kota Negara (IKN) Menggunakan Metode NaIve Bayes dan Support Vector Machine
Penelitian ini dilatarbelakangi oleh beragamnya opini publik di media sosial terkait isu pembangunan Ibu Kota Negara (IKN), yang menimbulkan sentimen positif, negatif, dan netral. Untuk mengklasifikasikan data komentar yang tidak terstruktur secara sistematis, penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kecenderungan opini masyarakat serta membandingkan performa metode “Naive Bayes” dan “Support Vector Machine” (SVM). Metodologi yang digunakan adalah kuantitatif dengan pendekatan analisis sentimen berbasis “Machine Learning”. Data bersumber dari komentar YouTube tentang pembangunan IKN yang dikumpulkan melalui “Web Scraping” dan diseleksi menggunakan teknik “Purposive Sampling”. Tahapan penelitian meliputi “Preprocessing”, pembobotan TF-IDF, klasifikasi menggunakan algoritme “Naive Bayes” dan SVM, serta evaluasi model menggunakan akurasi, “Precision”, “recall”, dan “F1-Score”. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode “Naive Bayes” memperoleh akurasi sebesar 79,8%. Sementara itu, metode SVM menghasilkan performa yang jauh lebih unggul dengan tingkat akurasi mencapai 94,2%. Kesimpulan dari penelitian ini membuktikan bahwa metode SVM lebih efektif dibandingkan “Naive Bayes” dalam mengklasifikasikan sentimen publik terhadap isu pembangunan IKN. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi acuan dalam memahami kecenderungan opini masyarakat serta pengembangan analisis sentimen berbahasa Indonesia.
IMPLEMENTASI DAN PERBANDINGAN ALGORITMA KNN DAN NAIVE BAYES PADA ANALISIS SENTIMEN KOMENTAR YOUTUBE ISU PENGUNDURAN KETUA PBNU
Perkembangan media sosial menjadikan platform digital sebagai ruang publik utama untuk menyampaikan opini, termasuk mengenai isu strategis keagamaan dan organisasi seperti pengunduran Ketua Umum PBNU yang memicu beragam reaksi di kolom komentar YouTube. Besarnya volume komentar yang tidak terstruktur membuat analisis sentimen manual menjadi tidak efektif, sehingga dibutuhkan pendekatan komputasi berbasis “Machine Learning”. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan serta membandingkan performa algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) dan Naive Bayes dalam mengklasifikasikan sentimen warganet. Menggunakan pendekatan kuantitatif berkerangka “Knowledge Discovery in Database” (KDD), data dikumpulkan melalui teknik “web scraping” pada video YouTube terkait. Tahapan “Preprocessing” mencakup “Case Folding”, “Cleaning”, “Tokenizing”, “Stopword Removal”, dan “Stemming”, yang dilanjutkan dengan pembobotan “TF-IDF”. Evaluasi model dilakukan menggunakan “Confusion Matrix” berdasarkan metrik akurasi, “Precision”, “Recall”, serta “F1-score”. Hasil riset ini diharapkan mampu mengidentifikasi algoritma dengan performa optimal, sekaligus memberikan kontribusi nyata dalam pengembangan analisis opini publik berbasis media sosial pada ranah isu keagamaan dan keorganisasian.
KOMPARASI ALGORITMA C4.5 DAN naive BAYES UNTUK ANALISIS SENTIMEN KOMENTAR VIDEO YOUTUBE MENTERI KEUANGAN
Fenomena masifnya penggunaan media sosial, khususnya YouTube, menjadikannya sebagai ruang diskusi digital paling aktif yang merepresentasikan opini masyarakat secara langsung. Setelah pelantikan Purbaya Yudhi Sadewa sebagai Menteri Keuangan menggantikan Sri Mulyani Indrawati, muncul beragam reaksi, kritik, maupun dukungan publik di kolom komentar YouTube terkait program kerja fiskalnya. Diperlukan penanganan sistematis untuk memetakan persepsi publik ini dari ribuan komentar teks bervolume besar secara objektif. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem analisis sentimen guna membandingkan performa akurasi klasifikasi antara algoritma C4.5 dan Naïve Bayes. Metode penelitian kuantitatif ini mengacu pada model Knowledge Discovery in Database (KDD) dengan subjek data berupa teks komentar berbahasa Indonesia dari YouTube Comment API pada saluran Liputan6. Pengujian komputasi dari total dataset asli sebanyak 9.256 data mentah berhasil menyaring sampel data optimal sebanyak 832 data (396 negatif, 291 netral, dan 145 positif). Evaluasi model menggunakan algoritma C4.5 berhasil mencapai nilai performa yang lebih unggul dibandingkan algoritma Naïve Bayes, dengan nilai akurasi sebesar 82,54%, precision 82,57%, dan recall 82,54%. Sementara itu, algoritma Naïve Bayes menghasilkan nilai akurasi yang lebih rendah yaitu 78,45%, precision 78,94%, dan recall 78,45%. Sistem analisis sentimen dengan algoritma C4.5 terbukti bekerja secara efektif dan memiliki performa yang lebih unggul daripada Naïve Bayes dalam menangani pengolahan teks opini publik multi-kelas pada media sosial YouTube.
Pelaku Usaha Terhadap Studi Kelayakan Bisnis Rental Playstation Pada Yami Gaming
Perkembangan industri game telah memicu pertumbuhan rental PlayStation sebagai alternatif hiburan ekonomis. Namun, keberlangsungan usaha ini menuntut kajian kelayakan komprehensif. Penelitian ini bertujuan menganalisis persepsi pelaku usaha terhadap kelayakan bisnis rental PlayStation di Yami.Gaming. Pendekatan kualitatif deskriptif diterapkan dengan subjek pelaku usaha di Yami.Playstations yang dipilih melalui teknik “Purposive Sampling”. Pengumpulan data dilakukan via wawancara mendalam, observasi, serta dokumentasi, lalu dianalisis menggunakan metode reduksi data, penyajian data, dan penarikan kesimpulan. Hasil kajian menunjukkan bahwa bisnis ini layak dijalankan. Aspek pasar menunjukkan stabilitas permintaan dari pelajar dan remaja. Dari sisi teknis dan operasional, fasilitas memadai untuk kenyamanan pelanggan. Aspek keuangan memperlihatkan pendapatan mampu menutup biaya operasional dengan potensi profit optimal. Dari segi legalitas, kesadaran perizinan telah terbangun meski terdapat tantangan. Terakhir, aspek sosial-lingkungan memberikan dampak positif ekonomi, di samping perlunya pengelolaan kebisingan dan energi. Kesimpulannya, bisnis Yami.Gaming layak dikembangkan. Implikasi praktisnya menekankan pentingnya manajemen operasional, pengurusan legalitas, serta mitigasi dampak lingkungan demi keberlanjutan usaha.
PERBANDINGAN ALGORITMA NAIVE BAYES DAN K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK KLASIFIKASI RISIKO PENYAKIT GINJAL KRONIS PADA DATASET CHRONIC KIDNEY DISEASE
Penyakit Ginjal Kronis (CKD) merupakan penyakit tidak menular dengan prevalensi meningkat yang mengakibatkan penurunan fungsi ginjal permanen, sehingga deteksi dini sangat krusial untuk diagnosis serta pengambilan keputusan medis. Penelitian ini bertujuan membandingkan performa algoritma Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor (K-NN) dalam mengklasifikasikan risiko CKD. Metodologi penelitian mengadopsi kerangka kerja CRISP-DM, mulai dari “business understanding” hingga “deployment”. Penelitian ini memanfaatkan dataset berjumlah 796 data pasien dengan 11 atribut (10 variabel independen dan 1 variabel dependen). Tahap “preprocessing” mencakup pembersihan data, transformasi data kategorikal ke numerik, normalisasi, serta pembagian data “training” dan “testing”. Evaluasi model diukur menggunakan “confusion matrix”, akurasi, “precision”, “recall”, dan “F1-score”. Hasil pengujian membuktikan bahwa algoritma Naïve Bayes menunjukkan performa unggul dengan akurasi 99,38%, “precision” 98,77%, “recall” 100%, serta “F1-score” 99,38%. Sebaliknya, algoritma K-NN mencatatkan akurasi 98,75%, “precision” 97,56%, “recall” 100%, dan “F1-score” 98,77%. Dengan tingkat kesalahan klasifikasi lebih rendah, Naïve Bayes terbukti lebih optimal dan konsisten. Hasil riset ini diharapkan menjadi referensi berharga bagi pengembangan sistem pendukung keputusan deteksi dini CKD.
ANALISIS KEBUTUHAN AIR IRIGASI DAN DESAIN SALURAN IRIGASI SEDERHANA DI DESA CIGUGUR KABUPATEN PANGANDARAN
Studi ini menganalisis kebutuhan air irigasi dan merancang saluran sederhana di Desa Cigugur, Kabupaten Pangandaran, untuk mendukung ketahanan pangan. Menggunakan pendekatan kuantitatif pada data hidrologi dan klimatologi, penelitian mengukur kebutuhan air padi di berbagai fase. Kebutuhan tertinggi terjadi saat persiapan lahan Januari (8,52 mm/hari) dan terendah pada pertumbuhan awal Februari (5,78 mm/hari). Saluran irigasi dirancang dengan lebar dasar 1,00 m, tinggi air 0,61 m, dan kemiringan 1,5%. Desain ini menghasilkan debit sebesar 0,520 m³/s, dinilai layak dan efisien untuk memenuhi total kebutuhan debit irigasi lahan seluas 526 hektar sebesar 0,534 m³/s.
RELASI MANUSIA DAN TEKNOLOGI SEBAGAI PERSOALAN ETIKA DALAM PEMBANGUNAN BERKELANJUTAN
Perkembangan teknologi yang semakin pesat telah menjadi faktor kunci dalam mendorong pembangunan global, termasuk dalam upaya pencapaian Sustainable Development Goals (SDGs) 2030. Namun, pemanfaatan teknologi tidak hanya menghadirkan peluang, melainkan juga memunculkan berbagai persoalan etika yang berkaitan dengan relasi antara manusia dan teknologi. Artikel ini bertujuan untuk menganalisis relasi manusia dan teknologi sebagai persoalan etika dalam konteks pembangunan berkelanjutan. Penelitian ini menggunakan pendekatan kualitatif dengan metode kajian kepustakaan dan analisis filosofis-normatif terhadap konsep etika, teknologi, dan pembangunan berkelanjutan. Hasil kajian menunjukkan bahwa teknologi tidak bersifat netral nilai, melainkan membawa implikasi moral yang mempengaruhi martabat manusia, keadilan sosial, dan keberlanjutan lingkungan. Relasi manusia dan teknologi yang didominasi oleh rasionalitas instrumental berpotensi menggeser manusia dari subjek moral menjadi objek teknologi. Oleh karena itu, diperlukan landasan etika yang menempatkan manusia sebagai pusat (human-centered) dalam pengembangan dan pemanfaatan teknologi. Artikel ini menegaskan bahwa integrasi prinsip-prinsip etika—seperti tanggung jawab, keadilan, dan keberlanjutan—merupakan prasyarat normatif bagi pemanfaatan teknologi yang selaras dengan tujuan pembangunan berkelanjutan dan pencapaian SDGs 2030.
Analisis Klasifikasi Fitur RGB-Grayscale CIFAR-10 pada Algoritma Convolutional Neural Network dan Support Vector Machine
Perkembangan teknologi kecerdasan buatan telah mendorong peningkatan signifikan dalam akurasi sistem pengenalan objek visual otomatis. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis mendalam mengenai performa klasifikasi fitur pada dataset gambar CIFAR-10 menggunakan dua pendekatan algoritma yang berbeda, yaitu Convolutional Neural Network (CNN) berbasis deep learning dan Support Vector Machine (SVM) berbasis machine learning konvensional. Dataset CIFAR-10 yang mencakup 60.000 citra berwarna dalam 10 kelas objek berbeda menjadi tolok ukur utama dalam pengujian ini. Metodologi penelitian diawali dengan tahap pra-pemrosesan citra, ekstraksi fitur, diikuti oleh pelatihan model dan evaluasi performa menggunakan matriks akurasi, precision, recall, dan F1-score. Perkembangan CNN sebagai algoritma klasifikasi diikuti oleh tuntutan sumber daya komputasi yang tinggi. Salah satu mekanisme untuk menekan kebutuhan sumber daya komputasi adalah menggunakan hasil ekstraksi fitur CNN dari citra dalam proses klasifikasi. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis kuantitatif kinerja klasifikasi antara algoritma CNN dan algoritma Support Vector Machine (SVM). Kontribusi utama dari penelitian ini adalah penyajian perbandingan komparatif yang komprehensif mengenai efisiensi komputasi dan akurasi antara model CNN end-to-end dan klasifikasi tradisional SVM. Kesimpulan hasil uji kinerja kedua algoritma dengan menggunakan fitur ekstraksi RGB dan grayscale adalah bahwa keduanya sangat kompetitif.
PERBANDINGAN KINERJA ALGORITMA C4.5 DAN RANDOM FOREST DALAM KLASIFIKASI KATEGORI GARIS KEMISKINAN DI INDONESIA
Perkembangan teknologi data mining dan machine learning semakin banyak diterapkan dalam analisis data sosial-ekonomi, termasuk klasifikasi data kemiskinan di Indonesia. Permasalahan dalam penelitian ini adalah belum banyaknya penelitian yang membandingkan performa algoritma C4.5 dan Random Forest pada klasifikasi kategori garis kemiskinan di Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja kedua algoritma dalam mengklasifikasikan kategori garis kemiskinan berdasarkan data Badan Pusat Statistik (BPS) periode 2013–2022. Metode penelitian menggunakan pendekatan data mining dengan tahapan CRISP-DM yang meliputi business understanding, data understanding, data preparation, modeling, dan evaluation. Proses klasifikasi dilakukan menggunakan algoritma C4.5 dan Random Forest dengan pembagian data training sebesar 70% dan testing sebesar 30%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma C4.5 dan Random Forest memperoleh nilai accuracy, precision, recall, dan F1-score sebesar 100%. Selain itu, penelitian ini juga menghasilkan aplikasi berbasis web menggunakan Streamlit yang mampu melakukan komparasi algoritma dan simulasi klasifikasi kategori garis kemiskinan secara interaktif.
PERAN FINTECH DALAM MENDUKUNG TRANSFORMASI UMKM: SYSTEMATIC LITERATURE REVIEW
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perkembangan financial technology (fintech) dalam mendukung transformasi digital dan peningkatan kinerja UMKM dengan menggunakan metode Systematic Literature Review (SLR). Sumber data diperoleh dari portal Garuda sebagai sumber utama, serta didukung oleh Google Scholar dan ScienceDirect pada rentang tahun 2022–2026. Hasil pencarian awal menghasilkan lebih dari 300 artikel ilmiah yang kemudian diseleksi menjadi lebih dari 150 artikel berdasarkan kriteria inklusi dan eksklusi. Selanjutnya, data dikelola menggunakan Mendeley dan dianalisis menggunakan VOSviewer melalui tiga jenis visualisasi, yaitu network visualization, overlay visualization, dan density visualization. Hasil analisis menunjukkan bahwa technology dan digital transformation menjadi pusat utama dalam jaringan penelitian, serta terdapat pergeseran tren dari tahap konseptual menuju implementasi dan inovasi. Selain itu, technology, innovation, dan digital transformation merupakan topik yang paling banyak diteliti (hot topic), sementara financial technology masih memiliki peluang untuk dikembangkan sebagai research gap. Dengan demikian, fintech dan transformasi digital memiliki peran penting dalam meningkatkan akses keuangan, efisiensi, dan daya saing UMKM di era digital.
Fintech Lending sebagai Solusi Pembiayaan UMKM: Systematic Literature Review
Perkembangan financial technology (fintech) telah memberikan alternatif pembiayaan yang lebih mudah dan cepat bagi Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM), terutama dalam menghadapi keterbatasan akses terhadap lembaga keuangan konvensional. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis peran fintech lending sebagai solusi pembiayaan UMKM serta kontribusinya dalam meningkatkan inklusi keuangan di era transformasi digital. Metode yang digunakan adalah Systematic Literature Review (SLR) dengan bantuan aplikasi Publish or Perish untuk penelusuran literatur dan VOSviewer untuk analisis bibliometrik. Pencarian artikel dilakukan melalui Google Scholar menggunakan kata kunci fintech lending, pembiayaan UMKM, inklusi keuangan, dan transformasi digital pada periode 2022–2026. Dari 328 artikel yang ditemukan, sebanyak 110 artikel memenuhi kriteria inklusi dan dianalisis lebih lanjut. Hasil penelitian menunjukkan bahwa fintech lending berperan penting dalam meningkatkan akses pembiayaan UMKM melalui proses yang lebih cepat, fleksibel, dan berbasis digital. Selain itu, fintech juga mendukung peningkatan inklusi keuangan dengan memperluas akses layanan keuangan bagi pelaku UMKM. Analisis bibliometrik menunjukkan bahwa fintech, UMKM, peer lending, dan transformasi digital merupakan topik penelitian yang saling berkaitan dan terus berkembang.
FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PENGGUNA E-WALLET PADA KONSUMEN DIGITAL : SYSTEMATIC LITERATURE REVIEW
Perkembangan teknologi digital telah mendorong perubahan sistem pembayaran dari metode konvensional menuju pembayaran non-tunai berbasis teknologi, salah satunya melalui penggunaan electronic wallet (e-wallet). Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi penggunaan e-wallet pada konsumen digital dengan menggunakan metode Systematic Literature Review (SLR). Sumber data penelitian diperoleh dari database Google Scholar dan ScienceDirect dengan rentang publikasi tahun 2022–2026. Proses penelitian dilakukan melalui tahapan perumusan research question, penelusuran literatur, seleksi artikel berdasarkan kriteria inklusi dan eksklusi, ekstraksi data, analisis, serta sintesis hasil penelitian. Analisis data didukung menggunakan aplikasi VOSviewer untuk memvisualisasikan hubungan antar kata kunci dan tren penelitian. Hasil penelitian menunjukkan bahwa faktor utama yang mempengaruhi penggunaan e-wallet meliputi persepsi kemudahan penggunaan, persepsi manfaat, kepercayaan, risiko, pengaruh sosial, serta tingkat inovasi individu (personal innovativeness). Selain itu, hasil visualisasi menunjukkan bahwa penelitian terkait e-wallet mengalami perkembangan dari fokus pada aspek teknologi menuju aspek perilaku pengguna dan inovasi digital. Penelitian ini juga menemukan bahwa faktor teknologi dan perilaku pengguna memiliki hubungan yang saling berkaitan dalam mempengaruhi keputusan penggunaan e-wallet. Dengan demikian, penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi dalam pengembangan kajian mengenai adopsi teknologi pembayaran digital serta menjadi referensi bagi peneliti selanjutnya dalam memahami perilaku konsumen digital terhadap penggunaan e-wallet.
DAMPAK KEKERASAN PASANGAN INTIM (INTIMATE PARTNER VIOLENCE) TERHADAP LUARAN KEHAMILAN DAN STATUS GIZI ANAK: LITERATURE REVIEW
Kekerasan pasangan intim merupakan masalah kesehatan masyarakat yang serius karena berdampak negatif terhadap luaran kehamilan dan status gizi anak. Tinjauan literatur ini merangkum bukti terkait dampak kekerasan pasangan intim terhadap kedua aspek tersebut. Basis data scopus digunakan untuk mengidentifikasi artikel dari tahun 2014 hingga tahun 2025. Desain penelitian kohort, cross-sectional, dan case control dimasukkan pada tinjauan literatur ini. Hasil tinjauan menunjukkan bahwa kekerasan pasangan intim berhubungan signifikan dengan luaran kehamilan yang negatif seperti kelahiran prematur dan berat badan lahir rendah, serta masalah gizi pada balita seperti wasting dan stunting. Untuk mencegah dampak kesehatan ini, pemangku kepentingan disarankan mengintegrasikan skrining gangguan kesehatan mental dan kekerasan pasangan intim selama kehamilan dalam pelayanan antenatal.
Copyright (c) 2025 PROSIDING SEMINAR NASIONAL BISNIS, TEKNOLOGI DAN KESEHATAN (SENABISTEKES)
MANAJEMEN RESIKO DALAM IMPLEMENTASI STRATEGI PEMASARAN DAN PENGELOLAAN SDM PADA CAFE SELARAS DI SAMARINDA
Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi dan menganalisis manajemen risiko yang diterapkan dalam pelaksanaan strategi pemasaran dan pengelolaan sumber daya manusia (SDM) di Cafe Selaras, sebuah usaha kuliner yang tumbuh pesat di Samarinda. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah pendekatan kualitatif, dengan teknik pengumpulan data melalui observasi, wawancara, dan dokumentasi. Hasil penelitian mengungkapkan bahwa Cafe Selaras menghadapi berbagai risiko dalam strategi pemasarannya, antara lain persaingan yang semakin ketat, perubahan tren konsumen, serta keterbatasan anggaran untuk promosi. Di sisi pengelolaan SDM, tantangan utama yang dihadapi mencakup tingginya tingkat turnover karyawan, kurangnya program pelatihan, serta motivasi kerja yang belum optimal. Untuk mengatasi risiko-risiko tersebut, Cafe Selaras mengambil beberapa langkah mitigasi, seperti pengembangan konten digital secara konsisten, peningkatan program pelatihan bagi karyawan, serta penciptaan lingkungan kerja yang mendukung. Penelitian ini menyimpulkan bahwa penerapan manajemen risiko yang efektif sangat penting untuk mendukung keberhasilan strategi pemasaran dan pengelolaan SDM pada usaha kuliner berskala menengah.
SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT PADA KELAPA SAWIT MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING
Kelapa sawit merupakan salah satu komoditas unggulan nasional yang berkontribusi besar terhadap perekonomian Indonesia. Namun, tanaman ini rentan terhadap berbagai penyakit yang dapat menurunkan produktivitas dan kualitas hasil panen. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pakar berbasis web yang dapat membantu petani dalam mendiagnosa penyakit kelapa sawit secara cepat dan akurat dengan menggunakan metode Forward Chaining. Metode ini bekerja dengan mencocokkan gejala yang dimasukkan pengguna dengan aturan-aturan dalam basis pengetahuan, sehingga menghasilkan kesimpulan berupa jenis penyakit beserta saran penanganannya. Sistem dikembangkan menggunakan PHP dan MySQL, serta mencakup 15 jenis penyakit dan 20 gejala umum yang ditemukan di lapangan. Pengumpulan data dilakukan melalui observasi langsung, wawancara dengan petani, dan studi pustaka. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem mampu memberikan diagnosa yang tepat apabila gejala yang diberikan sesuai, dan sistem mudah diakses karena berbasis web. Sistem ini diharapkan dapat menjadi alat bantu yang efektif bagi petani dalam menjaga kesehatan tanaman kelapa sawit serta meningkatkan efisiensi pengelolaan kebun.
SISTEM INFORMASI PENJUALAN BERBASIS WEB PADA BEAUTY BY ANISYA YUSUF
Perkembangan teknologi informasi mendorong pelaku usaha untuk menerapkan sistem digital guna meningkatkan efisiensi dan daya saing. Beauty by Anisya Yusuf, sebagai usaha yang bergerak di bidang penjualan produk kecantikan, masih menghadapi kendala dalam pengelolaan transaksi dan data karena menggunakan sistem manual. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem informasi penjualan berbasis web guna mengatasi permasalahan tersebut dan meningkatkan layanan kepada pelanggan. Sistem dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan basis data MySQL, serta menerapkan metode Extreme Programming (XP) yang mencakup tahapan perencanaan, perancangan, pengkodean, dan pengujian. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dibangun mampu mendigitalisasi proses penjualan, mempermudah manajemen data produk dan pelanggan, serta menyediakan fitur pencarian, pemesanan, dan pelaporan secara real-time. Pengujian Black Box menunjukkan bahwa seluruh fungsi berjalan sesuai dengan kebutuhan pengguna. Penerapan sistem ini meningkatkan efisiensi operasional, transparansi transaksi, serta pengalaman belanja yang lebih baik bagi pelanggan. Dengan demikian, sistem informasi ini menjadi solusi strategis dalam mendukung transformasi digital bagi usaha mikro dan kecil di era modern.
PENGARUH KEMUDAHAN PENGGUNAAN FITUR E-WALLET TERHADAP TINGKAT KEPUASAN MAHASISWA SEBAGAI PENGGUNA
Digitalisasi sektor keuangan telah membawa perubahan signifikan dalam perilaku transaksi mahasiswa, terutama melalui pemanfaatan dompet digital (e-wallet). Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh kemudahan penggunaan fitur e-wallet terhadap tingkat kepuasan mahasiswa sebagai pengguna aktif. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan teknik analisis regresi linier sederhana melalui bantuan aplikasi SPSS. Sampel dalam penelitian ini berjumlah 50 mahasiswa yang seluruhnya merupakan pengguna aktif e-wallet dan ditentukan menggunakan teknik sampling jenuh, yakni seluruh populasi dijadikan sampel karena jumlahnya terbatas dan memiliki karakteristik yang seragam. Hasil analisis menunjukkan adanya pengaruh positif dan signifikan antara kemudahan penggunaan terhadap kepuasan mahasiswa, dengan koefisien regresi sebesar 0.554 dan nilai signifikansi 0.000 (< 0.05). Nilai R Square sebesar 0.237 menunjukkan bahwa kemudahan penggunaan menjelaskan 23,7% variasi kepuasan pengguna. Seluruh instrumen penelitian telah memenuhi syarat validitas dan reliabilitas, serta model regresi dinyatakan sahih karena lolos uji asumsi klasik. Temuan ini menunjukkan bahwa semakin mudah fitur e-wallet digunakan, semakin tinggi tingkat kepuasan mahasiswa dalam penggunaannya. Penelitian ini memberikan implikasi praktis bagi pengembang aplikasi e-wallet dalam merancang antarmuka berbasis pengalaman pengguna. Selain itu, hasil ini membuka ruang untuk riset lanjutan yang mengeksplorasi peran mediasi seperti loyalitas pengguna atau kepercayaan digital.
ANALISIS TINGKAT KEPUASAN PELANGGAN TERHADAP KUALITAS PELAYANAN PADA PT. FEDERAL INTERNATIONAL FINANCE CABANG KOTABUMI MENGGUNAKAN METODE SERVQUAL
Dalam era persaingan bisnis yang kompetitif, pelayanan yang berkualitas menjadi faktor kunci dalam mempertahankan dan menarik pelanggan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat kepuasan pelanggan terhadap kualitas layanan pada PT. Federal International Finance (FIFGROUP) Cabang Kotabumi dengan menggunakan metode SERVQUAL. Metode SERVQUAL digunakan untuk mengukur kesenjangan antara harapan dan persepsi pelanggan berdasarkan lima dimensi: Tangibles, Reliability, Responsiveness, Assurance, dan Empathy. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan menyebarkan kuesioner kepada 150 responden yang merupakan pelanggan aktif FIFGROUP Cabang Kotabumi. Data dianalisis menggunakan Skala Likert dan GAP Analysis untuk mengukur perbedaan antara ekspektasi dan kenyataan layanan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat kesenjangan negatif pada semua dimensi, yang mengindikasikan bahwa persepsi pelanggan terhadap layanan yang diberikan masih berada di bawah harapan mereka. Temuan ini memberikan rekomendasi strategis bagi pihak manajemen untuk meningkatkan kualitas layanan sesuai dengan prioritas kebutuhan pelanggan. Penelitian ini diharapkan menjadi acuan dalam meningkatkan loyalitas pelanggan serta daya saing perusahaan di industri pembiayaan.
SISTEM PAKAR MENDETEKSI KERUSAKAN PADA HANDPHONE MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR BERBASIS WEB STUDI KASUS AL-CELL
Perkembangan teknologi handphone yang pesat menyebabkan semakin kompleksnya kerusakan yang mungkin terjadi, sementara tidak semua pengguna memiliki pengetahuan teknis untuk mengenalinya. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pakar berbasis web yang dapat membantu pengguna dalam mendiagnosis kerusakan handphone secara mandiri. Sistem dikembangkan menggunakan metode Certainty Factor (CF) untuk mengatasi ketidak pastian dalam proses diagnosis dan memberikan tingkat keyakinan terhadap kemungkinan jenis kerusakan berdasarkan gejala yang dipilih oleh pengguna. Pengembangan sistem dilakukan dengan pendekatan Extreme Programming dan memanfaatkan basis pengetahuan yang disusun dari data kerusakan dan gejala yang umum terjadi. Sistem ini dilengkapi dengan fitur pemilihan gejala, perhitungan tingkat kepercayaan, serta tampilan hasil diagnosis dan saran perbaikan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem memberikan hasil diagnosis yang konsisten dengan perhitungan manual, dengan akurasi tinggi pada berbagai jenis kerusakan seperti mati total, kerusakan baterai, dan layar sentuh. Sistem ini diharapkan dapat menjadi solusi awal bagi pengguna awam dalam mengidentifikasi masalah perangkat mereka, sehingga dapat mengurangi risiko kerusakan yang lebih parah sebelum dilakukan perbaikan oleh teknisi profesional.
SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT KAMBING DENGAN METODE FORWARD CHAINING DAN FUZZY MAMDANI BERBASIS WEB
Sektor peternakan kambing di Indonesia memiliki potensi besar dalam memenuhi kebutuhan protein hewani nasional. Namun, produktivitas ternak sering kali terhambat oleh permasalahan penyakit yang tidak ditangani secara tepat waktu, akibat kurangnya pemahaman peternak terhadap gejala dan jenis penyakit. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pakar berbasis web yang dapat membantu proses diagnosa penyakit kambing secara cepat dan akurat. Sistem dirancang dengan menggabungkan dua metode, yaitu Forward Chaining dan Fuzzy Mamdani. Metode Forward Chaining digunakan untuk menentukan jenis penyakit berdasarkan gejala yang dimasukkan oleh pengguna, sedangkan Fuzzy Mamdani berfungsi untuk menghitung tingkat keparahan penyakit berdasarkan bobot intensitas gejala. Pengembangan sistem dilakukan dengan pendekatan Extreme Programming (XP), yang meliputi tahapan planning, design, coding, dan testing. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mendiagnosa enam jenis penyakit kambing, serta menyajikan informasi mengenai tingkat keparahannya. Aplikasi ini diimplementasikan dalam bentuk web berbasis PHP dan MySQL, sehingga dapat diakses secara luas oleh peternak melalui perangkat digital. Dengan demikian, sistem ini diharapkan dapat menjadi alat bantu dalam pengambilan keputusan yang lebih cepat dan tepat dalam penanganan penyakit ternak..