Dalam analisis sentimen terhadap partai politik di Twitter, metode Naive Bayes digunakan untuk mengklasifikasikan sentimen positif, negatif, dan netral berdasarkan data yang dikumpulkan melalui web scraping dengan kata kunci 'partai'. Data tersebut mencakup rentang waktu dari 1 Februari 2024 hingga 14 Februari 2024, yang merupakan periode penting selama kampanye politik dan pemilihan umum. Setelah melakukan preprocessing dan cleaning data, dilakukan pembobotan kata menggunakan metode TF-IDF untuk menentukan bobot kata-kata dalam setiap dokumen. Hasil analisis menunjukkan bahwa sentimen Negatif terhadap partai politik mendominasi dengan persentase 50,47%, diikuti oleh sentimen netral sebesar 28,45%, dan sentimen pr sebesar 21,08%. Selain itu, dilakukan juga klasifikasi terindikasi buzzer untuk mengidentifikasi pengguna yang berpotensi memengaruhi opini publik. Visualisasi data seperti word cloud, diagram lingkaran, diagram batang, dan line chart digunakan untuk mempresentasikan hasil analisis secara lebih intuitif. Saran untuk pengembangan analisis sentimen di masa mendatang meliputi integrasi dengan data lokasi atau demografi untuk analisis yang lebih mendalam serta pembaruan model klasifikasi dengan data yang lebih baru untuk meningkatkan akurasi. Analisis ini memberikan wawasan yang berharga bagi pemangku kepentingan politik untuk memahami pandangan masyarakat terhadap partai politik dan merumuskan strategi komunikasi yang efektif

Perkembangan teknologi di Indonesia terus mengalami kemajuan yang pesat. Salah satu contohnya adalah kemajuan di bidang komputer yang memberikan banyak manfaat, terutama dalam menghemat waktu dan tenaga. Salah satu teknologi yang sangat membantu pebisnis adalah sistem POS (Point of Sales). Sistem ini memudahkan pengelolaan transaksi dan memonitor persediaan produk secara lebih efisien. Rumah Pampers Alin adalah sebuah toko yang menjual berbagai peralatan bayi. Saat ini, toko tersebut masih menggunakan sistem manual untuk melakukan transaksi, pengecekan barang, dan pembuatan laporan. Penggunaan sistem manual ini memakan banyak waktu dan rentan terhadap kesalahan dalam pencatatan serta pencarian data. Oleh karena itu, penerapan sistem informasi yang lebih canggih dapat menjadi solusi untuk masalah-masalah tersebut. Implementasi sistem informasi ini dapat membantu Rumah Pampers Alin dalam mengelola persediaan stok dan transaksi dengan lebih cepat dan akurat. Sistem ini memperhatikan aspek-aspek penting seperti Economic Order Quantity (EOQ), stok pengaman (safety stock), dan reorder point. Dengan metode tersebut, toko bisa menetapkan jumlah persediaan barang yang paling baik dan memastikan ketersediaan barang secara maksimal, sehingga mengurangi risiko kehabisan stok dan menyempurnakan proses pemesanan ulang.

Perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi, terutama teknologi informasi berbasis web, mempermudah berbagai sektor, termasuk pemantauan proyek secara online dan real-time. PT. Informatika Digital Asia, yang bergerak di bidang teknologi informasi dan layanan konsultasi, menghadapi kesulitan dalam pemantauan proyek karena metode yang kurang efisien, menyebabkan seringnya kesalahan pencatatan data. Untuk mengatasi ini, diperlukan sistem informasi monitoring berbasis web yang memungkinkan pemantauan proyek lebih cepat dan akurat, sehingga proyek dapat diselesaikan sesuai rencana. Sistem ini akan dirancang menggunakan Flutter Web dan hanya dapat diakses melalui platform web. Tujuannya adalah untuk mempermudah monitoring aktivitas proyek dan mempercepat proses pendataan proyek. Dengan demikian, perusahaan akan lebih mudah dalam kegiatan monitoring dan pendataan, karyawan dapat melaporkan perkembangan proyek secara lebih efisien, dan manajemen dapat membuat keputusan yang lebih baik berdasarkan data yang lebih akurat. Sistem ini juga akan memberikan akses terbatas berdasarkan peran, memastikan bahwa setiap anggota perusahaan hanya dapat melihat atau mengubah informasi yang relevan dengan tugas mereka, yang pada gilirannya meningkatkan keamanan dan integritas data proyek. Manfaat tambahan dari sistem ini termasuk peningkatan produktivitas karyawan dan pengurangan waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikan tugas administratif, serta menyediakan dasar yang lebih kuat untuk penilaian kinerja proyek dan evaluasi efektivitas strategi perusahaan.

Kemiskinan merupakan permasalahan umum di berbagai wilayah, baik wilayah berkembang maupun wilayah maju. Kondisi ini terjadi ketika individu tidak mampu memenuhi kebutuhan hidup dasarnya, karena beberapa faktor seperti rendahnya pendidikan, tingginya pengangguran, dan ketidakstabilan perekonomian. Pemerintah berperan penting dalam mengatasi kemiskinan dengan memberikan bantuan kepada keluarga miskin. Namun pendataan yang dilakukan secara manual seringkali menimbulkan kesalahan dalam menentukan penerima bantuan sehingga bantuan tidak tepat sasaran. Untuk mengatasi hal tersebut diperlukan sistem pendukung keputusan yang memudahkan pemerintah dalam menentukan kelayakan penerima bantuan dengan lebih akurat. Sistem pendukung keputusan ini menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) untuk menyelesaikan permasalahan secara hierarki berdasarkan kriteria yang ditentukan. Dengan sistem ini diharapkan data penerima bantuan lebih akurat dan bantuan dapat disalurkan secara merata kepada keluarga yang benar-benar memenuhi kriteria kemiskinan. Jika ditemukan data yang tidak akurat, bantuan akan dialihkan ke keluarga yang lebih layak. Sistem pendukung keputusan ini diharapkan mampu menanggulangi kemiskinan dengan lebih efektif dan efisien.

Saat ini, baik majikan ataupun calon asisten rumah tangga masih mengandalkan informasi di lingkungannya dan media sosial untuk mencari informasi tentang tenaga kerja asisten rumah tangga. Bahkan meski dengan menggunakan media sosial sekalipun, masih terdapat banyak keterbatasan, terutama dalam penyampaian informasinya. Aplikasi Perekrutan Asisten Rumah Tangga Berbasis Android dirancang untuk memudahkan majikan dan calon asisten rumah tangga dengan fitur rekomendasi berbasis metode Weighted product (WP) dan kemampuan konferensi untuk komunikasi jarak jauh. Sistem ini membantu menyelesaikan berbagai keterbatasan yang ada pada media sosial dan mempercepat proses seleksi dengan memberikan informasi lengkap serta kriteria yang sesuai dengan kebutuhan pengguna.

Hasil panen padi yang melimpah adalah salah satu impian dari petani. Namun tidak bisa pungkiri ada saja penyakit yang mengganggu tanamannya. Tidak sedikit petani di kecamatan wringin kabupaten Bondowoso mengeluh atas apa yang terjadi pada tanaman padinya. Mengingat rendahnya kemampuan petani di kecamatan wringin menanggulangi penyakit padi yang mereka tanam, sehingga perlu dibuatkan alat bantu berupa sistem pakar deteksi dini penyakit pada tanaman padi ini. Dalam penelitian ini digunakan sistem pakar yang dibuat menggunakan metode certainty factor. Pendekatan ini dipilih karena mudah dipahami petani. Petani hanya perlu fokus pada kalimat dan gambar yang disediakan oleh pakar, kemudian memilih beberapa gejala yang diamati pada tanaman padi dan menentukan tingkat keyakinannya. Sistem bekerja dengan menghitung nilai CFpakar (tingkat keyakinan pakar) dan CFuser (tingkat keyakinan pengguna). Nilai CFpakar telah ditentukan sebelumnya oleh pakar, sedangkan CFuser dipilih oleh pengguna. Nilai CFpakar dan CFuser kemudian digabungkan dan dibandingkan dengan pernyataan pakar untuk menentukan diagnosis. Hasil Tingkat akurasi dari sistem pakar tersebut sebesar 86.6% yang berarti aplikasi layak digunakan, serta hasil pengujian blackbox sebesar 98%.

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dalam menentukan prioritas perbaikan kerusakan jalan di Kabupaten Jember menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW). Kerusakan jalan merupakan masalah yang sering dihadapi dalam infrastruktur transportasi, yang dapat mengganggu mobilitas penduduk dan berpotensi menyebabkan kecelakaan lalu lintas. Hasil penelitian ini diharapkan dapat membantu Dinas Bina Marga Kabupaten Jember dalam menganalisis dan mengambil keputusan perbaikan jalan secara objektif dan efisien. Dengan menggunakan metode SAW, penanganan kerusakan jalan dapat dilakukan berdasarkan prioritas yang telah ditentukan berdasarkan bobot kriteria yang telah ditetapkan berdasarkan form penilaian kondisi jalan Dinas Bina Marga Kabupaten Jember

Infrastruktur jalan memiliki peran penting dalam mendukung perekonomian Indonesia dengan memfasilitasi pergerakan manusia serta kegiatan distribusi dan logistik. Saat ini, hanya 42?ri 480.000 kilometer jalan kabupaten atau kota yang berada dalam kondisi layak. Salah satu penyebab utama kerusakan jalan adalah truk ODOL (over dimensi overload), yang juga merupakan kontributor signifikan terhadap jumlah kecelakaan lalu lintas. Penelitian ini mengembangkan aplikasi computer vision untuk deteksi truk terindikasi overdimensi dengan menggunakan metode YOLO (You Only Look Once) dan membandingkan performa beberapa versi YOLO (v5, v6, v7, dan v8). Perbandingan dibuat berdasarkan kecepatan komputasi, akurasi, dan penggunaan sumber daya perangkat. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa YOLOv8 mampu mendeteksi truk secara real-time dengan kecepatan komputasi 0,23 detik per frame, diikuti oleh YOLOv5 (0,33 detik), YOLOv6 (0,35 detik), dan YOLOv7 (0,76 detik). Keempat versi YOLO dapat mengklasifikasikan truk normal dan overdimensi setelah pelatihan dengan 400 epoch. YOLOv8 memiliki nilai rata-rata presisi rata-rata tertinggi (mAP50) sebesar 0.908, namun dengan konsumsi sumber daya terbesar (80.02% RAM dan 96.96% CPU). YOLOv7 memiliki mAP50 sebesar 0,893 dengan penggunaan sumber daya yang tinggi, sedangkan YOLOv5 menunjukkan keseimbangan terbaik antara akurasi (mAP50 0,875) dan efisiensi sumber daya. YOLOv6 memiliki mAP50 sebesar 0,856 dengan penggunaan RAM dan CPU yang lebih tinggi daripada YOLOv5.