Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) lulusan Diploma IV, S1, S2, dan S3 di Indonesia masih cukup tinggi, yaitu sebesar 5,52% pada Februari 2023. Kondisi ini menunjukkan perlunya solusi untuk membantu lulusan, khususnya sarjana sains komputer, mendapatkan pekerjaan yang sesuai. Penelitian ini bertujuan memberikan referensi pekerjaan di bidang teknologi yang sedang banyak dicari dengan menggunakan pendekatan Multi-Criteria Decision-Making (MCDM). Metode yang digunakan adalah TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) dan modifikasinya, Weighted Euclidean Distance TOPSIS (WED-TOPSIS), untuk merangking pekerjaan berdasarkan lima kriteria: keseimbangan kerja dan luar kerja, kompensasi dan keuntungan, peluang karir, penghasilan, serta tingkat kesulitan.

PT Indosat Ooredoo Hutchison Gombel merupakan salah satu perusahaan penyedia jasa telekomunikasi dan jaringan di Indonesia. Perusahaan ini berada di Jl. Bukit Raya, Kelurahan Ngesrep, Kecamatan Banyumanik Kota Semarang. PT Indosat Ooredoo Hutchison Gombel ini memiliki barang gudang yang digunakan untuk disewakan. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan metode Association Rules Market Basket Analysis dalam menentukan barang keluar secara bersamaan tiap bulannya berdasarkan Rules yang terbentuk dengan menggunakan metode MBA di gudang PT. Indosat Ooredoo Hutchison Gombel dengan menggunakan Google Collab. dan menganalisis barang yang keluar untuk diusulkan pada PT. Indosat Ooredoo Hutchison Gombel. Market Basket Analysis (MBA) merupakan suatu metode analisis atas perilaku konsumen secara spesifik dari suatu golongan/kelompok tertentu. Hal ini berpengaruh bagi pihak PT. Indosat Ooredoo Hutchison Gombel untuk merencanakan pengadaan barang baru di masa depan agar dapat menyesuaikan dengan minat ataupun selera dari pelanggan mereka. Untuk Memenuhi Kebutuhan Tersebut, dilakukanlah pengembangan gudang data dilanjutkan proses analisis memanfaatkan algoritma apriori dalam bahasa pemrograman, Hasil dari penelitian, microwave dan connector memiliki support 50% sebagai barang yang sering keluar secara bersamaan dan network interface and module dan network devices (LAN/WAN) memiliki support 18% sebagai barang yang jarang keluar secara bersamaan .dari hasil ini dapat membantu pihak PT. Indosat Ooredoo Hutchison Gombel Untuk lebih efisien dalam melakukan pengadaan barang untuk inventori Gudang.

Pengaduan masyarakat merupakan salah satu faktor penting dalam sebuah instansi daerah untuk meningkatkan pelayanan kepada masyarakat. Dalam penelitian ini, mengambil studi kasus di Kabupaten Batangan, masyarakat masih merasa kesulitan untuk menyampaikan keluhan yang ada di lingkungannya kepada pemerintah daerah. Selain itu, terkadang meskipun sudah menyampaikan pengaduan, mereka tidak mendapatkan respon dan realisasi yang baik dari pemerintah karena pengaduan harus disampaikan kepada perangkat desa terlebih dahulu, terkadang tidak disampaikan ke kecamatan. Sehingga orang menyampaikan keluhan mereka di tempat yang salah. Oleh karena itu, perlu adanya sistem layanan pengaduan publik berbasis website sebagai ruang aspirasi yang dapat diakses dengan mudah. Desain website menggunakan bahasa pemrograman PHP dengan MySql sebagai database dengan pemodelan yang diterapkan adalah metode waterfall. Dengan sistem berbasis website ini, dapat memudahkan masyarakat untuk menyampaikan pengaduan dan mendapatkan tanggapan dari camat dan petugas beserta bukti penyelesaian pengaduan dari petugas. Sistem pelayanan pengaduan masyarakat berbasis website di Kabupaten Batangan yang telah dibuat dapat berjalan dengan baik secara fungsional sebagaimana dibuktikan melalui kuesioner, hasil yang diperoleh adalah 70% sangat setuju, 20% setuju dan 5% cukup. Kata Kunci: Layanan Pengaduan, Situs Web, PHP, Kerangka Kerja Codeigner

Faktor kelalaian pengemudi merupakan salah satu faktor yang paling sering menyebabkan terjadinya kecelakaan lalu lintas. Faktor ini disebabkan oleh seorang pengemudi yang mengalami rasa lelah saat berkendara. Kondisi lelah saat berkendara dapat menimbulkan berkurangnya tingkat kewaspadaan terhadap hal yang terjadi di jalan sehingga kelelahan dapat menyumbang lebih dari 25% penyebab dari faktor kecelakaan. Pada saat kondisi lelah ini juga terkadang pengemudi tanpa sadar sudah terlelap sepersekian detik atau sering disebut juga microsleep. Berkembanganya berbagai penelitian tentang kecerdasan buatan salah satunya object detecion, dapat membantu untuk mengklasifikasi dan mempelajari pola visual dari gambar mata pengemudi guna memprediksi apakah pengemudi dalam kondisi kantuk atau tidak. Dalam penelitian ini, Deep Learning telah diterapkan dengan sukses dalam pembuatan sistem deteksi kelelahan atau kantuk. Dalam pembuatan sistem ini menggunakan arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) untuk mengklasifikasi mata pengemudi terbuka atau tertutup secara otomatis. Penulis menggunakan dataset sebanyak 96.000 gambar dengan 2 kelas objek yaitu mata terbuka dan mata tertutup. Hasil penelitian menunjukkan sistem deteksi objek menggunakan metode CNN dapat mengenali objek secara konsisten dengan akurasi 90% pada sebuah video real time yang dipasang pada dashboard mobil dengan jarak 30, 40 dan 50 Cm. Kata Kunci : Artificial Intelligence, Sistem Pendeteksi Kantuk, CNN.

pencatatan stok barang yang tidak terstruktur, yang menyebabkan ketidakefisienan dan potensi kesalahan dalam pengelolaan produk. Untuk mengatasi masalah ini, penelitian ini bertujuan mengembangkan sebuah website inventaris yang dapat meningkatkan efisiensi dan ketepatan manajemen persediaan. Metode pengembangan yang digunakan adalah Software Development Life Cycle (SDLC) dengan model prototype, menggunakan React JS untuk front-end, Express.js untuk back-end, dan Firebase sebagai database. Proses pengembangan meliputi tahapan perencanaan, analisis, perancangan, implementasi, dan uji coba. Setelah website inventaris Toko Berkah Lestari berhasil dibuat, dilakukan uji coba blackbox testing dan validasi input. Hasilnya menunjukkan bahwa website berjalan dengan baik dan telah dihosting, sehingga dapat diakses melalui tautan https://berkah-lestari-4c4d4dc7163e.herokuapp.com. Dengan adanya website inventaris, Toko Berkah Lestari dapat memenuhi kebutuhan pengelolaan inventarisnya secara lebih efektif

Pengukuran ini bertujuan untuk mengukur kualitas perangkat lunak sistem informasi akuntansi Manager.io menggunakan metode FUPRS (Functionality, Usability, Performance, Reliability, dan Supportability). Fokus utama terletak pada tiga dimensi: functionality, usability, dan performance. Evaluasi functionality dilakukan melalui identifikasi dan pemetaan fitur utama serta pengujian untuk memastikan setiap fungsi bekerja sesuai dengan spesifikasi. Usability dievaluasi berdasarkan umpan balik pengguna, efisiensi penggunaan, dan konsistensi antarmuka. Performance diukur melalui pengujian kinerja di bawah berbagai kondisi beban kerja, termasuk respon waktu dan efisiensi pemrosesan data. Hasil menunjukkan bahwa Manager.io memiliki fitur akuntansi yang lengkap dan fleksibel, kemudahan penggunaan yang tinggi, serta kinerja yang responsif. Namun, perangkat lunak ini memiliki keterbatasan dalam interoperabilitas dan aspek keamanan yang perlu ditingkatkan. Metode FUPRS terbukti efektif dalam memberikan evaluasi yang komprehensif dan fleksibel sesuai kebutuhan spesifik, memastikan perangkat lunak ini dapat memenuhi kebutuhan saat ini dan masa depan.

<em>Kondisi stunting pada balita, disebabkan oleh kurangnya asupan gizi dan infeksi kronis, merupakan masalah serius di negara-negara berpenghasilan rendah. Penelitian ini bertujuan menerapkan Metode Certainty Factor dalam sistem pendukung keputusan untuk intervensi stunting. Pendekatan ini memanfaatkan logika fuzzy untuk menghitung dan mengevaluasi faktor-faktor ketidakpastian dalam intervensi stunting pada balita. Metode ini berhasil memberikan tingkat akurasi yang signifikan, mencapai 83% berdasarkan enam data diagnosis preferensi stunting yang diuji. Studi ini menunjukkan potensi aplikasi Metode Certainty Factor dalam sistem pendukung keputusan untuk meningkatkan efektivitas intervensi stunting pada balita.</em>

Pemerintah Indonesia memberikan bantuan Usaha Mikro, Kecil dan Menengah (UMKM) berupa dana dan pelatihan UMKM kepada pelaku UMKM di Indonesia. Dalam proses penerimaan bantuan UMKM tersebut masih banyak kendala yang dihadapi oleh petugas UMKM seperti proses seleksi masih membutuhkan waktu lama sehingga sering terjadi keterlambatan penerimaan bantuan UMKM. Selain itu, terdapat juga masalah dalam melakukan seleksi penerima bantuan UMKM, petugas bantuan UMKM masih melakukanya secara konvensional dan belum adanya standar untuk menghitung dalam melakukan proses seleksi dan harus menilai berdasarkan kriteria yang telah ada. Penelitian ini mengajukan solusi seleksi Penerima Bantuan UMKM menggunakan algoritma Profile Matching. Dalam penerapan algoritma Profile Matching bekerja berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan dengan memberikan hasil berupa perangkingan terhadap data pemohon bantuan UMKM. Adapun kriteria yang digunakan dalam penerimaan bantuan UMKM penerima bantuan aspek usaha UMKM yaitu: Jumlah Tenaga Kerja, Modal Awal, Lama Usaha, Omset, dan aspek prinsip 5C yaitu Character, Capity, Capital, Collateral, Conditions.

<h1><span style="font-size: 10px; vertical-align: inherit;">Penelitian ini mengembangkan alat pengukur konsentrasi gas karbon monoksida (CO) berbasis Internet of Things (IoT) dengan sensor MQ-7 dan mikrokontroler NodeMCU ESP8266. </span><span style="font-size: 10px; vertical-align: inherit;">Alat ini menyimpan data secara real-time pada database Firebase, dapat diakses melalui aplikasi mobile. </span><span style="font-size: 10px; vertical-align: inherit;">Rekayasa metodologi meliputi desain konsep, detail desain, prototipe, dan instrumen pengujian. </span><span style="font-size: 10px; vertical-align: inherit;">Hasil alat menunjukkan memberikan informasi konsentrasi CO secara real-time dan dapat mengidentifikasi kombinasi sistem pembakaran dan bahan bakar dengan konsentrasi terendah dan tertinggi. </span><span style="font-size: 10px; vertical-align: inherit;">Klasifikasi menggunakan model Decision Tree Classifier dengan akurasi 60%. </span><span style="font-size: 10px; vertical-align: inherit;">Penelitian ini kontributif dalam pengembangan pemantauan emisi gas kendaraan bermotor melalui pendekatan IoT yang efektif.</span></h1>

<table width="588" border="1" cellspacing="0" cellpadding="0"><tbody><tr><td valign="top" width="394"><p>Mengelola dana bantuan desa secara efektif dan efisien merupakan salah satu tantangan terbesar dalam meningkatkan kesejahteraan masyarakat desa. Desa Kembangarum menghadapi kendala dalam pengalokasian dana bantuan yang seringkali tidak tepat sasaran dan kurang transparan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem pengelolaan dana bantuan desa dengan menggunakan metodologi Analytic Hierarchy Process (AHP). Metode AHP dipilih karena memungkinkan pengambilan keputusan yang kompleks berdasarkan berbagai kriteria. Sistem ini digunakan untuk mengidentifikasi, menganalisis, dan memprioritaskan kebutuhan pendanaan bantuan berdasarkan berbagai kriteria yang relevan seperti urgensi, dampak, dan ketersediaan sumber daya. Hasil studi menunjukkan bahwa penggunaan metodologi AHP dalam sistem pengelolaan bantuan desa meningkatkan akurasi dan transparansi alokasi dana serta memastikan dana bantuan dialokasikan sesuai dengan prioritas kebutuhan masyarakat. Penerapan sistem ini diharapkan dapat menjadi model yang efektif dalam pengelolaan bantuan di desa-desa lainnya.</p></td></tr></tbody></table>