Publication Search

Diabetes Mellitus merupakan salah satu penyakit kronis yang jumlah penderitanya terus bertambah setiap tahunnya, termasuk di wilayah Puskesmas Brebes. Banyaknya pasien dengan kondisi klinis yang beragam mendorong perlunya suatu metode untuk mengelompokkan pasien berdasarkan tingkat keparahannya. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma K-Means dalam proses pengelompokan pasien Diabetes Mellitus dengan menggunakan beberapa parameter klinis, yaitu Gula Darah Puasa (GDP), kadar HbA1c, Kolesterol Total (CHOL), serta tekanan darah sistolik dan diastolik. Pendekatan yang digunakan dalam penelitian ini adalah deskriptif kuantitatif dengan metode data mining berbasis algoritma K-Means. Data yang digunakan diperoleh dari rekam medis Puskesmas Brebes. Proses klasterisasi menghasilkan tiga kelompok, yaitu kategori risiko rendah, sedang, dan tinggi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma K-Means mampu melakukan pengelompokan data pasien secara akurat sesuai tingkat keparahan. Hasil tersebut kemudian divisualisasikan melalui sistem berbasis web yang bertujuan untuk mempermudah pihak puskesmas dalam menganalisis kondisi pasien serta mendukung pengambilan keputusan medis yang lebih efektif.

Intuisi Coffee, sebuah kafe di Blang Kolak, Aceh Tengah, masih mengelola proses pemesanan dan transaksi secara manual, yang berdampak pada kurangnya efisiensi dalam pencatatan, pengelolaan stok, dan penyusunan laporan. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan sistem informasi berbasis web guna meningkatkan efisiensi operasional kafe. Pengembangan sistem dilakukan menggunakan metode Waterfall dengan memanfaatkan XAMPP, PHP, dan MySQL sebagai teknologi utama. Evaluasi sistem menggunakan System Usability Scale (SUS) untuk mengukur tingkat kegunaan dari sisi efektivitas, efisiensi, dan kepuasan pengguna. Hasil evaluasi menunjukkan skor SUS sebesar 64,9, yang mengindikasikan sistem berada pada kategori kegunaan yang cukup baik. Implementasi sistem ini terbukti dapat mempercepat proses transaksi, mempermudah pengelolaan data, dan mendukung pengambilan keputusan secara lebih terstruktur

The study titled "The Influence of System and Service Quality on User Satisfaction of Silalapbaja Website" aims to evaluate the impact of each independent variable on the dependent variable. There were 51 respondents involved in this research, with data analysis conducted using SPSS version 25. The results indicate that System and Service Quality significantly influence User Satisfaction, as evidenced by the significant value of Fhitung = 0.000 < 0.05. From the t-test, System and Service Quality variables partially affect User Satisfaction, while Information Quality does not have a significant partial effect. For instance, the significant values of thitung X1 = 0.000 < 0.05 and X3 = 0.49 < 0.05, whereas X2 = 0.094 > 0.05. The variables that significantly influence are System Quality with a Standardized Coefficients Beta of 0.552 and Service Quality of 0.220. Based on the research findings, it can be concluded that System, Information, and Service Quality contribute to 59% of User Satisfaction, while other factors beyond this study affect 41%. Therefore, it is recommended for the developers of the Silalapbaja Website to prioritize improvements in System and Service Quality to enhance User Satisfaction.

Online shopping is the process of purchasing goods / services by consumers to realtime sellers, without services, and through the internet. The development of online business in Indonesia is now very rapid, one of them by shopping online. Online stores or we often call e-commerce is a form of change that is presented by the internet in terms of innovation in shopping by providing various facilities in the transaction process. The aim of the writer is to determine the best e-commerce, therefore the author uses the SAW (Simple Additive Weighting) method because the method is able to make a more precise assessment because it is based on the value of criteria and preference weights that have been determined, besides that the SAW method also can select the best alternative from a number of alternatives because there is a ranking process after determining the weights for each attribute.