https://www.informa.poltekindonusa.ac.id/index.php/informa/issue/feed 2026-02-12T08:36:06+00:00 Canggih Ajika Pamungkas, M.Kom canggih@poltekindonusa.ac.id Open Journal Systems <h3>Jurnal Informa : Jurnal Penelitian dan Pengabdian Masyarakat&nbsp;merupakan jurnal ilmiah bersifat terbuka yang memuat tulisan hasil penelitian dan pengabdian masyarakat bidang komputer dan informatika. Jurnal ini diterbitkan oleh Politeknik Indonusa Surakarta. Jurnal terbit 2 kali dalam setahun, yakni pada bulan Juni dan Desember.</h3> <div id="aboutSubmissions">&nbsp;</div> https://www.informa.poltekindonusa.ac.id/index.php/informa/article/view/295 2026-02-12T04:20:12+00:00 Faustina Aldina Maharani 24.faustina.aldinamaharani@poltekindonusa.ac.id Nikmah Nurhajizah 24.nikmah.nurhajizah@poltekindonusa.ac.id Devanno Andhika Putra 24.devanno.andhikaputra@poltekindonusa.ac.id Muhammad Nurfauzi Sahono fauzi.sahono@poltekindonusa.ac.id

<p>Perkembangan teknologi informasi mendorong pelaku usaha jasa untuk memanfaatkan media<br>digital sebagai sarana promosi dan penyampaian informasi layanan secara efektif. SEA Laundry<br>Solo merupakan usaha jasa laundry yang telah berupaya melakukan pemasaran digital melalui<br>media sosial dan Linktree, namun penyajian informasinya masih memiliki keterbatasan dalam hal<br>struktur dan kemudahan akses profil usaha yang komprehensif. Penelitian ini bertujuan untuk<br>merancang dan membangun website SEA Laundry Solo sebagai media promosi dan informasi<br>layanan berbasis web yang lebih terpusat dan profesional guna meningkatkan jangkauan pasar<br>digital.<br>Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah metode Waterfall yang meliputi<br>tahapan analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan.<br>Website dikembangkan menggunakan teknologi murni (vanilla) meliputi HTML5 untuk struktur<br>dokumen, CSS3 untuk gaya visual dan tata letak, serta JavaScript untuk fungsionalitas interaktif.<br>Fitur utama yang dibangun mencakup informasi profil usaha, daftar harga transparan, serta<br>integrasi langsung ke API WhatsApp untuk memfasilitasi komunikasi dan pemesanan secara realtime tanpa memerlukan pengelolaan basis data internal.<br>Hasil penelitian menunjukkan bahwa website yang dibangun mampu meningkatkan<br>efektivitas promosi dan mempermudah pelanggan dalam memperoleh informasi layanan secara<br>sistematis. Berdasarkan pengujian black box, seluruh elemen navigasi dan tautan berfungsi dengan<br>baik serta responsif saat diakses melalui berbagai perangkat. Implementasi website ini memberikan<br>dampak positif terhadap citra profesional SEA Laundry Solo serta menjadi solusi media promosi<br>yang efektif, ringan, dan rendah biaya pemeliharaan bagi usaha jasa laundry skala kecil dan<br>menengah</p>

2026-02-12T00:00:00+00:00 Copyright (c) 2026 Faustina Aldina Maharani, Nikmah Nurhajizah, Devanno Andhika Putra, Muhammad Nurfauzi Sahono https://www.informa.poltekindonusa.ac.id/index.php/informa/article/view/296 2026-02-12T08:36:06+00:00 Yafie Miftah Imani yafie_miftahimani@udb.ac.id Fajar Suryani fajar_suryani@udb.ac.id

<p>Pengelolaan persediaan pada perusahaan distribusi Fast Moving Consumer Goods (FMCG) merupakan<br>faktor kritis yang memengaruhi efisiensi operasional dan kualitas pengambilan keputusan. Penelitian<br>ini bertujuan menganalisis kinerja inventori dan penjualan melalui dashboard analitik berbasis web yang<br>digunakan oleh perusahaan distribusi multi-cabang. Data inventori dan penjualan diuji melalui<br>visualisasi interaktif untuk mengidentifikasi mismatch antara stok fisik dan sistem, distribusi stok yang<br>tidak merata, potensi stockout, serta tren penjualan yang berdampak pada kebutuhan pengadaan barang.<br>Hasil penelitian menunjukkan bahwa dashboard inventori mampu meningkatkan visibilitas data,<br>mendeteksi anomali secara cepat, serta membantu manajemen dalam melakukan penyesuaian distribusi<br>barang antar cabang secara lebih akurat. Selain itu, dashboard mendukung identifikasi produk dengan<br>pergerakan tinggi maupun rendah, sehingga dapat digunakan untuk perencanaan stok berbasis data<br>historis. Penelitian ini juga menegaskan bahwa digitalisasi proses inventori berkontribusi pada<br>pengurangan kesalahan pencatatan dan peningkatan akurasi pemantauan stok.<br>Penelitian ini merekomendasikan pengembangan lebih lanjut, termasuk integrasi model Economic<br>Order Quantity (EOQ) dan forecasting berbasis machine learning ke dalam dashboard agar dapat<br>memberikan rekomendasi pengadaan yang optimal secara otomatis. Sistem inventori terdistribusi dan<br>validasi data otomatis juga perlu dieksplorasi untuk meningkatkan akurasi dan reliabilitas informasi<br>pada perusahaan distribusi FMCG</p>

2026-02-12T00:00:00+00:00 Copyright (c) 2026 Yafie Miftah Imani, Fajar Suryani https://www.informa.poltekindonusa.ac.id/index.php/informa/article/view/294 2026-02-12T04:07:26+00:00 Prizca Asty Andreana 23.prizca.asty@poltekindonusa.ac.id Anggi Novellia Zulva 23.anggi.novellia@poltekindonusa.ac.id Silvi Hindun Myrohmah 23.silvi.hindun@poltekindonusa.ac.id Awal Adi Saputra 23.awal.adi@poltekindonusa.ac.id Norma Puspitasari normasari@poltekindonusa.ac.id

<p>Tingkat kelulusan tepat waktu mahasiswa tetap menjadi masalah serius di perguruan tinggi karena<br>dapat mempengaruhi kualitas akreditasi program studi. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi<br>kelulusan mahasiswa menggunakan algoritma Random Forest berdasarkan data akademik, sehingga<br>dapat mendukung program studi dalam mengidentifikasi mahasiswa berisiko dan menyususn strategi<br>pendampingan yang tepat. Data penelitian ini diperoleh dari 200 mahasiswa dengan variabel utama<br>meliputi Indeks Prediksi Kumulatif (IPK), tingkat kehadiran, keaktifan organisasi, dan jam belajar<br>harian. Tahapan penellitian mencakup pengumpulan data, pembersihan dara, analisis deskriptif,<br>pemodelan menggunankan algoritma klasifikasi, serta evaluasi model dengan metrik akurasi,<br>precision, dan recall. Hasil analisis menunjukkan bahwa IPK, kehadiran, jam belajar, dan keaktifan<br>organisasi memiliki pengaruh signifikan terhadap ketepatan waktu kelulusan. Mayoritas mahasiswa<br>(78,5%) lulus tidak tepat waktu, sedangkan hanya 2% yang berhasil cumlaude. Model klasifikasi<br>Random Forest memberikan performa prediksi dengan akurasi 92%. Temuan ini menegaskan<br>pentingnya peran faktor akademik dan manajemen belajar dalam mendukung mahasiswa<br>menyelesaikan studi tepat waktu</p>

2026-02-12T00:00:00+00:00 Copyright (c) 2026 Prizca Asty Andreana, Anggi Novellia Zulva, Silvi Hindun Myrohmah, Awal Adi Saputra, Norma Puspitasari