Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika

Pemetaan Proyeksi Penduduk Indonesia (Menurut Jenis Kelamin) dengan Pendekatan Machine Learning

Nabhan Thoriq Ariyanto, Resa Setyawan, Rianto, Vega Purwayoga — Tue, 08 Oct 2024 00:00:00 +0000

The use of Machine Learning techniques has become a vital method in predicting future population numbers. In Indonesia, population projections based on gender have a significant impact in planning national development. This research proposes an approach that utilizes Machine Learning modeling techniques to project the population of Indonesia based on gender. The dataset used includes various information such as population, province, year, and gender. The modeling process involves stages such as data preparation, model selection, model training, evaluation, and validation. The projection results are then assessed using various relevant model performance evaluation metrics.

ABSTRAK

Penggunaan Teknik Machine Learning telah menjadi sebuah metode yang vital dalam meramalkan jumlah penduduk di masa depan. Di Indonesia, proyeksi jumlah penduduk berdasarkam jenis kelamin memiliki dampak yang signifikan dalam merencanakan Pembangunan nasional. Peneletian ini mengusulkan suatu pendekatan yang memanfaatkan Teknik pemodelan Machine Learning untuk memproyeksikan jumlah penduduk Indonesia berdasarkan jenis kelamin. Dataset yang digunakan mencakup berbagai informasi seperti jumlah penduduk, provinsi, tahun, dan jenis kelamin. Proses pemodelan melibatkan tahapan-tahapan seperti persiapan data, pemodelan, dan evaluasi. Hasil proyeksi kemudian dinilai menggunakan berbagai metrik evaluasi kinerja model yang relevan.

Perancangan Arsitektur Sistem Informasi Menggunakan Metode Enterprise Architecture Planning (Studi Kasus: Madrasah Tsanawiyah Slafiyah Syafi'iyah)

Yuli Mariyani, Firman Santoso — Tue, 08 Oct 2024 00:00:00 +0000

Madrasah Tsanawiyah Salafiyah Syafi’iyah Puti adalah jenjang dasar pada pendidikan formal di Indonesia setara dengan sekolah menengah pertama, yang pengolahannya ilakukan oleh departemen agama. Pendidikan Madrasah Tsanawiyah ditempuh dalam waktu 3 tahun, mulai dari kelas 1sampai kelas 3. Murid kelas 3 diwajibkan mengikuti ujian madrasah dahulu ujian nasional atau UN yang mempengaruhi kelulusan siswa. Lulusan Madrasah Tsanawiyah dapat melanjutkan pendidikan Madrasah Aliyah atau Sekolah Menengah Atau Sekolah Menengah Kejuruan. Kurikulum Madrasah Tsanawiyah sama dengan kurikulum Sekolah Menengah Pertama, anya saja pada Madrasah Tsanawiyah terdapat porsi lebih banyak mengenai pedidikan agama islam. Selain mengajarkan mata pelajaran sebagaimana sekolah dasar, juga ditambah dengan pelajaran–pelajaran seperti Al-qur’an Hadist, Aqidah Akhlaq, Fiqh, Sejarah Kebudayaan Islam. Dan Bahasa Arab. Pelajar Madrasah Tsanawiyah umumnya berusia 13-15 tahun. Di Indonesia setiap warga Negara berusia 7-15 tahun wajib mengikuti pendidikan dasar, yakni sekolah dasar(atau sederajat) 6 tahun dan sekolah menengah pertama (atau sederajat) 3 tahun. Lembaga Madrasah Tsanawiyah Salafiyah Syafi’iyah saat ini sudah memanfaatkan SI/TI untuk mendukung operasional beberapa divisinya, diantaranya untuk bagian pendaftaran peserta didik baru dan lain-lain.

Kata Kunci:Arsitektur, Sistem Infoemasi, Madrasah Tsanawiyah

Penerapan Naive Bayes Classifier untuk Analisis sentimen Ulasan Pelanggan pada Frenz Accessories Handphone

Prasinta Hari Nadia, Siti Sri Wahyuni, Anggraini Puspita Sari — Tue, 08 Oct 2024 00:00:00 +0000

Frenz Accessories Handphone adalah sebuah perusahaan yang bergerak di industri penjualan aksesoris HP dengan 200 cabang yang tersebar di pulau Jawa. Frenz sangat menghargai pendapat pelanggan terkait produk dan layanan yang mereka sediakan untuk meningkatkan kepuasan pelanggan dalam menghadapi persaingan industri yang semakin ketat. Namun, data ulasan pelanggan dengan volume yang terus meningkat di platform online seperti Google Maps membutuhkan waktu yang lama untuk mengetahui polaritas ulasan positif atau negatif secara manual. Oleh karena itu, diperlukan model analisis sentimen akurat yang dapat mengklasifikasikan ulasan pelanggan. Penelitian ini menggunakan metode Naive Bayes Classifier karena efisiensi dan kemampuannya yang handal dalam menangani klasifikasi teks dengan volume data yang besar. Algoritma ini sederhana namun efektif, memberikan hasil yang cepat dan akurat dengan komputasi yang relatif rendah. Alur metode ini dimulai dari pengumpulan data, data understanding, preprocessing text, data visualization, data preparation, dan modelling. Dataset yang digunakan untuk membangun model analisis sentimen adalah data ulasan pelanggan Frenz dari Google Maps sebanyak 1.311 data. Analisis sentimen dalam setiap aspek menghasilkan nilai akurasi sebesar 98% pada aspek Pelayanan, 100% pada aspek Kualitas, dan 82% pada aspek Barang. Hasil klasifikasi analisis sentimen divisualisasikan dalam bentuk dashboard yang dilengkapi dengan filter berdasarkan waktu, aspek, dan sentimen.

Penerapan Alpha-Beta Pruning dalam Pengembangan AI Catur: Evaluasi dan Peningkatan Strategi

Tue, 08 Oct 2024 00:00:00 +0000

Permainan catur merupakan permainan strategis yang dimainkan oleh dua pemain untuk mematikan pergerakan lawan mereka. Ketika bermain catur, orang belajar berpikir abstrak dan mencoba untuk menyelesaikan masalah, hal ini dapat berpengaruh terhadap pola pikir seseorang dalam kehidupan sehari-hari. Seiring berkembangnya zaman, teknologi digital mengalami bertumbuh pesat dan berdampak pada sistematis permainan catur itu sendiri. Penerapan algoritma alpha-beta pruning dalam pengembangan kecerdasan buatan untuk permainan catur telah menunjukkan peningkatan efisiensi dalam proses pencarian langkah yang optimal. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi pengaruh tingkat kedalaman alpha-beta pruning terhadap kesulitan dan waktu komputasi dalam permainan catur. Algoritma ini diimplementasikan menggunakan bahasa pemrograman python di lingkungan pengembangan Visual Studio Code (VS Code) dengan pustaka pygame untuk antarmuka grafis. Algoritma alpha-beta pruning mampu mengoptimalkan pencarian dengan memangkas cabang yang tidak relevan, namun membutuhkan sumber daya komputasi yang lebih besar pada kedalaman yang lebih tinggi.

Kata Kunci: Alpha-beta pruning, kecerdasan buatan, catur, algoritma pencarian, optimasi.

Pemanfaatan Natural Language Processing Untuk Pengecekan Ejaan Sesuai KBBI

Tue, 08 Oct 2024 00:00:00 +0000

Spelling mistakes in the Indonesian language often occur due to lack of knowledge of spelling rules, the influence of foreign languages, and the use of informal language. This research aims to develop a Natural Language Processing (NLP) based spelling checking system that refers to the Dictionary of Indonesian Language (KBBI). The system is expected to be able to perform automatic spelling verification and correction with high accuracy. The method used is qualitative with an analytic descriptive approach, involving data collection from the KBBI and processing using Python. The research stages include collection, data cleaning, tokenization, and data analysis. The system was trained using a large Indonesian text dataset. The results showed the system achieved a spelling check accuracy of 81.64%, more accurate, easy to use, flexible, and adaptive than conventional systems. The number of words in the text affects the checking time, with longer text taking longer.

Efektivitas Gamifikasi dalam Sistem Informasi Perkuliahan

Tue, 08 Oct 2024 00:00:00 +0000

Penelitian ini mengevaluasi efektivitas gamifikasi dalam sistem informasi perkuliahan melalui
pengembangan prototipe LearnUp. Metode kuantitatif dan kualitatif digunakan untuk
mengukur efektivitas dan memahami pengalaman pengguna. Hasil penelitian menunjukkan
bahwa gamifikasi dapat meningkatkan motivasi belajar mahasiswa, membuat proses
pembelajaran lebih menarik dan interaktif, serta memperbaiki kekurangan platform e-learning
tradisional. Implementasi gamifikasi terbukti menjadi pendekatan inovatif yang dapat
meningkatkan kualitas pembelajaran di lingkungan perguruan tinggi.

Sistem Rekomendasi Monitor Pada Komputer Berdasarkan Preferensi Pengguna Menggunakan Metode Content-Based Filtering

Tue, 08 Oct 2024 00:00:00 +0000

Era digital memaksa manusia untuk beradaptasi dengan penggunaan teknologi dalam kehidupan, termasuk penggunaan teknologi perangkat keras monitor untuk mendukung kegiatan krusial seperti bekerja atau belajar. Namun, berbagai informasi produk yang tersebar secara tidak terkendali di internet dan kurangnya literasi digital masyarakat menyebabkan pengguna kesulitan dalam menentukan pilihan monitor. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan suatu sistem rekomendasi monitor yang berbasis konten untuk membantu pengguna memilih monitor sesuai dengan preferensi yang dikehendaki. Penelitian ini menggunakan metode utama content-based filtering, dan gabungan antara teknik web scraping untuk pengumpulan data, normalisasi untuk persiapan data, dan algoritma TF-IDF serta cosine similarity untuk menganalisis dan merekomendasikan monitor berdasarkan atribut harga, ukuran layar, dan resolusi. Dengan metode tersebut, diharapkan sistem ini dapat mengurangi informasi produk yang berlebih serta memudahkan pengguna untuk mengambil keputusan untuk monitor yang diminati. Sistem rekomendasi ini memberikan output berupa rekomendasi monitor berdasarkan harga yang diinginkan pengguna, atau ukuran layar dan resolusi yang diharapkan pengguna.

Kata kunci : Sistem rekomendasi, monitor, content-based learning, preferensi pengguna

Perbandingan Kinerja Metode Convolutional Neural Network (CNN) dan VGG-16 dalam Klasifikasi Rambu Lalu Lintas

Tue, 08 Oct 2024 00:00:00 +0000

Penelitian ini membandingkan kinerja metode Convolutional Neural Network (CNN) dan VGG-16 dalam klasifikasi rambu lalu lintas menggunakan dataset gambar yang telah diproses sebelumnya. CNN yang digunakan melibatkan beberapa lapisan konvolusi, pooling, dropout, dense, serta penerapan data augmentasi untuk meningkatkan performa model. Hasil penelitian menunjukkan bahwa CNN sederhana mampu menghasilkan akurasi yang lebih baik dalam klasifikasi rambu lalu lintas dibandingkan dengan VGG-16. Model CNN terdiri dari lapisan-lapisan yang lebih sederhana namun efektif dalam mengekstraksi fitur dan mengurangi dimensi data, sehingga mengurangi kompleksitas komputasi dan mencegah overfitting. VGG-16, yang merupakan salah satu arsitektur CNN yang lebih kompleks dan mendalam, memerlukan sumber daya komputasi yang lebih besar serta waktu pelatihan yang lebih lama. Meskipun VGG-16 dilatih dengan fine-tuning pada beberapa lapisan terakhir untuk menyesuaikan model dengan dataset rambu lalu lintas, hasil eksperimen menunjukkan bahwa VGG-16 masih memerlukan lebih banyak waktu dan sumber daya dibandingkan dengan CNN sederhana. Hasil penelitian ini menyimpulkan bahwa CNN sederhana tidak hanya efisien dan efektif untuk aplikasi dengan keterbatasan sumber daya tetapi juga mampu memberikan akurasi yang lebih tinggi dibandingkan VGG-16. Keunggulan CNN sederhana terletak pada efisiensi komputasi dan kemampuannya untuk dioptimalkan lebih lanjut, termasuk penerapan teknik transfer learning untuk meningkatkan performa model tanpa perlu pelatihan ulang dari awal. Dengan demikian, CNN sederhana menjadi pilihan yang lebih ideal untuk aplikasi klasifikasi rambu lalu lintas, terutama dalam konteks yang memerlukan efisiensi waktu dan sumber komputasi. Penelitian ini membuka peluang untuk eksplorasi lebih lanjut dalam penggunaan teknik optimisasi dan transfer learning guna meningkatkan kinerja model dalam berbagai aplikasi klasifikasi gambar.

Kata Kunci: rambu lalu lintas, VGG16, convolutional neural network (CNN)

Penerapan Sistem Pakar untuk Diagnosis Awal Penyakit Pernapasan Kronis pada Manusia

Tue, 08 Oct 2024 00:00:00 +0000

Penyakit pernapasan kronis seperti asma, bronkitis kronis, dan penyakit paru obstruktif kronis (PPOK) adalah penyebab utama morbiditas dan mortalitas global. Deteksi dini dan intervensi yang tepat sangat penting untuk mengelola penyakit ini dan meningkatkan kualitas hidup pasien. Namun, proses diagnosis seringkali kompleks dan memerlukan keahlian klinis yang mendalam. Sistem pakar, sebagai salah satu cabang Artificial Intelligence (AI), dapat membantu dalam diagnosis penyakit ini dengan mengandalkan pengetahuan dari pakar manusia yang diimplementasikan dalam program komputer. Tujuannya adalah untuk meningkatkan deteksi dini dan intervensi yang tepat guna, mengingat kompleksitas proses diagnosis yang sering memerlukan keahlian klinis mendalam. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem pakar ini mampu memberikan diagnosis awal yang membantu dalam pengambilan keputusan medis awal, terutama dalam situasi di mana akses langsung ke layanan kesehatan terbatas.

Kata kunci: Penyakit pernapasan, Sistem pakar, Diagnosis sementara, Forward channing, Intervensi medis.

Game Edukasi Pengenalan Nama Bahasa Ilmiah 21 Hewan Endemik Yang Tersebar di Kepulauan Indonesia Untuk Siswa IPA Fase E (Kelas X) Menggunakan Metode GDLC (Game Development Life Cycle)

Bintang savana Akhiriyah — Tue, 08 Oct 2024 00:00:00 +0000

Perkembangan teknologi yang pesat mempengaruhi berbagai aspek kehidupan, termasuk pendidikan. Salah satu inovasi dalam pendidikan adalah penggunaan game edukasi untuk meningkatkan minat dan pemahaman siswa. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah permainan edukasi berbasis metode Game Development Life Cycle (GDLC) yang mengenalkan nama-nama ilmiah 21 hewan endemik di Indonesia kepada siswa IPAS Fase E (kelas X). Metode penelitian yang digunakan meliputi tahapan perencanaan, desain, pengembangan, pengujian, dan implementasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa game edukasi yang dikembangkan dapat menjadi media pembelajaran yang interaktif dan menyenangkan, serta efektif dalam meningkatkan pemahaman siswa terhadap nama-nama ilmiah hewan. Dengan adanya permainan ini, diharapkan siswa dapat lebih termotivasi untuk belajar biologi dan memahami istilah ilmiah secara lebih mendalam.

Analisis Sentimen Aplikasi Gojek Pada Twitter Menggunakan Algoritma Naive Bayes

Daniel Budiman, Adhi Dwi Saputra, Revano Maliq Reynanda, Anggraini Puspita Sari — Tue, 08 Oct 2024 00:00:00 +0000

Media sosial telah menjadi platform penting bagi masyarakat untuk menyampaikan opini tentang produk dan layanan. Salah satu aplikasi yang populer di Indonesia adalah Gojek, yang banyak dibicarakan di Twitter. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen pengguna Twitter terhadap layanan Gojek menggunakan algoritma Naive Bayes. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data tweet, pelabelan data, praproses data, transformasi dengan TF-IDF, klasifikasi menggunakan Naive Bayes, evaluasi model, dan visualisasi hasil. Dalam penelitian ini, dibandingkan beberapa perbandingan pembagian data, yaitu 80:20, 75:25, 70:30, dan hasil menunjukkan bahwa persentase yang paling besar adalah 80:20, yang kemudian digunakan dalam penelitian ini. Hasil menunjukkan bahwa model Naive Bayes mampu mengklasifikasikan sentimen dengan akurasi 84,21%, presisi 86,67%, dan recall 92,86%. Penelitian ini bertujuan memberikan kontribusi akademis dalam bidang analisis sentimen dan pengolahan bahasa alami, serta memperkaya literatur terkait dengan studi kasus aplikasi layanan digital di Indonesia. Selain itu, penelitian ini membuka peluang untuk pengembangan lebih lanjut dengan algoritma lain dan analisis yang lebih mendalam.

Analisis Sentimen Komentar Warga Twitter terhadap Calon Wakil Presiden Nomor Urut 02 saat Debat Cawapres Menggunakan Naive Bayes

Nawal Aulia, Zidan, Ridho, Puspita — Tue, 08 Oct 2024 00:00:00 +0000

Debat calon wakil presiden Indonesia yang dilaksanakan pada 21 Januari 2024, menuai
banyak komentar positif maupun negatif dari masyarakat, yang menimbulkan pro-kontra di
kalangan masyarakat pada media sosial Twitter. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengolah
dan menganalisis hasil sentimen dari komentar masyarakat Indonesia terkait debat calon wakil
presiden. Penelitian ini mengambil dataset sebanyak 367 data: 181 data positif, 52 data negatif,
dan 135 data netral yang berasal dari komentar warga Twitter dan berfokus pada calon wakil
presiden nomor urut 02 yaitu Gibran Rakabuming Raka. Metode yang digunakan untuk
mengolah data yakni algoritma Naïve Bayes. Langkah-langkah yang dilakukan dalam
penelitian ini yakni cleaning data, Preprocessing, Translating, Labeling, Visualization, dan
data training. Untuk melakukan analisis sentiment, dataset dibagi menjadi dua bagian dengan
perbandingan 70:30 untuk pelatihan dan pengujian. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model
memiliki akurasi sebesar 83.70%.

Kata kunci: Debat, Komentar, Naive Bayes

Game Edukasi Pengenalan Nama Olahraga dalam Bahasa Inggris Menggunakan Metode Game Development Life Cycle (GDLC)

Raiza Putra Kostama — Tue, 08 Oct 2024 00:00:00 +0000

Perkembangan teknologi yang pesat memungkinkan penerapannya di berbagai bidang seperti pendidikan, kesehatan, dan pembangunan. Teknologi ini sangat diminati oleh berbagai kalangan, mulai dari anak-anak hingga orang dewasa, baik untuk hiburan maupun pembelajaran. Saat ini, platform seperti komputer, konsol, dan smartphone memungkinkan aktivitas bermain, yang sering disebut permainan atau Spiel dalam bahasa Inggris. Permainan ini merupakan aktivitas audiovisual atau platform permainan yang dapat dinikmati oleh semua usia, dengan tujuan utama untuk hiburan dan kadang-kadang sebagai alat bantu pendidikan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan permainan edukasi yang berfokus pada kosakata bahasa Inggris, khususnya dalam bentuk tebak kata. Permainan ini diharapkan dapat meningkatkan pemahaman dan penguasaan kosakata dalam pembelajaran bahasa Inggris. Metode pengembangan yang digunakan adalah Game Development Life Cycle (GDLC), yang melibatkan tahapan perencanaan, perancangan, pengembangan, pengujian, dan implementasi. Dengan merancang permainan edukasi yang berfokus pada tebak kosakata bahasa Inggris menggunakan metode Game Development Life Cycle (GDLC), diharapkan dapat mempermudah dalam mempelajari bahasa Inggris dengan lebih efektif.

Perancangan Webstite Pemesanan Toko Milkymart Menggunakan Metode User Centered Design (UCD)

M Afnel Givari — Tue, 08 Oct 2024 00:00:00 +0000

Dalam era digital yang terus berkembang, kehadiran online sangat penting bagi bisnis untuk menjangkau pasar yang lebih luas. Milkymart, sebuah toko yang menyediakan produk susu dan popok, berusaha memanfaatkan teknologi ini dengan mengembangkan website yang efektif dan efisien. Namun, website yang ada saat ini belum mampu memberikan pengalaman pengguna yang optimal, sehingga mempengaruhi kepuasan dan loyalitas pelanggan. Untuk mengatasi masalah ini, penelitian ini mengadopsi pendekatan User Centered Design (UCD), yang menempatkan pengguna sebagai pusat proses perancangan, guna menciptakan website yang responsif terhadap kebutuhan pengguna.Penelitian ini bertujuan merancang ulang website Milkymart, sebuah toko susu dan popok, menggunakan metode User Centered Design (UCD) untuk meningkatkan kepuasan pengguna dan efektivitas website. Website Milkymart saat ini dinilai kurang optimal dalam memberikan pengalaman pengguna, yang berdampak pada loyalitas pelanggan. Dengan menerapkan UCD, penelitian ini melibatkan pengguna dalam seluruh tahap pengembangan, mulai dari analisis kebutuhan hingga pengujian prototipe secara iteratif. Hasilnya menunjukkan bahwa UCD dapat menghasilkan website yang lebih responsif, fungsional, dan user-friendly, sehingga mampu meningkatkan kepuasan pengguna dan konversi penjualan

Implementasi Sistem Penilaian Senam Artistik Berbasis Website Menggunakan Metode Waterfall di Persani Kota Semarang

Ummi Nurul Hidayah, Yoannes Romando Sipayung — Tue, 08 Oct 2024 00:00:00 +0000

Perkembangan teknologi yang begitu pesat membuat banyak sistem mengalami kemajuan, terutama sistem penilaian. Sistem dengan bentuk website dapat mempermudah individu untuk bekerja dan mendapatkan sebuah informasi. Sedangkan senam artistik adalah jenis senam yang menggabungkan aspek berguling dan akrobatik untuk mendapatkan keindahan dari gerakan-gerakan yang dilakukan menggunakan alat. PERSANI Kota Semarang memiliki cabang dalam olahraga senam yaitu Senam Artistik, memiliki kendala di lapangan yaitu pemanfaatan teknologi yang kurang pada sistem penilaian lomba senam artistik. Pada saat perlombaan senam artistik, sistem penilaian masih manual dengan menggunakan kertas sehingga membutuhkan waktu untuk menggabungkan nilai dari juri satu dengan yang lain.

Penelitian ini bertujuan untuk dapat merancang dan menghasilkan Sistem Penilaian Senam Artistik Berbasis Website di PERSANI Kota Semarang dengan menggunakan metode Waterfall dan Framework Codeigniter. Peneitian ini menggunakan metode analisis kuantitatif untuk pengumpulan data dan metode pengujian untuk mendapatkan data akhir.

Hasil penelitian ini adalah menghasilkan Sistem Penilaian Senam Artistik Putri Berbasis Website untuk mempermudah penilaian Senam Artistik Putri bagi Juri D dan Juri E.

Kata kunci: Sistem Penilaian, Website, Metode Waterfall, Framework Codeigniter, Senam Artistik Putri.

Sistem Informasi Reservasi Tour dan Travel Berbasis Website Menggunakan Metode Waterfall di Dirga Muda Travel Kabupaten Grobogan

Khoirul Asrofi, Abdul Rohman — Tue, 08 Oct 2024 00:00:00 +0000

Pariwisata adalah suatu kegiatan yang terjadi karena adanya kesatuan faktor-faktor yang saling terkait antara lain wisatawan, perjalanan wisata, pariwisata, industri, dan lain-lain. Sumber utama devisa negara Indonesia adalah pariwisata karena Indonesia merupakan negara terbesar di Asia Tenggara, sehingga Indonesia memiliki jenis pariwisata seperti wisata budaya, sosial dan alam, masing-masing daerah memiliki ciri khas tersendiri. Dalam pengembangan perangkat lunak metode rekayasa perangkat lunak digunakan. Perangkat lunak yang digunakan adalah metode air terjun atau waterfall. Menurut Pressman, metode air terjun bersifat sistematis melalui model klasik pengembangan perangkat lunak, Struktur ini meliputi: analisis, desain, pengkodean,dan pengujian. Digunakan oleh penulis penelitian ini penulis menggunakan metode waterfall sering disebut sebagai siklis hidup klasik, yang menggambarkan pendekatan yang sistematis dalam pengembangan perangkat lunak,mulai dari spesifikasi yang diperlukan oleh pengguna untuk tahap selanjutnya.

Dari hasil kuesioner yang telah dikumpulkan dari jumlah rata-rata maka ditemukan hasil persentasi 90% maka menurut Pengujian dengan Uji Usability Sistem Informasi Reservasi tour dan travel berada di Kategori Sangat Layak untuk di gunakanSistem informasi yang dibuat menggunakan Bahasa pemrograman PhpMyAdmin dan Sistem Informasi ini membahas tentang transaksi pemesanan Dirga muda travel. Dari hasil pengujiani sistemi yang dilakukan oleh penulis melalui Uji Functional Suitability dan Usability Testing sistem ini dinyatakan sangat layak dengan tingkat persentase Uji Functional Suitability 100% dan Usability 88% dengan hasil tersebut menyatakan bahwai Sistem Informasi inii sangat layak untuk digunakan.

Keyword : Travel, Waterfall, Dirga Muda Travel