PERANCANGAN SISTEM MANAJEMEN PERPUSTAKAAN BERBASIS INTERNET OF THINGS MENGGUNAKAN NAIVE BAYES DAN METODE TOPSIS UNTUK PREDIKSI KETERLAMBATAN DAN REWARD SISWA DI SMK NEGERI 1 TALANG UBI KABUPATEN PALI

Wati, Fera (2026) PERANCANGAN SISTEM MANAJEMEN PERPUSTAKAAN BERBASIS INTERNET OF THINGS MENGGUNAKAN NAIVE BAYES DAN METODE TOPSIS UNTUK PREDIKSI KETERLAMBATAN DAN REWARD SISWA DI SMK NEGERI 1 TALANG UBI KABUPATEN PALI. Diploma thesis, Politeknik Negeri Sriwijaya.

	Text (COVER) COVER.pdf Download (1MB)
	Text (ABSTRAK) ABSTRAK.pdf Download (212kB)
	Text (BAB I PENDAHULUAN) BAB I.pdf Restricted to Repository staff only Download (293kB) | Request a copy
	Text (BAB II TINJAUAN PUSTAKA) BAB II.pdf Restricted to Repository staff only Download (550kB) | Request a copy
	Text (BAB III METODOLOGI PENELITIAN) BAB III.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy
	Text (BAB IV PEMBAHASAN) BAB IV.pdf Restricted to Repository staff only Download (2MB) | Request a copy
	Text (BAB V PENUTUP) BAB V.pdf Restricted to Repository staff only Download (207kB) | Request a copy
	Text (DAFTAR PUSTAKA) DAFTAR PUSTAKA.pdf Restricted to Repository staff only Download (175kB) | Request a copy
	Text (LAMPIRAN) LAMPIRAN.pdf Restricted to Repository staff only Download (13MB) | Request a copy

Abstract

Sistem manajemen perpustakaan di SMK Negeri 1 Talang Ubi saat ini masih dikelola secara manual, sehingga rentan terhadap kesalahan pencatatan, keterlambatan pengembalian buku, dan penilaian reward yang subjektif. Penelitian ini merancang sistem perpustakaan terpadu berbasis Internet of Things (IoT) menggunakan modul scanner GM66 dan QR Code yang terhubung dengan mikrokontroler ESP32 untuk mengotomatisasi transaksi kunjungan, peminjaman, dan pengembalian buku. Sistem ini diakses melalui antarmuka website dan dilengkapi dengan algoritma Naive Bayes untuk memprediksi potensi keterlambatan peminjam berdasarkan data historis peminjaman. Hasil prediksi ini diintegrasikan dengan layanan WhatsApp Gateway (Fonnte) untuk mengirimkan notifikasi peringatan dini serta tagihan denda secara otomatis kepada siswa. Selain itu, penentuan reward bagi siswa aktif dilakukan secara objektif menggunakan metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) berdasarkan lima kriteria operasional perpustakaan. Berdasarkan hasil pengujian, model Naive Bayes mencapai tingkat akurasi yang sangat baik sebesar 0,9975 dari 402 data uji. Pengujian TOPSIS juga berhasil melakukan pemeringkatan secara transparan dengan kriteria frekuensi kunjungan sebagai indikator berbobot tertinggi. Hasil penelitian ini membuktikan bahwa integrasi IoT, kecerdasan buatan, dan sistem pendukung keputusan berbasis website mampu bekerja secara efektif dalam memantau sirkulasi perpustakaan, meminimalisir keterlambatan, dan mengapresiasi kedisiplinan siswa.

Item Type:	Thesis (Diploma)
Uncontrolled Keywords:	IoT, QR Code, Naive Bayes, TOPSIS, WhatsApp Gateway, perpustakaan
Subjects:	T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering
Divisions:	Telecommunication Engineering > Undergraduate Theses
Depositing User:	Pustaka Teknik Elektro
Date Deposited:	22 Sep 2026 04:45
Last Modified:	22 Sep 2026 04:45
URI:	http://eprints.polsri.ac.id/id/eprint/26275

Actions (login required)

View Item